Azure OpenAI Service で、Function calling を試してみる - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 台風が接近していて、外出の予定と重ならないかドキドキしています。 今回は、Azure OpenAI Service（以下、Azure OpenAIと記載します）で7月から利用できるようになった「Function calling」を試してみます。 Function callingとは、実行可能な関数を予め定義しておき、自然言語から実行すべき関数と引数を特定してくれる機能です。 OpenAIのAPIで、6月にリリースされた機能ですが、それがAzure OpenAIでも利用できるようになりました。 この機能のポイントは、「関数を呼び出す」ことではなく、「呼び出す関数（とその引数）を特定してくれる」ことにあります。 （名前が「Function calling」なのに、ややこしいですね） Azure OpenAIの利用開始方法とAPIの呼び出し方については、前回の記事を参考
AWSの生成AIサービスである Amazon Bedrock がGAになったので早速使ってみた - 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。） 今回は2023年9月28日に GA となった Amazon Bedrock の紹介と使ってみた感触をお伝えします。 1. Amazon Bedrock とは 2. 利用可能なモデル 3. Anthropic Claude V2 を使ってみた 3.1. Claude とは 3.2. Playground 3.3. 追加設定 4. まとめ 1. Amazon Bedrock とは Amazon Bedrock （以下、 Bedrock ）は AWS 上で使える、大規模言語モデル（ LLM ）の基盤モデルを提供する完全マネージド型サービスです。 2023年9月28日に GA
目次 はじめに 私について 私なりの資格取得の意味 AWS全冠を目指した理由 AWS認定について いろいろランキング 自身の軌跡 AWS未経験から推奨したいロードマップ AWS公式のロードマップ 初学者におすすめの一冊 勉強方法 最後に はじめに 先月、AWS認定資格(12種) を全て取得し、いわゆるAWS全冠を達成しました。 達成の軌跡や資格の個人ランキングなどを紹介しますので、AWS初学者や若手で全冠を目指したいという方などの参考になれば幸いです。 私について 記事投稿現在、社会人1年目 大学は情報系を専攻し、プログラミングやコンピュータサイエンスを学習 AWSに関しては、大学在籍中にCLF、SAA、SAPを取得 学部2年の終わりまでは、個人でゲーム作成やWebアプリ、スマホアプリの作成などに大半の時間を費やしており、自分でも引くくらいコード漬けの日々を過ごしていました。。 ひょんなこ
こんにちは！バクラク事業部 Platform Engineering 部 DevOps チームの id:sadayoshi_tadaです。 7月はエンジニアブログがたくさん出る #ベッテク月間です。今後も記事が出ますので、どんな記事がでるのかこちらのカレンダーからよければチェックしてみてください！7/2にSRE Lounge#17にて開発者が安心して実行可能なSQL実行基盤の取り組みという発表させていただきました。この記事では当該発表で時間の関係で触れきれなかった内容や補足を行っていきます。 従来のデータベースのデータ変更における課題 課題に対する解決策の検討 Bytebaseの利用にかかるコスト Bytebaseの導入及びデータ変更のフロー整備 データ変更のフロー整備 Bytebase導入後の変化 データ変更オペレーション上の課題 まとめ 最後に 従来のデータベースのデータ変更における課
プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics
いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか？菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは？ Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な
TerraformとGitHub Actionsで複数のCloud RunをまとめてDevOpsした結果, 開発者体験がいい感じになった話. - Lean Baseball
