1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
Google Cloud、無料で生成AIを学べる教材「The Arcade」を公開。ゲーム感覚でポイントを稼ぎ、賞品も獲得可能
提供される教材を順に学んでいくことで、Google Cloudの生成AIツールであるVertex AIや Generative AI Studio を実際に体験できると説明されています。 教材はテキスト形式のチュートリアル The ArcadeのWebサイトを見る限り、シューティングゲームのような楽しい要素が含まれているのかなと思ったのですが、実際に試してみると、解説を読みつつ実際のツールを操作しながらチュートリアルをこなしていくテキスト形式の実践的な教材のようでした。 下記は実際の教材画面の一部です。 教材をこなしていくとポイントを獲得することができるので、これがゲーミフィケーションの要素となっているようです。また、ポイントを獲得すると賞品としてノベルティがもらえるとされています。 公開されている教材は下記のレベル1とレベル2の2つ。これから毎月教材が追加されていく予定です。 Level
クラウド時代のデータベースを理解するために①
最近、分散データベースとかNewSQLとかサーバレスなデータベースとか色々聞きますよね。 でも、専門ではない人たちにとって、「何が違うの？」「自分たちに必要なDBはどれなの？」という点が分かりづらいと思います。 私も良く聞かれます。 AuroraはNewSQLですか？ NewSQLってサーバレスなんですか？ スケールできないDBとか聞きますけど、リードレプリカ増やせますよね？ などなど。この辺に基本的なところから答えられるように、順を追って解説していきましょう。 「コンピュートとストレージは別であれ」 と神が言うと、コンピュートとストレージは分離された。 と言うのは冗談ですが、まずはここからスタートしましょう。 クラウド以前のデータベースを使っていた人にはお馴染みのように、それまでデータベースは大きな1つの箱でした。 過去に私は下図でデータベース（厳密にはRDBMS）のコンポーネントを解説
学園祭で売上をリアルタイムに公開するサイトを雑に作ると盛り上がる - いなにわうどん
先日の学園祭で友人のオタク達とやきそばを焼いて原価ギリギリで売ったところ予想以上の盛況でした*1。色々と工夫点はあったのですが、その一つとして売上杯数を Web 上で登録してリアルタイムで雑に public internet に公開するという試みをしてみところちょっと盛り上がったため、その経緯を書いていきたいと思います*2。 つくったもの 会計を登録するシステムとその集計結果を表示する Web サイト（＋付随する簡単な API）を作りました。フロントエンド側のコードは GitHub 上に公開しています*3。 github.comサイトは以下のページから構成されます。フロントエンドはすべて public になっているため、簡易的な認証として API 側で Authorization ヘッダ内のトークンの有無を検証し、不正なトークンが送付された場合は 401 を返す設計としました*4。 トーク
サーバーレスの次はなんなんだ
はじめに この記事は、同人誌サークル「めもおきば」から不定期刊行している技術解説本「めもおきばTecReport」に書いたものを公開用に再編集したものです。 ⇒ めもおきばTecReport 2023.12 この記事のほかにも「私もSecHack365に参加したい！」や、「2023年振り返りと2024年技術予想」としてこんなキーワードを取り上げているので、気になったらぽちっとしてください！ メガクラウドと特化型クラウド／ハイパーバイザーのSoC化／ライセンスとクラウドベンダー／イベント駆動型API／LLM時代のAIペアプロ力／生活必需品としてのGPU・NPU／Passkey／ウェブアクセシビリティ／リアルイベントの再開 サーバーレスの次はなんなんだ サーバーレスと呼ばれる技術ムーブメントが盛り上がり始めて8年近くが経ちました。各クラウドベンダーのFaaS（Function-as-a-Ser
アメリカで、ソフトウェアのエンジニアをするというのは、ごく一部のものすごく優秀なエリートが達成できる境地…みたいに思っていないだろうか？そんなことは無いですよ。アホにゃんにゃんで、日本ではプログラマとして通用しなかった自分でもやれています。５年たった今でも自分的には最高に居心地が良くて楽しい！だから、なぜ私がタイトルのように思うかを解説したいと思う。 シアトルでエンジニアをやる楽しさ 本記事はもちろんマイクロソフトはなんの関係もなくて、自分の意見であるが、私はマイクロソフトの Azure Functions の開発者をやっている。自分の性格をあげると、エヴァンジェリストとかやってたので陽キャと思われる人もいるかもしれないが、私は趣味がギターとプログラミングの陰キャで、人と一緒にいるより一人の時間がないと死ぬタイプの人間だ。（ちなみに、陽キャの人は楽しめないという話ではありません） アメリカ
