富士通に忖度してるとか言ってるけど、あれ、普通に取材NGだったんじゃないかな。 当時の経緯を知ってると「私の名前は出さないでください」ってなったとしても不思議じゃないと思う。そうなれば当然NHKも富士通も触れないし、本人が拒否したんですなんて発表するわけもないし（例え親族が声を上げたとしても） 京コンピュータって、富士通半導体の最後の打ち上げ花火だったんだよ。 当時の話京の開発が進み、実際に生産されるころは、経営方針として富士通は半導体撤退をするかどうかで揉めていたころだった。 京コンピュータは、富士通が自社工場で作った最後のスパコンであると同時に、国のトップ開発のHPCにおいて、富士通が単体で作り上げた初めてのHPCでもあった。 これは、富士通が優れている、というよりも、逃げ遅れたと表現してもよいかもしれない。HPCのプロジェクトからは、NECと東芝が次々と撤退していたのだ。 当時半導体
ここ数日、.NET 6 でできたアプリを .NET 8 に更新する作業をしています。.NET 8 のリリースから半年以上が経った今になって遅ればせながらやっているのは、Azure Functions (In-Proc) がようやく .NET 8 に対応したからです。それに引っ張られてずっと .NET 6 のままの運用を強いられていました。 それはそれとして、近年の .NET は互換性を高く保ちつつもちょこちょこと破壊的変更を入れて「よりあるべき姿」になろうと奮闘しています。その点については大変好感を持っていますし、実際これまでに幾度となく .NET のバージョンを上げてきたときも全くと言っていいほど破壊的変更を踏むことがなかったので若干過信していたところはあります。 が、今回検証過程で実際に遭遇して「うわ、危なッ」となる部分があったので紹介していきます。 実際にハマッた破壊的変更 2 選
マイクロソフト、Project Natick水中データセンターの終了を明らかに Data Center Dynamics 2024.06.1951,047 views マイクロソフトはDCDに対し、Project Natick水中データセンターの取り組みを終了したことを明らかにしました。 この海底プロジェクトは数年間沈黙を守っていましたが、メディアや 他社からは継続的な取組みであるとして言及され続けていました。 「私は世界中のどこにも海底データセンターを建設していない」と、同社のクラウドオペレーション＋イノベーション（CO＋I）部門の責任者であるNoelle Walsh氏はDCDに対しコメントしました。 「私のチームはそれに取り組み、成功を収めた。海面下でのオペレーションや振動、サーバーへの影響について多くを学んだ。そこで、これらの学びを他のケースにも応用していくつもりだ」 同社は2013
この記事は、<strong><a href="https://techfeed.io/events/techfeed-experts-night-31">TechFeed Experts Night#31 〜 フロントエンドアーキテクチャの現状と未来</a></strong>の開催に際し、TechFeedのデータを元に日本語記事ランキングを紹介していくものです。 本記事は、TechFeed Experts Night#31 〜 フロントエンドアーキテクチャの現状と未来のセッション書き起こし記事になります。 イベントページのタイムテーブルから、その他のセッションに関する記事もお読み頂けますので、一度アクセスしてみてください。 本セッションの登壇者 こんにちは、TechFeed CEOの白石です。 この記事は、TechFeed Experts Night#31 〜 フロントエンドアーキテクチャ
Guardrails for Amazon Bedrockで簡単にプロンプトから個人情報を検出してみた - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。道端に咲く紫陽花を眺めながら、毎朝通勤しています。 コバタカです。 生成AIを使う上でも気になるのはセキュリティ。 機密情報や有害な内容がプロンプトに含まれないか、ビジネスで利用する上ではリスクがありますよね。 ならば、初めからそういった入力は受け付けないように設定できれば解決ですね。 そこで今回は、Amazon Bedrockで入力を制限するGuardrails for Amazon Bedrockを紹介していきたいと思います。 aws.amazon.com はじめに 概要 Guardrails for Amazon Bedrockとは？ 構成 ガードレールでのブロック 準備 ガードレール作成 CloudWatch の設定 結果 個人情報フィルタはどこまで正確に検知できるか Cloud Watch Guardrails for Amazon Bedrock の料金
【7/24無料開催】Azure OpenAI ServiceによるRAGハンズオン 〜独自データを用いた生成AIの利活用を学ぶ〜初級編 | SIOS Tech. Lab