ざっくり言うと「TerraformとGitHub ActionsでGoogle Cloudなマイクロサービスを丸っとDeployする」という話です. Infrastructure as Code（IaC）は個人開発（趣味開発）でもやっておけ 開発〜テスト〜デプロイまで一貫性を持たせるCI/CDを設計しよう 個人開発（もしくは小規模システム）でどこまでIaCとCI/CDを作り込むかはあなた次第 なお, それなりに長いブログです&専門用語やクラウドサービスの解説は必要最小限なのでそこはご了承ください. あらすじ 突然ですが, 皆さんはどのリポジトリパターンが好きですか? 「ポリレポ（Polyrepo）」パターン - マイクロサービスを構成するアプリケーションやインフラ資材を意味がある単位*1で分割してリポジトリ化する. 「モノレポ（Monorepo）」パターン - アプリケーションもインフラも
OpenAIのChat Completions APIの基本的な利用方法解説 - Taste of Tech Topics
昨年から育てていたバジルがもはや木になりつつある菅野です。 今注目を集めつつある文章生成AIである「ChatGPT」に関して、提供元のOpenAI社は2023/07/07に、「GPT-4」のAPIを有料ユーザー向けに一般公開したことを発表しました。 今回は、その「Chat Completions API」について紹介します。 例えば、自作のWebアプリでChatGPTライクなやりとりを実現したい、 それで入力された文章を加工したプロンプトでChatの応答を得たい、 といったときに、このAPIを使います。 この図のような動きですね。 openai.com Chat Completions API とは？ 「Chat Completions API」は、チャット補完に特化した言語モデルと、それを利用する専用のAPIです。 ChatGPTでも同じ言語モデルを利用しているため、このAPIを利用する
『アジャイルを採用したソフトウェアプロジェクトの失敗率はその他の手法と比べて268％も高いことが判明』は不明瞭 ~書籍「Impact Engineering」を読んでみた感想 ~ - Qiita
『アジャイルを採用したソフトウェアプロジェクトの失敗率はその他の手法と比べて268％も高いことが判明』は不明瞭 ~書籍「Impact Engineering」を読んでみた感想 ~アジャイルポエムプロジェクト管理メンタルケアコミュニケーション 「アジャイルを採用したソフトウェアプロジェクトの失敗率はその他の手法と比べて268％も高いことが判明」 という記事が話題になっています。 言及している著書がCEOを務めているイギリスの調査・コンサル会社であるEngpraxが挙げている元の記事はこちら（その調査自体を行なったのもEngprax社） 記事に書かれていることの考察や要約は下記で分かりやすく纏めて下さっています。 記事への反応 記事への感想・反応はだいたい下記のパターンのどれかに該当すると思います。 失敗の定義は？ そもそもアジャイルできてなくね？ 下記が失敗するのはアジャイルかどうかとは関係
GitHubの内部ネットワークにアクセス可能な脆弱性(SSRF)を報告した話 - Flatt Security Blog
はじめに こんにちは、株式会社Flatt SecurityでセキュリティエンジニアをやっているRyotaK (@ryotkak) です。 HackerOneのイベント (H1-512) に参加するためにテキサスに行った話で紹介したイベントにおいて報告したSSRF(サーバーサイドリクエストフォージェリ)に関して、脆弱性情報を公開する許可が得られたため、今回の記事ではその脆弱性に関して解説を行います。 なお、本記事で解説している脆弱性はGitHub Bug Bountyプログラムのセーフハーバーに則り行われた脆弱性調査の結果発見され、公開を行う許可を得たものであり、無許可の脆弱性診断行為を推奨することを意図したものではありません。 GitHubが開発するプロダクトやサービスに脆弱性を発見した場合は、GitHub Bug Bountyへ報告してください。 GitHub Enterprise Im
4年後までにソフトウェアテストの70％を生成AIが作り、コードの品質は向上するようになるとの予測、IDC 調査会社のIDCは、4年後の2028年までに生成AIベースのツールがソフトウェアテストの70%を作成できるようになり、手動テストの必要性が減り、テストのカバレッジが向上することで、ソフトウェアのユーザービリティとコードの品質向上が実現するとの予測を発表しました。 同社によると、生成AIによるテストスクリプトの生成や管理などを含むテスト自動化は日本を除くアジア太平洋地域で特に人気が高まっており、開発者とDevOpsの専門家がこれらの技術を活用することで、ソフトウェア開発全体の自動化をより推進していくことになるとのことです。 また生成AIはレガシーアプリケーションのコードに対するリファクタリングも促進するとしており、2027年までにリファクタリングに関わるコードの変換や開発タスクの50％が
Amazon Bedrock「Claude2.1」の最大20万トークンで何が変わるか確認してみた - Taste of Tech Topics
Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 13日、 および Anthropic Claude Advent Calendar 2023 18日の記事です。 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。） 先日、 Bedrock 上で Claude 2.1 が使えるようになりました。 aws.amazon.com このモデルは精度が高いことはもちろんですが、 20 万（ 200K ）トークンを一度に扱うことができる という特徴があります。 200K のトークンがあれば、約 15 万単語もしくは 500 ページの本を一度に扱える、と言われています。 とは言いますが、これは実際どれくらいイン
何となくこれを書くべき時がきた気がするので書きます。 プロダクトマネージャーの仕事プロダクトマネージャーの仕事はプロダクトマネジメントです。プロダクトマネジメントをしてほしいという期待があるからその人にプロダクトマネージャーというタイトルをつけているはずなので。 プロダクトマネージャーは誰でも好きなように名乗ったらいいと思うの、国家資格とかも必要ないし。 ただ名乗るからにはプロダクトマネジメントちゃんとしていこうな！ — Aki (@LoveIdahoBurger) April 19, 2024 実際には組織構造によってはプロダクトマネジメントをしないプロダクトマネージャーがいるかもしれませんが、その場合も間接的にプロダクトマネジメントをしているはずです。いずれにしてもそれは例外的なので今回は一旦置いておきます。 プロダクトマネージャーはプロダクトマネジメント以外もやらなければならないと思
昨日、「プラットフォームエンジニアリングがわからない」という記事を読みました。 私は最近、Platform Engineering Meetupにオンライン参加して話を聞いたり、CNCFの『Platforms White Paper』を読んで、その所感をZennのエントリーにしたり、所属する会社の勉強会でPlatform Engineeringについて同僚とディスカッションしたりする中で、「Platform Engineeringってこういうものなのかな？」というのが最初の頃よりは明確になってきました。 そこで、上記の記事を読んだ上で、私の理解に基づく意見をこのエントリーに書きます。なお、私はPlatform Engineeringをメインにやっている人ではないので、理解が行き届いていない部分や誤解も多々あると思います。一方で、この話題に利害関係がほとんどない点はバイアス排除の面で有利だと
Claude 3.5 Sonnet ＋ 新機能「Artifacts」でCSVから簡単データ分析 - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。7月に入り、蓮の花が咲く季節が近づいてきましたね。 ４年目エンジニアの小林です。 最近、2024年6月21日にAnthoropic社からリリースされた、「Claude 3.5 Sonnet」で利用できるArtifactsという機能が注目されています。 この記事では、Artifactsを使ってCSVからグラフを生成してみます。 はじめに Claude 3.5 SonnetおよびArtifacts機能の概要 グラフ作成を試してみた Artifacts機能の利用手順 CSVデータからグラフを作成する グラフをカスタマイズする まとめ Claude 3.5 SonnetおよびArtifacts機能の概要 Claude 3.5 Sonnetは、Anthropic社が開発した最新の生成AIモデルで、低コストながら高い性能を持つモデルとして話題になっています。 そして、中でも注目さ
ChatGPTの Assistants API でPDFを要約 - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 最近急に、暖かさを通り越して暑いぐらいになってきましたが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。 季節外れかなとも思いつつ、もう半袖で過ごしたいくらいの気候ですね。 さて、今回は、OpenAIのAssistants APIの使い方を紹介していきます。 題材は「PDFを和訳して要約してもらう」としました。 これはWeb版のChatGPTでも単にPDFファイルを添付して依頼すればできますが、APIの使い方を示すサンプルとしてはちょうどよいと思います。 最新情報については以下の公式ドキュメントをご覧ください。 https://platform.openai.com/docs/assistants/overview https://platform.openai.com/docs/api-reference/assistants それでは早速、Assistants APIの使い方
