誰も教えてくれないSIの本質、SIerの世界観
本記事について 国内の IT 業界について、ネット上では「SIer」VS「Web系」の構図がしばしば見られる。本記事は前者、SIer の世界観をひとりの当事者として雑多にまとめたものである。記事としては読み物、特にポエムの類。 対象読者 以下を想定する。 ITエンジニアまたはその卵で、 SIerを知らないWeb系の人 SIerに入社した新人や中途入職者 SIerにてSEまたはマネージャーして働いている者 SIerにてSEではないが裏方で働いている者（開発、研究、調査、教育、管理など） 学習や就労の初歩として参考にしてもいいし、議論やキャリアのダシに使っても良いだろう。 筆者について 吉良野すた: https://stakiran.github.io/stakiran/ 国内の大手 SIer に勤めるサラリーマン。現場には出ておらず、裏方で支えてメシを食べている。SI にも IT にもさほど
ゼロからRAGを作るならこんなふうに
どんな人向けの記事？ これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたい ベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたい ここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。 そんな理解が世界に広まっていく中で、企業は自らが蓄えたデータをLLMに組み合わせてどう活用するか躍起になっています。これからはビッグデータだ！という時代を経ているため、情報インフラに投資した企業も多く、AIでデータを活用する流れはもはや確定路線と言えます。 この問題を解決する手法として一番最初に思いつくのは、モデル自体を改変するファインチューニングです。しかし、ファインチューニングにはいくつかの実用上の問題があります。ファインチューニング自体に専門知識が必要である
はじめに さくらのクラウドにはいくつかの開発チームがありますが、その中で私が所属しているガンマチームにおけるTerraformやAnsibleの活用というテーマで川井が発表させていただきます。 内容としては、まずこの発表の目的を説明し、IaC (Infrastructure as Code)とはそもそも何かという話をして、それからさくらのクラウドでTerraformをどのように活用しているか、またAnsibleをどのように活用しているかを発表します。 目的 今回はIaCの勉強会ということで、IaCの理解と実践を目的としています。この勉強会に参加することで皆さんがTerraformやAnsibleを理解し、インフラ構築に活用できるようになることを目指したいと思います。 IaCの理解と実践 この発表ではIaCを以下のように定義します。 「IaC(Infrastructure as Code)と
はじめに 最近 Raspberry Pi を3台購入し、自宅に Kubernetes クラスタを構築しました。 この記事ではその体験記を共有します。 また、自宅 k8s を構築する際に参考になる記事になる事も目指しています。 モチベーション 仕事で GCP 上で Kubernetes を使ったので、個人で Kubernetes クラスタを構築してさらに学習を深めたいと思いました。 実務ではクラウドサービスを使いますが、維持費が高額です。一日システムを立ち上げておくだけで数千円、一ヶ月では数万円かかってしまいます。 minikube などを用いてローカル環境で Kubernetes を動かすこともできますが、シミュレーター上の動作になってしまうので、どうせなら実際の環境に近いものを構築したいと思いました。 そこで、Raspberry Pi を用いることで、実際の環境に近い学習環境を構築してみ
GitHubで扱うPersonal access tokenの利用方法をセキュアにする - 10X Product Blog
こんにちは、セキュリティチームの@sota1235です。 セキュリティチームでは昨年の夏頃からGitHub上のセキュリティリスクを洗い出し、順に対応や改善を行っています。 そのうちの1つとして、昨年の秋ごろからGitHubのPersonal Access Tokenの取り扱いの改善を行ってきました。 具体的には以下の取り組みを行いました。 CI等で利用されているPersonal Access Tokenの利用廃止 OrganizationにおけるPersonal Access Token(classic)の利用禁止設定 今回はこの2つの取り組みについて、どのような課題設定を行い、どんな手順で完了したのかをお話しします。 以下のような課題感、疑問をお持ちの方に対する1つの回答になりうると思うので該当する方はぜひご一読ください🙏 GitHubにおけるPersonal Access Token
「Developer eXperience Day 2024」において、Microsoft Senior Software Engineer の牛尾剛氏が、自身のキャリアと米国IT企業での経験を通じて、ソフトウェア開発の文化とマインドセットの違いを語りました。プログラマーへの夢を追い続けた軌跡から、世界的クラウドサービスの開発現場まで、日米のソフトウェア開発アプローチの違いが明らかになりました。全4回。 牛尾剛氏の自己紹介と経歴 牛尾剛氏：はい、おはようございます！ おはようございますじゃないんや、よくわからへんねん。僕は今10時ぐらいなんですけど、みなさんの時間帯がよくわからないですね。というわけで今日は、「米国巨大IT企業で働いてわかったソフトウェア開発の文化とマインドセットの違い」をテーマに、話をしたいと思います。 私はエンジニアをやっています。Azure Functionsという世
