AWS Bedrock の ナレッジベースを試してみた(利用開始編)｜Yuta.Ito
AWS Bedrock のナレッジベースについてAWS Bedrock はAWS の生成系AIのサービスですが、昨年開催されたAWS re:Invent 2023 にてナレッジベースの機能が追加されました。 ナレッジベースは検索拡張生成（RAG）のマネージドサービスとなります。 検索拡張生成（RAG）について本来、生成AIは利用している基盤モデルが学習しているデータを利用して回答を生成しますが、自社独自データ等、基盤モデルでは学習し得ないデータを利用したいケースがあると思います。 その際に利用する技術が検索拡張生成（RAG）です。 RAGの仕組みとしては、事前に独自データを準備したうえで、基盤モデルに問い合わせる前に質問に関連するデータを検索、検索結果を含めて基盤モデルに問い合わせることで、基盤モデルが学習していない内容を含めた回答を得られる様になります。 ナレッジベースを利用しない場合の
Aurora Severless Data APIで必要なセキュリティグループ – TECH4ALL
こんにちは、DX推進室の安齋です。 今回はAWSサーバーレスリソース構築でハマった・工夫した箇所の紹介の第5回目となります。 第1回は API GatewayでIAM認証を行う 第2回は API GatewayのCloudWatchLogsの設定をIaCで行う 第3回は Cognitoユーザープールでグループ毎にリソース制御を行う 第4回は CloudFrontでオリジンリクエストポリシーを設定する時の注意点 第5回はVPC LambdaからAurora SeverlessをData API経由で使用する際に必要なセキュリティグループの紹介となります。Data APIはHTTPリクエストとレスポンスでAurora Severlessとデータのやり取りをするAPIで、リクエストを送る側はMySQL等のライブラリが一切不要になります。必要最低限のセキュリティグループのルールを調査した際、あまり
Amazon DynamoDB スケーリングのベストプラクティス | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon DynamoDB スケーリングのベストプラクティス はじめに 長年にわたって、Amazon DynamoDB はものすごいスピードで進化を遂げています。グローバルセカンダリインデックス(GSI)、クエリ式のサポート、Auto Scaling 機能、そして、ポイントインタイムリカバリ (PITR) 、オンデマンドモードを断間なくリリースされました。お客様はモバイルバックエンドをはじめ、ゲームや IoT (Internet of Things) の実装まで、さまざまなユースケースで DynamoDB を使用してきました。 本記事は、DynamoDB を利用する中で、スケーリングの部分に焦点に当たって、スケーリングを考えるときのポイントを説明します。その後、代表的なワークロード、例えば、新しいサービスローンチや、ゲームにおいては新しい
Amazon DynamoDB に負荷をかけ、検証する方法をご紹介 | AWS - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
皆さんこんにちは、Game Solutions Architect の邵 (@axot) です。 以前 AWS ブログの Amazon DynamoDB スケーリングのベストプラクティス という記事で DynamoDB 運用する際のポイントを紹介しました。 本記事では、DynamoDB に負荷をかける方法をご紹介します。さらに、それを応用してスパイクおよび不均等なアクセスパターンについてのテストおよび解説もご紹介します。最後まで是非ご覧ください ! まず、今回のテストのための DynamoDB テーブルを作成します。 ベンチマークではなく、負荷の掛け方や性質を確認が目的なので、ReadCapacityUnits(RCU)、WriteCapacityUnits(WCU) とも最小限に 1 に設定しています。 また、ソートキー については本日のテストで利用しないため、プライマリキーのみを作成し
[アップデート] Amazon DynamoDB のオンデマンドキャパシティモードで最大スループットを指定出来るようになったので、YCSB で DynamoDB の負荷テストしてみた | DevelopersIO
[アップデート] Amazon DynamoDB のオンデマンドキャパシティモードで最大スループットを指定出来るようになったので、YCSB で DynamoDB の負荷テストしてみた いわさです。 DynamoDB にはキャパシティモードの概念がありまして、あらかじめ予測したキャパシティを事前割り当てしておくプロビジョンドモードか、実際に発生したリクエストに応じて請求してくれて良いのでうまいことやってくれやというオンデマンドモードの 2 つがあります。 どちらも一長一短あるのですが後者のオンデマンドの場合は柔軟性がある一方で、ワークロードの負荷によってはコストが予測しずらかったり、あるいは DynamoDB のイベントに応じてサービス間を連携しているような場合にオンデマンドだと外部サービスに予測できない負荷が発生することがありえます。 そんなオンデマンドキャパシティモードですが、本日のアッ
![[アップデート] Amazon DynamoDB のオンデマンドキャパシティモードで最大スループットを指定出来るようになったので、YCSB で DynamoDB の負荷テストしてみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/38e9929fa6251377ccd1a0b39defb8126be9eef4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-dynamodb.png)
SSM Agent の ping ステータス監視を EventBridge + Lambda 関数 + SNS を使って実装してみた | DevelopersIO
SSM Agent の ping ステータス監視を EventBridge + Lambda 関数 + SNS を使って実装してみた はじめに テクニカルサポートの 片方 です。 前回のブログで執筆数が 200 本を越えました。199 本目、200 本目 のブログに引き続き Lambda 関数を利用した内容を紹介します。 こちらは、私の所属するテクニカルサポートチームへ「〇〇〇 を実現するサービスや機能はないか」と実際にお客様より頂いたお問い合わせを参考 (ヒント) にしてカスタムソリューションを作成してみました。 本ブログでは、マネージドノードに表示されている SSM Agent の ping ステータス監視を EventBridge + Lambda 関数 + SNS を使って実装してみました。 構成と説明 SSM エージェントのステータスを毎分ポーリングする Lambda 関数を作成
