米ドル/円 が150円と計算しやすくなり、コスト削減の圧力が日々強まる中、皆様お宝探しと垂れ流し回収の真っ最中でございましょうか。 最近はコスト削減や予算について見ることが多いので、その中で出てきた面白げな話に雑談を加えてとりとめなく書いてみようと思います。 削減余地はある 昨年にご好評いただいた AWSコスト削減とリソース管理 | 外道父の匠 を含め色々な削減施策を試みてきましたが、サクッと成果になる箇所から泥沼に動かない所まで様々あったりします。 ただ、どんなアカウントでもトラフィックや処理負荷には波があり、それに対する余剰リソースを確保して構成しているので、その辺をキュッと絞ることまで含めればやれることは必ず一定以上存在することになります。 そういう大きなお宝ではない小さなお宝だと様々あり、古びたとか退職者が作ったとかで、ほぼ使っていない垂れ流しリソースやデータをかき集めれば、チリツ
NewSQLはデータベースに革命を起こすか - NetflixにおけるCockroachDBのユースケース｜ミック
近年のデータベースの新潮流にNewSQLと呼ばれる一群のデータベース製品群の登場がある。そのコンセプトを一言でいうと、RDBとNoSQLのいいとこどりである。SQLインタフェースと強いデータ一貫性（ACID）というRDBの利点と水平方向のスケーラビリティというNoSQLの長所を兼ね備えた夢のようなデータベースである。下図に見られるように、RDBとNoSQLが鋭いトレードオフを発生させていたのに対して、NewSQLではそれが解消されているのが分かる。 RDB vs NoSQL vs NewSQL本当にそのような夢の実現に成功しているか、というのはまだ議論が続いているが（クエリのスループットを出すためにレイテンシを犠牲にしているので本当にトレードオフを解消はしていない、などの問題が指摘されている）、商用でも利用可能な製品としてGoogle Spanner、TiDB、YugabyteDB、Coc
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
クラウド使いなエンジニアの皆様、猛暑と円安の中いかがお過ごしですか。上層部からインフラコスト削減を突きつけられてはおりませんでしょうか。 今回はおそらく初めてコスト削減についてAWSを軸に書いていきますが、考え方はどこの環境でも似たりよったりなので何かしらの足しになればと思う次第であります。 目次 長いです。ひきかえしたほうがいいぞ！ コミュニティに捧げます AWSの売上 コスト削減とは 三大使命 コスト状況整理 Load Balancer 参考リンク 統合による削減 EC2 Autoscaling 参考リンク 情報整理 古いインスタンスタイプの変更 スケジュールの調整 スポットインスタンスの適用 軽量インスタンスの統合・サーバーレス化 アプリケーション処理の軽減 EC2 EBS EBSは高い 不要EBSを削除・スナップショット化 ボリュームタイプの変更 EC2 AMI NAT Gatew
クラウド時代のデータベースを理解するために①
最近、分散データベースとかNewSQLとかサーバレスなデータベースとか色々聞きますよね。 でも、専門ではない人たちにとって、「何が違うの？」「自分たちに必要なDBはどれなの？」という点が分かりづらいと思います。 私も良く聞かれます。 AuroraはNewSQLですか？ NewSQLってサーバレスなんですか？ スケールできないDBとか聞きますけど、リードレプリカ増やせますよね？ などなど。この辺に基本的なところから答えられるように、順を追って解説していきましょう。 「コンピュートとストレージは別であれ」 と神が言うと、コンピュートとストレージは分離された。 と言うのは冗談ですが、まずはここからスタートしましょう。 クラウド以前のデータベースを使っていた人にはお馴染みのように、それまでデータベースは大きな1つの箱でした。 過去に私は下図でデータベース（厳密にはRDBMS）のコンポーネントを解説
弊社、優秀な新人を入れようと初任給を上げた結果、へき地で激務をこなしてる中堅が「新卒と給与が変わらない」と憤慨してごそっと辞めてる
Aurora @shiawase_aurora 弊社、優秀な新卒を入れようとして初任給を上げた結果、僻地に飛ばされ毎年資格を取らされ激務をこなしている5〜9年目あたりが新入社員と給与が変わらないことに憤慨しごそっと辞めてるの、頭悪すぎる 2024-03-03 20:00:16
