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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? なんだろう、嘘つくのやめてもらっていいですか？ 大学も技術者認定機関も、いつまで古いまたは間違ったシェルとカーネルの概念を説明し続けるのでしょうか？ シェルはカーネルの言葉をユーザーの言葉に翻訳したり、出力結果をユーザーに中継したり、カーネルを防御したりする層ではありません。指定したコマンドを実行するだけのプログラムです。勉強中の学生か代理執筆業者が適当な文献を調べて書いたとしか思えません。そして他人の説明を自分の言葉に置き換えるのが上手い人がおかしな説明をさらに広めています。個人サイトやオンライン学習サイト程度であれば適当なことを書い
TSKaigi資料まとめ
非常に学びが多く、刺激的な時間でした。…が、あまりに内容が濃く、逆に記憶に残らない！ そんな自分のために、登壇者の方が公開してくださっている資料をまとめました。 もともとは完全に自分用のメモなのですが、「こんなの欲しかった」と思ってくださる方がいればと思い、共有してみます。 内容に誤りや抜けがあれば、ぜひコメントなどでご指摘いただけると嬉しいです。修正していきます！ ※本記事では、TSKaigi 2025の各登壇者が公開されている資料・概要を引用・紹介しています。 ※引用元・登壇者情報は公式サイトおよび各スライド共有サービスからのリンクに基づいています。 ※内容の正確性については各登壇資料をご確認ください。 2025/05/23 Room: トグル 招待講演 The New Powerful ESLint Config with Type Safety Introduction to th
達人出版会
知識ゼロからノーコードではじめる Studio Webサイト制作入門 gaz 徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和7年度 株式会社わくわくスタディワールド 瀬戸美月 徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応 第2版 小縣 信也, 斉藤 翔汰, 森田 大樹, 田澤 賢, 小宮 寛季, 野口 敏久, 山田 弦太朗, 安… Proxmox VEサーバー仮想化 導入実践ガイド エンタープライズシステムをOSSベースで構築 青山 尚暉, 海野 航, 大石 大輔, 工藤 真臣, 殿貝 大樹, 野口 敏久 1週間でLPICの基礎が学べる本 第4版 中島 能和 Windowsで作る侵入検知システム 自作IDS/IPSで学ぶ実践セキュリティ dora シリコンに導入されたドーパントの物理 公益社団法人 応用物理学会 半導体分野将来基金委員会 Pythonを使った数値計算入
[Hacker News discussion, LinkedIn discussion, Twitter thread] Update: My upcoming book, AI Engineering (late 2024/early 2025) will cover building aplications with foundation models in depth. A question that I’ve been asked a lot recently is how large language models (LLMs) will change machine learning workflows. After working with several companies who are working with LLM applications and persona
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
生成AIを活用したシステム開発の現状と展望
Copyright (c) The Japan Research Institute, Limited 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて - 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 2024年09月30日 <本資料に関するお問い合わせ> 伊藤蓮(ito.ren@jri.co.jp) 近藤浩史(kondo.hirofumi@jri.co.jp) 本資料は、作成日時点で弊社が一般に信頼できると思われる資料に基づいて作成されたものですが、情報の正確性・完全性を弊社で保証するもので はありません。また、本資料の情報の内容は、経済情勢等の変化により変更されることがありますので、ご了承ください。本資料の情報に起因して閲覧者 及び第三者に損害が発生した場合でも、執筆者、執筆取材先及び弊社は一切責任を負わないものとします。本資料の著作権は株式会社日
2. 機械学習・AIチートシート まずは機械学習やAI開発に関わるチートシートからです！ Machine Learning Cheat Sheet | DataCamp 主要な機械学習アルゴリズム、その利点と欠点、および使用ケースをガイドするものです。初心者からエキスパートまで、誰でも役立つリソースです。 機械学習アルゴリズム チートシート MicrosoftのAzureが提供している機械学習アルゴリズムに関するチートシートです。 TensorFlow Cheat Sheet https://zerotomastery.io/cheatsheets/tensorflow-cheat-sheet/ 機械学習と人工知能のためのオープンソースライブラリ、TensorFlowのチートシートです。基本的な概念やベストプラクティスがまとめられています。 （メールアドレスでサブスクライブするとPDFがダ
I left OpenAI three weeks ago. I had joined the company back in May 2024. I wanted to share my reflections because there's a lot of smoke and noise around what OpenAI is doing, but not a lot of first-hand accounts of what the culture of working there actually feels like. Nabeel Qureshi has an amazing post called Reflections on Palantir, where he ruminates on what made Palantir special. I wanted to
