もしもいま、インフラ技術をイチから学ぶならどうしたい？ 現役SRE・Yutaさんが考える学習ロードマップ - Findy Engineer Lab
めまぐるしく変化するテックの世界。技術を身に着けるうえで学ぶべきポイントや学習環境なども年々変わっています。 そこで「もしもいまの環境で、テックのことをイチから学び直すことになったら、自分はどんな風に勉強したいか」というIFストーリーを通じて、技術との向き合い方を考え直してみる企画「テック転生」。 今回は、FinTech企業のSREを務めるYutaさん（@Y0u281）に“自分だったらこう進めたい、インフラ技術の学習ロードマップ”を伺いました。 パブリッククラウドが当たり前になった今、インフラ技術を学ぶスタート地点は？ サーバー構築の次は、ネットワークと資格の勉強を Linuxとネットワークを学んだらいよいよAWSの学習へ 自分が学んだ時より学習コンテンツが豊富 コミュニティを活用すると情報が増えてモチベーションも高まる パブリッククラウドが当たり前になった今、インフラ技術を学ぶスタート地
こんにちは！イーゴリです。 AWS にとって、クラウドのセキュリティは最優先事項です。(AWS公式ページ) AWS環境のセキュリティ対策としてAWSサービスを解説するよりも、まずはAWS環境の最適な設計について考える必要があります。AWS Well-Architected Frameworkを考慮しながらの設計を推奨します。AWS Well-Architected Frameworkを全部詳しく読むことをおすすめしますが、この記事では個人的に一番重要だと思う点について記載します。 とてもざっくり説明しますと、AWS Well-Architected Frameworkとは、クラウドシステムの最適な設計方法を提供するAWSのガイドラインで、6つの柱があります。この記事では基本的に「セキュリティ」の柱を技術的観点から見てみたいと思います。 AWS Well-Architected Framew
今さらながらGoogleの「NotebookLM」を触ったら、インターネットサーフィンが普通にそのまま"仕事"になった話
今さらながらGoogleの「NotebookLM」を触ったら、インターネットサーフィンが普通にそのまま"仕事"になった話 6月頭くらい？ にGoogleがリリースして話題になっていた、自分専用のRAGが簡単に組めるLLMツール「NotebookLM」ですが、そのうち触ろうと思いつつも、「またRAGか」「どうせRAGでしょ？ 知ってます」みたいな気持ちでいたら腰が重くなってしまい、いつのまにか一ヶ月くらい経ってしまっていました。 そして今日、たまたまちょっと時間が空いたので触ってみたんですが、想像していたよりもずっと楽しくてすごかったので書き残したく思った次第です。ちなみにこれ↓ NotebookLMってファイルとかURLとかかなりの量放り込めて、放り込まれただけ参照できる(しかもかなり精度高い)っていうツールなんですが、これの何がすごいというと、インターネットサーフィンをしながらおもしろい
ChatGPTとOneDriveを連携させて業務効率化 - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは、イワツカです。 最近は湿度と気温が高く蒸し暑いので海やプールで涼みたいものですね。 さて今回は、OpenAIからChatGPTのExcelデータの分析機能が進化したという発表があったので、OneDrive上のファイルをもとにExcelデータをどのように分析できるのか試してみます。 はじめに 概要 Google Drive・Microsoft OneDriveからのファイル連携 テーブルデータのインタラクティブな操作 この記事で試すこと OneDriveとの連携方法 OneDriveからファイルをアップロードしてみる ChatGPTでデータ分析する アップロードされたExcelのテーブルを見る テーブルをプロンプトから操作 グラフを出力 まとめ 概要 今回、ChatGPTにデータ分析機能の強化として以下2点の新機能が発表されました。 ・OneDrive・Google D
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ
米Microsoftは7月20日（現地時間）、米CrowdStrikeのサービス更新が原因で世界同時多発的に発生したWindowsのブルースクリーン問題の影響を受けたPCが、世界で850万台と推定した。すべてのWindows端末の1％未満に当たるという。 同社は公式ブログで、この問題はMicrosoft側のインシデントではないが、Microsoftのエコシステムに影響を与えるので、24時間体制で作業し、サポートを提供していると説明した。 CrowdStrikeによる回避策、Windowsエンドポイントで状況を改善するための手順、手動修復ドキュメントとスクリプトなど、復旧に役立つ各種リンクも提示している。また、Azure顧客のためのインシデントの最新ステータスをダッシュボードで通知している。 CrowdStrikeは同日、この問題の原因と経緯を公式ブログで説明した。 Microsoftは、米
1. はじめに こんにちは、「信頼性は可用性ではない」を標語にしているnwiizoです。 近年、サービスの信頼性向上に向けた取り組みとして、SLI（Service Level Indicator）、SLO（Service Level Objective）、エラーバジェットという概念が注目を集めています。これらは、Google発祥のSRE（Site Reliability Engineering）プラクティスの中核をなす考え方であり、多くの組織がこのアプローチを採用し始めています。また、関連するツールも成熟し始めており、実践的な導入がより容易になってきています。 本ガイドでは、SLI、SLO、エラーバジェットを導入する前に知っておくべき重要なポイントについて詳細に解説します。各概念の定義から実践的な導入ステップ、さらには組織文化の変革まで、包括的な情報を提供します。 2. SREにおける基本
Terramateを使えばIaCは豊かになれるのか?
序論 先日LinkedInで面白そうなIaCツールを紹介してもらいました。 マネージドサービス版はまだクローズドベータで一般利用できませんでしたが、GitHubにCLI版がオープンソースとして公開されておりました。 一見、Terraformの実行を代行するTerragrunt[1]のようなラッパーツールかと思いましたが、Terramateは単なるラッパーツールではなくオーケストレーションツールとしてIaC開発を楽にしてくれるさまざまな機能が提供されていましたので、Terramateを使ったIaC開発について紹介いたします。 対象読者 複数のIaCツールの管理に苦労している人 (後述のハンズオンのため)Terraformの基礎知識がある人 Terramateについて 創業者のブログを見ると2022年5月にリリースされた比較的新しいGo製の開発ツールのようです。 ドキュメントではTerrama
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セキュアなAWS環境の設計についての解説【2024年版】 - サーバーワークスエンジニアブログ
CrowdStrikeのブルスク問題の影響を受けたPCは世界で850万台──Microsoft推定
SLI、SLO、エラーバジェット導入の前に知っておきたいこと | sreake.com | 株式会社スリーシェイク