はじめに 今回の記事では、設計やソフトウェアアーキテクチャを学べるGitHubリポジトリを16個紹介する。 対象とする読者 設計やソフトウェアアーキテクチャに興味関心があるエンジニア GitHubをエンジニアリングの情報収集に活用したいエンジニア タイトルで気になった人 Architectural Patterns システムの基本的な構成を理解するためのパターンやテンプレートを提供している。これらのパターンを学ぶことで、システムの構造やコンポーネントの関連性、相互作用を理解できる。これが開発者にシステムをより効率的かつ効果的に設計・実装する能力をもたらす。 Design Patterns for Humans 設計パターンを人間が理解しやすい形で説明している。デザインパターンは特定の問題に対して再利用可能なソリューションを提供する。これによって、開発者はより効率的にコードを記述でき、メンテ
後輩に対して [君付け]→[呼び捨て＋命令口調]→[さん付け＋敬語] に変えて学んだこと - Qiita
はじめに 同じチームの後輩に対して、名前を呼び捨てにするか君付けするか、敬語を使うか使わないか、様々な考え方があると思います。 私の場合は、呼び方や敬語の有無を変えた経験があり、そこから学んだことを紹介します。 最初は君付けだったが 私は最初、同じチームの後輩を「小島くん」のように君付けで呼んでいました。 当時の私は、社会人という意識が低く、会社の後輩に対して学生時代の部活の後輩と同じ感覚で話しかけていました。 しかし、ある時、転機がありました。 上司からすると、私は後輩に甘くて厳しさが足りないところがあったのでしょう。 後輩を呼び捨てするように助言されました。 (※10年前の話で、今ほどリーダーシップの理論も広まっていなかった頃の話です) 学生時代からずっと後輩のことを呼び捨てしたことのなかった自分にとって、それは物凄く抵抗がありました。 しかし、私は後輩に対してもっと厳しく指導すること
![後輩に対して [君付け]→[呼び捨て＋命令口調]→[さん付け＋敬語] に変えて学んだこと - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b4dd9484e2c38c39854c66168b692d8999314b35/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwa29qaW1hZGV2JTIwaW4lMjAlRTMlODIlQTglRTMlODMlQjMlRTMlODIlQjglRTMlODMlOEIlRTMlODIlQTIlRTMlODElQTglRTQlQkElQkElRTclOTQlOUYlRTMlODIlQjMlRTMlODMlOUYlRTMlODMlQTUlRTMlODMlOEIlRTMlODMlODYlRTMlODIlQTMmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zMiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTBiZWQ3ZDc2MmYxMzI0NjNhZmVlODE3NDYxZGM1YzJj%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9ee270f39c29621a457648454cb2c0c5)
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
Google Cloud、無料で生成AIを学べる教材「The Arcade」を公開。ゲーム感覚でポイントを稼ぎ、賞品も獲得可能
提供される教材を順に学んでいくことで、Google Cloudの生成AIツールであるVertex AIや Generative AI Studio を実際に体験できると説明されています。 教材はテキスト形式のチュートリアル The ArcadeのWebサイトを見る限り、シューティングゲームのような楽しい要素が含まれているのかなと思ったのですが、実際に試してみると、解説を読みつつ実際のツールを操作しながらチュートリアルをこなしていくテキスト形式の実践的な教材のようでした。 下記は実際の教材画面の一部です。 教材をこなしていくとポイントを獲得することができるので、これがゲーミフィケーションの要素となっているようです。また、ポイントを獲得すると賞品としてノベルティがもらえるとされています。 公開されている教材は下記のレベル1とレベル2の2つ。これから毎月教材が追加されていく予定です。 Level
学園祭で売上をリアルタイムに公開するサイトを雑に作ると盛り上がる - いなにわうどん
先日の学園祭で友人のオタク達とやきそばを焼いて原価ギリギリで売ったところ予想以上の盛況でした*1。色々と工夫点はあったのですが、その一つとして売上杯数を Web 上で登録してリアルタイムで雑に public internet に公開するという試みをしてみところちょっと盛り上がったため、その経緯を書いていきたいと思います*2。 つくったもの 会計を登録するシステムとその集計結果を表示する Web サイト（＋付随する簡単な API）を作りました。フロントエンド側のコードは GitHub 上に公開しています*3。 github.comサイトは以下のページから構成されます。フロントエンドはすべて public になっているため、簡易的な認証として API 側で Authorization ヘッダ内のトークンの有無を検証し、不正なトークンが送付された場合は 401 を返す設計としました*4。 トーク
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