サーバレスにおけるRustについて - NTT docomo Business Engineers' Blog
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2023 22日目の記事です。 はじめに こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。普段は、クラウド・ハイブリッドクラウド・エッジデバイスなどを利用したAI/MLシステムに関する業務に従事しています。 本記事は、各クラウドベンダーのサーバレスにおけるプログラミング言語Rustについて調査・比較した結果を紹介します。 まず初めにサーバレスでRustを利用するメリットをエネルギー効率の観点から説明し、次に各クラウドベンダーの関連記事をピックアップします。 さらに、それぞれのクラウドでRustを使ったサーバレスアプリの代表的な作成方法を紹介して比較します。 Rustのエネルギー効率 Rustは、次の公式ページでも宣伝している通りパフォーマンスを強くアピールしています。 Rustは非常に高速でメモリ効率が高く
awesome-scalability
The Patterns of Scalable, Reliable, and Performant Large-Scale Systems View the Project on GitHub View On GitHub An updated and organized reading list for illustrating the patterns of scalable, reliable, and performant large-scale systems. Concepts are explained in the articles of prominent engineers and credible references. Case studies are taken from battle-tested systems that serve millions to
There are millions of GitHub repos and filtering them is an insane amount of work. It takes a huge time, effort, and a lot more. We have done this for you. In this article, we’ll share a curated list of 100+ widely-known, recommended, and most popular repositories and open source GitHub projects for Machine Learning and Deep Learning. So without further ado, Let’s see all the hubs created by exper
缶つぶし機とソフトウェア移行技術 - Refactoring to Rust の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに ——あるいは、「知っている」と「理解している」の間 Rustのことは、知っていた。学習もしていた。実務でも使っていた。 でも、それは知っているつもりだった。 知ってるつもり 無知の科学 (ハヤカワ文庫NF) 作者:スティーブン スローマン,フィリップ ファーンバック早川書房Amazon 日々Rustで開発し、BoxとRcとArcを使い分け、tokio::spawnでタスクを生成し、?演算子を当たり前のように書いている。FFI？PyO3使えばいいでしょ。WebAssembly？wasm-bindgenがあるじゃない。技術的には、確かに「使える」レベルにはあった。 でも、心のどこかで感じていた違和感があった。 オートバイのエンジンを分解できる人と、エンジンが動く原理を理解している人は違う。コードが動くことと、なぜそう書くべきかを理解することも違う。私は前者だった。メカニックではあった
AWS Certified Data Engineer - Associate(DEA)の学習方法 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS Certified Data Engineer - Associate」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL SAP DOP SCS ANS MLS SAA DVA SOA DEA MLA AIF CLF 「AWS Certified Data Engineer - Associate(DEA)」とは 「AWS Certified Data Engineer - Associate(DEA)」は、AWSクラウド環境下でデータパイプラインの設計、構築、運用、モ
AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)の学習方法とマシンラーニング・ディープラーニングの基礎知識が学べる学習リソースの紹介 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL SAP DOP SCS ANS MLS SAA DVA SOA DEA MLA AIF CLF 「AWS 認定 機械学習 – 専門知識」とは 「AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)」は一言で言えばAWSクラウドを活用し
Patterns for Building LLM-based Systems & Products [ llm engineering production 🔥 ] · 66 min read Discussions on HackerNews, Twitter, and LinkedIn “There is a large class of problems that are easy to imagine and build demos for, but extremely hard to make products out of. For example, self-driving: It’s easy to demo a car self-driving around a block, but making it into a product takes a decade.”
