AWS設計プロンプト
シンプルかつ網羅的なAWS設計を生成するAIプロンプトの核心は： 構造化された出力フォーマット：設計書の章立てと各セクションの説明内容を明確に指定 具体的なパラメータ要求：抽象的な説明ではなく、実装に使える具体的な設定値を求める 選定理由の明確化：「なぜその選択をしたのか」の説明を求める 代替案との比較：検討した代替オプションとの比較を含める Well-Architectedの原則適用：AWSのベストプラクティスに基づく設計を促す このアプローチを活用すれば、AIの力を借りつつも、実装に直結する高品質なAWS設計書を効率的に作成できます。何より、設計者の時間を節約しながらも、その専門知識と判断を最大限に活かせるところに大きな価値があります。 ※以下を全量使用すると量が多いので、該当箇所のみの抜粋を推奨 以下の要件に基づいて、詳細かつ実装可能なAWSアーキテクチャを設計してください。各セクシ
読み取り専用 DB を Aurora から SQLite に移行してコストを 1/8 に削減した話 - エムスリーテックブログ
こんにちは。クラウド型電子カルテであるエムスリーデジカルのソフトウェアエンジニア兼 Team SRE をしている井上 渉（@wtr_in）です。キャベツ相場が落ち着いてきて一安心しています。 今回は、デジカルを構成するサービスの DB（基本的に読み取りのみ）を Aurora MySQL から Fargate 上の SQLite に移行し、性能も向上しつつ当該サービス全体のインフラコストを約 1/8 まで大幅に削減できた話をご紹介します。 移行前・移行後の構成とその効果 移行前 (Aurora MySQL) 移行後 (SQLite) 移行で得られた効果 移行を検討した背景 なぜ SQLite を選んだか SQLite のデータをどこに置くか インメモリ SQLite へのデータロード まとめ We are hiring! 移行前・移行後の構成とその効果 今回 SQLite を採用したサービス
こんにちは。たかやまです。 いままでいくつものIaCツールをベースにAWS構成図作成する作図ツールがでているかと思います。 ただ、これらは独自ツールでユーザー側で編集できないものだったり、作成された構成図のエクスポート先がPDFやPNGだったりと、後から修正や更新がしにくいという課題があります。 私は普段draw.ioやCacooを使ってAWS構成図を作成しています。 日々新しい生成AIモデルが登場していますが、draw.ioはXML形式で構成図が定義されるため、生成AIでも扱いやすいのではないかと考えました。 実際に試してみたところ、想定以上に高品質なAWS構成図を作成してくれたので今回はそちらをご紹介します。 さきにまとめ CDKやCloudFormation、Terraformのコードから直接構成図を生成できる モデルはClaude 3.5 Sonnet以上がおすすめ Anthrop
MCPでLLMに行動させる - Terraformを例とした tfmcp の紹介 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに こんにちは！今回は、私が最近開発した tfmcp というツールを紹介します。これは Terraform を LLM（大規模言語モデル）から操作できるようにするツールで、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。 github.com このブログが良ければ読者になったり、GitHub リポジトリにStarをいただけると開発の励みになります。nwiizoをフォロワーしてくれるのもありがたいです。より良いツール開発のためのフィードバックもお待ちしています！ MCP とは何か？ 記事を始める前に、まず MCP (Model Context Protocol) について簡単に説明しましょう。MCP についてより詳しい情報は、公式ドキュメント modelcontextprotocol.io や Anthropic の Model Context Protoc
Google CloudがApplication Design Centerという、構成図を書けばTerraformを書いて、デプロイまで行う機能をリリースしました。[1] どうやらGoogle CloudはTerraform職人を失職に追い込みたいようです。 Application Design Centerの概要 アプリケーション デザイン センターは、Google Cloud アプリケーション インフラストラクチャの設計、共有、デプロイに役立ちます。アプリケーション デザイン センターを使用すると、アプリケーション テンプレートを設計し、開発者と共有し、インスタンスをデプロイして、設計を進化させることができます。 つまりApplication Design Centerはインフラ構成図の設計・共有・デプロイを補助するツールで、アプリケーション開発者やプラットフォーム管理者が効率的に管
