Customer Identity Cloud powered by Auth0 を使ったマルチプロダクト構築の実践と総括
デプロイを任されたので、教わった通りにデプロイしたら障害になった件 ～俺のやらかしを越えてゆけ～
Customer Identity Cloud powered by Auth0 を使ったマルチプロダクト構築の実践と総括
はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者（ヒントン氏ら）のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用するだけなら比較的障壁は高くないですが、理論的な部分まで含めると学ぶべき内容が広く、分野によっては難易度が高く、せっかく学び始めたのに挫折する人も多いです。 未経験だけどAIの知識を身につけたい 現在web開発の知識があり、AIも学びたい AIを学んでエンジニアインターンや実務で活躍したい といった方は是非読み進めていってください。 コンテンツは随時追記していきます。 構成 本記事は下記のような構成
みなさん、こんにちは！9月は久しぶりに個人開発をしてました。 今回はGeminiを使って、ちょっと変わった文字起こしアプリを開発したので、その裏側をお話ししていきたいと思います。その名も「無限もじおこし」です！ 「無限もじおこし」はその名の通り、時間無制限、無料で使える文字起こしアプリです。普通に考えたら「え？大丈夫なの？」って感じですよね笑 でも、ちゃんと収益的に成り立つ算段を立てています。この記事ではそこらへんの考えや、アプリ開発における技術的な学びについてまとめていきたいと思います！ 「無限もじおこし」の紹介主な特徴音声の文字起こしが無制限に可能 （10時間でも100時間でも！）使いやすさにこだわった機能 （コピー、シェア、自動タイトル生成など）「よく使う単語帳」に登録すると、文字起こしの変換精度アップバックアップ機能があるので、機種変更などが発生しても簡単に引き継げます そして、無
こういうのが欲しかったんだよ。マジで。 コマンドラインからLLMを呼び出せるgptmeというツールがアツい これは、gptmeコマンドを追加するというもの。 環境変数としてOPENAI_API_KEYとかAnthropicのキーとかを設定しておくと勝手にAPIを呼び出してくれる。もちろん、クラウドに送信するとかけしからんという勢にはローカルLLMでも対応できる。 こいつはコマンドライン版ChatGPTのようなものなので、コマンドラインで動くのだが、その真価は例えばパイプで繋いだ時とかに発揮される。 $ du -d 1|gptme "一番容量を食ってるフォル ダは何Gバイト使ってんの?" Found OpenAI API key, using OpenAI provider [10:13:32] No model specified, using recommended model for
このYouTubeライブはフロントエンドの最適化を専門にするmizchiさんがCloudflare Meet-up Tokyoで行った同タイトルのプレゼンを、RustやRDBの実装に詳しいkoba789さんを話し相手に語っていくというものだ。背景としては2人ともチーム開発の現場でのRailsが活発に利用されていた時期にウェブ開発を経験し、現在はNode.jsのサーバーサイドも実践している。 ライブは3時間半という長時間におよび、スライド外の周辺情報や持論や余談など多岐に渡るので、すでにこのプレゼンに触れた人でもさらに深掘りできるようなコンテンツになっている。 全体を大まかに1時間ごとの3パートに区切って視聴するとわかりやすい。前半はRailsからNext.jsに辿り着くまでのウェブ開発の変遷。ORMの話は主に後半戦で。最後の1時間はアフタートークになっている。 内容としてはRailsアプリ
社内資料「プロダクトマネージャーのための検索推薦システム入門」を公開します - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは。LegalOn Technologies 検索・推薦チームの浅野（@takuya_b / @takuya_a）です。 先日、社内のプロダクトマネージャー（以下、PdM）を主な対象として、検索推薦技術の入門講座を開催しました。このたび、その資料を公開します。 資料の概要 この講座では、検索推薦技術とその周辺について、概要をざっくり理解できるように努めました。技術的詳細、とくに具体的なアルゴリズムにはあまり立ち入らず、できるだけ平易なことばで説明したつもりです。なお、広範な範囲を扱うため、各回1時間（質疑応答込み）で、3回に分けて実施しました。 公開した資料は、PdM だけでなく、エンジニアリングマネージャー（EM）やソフトウェアエンジニアの方々にも読んでいただけると嬉しいです。 以下は、各回で扱ったトピックです。 第1回 全体概要と検索技術入門・・・資料P3~ 検索・推薦とはなに