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
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
静的サイトジェネレータ「Astro 3.0」正式リリース。JavaScriptなしでSPAのようなアニメーションの画面遷移など新機能
静的サイトジェネレータ「Astro 3.0」正式リリース。JavaScriptなしでSPAのようなアニメーションの画面遷移など新機能 オープンソースで開発されている静的サイトジェネレータ「Astro」の最新バージョンとなる「Astro 3.0」が正式にリリースされました。 Astro 3.0 is out now! 30% faster and more powerful than ever. View Transitions, Image Optimization, JSX Fast Refresh, and so much more. https://t.co/vOi44246Hg — Astro (@astrodotbuild) August 30, 2023 Astroは、ReactやVue、Svelte、Alpine.js、TypeScriptなどのさまざまなフレームワークやライ
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
AWS のサーバーレスと Amazon S3 署名付き URL、クライアントサイド JavaScript で大きなサイズの複数ファイルの一括アップロード・ダウンロード機能を実現する方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS のサーバーレスと Amazon S3 署名付き URL、クライアントサイド JavaScript で大きなサイズの複数ファイルの一括アップロード・ダウンロード機能を実現する方法 はじめに 昨今のテクノロジーの進化は、これまで以上に、私たちがどのように働き、どのように生活するかを再定義しています。この進化の中心には、クラウドコンピューティングが存在しており、AWS はこれまで、クラウドコンピューティングのパイオニアとして、様々な機能を提供し続け、業界をリードしてきました。その機能群を支えるエコシステムの一部であるサーバーレスアーキテクチャは、スケーラブルで信頼性が高く、メンテナンスの作業負担が低いアプリケーションの開発を可能にし、ユーザーのビジネスやプロジェクトが円滑に進行するようサポートします。 AWS のサーバーレスの代表的なサービ
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS
Khawaja Shams Tony Valderrama Erika Tharp TL;DR 2024年3月20日Redis社は、これまでオープンソースとして開発してきたRedis 7.4ソースコードのライセンスを、Redis Source Available License (RSALv2)とServer Side Public License (SSPLv1)のデュアルライセンスに変更すると発表しました。この変更によりRedis社の許可なくRedisを用いたマネージドサービスなどを提供することができなくなります。 2009年1人の情熱的なエンジニアAntirezが作り出したRedisですが、2013年のGarantia Data社の介入により様々なドラマが勃発し2020年にAntirezはIPそしてトレードマークを同社に譲渡します。その後、Redisのコアコミュニティメンバーを中心に
「ITエンジニアこそ筋トレをやるべき理由 徹底解説（With Google Cloud）」というタイトルで登壇しました。 #devio2023 | DevelopersIO
「ITエンジニアこそ筋トレをやるべき理由 徹底解説（With Google Cloud）」というタイトルで登壇しました。 #devio2023 ブログでは登壇の一部をご紹介します。お越しいただいた皆様、ありがとうございました。日頃から、筋トレというなの「パッチ」を身体のセキュリティとして充てがいましょう。 資料 ※資料の訂正 ちなみに、jast do itはウケ狙いのための施策であり、実際にはjust do itになります。 CGE → GCEになります。（Google Cloudで使用できるVMサービスのこと） 関連ブログ Dev.IO岡山編ブログも投稿しているのでご覧ください。（こちらはGoogle Cloud × Azureです） 「Cloud IdentityとAzure ADの基礎を比較」というタイトルで登壇しました Vol1 #devio23 なぜ筋トレ×ITセッションを選んだ
はじめに 4年ぶりの開催となるServerlessDays Tokyoに参加してきました https://tokyo.serverlessdays.io/ 「もっとうまくやりたい、誰よりも上手にやりたい」 というメッセージとともに開催されたServerlessDays Tokyo 2023ですが、超豪華なスピーカー陣を国内外から集め、ここ数年のServerlessの成熟と未来をしっかりと味わえる濃いイベントです。 1日目がセッション、2日目がワークショップということで、熱力の高いうちに激熱なサービスを素早く学べる構成になっていて、とても充実した内容でした。 所感 4年前のServerless LambdaをはじめとするFaaSをいかに簡単にデプロイ、運用していくかというツール系の話と S3やSQS,SNSなどのFaaS以外のServerlessなサービスの組み合わせでLowOpsな仕組みを