AndroidのためのJava/Kotlinはスコープ外とします まず断っておくと、俺はScalaが好きだ。 自分が作ったScalaプロダクトは二個現存している。うち一つはまだまだ自分が開発している。というか今は会社を作って1人でプロダクトを作っている身なのだが、それもScala3+ZIO2でゴリゴリ書いている。 でも残念、もうScalaというかJVM言語がオススメできません。TypeScriptかGoかRustをオススメします。 どういうこと？まずこの記事を見ていただくのが一番分かりやすい。 https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202310/java-serverless-saas-backend/?awsf.filter-name=*all 素晴らしいエントリーだ。読みに行かないせっかちな方のために概要を紹介する JavaプロダクトをAWS
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
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS
TL;DR 2024年3月20日Redis社は、これまでオープンソースとして開発してきたRedis 7.4ソースコードのライセンスを、Redis Source Available License (RSALv2)とServer Side Public License (SSPLv1)のデュアルライセンスに変更すると発表しました。この変更によりRedis社の許可なくRedisを用いたマネージドサービスなどを提供することができなくなります。 2009年1人の情熱的なエンジニアAntirezが作り出したRedisですが、2013年のGarantia Data社の介入により様々なドラマが勃発し2020年にAntirezはIPそしてトレードマークを同社に譲渡します。その後、Redisのコアコミュニティメンバーを中心に開発・更新を続け、またAWS ElastiCacheを筆頭にRedisのアダプション
AWS、高速起動にこだわった軽量なJavaScriptランタイム「LLRT」（Low Latency Runtime）をオープンソースで公開。AWS Lambdaでの利用にフォーカス
AWS、高速起動にこだわった軽量なJavaScriptランタイム「LLRT」（Low Latency Runtime）をオープンソースで公開。AWS Lambdaでの利用にフォーカス Amazon Web Services（AWS）は、実験的な実装としてサーバレス環境のAWS Lambdaで使うことにフォーカスした軽量なJavaScriptランタイム「LLRT」（Low Latency Runtime）をオープンソースで公開しました。 LLRTはRustで開発され、JavaScriptエンジンにはQuickJSを採用しています。 LLRTの最大の特徴は、現在のJavaScriptランタイムにおいて性能向上のために搭載されているJITコンパイラをあえて搭載せず、よりシンプルで軽量なランタイムとして実装することで高速に起動することにこだわっている点です。 これにより（Node.jsやDenoや
今日から始める「システム監視」。大量トラフィックのシステムを安定して運用する知見をアソビューのSREに学ぶ - Findy Tools
公開日 2024/08/16更新日 2024/08/15今日から始める「システム監視」。大量トラフィックのシステムを安定して運用する知見をアソビューのSREに学ぶ はじめにアソビュー株式会社では、アソビュー！という電子チケットを販売するサイトを運営しています。 システムを安定稼働させるためには、日常的にシステムの状態を監視して、問題があれば調整するというプロセスを繰り返すことが必要不可欠です。本記事では、アソビュー株式会社において、どのような体制でこの安定稼働を実現しているかということを書くことによって、同じようにシステムを安定稼働させたいと日々考えておられる方々を想定読者として、そのノウハウを共有しようと思います。 安定稼働をするために必要な要素 人間の健康管理のために必要なことシステムを安定稼働するために必要なことというのは、人間が健康に生きていくためにやっておいたほうがいいことと共通
Amazon Web Services ブログ サーバーレスマイクロサービスを構築するための設計アプローチの比較 AWS Lambda でワークロードを設計すると、コードレベルでもインフラレベルでも表現できるモジュール性のために、開発者に疑問が生じます。また、コードを実行するためにサーバーレスを使用するには、基盤となる機能コンポーネントからビジネスロジックを抽出するためのさらなる検討が必要です。この意図的な関心の分離により、堅牢なモジュール性が保証され、進化的なアーキテクチャへの道が開かれます。 この投稿は同期ワークロードに焦点を当てていますが、他のワークロードのタイプでも同様の考慮が当てはまります。API の境界を特定し、コンシューマと API について擦り合わせた後、その境界と関連するアーキテクチャを構成します。 Lambda 関数を使用して API を構成する最も一般的な 2 つの方