Azure OpenAI ServiceによるRAGハンズオン開催のお知らせ 〜独自データを用いた生成AIの利活用を学ぶ〜【初級編】 この度、「Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイド」をダウンロードしていただいた方限定に、RAGのハンズオンを無料開催いたします。 本ガイドの目的は、これからRAGを始める人に参考にしていただくため、「シンプル」「強力」「すぐ動く」をモットーにしたRAGアプリケーションを実装するためのガイドです。本ガイドではRAGのアーキテクチャのみならず「実際に動くコード」もご用意致しました。読者の皆様には、コードを動かしながらRAGをより深くご理解頂けることを一番の目的としております。 ハンズオンのお申込みは先着順となっておりますので、ご興味がある方はお早めにお申し込みください。 【無償】初級テクニカルトレーニング Azure OpenAI Ser
大手プラットフォーマーが2024年5月から6月にかけて発表した生成AI（人工知能）に関する施策を比較しながら紹介する本特集。第3回は米Microsoft（マイクロソフト）と米Google（グーグル）が発表した、クラウドで稼働する生成AIに関する取り組みを紹介しよう。 本特集の第1回、第2回で取り上げたように、大手プラットフォーマーは生成AIの新しい選択肢として「オンデバイス」に力を入れ始めている。クラウドで推論を行うクラウドLLM（大規模言語モデル）ではなく、スマートフォンやパソコンなどのデバイス上で稼働するオンデバイスSLM（小規模言語モデル）を使う。 もっともオンデバイスSLMは、クラウドLLMを単純に置き換える存在にはならない。オンデバイスSLMはプロンプトを入力してから結果が表示されるまでのレイテンシー（遅延）が低い一方、モデルのパラメーター数が少ないため、性能ではクラウドLLMに
技術本部Strategic Products Engineering Unit Contract One Devグループの伊藤です。契約データベース「Contract One」の開発に携わっています。 Contract Oneでは、GPTを活用した機能をいくつか提供しています。 今回は、Contract OneのGPTを活用した機能開発のために、LLMOpsの取り組みの一環としてLangfuseを導入し始めた話をします。 なお、本記事は【Strategic Products Engineering Unitブログリレー】という連載記事のひとつです。 buildersbox.corp-sansan.com はじめに Contract Oneでは、GPTを活用した文書内検索 *1 と要約機能 *2 を約1年前にリリースし、現在も提供しています。 GPTは自然言語形式の入力をAPI形式で処理でき
新しいスタンダード？Elastic Serverlessの使い方や料金体系、特徴をまとめてみた - Taste of Tech Topics
こんにちは。 Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」に所属する@shin0higuchiです😊 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 はじめに Elasticのマネージドサービスである Elasticsearch Service (Elastic Cloud) にサーバレスが登場しました。 今回はその使い方や特徴などについて紹介し、どういったシーンでの利用に適しているのか考察してみました。 ※記事中の情報は執筆時点のものであり、今後変更となる可能性があります。利用する際は最新の情報をご確認ください。 Elastic Cloud Serverless とは？ 従来のElastic Cloudは、オンプレミスでElasticsearchを運用するのに比べ管理コストを大きく削減することができる点や、柔軟にス
レッドハットは2024年6月20日、東京都内で会見を開き、2024年度の事業戦略を説明した。企業向けLinuxの「Red Hat Enterprise Linux（RHEL）」、Kubernetesコンテナプラットフォーム「Red Hat OpenShift（OpenShift）」、ITオートメーションソフトウェア「Red Hat Ansible Automation Platform（Ansible）」から成るコアビジネスが堅調に拡大を続ける中で、次世代ビジネスの成長に向けてエッジとAI（人工知能）に注力する方針を打ち出した。 2024年でレッドハットの日本法人は設立から25周年を迎えた。同社 代表取締役社長の三浦美穂氏は「1999年に秋葉原の小さな雑居ビルで十数人から始まったが、顧客やパートナーの皆さまに支えていただき、今や企業のオープンソースと言えばレッドハットという評価をいただける