はじめに（ホームラボとは） ホームラボ（Homelab）とは、ITエンジニアが市販されているサーバやネットワーク機器を自宅に購入して、検証環境を自宅に保有すること（楽しむこと）事をさします。海外ではHomeLab、日本では”逸般の誤家庭”とX（Twitter）などで書かれており。一部の好事家がと思われがちですが、実はFortigate持ってますとか、Cisco持ってますとか、RTX（Yamaha）持ってますとかは以外と多く、誤家庭予備軍みたいな人は多くいるのではと思います。 今日は深沼にどっぷりはまって抜けられなくなったエンジニアのお話です。 私も20年以上エンジニアとして仕事をしており、若い頃から様々な機器を購入しては捨ててきました。間に結婚や転職などのライフイベントがあり、だいぶ拡大/縮小を繰り返してきましたが、現職でVMware Cloudのサービス責任者という立場になりいろいろ学ぶ
「Ableton Move」 先月終わりにティーザー・ページが公開され、世界中で大きな話題になっていた「Ableton Move」の全貌がついに明らかになりました。本日（2024年10月8日）、発表と同時に販売が開始される「Ableton Move」は、シンセサイザー、サンプラー、エフェクター、シーケンサーといった機能を網羅したオール・イン・ワンの音楽制作デバイス。横幅313.5mm／重量970グラムと軽量・コンパクトで、最大4時間使用できるバッテリーも搭載、ステレオ・スピーカーやサンプリング用マイクも内蔵したハードウェアです。完全にスタンドアロンで使用できる「Ableton Move」ですが、もちろんAbleton Liveと連携させることもでき、作成した楽曲はAbleton Cloud／Move Manager経由でAbleton Live（あるいはAbleton Note）に転送する
Ollamaで体験する国産LLM入門
近年、AIの中でも大規模言語モデル（LLM）の研究開発が特に活発に進められています。日本でも日本語に特化した国産LLMの開発競争が熾烈を極めています。さらには、小規模でも高性能なLLMが登場し、GPUのない手元のPCでも簡単にLLMを動かせる時代が到来しました。 本書では、まずLLMを動かすための基本的な知識をわかりやすく解説します。LLMについて学ぶには膨大な知識が必要と思われがちですが、動かす（推論する）だけであれば、いくつかの重要なポイントを押さえるだけで十分です。 その上で、OllamaというLLM推論フレームワークを活用し、実際にいくつかの国産LLMを動かしてみます。Ollamaはローカルで動かせるオープンソースソフトウェア（OSS）でありながら、Google Cloud等のクラウドプロバイダーとの連携を強めており、今後はLLM推論フレームワークとしてのデファクトスタンダードにな
AWS、コンソールの操作をコードに変換してくれる「AWS Console-to-Code」正式リリース Amazon Web Services（AWS）は、AWSコンソールでの操作をコードに変換してくれる「AWS Console-to-Code」の正式リリースを発表しました。 AWSコンソールの操作をコードに変換 AWS Console-to-Codeを利用することでAWSコンソールで操作した内容を記録し、コマンドラインで実行できるコードを生成してくれます。さらに生成AIのAmazon Qによって数クリックで AWS CloudFormationのテンプレートやAWS Cloud Development Kit（AWS CDK）を用いたTypeScriptやPython、Javaコードも生成されます。 これによりAWSコンソールでの操作を保存しておいて確実に再現できるだけでなく、コードをカ
