【Azure App Service | Node.js】GitHub Actions を利用して継続デプロイしてみよう【 トラブルガイド付】
【Azure App Service | Node.js】GitHub Actions を利用して継続デプロイしてみよう【 トラブルガイド付】 | fwywd（フュード）powered by キカガク
【Azure App Service | Node.js】GitHub Actions を利用して継続デプロイしてみよう【 トラブルガイド付】
資料生成AI「Napkin」でデカめの資料を作ってみたので知見を共有する
1.1.2 SREの目標と価値 SREの目標は、システムの信頼性を向上させることですが、それは単にシステムのダウンタイムを減らすことだけを意味するわけではありません。ユーザーがサービスを快適に利用できるよう、パフォーマンス、可用性、セキュリティ、スケーラビリティなど、様々な側面からシステムの信頼性を高めることを目指します。 SREの導入によって、以下のような価値がもたらされます。 システムの安定稼働と信頼性向上 運用コストの削減 開発スピードの向上 組織全体の信頼性向上 1.2 SREの原則 SREを実践する上で重要な原則をいくつか紹介します。これらの原則は、GoogleのSREチームが長年の経験から得た教訓に基づいており、SREを実践する上で指針となるものです。 1.2.1 モニタリングと可観測性 SREでは、システムの状態を常に把握し、問題が発生した場合には迅速に検知できるように、モニ
なぜクラウドサービスで Web コンソールを提供するのか
Web Developer Conference 2024 にて行ったセッションの資料です。
社内で Dify ハッカソンを開催しました！ - Algomatic Tech Blog
はじめに はじめまして、Data Scientist の山内（@jof_5）です。 本記事では、先日、社内で開催した Dify ハッカソンの様子について紹介します。 はじめに Dify ハッカソン実施の背景 開発したLLMアプリケーションのご紹介 1. クラウドサービス見積もりくん 2. Sales Lead Generator 3. その他 Dify ハッカソンを通じて得た学び 最後に Dify ハッカソン実施の背景 先日、LLM アプリケーションをノーコードで開発できる Dify という新しいツールが登場し、LLM アプリケーション開発を大幅に簡素化できると話題になっていました。 dify.ai 社内でも話題に上がっており、Dify の実用性について興味深い議論が巻き起こりました。「本当に使いやすいのか？」「どこまでの機能が実装可能か？」「実際の開発現場でどの程度有用か？」といった疑問
NATゲートウェイの通信内容を調査して対策し、コストを約60％削減した話 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。WEARバックエンド部SREブロックの春日です。普段はWEARというサービスのSREとして開発・運用に携わっています。本記事では、約60％のコスト削減に成功したNATゲートウェイの通信内容の調査方法と通信量の削減方法についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 コストの把握 NATゲートウェイの通信内容の把握 CloudWatchメトリクスでの確認 VPCフローログでの確認 リゾルバーでのクエリログでの確認 調査結果をもとにNATゲートウェイ経由での通信量を削減する AWSサービスとの通信 Datadogとの通信 WEARのAPIとの通信 ECRパブリックリポジトリとの通信 結果 まとめ 背景 ZOZOではより効果的な成長を目指してコストの最適化を進めています。コストの増大はサービスの拡大を鈍化させる原因となるため、常に最適な状態に保つことが必要です。WEARで
給付支援サービス | デジタル庁 ウェブサービス・アプリケーション
住民の方への迅速・効率的な給付の実現を支援するウェブサービスです。
絶対に失敗しないDifyデプロイの手順、AWS Lightsail編｜Sangmin Ahn
こんにちは、Choimirai Schoolのサンミンです。 【重要なアップデート】 （2024.05.23）HTTPS設定の手順を追加 0 はじめにDify 101の参加者からよく聞く質問が、Difyを本番環境でデプロイする際、どんな手順がいいですか？です。 Dify 101の参加者からよく聞くのが本番環境としてどのクラウドサービスがいいですか？という質問。複数のオプションがある中でお勧めしたいのは「AWSのLightsail」⛵️。Difyは、2GBのメモリと2vCPUsのインスタンスでも十分足りる👏↓。しかも、3ヶ月間は無料で使えるのでまだの方はぜひ試してほしい✨。 https://t.co/ACc4EQtEjP pic.twitter.com/0bW6ivKQMd — sangmin.eth @ChoimiraiSchool (@gijigae) April 20, 2024
Microsoft 生成AI活用事例と評価方法について