公開日 2024/05/27更新日 2024/05/27注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 現代のITサービスは、ユーザーに高品質で安定した体験を提供するために、より効率的で柔軟な技術選定が不可欠です。 本特集では、注目企業のシステムアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々より、それぞれの技術選定における工夫と、未来を見据えた展望についてご寄稿いただいています。 各企業がどのように課題を乗り越え、開発生産性や品質を向上させるためにどのようなアプローチを採用しているのか ー この記事を通じて、実際の現場で活用される最先端の技術や戦略を学び、皆さんのプロジェクトに役立つ洞察を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介はサービス名のアルファベット順となっております airCloset - 株式会社エアークローゼット エアークローゼットは日本初・国内最大級、女
データ分析基盤まとめ（随時更新）
はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。 あと、この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 記事公開日 : 会社名（サービス名） データソース : データ処理 : アウトプット : 画像 URL 2025年 2024/03/14 : 株式会社エス・エム・エス（カイポケ） データソース : Amazon Aurora データ処理 : Datastream、BigQuery、dbt アウトプット : Looker Studio 2024/03/12 : 株式会社マイナビ データソース : SQL Server、Amazon S3 データ処理 : Embulk、Amazon MWAA、Apache Airflow、Snowf
自分がニッチだと思っているテーマについて発表する「Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜」。ここで株式会社SonicGardenの遠藤氏が登壇。LambdaとFargateを組み合わせた実行環境について話します。 遠藤氏の自己紹介 遠藤大介氏：今日は「AWSのLambdaとPlanetScaleを組み合わせると、超絶スケールするWebアプリを作れちゃうぜ」という話をしていこうと思っています。 最初に自己紹介です。遠藤と申します。SonicGardenという会社で、プログラマーと執行役員をやっています。インフラと機械学習などが好きで、趣味もプログラムで仕事もプログラムな感じの人間なんですが、最近は機械学習周りが盛り上がっているので、そっちもいろいろやっています。 あと、ロードバイクに趣味で乗っているのですが、最近ちょっと乗れていません。それから
【15分で確認】AWSでクラウド設計する時に覚えておきたい設計原則・アーキテクチャ３選 - Qiita
何となくAWSでクラウド設計をしていませんか AWSを利用する際、多くの方が「設計」というプロセスを簡単に飛ばしてしまう傾向にあります。しかし、クラウド環境の効果的な活用には、適切なアーキテクチャ設計が不可欠です。世の中には、システム設計をする上で指針となる設計原則がいくつかあります。本記事では、以下の３つをピックアップをしてご紹介します。 本記事で取り扱う内容 ■ マイクロサービスアーキテクチャ ■ AWS Well-Architected Framework ■ The Twelve-Factor App 1. マイクロサービスアーキテクチャ マイクロサービスは、独立した小さなサービス群でソフトウェアを構築するアーキテクチャです。これにより、迅速なイノベーションと新機能の迅速な展開が可能となります。一方、モノリシックアーキテクチャは、全てが一つのサービスとして結合され、変更や障害が全体
AndroidのためのJava/Kotlinはスコープ外とします まず断っておくと、俺はScalaが好きだ。 自分が作ったScalaプロダクトは二個現存している。うち一つはまだまだ自分が開発している。というか今は会社を作って1人でプロダクトを作っている身なのだが、それもScala3+ZIO2でゴリゴリ書いている。 でも残念、もうScalaというかJVM言語がオススメできません。TypeScriptかGoかRustをオススメします。 どういうこと？まずこの記事を見ていただくのが一番分かりやすい。 https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202310/java-serverless-saas-backend/?awsf.filter-name=*all 素晴らしいエントリーだ。読みに行かないせっかちな方のために概要を紹介する JavaプロダクトをAWS
ゲーム業界のデータベース事情。大量のシャーディングで複雑化する負荷分散、メンテナンスで止めないとスケールアップ・ダウンができないなどの課題。解決方法は？［PR］