はじめに タイトルはこちらから拝借しました。この記事は他のパブリッククラウド(Azure, GCP)を薦める記事でもなければ、プライベートクラウドを薦める記事でもありません。また私自身、エンジニアキャリアの中でAWSはたくさん使ってきましたし、今でもソフトウェア開発のわがままに答えてくれる素晴らしいサービスだと思っているので、AWSを貶めるような記事でもありません。むしろ以下に紹介するサービスはAWS上に構築されていることが多く、間接的にもますます世界中の基盤として発展していくはずです。 PaaSアーキテクチャ 前提条件 前提として、現在でも主流なSPAを中心としたフロントエンド、バックエンド、データベースサービスからなるアプリケーションを想定します。 この場合、 フロントエンド → CDN + Static Hosting バックエンド → Container Deploy(Auto S
期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、DBaaS/BaaS/その他編（2024年版）
期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、DBaaS/BaaS/その他編（2024年版） いくつかのクラウドサービスでは、新規ユーザーに対する1年程度の無料トライアルや一定額のクーポンなどの提供だけでなく、期限の制約なくずっと無料で提供される、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれるサービスが提供されています。 こうしたサービスは評価や一時的なテスト環境、あるいはホビー用途などに適しています。 本記事では期限の制約なく無料で提供されている主なクラウドサービスを、2024年版としてまとめました。（有料サービスの追加機能として無料で提供されているものは除外しています）。 ただしこれらの無料のサービスは、提供側の都合により一時的に申し込みや利用が制限されたり、提供が終了することがあります。提供側の都合に留意しつつ、良心的な範囲でご利用
30分で理解する、AWS の WEB Front-end Strategy / Serverless Front-end Strategy
AWS クラウドでは Front-end をどのように捉えてサービスを展開しているのでしょうか？ 特に開発者や事業者にとって UI/UX やエッジでのクラウド利用が以前にもまして重要になってきています。本セッションでは AWS での Front-end 技術をおさらいしつつ、最新の機能にも触れてご紹介したいと思います。
公開日 2024/06/19更新日 2024/07/25身近なBtoCサービスを支えるアーキテクチャ大解剖 技術選定のポイントと今後の展望 多くのIT企業では、ユーザーに対してより高品質で安定した体験を提供するために、システムアーキテクチャを進化させ続けています。 本特集では、日常生活の中で多くのユーザーに利用されているサービスのアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々から、技術選定の背景や意図、そして現在のアーキテクチャの課題から未来への展望まで、詳しく伺いました。この記事を通じて、各企業のエンジニアたちがどのように技術的な課題を克服し、システムの柔軟性と効率を高めているのか、知見を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております アソビュー株式会社 アソビュー株式会社では「遊び」という領域に対し、マーケットプレイス型EC「アソビュー！」やD2C型SaaS
はじめに 私ごとではありますが、現場でdynamodbをメインのデータベースとして採用してから約2ヶ月が経ちました。 たった2ヶ月いう期間で、何度も心身ともに崩壊し、そして粘り強く復活を遂げ、かろうじて奇跡的にレベルアップをしてきました。 今回の記事では、これからdynamodbの導入を検討しているエンジニアの皆様に向けて、わずかながら現場で(汗と血を流しながら)得た知見を共有したいと思います。 主にdynamodbを導入するときに楽できる部分、楽できない、苦労する部分がどんな感じか、この記事でなんとなく伝えられたら嬉しいです。 以下では、4つの項目(採用基準、設計、開発、運用)に分けて、知見を羅列していきますが、私もまだ駆け出しdynamodberの域を出ないので、誤りやアドバイス等ございましたら、是非コメントいただきたいです！ なお、ここで紹介する内容は基本的にはAWSの公式ドキュメン
Why I Won't Use Next.js
You’ve got a new project to work on. Or you’ve got an existing project you’re motivated to upgrade to a more modern approach. Or perhaps you’re dissatisfied with your current modern framework or second-guessing yourself and you’re investigating alternatives. In any case, you’ve got a decision to make. There are lots of “modern” frameworks to choose from. Even if you’re not facing this choice right
Google Cloud の IDaaS「Identity Platform」で作る、さまざまな認証パターン
