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【2025年5月16日追記】 利用規約について、Cline社からの回答により適用範囲が明確となりました。 以下の記事も合わせてご覧ください。 blog.serverworks.co.jp 【2025年5月16日追記ここまで】 これまでClineに関するブログ記事をいくつか公開し紹介してきました。 今回、利用規約の変更に伴うユーザーデータの取り扱いについて懸念が生じたため、本記事ではClineの利用規約の中でも特に注意すべき点と、弊社の対応についてご説明します。 Cline利用規約の変更点とデータ収集のリスク Clineの利用規約 (https://cline.bot/tos 更新日: 2025年2月24日) を確認すると、ユーザーコンテンツの取り扱いに関する記述が変更されていることがわかります。特に注目すべきは、利用規約の3.2における以下の記述です。 You further grant,

はじめに製造・エネルギー事業部所属の八木です。 AWSコストの内訳で大きな割合を占めていた数百億オーダーのデータ（=Item）を保存しているDynamoDBのコストを削減する機会があり、その中で行った施策を春の入門祭り2025 にあわせて共有します。 前提テーブルのキャパシティモードはオンデマンドで利用しています1. テーブルを再作成してデータ削除コストを減らすDynamoDBのストレージ料金を削減するために、100億オーダーの過去データを削除することになりました。 DynamoDBのテーブルからデータを削除するには、DeleteItemを利用することになり、削除するデータごとに書き込みキャパシティユニット（WCU）を消費します。 DynamoDB の読み込みと書き込みのオペレーション - Amazon DynamoDBつまり、削除するデータ量に応じてコストが増加するため、大量のデータを削

2025年5月14日、Amazon Aurora で R8g 、RDS(Postgres, MySQL, MariaDB)は、R8g、M8g の リザーブドインスタンス(RI)の購入が可能になるアップデートがありました。 AWS マネージドコンソールを利用したAuroraの RIの購入画面の確認と、Aurora のRI価格について、 R8g、R7g、R6g インスタンスタイプ間で比較する機会がありましたので、その内容を紹介します RI購入画面 Aurora and RDS のダッシュボードより、リザーブドインスタンスの購入画面で、DBインスタンスの予約を試みました。 予約対象のDBインスタンスクラスとして、「r8g」の選択が可能になりました。 期間選択、R8gは「1年」のみ選択可能でした。 従来のインスタンス、r7g では「1年」、「3年」の選択が可能でした。 購入は実施していませんが、R

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ちょっと前に既存の AWS CDK プロジェクトに cdk-nag を導入してみようという話があって，導入前に個人的な検証環境に cdk-nag を導入して試してみた❗️cdk-nag は cfn_nag にインスパイアされていると README に書かれていて，AWS CDK プロジェクトでベストプラクティスに近付くような改善箇所を検出できる． github.com Infrastructure as Code, 3rd Edition 最近読んだ「Infrastructure as Code, 3rd Edition」では Chapter.17 Infrastructure Code Testing Strategy の「Offline Static Code Analysis（オフライン静的コード解析）」で以下のように cfn_nag が紹介されていた💡 Terraform’s H

本文の内容は、2025年5月12日に Alex Lawrence が投稿したブログ(https://sysdig.com/blog/up-and-running-with-stratoshark-in-5-minutes/)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 Stratosharkとは何ですか? Stratosharkは、Wiresharkの創設者Gerald CombsとFalcoの開発者Loris Degioanniによって開発されたツールで、Wiresharkの高度なネットワーク可視化機能をFalcoエコシステムを通じてクラウドにもたらします。Stratosharkは、Wiresharkのパケット解析機能とFalcoのランタイムセキュリティを組み合わせることで、トラブルシューティングの迅速化、確信を持ったインシデント対応、そしてクラウドネイティブな柔軟性を実現します