生成AIの旅は続く 人工知能 機械学習 深層 学習 生成 AI 1956 人工知能 人間の知能を複製または超えることができるインテリジェントな機械の作成を 目指すコンピューターサイエンスの分野。 1997 機械学習 機械が既存のデータから学習し、そのデータを改善して意思決定や予測を行 うことを可能にするAIのサブセット。 2012 ディープラーニング ニューラルネットワークの層を使用してデータを処理し、決定。 2021 ジェネレーティブAI プロンプトまたは既存のデータに基づいて、新しい文字、視覚、および聴覚の コンテンツを作成します。 Microsoft と OpenAI のパートナーシップ Ensure that artificial general intelligence (AGI) benefits humanity 汎用人工知能(AGI)が人類に利益をもた らすようにする Em
情報整理の決定版「NotebookLM」が最高すぎる。こういうのがほしかったのよ！！ (1/7)
最新のアプリやサービスのニュースを書くのが仕事の筆者にとって情報の整理は永遠の課題だ。 もちろん書くことを仕事にしている人に限らず、氾濫する大量の情報を必要な時に取り出して利用したいという欲求は多くの人が持っているはずだ。 以前は手書きノートやファイルのような紙媒体に保存していた情報も、時代とともに完全にデジタルに移行し、Evernote、Microsoft OneNote、Notionといったメモを作成することに特化したクラウドアプリを利用している人も多いだろう。 筆者はおそらく普通の人よりは多くのサービスに触れているはずだが、どれも帯に短したすきに長しに感じてしまい、複数のメモアプリに情報が散乱してしまっているのが実情だ。 そこで6月6日に日本でも提供が開始されたグーグルの「NotebookLM」だ。 「AI駆動型のリサーチ、執筆アシスタント」と説明されているように、参照文献（ソース）
DifyをAmazon Lightsailで動かす - Qiita
DifyをAmazon Lightsailで動かす DifyをLightsailで動かす方法です。絶対に失敗しないDifyデプロイの手順、AWS Lightsail編で紹介されているままですが、起動スクリプトを貼り付けるだけでDifyまで起動するようにしているため、必要な操作はLightsailの初期設定のみです。 ⚠️ 本手順を実行すると、インターネット上に公開された状態でDifyサービスが動作します。別途、Lightsail のファイアウォールでインスタンストラフィックを制御するなどを参考に、アクセス元を制限するなどのセキュリティは適切に設定してください。また、本手順のみでは平文での通信となるため、あくまで動作確認用としてご利用ください。 Lightsailインスタンスを作成する Amazon Lightsailにて以下のようにインスタンスを作成します。インスタンスのサイズは2GBのも
2ヶ月（※）でAWS認定12冠したので攻略法を語ります - Qiita
AWS認定 is 何？ 人気のクラウドサービス「アマゾンウェブサービス」が提供している認定資格試験です。パソコンで実施するタイプの選択式テストとなります。 時流に応じて資格数は増減しています。だいたい10件ちょいです。 2023年度：12資格 2024年度：10資格（→また12に増える予定） 何をやったの？ 昨年末、急に思い立って認定資格を2ヶ月でコンプ（全冠）しました。 すいません、ちょっと盛りました。登竜門の「SAA（ソリューションアーキテクト アソシエイト）」だけは3年前に取っていました。 残りは週に1〜2件のペースで取得していたことになります。 資格に挑戦した理由は？ 実は私、「資格を取ること」にあまり価値を感じていませんでした。 勉強に多くの時間を使う必要があり、他のことができなくなる 机上学習やるならハンズオンに時間を割く方が実務に活きやすい 数が多すぎて、全冠なんて自分とは別
これからはじめる Azure の基礎知識 | 外道父の匠
まいど AWS の犬が、少々 Azure に触れてみましたので、絵は描かずに基礎知識の整理と共有だけしていきたいと思います。 全然ド素人な状態なので、なにかしら間違ってたり不足していると思われますが、同じようにイチから調べる人の足がかりにでもなれば、くらいの質感で進めていきます。 はじめに 今のところ少々用事があっただけなので、これから Azure を掘り下げるぞとか、Azure の犬になるぞ、とかは考えていなく一発ネタで終わる可能性が高いです。雑なメモをブログに起こして、いったんの区切りとする個人的な清書のため、詳しくはちゃんとリンク先のドキュメントなどを読んでくださいませ。 さて、AWS に似たパブリッククラウドはいくつもあり、Azure もその１つです。公式ドキュメントに何箇所も AWS との比較が出てくるくらいには、Azure も AWS を意識しています。 例）AWS サービスと
GPT-4oがどれぐらい早くなったのかコールセンターに導入して試してみた話 - APC 技術ブログ
gpt-4o はじめに こんにちは、ACS事業部の佐竹です。 今回のMicrosoft Buildで発表されたGPT-4oについて、どの程度レスポンスが良くなったか是非触ってみたく、今回の記事を書くことにしました。 1.1.5.Azure OpenAI Serviceの主なAIの進化 news.microsoft.com 以前、Azure Communication ServiceとAzure OpenAI Serviceを使って、コールセンターを作ってみたのですが、そこにGPT-4oを組み込む形でGPT-4-32kとの速度比較を行いました。 techblog.ap-com.co.jp 上記の記事はハンズオン形式で記載しておりますので、お手隙の際に是非手を動かしていただけますと幸いです。 概要 全体アーキテクチャは以下のようになります。 アーキテクチャ図 全体の流れは以下の通りです。 ユー