Identity Platform を使うと、さまざまな認証パターンが構築できる！ この記事は2023年10月6日に行われたナレッジワークさん主催のイベント「Encraft #7 AppDev with Google Cloud」で発表したセッションの解説記事です。現地でご参加いただいた皆さん、オンラインでご視聴いただいた皆さん、ありがとうございました！ 私のセッションでは Identity Platform を使ったさまざまな認証パターンについてご紹介しました。セッション後、いくつかのご質問や「こんなパターンもあるよ！」というコメントもいただきました(ありがとうございます！)。この記事では、セッション内でご紹介した内容に加え、別解、または発展系とも言えるいくつかのパターンについてもご紹介します。 Identity Platform とは まずはこの記事でメインで扱う Identity P
【Amazon Bedrock】AWSサービスのみを使ったシンプル構成のRAGアプリを作ってみた - NRIネットコムBlog
はじめに RAGとは 構成図 作成リソース Lambda 1. PDFから文書抽出&Embedding取得Lambda 2. 回答作成用Lambda AWS SAM テンプレート Streamlit 動作確認 まとめ はじめに こんにちは堤です。 Amazon BedrockがGAとなり、AWS内で完結してLLMアプリケーションを構築できるようになりました。 試しにRAGアプリケーションを作成してみようと思いましたが、現状AWSでRetrievalするデータソースを作成しようとすると、Amazon OpenSearch Serverless やAmazon Kendraを使用するしかありません。これらのサービスを使うのはコストもそれなりにかかり少しハードルが高いなーと思っていたら以下のブログを見つけました。 aws.amazon.com 構成図を見ると分かるように、S3にembedding
こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる｜掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公
はじめに こんにちは。雑食系エンジニアの勝又です。 今回は、私が2年ほど参画させていただいた大規模サービスのインフラやDevOps周りを全面的にリプレイスしたお話について簡単にご紹介させていただきます。(内容に関しては事前に参画先企業様に確認していただいております) サービス概要 詳細な内容は伏せますが、メインとなるテーブルのレコード数が数十億件、スパイク時には数万〜数十万のユーザーが一斉にアクセスする大規模サービスです。 技術的負債 長く運用されてきたサービスのあるあるですが、新機能の追加が最優先されてきたことにより、こちらのサービスにも下記のような技術的負債が大量に積み上がっていました。 RubyやRailsやMySQLのバージョンがかなり古い インフラの構成がコードではなくドキュメントで管理されている アプリケーションの構成管理がおこなわれていない CI/CDパイプラインが構築されて
RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 生成 AI の進化と共に、大規模言語モデル (LLM) を活用したアプリケーション開発が急速に広がっています。その中で、検索拡張生成 (Retrieval-Augmented Generation; RAG) は、LLM に対して最新の情報や特定のドメイン知識を組み込むための重要な技術として注目を集めています。 RAG は、その名の通り、外部知識ベースから関連情報を検索し、それを LLM の入力に組み込むことで、より正確で最新の情報に基づいた回答を生成する手法です。この手法には以下のような重要な利点があります。 最新情報の反映: LLM の学習データの制限を超えて、最新の情報を回答に反映させることができる。 ドメイン特化: 特定の分野や組織固有の情報を容易に組み込むこ
コスト最適化目的で個人 AWS アカウントの整理をした
ここしばらく円安が続いているのと、結局自宅サーバのおもりがへたっぴで崩壊し続けている関係で EC2 とかばんばか使っていたら日本円コストが嵩んでしまっていた。2024/2 から Public IPv4 Address 課金も開始されるのもきっかけ。 なんとかすべく 2023 年末に休みを取って大整理をやった。サボっていたけどこのままだとさすがにキツいなと思って基本的にはしょうもない整理です。基本的には homelab として意図的に色々あそべるようにしていたのを止めたりとかになる。ご笑覧ください。 どんなもん 月間コスト 378 USD (2023/8) → 153 USD (2023/12), without tax 日本円コスト 59,099 JPY → 24,583 JPY/mo, with tax 内訳 (USD); EC2-Instances: 140.92 → 61.27 S3
カーネルにDBMSを載せた分散OS「DBOS」の特徴と利点は？ サーバレスでTypeScriptとPythonの実行に対応