AI・機械学習チームブログリレー 7日目担当の高田です。 AI・機械学習チームでは、開発するプロダクトの数が多く、スピード感を持って開発を進めることが求められます。 そのような環境の中では、高速にプロダクトを生むためのあるあるのアーキテクチャであったり、どのプロダクトでも使っているぞというライブラリが存在します。 それらのノウハウを活かして、日曜大工で作った趣味開発のプロダクトを紹介していきたいと思います。 AI・機械学習チームのあるある アーキテクチャ編 ライブラリ編 趣味プロダクトもスピードが大事 YouTubeライブ開始通知 ポイ活案件検知 ANAトクたびマイル通知 まとめ We're hiring! AI・機械学習チームのあるある アーキテクチャ編 例えばm3.com会員向けのコンテンツ配信設定など、ビジネスサイドでデータの入力を運用するプロダクトがあります。そういったプロダクトで
デジタル庁「運用コスト３割減」主張も実態は２～４倍増…関係者「8割は日本の自治体に不必要」なAWSを使わざるを得ない自治体の怒り - みんかぶ（マガジン）
政府が情報管理の効率化のために整備する「ガバメントクラウド」。省庁、自治体が個別運用してきた管理システムを、クラウド上の共通サービスに移し2025年度までに運用経費を20年度比で3割減らす目標だ。しかし、これがなかなかうまくいってない。なぜなのか。元経済誌プレジデント編集長と作家の小倉健一氏が解説する。全３回の第１回目。 目次 経費削減のはずが「移行前の2～4倍のコストに！？」ガバメントクラウドの運用にかかる費用が増加している理由は ほとんどの自治体が『アマゾン』のサービスを使わざるを得ない状況この逆転現象は、一体どういうことなのか。その「カラクリ」は…実証実験で使ったことを１回のシステム利用としてカウント 経費削減のはずが「移行前の2～4倍のコストに！？」 2025年度末までに、全国1741の自治体が業務システムを標準化する「自治体システム標準化」が進められている。デジタル庁が整備してい
『パルワールド』ネットワーク担当者がワンオペで180万人以上さばいて対処したサーバー代7000万円の真相。今後はサーバーの最適化を行って、もっと大人数で遊べるようにしたり、クロスプレイも実現したい | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com
グーグル・クラウド・ジャパンは2024年8月1日と2日、神奈川県のパシフィコ横浜ノースにてGoogle Cloud Next Tokyo '24を開催した。これはGoogle Cloudから提供されているサービスについて、基調講演やセッションなどさまざまなプログラムが用意されているIT技術者向けのカンファレンスだ。いま話題の生成AIを始め、各製品のアップデート情報やサービスの利用方法などのセッションが2日間にわたって行われた。
Run your AI inference applications on Cloud Run with NVIDIA GPUs Developers love Cloud Run for its simplicity, fast autoscaling, scale-to-zero capabilities, and pay-per-use pricing. Those same benefits come into play for real-time inference apps serving open gen AI models. That's why today, we’re adding support for NVIDIA L4 GPUs to Cloud Run, in preview. This opens the door to many new use cases
BigQueryの導入理由から新機能Analytics Hubによるコスト削減まで。プレイドのCore Platformチームが活用法を解説する - Findy Tools
公開日 2024/08/26更新日 2024/08/26BigQueryの導入理由から新機能Analytics Hubによるコスト削減まで。プレイドのCore Platformチームが活用法を解説する はじめに株式会社プレイドのCore Platformチームに所属しているBrownです。このたびはプレイドでコアに使用しているBigQueryについて、なぜBigQueryをコアのアーキテクチャに置いているのかから、BigQueryの新しい機能であるAnalytics Hubを用いたストレージや管理コストの削減に関して記事を寄稿させていただきます。 本記事では、BigQueryを使う際に、近年よく耳にするようになった「データのサイロ化」をデータ分析の具体例として取り上げ、そのようなデータに対してどうやってBigQueryを活用するのかについて紹介します。 このブログの想定する読者の方 データ
論文紹介：Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model
Google Cloud Functions is now Cloud Run functions | Google Cloud Blog