構成図 as Code - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 内容 draw.ioを使用してネットワーク構成図を書いていますが、構成管理が結構手間になります。IaCを導入して、gitベースでインフラの構成管理が出来ても構成図だけは手動で管理となってしまうため、IaCの様に構成図もコードで管理出来ればと思っています。今回は特別何かのツールを入れるわけではなく、drow.ioにインポート用のXMLファイルを作成するプログラムを作成します。構成変更が発生した際はプログラム修正を行うと、新しいXMLファイルが作成されるため、こちらをインポートすることで構成図に反映する流れとなります。 構成 オンプレミスで
Devin的な自律型開発エージェントをAWS上に作ってみた！ - maybe daily dev notes
協働的AIチームメイトを謳うソフトウェア開発エージェント、Devin が注目を集めています。日本コミュニティでの勉強会は参加者が1000人を超えるほどです(！) 今回はDevin的な動きを実現するセルフホスト型のソリューションを開発してみたので、その紹介です。 TL;DR; こちら↓にソースコード (IaC + Agent + Bolt app) を公開しています。 github.com 主な機能は以下です: クラウド上で並列して動作できるソフトウェア開発エージェント サーバーレス構成のため、料金の前払いは不要で固定費もほぼゼロ MCPサーバーとの統合が可能 プロンプトキャッシュやコンテキスト長制御によるコスト効率化 OSSのレポジトリもフォークして開発可能 .clinerules や CLAUDE.md などからリポジトリ固有の知識を自動読み込み AWSアカウントとGitHubアカウント
Visual Studio Code上で AWS Step Functions のワークフローをより簡単に構築 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Visual Studio Code上で AWS Step Functions のワークフローをより簡単に構築 この記事は2025 年 3 月 7 日に公開された「 Introducing an enhanced local IDE experience for AWS Step Functions 」を翻訳したものとなります。 本記事は、シニアソリューションアーキテクトの Ben Freiberg が執筆しました。 AWS Step Functions は、ステートマシンの構築をより簡単にするために、ローカル IDE 機能がより強化されました。これにより、Workflow Studio が AWS Toolkit 拡張機能を通じて Visual Studio Code (VS Code) で利用できるようになりました。 開発者は AWS コ
いまから始めるAWS CDK 〜モダンなインフラ構築入門〜/iac-night-cdk-introduction
「JAWS-UG東京 IaC Night 〜入門から上級まで！AWSをコードで構築しよう〜」で発表した内容です https://jawsug.connpass.com/event/344954/
はじめに 「オープンソースに挑戦したいけど、どんなプロジェクトを作ればいいかわからない…」そんな悩みを持っていませんか？ 本記事では、初心者・中級者・上級者・達人 の4つのレベルに分けて、合計 120個のオープンソースプロジェクトアイデア を紹介します。 それぞれのアイデアの詳細については折りたたんであります。興味がある内容については広げてみて機能要件や実装のポイント、拡張機能、学べることを見てみてください！ 自分のスキルレベルに合ったプロジェクトを見つけて、実際に開発に挑戦してみましょう！ 初心者向けプロジェクトアイデア 1. ToDoリストアプリ 概要 ToDoリストアプリは、ユーザーがタスクを追加・編集・削除し、完了状況を管理できるシンプルなアプリです。 初心者でも取り組みやすく、プログラミングの基礎となる CRUD（Create, Read, Update, Delete） の概念