カーネルにDBMSを載せた分散OS「DBOS」の特徴と利点は？ サーバレスでTypeScriptとPythonの実行に対応 マサチューセッツ工科大学（MIT）とスタンフォード大学の研究者によって考案された分散OS「DBOS」が、TypeScriptに加えてPythonの実行に対応したことが発表されました。 DBOSはOS内部にデータベースが組み込まれており、OSやアプリケーションのすべての処理や状態をデータベースが記録します。そのため、アプリケーションやOSが何らかの原因で終了したとしても、処理や状態を失うことなく終了したところから再開できるなどの利点を備えています。 これによりTypeScriptやPythonで耐久性の高いアプリケーションの構築を容易にしています。 DBOS is coming to #Python! Development of the DBOS Transact f
［速報］古いJavaや.NETのコードを最新のJavaにAIが自動変換する「Amazon Q Code Transformation」、AWSが発表。AWS re:Invent 2023
［速報］古いJavaや.NETのコードを最新のJavaにAIが自動変換する「Amazon Q Code Transformation」、AWSが発表。AWS re:Invent 2023 Amazon Web Services（AWS）は、ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2023」の基調講演で、生成AIを用いて多様なAIサービスを提供する「Amazon Q」を発表。Amazon Qの機能の一部として、古いJavaや.NETのコードを最新のJavaや.NET対応に自動変換する「Amazon Q Code Transformation」を合わせて発表しました。 参考：［速報］AWS、Copilot対抗となる「Amazon Q」発表。生成AIによるシステム開発支援や業務支援など、多様なAIサービスを提供。AWS re:Invent 2023 Amazon Q Code
はじめに まずはこちらをご覧ください。 これは私のApple Watchで計測されたヘルスケアデータです。Apple Watchをつけていると、心拍数や歩数、睡眠時間などのデータが自動的にiPhone内に記録されます。 SREなら健康を維持するためにもSLIとSLOを設定して可視化するべきですよね？ SREなら健康エラーバジェットが無くなりそうだったら「今すぐ寝ましょう！」と架電が来て欲しいですよね？ 普通にやるとiOSアプリを用いて直接ヘルスケアデータを確認することになりますが、Web系のSRE的なエンジニアとしてはやはり業界標準の技術で可視化したいところです。 また、iOSアプリを開発するのは専門知識が必要となり非常に骨が折れる作業です。そもそもMacがないとできないですし。 そこで、今回は Apple Watchのヘルスケアデータを 全自動で良い感じにデータベースに保存し Grafa
WebAssemblyアプリ開発で最も使われている言語は3年連続で「Rust」、Webアプリ開発が最多、欲しい機能はスレッド。The State of WebAssembly 2023
回答者はWebAssembly関連の技術者303人。 最も使われているのはRust、2位のJavaScriptの使われ方とは？ WebAssemblyのアプリケーションのコードを記述するプログラミング言語として何を使っているかを尋ねた質問への回答では、3年連続でRustがトップ。しかも利用率は上昇中です。 2位に入ったのがJavaScriptです。WebAssemblyバイナリはソースコードをコンパイルしてバイナリに変換することで生成されますが、JavaScriptはWebAssemblyへのコンパイルに対応していません。 WebAssemblyアプリケーションのコードとしてJavaScriptを使う方法は、WebAssemblyで構築されたJavaScriptエンジンをWebAssemblyランタイム上で実行し、そこでJavaScriptコードを走らせることです。 この方法ではWebAs
サーバーレスなユーザー認証認可の考慮事項と実践的プラクティス紹介 / slsdays-tokyo-2024
Serverless Web Hosting Strategy For Modern Front-end Application
LLMアプリ開発を体系的に学ぶには最適の入門書「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」 | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ ChatGPTから始まった第四次AIブームは、まだまだとどまる事を知らないですね。 さらにAzure OpenAI ServiceやAmazon Bedrock等の生成AIサービスが主要クラウド上で出揃った事で、エンタープライズ業界でも徐々にLarge Language Models(以下LLM)を用いたシステム開発の需要が高まってきています。 しかし普段はAWSインフラ関連の業務を専門とする私を含め、LLMアプリ開発初心者のエンジニアにとって、生成AIを活かして一からシステムを開発するのは、まだまだハードルが高いように感じられます。 特に以下のような点で、まだ理解が追いついていないと感じているエンジニアの方が多いのではないでしょうか？ LLMを使うと何ができるのか？ ChatGPTのAPIを触ってみたいが、どのように使えばいいの