8つのデータ系ツール「BigQuery」「Databricks」「dbt」「Fivetran」「Lightdash」「Looker」「Snowflake」「TROCCOⓇ」に39社からご寄稿頂いたレビューから、各社のデータアーキテクチャをまとめた記事です。各社の技術選定の背景や工夫などの知見を得ていただく場となれば幸いです。 ※ツール名・ご寄稿企業名共にアルファベット順で掲載しております BigQueryBigQuery は、Google Cloud の費用対効果に優れたフルマネージド型の分析データ ウェアハウスです。ペタバイト規模に対応しており、膨大な量のデータに対してほぼリアルタイムで分析を行うことができます。 ▼BigQueryとは？機能や特徴・製品の概要まとめページはこちら https://findy-tools.io/products/bigquery/49 ▼Findy Too
はじめに 2023年5月～8月の約3か月で、当時のAWS認定試験の（既に取得していたCloud Practitionerを除いた）資格11種を取得し、2024 Japan AWS All Certifications Engineersに選出されました。 上記の受験履歴をご覧いただいて分かるように、ほぼ1週間に1つ資格を取得するペースで学習を進めてきました。 今回は、エンジニア初心者が3か月という短期間で、AWS認定試験全冠を達成した方法と経験談をご紹介します。 本記事でご紹介する勉強方法は、「短期間でAWS認定試験に合格すること」にフォーカスしています。そのため、ハンズオン等、実際にAWSサービスに触れながらの学習方法はスコープ外としています。 また、AWS認定試験自体の概要や、各試験の出題範囲等の基本的な情報も本記事には記載していません。詳細や最新情報を知りたい方はAWS公式サイトをご
こんにちは。Google CloudでオブザーバビリティやSREを担当していたエンジニアです。明日でこう名乗るのは最後になります。明日、2024年10月31日付でGoogleを退職します。 pic.twitter.com/dS3WOVCQBj— Yoshi Yamaguchi (@ymotongpoo) 2024年10月30日 かしこまった挨拶 Googleに入社してから10年目までの話は次の記事で一旦まとめているので、改めて振り返ることはしません。 ymotongpoo.hatenablog.com 上の記事を書いたのは新型コロナ禍真っ只中で、カンファレンスなどもみなオンラインばかりで、人とのつながりがなかなか難しくなったころでした。その後、ワクチン開発や発症後の処置方法の確立、新型コロナウイルスの5類感染症への移行などがあり、オンラインからオフラインへの移行が再び起こりました。Goog
Amazon Web Services ブログ 重複した IP アドレス範囲を持つネットワーク間接続 本稿では、重複した IP アドレス範囲を持つネットワーク間接続のいくつかの方法を紹介していますが、第一に VPC の IP アドレス範囲は、通信するネットワークと重複しないように慎重に設計することが重要です。 お客様のネットワークにて、IP アドレス範囲が重複したリソース同士が通信する必要のある状況がよく見られます。これは、企業が買収された際、同じプライベート (RFC1918) アドレス範囲を使用している場合によく発生します。しかし、固有の IP アドレス範囲を持つサービスプロバイダーが、同じ IP アドレス範囲を持つ2つの異なるコンシューマーにアクセスを提供する際に発生する可能性もあります。 ネットワークの重複は意図せず発生することもあります。Amazon SageMaker や AW
米Adobeは10月24日、同社のiPhone／iPad向けイラストアプリ「Fresco」を無料解放すると発表した。アカウントのログインを求められる（スキップ可能）が、Creative Cloudなどの有料プランに加入せずに全ての機能が使えるようになる。 Frescoは、2019年に提供を開始したイラスト作成アプリで、24年で5周年を迎える。ライブオイルブラシ、水彩ブラシ、ベクターブラシなど1000以上のピクセルブラシが利用できる他、オリジナルのブラシをインポートして使うことも可能。アナログのタッチを生かしたイラスト作成が可能という。 これまで50回を超えるアップデートを行い、120の機能を提供。触覚フィードバック、傾き、バレルロール、Apple Pencilのスクイーズをサポートしている他、アートワークに目を引く動きを追加できるモーション機能、複雑な構成を迅速に作成できる対称ツール、交差