Join us for Gemini at WorkLearn how Gemini can help your business at our digital event Register Cloud Functions and its familiar event-driven programming model is now Cloud Run functions, complete with the fine-grained control and scalability that developers love about the serverless platform. With Cloud Run functions, we’ve created a unified serverless platform for all your workloads, so you don’
Terraform ベースの UI により Google Cloud Marketplace での VM デプロイを簡素化 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 8 月 3 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 多くの組織が、クラウド移行とモダナイゼーションのための Infrastructure-as-Code ツールとして Terraform を使用しています。以前のブログ投稿では、Google Cloud Marketplace からの VM インスタンスのデプロイに Terraform を使用することで、組織に合ったエンタープライズ グレードのクラウド ソリューションを容易に発見、調達、デプロイできることをお伝えしました。本日は、Google Cloud Marketplace のユーザー インターフェース（UI）から、Terraform スクリプトを使用して数回のクリックで VM をデプロイする手順をご紹介します。 では、詳しく見ていきましょう。 Marketplace
Google Cloud、サーバレスの「Cloud Functions」をコンテナサーバレスの「Cloud Run」に統合、「Cloud Run functions」に
Google Cloud、サーバレスの「Cloud Functions」をコンテナサーバレスの「Cloud Run」に統合、「Cloud Run functions」に Google Cloudは、「Cloud Functions」を「Cloud Run」に統合し、「Cloud Run functions」にすることを発表しました。 これにより、これまでCloud Functionsでは利用できなかったGPU機能などのCloud Runの機能がCloud Run functionsで利用可能になります。 There's a new deployment option for Cloud Run: the function. A.k.a Cloud Functions and its event-driven programming model is now Cloud Run functi
Addressed AWS Default Risks: OIDC, Terraform and Admin Access
Before we begin, here is a message from AWS that I also support: AWS has taken the feedback and has implemented improvements in the default Terraform OIDC Trust Policy. AWS has also contacted customers who may have been in this configuration. AWS recommends customers always test their configurations before doing so in production, but when they do, limit the condition key "Subject" or "sub" to prev
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
自己紹介 エンジニアとしての経験は約25年になります。最初の10年ほどはSIer業界でWindows系や.NET系の開発を専門にしておりましたが、最近15年ほどはWeb業界の自社開発企業界隈でLinux系のバックエンド開発およびクラウドインフラ周りの設計/構築業務に携わっております。 ここ数年はクラウドのインフラエンジニアとしてサービスの新規開発フェーズやインフラのリプレイスフェーズに参画させていただくことが多いです。最近の業務経験に関しては下記のレジュメにまとめておりますのでご参照いただければと思います。 github.com エンジニアとしての抽象的な強みは下記になります。 幅広い知見と経験を活用して複数の打ち手を考案できること 様々な選択肢のメリットとデメリットを多面的に比較検討してその時点で最善と思われる解決策を提案できること その解決策をチームメンバーと協力して現実的な時間内でサ
生成AIことはじめ（1） - Qiita