Toggle dark mode I may be late to the party, but LangGraph lets you build complex workflow architectures and codify them as powerful automations. Also LLMs, if you want. But you don’t have to! LLM Architecture I always liked the idea of “flow-based” programming. PureData, DaVinci Resolve, Node Red... they all appeal to me. I also always liked the idea of running LLMs locally, rather than spending
Announcing Dapr v1.0
By Dapr project maintainers | Wednesday, February 17, 2021 Today we are excited to announce the v1.0 release of the Distributed Application Runtime (Dapr), which has achieved the stability and enterprise readiness to be designated production ready. Dapr is an open source, portable, event-driven runtime that makes it easy for developers to build resilient, microservice, stateless and stateful appli
Let’s unpack why microservices often backfire early on, where they genuinely help, and how to structure your startup’s systems for speed and survival. Monoliths Are Not the EnemyIf you’re building some SaaS product, even a simple SQL database wrapper eventually may bring a lot of internal complexity in the way your business logic works; additionally, you can get to various integrations and backgro
Llama 3.1 の新機能と使い方｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Llama 3.1 - 405B, 70B & 8B with multilinguality and long context 1. Llama 3.1 の新機能「Llama 3.1」の新機能は、次のとおりです。 ・128Kトークンの大きなコンテキスト長 (元は8K) ・多言語 ・ツールの使用 ・4,050億パラメータの非常に大きな高密度モデル ・より寛容なライセンス 8B、70B、405Bの3つのサイズがあり、それぞれにベースモデルと指示モデルがあります。128Kトークンのコンテキスト長と、英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語を含む8つの言語をサポートしています。「Llama 3.1」は、より長いコンテキストに役立つ効率的な表現である「Grouped-Query Attention」(
The Architecture of a Modern Startup | by Dmitry Kruglov | Nov, 2022 | Better Programming
workflow — all images by authorThe Tech side of startups can sometimes be very fluid and contain a lot of unknowns. What tech stack to use? Which components might be overkill for now but worth keeping an eye on in the future? How to balance the pace of business features development while keeping the quality bar high enough to have a maintainable codebase? Here I want to share our experience buildi
Amazon Bedrock now provides access to Meta’s Llama 2 Chat 13B model | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon Bedrock now provides access to Meta’s Llama 2 Chat 13B model Update: November 29, 2023 — Today, we’re adding the Llama 2 70B model in Amazon Bedrock, in addition to the already available Llama 2 13B model. As its name implies, the Llama 2 70B model has been trained on larger datasets than the Llama 2 13B model. If you’re wondering when to use which model, consider using Llama
This is a guest post from Michael Kennedy, the founder of Talk Python and a PSF Fellow. Welcome to the highlights, trends, and key actions from the eighth annual Python Developers Survey. This survey is conducted as a collaborative effort between the Python Software Foundation and JetBrains’ PyCharm team. My name is Michael Kennedy, and I’ve analyzed the more than 30,000 responses to the survey an
Where Programming, Ops, AI, and the Cloud are Headed in 2021
In this report, we look at the data generated by the O’Reilly online learning platform to discern trends in the technology industry—trends technology leaders need to follow. But what are “trends”? All too often, trends degenerate into horse races over languages and platforms. Look at all the angst heating up social media when TIOBE or RedMonk releases their reports on language rankings. Those repo