こんにちは。LayerX AI・LLM事業部 SREのshinyorke（しんよーく）と申します。 現在はAI・LLM事業部のAIプラットフォーム「Ai Workforce」1人目のSREとして、 SRE（Site Reliability Engineering）の戦略策定と導入、実装。 企業への導入に際する技術的なサポート・伴走。 SREチーム立ち上げの為の組織作り。より具体的にはSREの採用と育成。 以上のミッションを担っています、入社から現在までの営みはこちらのブログで紹介しています。 tech.layerx.co.jp 一人目SREとして情報とノウハウを泥臭く取りに行きながら、さっさと行動して少しずつSREのプラクティスを浸透させましょう。というスタンスで泥臭く、時にはパワフルにやってきた話を前回のブログでは紹介させてもらいました。私達の行動指針的には「Trustful Team」
生成 AI と SaaS をつなぐ! Claude MCP 活用の実践 - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
はじめに MCPとは 今回試したこと ケース1: JIRA との連携 どうして連携しようと思ったのか（目的） 例: 個人のタスクを分析してみる 投入したプロンプト LLM の応答 ケース2: Slack との連携 どうして連携しようと思ったのか（目的） 例1: 個人のtimesチャンネルを分析してみる 投入したプロンプト LLM の応答 例2: 組織のチャンネルを分析する 投入したプロンプト LLM の応答 ケース3: GitHubとの連携 どうして連携しようと思ったのか（目的） 例: プルリクエストをレビューしてもらう 投入したプロンプト LLM の応答 まとめ はじめに こんにちは、弁護士ドットコム SRE 室の原口です。 今回、 Claude Desktop で利用できる MCP (Model Context Protocol) を試してみました。 MCPとは MCP（Model C
Development Division/Platform Team/Sys-Infra Unit では、よりセキュアな状態を維持できるように様々なことに取り組んでいます。 背景 Repro ではメインとなる AWS アカウントに以下の環境で利用するリソースを全て作成していました。1 production 所謂本番環境 staging 本番リリース前に QA を行うための環境 dev_staging 開発者の動作確認用 test アプリケーションの CI で利用する internal 内部利用のためのウェブアプリケーション AWS Well-Architected Tool を使って既存環境をチェックしたところ、まずは AWS アカウントを分離し、各環境のワークロードを分離した方がよいとの結果でした。 SEC01-BP01 アカウントを使用してワークロードを分ける: - AWS Well-
EKSの権限整備のため、K8sのRBACについて勉強した話 - freee Developers Hub
こんにちは、SREの久保木です。一年弱ぶりにまた記事を書きます。 以前はfreeeに入って割とすぐの頃で、Project間の依存関係を表す図を自動生成したりしていました。 その後はfreeeで使われているTerraform Codeを一括整備するためにTFLintを導入しつつCustom Ruleを実装したり、この手のLinter導入にありがちな最初の間は警告が多すぎて無視されてしまう問題に対処するために全部のCodeを手入れしたり（すごい量でした……）、結果的にfreeeのInfrastructureのIaC周り全般の知識を得られたのでそれを用いてSecurity Riskのある問題の対処をしたり、最近はPSIRTやSRE内のCloud Governance Teamと連携してAWSのResourceの管理状態を見直したりと、いろんなふわっとした課題、ちょっと手をつけづらい課題を探しては
こんにちは、アルダグラムでSREを担当している okenak です。 今回は、2024年末に実施した KANNA の AWS インフラ基盤の全面リプレースについてご紹介します。 このプロジェクトは、昨年下期に実施した大規模な基盤移行であり、構成の見直しから段階的な切り替え、本番移行に至るまで、多くの検討と労力が求められました。 本記事では、移行に至った背景、当時直面していた課題、具体的な取り組み内容、そして移行を通じて得られた学びについてまとめています。どこか一部でもご参考になれば幸いです。 ▶️ KANNAのサービス紹介ページはこちら 🏗️ なぜ今、インフラ基盤のリプレースが必要だったのか？ 急速に成長を続けるSaaSサービスに対し、初期に構築したインフラでは、柔軟性・拡張性・運用効率の面で徐々に限界が見え始めていました。 さらに、弊社自身もグロース期に差し掛かり、将来的なスケーラビリ