こんにちは！営業統括本部の神野です！ 年の瀬に入り、弊社は年末年始の休業期間に入りましたが、弊社ブログは年中無休で稼働中です！ さて、10月8日に試験を受け、12月21日正午に合格発表があった応用情報技術者試験に合格することができました。勉強法や、そもそもなぜ受験しようと思ったかなどについてまとめてみましたので、今後受験を検討されている方はお暇なときにでも読んでいただければ幸いです！ そもそもなぜ受験しようと思ったのか 今期の目標の1つとして、応用情報技術者試験の合格を掲げており、自己啓発系の目標は、8月に受験した「AWS Certified Solutions Architect - Professional」、そして「AWS Certified DevOps Engineer - Professional」と「AWS Certified Security - Specialty」を含む
サイボウズOfficeのフロントエンド刷新（DOGOプロジェクト) をやってます！ - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
DOGOプロジェクトのマスコット こんにちは。サイボウズOffice開発チームの西谷です。 昨年より、私たちは”DOGO”と銘打ち、サイボウズOfficeのフロントエンド部分をNext.js App Routerを用いて刷新しています。 本ブログではこの刷新プロジェクトの概要やこれまでの取り組みについてご紹介します。 プロジェクト発足の背景 刷新の方針 刷新後のサイボウズOfficeを支える技術 アプリケーションフレームワーク モニタリング テスト インフラ CI・CD これまでの取り組み Next.js側で画面のルーティングを制御する リリースパイプラインの構築 全画面共通部分の実装 今後の取り組み メンバー募集しています！ プロジェクト発足の背景 サイボウズOfficeはこれまで、パッケージソフトウェアとしていくつものバージョンを重ね、クラウドサービスへ転身し、時代に合わせて様々な形に
この手の話には、私を含め多くのエンジニアが食傷していると思いますが、重要なトピックなので無視できません。ここ数ヶ月の目立った動向を確認し、それを基にソフトウェアエンジニアの仕事が今後どうなるかを浅薄ながら検討していきます。 Devin - 初のAIエンジニア2024年3月、ほぼ無名だったCognition社の動画が注目を集めました。動画では"First AI Software Engineer"というタグラインのもと、私たちエンジニアの作業風景と同じように、AIがエディタやコンソールを操作し、ブラウザでサードパーティのAPI仕様書を探し、ビルドエラーからバグを修正し、Webアプリケーションを実装していく様子が見られます。 Devinは、SWE-benchというプログラミング性能を測る指標で、Claude 2やGPT-4を上回ったとと宣伝されています（下図）。またCognition社はPet
GPT-4Vのモデルを利用してOCRできるか試してみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 気温の上下に翻弄されて最近風邪をひいてしまいましたが、皆さま元気にお過ごしでしょうか。 今回は、GPT-4Vのモデルを利用して、OCRができるか試していきます。 GPT-4Vによって、「ChatGPTに目ができた」などと騒がれましたが、文字認識はどれくらいできるのでしょうか？ 得意分野ではなさそうですが、GPTも進化が目覚ましいので分かりませんね。 検証では、日本語(漢字/ひらがな/カタカナ)・英語の2言語で精度など比較していきます。 また、手書き・活字での違いも見ていきましょう。 一番簡単に試せるChatGPT（Web版）でOCRをさせようとするとエラーになることが多かったので、 ここではAPIを使っていくこととします。 APIを呼び出すプログラム 以下のコードを使い、gpt-4-vision-previewというモデルを呼び出しています。 画像は個人のgithu
2023年に読んだ本
転職ドラフトからオライリーの本たくさんもらったので欲しかったやつとりあえず全部読んでみた。 <pr> 紹介コード RVSC を使うとお互いにもらえるので気になる人は是非。 https://job-draft.jp/sign_up?utm_term=RVSC </pr> オブザーバビリティ・エンジニアリング 良い本。トレーシングやOpenTelemetryの本と思って買っていたが、実際はオブザーバビリティを確保するための色々な手法を紹介している。そのような手法が発達するまでの歴史の流れの解説も面白かった。従来のメトリクスとモニタリングだけでは現代の分散システムのデバッグが困難ということで、 オブザーバビリティ・エンジニアリングを導入する上での説得に使えそうな文言がたくさん散りばめられている。その手法の一つが、そもそも問題が起きてからデバッグのためにデバッガを挟み込んでデプロイしたくないという
SRE を立ち上げた4ヶ月後の世界