AWS、高速起動にこだわった軽量なJavaScriptランタイム「LLRT」（Low Latency Runtime）をオープンソースで公開。AWS Lambdaでの利用にフォーカス
AWS、高速起動にこだわった軽量なJavaScriptランタイム「LLRT」（Low Latency Runtime）をオープンソースで公開。AWS Lambdaでの利用にフォーカス Amazon Web Services（AWS）は、実験的な実装としてサーバレス環境のAWS Lambdaで使うことにフォーカスした軽量なJavaScriptランタイム「LLRT」（Low Latency Runtime）をオープンソースで公開しました。 LLRTはRustで開発され、JavaScriptエンジンにはQuickJSを採用しています。 LLRTの最大の特徴は、現在のJavaScriptランタイムにおいて性能向上のために搭載されているJITコンパイラをあえて搭載せず、よりシンプルで軽量なランタイムとして実装することで高速に起動することにこだわっている点です。 これにより（Node.jsやDenoや
Amazon Web Services ブログ サーバーレスマイクロサービスを構築するための設計アプローチの比較 AWS Lambda でワークロードを設計すると、コードレベルでもインフラレベルでも表現できるモジュール性のために、開発者に疑問が生じます。また、コードを実行するためにサーバーレスを使用するには、基盤となる機能コンポーネントからビジネスロジックを抽出するためのさらなる検討が必要です。この意図的な関心の分離により、堅牢なモジュール性が保証され、進化的なアーキテクチャへの道が開かれます。 この投稿は同期ワークロードに焦点を当てていますが、他のワークロードのタイプでも同様の考慮が当てはまります。API の境界を特定し、コンシューマと API について擦り合わせた後、その境界と関連するアーキテクチャを構成します。 Lambda 関数を使用して API を構成する最も一般的な 2 つの方
はじめに タイトルはこちらから拝借しました。この記事は他のパブリッククラウド(Azure, GCP)を薦める記事でもなければ、プライベートクラウドを薦める記事でもありません。また私自身、エンジニアキャリアの中でAWSはたくさん使ってきましたし、今でもソフトウェア開発のわがままに答えてくれる素晴らしいサービスだと思っているので、AWSを貶めるような記事でもありません。むしろ以下に紹介するサービスはAWS上に構築されていることが多く、間接的にもますます世界中の基盤として発展していくはずです。 PaaSアーキテクチャ 前提条件 前提として、現在でも主流なSPAを中心としたフロントエンド、バックエンド、データベースサービスからなるアプリケーションを想定します。 この場合、 フロントエンド → CDN + Static Hosting バックエンド → Container Deploy(Auto S
30分で理解する、AWS の WEB Front-end Strategy / Serverless Front-end Strategy
AWS クラウドでは Front-end をどのように捉えてサービスを展開しているのでしょうか？ 特に開発者や事業者にとって UI/UX やエッジでのクラウド利用が以前にもまして重要になってきています。本セッションでは AWS での Front-end 技術をおさらいしつつ、最新の機能にも触れてご紹介したいと思います。
Why I Won't Use Next.js
You’ve got a new project to work on. Or you’ve got an existing project you’re motivated to upgrade to a more modern approach. Or perhaps you’re dissatisfied with your current modern framework or second-guessing yourself and you’re investigating alternatives. In any case, you’ve got a decision to make. There are lots of “modern” frameworks to choose from. Even if you’re not facing this choice right
Google Cloud の IDaaS「Identity Platform」で作る、さまざまな認証パターン
Identity Platform を使うと、さまざまな認証パターンが構築できる！ この記事は2023年10月6日に行われたナレッジワークさん主催のイベント「Encraft #7 AppDev with Google Cloud」で発表したセッションの解説記事です。現地でご参加いただいた皆さん、オンラインでご視聴いただいた皆さん、ありがとうございました！ 私のセッションでは Identity Platform を使ったさまざまな認証パターンについてご紹介しました。セッション後、いくつかのご質問や「こんなパターンもあるよ！」というコメントもいただきました(ありがとうございます！)。この記事では、セッション内でご紹介した内容に加え、別解、または発展系とも言えるいくつかのパターンについてもご紹介します。 Identity Platform とは まずはこの記事でメインで扱う Identity P
【Amazon Bedrock】AWSサービスのみを使ったシンプル構成のRAGアプリを作ってみた - NRIネットコムBlog