Get-VHDコマンドレットとは？ 「仮想ディスク」といわれて真っ先に思い付くのは、「Windows Server」のハードウェア仮想化技術「Hyper-V」や「Microsoft Azure」で用いられる仮想マシン（Virtual Machine：VM）用のディスクでしょう。 「.VHD」や「.VHDX」といった拡張子を持つファイルは「仮想ディスク」と呼ばれ、ハードウェア仮想化技術によって仮想化されたサーバやクライアントPCで使用される“仮想的なディスク”です。 仮想ディスクはVM専用というわけではなく、物理PC上でマウントしてデータディスクとして利用したり、起動ディスクとしてブート（VHD Boot）したりすることも可能です。 こうした便利な使い方ができる仮想ディスクの詳細情報を取得するのが、今回紹介するGet-VHDコマンドレットです。物理ディスクと同様、仮想ディスクも物理セクタサイ
日本マイクロソフトは 、2024年6月24日、生成AIサービスの導入事例に関する説明会「GenAI Customer Day」の第2弾を開催した。 今回紹介されたのは、同社が企業向けに推進する「AIを使う」「AIを創る」シナリオのうち、「“業界特化”のAIを創る」事例だ。 日本マイクロソフトの執行役員 常務 クラウド＆AIソリューション事業本部長である岡嵜禎氏は、「生成AIの適用は、（職種や業界を問わない）ホリゾンタルな領域から、職種や業界に特化した領域へと進んでいる。業界特有のビジネスプロセスや課題に踏み込んだ事例が増えてきた」と説明する。 同社の「Azure OpenAI Service」を活用する企業を代表して登壇したのが、リテール業界のイオンと教育業界のナガセだ。 イオングループ：“現場のプロ”の声を可視化する独自の景気インデックスを開発 イオンのチーフデータオフィサー (CDO)
サイバーエージェント、Azure OpenAI Service GPT-4o PTUの国内先行利用を開始 | RTB SQUARE
サイバーエージェントは、日本マイクロソフトとの連携により、Azure OpenAI Service GPT-4o PTUの国内先行利用を開始しました。本連携により、安定したレイテンシー（遅延時間）と高いスループット（データ処理能力）を実現するAzure OpenAI ServiceのPTU※に対応が可能となり、開発速度や検証速度等の向上が期待できます。 ※PTU(プロビジョニング スループット ユニット)：事前に一定量のデータ処理能力を確保しておきレスポンス速度や安定した稼働を保証するモデル処理容量の単位 概要 高速なレスポンスと安定した稼働により安定した開発および開発速度などの向上が期待できるとともに、より一層データの安全性に配慮した開発が可能となります。本連携により「極予測シリーズ」をはじめとした効果予測および生成フローにおける効率化やさらなる精度向上を実現します。
Azure Kubernetes Services (AKS) on Azure Stack HCI の AKS ネットワーク アーキテクチャ - Azure Example Scenarios
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 このシナリオでは、AKS クラスターに Azure Kubernetes Service (AKS) ノードをデプロイするためのネットワーク概念を設計し実装する方法を説明します。 この記事には、Kubernetes ノードと Kubernetes コンテナーのネットワーク設計に関する推奨事項が記載されています。 これは、2 つの記事から成るアーキテクチャ ベースライン ガイダンス セットの一部です。 ベースライン アーキテクチャに関する推奨事項については、こちらを参照してください。 アーキテクチャ 次の図は、Azure Stack HCI または Windows Server 2019/2022 Datace
非公式！！ 資料を公開されているかたのリンクをまとめます！ PHP コードの実行モデルを理解する SPLから始める「データ構造」入門 Fat Controller は悪か？ ~光のFat Controller・闇のガリController~ 並行処理を学びGuzzleと仲良くなる プロジェクトマネジメントとは？ 経験から学ぶ視野と視座 10社以上のCTO/技術顧問を経験して見えた、技術組織に起こる課題と対策 有効な使い方を正しく理解して実装するPHP8.3の最新機能 なぜキャッシュメモリは速いのか Laravel のセキュリティはどうなってる？突撃コードリーディング 書き込み処理をスケールさせるために必要な非同期処理の基本と考え方 リモートワーク時代の守護神：PHP開発者のためのセキュリティ強化術 作って学ぶ ★ 検索機能 WebサイトのXSS脆弱性絶対転がす ―Content Secur
セキュリティチームのぐっちーです。昨今、生成AIサービスの選択肢が増え、企業でもAIサービスの導入の際の、セキュリティや規約面でのチェックは大変さは増しています。そこで、今回は主要なAIサービスについて、規約などの観点で独自にまとめたものを公開しました。もちろん、星の数ほどあるAIサービスをまとめ切るのは現実的ではなく、鋭意追記中ではありますが、AIサービス導入を検討されているセキュリティご担当者の参考になれば幸いです。 調査対象のAIサービスの選定軸と具体的なサービス例 今、星の数ほど出てきているAIサービスを全てまとめ切るのは現実的ではありません。そこで、セキュリティチェックが厳しい、エンタープライズ企業が採用しそうなサービスを中心に調査をしています。具体的には以下のようなサービスをまとめていますが、絶賛追記中です。 ChatGPT Azure OpenAI Microsoft Cop