この記事は、Magic Moment Advent Calendar 2023 4 日目の記事です。 こんにちは! Magic Moment で Senior Engineering Manager 兼 SRE Engineering Manager をやっている 木村 (@ryurock) です。 Magic Moment アドベントカレンダー 4 日目では、2023年9月に SRE チーム を立ち上げた 4 ヶ月後の世界。 というテーマでアドカレやっていきたいと思っています。( ｰ`дｰ´)ｷﾘｯ SRE チームの立ち上げの経緯 遡る事、2023年7月頃に弊社が提供しているサービス Magic Moment Playbook のコアデータが立て続けに更新できない障害が相次ぎました。 Sales Operation を行う上で、大切なデータが頻繁に反映されないこの由々しき事態はユーザー様
今年もState of DevOps Reportが発表されましたね。ということで、ザザッと全体を読んで気になったところなどピックアップして読み解いてみました。 全文が気になる方は以下からPDFをダウンロードしてみてください。 cloud.google.com 今年の調査主軸 組織の業績 組織は収益だけでなく、顧客のため、さらに広範なコミュニティのために価値を生み出さなければならない チームパフォーマンス アプリケーションまたはサービスチームが価値を創造し、革新し、協力する能力 従業員の幸福 組織やチームが採用する戦略は、従業員にとって有益なものでなければならない。すなわち、燃え尽きを減らし、満足のいく仕事体験を育み、価値あるアウトプット（つまり生産性）を生み出す能力を高めることである。 今回は上記３つの成果達成に対しての調査となった。 調査結果短評 生成的な文化を持つチームは、組織のパフ
クラウドロックインされないアーキテクチャ「Cloud Agnostic Architecture」のすすめ | フューチャー技術ブログ
この記事はQiitaのアドベントカレンダー記事のリバイバル公開です。 ※ 当時の記事から、一部表現を見直し加筆しています。 はじめに先日ガートナーのレポートで「多くの企業において、特定のクラウドベンダにシステムを集中させるリスクの重要度が上昇している」との発表がありました。 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-10-30-gartner-says-cloud-concentration-now-a-significant-emerging-risk-for-many-organizations 日本においてクラウドの活用はますます進んでいる一方で、特定の Cloud Service Provider（CSP）にロックインされるリスクについては、常に議論の余地があると考えています。 本記事では、特定のクラウドに強く依
4月20日、DevOps.comが「Valkeyが急速にRedisを置き換えつつある（Valkey is Rapidly Overtaking Redis）」と題した記事を公開した。 この記事では、Redisのソース利用可能なライセンスへの移行と、その結果として生じたValkeyへの大規模な移行について詳しく紹介されている。以下に、ポイントを絞って内容を紹介する。 Redisのライセンス変更による影響 ちょうど一ヶ月ほど前（3/20）、 RedisがBSD 3-clauseライセンスからRedis Source Available License (RSALv2)およびServer Side Public License (SSPLv1)へとライセンスを変更 した。 BSD 3-clauseライセンスは非常に寛容なオープンソースライセンスで、著作権表示と免責事項の維持が含まれるが、商用利用
ChatGPTでHARファイルを解析してWebアクセスの問題点を検出する - Taste of Tech Topics
9月になりましたが、まだまだ暑い日が続きますね、昼間に出歩く際にはネックリングが手放せない菅野です。 Webアプリケーションで問題があった際には、よくブラウザの開発者ツール等を確認してエラーや、遅延の原因を探ったりしますよね。 今回は上記のようなエラー解析、問題解析をChatGPTで簡単に実施できないか検証していきます。 とはいえ、ブラウザの開発者ツールをそのままChatGPTに渡すことはできないため、開発者ツールから生成したHARファイルをChatGPTのAdvanced Data Analysisで解析してもらいます。 「Advanced Data Analysis」というのは、少し前まで「Code Interpreter」と呼ばれていたChatGPTの機能のことです。 名称変更されただけで挙動は変わっていないようです。 個人的には「Code Interpreter」の方が好きだったの