2025年5月15日、GitLabの最新バージョンとなるGitLab 18.0がリリースされた。 GitLab 18.0 released with GitLab Duo for Premium and Ultimate | GitLab 📣Announcing GitLab 18.0, including GitLab Duo for Premium and Ultimate! Let's dive into some of the exciting new features: pic.twitter.com/OeVLpmSo4A — 🦊 GitLab (@gitlab) May 15, 2025 GitLab 18.0の主な特徴や新機能は以下の通り。 GitLab PremiumとUltimateプランにGitLab Duoが追加 AIアシスタントGitLab DuoがGitLab

第4回の今回は、リバースエンジニアリングツール「Ghidra」とAIアプリ「Claude Desktop」をMCPで連携し、バイナリ解析を効率化する方法について解説します。 はじめに 「Ghidra」はNSA(アメリカ国家安全保障局)が開発したOSSのリバースエンジニアリングツールです。「リバースエンジニアリング」とはバイナリを解析し動作を明らかにする作業で、インシデントレスポンスの際のマルウェア解析やバイナリの脆弱性を見つける際などに行われます。 Ghidraは、商用ツールに負けないデコンパイラやデバッガなどの機能を搭載しており、広く利用されています。このGhidraと「Claude Desktop」をMCP(Model Context Protocol)を用いて繋ぐことで「リバースエンジニアリングを効率化できるのでは」と話題になっています。 今回は、GhidraとClaude Desk

開催概要 「Tidy First?―個人で実践する経験主義的ソフトウェア設計」を読みます 紙版でも電子書籍版でも構わないので、各自準備をお願いします この本を読む理由 XPの考案者であるKent Beckの新刊だからです 今回読むところ ix 「まえがき」から読みます 参加枠 会読枠 書籍をお持ちで、参加者の方とディスカッションしたい人はこちら ラジオ枠 ラジオ感覚で耳だけ参加したい方はこちら 「話すのはちょっと。。。」という方もいるかもしれないので、こちらから話を振ったりはしません もちろんDiscordなどへの書き込みはWelcomeですし、話したくなったらマイクONにして話してもらって構いません ※ 書籍の画面共有はしないので、書籍はお手元に準備いただく必要があります 開催場所 オンライン（DiscordにするかGoogle Meetにするか検討中です。遅くとも前日までに掲載します）

Linux Swap Table Code Shows The Potential For Huge Performance Gains Written by Michael Larabel in Linux Kernel on 15 May 2025 at 04:00 AM EDT. 36 Comments Following recent discussions by Linux kernel developers around integrating swap cache and swap maps functionality with the swap allocator, Swap Table was born. With Swap Tables the hope is for lower memory use, higher performance, dynamic swap

mysql-connector-python を使えば簡単なのですが、あえて mysqlclient を使う場合の話です。 まず、Pythonの公式DockerイメージはDebianベースになっていますが、Debianではデフォルトではapt-getでMySQLをインストールできません。 (Debian sid では MySQL が復活していますが、stableになるには時間がかかります) 代わりにmariadbのクライアントライブラリ(libmariadb)はインストールできるのですが、MariaDBはzstd圧縮に対応しておらず、そのせいかクライアントライブラリはzstd圧縮に対応しているもののDebian bookwormのパッケージには入っていないので使えません。 なので標準の apt-get だけでzstd圧縮を使う方法がありません。代わりにライブラリをインストールする必要があり

Tombi | New TOML Language Server ここしばらく Tombi と名付けた TOML の Language Server を Rust で開発しています。 TOML の Language Server として taplo が既に有名ですが、開発者のメンテナンス継続が困難になってしまってから、不完全な構文で保存すると一部のデータが欠損するようになったりと、利用するには難しいツールになっています。 Tombi は既に実際の開発で使える水準の Language Server に成長しました。 より多くの方に Tombi を利用してもらうため、何回かに分けて Tombi の小話を投稿していきます。 Tombi と言う名称 プロジェクト名を決めることは開発者の一つの楽しみです。 今回は TOML の Language Server と言う利用者が多いツールであることを念頭