ITエンジニアと一口にいっても、実際にはさまざまな職種がある。具体的にどんな職種があるかを紹介していく。 ②システムの土台を作るインフラエンジニア 作り上げるWebシステムを住宅にたとえると、“家”の部分を作るのがWebエンジニアです。一方、インフラエンジニアが担当するのは基礎や配線、配管など、土台にあたる部分です。住宅は人が過ごす部分だけでなく、そうした土台もしっかり作らないとならないことは皆さんもおわかりでしょう。インフラはあらゆるシステム開発にとって重要であり、システム全体を支えています。インフラエンジニアが担当する範囲は広く、細分化された領域ごとに担当する職種が存在します。個々の職種については後述するので、先にインフラの構築全体を通してエンジニアの役割がどうなっているのかについてご説明します。 インフラエンジニアの仕事は、設計、構築、運用の3段階に分けられます。 まず、インフラ設計
AKS on Azure Stack HCI 用の Azure Kubernetes Service (AKS) ベースライン アーキテクチャ - Azure Example Scenarios
このシナリオでは、Azure Stack HCI で実行される Microsoft Azure Kubernetes Service (AKS) のベースライン アーキテクチャを設計して実装する方法について説明します。 この記事には、組織のビジネス要件に基づいたクラスターのネットワーク、セキュリティ、ID、管理、監視に関する推奨事項が記載されています。 これは、2 つの記事で構成されるアーキテクチャ ベースライン ガイダンス セットの一部です。 ネットワーク設計に関する推奨事項については、こちらを参照してください。 Architecture 次の図は、Azure Stack HCI または Windows Server 2019/2022 Datacenter フェールオーバー クラスターの Azure Kubernetes Service のベースライン アーキテクチャを示しています。
Anthropic、生成AIモデル「Claude 3」ファミリーで外部ツールやAPIと連携できる「Tool use」機能を追加
Anthropicは2024年5月31日（米国時間）、生成AIモデル「Claude」を外部ツールやAPIと連携できる「Tool use」機能の追加を発表した。この機能は「Anthropic Messages API」「Amazon Bedrock」「Vertex AI」上で動く全てのClaude 3モデルファミリーで利用できる。Anthropicによると、タスクの実行や、データの操作、よりダイナミックで正確な応答が可能になるという。 Tool useでできること 関連記事 Anthropic、生成AIモデル「Claude 3」ファミリーを提供開始 米国スタートアップ企業のAnthropicは、大規模言語モデルファミリーの「Claude 3」を発表した。「Haiku」「Sonnet」「Opus」からなるClaude 3は、各モデルとも強力な性能を備えているという。 LLMファミリー「Clau
関連キーワード 人工知能 | 人事 AI（人工知能）技術を使って文章や画像などを自動生成する「生成AI」（ジェネレーティブAI）は、労働雇用市場の在り方を変えている。その変化は広範なレイオフ（一時解雇）ではなく、求人広告で応募者に求められる条件への影響として現れている。「自動化が進む可能性が高い業界では、生成AIによって仕事を自動化できる職種において、雇用する従業員の数を減らす動きが目立つ」というのが、労働市場の専門家の見解だ。 一方で、IT業界では、生成AIによる自動化の進展が直接的なレイオフの原因にはなっていないという見方がある。雇用主は生成AIを自社の業務に活用し始めたばかりで、「生成AI革命」の先駆け的存在だったチャットbot「ChatGPT」にしても、登場したのは2022年11月のことだからだ。 それでも、生成AIが労働市場に大きなディスラプション（創造的破壊）を起こす可能性は残
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Datadogは米国時間6月17日、ローコード開発ツール「Datadog App Builder」の一般提供を発表した。セルフサービスアプリの迅速な開発と監視スタックへの安全な統合を可能にする。 監視と修復に別々のツールを使うことにより、レスポンス時間が遅くなり、ダウンタイムが長くなる可能性があるとDatadogはいう。問題に対応する際、高い信頼性を持ち、十分に管理されたツールが必要になる。このようなツールは、使いやすく、コンテキストスイッチを最小限に抑えるため、問題発生時、対応担当者が監視データを精査してコンテキストを探し、ホストやほかのインフラリソースを接続し、修復を目的にコンソール間を行き来することによる時間の浪費を防ぐという。