AWSセキュリティ成熟度モデルを活用することで自分たちのAWSセキュリティの現在地を確認できます。AWSセキュリティ成熟度モデルとはどんなものなのか、どうやって活用すべきかをコツも含めて解説します。 こんにちは、臼田です。 みなさん、AWSのセキュリティ対策できてますか？(挨拶 といっても具体的にどれくらいできているかって判断するのが難しいですよね。 今回はAWSから提供されているAWSセキュリティ成熟度モデル(AWS Security Maturity Model)を活用した、どれくらいできているのかを確認する方法を紹介します。こんな感じになります。 ぱっと見いい感じじゃないですか？これはちょっと作り込んでありますが、ベースはAWSセキュリティ成熟度モデルを活用しています。まずはAWSセキュリティ成熟度モデルがなんなのか、というところから説明していきます。 AWSセキュリティ成熟度モデル
前回の記事ではチーム中心の組織づくりの設計原則について書いた。今回は、それらの原則に基づくチームをソフトウェアプロダクト組織内にどう配備し、どのような機能を持たせるかについて考える。これは言わば、チームの責務を定義することに他ならない。本記事ではこれを、7つのガイドラインとして書き出してみることにした。 前回の記事：『チーム中心の組織作りのための6つのチーム設計原則 - mtx2s’s blog』 mtx2s.hatenablog.com 1. ストリームアラインド 2. オーナーシップ制 3. バリエーション分割 4. 技術横断型 5. DevOps 6. 機能横断型 7. マルチスキル 組織設計とはアーキテクティングである 1. ストリームアラインド ソフトウェアプロダクト組織の開発フローは、ユーザーや市場の観察をもとにアイデアを生み出すことから始まる。そのアイデアを仮説として、それを
ChatGPT (Advanced Data Analysis)でBNF式からパーサーを生成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近ピアノを習い始めた安部です。 今回は、ChatGPTのAdvanced Data Analysis (旧Code Interpreter)にBNF式を与えてパーサーを作成してもらおうと思います。 BNF式のように機械的に解釈可能なものであれば、正確にコードを生成してくれるのではないでしょうか？ BNFでうまくいけば、その他の様々な形式のデータやフォーマットからパーサーを自動生成してくれることが期待できそうです。 1. BNFとは BNF（バッカス・ナウア記法）とは、プログラムの構文規則（文脈自由文法）を記述するための記法です。 正確な定義よりも具体例を見た方が早く理解できると思うので、例を示します。 『プログラム意味論』（横内寛文 著）の冒頭に登場する、非常に単純なプログラムを許容する言語の定義です。 <変数> ::= A | B | C | ... | Z <定数> ::
Amazon Q BusinessでノーコードでRAGアプリケーションを作成する - Taste of Tech Topics
はじめに 7月に入り、急に蒸し暑さが増してきたように感じますが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。 新人エンジニアの木介です。 今回は先月にAWS公式ブログより紹介のあったAmazon Qサービスの内、フルマネージドで生成AIアシスタントを作成できるAmazon Q Businessの紹介をしていきます。 aws.amazon.com はじめに Amazon Q Businessとは 1. Amazon Q Businessの特徴 2. Amazon Q Businessの料金 Amazon Q Businessの使い方 1. アプリケーションの作成 2. retrieverの作成 3. データソースの作成 4. ユーザー/グループの設定 5. Applicationの実行 まとめ Amazon Q Businessとは まずAmazon Q Businessとは、与えられたデータに基づいて
はじめに この記事はDevOps on AWS大全の一部です。 DevOps on AWS大全の一覧はこちら。 この記事ではAWS Lambdaを耐障害性の観点から超詳細解説しています。 具体的には以下流れで説明します。 AWS Lambdaをリリースするときのダウンタイム AWS Lambdaのスケーラビリティ AWS Lambdaの永続ストレージ AWSの区分でいう「Level 200：トピックの入門知識を持っていることを前提に、ベストプラクティス、サービス機能を解説するレベル」の内容です。 この記事を読んでほしい人 AWS Lambdaを採用するときのベストプラクティスを説明できるようになりたい人 AWS Lambdaの耐障害性に不安を感じている人 AWS Certified DevOps Engineer Professionalを目指している人 AWS Lambdaをリリースする
Flutterアプリの定期リリースを支える自動化 - Fast DOCTOR Technologies TECH BLOG