はじめに 最近、Microsoft CopilotやGitHub Copilotなどの生成AIを仕事で使う機会も増え、生成AIがかなり身近なテクノロジーだなと感じて、エンジニアとしてキャッチアップが必要だなと考え自己学習の一環として記事をまとめていこうと思いました。まずは基礎的なところから整理できればと。 生成AIとは その名前の通り、「さまざまなコンテンツを生成できるAI」の総称です。生成AIは深層学習を用いて実現されている技術になります。生成AIには、テキストを生成するものや画像を生成するもの、動画を生成するものなど複数のものが存在します。 基盤モデル 膨大なデータで事前トレーニングされた汎用的なモデルを基盤モデルと呼びます。有名どころで言うとOpenAI社のChatGPTで利用されている基盤モデル「GPT」や、Anthropic社のClaude、Google社のGeminiなどが挙げ
8/17（土） お盆休みが終わってしまう。土日に入りうる用事を潰したくて、髪を切ることにした。いつもの美容院を予約して店へ。髪の毛のみじかみを得た。 今回は主にお金の話をした。担当美容師さんは男性の店主なのだが、賭け事が好きらしい。昔はパチンコとかやっていたそうな。今は株。ちょうど先日、日経平均が暴落していたので話題に出してみると大いに盛り上がる。私は北米のETFと個別株しか持ってなくて日本株には手を出してないので適当に話を合わせた。 ✂️✂️✂️ 妻氏はエスプレッソを飲むとお腹を壊す。いや、エスプレッソだけでなくコーヒー全般に弱い。そんな妻氏が唯一飲めたのが焙煎したてのコーヒーだという。 fukujuan.shopselect.net このお寺のコーヒー屋が植物園に店を出していたことがあり、それだけはお腹を壊さなかったらしい。違いは焙煎したてかどうか。 加熱(焙煎)した豆は油が出ます。そ
本記事は 夏休みクラウド自由研究 8/25付の記事です。 こんにちは、Terraform学習中のSCSK稲葉です。 Terraformを使用してAWS上にWordpressの環境を構築する方法を学習したのでご紹介いたします。 Terraformとは インフラの構成をソースコードとして管理できるIaCツールです。 AWSやAzure、GCPなどの様々なクラウドサービスに対応しています。 Terraform | HashiCorp DeveloperExplore Terraform product documentation, tutorials, and examples.developer.hashicorp.com 作成するWordpress環境の構成 Terraformで以下のような環境を構築します。 ALBの後ろに配置するEC2インスタンスは、オートスケーリングによって可用性を持た
こんにちは、データプラットフォームチームの鳥山(id: to_lz1)とマイン(id: manhnguyen1998)です。 Classiでは、AWS上にあるサービスが出力したログをBigQueryに連携するプロダクト「Seneka」を開発し*1、社内の開発者・分析者に役立ててもらっています。 ログの連携はこれまでバッチ処理で行っていたのですが、この夏に技術的なチャレンジも兼ねてニアリアルタイムでの連携が出来るように移行しました。そこで、この記事で移行前後の構成と、移行時に気をつけたことについて、紹介できればと思います。 Senekaのそれまでの構成 改善方法を議論する前に、まずは従来の構成について簡単に紹介します。 バッチ処理を軸にしたSenekaの旧構成 アプリケーションまたはロードバランサーからS3にログファイルがアップロードされる Cloud Composerで毎時実行されるDAG
GCPで画像生成AI用環境を作る：その2｜える
はじめに前回noteの続きになります GCPで画像生成AI用環境を作る：その１｜える (note.com) 前回noteでは仮想マシン作成まで書きましたので 今回noteでは仮想マシンへのログイン～設定を記載したいと思います ①GCP：仮想マシンログイン用情報まずは接続用の情報を確認します GCPのVMインスタンス画面に表示されている 外部IP が接続用の情報になります 外部IPを確認えるさんのローカル環境はWindowPCとスマホなので ひとまずWindowsPCから接続していくことを考えます ②GCP：仮想マシン用パスワード設定上記の外部IPをリモートデスクトップで使用して仮想マシンにログインするのですが ログインのためのパスワード設定が必要なので、まずはそれを設定していきます GCPのVMインスタンス画面、インスタンス名がリンクになっているのでそこに入っていきます この場合 inst
最近は関わる案件の多くで IaC を前提とすることが多くなってきました。 Azure においては、主に Terraform と Bicep という選択肢があると思うのですが、改めて自分なりにどちらを使うと良さそうか考えてみたので、残しておこうと思います。 1. それぞれのメリット／デメリット 「👍️」は特に良いと感じる点、「🤯」は特に辛いと感じる点です。 Terraform のメリット 👍️マルチクラウド対応: Azure だけでなく、AWS, GCP などのクラウドプロバイダに対応しているため、異なるクラウド環境で一貫した管理が可能。 大規模なエコシステム: Terraform には多くのプロバイダとモジュールが存在し、広範なコミュニティサポートがある。 成熟したツール: 長く利用されているため、ドキュメントが充実しており、企業での導入事例やベストプラクティスも多い。 プランニング