2023年10月からの景品表示法の改正に伴う注記：この記事は技術評論社様より献本をいただき、発売前の書籍レビューをするものです。 昨年末からの生成AIブーム、すごいですよね。 勢いを落とすことなく毎日のように新しい技術や製品のアップデートが登場しており、業務やプライベートで生成AIを活用したアプリケーション開発に取り組まれている方も多いのではないでしょうか。 そんな2023年10月、大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーション開発に入門できる名著が発売されますので紹介します。 紹介したい本 ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門 著：吉田 真吾、大嶋 勇樹 あさって10/18(水) 発売です！ 今回ありがたいことに発売前に献本を頂けることになったので、先行レビューをさせていただきます。 この本を読むべき人は誰？ OpenAIなどの大規模言語モデル（
CQRS設計パターンをモダナイズする
CQRSとは CQRS（Command Query Responsibility Segregation、コマンド・クエリ責務分離）は、ソフトウェアアーキテクチャパターンの一つで、つまりシステムのコマンド部分をクエリ部分から分離します。基本的な考え方は、データの書き込み操作（コマンド）と読み取り操作（クエリ）を異なるモデルで扱うことです。これにより、スケーラビリティ/パフォーマンス/セキュリティの観点で柔軟な設計が可能となり、クエリ要件に合わせて最適化が実現できます。 CQRSの基本構成としては、 コマンドモデル（書き込みモデル）：データの作成、更新、削除といった書き込み操作を担当します。このモデルは、データの整合性と一貫性を確保するために最適化されています。 クエリモデル（読み取りモデル）：データの読み取り操作を担当します。このモデルは、クエリのパフォーマンスを最大化するために最適化され
Amazon BedrockのKnowledge BaseでRAGを構築し、RDSのデータを分析するアプリケーションを開発する | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
Amazon BedrockのKnowledge BaseでRAGを構築し、RDSのデータを分析するアプリケーションを開発する はじめに こんにちは！ 第一SAチームのshikaです。 普段、あるAmazon RDS上のデータベース（MySQL）に対し、SQLを実行してデータを参照しています。 毎回SQLクエリを実行するのが手間だったので、データ検索を容易にするWebアプリケーションを開発しました。 このアプリケーションには、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を活用しており、生成AIを用いた対話式の検索機能を実現しています。 できあがったアプリケーションの画面は以下です。 データはテストデータを使ってます。以下の通り、架空の会社の従業員情報に関するデータです。 本記事ではこのアプリケーションの構成、仕組みについて、特にAmazon Bedrockの部分を重点を置いて解
Platform Engineering on Kubernetes を読んでCloud Native の現在地を理解する - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 近年、Kubernetesの採用が進む中、複数のチームが関わり、複数のクラウドプロバイダーへのデプロイを行い、異なるスタックを扱う組織では、その導入の複雑さが新たな問題となっています。本書 『Platform Engineering on Kubernetes』は、Kubernetes に登場しつつあるベストプラクティスとオープンソースツールを活用し、これらのクラウドネイティブの問題を技術的に組織的にどのように解決するかを示してくれます。 learning.oreilly.com 本書では、Kubernetes上に優れたプラットフォームを構築するための要素を明確に定義し、組織の要件に合わせて必要なツールを体系的に紹介しており、実際の例とコードを交えながら各ステップをわかりやすく説明することで、最終的にはクラウドネイティブなソフトウェアを効率的に提供するための完全なプラットフォーム
Next.js App Router と控えめにお付き合いして普通の Web アプリを配信する | Offers Tech Blog
まずは長いものに巻かれたいときもある Offers を運営している株式会社 overflow の あほむ でございます。 先日 コードベースのディレクトリ構成にフォーカスした記事 を公開した関連記事として、Next.js App Router をどのように取り扱っているかについてご紹介します。 【AD?】今回の記事の内容を含んだり含まなかったりすると思いますが、来週 2024/01/17(水) 19:20 〜 オンライン開催の PWA Night vol.59 で発表予定なので興味のある方はぜひ。（終了済み） 下記は本記事の内容を含むイベント発表資料です。ご参考までに。 今回の前提 前回記事 の引用ですが今回も同様です。 最終目標は単体事業でありつつ実質マルチプロダクトな画面群のリプレース クライアントサイドでヘビーなビジネスロジックを持つ必要がない アプリケーション特性としては SaaS