本稿では、ファストドクターのモバイルアプリのリリースフローを整備した取り組みについてご紹介します。 モチベーション ファストドクターのモバイルアプリは、2022年夏にFlutterでのフルリプレースを実施し、それ以降は機能の開発が完了次第随時リリースをするという戦略を取っていました。 この戦略はシンプルであり、開発に関わっているステークホルダーが少ない状況下でうまく機能していました。しかし、組織の拡大に伴い以下のような問題が発生するようになりました。 複数機能の開発スケジュールの調整をしたり、バックエンドのリリース・QAとの整合性を取ったりという必要性が増し、調整コストが肥大化 リリースが不定期なため、いつPull Requestをマージすれば良いか分からずopenされたままのPull Requestが多数 この状況を改善するために、以下の要件を念頭に定期的なリリースとそれを支える仕組みを
燃え尽きエンジニアを救う「オンコール最適化、5つの教訓」|インシデント管理プラットフォーム│PagerDuty
DevOpsチームの中で、業務としての「オンコール対応プロセス」はよく話題に上ることがあります。では一方で「オンコール対応に従事するチームメンバーが抱える個人的な悩みや問題」についてはどうでしょうか？ 「オンコールシフト中のストレスや不安にどう対処したらよいか？」 「オンコールローテーションと子供の世話といったメンバーの個人的な事情を両立させるにはどうしたらよいか？」 「燃え尽きや離職といった問題は、チームメンバー同士の思いやりで解決できるのか？」 オンコール対応のプロセスが適切にマネジメントされていたとしても、オンコール対応チームにおけるこういった悩みは尽きません。そこでPagerDutyでは、2021年11月から12月にかけて、9つのチームからオンコール担当のエンジニアを集め「担当者の現場目線から見たオンコール対応についてのディスカッション」を実施しました。チームメンバーがオンコール対
SREを以てセキュリティエンジニアリングを制す / SRE, Security Engineering, and You
SRE NEXT 2023 のスポンサーセッション (20min) で使用したスライドです。 --- 概要: システムやソフトウェアの信頼性（Reliability）とセキュリティは多くの共通項を持つ概念です。本セッションでは、信頼性に主な関心を置いた技術体系であるSREを、セキュリティリスクの健全な管理のための技術体系として活用する方法を考察します。具体的にはSLO/SLI/エラーバジェット的発想に基づくセキュリティリスク管理や、セキュリティに関するソフトウェアエンジニアリング技法について、具体的な事例も交えながら論じます。 セキュリティ領域は技芸（Art）的解決が必要な課題領域も未だ多く、Engineering的体系は進化の途上にあります。SREというプラクティスを土台としてセキュリティ課題の解決を検討することは、SREに慣れ親しんだ（あるいは興味を持った）技術者の集まる本カンファレン
「儲からない」のは誰の責任？アジャイルにおける「責任問題」とその解決策【ryuzee｜吉羽龍太郎】 レバテックラボ（レバテックLAB）
「儲からない」のは誰の責任？アジャイルにおける「責任問題」とその解決策【ryuzee｜吉羽龍太郎】 2024年6月17日 株式会社アトラクタFounder兼CTO アジャイルコーチ 吉羽 龍太郎 1973年生まれ。野村総合研究所、Amazon Web Servicesなどを経て、2016年1月から現職。アジャイル開発、DevOps、クラウドコンピューティング、組織開発を中心としたコンサルティングやトレーニングを専門とする。著書に『SCRUM BOOT CAMP THE BOOK』（翔泳社）、訳書に『チームトポロジー』（日本能率協会マネジメントセンター）、『プロダクトマネージャーのしごと』『エンジニアリングマネージャーのしごと』『スクラム実践者が知るべき97のこと』『プロダクトマネジメント』『みんなでアジャイル』『レガシーコードからの脱却』『カンバン仕事術』（オライリー・ジャパン）、『ジョイ
2024.6.29に行われた「開発生産性Conference2024」の登壇資料です。 https://dev-productivity-con.findy-code.io/2024
CI/CD Litmus Test: CI/CD レベルを測定しよう！ - kakakakakku blog
AWS が公開しているサイト「CI/CD Litmus Test」を使うと簡単に「CI/CD スコア」と「CI/CD レベル」を測定できる❗️開発チームで実施しながらレベルを上げるにはどうしたら良いかをディスカッションすると効果的に使えそう ＼( 'ω')／ litmus.devops.aws.dev 流れとしては CI/CD の設計に関する「計20種類」の質問（Yes or No）にポチポチと答えていくと以下の結果が出る📊 CI/CD score CI/CD level 9.5 or above Fully CI/CD 8–9 Mostly CI/CD 5–7 Neutral Below 5 Not CI/CD GET STARTED を押す 質問に Yes or No で答える 今取り組んでる CI/CD をイメージしながら答えたら Mostly CI/CD だった！ 質問一覧 最終