導入 ローカルの開発環境は各々のマシンに直接構築し、STGや本番はコンテナの上で動かす。 こういった構成を取ることは珍しくありません。 あるいは、開発用にいろいろライブラリを入れたDockerfileと、本番用に最小限のライブラリのみを入れた構成を取ることもあるでしょう。 このような場合はいずれにしても、Dockerfileを書くということからは逃れられません。 今回は、 ローカルの開発環境は各々のマシンに直接構築し、STGや本番はコンテナの上で動かす。 という場合に、Dockerfileを開発者が書かずにCloud Runへコンテナイメージをデプロイし、アプリケーションを動かす技術について、実践してみた経験を書いてみようと思います。 アプリケーション 今回はnode.jsのv.20.11.0で動くNest.js10系のアプリケーションを動かしていました。 元のソースは諸事情で詳しい内容は
公開日 2024/10/31更新日 2024/10/31モバイルゲームのインフラアーキテクチャ特集 - 技術選定のポイントと今後の展望 モバイルゲームの裏側には、最高のプレイ体験を支える高度なインフラ技術があります。 本特集では、「グリー株式会社」「株式会社gumi」「ＫＬａｂ株式会社」「株式会社コロプラ」「株式会社MIXI」の5社のエンジニアの方々にご協力頂き、インフラにおける技術選定のポイントや今後の展望を、アーキテクチャ図と共に解説頂きました。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております グリー株式会社 アーキテクチャ選択の背景や意図 ゲームサービスのクラウドアーキテクチャとして重要な点は、急激な高負荷に対してスケールできることと、サービスのメンテナンス時間を不要にできることの2点でした。そのため、Google Kubernetes EngineとCloud Spannerを
そして世界に作図ツールがまたひとつ
要約一行 Draw.ioみたいな作図ツールがもっと欲しいから作っている。 モチベーションという名のポエム 世の中にはいい感じのカジュアルな作図ツールが少ない。ここでいうカジュアルとは、CADのような精密さは必要なく、多少座標がずれてても建物は倒壊しないし人も死なないという意味でのカジュアルである。Figmaみたいなデザインツールともまた違う。FigJamはそうかもしれない。tldrawはきっとそうだろう。言ってしまえばDraw.ioだ、そうつまりDraw.ioである。 というわけでカジュアル作図ツールの大御所と言えばやはりDraw.io（Diagram.net）だろう。何かを作図したくなってweb検索したことがある方ならきっと一度は使ったことがあるはずの、まさにカジュアル作図ツール界の金字塔。しかも無料。これでいいじゃんの代名詞。 実際にこれでいいと納得できる箇所は非常に多い。まずwebア
ついに来るのか!?拡散言語モデル｜shi3z
我々が単に「言語モデル」といった場合、それはTransformerモデルを指す。Transformerモデルは、ChatGPTやGemini、Claude-3、Command-R+などで使われている。 最近はMambaのような状態ステートマシンの言語モデルも出てきた。そしてもしかしたら今後はここに、拡散ディフュージョンモデルが加わるのかもしれない。 拡散モデルで有名なのは、StableDiffusionで、主に画像生成に使う。 実は画像生成は最初はTransformerだった。OpenAIのDALL-Eは、Transformerとして画像生成を行なった。しかしTransformerには明らかな欠点があり、それはあまりにも膨大な計算量が必要なことだ。 Transformerの事前学習プリトレーニングには、今でも天文学的な計算資源が必要だし、微調整ファインチューニングにも今なお膨大な計算機が必
nginxのproxy_cache_lockと謎の500ms - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
はじめに Cloud Platform部のpddgです。2024年もサマーインターンシップを開催し、プラットフォーム（自社基盤）コースとして2名の方を受け入れました。 昨年の様子は以下からご覧いただけます。興味があれば是非ご覧下さい。 blog.cybozu.io 今回は受け入れたお二方のうち藤本陽人さん（static-fuji）に担当していただいた検証の中で発見したやや直感的でない挙動について、藤本さんによる検証結果を社員がまとめたものになります。 この記事内での検証のほとんどはインターン生である藤本さんによって実施されたものですが、一部社員がインターンシップ完了後にこの記事の執筆のために生成した図等も含まれます。 また、もう一人のインターン生の方にはRustでロードバランサを書くという課題に挑戦していただきました。こちらもインターン生の方に大活躍していただいています。是非ご覧下さい。