ゲーム業界のデータベース事情。大量のシャーディングで複雑化する負荷分散、メンテナンスで止めないとスケールアップ・ダウンができないなどの課題。解決方法は？［PR］ 日常的に多数の同時アクセスが発生し、大量のデータが蓄積されるオンラインゲームのバックエンドは、データベースにとってもっとも過酷な環境の1つだといえます。 このバックエンドデータベースとしてよく使われているのがMySQLデータベースです。しかしその使われ方は一般的なMySQLとは異なり、データベースを細かく分割して多数のサーバに負荷を分散するシャーディングと呼ばれる仕組みを構築するなど、複雑なシステム構築と運用が行われているのが現実です。 そこで急速に注目度を高めているのが、MySQL互換でありつつ分散データベースの機能を備え、シンプルなクラスタ構成で高い負荷に耐える、いわゆる「NewSQL」と呼ばれる分野の代表的なデータベースの1
オンライン DDL を期待して ALTER 文を実行したら障害になりかけた話 - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは。ソフトウェアエンジニアの坂井 (@manabusakai) です。 カミナシではマルチプロダクト化に向けて、認証・認可の切り出しを進めています。その対応を進める中で、既存テーブルへのカラム追加が必要になりました。 先日、そのリリースのために本番データベースにマイグレーションの ALTER 文を実行したところ、クエリが詰まって危うく障害になるところでした（幸いすぐにキャンセルして事なきを得ました）。 原因を調べたところ、オンライン DDL は複数の条件が関係することがわかりました。オンライン DDL に対する知識不足と事前検証の甘さゆえのミスでしたが、結果的には良い学びが得られました。 カミナシのバリューのひとつである「全開オープン」の気持ちで、事の顛末やそこから得た学びを公開します。 なお、今回の話は MySQL 5.7 互換の Amazon Aurora MySQL 2 で確
シードデータで動作確認して大丈夫だったのに、本番反映してみたら想定してなかった挙動・エラーが出た😱そんな経験はありませんか。 恥ずかしながら私は今までに何回もありました。機能開発だけじゃなくバッチやマイグレーションなんかでも発生しがちなコレ。またはシードデータで動作確認できても、本番データでも通用するか検証ができないままプルリクを作る、なんていうこともあると思います。今回はこちらを無くす試みをしたお話です。 「もう本番DBで開発しちゃえばいいじゃない」の問題点 この課題を解決するには、極論すると本番DBで開発するしかないのですが、そうなると言うまでもなく以下の問題が出てきます。 レビュー通過してないコードが本番に影響を与える トライ＆エラーができない 個人情報をはじめとするセンシティブな情報が開発者の端末に漏れる データ量が多すぎてローカルに持ってこれない しかし言い換えると、これらをク
Railsで秒間1000コミットを捌くにはどうすればいいのか (Kaigi on Railsのフリースペースより) - joker1007’s diary
先日のKaigi on Rails中の雑談として @ima1zumi さんから、RDBに対して秒間1000コミットぐらいで処理が詰まってる場合ってどうするのが良いのか、という質問を受けまして、雑談の中で色々答えてたんですが、せっかくだから記事にまとめておこうと思います。 ちょっとしたKaigi Effectって感じですね。 今回のKaigi on Railsのトークの中では、 数十億のレコードを持つ5年目サービスの設計と障害解決 by KNR - Kaigi on Rails 2023 の話なんかは割と関連がありますね。ユーザーの行動履歴というのは、ユーザー数 * N * タイムスパンで増えていくレコードなので、書き込みとデータ量が爆発しがちです。トランザクションで堅牢に処理しなければいけないケースもそこまで多くないので、RDBだと書き込みに対する処理が過剰なケースが多い。実際のところこの
MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第１回トランザクション分離レベル｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第１回トランザクション分離レベル MySQL InnoDB および AWS Aurora や PingCAP TiDB におけるロックの仕組みやトランザクションの動作を全１１回のシリーズで解説します！ 最初はベースとして重要な MySQL 8.0 InnoDB 前提でユーザー視点でのロックの仕組みを学び、後半第１０回以降では MySQL 互換 DB として人気の高い AWS Aurora や PingCAP TiDB と MySQL InnoDB との違いについて学びます。 １回目の今回はロック機構と切っても切り離せないトランザクションとその分離レベルについて、実際に挙動を確かめながら解説します。ライブ感のある説明も理解に役立ちますので、解説動画も付けてみました。合わせてご覧ください！ ★ 第１回 トランザクション分離レベル ★ 第２回 ロ