![[Azure] Terraform or Bicep を考えてみた](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/caa0901393250dd2a7c2006b43d5bcb2714d3181/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--938UZdtc--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BAzure%25255D%252520Terraform%252520or%252520Bicep%252520%2525E3%252582%252592%2525E8%252580%252583%2525E3%252581%252588%2525E3%252581%2525A6%2525E3%252581%2525BF%2525E3%252581%25259F%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Asou%252520%25252808thse%252529%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzhkOTllYzIxMjUuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
仕事内容全国の媒体社（放送局）が販売している広告枠情報に対して、各種データ、及び条件絞込み機能を組み合わせた広告枠の検索・分析サービス開発をご担当頂きます。 このサービスは広告会社様・広告主様合わせて約400社以上と幅広いユーザーに利用されており、ページ数や機能も多く、ひとつひとつの開発がお客様の売上とユーザーに大きく影響します。 エンジニアがお客様と直接折衝するケースもあり、お客様の課題ヒアリングからの要求・課題整理からの提案・要件定義などの上流工程から開発・リリース後は運用までと、システム全体を見て開発いただくことができます。 「このやり方の方が顧客体験やサービス運営としてのROIが向上する」など、より良い技術・環境の提案もお任せしていきます。 業務詳細 機能追加開発・部分改修等に関わる提案、要件定義、設計、開発、テスト、リリース まずはサービスの仕様理解、そして小規模の開発から対応い
gcloud CLI のインストールから基本的な使い方-GCP
概要 gcloud CLIのインストール 初期化 認証方法 基本的な使い方 その他の機能について gcloud CLIのインストール 公式にはいくつかインストール方法が記載されているが、今回はインストーラーを利用する方法で説明します。 Google Cloud CLI のインストール方法は、OSによって異なります。 参考：Google Cloud CLI インストーラの使用 MacOS / Linuxの場合 以下のコマンドを実行します。 いくつかの質問が表示されるので、それぞれに対して回答してください。 Installation directory (this will create a google-cloud-sdk subdirectory) (ホームディレクトリが表示されているはず): インストール先を指定します。デフォルトのままで問題ありません。 何も入力せずにEnterを押すと
高負荷で大量な処理を都度実行する際には job/queue の実装を検討するのですが、レンタルサーバーではワーカーの立ち上げが出来ません。 ワーカープロセスを立ち上げる外部サーバーやAWSやGCPなどを組み合わせる方法もありますが、あくまでレンタルサーバーのみで完結する方法が実装できたのでメモしておきます。 Queuesの仕組みなどは公式のドキュメントを参照してください https://laravel.com/docs/9.x/queues Laravel バージョン 9.41 で確認しました。 設定するポイント レンタルサーバーでQueuesを実行するポイントとしては以下があります ドライバはDatabaseに設定して、レンタルサーバー内のMySQLにキューを格納cronであらかじめ php artisan schedule:run を毎分実行するように設定しておくcronでワーカーを5
はじめに DXチームのChiaKobaです。 華麗にデータ加工していますか？ 今回は、データ加工のためのDataflowのテンプレートをCloud Functionsで呼び出していきます。 Dataflowの概要 Dataflowは、サーバーレスかつフルマネージなバッチ処理およびストリーム処理を行うサービスです。 大規模なデータ処理を単純化するオープンソースのApache Beam モデルを、Dataflowが並列分散してくれるので、データ処理の論理的な構成に集中できるサービスとなります。 そんなDataflowですが、テンプレートを利用することで、Google Cloud Console、Google Cloud CLI、またはREST APIを使用できます。 Dataflowテンプレート 今回はこのテンプレートをCloudFunction(Python2.7)でそれぞれ呼んで違いを噛み
フィードバックを送信 Workforce Identity 連携を構成する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このガイドでは、OIDC または SAML 2.0 をサポートする ID プロバイダ（IdP）との Workforce Identity 連携を構成する方法について説明します。 IdP 固有の手順については、以下をご覧ください。 Azure AD ベースの Workforce Identity 連携を構成する Okta ベースの Workforce Identity 連携を構成する 始める前に Google Cloud 組織を設定する必要があります。 Enable the Identity and Access Management (IAM) and Resource Manager APIs. Enable the APIs In