CentOS後継の“本命”となるか ウインドリバーCTOが語る最新Linuxディストリビューションの狙い：“霊薬”になり得るか 「CentOS Linux」環境の移行先を検討する企業にとって、想定外のベンダーが“本命”に名乗りを上げた。ミッションクリティカルな用途で既に多数の実績を持つウインドリバーが、新たにOSS開発プロジェクトをリードする。狙いと技術的な特徴を聞いた。 クラウドやコンテナアプリケーションの実行基盤として、あるいは業務アプリケーションを支えるOSとして、多くの企業が「Linux」を広く利用している。 中でも「CentOS Linux」は商用Linuxディストリビューション「Red Hat Enterprise Linux」（RHEL）との互換性を重視した安全性、信頼性の高い無償OSとして人気だ。 だが、サポート終了に伴って、RHELのアップストリーム版である「CentOS
生成AI（人工知能）の精度を高める手法として、大規模言語モデル（LLM）と検索エンジンを組み合わせたRAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）の利用が盛んだ。ところが米Google（グーグル）によれば、RAGよりも性能を高めやすい手法があるのだという。「メニーショットICL（Many-Shot In-Context Learning）」や「ロングコンテキストICL（Long-Context In-Context Learning）」と呼ばれる手法だ。 「ロングコンテキストICLを利用すると、RAGに比べて性能が12ポイント向上した例も出てきている」。Google Cloudが2024年10月24日に開催した生成AIに関するイベント「Generative AI Summit Tokyo '24 Fall」で、グーグル・クラウド・ジャパンの寳野雄太テク
中国やロシア、北朝鮮などの国々のハッカーが世界各地を標的としたサイバー攻撃を行っているとのニュースが連日報道されており、IT企業やセキュリティベンダーはその戦いの最前線に立っています。2024年10月31日に、セキュリティ企業のSophosが、中国を拠点とする複数の脅威アクターに対応してきた2018年から2023年までの活動の記録を公開しました。 Pacific Rim timeline: Information for defenders from a braid of interlocking attack campaigns – Sophos News https://news.sophos.com/en-us/2024/10/31/pacific-rim-timeline/ Pacific Rim: Inside the Counter-Offensive—The TTPs Use
ISUCONの過去問でObservabilityを体験する - Hatena Developer Blog
システムプラットフォームチームで SRE をしている id:masayoshi です。 今年もISUCON14の開催が決定しましたね！ isucon.net ISUCONとはLINEヤフー株式会社が運営窓口となって開催している、お題となるWebサービスを決められたレギュレーションの中で限界まで高速化を図るチューニングバトルです ISUCONは、世の中に実際にありそうなWebサービスを題材に、明確なボトルネックがあるコードかつ全体のコード量もすぐ読める量なので、パフォーマンスチューニングの練習にはもってこいです。 適切なパフォーマンスチューニングをするためには、まず計測してシステム上のどこにボトルネックが存在してパフォーマンスが悪化しているのかを把握する必要があります。 このように、どこで、何が起こり、パフォーマンス上の問題やエラーがおこっているのかを把握できる能力を Observabili
新R25、乃木坂46 Mobileなどのファンビジネスを支えるマルチテナンシーなプラットフォームの全体像 / cam-multi-cloud
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「Astute RAG」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGでハルシネーション対策を強固にするための手法「Astute RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Astute RAGは、RAGの精度を上げるための新しい手法です。Astute RAGでは、外部知識・内部知識を組み合わせることで、ハルシネーションを抑えます。Google Cloud AI ResearchとUSCの研究者らによって2024年10月に提案されました。 通常のRAGで