戦略ファーム時代に読んだ700冊程度の本をまとめています*随時更新 戦略ファーム時代に読んだ700冊程度の本をまとめています I. 戦略 企業参謀 https://amzn.to/44iKVxM 当初、いまいち戦略というものが掴めきれず迷子になっていた時に「大前研一はこれだけ読め」と教わった本。大量に出ている他の大前本を読まなくて済むのが見過ごせない大きな価値 戦略サファリ 第2版 https://amzn.to/3csZg0t 経営戦略の本を読み漁るも、実プロジェクトの方が全くもって学びになるという普通の感想をもち、俯瞰での戦略論を求めるようになる。いやあ懐かしい 企業戦略論【上】基本編 競争優位の構築と持続 Jay Barney https://amzn.to/3dJjVxB 任天堂の戦略の妙に気が付きはじめ、ベースか似通ったものはないだろうかと思うようになった時にJay Barney
TSKaigi2025の発表資料まとめ
発表者の X から引っ張ってきました。 間違いなどあればコメントで教えてください。 順番や発表タイトルは以下コードを参考にしています。 静的解析で実現したいことから逆算して学ぶTypeScript Compiler checker.tsに対して真剣に向き合う NOT_FOUND SignalとObservable―新たなデータモデルを解きほぐす AWS LambdaをTypeScriptで動かして分かった、Node.jsのTypeScriptサポートの利点と課題 Valibot Schema Driven UI - ノーコードWebサイトビルダーを実装してみよう！ 高度な型付け、どう教える？ スキーマと型で拓く Full-Stack TypeScript TypeScriptとは何であって何でなく、誰のもので、どこへ向かうのか 堅牢なデザインシステムをつくるためのTypeScript活用
こんにちは！チームラボフロントエンド班所属の志田と宇根です！ 2025 年 5 月 23-24 日、東京都 ベルサール神田にて開催された「TSKaigi 2025」に現地参加してきました。 そして今回チームラボフロントエンド班からも LT 登壇者が選ばれています！ 本記事は 2 日間の現地参加レポートとなります。 オンラインで参加されていた方や TSKaigi がどんなイベントか気になる方はぜひご覧ください。 また記事の最後に公開されている資料を可能な限りまとめていますので、気になる方はご参照ください。 TSKaigi とは TSKaigi 2025 は、プログラミング言語 TypeScript をテーマとした技術カンファレンスで、業界の最新動向や技術トレンドを学ぶことができました。 なんと、TSKaigi は名前に TypeScript（TS）が含まれるカンファレンスの中では世界最大の規
The Best GPUs for Deep Learning in 2023 — An In-depth Analysis
Deep learning is a field with intense computational requirements, and your choice of GPU will fundamentally determine your deep learning experience. But what features are important if you want to buy a new GPU? GPU RAM, cores, tensor cores, caches? How to make a cost-efficient choice? This blog post will delve into these questions, tackle common misconceptions, give you an intuitive understanding
エンジニアのためのMCP勉強会#1『MCPを活用した検索システムの作り方』というテーマで登壇しました #catalks | DevelopersIO
最近注目を集めている MCP(Model Completion Protocol) について、AWSドキュメントの検索という親しみを持ちやすいサンプルが公開されていたので、AWSとドキュメント検索という個人的に親しみをもてるキーワードを切り口に、MCPで検索するのはどういうことなのか、触ってみる機会がありました。 その結果について、弊社イベントのClassmethod AI Talks #21 『エンジニアのためのMCP勉強会 #1』で『MCPを活用した検索システムの作り方』というテーマで発表しましたので、発表内容を簡単に共有します。 登壇資料 スライド 動画 AWS MCP Serversとは AWS MCP Serversは、AWSのベストプラクティスをMCPサーバーとして提供するものです。2024年4月1日頃にGitHub上で公開され、同時に紹介ブログも公開されました。 GitHub
Technology Trends for 2024
This has been a strange year. While we like to talk about how fast technology moves, internet time, and all that, in reality the last major new idea in software architecture was microservices, which dates to roughly 2015. Before that, cloud computing itself took off in roughly 2010 (AWS was founded in 2006); and Agile goes back to 2000 (the Agile Manifesto dates back to 2001, Extreme Programming t
Google Cloud latest news and announcements | Google Cloud Blog
Try Gemini 2.5Our most intelligent model is now available on Vertex AI Try now Want to know the latest from Google Cloud? Find it here in one handy location. Check back regularly for our newest updates, announcements, resources, events, learning opportunities, and more. Tip: Not sure where to find what you’re looking for on the Google Cloud blog? Start here: Google Cloud blog 101: Full list of top
Software engineering with LLMs in 2025: reality check
Hi – this is Gergely with the monthly, free issue of the Pragmatic Engineer Newsletter. In every issue, I cover challenges at Big Tech and startups through the lens of engineering managers and senior engineers. If you’ve been forwarded this email, you can subscribe here. Two weeks ago, I gave a keynote at LDX3 in London, “Software engineering with GenAI.” During the weeks prior, I talked with soft
Deploy fast.ai-trained PyTorch model in TorchServe and host in Amazon SageMaker inference endpoint | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Deploy fast.ai-trained PyTorch model in TorchServe and host in Amazon SageMaker inference endpoint Over the past few years, fast.ai has become one of the most cutting-edge, open source, deep learning frameworks and the go-to choice for many machine learning use cases based on PyTorch. It has not only democratized deep learning and made it approachable to general audiences, but