Ubuntu Weekly Topics アイ・オー・データとCanonicalの協業による「Ubuntu Pro for Devices」の国内展開 アイ・オー・データとCanonicalの協業による「Ubuntu Pro for Devices」の国内展開 Ubuntu Proの国内展開に新しい動きがありました。株式会社アイ・オー・データ機器が、Canonicalとのライセンス契約を合意し、「Ubuntu Pro for Devices」に基づく新事業を展開することを発表しています。 Ubuntu Pro for Devicesは2024年4月から始まった新しいプログラムで、主にIoTデバイスに向けたUbuntu Proのサブスクリプションプログラムです。「Ubuntu Proをプリインストールしたデバイスを販売する」ためのもので、当初『アイ・オー・データから』提供されるデ
Pub/Sub インポート トピックを使用して AWS Kinesis から Google Cloud へデータを簡単にストリーミングする | Google Cloud 公式ブログ
Pub/Sub インポート トピックを使用して AWS Kinesis から Google Cloud へデータを簡単にストリーミングする ※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 31 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 単一のプロバイダに縛られるのを避けるため、冗長性を高めるため、あるいは異なるクラウド プロバイダの差別化された製品を利用するためといった理由で、多くの企業がビジネスをサポートするためにマルチクラウド モデルを採用しています。 Google Cloud で最も愛用され、差別化されたプロダクトの一つが BigQuery で、フルマネージドで AI に対応したマルチクラウド データ分析プラットフォームを提供します。BigQuery Omni は、BigQuery を使用して AWS や Azure のデータをクエリし、その結果を Goog
概要 最近、AIを活用した業務プロセスの自動化についての記事をよく見かけるようになりましたね！ AIにはまだまだ改善の余地が多くありますが、上手く扱えれば業務効率を大幅に向上させることが可能です。 今回は、RPAツールとAWSのStep Functionsを使用して、業務プロセスを自動化した事例を紹介します。 AWS Step Functionsとは AWS Step Functionsは、AWS LambdaやAWS BatchをはじめとしたAWSの各サービスを、ワークフローという形で連携・自動化できるサービスです。 条件に応じて処理を分岐させたり、一定時間処理を待ち合わせたりと自由度も高く、エラーハンドリングや状態管理も自動で行われるため、複雑なプロセスも安定運用することが可能です。 自動化した業務プロセス 今回自動化した業務プロセスは以下のようなものです。 毎日大量にアップロードされ
下記ドキュメントバージョンに関する注意点です。 バージョン番号のルールを定める：バージョン番号は、どのようにつけるかルールを定め、チーム全員が同じ理解で使用するようにする必要があります。たとえば、変更内容によって数字がどのように増えるか（major, minor, patch）、何桁で表現するかなど、具体的に決めておくことが重要です。 変更履歴を明確にする：どのような変更があったのか、それがどのバージョンで実施されたのかを明確にすることが必要です。これにより、何らかの問題が発生した場合に、どのバージョンから問題があるのか特定することができます。 ドキュメントの保存場所を一元化する：ドキュメントのバージョン管理には、ドキュメントを保存する場所を一元化することが重要です。それにより、異なるバージョンのドキュメントが、複数の場所に分散してしまい、誤ったバージョンが使用されることを防ぐことができま
![[Doc] 要件定義書テンプレート・要件定義書の書き方 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d7d131e38e26f54466aece3306435a4c09990de8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCRG9jJTVEJTIwJUU4JUE2JTgxJUU0JUJCJUI2JUU1JUFFJTlBJUU3JUJFJUE5JUU2JTlCJUI4JUUzJTgzJTg2JUUzJTgzJUIzJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFDJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUJCJUU4JUE2JTgxJUU0JUJCJUI2JUU1JUFFJTlBJUU3JUJFJUE5JUU2JTlCJUI4JUUzJTgxJUFFJUU2JTlCJUI4JUUzJTgxJThEJUU2JTk2JUI5JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz01MjE0ZDhhMTY1ZjE1ODIxNGE5NzU4Njc3MTNjOTBmNg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzeWFudGllbiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MTc4MmM0MTlmNzhiYTJjNTk0ODYwZmExZDc0OWYzNjQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db088349e276a1ebcdb9dcf1e2d753094)
Smart Paste 関連実験
using Azure.Identity; using Microsoft.SemanticKernel; using Microsoft.SemanticKernel.Planning; using System.ComponentModel; var builder = Kernel.CreateBuilder(); builder.AddAzureOpenAIChatCompletion( "gpt-35-turbo", "https://<<Azure OpenAI Service のリソース名>>.openai.azure.com/", new AzureCliCredential()); var kernel = builder.Build(); var formFillPlugin = new FormFillPlugin<Requester>(); kernel.Plugi
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、日本マイクロソフト株式会社（以下 マイクロソフト）との連携により、Azure OpenAI Service GPT-4o※1 PTUの国内先行利用を開始したことをお知らせいたします。 本連携により、安定したレイテンシー（遅延時間）と高いスループット（データ処理能力）を実現するAzure OpenAI ServiceのPTU※2に対応が可能となり、開発速度や検証速度等の向上が期待できます。 ※2 PTU(プロビジョニング スループット ユニット)：事前に一定量のデータ処理能力を確保しておきレスポンス速度や安定した稼働を保証するモデル処理容量の単位 ■背景 生成AI技術は日々急速に進化し、あらゆる産業・ビジネスにおいても活用が広がっている一方で、実際の活用場面においては、基盤モデル
Azure Container Apps 紹介 概要編 では、Azure Container Appsの概要についてご紹介いたしました。 今回は他のAzureコンテナサービスの特徴と、Azure Container Appsとの違いについてご紹介いたします。 Azureコンテナサービスとは Azureコンテナサービス比較 Azure App Service Azure Container Instances Azure Kubernetes Service Azure Functions Azure Container Apps 最後に Azureコンテナサービスとは コンテナは、アプリケーションとその設定やライブラリなどの依存関係をパッケージ化し、OSに依存することなく実行環境を構築できる技術です。プロセスを分離してデプロイできるため、可搬性、軽量性、柔軟性に優れています。 Micros
データカタログ系製品・サービスまとめ - Qiita
はじめに データカタログ系製品をまとめています。 基本的な機能はデータ統合、メタデータ管理、データ品質テスト、ガバナンス、リネージ (データの生成から消費までの流れを可視化)などです (製品によっては利用できない機能もあります)。 生成AIの発展もあり日進月歩ですので、随時更新していけたらと思います。 OSS OpenMetadata OSSということで無料 (サーバは別途用意が必要) ですが、かなり機能も豊富です。 一部機能 (PIIデータの自動検出など) が英語のみ対応となるので日本語データを扱う場合は要注意。 データソース側・出力側ともに対応した連携先が豊富です。 Airflow と連携されており、データ取得時の処理手順やスケジューリングなどのカスタマイズ性も高いです。 デメリットとしては OSS であるが故に導入や運用の負担がマネージドサービスと比べると高いこと、日本語資料が3大ク
初めに GitHub ActionsのワークフローからIP制限のかかったAzureリソースにアクセスして操作したい場合があると思います。 その際は、Azureリソースの操作前にGitHub ActionsのIPを穴あけする必要があります。 ただし、GitHub ActionsのIPは固定ではないため、ワークフロー実行毎に実行時IPを取得して穴あけした方がよさそうなので、その対応方法をまとめました。 前提 IP制限をしたAzure Key Vaultを用意 サービス プリンシパルを作成して GitHub シークレットとして追加しておく 概要 今回はhttps://checkip.amazonaws.com/ を使ってGitHub Actionsワークフロー実行時のIPを取得 Azure Key Vaultに取得したIPを穴あけをする GitHub ActionsからAzure Key Vau