AWS CDK の脆弱性が発覚、S3バケット名の予測可能性で管理者権限奪取の危険｜約38,000アカウントに影響の可能性 - イノベトピア
AWS CDK の脆弱性が発覚、S3バケット名の予測可能性で管理者権限奪取の危険｜約38,000アカウントに影響の可能性 Last Updated on 2024-10-25 08:42 by admin Aqua Securityのセキュリティ研究チームは、AWSの6つのサービス（CloudFormation、Glue、EMR、SageMaker、ServiceCatalog、CodeStar）に重大な脆弱性を発見した。この発見は2024年8月のBlack Hat USAカンファレンスで発表された。 脆弱性の概要 – AWS Cloud Development Kit (CDK)のデフォルトのS3バケット命名パターンが予測可能で、攻撃者による悪用が可能 – 攻撃者は未使用のAWSリージョンで事前にS3バケットを作成し、被害者がそのリージョンでサービスを使用するのを待つことができる – こ
ガバメントクラウド開発と変化と成長する組織 / Organizational change and growth in developing a government cloud
YAPC::Hakodate 2024 前夜祭 2024/10/04
Google Cloud「Gemini Code Assist Enterprise」提供開始。GitHubのリポジトリからコード読み込んでカスタマイズ可能
Google Cloud「Gemini Code Assist Enterprise」提供開始。GitHubのリポジトリからコード読み込んでカスタマイズ可能 同社は今年（2024年）4月に一般向けのコーディング支援AIサービス「Gemini Code Assist」を発表しています。 Gemini Code AssistはVisual Studio Code、IntelliJ、PyCharmなどのコードエディタやIDE、そしてCloud Shell EditorやCloud WorkstationsなどのGoogleのサービスで利用可能。 C、C++、Go、Java、JavaScript、Pythonなど 20 以上のプログラミング言語をサポート。書きかけのコードの補完やチャットによるコードの生成、コードの説明、単体テストの生成などの機能が備わっています。 また、ITエンジニア向けのQ&A
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 論文は読んでいますでしょうか。 私は英語がからっきし駄目なので、億劫で読みたい論文が溜まってしまうことがしばしばです そんな自分でも、少しでも気楽に論文を読めるように、NotionにPDFリンクを貼ると、自動的にChatGPTが翻訳してくれる仕組みを作りました。 ↑ こんな感じのページが自動で作られます PDFを翻訳してくれるサービスはそこそこあるのですが、数式が入ってくるとポンコツになるものが多く、またフォーマットもPDFではブラウザで読みにくいです そこで、Notion上で全ての内容をオブジェクトとして再構成し、数式や画像
WordPress.orgと決別してコミュニティ中心をあらためて目指したWordPressのフォーク「FreeWP」がスタート
オープンソースのコンテンツ管理システムであるWordPressで、開発コミュニティの元メンバーであるヴィニー・グリーン氏がWordPressをフォークした「FreeWP」のプロジェクトを開始しました。 The Wait is Over: FreeWP is Here to Shake Up the WordPress Ecosystem - FreeWP https://freewp.com/the-wait-is-over-freewp-is-here-to-shake-up-the-wordpress-ecosystem/ Forking is Beautiful – WordPress News https://wordpress.org/news/2024/10/spoon/ FreeWPが誕生した背景には、WordPressの開発者でAutomatticのCEOでもあるマット・マ
サービス一時終了のお知らせ