TL;DR 東京リージョンを利用する際に2AZの冗長化で良い場合のAZ選定 「apne1-az1, apne1-az2」の組み合わせで利用するのが、レイテンシ観点からは良い。 レイテンシ: 500μs程度 大阪リージョンを利用する際に2AZの冗長化で良い場合のAZ選定 「apne3-az1, apne3-az2」の組み合わせで利用するのが、レイテンシ観点からは良い。 レイテンシ: 200μs程度 東京リージョン/大阪リージョンを利用する際にAZの冗長化不要時のAZ選定 どのAZを選定しても、レイテンシの観点からは良い。 レイテンシ: 50μs程度 東京リージョンの方がAZ間レイテンシが平均的に高い(大阪リージョンと比較して) 大阪リージョンの方がAZ間レイテンシが平均的に低い(東京リージョンと比較して) 2024年測定時と比較した際の変化 参考: 2024年に測定した際の記事リンク(Zen
逆転のサインは“疑問の声”。先駆者に聞く「本気の内製化」の現実【イオンスマートテクノロジー】 | レバテックラボ（レバテックLAB）
逆転のサインは“疑問の声”。先駆者に聞く「本気の内製化」の現実【イオンスマートテクノロジー】 2025年3月24日 イオンスマートテクノロジー株式会社 DevSecOps Div シニアマネージャー 齋藤 光 SIer2社を経た後、ネット系金融会社でインフラ/運用部門責任者やプロダクトマネージャーを経験。その後、小売業で全社共通プライベートクラウド基盤の設計・構築・運用に携わった後に2022年5月にイオンスマートテクノロジーへ入社。Kubestronaut、Microsoft MVP。 X(@hikkie13) イオンスマートテクノロジー株式会社 フロントエンド開発チーム スクラムマスター 翁長 聡史 新卒で銀行系システム子会社へ入社。ホスト系システムの開発・保守、同親会社・グループ内会社におけるアジャイル開発推進などを担当。同社での約25年のキャリアを経て、2022年9月より現職。Scr
Introducing an enhanced local IDE experience for AWS Step Functions | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Introducing an enhanced local IDE experience for AWS Step Functions This post written by Ben Freiberg, Senior Solutions Architect. AWS Step Functions introduces an enhanced local IDE experience to simplify building state machines. Workflow Studio is now available within Visual Studio Code (VS Code) through the AWS Toolkit extension. With this integration, developers can author and
Terraform実行ユーザー用の最小権限の原則を支援するPike触ってみた | フューチャー技術ブログ
はじめにTIG 真野です。Terraform連載2025の2日目です。 Pikeを触ってみた記事です。 PikeとはPike は James Woolfendenさんによって開発されたTerraformのコードを静的解析し、その terraform apply に必要な最小権限の原則に則ったIAMポリシーを生成するツールです。直接 .tf のコードをスキャンするというところが、良さそうと思ったポイントです。 Terraformを用いてインフラ構築する際には、強めの権限（本来は不要であるサービスの作成権限など）を付与して行うことが多いと思います。そのため、万が一のセキュリティ事故や誤操作で思いがけない結果に繋がる懸念がありました。しかし、最小権限の原則を忠実に守ろうとすると難易度・対応コストが高くなるため、ある程度割り切った運用を採用することが多いように思えます（もちろん、開発時は大きめを許
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 クラウド環境でシステムを構築する際、ネットワーク設計は最も重要な基盤です。従来のオンプレミス環境とAWS環境では、同じネットワークの概念に基づいていますが、構築や管理方法が大きく異なります。本記事では、オンプレミスとの比較を通じて、AWSネットワーク構成の全体像と主要な構成要素についてまとめました。 なぜAWSネットワークを理解する必要があるのか クラウド上では、物理的な機器や配線がなくても、すべてのシステムは「目に見えないネットワーク」で繋がっています。 AWSネットワークを理解すると、次のようなリスクを抑えることができます