はじめに RAGとは 構成図 作成リソース Lambda 1. PDFから文書抽出&Embedding取得Lambda 2. 回答作成用Lambda AWS SAM テンプレート Streamlit 動作確認 まとめ はじめに こんにちは堤です。 Amazon BedrockがGAとなり、AWS内で完結してLLMアプリケーションを構築できるようになりました。 試しにRAGアプリケーションを作成してみようと思いましたが、現状AWSでRetrievalするデータソースを作成しようとすると、Amazon OpenSearch Serverless やAmazon Kendraを使用するしかありません。これらのサービスを使うのはコストもそれなりにかかり少しハードルが高いなーと思っていたら以下のブログを見つけました。 aws.amazon.com 構成図を見ると分かるように、S3にembedding
ZennにみるCloudRunとBigQueryによるアプリケーション構築 / zenn-cloudrun-bigquery-serverless
Zennは、クラスメソッドが展開する技術者向けの知識共有プラットフォームです。Cloud Runを中心としたGoogle Cloudのソリューションをメインで使用しており、スケーラブルなWebアプリケーションとなっています。 このセッションでは、「サーバーレスとはなにか」という部分から改めてディスカッションし、アプリケーションをスケーラブルに、ビジネスに集中するという目的に対してZennがどうアプローチしているかを解説します。 また、Google Cloud を利用するモチベーションのひとつにBigQueryの存在があると思います。Zennでも統計機能に利用しており、アプリケーションとどのように統合しているか紹介、それがどの程度 Google Cloud を使う理由になるか議論します。 サーバーレスアプリケーションを組むときに、みなさまの選択肢をひとつ増やし、結果的によりニーズに合致したア
Infrastructure from Code (IfC) ツールまとめ - maybe daily dev notes
昨今Infrastructure from Code (IfC)という概念をよく耳にします。先日もAWSのGregor Hohpeが関連する記事を書いていました。 architectelevator.com この記事では、Infrastructure from Codeとはなにか簡単に紹介し、具体的にどのようなツールがあるか網羅的にまとめます。 Infrastructure from Codeとはなにか Infrastructure from Code (IfC) とは、その名の通り、Infrastructure as Code (IaC) に関連する概念です。IaCとの根本的な違いは、IaCは開発者がインフラを明示的に意識して構成を記述するのに対し、IfCでは開発者がインフラをできるだけ意識しないよう抽象化を試みていることです。これにより、差別化に繋がらない重労働ができる限り排除された高
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。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
コスト最適化目的で個人 AWS アカウントの整理をした
ここしばらく円安が続いているのと、結局自宅サーバのおもりがへたっぴで崩壊し続けている関係で EC2 とかばんばか使っていたら日本円コストが嵩んでしまっていた。2024/2 から Public IPv4 Address 課金も開始されるのもきっかけ。 なんとかすべく 2023 年末に休みを取って大整理をやった。サボっていたけどこのままだとさすがにキツいなと思って基本的にはしょうもない整理です。基本的には homelab として意図的に色々あそべるようにしていたのを止めたりとかになる。ご笑覧ください。 どんなもん 月間コスト 378 USD (2023/8) → 153 USD (2023/12), without tax 日本円コスト 59,099 JPY → 24,583 JPY/mo, with tax 内訳 (USD); EC2-Instances: 140.92 → 61.27 S3
［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
サーバレスに最適化したJava実行基盤「GraalOS」、オラクルが発表。Javaをネイティブバイナリにコンパイルし瞬時に起動
オラクルはJavaをサーバレス環境で実行するのに最適化した技術「GraalOS」を発表しました。 同時に、Oracle Cloudのサーバレス実行基盤である「Oracle Cloud Functions」でGraalOSの機能を提供することも発表されました。 Javaをコンパイルし、ネイティブバイナリを実行 GraalOSは名称にOSと付いているものの、LinuxやWindowsのようなOSではなく、Javaをデプロイする新たな技術とその基盤を指します。 具体的には、同社が提供しているJava実行環境である「GraalVM」のコンパイラを用いてJavaをコンパイルしてネイティブバイナリを生成し、それをサーバレス基盤にデプロイし実行することで、サーバレスアプリケーションの瞬時の起動と高速な実行などを実現するというものです。 参考：Javaのネイティブバイナリ生成可能なGraalVMの全機能が