Azureの新しいサーバーレスコンテナサービスとして、2021年に開催されたMicrosoft IgniteでAzure Container Appsが発表されました。 本記事では、発表からしばらく経ち機能も徐々に充実してきた、Azure Container Appsの概要と特徴についてご紹介いたします。 Azure Container Appsとは Azure Container Appsの特徴 Kuberenetes環境の抽象化 自動スケーリング マイクロサービス開発支援 最後に Azure Container Appsとは Azure Container Appsは、Azure上でコンテナをホストしてアプリケーションを実行できる、PaaSのフルマネージドサーバーレスコンテナサービスです。 コンテナー化アプリケーションを実行するために、ユーザーが本来管理するインフラストラクチャが極力切
ソリューション おすすめ すべてのソリューションを表示 (40 以上) Azure AI 移行して AI の時代にイノベーションを起こす インテリジェントなアプリの構築とモダン化 クラウドスケールの分析 Azure AI インフラストラクチャ 適応型クラウド Azure のネットワーク セキュリティ AI Azure AI Azure を利用した責任ある AI Azure AI インフラストラクチャ インテリジェントなアプリの構築とモダン化 ナレッジ マイニング Azure 上の Hugging Face Azure 機密コンピューティング アプリケーション開発 インテリジェントなアプリの構築とモダン化 開発とテスト DevOps DevSecOps サーバーレス コンピューティング アプリケーションとデータのモダン化 Azure でのロー コード アプリケーション開発 クラウド移行とモダ
NRIが取り組む、ソフト開発における生成AI活用の狙い
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 野村総合研究所（NRI）が生成AIを活用したソフトウェア開発の生産革新を推し進めている。2023年度に、どの程度の効率化を図れるのかを実プロジェクトで実証したところ、テスト工程が最大85％、コーディング工程が最大40％の生産性向上を実現できたという。 生産革新センター 副センター長 兼 AIソリューション推進部長を務める経営役の稲葉貴彦氏によると、現在Microsoftの「Azure OpenAI」などビッグテックや国内外のスタートアップの生成AIを実際に使いながら、それらにどのような特徴があり、どのような業務で使えるのか、活用方法を検証しているところだという。 2023年度に実施したのは、小規模で比較的簡単なテストやコーディングを自動
プロジェクトX、出演NGなのでは。あるいは富士通半導体の敗北の歴史
富士通に忖度してるとか言ってるけど、あれ、普通に取材NGだったんじゃないかな。 当時の経緯を知ってると「私の名前は出さないでください」ってなったとしても不思議じゃないと思う。そうなれば当然NHKも富士通も触れないし、本人が拒否したんですなんて発表するわけもないし（例え親族が声を上げたとしても） 京コンピュータって、富士通半導体の最後の打ち上げ花火だったんだよ。 当時の話京の開発が進み、実際に生産されるころは、経営方針として富士通は半導体撤退をするかどうかで揉めていたころだった。 京コンピュータは、富士通が自社工場で作った最後のスパコンであると同時に、国のトップ開発のHPCにおいて、富士通が単体で作り上げた初めてのHPCでもあった。 これは、富士通が優れている、というよりも、逃げ遅れたと表現してもよいかもしれない。HPCのプロジェクトからは、NECと東芝が次々と撤退していたのだ。 当時半導体
エンド ユーザー、サービスをデプロイする組織の既存のインフラストラクチャなどの多くの要因に応じて、要件に合わせて Azure Virtual Desktop をデプロイできます。 組織のニーズを満たすにはどうすればよいでしょうか。 この記事では、Azure Virtual Desktop のデプロイ構造に関するガイダンスを提供します。 この記事に記載されている例は、Azure Virtual Desktop をデプロイできる唯一の方法ではありません。 ただし、内部または外部の商用目的で最も基本的な 2 種類のデプロイについて説明します。 内部目的での Azure Virtual Desktop のデプロイ 組織内のユーザー向けに Azure Virtual Desktop のデプロイを行う場合は、すべてのユーザーとリソースを同じ Azure テナントでホストできます。 Azure Virt