デザインシステムとは、サービス開発する上で必要となるデザインの概念、スタイルガイド、コンポーネント集などで構成されるデザインのルールです。 Salesforce.comの「Lightning Design System」が2015年に登場して以来、多くの企業がこのデザインシステムを導入するようになりました。 プロトタイピングツールで有名なUXPinが提供するデザインシステムプラットフォーム「adele」では、90個以上（2019年12月現在）ものデザインシステムが公開されています。その企業のラインナップを見ると、大手ITベンダー、SaaSベンダーのみならず、自治体、金融機関、大学など多くの業界で、組織のブランド確立のために、デザインシステムを活用していることが分かります。 GoogleやAppleが提供するデザインシステムは、既に多くのブログで語りつくされていますが、その他の企業でも素晴ら
“LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ
ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM（LLM for SRE, LLM4SRE）に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推
はじめに 現在はAWSで構築されたシステムの運用保守業務に携わっており、その一環として障害調査を行うことが多々あります。 少しは経験値が上がったため、障害が発生した際に初動で確認する事項をまとめてみました。 インフラ基盤観点で障害調査を行うさいの参考になれば幸いです。 前提条件 当システムの構成は以下となっているため、それに即した調査項目となっています。 ALB/NLB・ECS・RDSを利用している ECSはEC2上で実行している（Fargateでは利用していない） ECSクラスター（以下クラスター）の自動スケーリング設定をしている ECS サービス（以下サービス）の自動スケーリング設定をしている RDSはAuroraを利用している また、障害は予期せぬコンテナの停止を想定しています。 NLB/ALBの調査事項 メトリクス 初めにロードバランサーのメトリクスからターゲットの状態を確認します
監督38名が選んだお気に入り映画・ドラマ、最多票は「落下の解剖学」
山崎貴の「ゴジラ-1.0」を、「ゼイ・クローン・タイローン ～俺たちクローン？」のユエル・テイラーは「実写の大作映画という意味では『トップガン』以来もっとも楽しめた作品かもしれない。『ジョーズ』を思わせる小型船のシーンはすでにクラシック作品の域」と称賛。ドラマ「シュリンキング：悩めるセラピスト」のジェームズ・ポンソルトも「長男と一緒に観に行ったんだけど、最後には観客みんなで応援しちゃったよ」と振り返る。 また「ブラインドスポッティング」「ラーヤと龍の王国」のカルロス・ロペス・エストラーダは「すずめの戸締まり」について「新海誠と、彼が作り出す信じられないほど美しい映像詩をたたえたい」とコメント。井上雄彦の「THE FIRST SLAM DUNK」を「2023年最高のスポーツムービー」と絶賛している。 なお「天井桟敷の人々」や「素晴らしき哉、人生！」、ウィリアム・A・ウェルマンの監督作など、過
はてなブログの DB を RDS for MySQL 8.0 にアップグレードした話 - Hatena Developer Blog
この記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2023の2024年1月17日の記事です。 はてなエンジニア Advent Calendar 2023 - Hatena Developer Blog id:hagihala です。先日、はてなブログの DB を RDS for MySQL 5.7 から 8.0 へアップグレードしたので、工夫した点などを共有します。 Aurora MySQL 3.x にしなかった理由 MySQL 5.7 -> 8.0 で対応した変更点 character set や collation のデフォルトが変更される explicit_defaults_for_timestamp がデフォルトで有効になる SQL mode の変更 デフォルトの認証プラグインが caching_sha2_password になり、 mysql_native_passw
3大クラウド(AWS,Azure,GCP)をそれぞれプロダクションで実運用した感想(その3 AWS固有の優位性について) - Qiita
3大クラウド(AWS,Azure,GCP)をそれぞれプロダクションで実運用した感想(その3 AWS固有の優位性について)AWSAzureGoogleCloud はじめに 今年のはじめに書いた3大クラウドの比較シリーズに関して長いこと続編を書いてませんでした...。 最近、知人/友人のみならず取引先からも「AWSやGCPに関して続編書かないんですか？」と言われることが増えてきたので、今回はAWSを本番運用していて感じたAWS固有の優位性について感想を述べていきます。 AWS 固有の優位性 周知の事実ではありますが、AWSは長年クラウドベンダーとして世界トップシェアを維持し続けています。 AWSをクラウド基盤として利用しているサービスを一切利用せずに1日を過ごすことは不可能なんじゃないかというレベルで日本国内では利用されています。 もはや電気/ガス/水道等の社会インフラに近い状態です。 そして