レビュー精度：対象PRへの指摘のうち、正しかった指摘割合の平均 再現率：Devinの良い指摘を再現した割合 レビュー内容の精度やコストから、予想以上にDevinのレビュー精度を上回っていることがわかります。 また、レビューの速度についても、Devinと同等 / ほとんどの場合、Devinよりも高速でした。（ローカル環境がそのまま使えるため、環境セットアップの時間が省略されているのもポイントですね） 定量その2 サイクルタイム レビュー精度という数値のみを追いかけてしまうと、「指摘は鋭いがレスポンスが遅い」といった数値ハック・局所最適に陥るリスクがあります。 開発フロー全体の健全性 を測るために、2 つ目の軸としてサイクルタイム という健康指標を導入しています。これから組織で展開する際に、精度にのみ注目し他を見落とすことがないよう、合わせて指標を追っていきます。 計測には technuma

Linuxの生みの親として知られるLinus Torvalds氏が、半年間試していた「低プロファイル(薄型)の静かなキーボード」をやめて、再びメカニカルキーボード(Cherry社製の青軸スイッチ)に戻ったことを明らかにしました(The Register)。 同氏はLinuxカーネルメーリングリストで、Linux 6.15-rc6のアナウンスを行うと共に、「関係ないニュース」として以下のような文章を追加しています。 n unrelated news: I finally gave up on my attempt at using a quieter low-profile keyboard: I gave it half a year thinking I'd get used to it, but I'm back to the noisy clackety-clack of click

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米Google傘下のGoogle DeepMindは5月14日（現地時間）、AIが自らコンピュータの計算手順やアルゴリズムを発見し、さらに進化させる新しいAIエージェント「AlphaEvolve」を発表した。 AlphaEvolveの目的は、コンピュータサイエンスの基礎となるアルゴリズムや複雑な数学的課題に対する解法を、人間がゼロから開発するのではなく、AI自身が見つけ出し、最適化することにあるという。 このシステムの大まかな流れは、高速な「Gemini Flash」でアイデア候補を生成し、それを「Gemini Pro」が深く洞察して提案することで、アルゴリズムを実装するプログラムを生み出す。このプログラムを、AlphaEvolveに組み込まれた自動評価ツールが検証、実行、スコアリングすることで、アイデアを「進化」させていく。 AlphaEvolveは、既にGoogle内部で多岐にわたる成

「Linuxカーネル2.6解読室」（以降、旧版）出版後、Linuxには多くの機能が追加され、エンタープライズ領域をはじめとする様々な場所で使われるようになりました。 それに伴いコードが肥大かつ複雑化し、多くのエンジニアにとって解読不能なブラックボックスとなっています。 世界中のトップエンジニア達の傑作であるLinuxカーネルにメスを入れ、ブラックボックスをこじ開けて、時に好奇心の赴くままにカーネルの世界を解読する「新Linuxカーネル解読室」プロジェクト。 本稿では、ネットワーク機能のIPレイヤーの受信処理ついてカーネルv6.8のコードをベースに解説します。 はじめに 1. 概要 2. ルーティング処理 2.1 dst_entry構造体とルーティング処理 2.2 ルーティングテーブル(FIB: Forwarding Information Base)の検索処理 3. dst_entry構造

内容・目的 注意書き 使用したもの OpenAI Agents SDK (AI Agent) RMCP (MCP server) 人格の作成 1人目 2人目 動作とプロンプト アカウント作成 投稿 返信 その他 作成されたもの MCP serverを自作することについて Rustでビルドし配布できる LLMは使いこなしてくれない 今後の課題とアイデア まとめ Repository 内容・目的 最近流行りのMCP（Model Context Protocol）を使ったAIエージェントの機能を試して、何か面白いことができないかと考えていました。 普段よく使ってる Bluesky のAT Protocolと組み合わせたら、SNS上でAIが自分の友達として動くのでは？と考え、自作ライブラリを使用してMCPサーバーを作成し、AIエージェントにアカウントを運用させる実験をしてみました。 GPT-4はチ