答えの出ない質問を10個まで紹介！ドラマ『御上先生 第10話（最終回）』 - AKIRAの映画・ドラマブログ
ドラマ『御上先生 第10話（最終回）』では、答えの出ない質問という事で、議論していきました。 そこで、インターネットでは答えを見出せない『答えの出ない質問』を10個まで紹介するので、参考にしてみて下さい。 ドラマ『御上先生 第10話（最終回）』のキャスト 主要人物 文部科学省 教員 3年2組の生徒たち 周辺人物 ドラマ『御上先生 第10話（最終回）』のストーリー 『答えの出ない質問を10個まで紹介』 ドラマ『御上先生 第10話（最終回）』の見所とまとめ ドラマ『御上先生 第10話（最終回）』のキャスト 御上先生は、2025年1月19日から放送開始されました。登場人物や俳優たちは、以下の通りです。 主要人物 御上孝（演：松坂桃李）東大卒のエリート文科省官僚 是枝文香（演：吉岡里帆）3年2組の副担任 文部科学省 津吹隼人（演：櫻井海音）御上孝の後輩 槙野恭介（演：岡田将生）御上孝の同期 塚田幸
こんにちは、TSKaigi 2025 プログラムチームです！ まずは、今回のプロポーザル募集にご応募いただいた皆さまに心から感謝申し上げます。 予想を大きく上回る306件ものプロポーザルが集まり、皆さまのTypeScriptへの情熱と専門性に圧倒されました。 どの応募も興味深い内容で、選考は非常に困難を極めました。 厳正な審査の結果、以下の方々を登壇者として採択させていただきました。おめでとうございます！ なお、当初予定していた配信NGトラックについては、諸般の都合により設けないこととなりました。何卒ご了承ください。 採択者一覧 登壇者名を基準に、英語表記の方をアルファベット順、日本語表記の方を五十音順で掲載しております。掲載順と実際の登壇順は異なりますので、あらかじめご了承ください。 Day1：2025年5月23日（金） セッション枠（30分） 発表者 タイトル Kazushi Kono
米国時間の2025年1月15日に「Google AI の優れた機能を Google Workspace の Business プランと Enterprise プランに組み込むことを決定しました」でもアナウンスされた Gemini が、ついに当社内でも利用が始まりました。Chatbot Arena で常連の Gemini モデルが業務で使えるようになり、とても熱い展開なのでブログ化しました。 はじめにこんにちは。tanai（棚井龍之介） です。 先日、ある企業さんのオフィスへ訪問した際に、「ウチでは、〇〇（←誰もが知っている生成AIサービス）は、全員にアカウントが支給されているよ」という話を伺い、とても羨ましいなと思っていました。私の場合、業務外で ChatGPT Plus、Felo Pro、Gemini Advanced、Mapify Pro を中心に課金して、他サービスもお試し利用しなが
「AWS」と「Terraform」で学ぶクラウドインフラ自動化 非効率な管理／属人化から脱却するノウハウが分かる無料の電子書籍
多くの企業でパブリッククラウドの活用が進む一方、クラウドインフラの管理において、手作業での環境構築や設定変更は、属人化はもとより作業ミスによるエラーなどのリスクも大きいです。そうした課題を解決し、より効率的で再現性の高いクラウドインフラ管理を実現するため、IaC（インフラのコード化）の活用が広まっています。中でもIaCツールとして広まっているツールの一つが、「Terraform」です。 本eBookでは、連載『「AWS」×「Terraform」で学ぶクラウド時代のインフラ管理入門』全9回を収録。Terraformの基本的な概念や特徴だけでなく、Amazon EC2（Amazon Elastic Compute Cloud）を例に、TerraformからEC2インスタンスを作成したり削除したりする方法や、他のAWS（Amazon Web Services）リソースと連携させる方法、複数のリソ