Azure 仮想マシンのコスト節約に期待の機能「休止状態(ハイバネーション)」がGAされたので試してみた。 - 御成門プログラマーの技術日記
Azure VMの新機能「休止状態(ハイバネーション)」について試してみました。 Azure 仮想マシンの「休止状態(ハイバネーション)」がGA。どんな機能なのか？ Azure 仮想マシンの休止状態を設定してみた 「停止(割当解除)」と「休止状態」の違いについて 最後に Azure 仮想マシンの「休止状態(ハイバネーション)」がGA。どんな機能なのか？ 2024年の5月28日に一般提供開始(GA)としてアナウンスされた機能が「VM Hibernation for General Purpose VMs(汎用 VM の VM 休止状態)」です。 General Availability: VM Hibernation for General Purpose VMs | Azure updates | Microsoft Azure 説明として上記のアナウンスの説明を引用します。 汎用 VM
ウォータフォールはやめて2024年の開発をやろう！｜牛尾 剛
今回の記事は特に私の意見であり、所属会社の意見ではないことをお断りしておきます。 最近になってまたウォータフォール vs アジャイルの議論を見かけることが多くなってきたので、私が勤務する米国の世界規模のクラウドプロバイダーでは2024年現在どんな開発をしているのかをご紹介したいと思います。私はこれが「正解」といいたいのではなく、何らかのポイントが皆さんの何らかの参考になったらいいなと思って筆をとりました。 ちなみに、2016年時点で私のウォータフォール開発に対する考え方は下記のブログの通りで今も変わっていません。ただ、2024年現在だからといってアジャイルをやるべきと思っているわけでもありません。 もし、今ウォータフォールをやっている人がいたら「そんなこと言ってもどうしたらええねん」となると思うので、自分なりの解決方法も考えてみました。 最初に自分的な結論を書いておくと「2024年の開発と
概要 Microsoft Learnの静的 Web アプリから Azure Blob Storage に画像をアップロードするをStatic Web Apps で行おうとしたが、 私がFunctions に Typescript を使っていたため、utils.jsがコピペで動かず詰んだ。 JavaScript を使用してイメージを Azure Storage Blob にアップロードする のサンプルコードはTypescriptであり、こちらを使ったら動作させることができたので備忘録として残す。 blobの設定 Microsoft Learnの手順ではデフォルトの設定でと言っている部分だが、論理的な削除は不要な使い方をする予定なので、チェックを外しておく。（ファイルを消しても論理削除期間中は課金されるのが嫌なので） 書き換え バックエンド utils.jsを使っていた関数を対応する関数に書き
フリーランスエンジニアになるまでに経験年数はどのくらい必要？【1年・3年・5年で比較】 ｜ エンジニアファクトリー
終身雇用や退職金制度がない会社も増えているなかで、正社員からフリーランスのエンジニアへとキャリアチェンジを考えている方も多いのではないでしょうか？ このような方から多く聞かれる疑問が、「どのようなタイミングでフリーランスになるべきか」「実務経験は何年あるべきか？」といった質問です。 スキルや経験は人それぞれですので一概には言えませんが、結論から申し上げるとフリーランスITエンジニアのエージェント目線では、3年以上の実務経験を経た上で独立することをおすすめします。 本記事では、フリーランスになるのにベストなタイミングや実務経験の年数（1年・3年・5年）による案件の違いについて解説していきます。 エージェントサービス「エンジニアファクトリー」では、ITフリーランスエンジニアの案件・求人の紹介を行っています。 紹介する案件の平均年商は810万円（※2023年4月 首都圏近郊のITエンジニア対象）
MSTICPyの紹介とクイックスタート - Qiita
伝えたいこと Microsoft社が中心となって開発しているオープンソースソフトウェア MSTICpyについて書かれているQiitaの記事がほとんどなかったため、 まずはMSTICpyで何ができるかの機能紹介をし、クイックスタート概要(Quick Start Overview)のページで紹介されている機能について、トレース実行したトラシューポイントを共有できればと思います。 ※ msticpyの「バージョン 2.4.0」を対象にテストした結果ですのでご注意ください。 MSTICpy 101 MSTICPyとは、「Microsoft Threat Intelligence Center (MSTIC) on Python and Jupyter notebooks」の略とされており、Pythonで書かれた主にJupyterノートブック上で利用できるツール集です。 情報セキュリティのための侵害
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