誰も教えてくれないSIの本質、SIerの世界観
本記事について 国内の IT 業界について、ネット上では「SIer」VS「Web系」の構図がしばしば見られる。本記事は前者、SIer の世界観をひとりの当事者として雑多にまとめたものである。記事としては読み物、特にポエムの類。 対象読者 以下を想定する。 ITエンジニアまたはその卵で、 SIerを知らないWeb系の人 SIerに入社した新人や中途入職者 SIerにてSEまたはマネージャーして働いている者 SIerにてSEではないが裏方で働いている者（開発、研究、調査、教育、管理など） 学習や就労の初歩として参考にしてもいいし、議論やキャリアのダシに使っても良いだろう。 筆者について 吉良野すた: https://stakiran.github.io/stakiran/ 国内の大手 SIer に勤めるサラリーマン。現場には出ておらず、裏方で支えてメシを食べている。SI にも IT にもさほど
✉ info@marketresearchfuture.com 📞 +1 (855) 661-4441(US) 📞 +44 1720 412 167(UK) Global Market Outlook In-depth analysis of global and regional trends Analyze and identify the major players in the market, their market share, key developments, etc. To understand the capability of the major players based on products offered, financials, and strategies. Identify disrupting products, companies, and tr
Learning OpenTelemetry 著者: Ted Young, Austin Parker OpenTelemetryを導入しようとしていたところ、ちょうどオライリーから本が出たので読んでみました。 本記事では本書を読んだ感想について書きます。 まとめOpenTelemetryの全体像を掴むうえでとても参考になりました。 最初にOpenTelemetryのdocを読んだときは、signalやapiとsdkの関係がわかりづらかったので、もっと早くこの本を読みたかったです。 Chapter 1 The State of Modern Observability現在のobservabilityを取り巻く状況についてから始まります。 現代のsoftwareではend user experienceが非常に重視されている(ECではloadに2secかかるとuserが離脱するらしい)。一方
VertexAIのAutoMLを使ってみて、LightGBMと比較してみた | ブログ一覧 | DATUM STUDIO株式会社
DATUM STUDIOの泉岡です。 VertexAIに搭載されているAutoMLを用いることにより、データサイエンスやプログラミングの知識が不要で、操作さえわかってしまえば誰でも簡単に予測モデルを構築することが出来ます。 本記事では、実際にAutoMLを用いた場合と手動で実装した予測モデルの比較を紹介します。 今回はHotel booking demandのデータを用いてホテルのキャンセル予測を実施します。 AutoMLによる学習と予測ここでは実際のUIを見ながらAutoMLを実行させます。 VertexAI ダッシュボード画面まず左上のナビゲーションメニューから「Vertex AI」→「ダッシュボード」の順で押下します。 Vertex AIのダッシュボード画面に遷移します。 学習データの準備データは以下3つの方法で準備することが可能です。 1.BiqQueryからビューもしくはテーブル
Webアプリ制作チュートリアル #05「サーバー」
Webアプリケーションの配信に重要な役割となるサーバーについて理解を深めていきましょう。 一般的にWebアプリにおけるサーバーは、次のような役割があります。 ・httpプロトコルの公開 ・RESTfulAPIの実装（データの送受信） ・ユーザーレスポンスとしての入り口と出口 また、クラウドサーバーとオンプレミスサーバーのそれぞれの特徴についても理解を深めておきましょう。 httpプロトコルの公開 インターネットでホームページを見るために、ブラウザのアドレス欄に、http://example.com/~~というURLを入力するとそのサイトを見る事ができるのは、httpプロトコルでHTMLをダウンロードする事ができるからです。 プロトコルには、ftp://や、file://、などのように、いろいろなアクセス方法がありますが、基本的には、IPアドレスに付与するポート番号を決めています。 IPアド
Prefect 3.0とは 2024年6月にPrefect 3.0のtechnical preview版がリリースされました。 Introducing Prefect 3.0 2022年7月にPrefect 2.0がリリースされたので、2年ぶりのメジャーアップデートとなります。 Prefect 1.0から2.0へのメジャーアップデートの際、大幅なAPI変更があったためユーザーは対応が必要でした。 https://nsakki55.hatenablog.com/entry/2023/03/23/094935 今回の2.0から3.0へのアップデートでは対応項目が必要な箇所があるか確認しようと思います。 Prefectの公式ドキュメントに Upgrade to Prefect 3 という記事があるので 、この記事をもとに2.0から3.0への変更項目をまとめます。 対応が必須の変更点 モジュールパ