はじめに こんにちは。クラウド事業部の丸山です。 2025年はAIエージェント元年とも呼ばれており、そんな数多のAIエージェントが乱立する中、 特に注目を集めているのが完全自律型のAIエージェントManusです。 その話題性は、突如現れ、一瞬にしてゲームチェンジャーになることが約束されているかのようなオーラを放っています。 まさにエージェント型AIの世界に衝撃を与える存在と言えるでしょう。 news.yahoo.co.jp news.yahoo.co.jp 完全自律型のAIエージェントとして登場し、現在はプレビュー版として利用することができますが、 招待制のプレビュー状態となるため招待コードをもらうかWaitlistに登録して招待待ちをする必要があります。 幸いにもプレビューに触れることができたため、利用感を記事にしました。 結論 エージェント型AIの決定版。一度指示を出したら後は待つだけ
＜3/24新刊＞『AWSクラウド設計完全ガイド』
内容紹介 AWSを活用した企業システム設計の勘所がわかる AWSでは、企業のITシステムの開発や構築、運用に必要なありとあらゆるサービスが提供されています。このため、たとえ同じITシステムであっても、選択可能なサービスが複数あったり、組み合わせるパターンも多数あったりします。 ここで必要なことは、ITシステムや事業活動に求められる要件に合わせて、最適なサービスを選択するということです。そのためのガイドブックとなるのが本書です。あらゆるケースを想定してアーキテクチャパターンを網羅し、それらの特徴や設計の勘所などを、豊富な図解を使いながら簡潔にわかりやすく解説しています。 アクセンチュアのクラウドソリューションを支えるメンバーが執筆しました。クラウドの先端技術に精通したプロ集団の知識とノウハウが詰まった1冊となっています。 ＜目次＞ 第1章 エンタープライズシステム基盤設計のアプローチ 1.1
1. はじめに 2. SREの人月提供で直面するアサインの難しさ 2.1 SREに必要なスキルセットが広すぎる 2.2 「インフラエンジニア＝SRE適性あり」とは限らない 2.3 案件ごとに求められるSREの役割が異なる 3. SREを提供するための教育の壁 3.1 SREマインドの定着が難しい 3.2 短期間で現場適応できるスキル育成が求められる 3.3 「開発」と「運用」の橋渡しスキルをどう教えるか 4. SIerとしての解決策 4.1 アサインの工夫 4.2 教育の工夫 5. SRE人材の成長とキャリアパス 6. まとめ 1. はじめに こんにちは。ACS事業部でEnginnering Managerをしている谷合です。 弊社はSIerとしてSIでのご支援の傍らSRE（Site Reliability Engineering）を提供しています。 過去投稿したSREに関するブログは以下
Clineと一緒にAzureを学びながら, いい感じにterraformを書かせた話 - インフラタスクの自動運転と個人開発 - Lean Baseball
Google Cloud歴7年ちょい*1, AWSもおそらく同じぐらい*2, Azureに入門してから3ヶ月半の人です. 今年からJoinした現職（LayerX AI・LLM事業部）では人生初のAzureに取り組む関係で, （入社前, トライアル選考を受けることが決まった昨年12月から）そっとAzureを触り始めました, そこから今日でようやっと3ヶ月半とかです. 流石にこの程度の経験（Azure3ヶ月）だと仕事にならないので, 個人開発で作りたかったネタをAzureでやることを決断. 題材はプロ野球ネタ（プロジェクト「uwasawa*3」）, GWまでの稼働を目指す. 単にAzureを覚えるだけでなく, クラウドのプロとして仕様を抑えてきれいに作る. 全部自分でやると面倒くさいので生成AIに移譲しながら「インフラタスクの自動運転*4」を目指す. という（趣味でもあり, お勉強でありかつ,
[Amazon Bedrock]MastraとNext.jsで生成AIアプリケーション作ってCDKでデプロイしましょう - Qiita
朗報 AI SDKのAmazon Bedrock Providerがアップデートされ、@ai-sdk/amazon-bedrock@2.1.4以降のバージョンでは認証チェーンが利用可能になりました。 これにより、デプロイ先のリソースのロールを参照してAmazon Bedrockの機能を使用できるようになりました Mastraとは Mastra はオープンソースの TypeScript エージェント フレームワークです、ワークフローの管理に長けてるらしいです。 個人的にMistralに注目している理由は二つがあります。 フロントエンドとの親和性の高さです。NextJSでクライアントを開発する際、生成AIフレームワークもTypeScript製であれば開発がスムーズになります Amazon Bedrockでエージェントを実装する場合、タスク制御が基本的にプロンプトに依存しており、複雑なタスクやマ