お詫びと決済トラブル概要
このたびはVISAカード、マスターカードで直接決済できなくなり、購入ユーザーの方には大変ご不便をおかけし、クリエイターの方には大幅な売上減少を招いてしまい、誠に申し訳ございません。深くお詫びいたします。 今回のトラブルの概要を説明させていただきます。 なお、以降の説明は決済関連の様々な方と直接お話ししたり、ビデオ会議したり、メールを数往復した情報を元に書いていますが、間違いがあればご指摘ください。 ウェブサイト上でのクレジットカード決済も、街の小売店や飲食店と同様に、VISA等と直接取引するのではなく、間に決済代理店を挟みます。 さらに代理店とVISAの間にアクワイアラと呼ばれるVISAと代理店を繋ぐ会社もはさみます。さらにアダルトサイトの場合はもうひとつ会社Aをはさむこともあります。 VISAーアクワイアラー会社Aー決済代理店ーアダルトサイト 今回はVISAとアクワイアラと会社Aとの間に
mysql57to8.md 確認すること メンテナンス時間をどれくらい取れるかで戦略が決まる。 基本的にはメンテナンス時間を十分に取れたほうが良い。 またリスクをどれだけ許容できるかもビジネスによるので要確認しておくべき。 基本的には一度切り替えてしまうとロールバックすることは簡単ではない。 覚悟を決めて突き進む必要がある 最初に諦めること MyISAMを使いたい 8でも動くけど諦めろ、もう未来はない InnoDBのほうがDisk サイズを消費する、countが遅い、などの課題はあるので簡単ではないが… InnoDB memcached Pluginとか使ってるんだよね 諦めろ、未来はない これを機にアーキテクチャを見直しましょう PKが無いtableがあるんだよね すべてのtableにまずPKを付けるんだ このあと、DMSを使ったりとかなにをするにしても死ぬ そもそもデータモデルとして死
RDS Blue/Green Deployments を使ってシュッと utf8mb4 にマイグレーションした話 - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは。ソフトウェアエンジニアの坂井 (@manabusakai) です。 カミナシでは RDB に Amazon Aurora MySQL 2（MySQL 5.7 互換）を使っています（以下 Aurora MySQL と略します）。 ある日、社内の Slack で「𠮷」などの文字列が登録できないのではないかという話が出ました。これを聞いて「あー」と思った方も多いでしょう。 MySQL で有名な UTF-8 の 4 バイト文字問題で、歴史的な理由から MySQL 5.7 以前では utf8 の文字セットは utf8mb4 ではなく utf8mb3 を指しています。 dev.mysql.com カミナシのアプリケーションは 4 バイトの文字列が入力された場合はシステムエラーを返す実装になっていますが、エラーの内容をユーザーにわかりやすく伝えることは難しいためユーザー体験としても良くない
こんにちは！SREを担当してます上平と申します。 このエントリーではAurora MySQL5.7互換からMySQL8.0互換への移行を実施した際の流れや学びに関して紹介したいと思います！ B/43 では Aurora MySQL5.7系をサービスリリースから使っており、Aurora MySQL バージョン2のサポート終了日（2024/10/31）が近づいているのもあったので、移行することにしました。 Amazon Aurora バージョン - Amazon Aurora これからAurora MySQL8.0へ移行を検討されている方の参考になれば幸いです。 想定される読者 Aurora MySQL 5.7系を使っていて、アップグレードを検討している方 実際の Aurora MySQL 8.0 への移行手順を知りたい方 AWS インフラに興味がある方 前提 Aurora MySQL5.7互
［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
はじめに こんにちは。雑食系エンジニアの勝又です。 今回は、私が2年ほど参画させていただいた大規模サービスのインフラやDevOps周りを全面的にリプレイスしたお話について簡単にご紹介させていただきます。(内容に関しては事前に参画先企業様に確認していただいております) サービス概要 詳細な内容は伏せますが、メインとなるテーブルのレコード数が数十億件、スパイク時には数万〜数十万のユーザーが一斉にアクセスする大規模サービスです。 技術的負債 長く運用されてきたサービスのあるあるですが、新機能の追加が最優先されてきたことにより、こちらのサービスにも下記のような技術的負債が大量に積み上がっていました。 RubyやRailsやMySQLのバージョンがかなり古い インフラの構成がコードではなくドキュメントで管理されている アプリケーションの構成管理がおこなわれていない CI/CDパイプラインが構築されて