Blueskyのフォローお願いします！ はじめに まずはこちらをご覧ください。 これは私のApple Watchで計測されたヘルスケアデータです。Apple Watchをつけていると、心拍数や歩数、睡眠時間などのデータが自動的にiPhone内に記録されます。 SREなら健康を維持するためにもSLIとSLOを設定して可視化するべきですよね？ SREなら健康エラーバジェットが無くなりそうだったら「今すぐ寝ましょう！」と架電が来て欲しいですよね？ 普通にやるとiOSアプリを用いて直接ヘルスケアデータを確認することになりますが、Web系のSRE的なエンジニアとしてはやはり業界標準の技術で可視化したいところです。 また、iOSアプリを開発するのは専門知識が必要となり非常に骨が折れる作業です。そもそもMacがないとできないですし。 そこで、今回は Apple Watchのヘルスケアデータを 全自動で良
WebAssemblyアプリ開発で最も使われている言語は3年連続で「Rust」、Webアプリ開発が最多、欲しい機能はスレッド。The State of WebAssembly 2023
回答者はWebAssembly関連の技術者303人。 最も使われているのはRust、2位のJavaScriptの使われ方とは？ WebAssemblyのアプリケーションのコードを記述するプログラミング言語として何を使っているかを尋ねた質問への回答では、3年連続でRustがトップ。しかも利用率は上昇中です。 2位に入ったのがJavaScriptです。WebAssemblyバイナリはソースコードをコンパイルしてバイナリに変換することで生成されますが、JavaScriptはWebAssemblyへのコンパイルに対応していません。 WebAssemblyアプリケーションのコードとしてJavaScriptを使う方法は、WebAssemblyで構築されたJavaScriptエンジンをWebAssemblyランタイム上で実行し、そこでJavaScriptコードを走らせることです。 この方法ではWebAs
LLMアプリ開発を体系的に学ぶには最適の入門書「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」 | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ ChatGPTから始まった第四次AIブームは、まだまだとどまる事を知らないですね。 さらにAzure OpenAI ServiceやAmazon Bedrock等の生成AIサービスが主要クラウド上で出揃った事で、エンタープライズ業界でも徐々にLarge Language Models(以下LLM)を用いたシステム開発の需要が高まってきています。 しかし普段はAWSインフラ関連の業務を専門とする私を含め、LLMアプリ開発初心者のエンジニアにとって、生成AIを活かして一からシステムを開発するのは、まだまだハードルが高いように感じられます。 特に以下のような点で、まだ理解が追いついていないと感じているエンジニアの方が多いのではないでしょうか？ LLMを使うと何ができるのか？ ChatGPTのAPIを触ってみたいが、どのように使えばいいの
All of Graphite’s data lives on Amazon Aurora Postgres. Our database load is sizable — far larger than a typical startup of our size. This is because we sync bidirectionally with GitHub for everything a user does on Graphite, so Aurora plays a crucial role in helping us handle and scale massive amounts of data. If Uber were to sign up for Graphite tomorrow, we could handle the countless webhook ev
Astro 3.0 | Astro
Introducing Astro 3.0! Astro 3.0 is the first major web framework to support the View Transitions API. Fade, slide, morph, and even persist stateful elements across page navigation with ease. Until recently this had only been possible inside of JavaScript Single Page Applications (SPAs). But thanks to advances in the web platform, these features are now available for everyone in Astro 3.0. Other r
2023年10月からの景品表示法の改正に伴う注記：この記事は技術評論社様より献本をいただき、発売前の書籍レビューをするものです。 昨年末からの生成AIブーム、すごいですよね。 勢いを落とすことなく毎日のように新しい技術や製品のアップデートが登場しており、業務やプライベートで生成AIを活用したアプリケーション開発に取り組まれている方も多いのではないでしょうか。 そんな2023年10月、大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーション開発に入門できる名著が発売されますので紹介します。 紹介したい本 ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門 著：吉田 真吾、大嶋 勇樹 あさって10/18(水) 発売です！ 今回ありがたいことに発売前に献本を頂けることになったので、先行レビューをさせていただきます。 この本を読むべき人は誰？ OpenAIなどの大規模言語モデル（