![[Amazon Bedrock]MastraとNext.jsで生成AIアプリケーション作ってCDKでデプロイしましょう - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/adcf7537fa9e13f4f2a61f47bc29c3a79ca36de5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMzIwMTY0JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNTQzMzExNzUyP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWI3NmRlN2JhODEzYTU0MmJmN2M4YTAwMzg5NGI1MTY2%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D1998a0f2f25cc5f397f6b1b4360f5f8e%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBTeW9pdHUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz04NGRhMzM1ODk0ODlkMGY1MmE5YzIzZjMxYWEyNTI0NQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D7292652859f1afb88df64671dd4f9e6c)
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 これまで、メインフレームがいかに貢献しているか、今後の展望、新たなプラットフォームへの移行に伴う課題について、事例とポイントを解説してきました。今回は、次世代システムを支える運用モダナイゼーションとアプリケーションモダナイゼーション、の最新トレンドについて紹介します。 1．次世代システムを支える運用モダナイゼーション Ansibleによるメインフレーム運用自動化 メインフレーム運用のモダナイゼーションにおいて、「Ansible」を活用したインフラ運用の自動化は、有効なアプローチの一つです。Ansibleは、Infrastructure as Code（IaC）の概念に基づき、インフラ構築・運用の自動化を実現する強力なオープンソースツール
Amazon Web Services ブログ AWS の生成 AI を活用してリテールインサイトを変革する この記事は 「Harnessing Generative AI on AWS to Transform Retail Insights」（記事公開日： 2025 年 1 月 31 日）の翻訳記事です。 Tapestry は、グローバルな高級ファッションブランドを扱う会社で、Coach、Kate Spade New York、Stuart Weitzman といった著名なブランドを傘下に持っています。世界中に 1,400 を超える小売店舗を展開し、18,000 人を超える従業員を抱える Tapestry は、顧客体験の改善やオペレーションの最適化に役立てることができる豊富な情報を保有しているものの、それを十分に活用できているとは言えませんでした。同社は、この知見を効果的に活用するため
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生成AIにdraw.ioのAWS構成図を作図させてみた | DevelopersIO
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生成AI時代のCloud NativeとSREに対する考え方とスタンス - LayerX エンジニアブログ
Repro における AWS アカウント分離の取り組み - Repro Tech Blog
KANNAのAWSインフラ基盤リプレースの舞台裏
AWSのAZ間レイテンシを測定してみた(2025年東京/大阪)
AWSネットワークの構成要素について理解する - Qiita
TSKaigi 2025 プロポーザル採択者発表 - TSKaigi 公式ブログ
Gemini、社内利用スタート！ | フューチャー技術ブログ
現役ITエンジニアが今話題のAIエージェントManusを試す - APC 技術ブログ
SIerがSREを提供する難しさ〜アサインと教育のリアルと解決策〜 - APC 技術ブログ
第4回：次世代メインフレームにおけるモダナイゼーション新技術
AWS の生成 AI を活用してリテールインサイトを変革する | Amazon Web Services