Amazon Web Services ブログ 詳解: Amazon EKS Auto Mode この記事は Under the hood: Amazon EKS Auto Mode (記事公開日: 2025 年 3 月 31 日) を翻訳したものです。 この記事は、EKS シニアプロダクトマネージャーの Alex Kestner、EKS シニアソフトウェアエンジニアの Todd Neal、EKS シニアソフトウェア開発マネージャーの Neelendra Bhandari、プリンシパルスペシャリストソリューションアーキテクトの Sai Vennam が共同執筆しました。 re:Invent 2024 で、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) Auto Mode を発表しました。EKS Auto Mode は、すぐにワークロードをホスト

Try Gemini 2.5Our most intelligent model is now available on Vertex AI Try now ※この投稿は米国時間 2025 年 5 月 9 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 BigQuery では、検索クエリやルックアップ クエリの実行時に、無関係のファイルをあらかじめ除外することで、パフォーマンスを最適化しています。ただし、クエリ パフォーマンスをさらに最適化するために、検索インデックスに列情報を追加する必要があることもあります。Google はこのたび、インデックスに列情報を追加する新機能を発表しました。これにより、BigQuery において列内で検索対象データを見つけられるようになり、検索クエリの速度が向上し、費用の削減につながります。 BigQuery は、テーブルデータを 1

概要 ある程度大きな規模のWebシステム開発では，DockerやKubernetesなどのコンテナ仮想化技術を使ってクラウド上にシステムを構築することが主流です。クラウドサービスの普及により，現在のシステム開発では網羅的な低レイヤーのネットワーク知識は必ずしも必要とされません。しかし，複数のコンテナを連携させて想定どおりに動かしたいときや，コンテナとの通信で問題が発生して原因を調査するときには，ある程度のネットワークの知識が欠かせません。 本書は，DockerやKubernetesを利用する際に必要なネットワークの知識を解説します。コンテナネットワーク構築の実践を通じて，コンテナやホストがどのように連携して動いているのかを学べます。また，より柔軟で拡張性のあるネットワーク環境を構築するためのCNI（Container Network Interface）やサービスメッシュといった技術につい

こんにちは、新卒2年目になりました、伊藤です。 昨年は、Azure Static Web AppsでGoogle認証機能を持つアプリケーションを作成する方法を紹介しました。 https://tech-lab.sios.jp/archives/43562 今回は、既存のインフラでも利用されることの多いApache HTTP Webサーバを使い、Googleアカウントで認証できるWebサーバを構築する手順をご紹介します。 設定には、ApacheのOpenID Connect (OIDC)モジュールであるmod_auth_openidcを使用します。 Googleの認証プロバイダの設定 Google認証プロバイダの設定は、基本的に以前の記事（https://tech-lab.sios.jp/archives/43562）にある『Googleの認証プロバイダを設定する』セクションの手順に従ってくだ

Ubuntu Weekly Recipe 第862回「Aider」で⁠⁠、いつものターミナルからAIアシスタントを利用する ここ最近の技術トレンドと言えば、なんといってもAIでしょう。その中でもエンジニアにとって興味深いのは、AIによるプログラミングの支援ではないでしょうか。AIを使ったプログラミング支援ツールも、急速に普及しています。ソースコードホスティングサイトであるGitHubには、GitHub Copilotが用意されていますし、VS Codeの拡張機能であるClineや、VS Codeのフォークであり、AIによるコーディングを前提としたテキストエディタCursorも人気を集めています。本連載でも第860回で、Visual Studio CodeからローカルLLMを使用する方法を紹介しました。 しかし多くの人にとって必要なのは「AIによる支援」であって、「⁠AI機能を搭載したツール

