生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
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2026-2-19 Amazon EC2が仮想化のネスト（Nested Virtualization）に対応。KVMやHyper-Vを用いた仮想マシンを設定可能に 2026-2-19 Slackが「リアルタイムサーチAPI」と「Slack MCP Server」を発表。生成AIがSlack上のやりとりを基にコンテキストを理解可能 2026-2-18 マイクロソフト、.NETランタイムでWebAssemblyの実行をサポートへ、CoreCLRに実装を開始 2026-2-18 中国アリババ、MySQLのブランチとしてInnoDBエンジン、DuckDBカラムナエンジン、ベクトルサーチなどを統合した「AliSQL 8.0」オープンソースで公開 2026-2-17 生成AIがGoogleテクノロジーの公式ドキュメントを参照できる「Developer Knowledge API & MCP Serve
上手な「在宅勤務」のコツ | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 3 月 18 日に、Keyword に投稿されたものの抄訳です。 Google での私の仕事は、時間を最大限に活用する方法を皆さんに紹介することです。在宅で勤務する場合、1 日の日課が、通勤して会議室まで行き来したり同僚と会って話をしたりするというオフィス勤務の場合とはまったく違うため、私の提唱する生産性向上戦略が一層重要になってきます。自宅がオフィス代わりになると、ルーティンも一から作り直す必要があります。 実際に同僚がそばにいない状態で仕事をするという状況は、Google では当たり前になってきています（Google のミーティングの 39% には複数都市の社員が参加しています）。しかし、この環境は誰にも適しているわけではありませんし、世界中の多くの人々は、今までとは異なる新しい仕事環境に面していると感じています。そこで今回、仕事場がどこであっても生
Netflix Billing Migration to AWS
Considering how much code and data was interacting with Oracle, one of our objectives was to disintegrate our giant Oracle based solution into a services based architecture. Some of our APIs needed to be multi-region and highly available. So we decided to split our data into multiple data stores. Subscriber data was migrated to Cassandra data store. Our payment processing integration needed ACID t
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