こんにちは。 クラシル開発部、バックエンドエンジニアの松嶋です。 delyに入社してから約3年間、私はSREチームに所属していましたが、昨年10月にバックエンドに転向しました。バックエンドに転向してからは、主にクラシルアプリの公式レシピおよびCGMコンテンツの検索機能に関する開発・改善に取り組んでいます。 クラシルは、2016年2月にサービスを開始してから、管理栄養士監修の「誰でも安全に・おいしい料理を作ることができるレシピ動画」を5万件以上提供してきました。 昨年12月には、クラシルのブランドリニューアルを行い、今後はシェフや料理研究家を中心としたクリエイターとともに多様化したユーザーの食の好みや課題解決に応えられるよう、幅広い食のコンテンツを提供するプラットフォームを目指しています。 ブランドリニューアルの詳細に関しては、こちらを御覧ください。 www.kurashiru.com この
大規模サービスのデータベースエンジンを MySQLからAurora MySQLへの移行 〜リードレプリカ, DNSを利用した最小ダウンタイム移行方法〜 - メドピア開発者ブログ
バックエンドエンジニアの徳富(@yannKazu1)です。先日、メドピアのメインサービスであるmedpeer.jpで使われているデータベースエンジンを、MySQLからAurora MySQLへと移行しました。今回はその移行のプロセスについて詳しくお話しします。 移行したデータベースの簡単なインフラ構成 移行方針 今回移行するデータベースは複数のアプリケーションから参照されており、ダウンタイムによるユーザー影響が大きいため、移行方針の検討の段階で重視したのは、ダウンタイムの最小化でした。これを達成するために、DNSのCNAMEレコードと、Auroraのリードレプリカを活用し、移行させることにしました。 DNSのCNAMEレコードの使用 データベースエンドポイントをアプリケーションに直接記述する代わりに、DNSのCNAMEレコードを利用して間接的に参照するようにしました。これにより、データベー
こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる｜掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公
Amazon RDSからAuroraへ Mackerelのデータベース移行で何が改善したか - Hatena Developer Blog
こんにちは、MackerelチームでSREをしている id:heleeen です。 2023年3月に実施したMackerelのメンテナンスでは、データベースをAmazon RDSからAmazon Auroraに移行しました。この記事ではAuroraを選択した背景や、移行で考慮したことについてお伝えします。 データベースのアップグレードを機に検討 Auroraへ移行することによるメリット パフォーマンスの改善 マイナーバージョンアップのダウンタイムが短く サイジングを適切にできリソース活用も効率的に リードレプリカの運用負荷も改善 Auroraのリードレプリカを利用した移行 RDSにAuroraのリードレプリカを作成する リードレプリカの昇格と切り替え 本番のAurora移行に向けて準備したこと 検証環境で移行して課題を確認 本番メンテナンス時のバックアッププランを用意 Mackerelのメ
［速報］古いJavaや.NETのコードを最新のJavaにAIが自動変換する「Amazon Q Code Transformation」、AWSが発表。AWS re:Invent 2023
［速報］古いJavaや.NETのコードを最新のJavaにAIが自動変換する「Amazon Q Code Transformation」、AWSが発表。AWS re:Invent 2023 Amazon Web Services（AWS）は、ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2023」の基調講演で、生成AIを用いて多様なAIサービスを提供する「Amazon Q」を発表。Amazon Qの機能の一部として、古いJavaや.NETのコードを最新のJavaや.NET対応に自動変換する「Amazon Q Code Transformation」を合わせて発表しました。 参考：［速報］AWS、Copilot対抗となる「Amazon Q」発表。生成AIによるシステム開発支援や業務支援など、多様なAIサービスを提供。AWS re:Invent 2023 Amazon Q Code
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