マイナカード画像など15万人分情報漏えいの労務クラウド、流出発表後に6社がサービス解約 ARRの5％強
WSTは3月29日、労務管理クラウドサービス「WelcomeHR」について、サーバの設定ミスによりユーザー情報が外部から閲覧可能な状態になっていたと発表。16万2830人分の情報が閲覧可能で、うち15万4650人分の情報が実際に第三者にダウンロードされたという。閲覧可能だった情報の中には、氏名や住所などの個人情報に加え、マイナンバーカードや運転免許証などの画像も含まれていた。 関連記事 「カオナビに漏えいの事実なし」 子会社のサービス「WelcomeHR」から個人情報15万人分漏えいでカオナビ社が説明 子会社のワークスタイルテックが手掛ける労務管理クラウド「WelcomeHR」で、ユーザー情報16万人分近くが外部から閲覧可能になっており、うち15万人分近くが実際に第三者にダウンロードされた件を巡り、親会社のカオナビは、自社のタレントマネジメントサービス「カオナビ」には影響がなかった旨を発表
【サービス名変更のお知らせ】「Scrapbox」は「Helpfeel Cosense（ヘルプフィール コセンス）」に変わります
【サービス名変更のお知らせ】「Scrapbox」は「Helpfeel Cosense（ヘルプフィール コセンス）」に変わりますナレッジはみんなで作り上げる時代へ。組織が変わるナレッジイネーブルメントツール 株式会社Helpfeel（ヘルプフィール、京都府京都市、代表取締役/CEO：洛西 一周、以下「当社」）は、ナレッジ共有サービス「Scrapbox」の名称を、本日より「Helpfeel Cosense（ヘルプフィール コセンス）」に変更したことをお知らせいたします。 サービス名の変更を機に「Helpfeel Cosense（コセンス）」は、個人の暗黙知を組織のナレッジとして共有資産にしていく文化を日本に根付かせることで、組織の新たな価値創造への貢献を目指してまいります。 ◾️サービス名変更の背景 「Scrapbox」は、手軽に知識をアウトプットできるドキュメント共有サービスです。サービスを
基本概念から理解するAzure AI Search - Azure OpenAI Serviceとの連携まで - 電通総研 テックブログ
こんにちは。XI 本部AIトランスフォーメーションセンター所属の山田です。 先日、部内の勉強会でAzure AI Searchについて紹介したので、テックブログでもその内容を紹介したいと思います。 Azure AI Searchとは？ Azure AI Searchに保存されるデータに関する用語と概念 Azure AI Searchのスケーラビリティに関する用語と概念 Azure AI Searchでサポートされる検索の仕組み 全文検索について Azure AI Searchのアナライザー ベクトル検索について ベクトルの近傍検索アルゴリズム ハイブリッド検索 検索インデックスのスキーマ設計 検索インデックスにドキュメントを追加する方法 Pushモデル Pushモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 Pullモデル Pullモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 インデクサーの計算リソ
生成AIで瞬時に大量の絵型生成 通販大手スクロールの生成AIサービスが爆走中のワケ - WWDJAPAN
東証プライムの通販大手スクロール子会社のスクロールインターナショナルは、生成AIを使ったアパレルデザイン生成サービス「ライトチェーン（LIGHTCHAIN）」が、ユーザーを急拡大している。自社のデザイナー・パタンナーでも簡単に使えるよう使い勝手を磨きながら、技術は中国有数のベンチャー企業と組んだ。繊維商社やOEM会社、アパレル企業、小売チェーンなどをターゲットに、数年内にスタンダートなサービスへと普及させる。 「ライトチェーン」は、デザイン生成やスタイル変更、生地・柄変更、ディテール変更、ボタンやレースなどの副資材の追加・変更が数クリックでできるサービス。ユーザーは自社のアーカイブ写真データを読み込ませることで、AIに特徴を覚えさせ、生成したいアイテムの写真などを読み込ませることで、上記のようなデザイン生成や変更を数クリックでできるようになる。月々の使用料を支払い、ブラウザ上でログインして
静的ホスティングサービスの仕組みと使いどころ。そのメリットや使用の注意点も解説
執筆 山内 直 有限会社 WINGSプロジェクトが運営する、テクニカル執筆コミュニティ（代表 山田祥寛）に所属するテクニカルライター。出版社を経てフリーランスとして独立。ライター、エディター、デベロッパー、講師業に従事。屋号は「たまデジ。」。著書に『Bootstrap 5 フロントエンド開発の教科書』、『作って学べるHTML＋JavaScriptの基本』など。 監修 山田 祥寛 静岡県榛原町生まれ。一橋大学経済学部卒業後、NECにてシステム企画業務に携わるが、2003年4月に念願かなってフリーライターに転身。Microsoft MVP for Visual Studio and Development Technologies。執筆コミュニティ「WINGSプロジェクト」代表。 主な著書に「独習」シリーズ、「これからはじめるReact実践入門」、「改訂3版 JavaScript本格入門」他、
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