2024年10月5日（土）より開催しておりました 「コスト削減クイズ王決定戦！」および「COSTCUT FIGHT」は、 10月8日（火）をもちましてサービスを一時終了いたしました。 多くの皆様にご参加いただき、誠にありがとうございました。 本サービスは株式会社DELTAが提供いたしました。 DELTAでは完全成果報酬型のクラウドコスト削減サービスである 「CTO booster」を提供しており、サービス提供開始から2年で 累計150社以上の診断実績をもち、多くのお客様に選ばれています。 また、これまでの診断実績に基づくノウハウを活かし、専門知識がなくても直感的かつ簡単な操作でコスト削減可能性を 診断できるサービスとして「FinOps booster」も新たに提供しています。 こちらもあわせてお試しください。
こんにちは、絶賛スウェーデンに留学中のきたぴーと申します！今回は Next.js Conf 2024 をリアタイ視聴して内容を大まかにまとめてみたので記事にして共有してみようと思います！ 聞いてみようと思った背景 個人開発でもインターンでもハッカソンでも、自分はいつでも Next.js にお世話になっているので最新機能や、Next.js 開発チームの思想を直接聞くことで視座を少しでも近づけたいと思ったのがきっかけです。タイムテーブルを見ると、「サーバコンポーネントで向上する UX」のような Next.js の機能について扱うものから、Perplexity や PayPal での導入事例のような応用例まで取り上げられていた、かつ Vercel が公式でピックアップしたものなので情報の密度も濃いものだろうと、非常に興味が湧きました。あとは時間の都合も良く、日本だったら深夜の 1:30 スタート
GenOps: マイクロサービスと従来の DevOps の世界から学ぶ | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 8 月 31 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI アプリケーションは誰が管理すべきでしょうか。AI 関連の所有権はデータチームが持つことが多いものの、生成 AI アプリケーションに固有の要件はデータチームや AI チームの要件とは明らかに異なり、DevOps チームとの類似点が多いこともあります。このブログ投稿では、これらの類似点と相違点を探り、生成 AI アプリケーション独自の特性を扱う新たな「GenOps」チームの必要性について検討します。 「データからモデルを作成する」ことを目的とするデータ サイエンスとは対照的に、生成 AI は「モデルから AI 対応サービスを作成する」ことに関連しており、既存のデータ、モデル、API の統合に関与するものです。このように見ると、生成 AI は従来のマイクロサービス
「図解即戦力 Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書［改訂2版］」をより効果的に読むポイント
「図解即戦力 Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書［改訂2版］」をより効果的に読むポイント 「図解即戦力 Google Cloud のしくみと技術がこれ 1 冊でしっかりわかる教科書」とは Google Cloud の基礎知識が学べる「図解即戦力 Google Cloud のしくみと技術がこれ 1 冊でしっかりわかる教科書」が、2024 年 9 月 (電子書籍版は 8 月) に出版されました。 こちらの書籍は Google Cloud のパートナーエンジニアと Google Cloud のパートナーである grasys さんの共著となっており、実際に Google Cloud を現場で使用しているプロフェッショナルの視点で初学者・中級者向けに書かれています。そのため、本書は これから業務で Google Cloud を使用する上で必要な知識 がまとめられた
AWS、Redisをフォークした「Valkey」をAmazon ElastiCacheとAmazon MemoryDBで提供開始
Amazon Web Services（AWS）は、Redisをフォークしたインメモリデータベース「Valkey 7.2」をAmazon ElastiCacheとAmazon MemoryDBで提供を開始したことを明らかにしました。 Valkeyのフォーク元となったRedisはオープンソースとして開発されてきましたが、今年（2024年）3月、ライセンスをクラウドベンダなどによる商用サービスを制限するものに変更したことでオープンソースではなくなりました。 このライセンス変更を受けてAWS、Google Cloud、Oracleなどを始めとする複数の企業がLinux Foundation傘下でRedisをフォークし、オープンソースとして「Valkey」の開発を始めたのです。 そして9月にはGoogle CloudがValkeyのマネージドサービスをプレビュー公開し、AWSもマネージドサービスと
