［速報］Google、PostgreSQLにAI対応を組み込んだ「AlloyDB AI」発表、オンプレミスでも他社クラウドでも利用可能に。Google Cloud Next '23
［速報］Google、PostgreSQLにAI対応を組み込んだ「AlloyDB AI」発表、オンプレミスでも他社クラウドでも利用可能に。Google Cloud Next '23 Googleは、8月29日（日本時間の30日未明）から米サンフランシスコで開催中のイベント「Google Cloud Next '23」で、同社が提供するPostgreSQL互換のデータベース「AlloyDB」にAI対応機能を組み込んだ「AlloyDB AI」を発表しました。 AlloyDB AIは、データベース内に保存されているデータをAIと組み合わせて利用しやすくする機能を搭載しており、企業などが持つ商品データや顧客データなどをAIで活用するアプリケーション構築を容易にします。 一般に、企業がAIや機械学習を利用したアプリケーションを開発する場合、既存の大規模言語モデルなどをそのまま利用するのではなく、自社
事前知識編 システム開発するプログラマも読んでおいたほうがいい資料とか。 今時のシステムならまず仕様や運用に反映される。されてなかったらむしろこっちから確認取りに行った方がいい。 JOGAガイドライン 昔ガチャとかが問題になったときに出てきた協会のガイドライン。 オンラインゲーム安心安全宣言 オンラインゲームにおけるビジネスモデルの企画設計および運用ガイドライン ランダム型アイテム提供方式を利用したアイテム販売における表示および運営ガイドライン オンラインゲームガイドライン 開発環境編 GitHubみたいなPullRequestを出せる環境 GitだけじゃなくてGitHub。必然的に規模が大きくなるのでプルリク出して進めることになります。 CIまで設定をする 最初のうちにCircleCIのようなテストの自動実行する仕組みまで揃えてしまっておいたほうが良いです。後からだとそもそも対応できなく
PostgreSQLのPub/Sub機能とJavaのクライアント実装 | フューチャー技術ブログ
本記事は「珠玉のアドベントカレンダー記事をリバイバル公開します」企画のために、以前Qiitaに投稿した記事を改訂したものです。 はじめにPub/Sub型のメッセージングアーキテクチャを採用するにあたっては、kafkaなどのブローカーミドルウェアや、Amazon SNS、Google Cloud Pub/Subなどのマネージドサービスを利用するケースが多いかと思います。ところでPostgreSQLでも実はPub/Subができます。 すでに業務でPostgreSQLを使っていれば、新たにPub/Subブローカーを構築しなくても、疎結合なシステム間通信を簡易的に実現できます。 本記事ではこの機能の紹介と、Pub/SubクライアントをJavaで実装する場合の選択肢、考慮点を示しています。 ※実行環境はPostgreSQL 16.2とJava 21です ※データベースの文字コードはUTF-8としてい
なぜ Server Actions を使うのか
Next.js 14 の Server Actions の stable リリースに発表は大きな反響を呼びました。 特に <button> の formAction 属性内で直接 SQL クエリを実行するコードは多くの人に衝撃を与えていました。"use server;" の部分を PHP やバイナリに置き換えると行った多くのミームも生まれました。 function Bookmark({ slug }) { return ( <button formAction={async () => { "use server"; await sql`INSERT INTO Bookmarks (slug) VALUES (${slug})`; }} > <BookmarkIcon> </button> ) } X 上での反応を見ると、このクライントから直接 SQL クエリを実行するコードは見た目の印象
はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの佐野です。普段はサーバーサイドエンジニアとして、FAANSのバックエンドシステムを開発しています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗で働くショップスタッフの販売サポートツールです。例えば、コーディネート投稿機能や成果確認機能などを備えています。投稿されたコーディネートはZOZOTOWNやWEAR、Yahoo!ショッピング、ブランド様のECサイトへの連携が可能です。成果確認機能では、投稿されたコーディネート経由のEC売上やコーディネート閲覧数などの成果を可視化しています。 本記事では、成果データの集計処理におけるBigQueryのクエリ実行処理のユニットテストをGoで実装した取り組みと、その際の工夫についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 成果データの集計処理とは 抱え