※本記事は、技術評論社「Software Design」(2024年1月号)に寄稿した連載記事「Google Cloudを軸に実践するSREプラクティス」からの転載1です。発行元からの許可を得て掲載しております。 はじめに 前回はDatadogによるクラウド横断のモニタリング基盤について解説しました。 今回はCloudflareとは何か、なぜ使っているのか、各サービスとポイント、キャディでの活用例を紹介します。 ▼図1 CADDiスタックにおける今回の位置付け Cloudflare とは 本記事では、Cloudflare社が提供しているプラットフォーム全体を「Cloudflare」とします。 Cloudflareは、ひと昔前までは数あるシンプルなCDN(Contents Delivery Network)サービスの1つでした。CDNとは、コンテンツの配信を最適化するためのネットワークです。
こんにちは。サービス開発室の武田です。このエントリは、2018年から毎年公開しているAWS全サービスまとめの2024年版です。 こんにちは。サービス開発室の武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2024年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2023年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 247個 です。 まとめるにあ
February 8, 2024 I joined GitLab in October 2015, and left in December 2021 after working there for a little more than six years. While I previously wrote about leaving GitLab to work on Inko, I never discussed what it was like working for GitLab between 2015 and 2021. There are two reasons for this: I was suffering from burnout, and didn't have the energy to revisit the last six years of my life
こんにちは。メルカリ ハロのSoftware Engineer (Engineering Head)の@napoliです。連載：Mercari Hallo, world! -メルカリ ハロ 開発の裏側-の2回目を担当させていただきます。 2024年3月上旬にメルカリ ハロという新しいサービスが公開されました。メルカリ ハロは好きな時間に最短1時間から働ける「空き時間おしごとアプリ」です。 この記事ではメルカリ ハロを作るにあたり、どういった技術スタックやアーキテクチャを選定したのか、さらにその背景と意思決定をご紹介したいと思います。 この記事で得られること メルカリ ハロで採用されている技術スタックやアーキテクチャの全体像 その意思決定の理由とプロセス これから新規サービスを立ち上げるうえでのヒント 主な技術スタック メルカリ ハロで利用されている主な技術スタックは以下のとおりです。 バッ
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pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
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Redisよ安らかに眠れ: Garantia Dataが引き起こしたオープンソースの歴史上最大の強盗とは
サーバーレスマイクロサービスを構築するための設計アプローチの比較 | Amazon Web Services
You Don't Need AWS ~お前にAWSは必要ない~
身近なBtoCサービスを支えるアーキテクチャ大解剖 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools
"これはdynamodbでいけるわ"が流行語になった2ヶ月間の備忘録
話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ
大規模サービスのインフラを全面的にリプレイスした話 - Qiita
ヘルスケアデータをGrafanaで見たくない…？〜健康 Reliability Engineering〜
LangChainで生成AIアプリ開発に入門できる名著が出ました！ - Qiita
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【2024年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
What it was like working for GitLab
メルカリ ハロの技術スタックとその選定理由 | メルカリエンジニアリング