バクラク事業部Platform Engineering部DevOpsチームの id:itkq です。CTO室という事業部横断のコーポレートエンジニアリング組織を兼務しています。早いもので今年も終わりが近づいてきました。Spotify 2023 Wrappedによると今年一番聴いたアーティストは結束バンドで、一番聴いた曲は『忘れてやらない』でした。 この記事は LayerXテックアドカレ 27日目の記事です。前回は yohei による FlutterアプリにおけるUI Component Architecture でした。次回は Tomoaki が担当します。今回は、勤怠関連の社内Slackアプリを開発して運用している話をします。 LayerXにおける勤怠と習慣 LayerXでは勤怠システムにAKASHIを採用しています。システム上の勤怠に加えて、次のような習慣があります。 出勤時に統一のS
税理士ドットコム流のCI/CDを設計する考え方と実践 - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
今年の頭から税理士ドットコム事業部に異動した @komtaki です。3 月末から 7 月まで育休を頂いていたのですが、無事復帰しました。 部署異動してすぐに、ジョブ追加の際にコンテナや CI/CD の最適化がされず開発体験を損なっていると感じました。そこで、異動直後の 2 月末に、フルスクラッチでコンテナと CI/CD を作り直しました。 約半年運用し GitLab CI でのデプロイ運用のデータが溜まり、定量的にデプロイを分析できるようになりました。 そこで税理士ドットコムのデプロイフローにどのような問題があったのか、CI/CD の設計の考え方と改善後の効果についてお話しします。 CI/CDとは 簡単におさらいすると、CI/CD とはソフトウェアの変更を常にテストし、自動で本番環境へ適用できるような状態にしておく開発手法です。CI/CD がうまく機能した場合、下記のような効果があります
Sakana.aiが公開した「Evolutionary Model Merge」手法を「mergekit」で実施してみる - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114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。） 日々、LLMが進化していて、画像が本職（のはず）の私ですら、ここ数年LLMの勉強をはじめています。 学習してモデル公開しましたといった記事はよく見ますが、今回は今、非常に注目されている日本に拠点があるAIスタートアップである「Sakana.ai」が公開した「Evolutionary Model Merge」を使う話をします。 Evolutionary Model Merge 「Evolutionary Model Merge」は「Sakana.ai」から発表された進化的モデルマージと呼ばれる技術です。 端的に言ってしまえば、複数のモデルを利用して新し
全社横断データ基盤における部分的セルフサービス化への取り組み - Sansan Tech Blog
研究開発部 Architect Groupの大澤秀一です。ブログ寄稿は約2年ぶりです。半年ぐらい前からランニングを始めて、先日フルマラソン完走してきました。おかげで足はボロボロです（笑）。 さて、私たちはBigQueryを中心とした、全社横断データ基盤（以下、データ基盤）の構築とデータ基盤をもとに社内のデータ利活用を推進しています。データ利活用の推進についてチームメンバーが最近登壇した資料をご参照ください。 speakerdeck.com speakerdeck.com データ基盤を拡大していくにあたって、社内の利用者から自部門のデータをアップロードしてデータ基盤上でアドホックに分析したいという要望がありました。また、利用者自身が自由にテーブルとビューを作りたいという声があがりました。 今回は、そうしたことができる環境を構築したので仕組みについてご紹介します。 なお、本記事はSansan
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2023 State of DevOps Reportを読んだ - 生涯未熟
「Valkey」がRedisを急速に置き換えつつある ー バックエンドエンジニアは地殻変動に備えよう
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