グローバルIPアドレスが固定されてしまっている時の対処法 - GMの抵抗ワショーイ：楽天ブログ
2020.10.10 グローバルIPアドレスが固定されてしまっている時の対処法 カテゴリ：全く分類できないもの・・・ グローバルIPアドレスが固定されてしまい、色々試した時の話！ 一般的な戸建てネット回線契約だと、IPアドレスは動的で契約されています。 マンションや一部の環境ではIPアドレスが固定されてしまい、住んでる側では調整ができないこともありますが、おおもとのルータを契約している本人なら大抵は動的IPアドレスのはず。 逆に、自前でサーバ運用・管理したい人にとってはIPアドレスは固定したくなることもあります。 DNSが敷かれているとはいえ、サーバに接続する度にIP変わっては面倒ですものね。 …が、最近だとAWSやGCPなりでクラウド運用してる人も多いので自宅にサーバがあってそこからネット回線引いて…というケースは少なくなりつつありますが。 この場合は主回線＋固定IP用の別回線契約をして
Google Cloud Pub/SubのBigQuery サブスクリプションでテーブルスキーマを使いお手軽データ記録用の窓口を作る - notebook
以前、Slack Workflow BuilderのWebhookを使って簡単記録用APIを作るという記事を書いた swfz.hatenablog.com 他にも気軽に任意のデータを記録するためのアイデアを探していて、今回は掲題の内容で試してみた話 概要 直接APIの口を用意して…というわけではないがgcloudコマンドやPubSubのクライアントライブラリから直接データいれるというような使い方を想定 Publisherはどこの環境でも良いが今回はGitHubActionsからOIDCで連携できるようにしてgcloudコマンドでメッセージをpublishするようにしてみた 設定に必要な手間も少なくわりとサクッと実現まで行けたので想定通りでよかった サブスクリプション サブスクリプションの概要 | Pub/Sub ドキュメント | Google Cloud トピックにパブリッシュされ
Data Cloudは、企業が持つデータを統合して、顧客の利便性向上に活用するためのSalesforce製品です。本記事では、データクラウドの基本概念から、実際のデータ収集や統合の方法、さらにAIと連携してその力を最大限に引き出す方法について解説します。最後に、Data Cloud Provisioningを無料で試す手順も紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。 Salesforce Data Cloud（データクラウド）とは？ Salesforce Data Cloud（データクラウド）は、企業が保有する多様なデータを、顧客データを中心として統合し、リアルタイムで・あらゆる業務で活用するためのデータテクノロジーです。 例えば、Salesforceで持っている顧客情報とECサイトで持っている顧客情報を「ユニファイドプロファイル」として統合し、一意の個人を作成します。そのうえで、ユニフ
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さくらの開発チームにおけるTerraform/Ansibleの活用 | さくらのナレッジ
3 台の Raspberry Pi で始める自宅 Kubernetes クラスタの構築 - Qiita
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Host your LLMs on Cloud Run | Google Cloud Blog
Dataform を使った GAS によるデータ運用からの脱却
Windows 版 Chrome で Cookie のセキュリティを向上させる
10月からの業務委託案件募集中です - kenta-katsumata’s diary
週報 2024/08/25 第二次コーヒーブーム到来 - しゅみは人間の分析です
https://x.com/xtakabon/status/1825883803371581495
Terraformを使用してAWS上にWordPressの環境を構築する
S3上のログデータをBigQueryにニアリアルタイム連携する基盤を作った話 - Classi開発者ブログ
https://www.uber.com/en-JP/blog/securing-hadoop-on-gcp/
[Azure] Terraform or Bicep を考えてみた
エンジニア【DX領域事業の自社サービス】 | ビデオリサーチグループ
Laravelのjob/queueをレンタルサーバーで実行するためのコツ - レン鯖プログラマー
Cloud FunctionsでDataflowを呼び出す
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油圧部品の市場規模、シェア、成長|レポート、2030
📗 Learning OpenTelemetryを読んだ感想 | Happy developing
Prefect 3.0のアップデートで必要な対応項目 - 肉球でキーボード
Salesforce Data Cloud（データクラウド）とは？3つの役割とAI活用について - サステナリード