Go言語を習得するために、Goちゃんねるを作った
先週、A Tour of Go やってみた TIL というブログを書いてみた通り、Go言語を始めた。 で、ちまちま勉強をしていたのだが、つい最近たまたま ISUCON の過去問をやる機会があって Go のスコアを見たら初期値ですら、チューニング済みの他の言語のスコアを超えていて、絶対に習得するぞの気持ちにさせられた。 ちなみに私はどう言うわけかフロントエンドのソースコードをビルドしたら vite が走ってファイルハッシュが全部変わって、ベンチマークからアクセスできなくなって０点でした。対戦ありがとうございました。 なにはともあれ、本番は絶対にGoでやるぞの気持ちを新たに Go の習得に励んでいた。前のブログでは、文法が分かったから HTTPサーバー DB Connection / Migration 境界値チェックや型推論 テスト スキーマ駆動開発 コンテナデプロイ あたりをやってみたいと
書いてたテキストエリアがどっかいく、みたいなことがたびたびあって、スクショを定期的に取っていればこんなことにならないのに…と思っていた。 先日、Redash用に、がんばって書いたSQLがどっかいってしまい、ものすごく悲しい、という出来事があったのであ、あまりに悲しさに、重い腰を上げてスクリプトを書いた。 きのうがんばって書いたRedashクエリを保存せずに消してしまった悲しみから、Macの画面のスクリーンショットを撮り続けるスクリプトを書いて、xbar経由で毎分実行してキャプチャし続けている。Macに入ってるOCR機能も呼び出して検索できるようにしたい https://t.co/ibVVCLZszg— 趣味はマリンスポーツです (@hitode909) 2023年11月30日 やっていること 画面全体のスクショを撮って、デスクトップ内のフォルダに置いていく 複数ディスプレイを使ってる場合も
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
ChatGPTを使ってDDLからER図をすばやく作成する - Taste of Tech Topics
最近、酢を飲むと健康に良いという話を聞き、頑張って毎日飲んでいるkonnoです。 何となくですが、朝の目覚めは良くなっている気がしますよ！ 今回はデータベース設計に欠かせないER図を、ChatGPTを使ってDDL（Data Definition Language：SQLのデータ定義言語）から簡単に作成できるのか試してみたいと思います。 サンプルとなるDDLを用意 DDLのサンプルとして、以下のMySQL公式サイトで公開されている従業員データベースを利用します。 dev.mysql.com 従業員データベースに必要なファイル類一式は、上記サイトで紹介されている以下のGithubリポジトリから、 "test_db-master.zip"としてダウンロードできます。 github.com ダウンロードしたtest_db-master.zipには、従業員データベースを設定するために必要なDDLとし
これは はてなエンジニアアドベントカレンダー2023 3日目の記事です。 はてなエンジニア Advent Calendar 2023 - Hatena Developer Blog はてなエンジニアのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita 昨日は id:pokutuna さんの blog.pokutuna.com でした。私も若い頃に同僚とGitHub上で白熱してしまい観光名所になってしまっていたような気がします。気を付けていきましょう。 さて、この記事では SQLiteでLinderaを使った日本語全文検索をする話を紹介します。 モチベーション laiso.hatenablog.com 上の記事でも話題になっているように個人開発ではDBのコストは問題です。同様に全文検索したいときにもコストに頭を悩ませているのではないでしょうか？ たとえば Amazon
はじめに クリーンアーキテクチャは、ソフトウェア設計の分野で非常に重要な概念です。 しかし、その理解は容易ではなく、明確な正解が存在するわけではありません。 多くの人が異なる解釈を持ち、他の設計思想と混在していることもあります。 この記事では、自分なりの視点からクリーンアーキテクチャを解釈し、その整理した内容を共有します。 このアーキテクチャの目的は、システムの各層を独立させ、変更に強く、テストしやすい設計を実現することです。 この記事では、クリーンアーキテクチャの基本概念、Golangでの実装方法、およびディレクトリ構成について詳しく説明します。 なお、この記事では個人的な見解を述べており、必ずしも正解を書いているわけではありません。もし誤りがあれば、ぜひご指摘いただけると幸いです。 クリーンアーキテクチャの基本概念 クリーンアーキテクチャの元となったのは、ロバート・C・マーチン（通称「
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！｜kintoneにおまかせ！（VIP SYSTEMS 公式）