ファインディ株式会社でフロントエンドのリードをしている新福(@puku0x)です。 弊社では Nx を活用してCIを高速化しています。この記事では、最近導入した Nx Agents でフロントエンドのCIをさらに高速化した事例を紹介します。 Nxについては以前の記事で紹介しておりますので、気になる方は是非ご覧ください。 tech.findy.co.jp フロントエンドのCIの課題 Nx Agents Nx Agents導入の結果 Nx Agents利用上の工夫 プロジェクトを細かく分割する Node.jsのバージョンを揃える キャッシュの活用 特定のステップの省略 高度なエージェント割り当て まとめ フロントエンドのCIの課題 これまで「キャッシュの活用」や「並列化」「マシンスペックの向上」といった工夫により、フロントエンドのCIを高速化してきました。 しかし、コードベースの増大により時間
佐々木です。 技術書典17向けに、NRIネットコムのメンバーで合本を書きました。一人15ページ以内、合計7人で書き切りました。まえがきや目次、あとがきを入れると116ページのちょっとした大作です。 techbookfest.org S3を安全に使うための10の約束 私が書いたところは、S3です。S3の薄い本を書きたいよなと思いつつ、時間が経っておりました。今後のキッカケになるように、安全をテーマに1項目1ページにまとめてみました。書いてみての感想ですが、この1ページ縛りというのがきつい。項目ごとに３～５ページくらい書きたい内容があったのですが、それを１ページに凝縮しました。これ普通にS3の薄い本を書こうとすると、少なくとも150ページくらいになるなと解ったのが収穫です。 執筆の方針 前述の通り、1ページだと概要しか書けません。そのため、具体的な設定方法については、ほぼ言及していません。S3
現場から学ぶMLOps: MonotaROでの実践的アプローチ～オンライン推論編～ - MonotaRO Tech Blog
はじめに こんにちは。MonotaROで機械学習エンジニア兼、Tシャツのモデルを務めている新卒3年目の長澤です！ 最近は健康のためにスポーツをしているのですが、そのスポーツの疲れで日々が辛くなってきました。観戦と自分で身体を動かす方の割合(重み)をバンディットを使ってうまく最適化していきたいこの頃です。 今回は、自分がここ1,2年(2023~2024)で取り組んできたMonotaROにおけるMLOpsの取り組みについて、実例を交えながら紹介します。MLOpsの実例はあまり世の中に出回っていないので、一つの事例として読んでもらえれば嬉しいです。 はじめに この記事で紹介すること この記事で紹介しないこと MonotaROにおける機械学習エンジニア パーソナライズドランキングとは MLOpsに取り組むにあたっての背景と課題 MLOpsのプロジェクトスタート時 MLOpsとりあえず始めてみる期
『SREをはじめよう』という本が出版されました #becoming_sre - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Google Cloudのオブザーバビリティ/SRE担当者です。私が翻訳しました『SREをはじめよう―個人と組織による信頼性獲得への第一歩』という書籍がオライリー・ジャパン社より出版されました。書店ならびに各社オンラインストアでご購入いただけます。 www.oreilly.co.jp SREをはじめよう ―個人と組織による信頼性獲得への第一歩 作者:David N. Blank-Edelmanオーム社Amazon 『SREをはじめよう』はどんな本か 本書は『SREの探求』のようにGoogle以外の組織を含めた、より一般的な文脈でのSREの実践を、オムニバスなエッセイの形でなく、概論の形で捉えたい人には最適の書籍です。すでに原著の『Becoming SRE』の日本語の感想などもいくつかの記事で見かけていますが、本書はまとめを読んで理解する、という書籍ではなく、本書と対話
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