MySQLのInnovation ReleaseとなるMySQL 9.2が2025年1月、MySQL 9.3が2025年4月にリリースされました。以前の記事の第233回 MySQL 9.0と9.1の新機能についてと同じように、今回もMySQL 9.2と9.3の中から気になる新機能や変更点を、いくつかピックアップして簡単に紹介したいと思います。 MySQL 9.2の新機能 最初に、MySQL 9.2の新機能と変更点について紹介します。 CREATE_SPATIAL_REFERENCE_SYSTEM権限の追加 GIS管理のために追加された新しい動的権限です。この権限を持つユーザーは以下のステートメントを実行できます。 CREATE SPATIAL REFERENCE SYSTEM CREATE OR REPLACE SPATIAL REFERENCE SYSTEM DROP SPATIAL R

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usage: cs.py [-h] -env {aws,gcp,azure,digitalocean} -aip AUDIT_IP -u USER_NAME -pem PEM_FILE [-p] [-pId PROJECT_ID] [-az_u AZURE_USER] [-az_p AZURE_PASS] [-o OUTPUT] [-w] [-n NUMBER] this is to get IP address for lynis audit only optional arguments: -h, --help show this help message and exit -env {aws,gcp,azure,digitalocean}, --environment {aws,gcp,azure,digitalocean} The cloud on which the test-s

A brief presentation of some of the more common use cases of the Wazuh solution. Intrusion detection Wazuh agents scan the monitored systems looking for malware, rootkits and suspicious anomalies. They can detect hidden files, cloaked processes or unregistered network listeners, as well as inconsistencies in system call responses. In addition to agent capabilities, the server component uses a sign

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OpenTelemetry Protocol with Apache Arrow - Phase 2 Announcement We are excited to announce the next phase of the OpenTelemetry Protocol with Apache Arrow project (OTel-Arrow). We began this project several years ago with the goal of bridging between OpenTelemetry data and the Apache Arrow ecosystem. Apache Arrow is a framework designed for zero-copy exchange of structured data between column-orien

急速に進化する大規模言語モデル（LLM）を、視覚的に理解しながら実践的に学べるハンズオンガイド。本書では、Jupyter Notebookやクラウド上で実際にモデルを動かしながら学ぶことができます。大規模言語モデルに欠かせないTransformerの仕組みをはじめ、要約、セマンティック検索、テキスト分類、クラスタリング、RAG（検索拡張生成）といった技術も、図解とともに直感的に理解できます。豊富なコード例と既存ライブラリの活用法を通じて、直感を重視したアプローチでLLMを学びたい読者に最適な一冊です。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 第I部　言語モデルの理解 1章　入門大規模言語モデル 1.1　言語AIとは？ 1.2　言語AIの近年の歴史 1.2.1　Bag-of-Wordsによる言語の表現 1.2.2　埋め込みによる言語の表現 1.2.3　埋め込みの種類 1.2.4　注意機構による文脈

はじめに 今回の記事では、BenchBase というベンチマークツールについて紹介してみたいと思います。 弊社では、データベースの性能評価やワークロードのシミュレーション、検証にベンチマークツールをよく使用しています。 主に MySQL 用のベンチマークツールとしてメジャーな以下の利用頻度が高いです。 mysqlslap sysbench もし TPC ベンチマーク(派生ワークロード)を実行したい場合は、以下のツールを個別で準備することになります。 sysbench-tpcc tpcc-mysql TPC-H tpce-mysql HammerDB 今回、これらのツールでは実装されていない(または実行できない)、とあるベンチマークを実行する要件があり、それが実現できる BenchBase にたどり着きました。 試用してみたところ、非常に使い易い便利なソフトウェアだったので、普及がてら紹介さ

"MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and accessories, MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools." ― Anthropic TL;DR I would like for this to turn out to be a skill

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