AWS Lambda の go 1.x サポートが終了するらしいので、カスタムランタイムに移行した話 - GS2 Blog
早速ですが、不穏なメールが届きました。 Amazon Linux AMI のメンテナンスサポートが 2023 年 12 月 31 日に終了するのに合わせて、AWS Lambda での Go 1.x ランタイムのサポートを終了します [1]。 Lambda は、provided.al2 ランタイムを使用して Go プログラミング言語を引き続きサポートします。 provided.al2 ランタイムを使用すると、AWS Graviton2 プロセッサのサポートや、より小さなデプロイパッケージとより高速な関数呼び出しパスによる効率的な実装など、go1.x ランタイムに比べていくつかの利点があります。 詳細については、ブログ記事 [2] を参照してください。 GS2 が実行基盤に使用している AWS Lambda の go 1.x ランタイムがサポート終了になるようです。 provided.al2
CQRS設計パターンをモダナイズする
CQRSとは CQRS（Command Query Responsibility Segregation、コマンド・クエリ責務分離）は、ソフトウェアアーキテクチャパターンの一つで、つまりシステムのコマンド部分をクエリ部分から分離します。基本的な考え方は、データの書き込み操作（コマンド）と読み取り操作（クエリ）を異なるモデルで扱うことです。これにより、スケーラビリティ/パフォーマンス/セキュリティの観点で柔軟な設計が可能となり、クエリ要件に合わせて最適化が実現できます。 CQRSの基本構成としては、 コマンドモデル（書き込みモデル）：データの作成、更新、削除といった書き込み操作を担当します。このモデルは、データの整合性と一貫性を確保するために最適化されています。 クエリモデル（読み取りモデル）：データの読み取り操作を担当します。このモデルは、クエリのパフォーマンスを最大化するために最適化され
Platform Engineering on Kubernetes を読んでCloud Native の現在地を理解する - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 近年、Kubernetesの採用が進む中、複数のチームが関わり、複数のクラウドプロバイダーへのデプロイを行い、異なるスタックを扱う組織では、その導入の複雑さが新たな問題となっています。本書 『Platform Engineering on Kubernetes』は、Kubernetes に登場しつつあるベストプラクティスとオープンソースツールを活用し、これらのクラウドネイティブの問題を技術的に組織的にどのように解決するかを示してくれます。 learning.oreilly.com 本書では、Kubernetes上に優れたプラットフォームを構築するための要素を明確に定義し、組織の要件に合わせて必要なツールを体系的に紹介しており、実際の例とコードを交えながら各ステップをわかりやすく説明することで、最終的にはクラウドネイティブなソフトウェアを効率的に提供するための完全なプラットフォーム
Amazon BedrockのKnowledge BaseでRAGを構築し、RDSのデータを分析するアプリケーションを開発する | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
Amazon BedrockのKnowledge BaseでRAGを構築し、RDSのデータを分析するアプリケーションを開発する はじめに こんにちは！ 第一SAチームのshikaです。 普段、あるAmazon RDS上のデータベース（MySQL）に対し、SQLを実行してデータを参照しています。 毎回SQLクエリを実行するのが手間だったので、データ検索を容易にするWebアプリケーションを開発しました。 このアプリケーションには、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を活用しており、生成AIを用いた対話式の検索機能を実現しています。 できあがったアプリケーションの画面は以下です。 データはテストデータを使ってます。以下の通り、架空の会社の従業員情報に関するデータです。 本記事ではこのアプリケーションの構成、仕組みについて、特にAmazon Bedrockの部分を重点を置いて解
Next.js App Router と控えめにお付き合いして普通の Web アプリを配信する | Offers Tech Blog
まずは長いものに巻かれたいときもある Offers を運営している株式会社 overflow の あほむ でございます。 先日 コードベースのディレクトリ構成にフォーカスした記事 を公開した関連記事として、Next.js App Router をどのように取り扱っているかについてご紹介します。 【AD?】今回の記事の内容を含んだり含まなかったりすると思いますが、来週 2024/01/17(水) 19:20 〜 オンライン開催の PWA Night vol.59 で発表予定なので興味のある方はぜひ。（終了済み） 下記は本記事の内容を含むイベント発表資料です。ご参考までに。 今回の前提 前回記事 の引用ですが今回も同様です。 最終目標は単体事業でありつつ実質マルチプロダクトな画面群のリプレース クライアントサイドでヘビーなビジネスロジックを持つ必要がない アプリケーション特性としては SaaS
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