MLOps roadmap 2024
The MLOps engineer role is different from an ML engineer role. Even though the role varies from company to company, in general, ML engineers focus more on bringing individual projects to production, while MLOps engineers work more on building a platform that is used by machine learning engineers and data scientists. To build such platforms, lots of different skills are required. Here is a roadmap
An AI-native software engineer is one who deeply integrates AI into their daily workflow, treating it as a partner to amplify their abilities. This requires a fundamental mindset shift. Instead of thinking “AI might replace me” an AI-native engineer asks for every task: “Could AI help me do this faster, better, or differently?”. The mindset is optimistic and proactive - you see AI as a multiplier
IDEs CLion DataGrip DataSpell Fleet GoLand IntelliJ IDEA PhpStorm PyCharm RustRover Rider RubyMine WebStorm Plugins & Services Big Data Tools Code With Me JetBrains Platform Scala Toolbox App Writerside JetBrains AI Grazie Junie JetBrains for Data Kineto Team Tools Datalore Space TeamCity Upsource YouTrack Hub Qodana CodeCanvas .NET & Visual Studio .NET Tools ReSharper C++ Languages & Frameworks K
This isn’t another AI-generated blog post about generic security practices. It contains detailed instructions on protecting Node.js applications from supply-chain attacks and describes best practices for security in any programming language. According to the GitHub report, The state of open source and rise of AI in 2023, JavaScript and TypeScript are the #1 and #3 most popular languages hosted on
Expert used ChatGPT-4o to create a replica of his passport in just 5 minutes bypassing KYC
SECURITY AFFAIRS MALWARE NEWSLETTER ROUND 41 | Security Affairs newsletter Round 519 by Pierluigi Paganini – INTERNATIONAL EDITION | China admitted its role in Volt Typhoon cyberattacks on U.S. infrastructure | Symbolic Link trick lets attackers bypass FortiGate patches, Fortinet warns | Attackers are exploiting recently disclosed OttoKit WordPress plugin flaw | Laboratory Services Cooperative dat
週刊Railsウォッチ: Ruby 3.2のData#initializeの設計、ruby-openai gemほか（20230222後編）｜TechRacho by BPS株式会社
週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙏 TechRachoではRubyやRailsなどの最新情報記事を平日に公開しています。TechRacho記事をいち早くお読みになりたい方はTwitterにて@techrachoのフォローをお願いします。また、タグやカテゴリごとにRSSフィードを購読することもできます（例:週刊Railsウォッチタグ） お知らせ: 来週は週刊Railsウォッチに代えて通常記事を公開します🙇 🔗Ruby 🔗 Ruby 3.2のData#initializeにキーワード引数
Expert Generalists
As computer systems get more sophisticated we've seen a growing trend to value deep specialists. But we've found that our most effective colleagues have a skill in spanning many specialties. We are thus starting to explicitly recognize this as a first-class skill of “Expert Generalist”. We can identify the key characteristics of people with this skill - and thus recruit and promote based on it. We
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
初学者のための正しいシェルとカーネルの概念 ～ 大学も技術者認定機関も間違いだらけ - Qiita
Building LLM applications for production
2023年版！エンジニア必見のチートシート集 - Qiita
Reflections on OpenAI
100+ Best GitHub Repositories For Machine Learning
Patterns for Building LLM-based Systems & Products
LangGraph for complex workflows — surma.dev
Microservices Are a Tax Your Startup Probably Can’t Afford
The State of Python 2025 | The PyCharm Blog
Digital, digital and digital
TSKaigi 2025へ参加してきました & ほぼ全資料まとめ
The AI-Native Software Engineer
The state of Go | The GoLand Blog
Secure Node.js Applications from Supply Chain Attacks