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！ 企業にとってデータは顧客の次に大切なものであり、その保持・管理・活用方法について各社の担当者は日々、頭を悩ませているところだと思います。 2010年代になってから話題になった「NoSQL」はデータベースの一つの選択肢としてすっかり定着し、2020年代になってからはWebブラウザからデータの入力・閲覧がすべてできてしまう「DBaaS（サービスとしてのデータベース）」とでも呼ぶべき製品も多数出てきました。それらを活用したいところですが、社内で運用しているRDBMSをすぐにやめるわけにもいきません。 これらを保守するには、担当者は最低でもSQLは覚えておかなければならないのですが、教育コストが掛かります。そこで今回は「先輩社員がいなくても、SQLを知らなく
前から気になっていた Litestream を Cloud Run で使ってみたので、そのメモです。 Litestream とは？ サンプルコード 手順 動作確認してみる 制限事項 おまけ まとめ 参考 Litestream とは？ Litestream は、 SQLite のデータベースファイルを Amazon S3 や Google Cloud Storage などのオブジェクトストレージにリアルタイムでレプリケートすることができるオープンソースのツールです。 例えば通常 Cloud Run で DB エンジンとして SQLite を使用しようとしても、コンテナが破棄されると同時に毎回 SQLite のデータベースファイルも消えてしまうため、データを永続化することができません。 しかし Litestream を使用すれば、 SQLite のデータベースファイルをオブジェクトストレージに
DHH氏によるコンテナデプロイ自動化ツール「Kamal 1.0」正式リリース。ベアメタルや仮想マシンに自動デプロイ、ゼロダウンタイムのアプリ更新も可能
DHH氏によるコンテナデプロイ自動化ツール「Kamal 1.0」正式リリース。ベアメタルや仮想マシンに自動デプロイ、ゼロダウンタイムのアプリ更新も可能 Ruby on Railsの作者として知られるDavid Heinemeier Hasson（DHH）氏は、Dockerコンテナに対応したアプリケーションのデプロイ自動化ツール「Kamal 1.0」をリリースしました。 Kamalはアプリケーション（群）の構成とデプロイ先のサーバ（群）のIPアドレスなどの基本的な情報を設定すると、あとは仮想マシンやベアメタルサーバ、クラウドのサーバインスタンスなどにDocker環境の構築からアプリのデプロイ、トラフィックの切り替えまでを自動的に行ってくれる、デプロイ自動化ツールです。 Kamal 1.0 has shipped. Deploy your web apps anywhere from bare
Azure OpenAI Serviceについての日本語記事のまとめです。主に公式ドキュメント以外のブログやZenn/Qiitaの記事をまとめています。ボリュームが多いので、目次から気になる項目を選択してご覧ください。 ※長く使える知見のまとめにしたかったので一過性のニュース的な記事や内容が重複している機能紹介記事などは意図的に掲載していません。 この記事はGitHubで管理されています。まとめへの追加修正はプルリクエストまたはIssuesでお気軽にお寄せください！ また、以前に本記事をご覧いただき、そこからの差分を知りたい場合はGitHubのHistoryも併せてご覧いただけると把握しやすいかと思います。 概要 まずはここから Azure OpenAI Service を使い始める Azure OpenAI Serviceの概要から実際のリソースデプロイ、プレイグラウンドとAPIでの呼び
Blueskyのフォローお願いします！ 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
はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの栁澤（@i_125）です。私はZOZOのデータ基盤におけるデータガバナンス強化を実現するために、Analytics Engineerとして複数の部門を跨ぐプロジェクトチームに参加しています。本記事ではZOZOにおけるデータガバナンス上の課題と、その課題の解決策の1つとしてdbtを導入した話をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 課題 データマートの乱立 集計定義のばらつき 依存関係の洗い出しが困難 データモデリングツールの比較検討 データ変換に関する要件 データモデリングツールの選定 レイヤリングによる責務の分離 実装方針 今後の展望 dbtモデルを開発する上で工夫したこと 環境の分離 背景 工夫したこと ダミーデータセットの生成 背景 工夫したこと SQLFluffを使ったフォーマット統一 依存モデルを含むテスト dbt Doc
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