API GatewayをCloudFormationで構築したら、マネコンとの項目の関連がわからなすぎたので、二度と調べなくていいように一覧にした | DevelopersIO
API GatewayをCloudFormationで構築したら、マネコンとの項目の関連がわからなすぎたので、二度と調べなくていいように一覧にした API GatewayをCloudFormationで構築しようとしたら、マネジメントコンソールの構造とCloudFormationの項目の関連がわからなすぎて無駄に時間がかかったので、二度と調べなくていいようにまとめました。CloudFormationのサンプルテンプレートつき。 CloudFormation、使ってますか？ 同じ環境を何度も構築する時、マネジメントコンソールで手動構築するのはだるいので、よくCloudFormationを使って構築しています。 今回、API GatewayをCloudFormationで構築しようとしたのですが、マネジメントコンソールでメソッドリクエストや統合レスポンスまわりの入力とCloudFormatio
インプットのすゝめ | 外道父の匠
絶賛成長期にあるだろう若手エンジニアは、どういう流れで自身の成長を促したら良いのだろうか、とふと思いつつ口頭で説明してみたけどよくわからんくなったので整理してみたいお気持ちです。 当ブログではアウトプットの効用みたいなものは書いてきましたが、インプットそのものについてはお初なので、自身を振り返る良い機会にもなりそうです。 はじめに これは私が二十数年間、プログラマー・インフラ・SRE といったエンジニアとして通ってきた中で、どのようにインプットをしてきたかを整理してみるチラ裏です。 自分は一般(?)と比べれば少々特殊な経歴で、情報学を学んだことも、新卒研修を受けたことも、IT系資格も、転職したこともない…… ほぼ独学による野良エンジニアとして生息してきましたので、あまり参考にはならないかもしれません。 それでも一応長く生き抜いてきたエンジニアの経験として、インターネットに数多くある参考例の
ChatGPTをフル活用したUI勉強会！プロンプトも大公開｜つむら
はじめにこんにちは！つむです🐈 8月より社内で実施するchatGPTをフル活用したUI勉強会を実施しています📚 開催までの背景や内容決定までのプロセス、プログラムをご紹介します🚩 使用するペルソナ・ユーザーストーリー・情報アーキテクチャ図を生成するプロンプトも公開しますのでぜひご覧ください✨ 自己紹介2022年KDDIにUXデザインコースで新卒入社（KDDIアジャイル開発センターに兼務出向中） auショップ向けDX施策やワーケーション施設検索サービス「タビトシゴト」などでUIUXを担当 背景UI業務多いのにUIデザイナーが少ないKAGデザイナーは基本的に上流を主戦場に置くUXデザイナーやサービスデザイナーとして業務をしている方が多いです。 しかし私は学生の頃からUIが得意たっだため最初はUIデザイナーからスタートし、徐々に上流へ足を広げる方針にしていただきました🙌 配属直後はUIデ
【CDK】Step FuctionsでGlue Python Shellを実行 | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部ビッグデータチームのyosh-kです。 今回はStep Functions内でGlue Python Shellを実行する実装をCDKで行いたいと思います。 前提 今回実現したい構成は以下になります。 EventBridgeでdata-source BucketへのObject Createdイベントを検知し、Step Functionsを起動します。 Step Functions内でGlue Jobを実行します。 Glue Jobでデータ加工した出力先としてdata-store Bucketにcsvファイルを生成します。 加工処理前のcsvファイルの中身になります。 animal_info.csv "animal_id","animal_name","species","weight_kg","age_years","habitat","arriva
『呪術廻戦 ファントムパレード』の大規模アクセスを支えるインフラ構成と最適化 - Sumzap Engineering Blog
この記事は、2024年3月7日に開催された「CyberAgent Game Conference 2024（CAGC 2024）」のセッション内容をAIによる自動文字起こしをベースに加筆修正したものになります。 セッション概要 TVアニメ『呪術廻戦』初のスマホゲーム『呪術廻戦 ファントムパレード（ファンパレ）』は、多くのユーザーに遊ばれ大量のアクセスが来ることが予想されていました。 本セッションでは、高負荷が予想される中、どのようにインフラを構築し負荷対策を行ったのか、実際のインフラ構成図をお見せしながらお話しします。 また、アプリリリース前に行った負荷試験の流れや、リリース後の負荷状況について、具体的なメトリクスの数字をお見せしながらご紹介します。 ※セッションのアーカイブ動画 登壇内容 タイトル 『呪術廻戦 ファントムパレード』の大規模アクセスを支えるインフラ構成と最適化というタイトル
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
サクッと始めるAIネイティブ開発【GitHub Copilot / ChatGPT】
この本では、初心者・入門者の方に向けて、AIネイティブ開発（AI-Native Programming）の知識や使い方を体系的にまとめました。 【概要】 ・内容：AIネイティブ開発とは？（AI-Native Programmingとは？）、GitHub Copilotとは？、GitHub Copilotの基本的な使い方、GitHub Copilotの料金体系、GitHub Copilotのインストール方法、AIネイティブ開発のテクニック10選、プロジェクト生成、ソースコード生成、コード補完、コマンド生成、データ生成、ドキュメント生成、デバッグ、コードレビューおよび修正、データ読み込み、ドキュメントへの質問、GitHub Copilotを使う上で気をつけるべきこと、Cursorの紹介、Google Colab AIの概要と使い方、AIネイティブ開発の「社内研修」を検討している方々へ ・所要時
GitHub Copilotの能力を最大限に引き出すためのヒントとは GitHubが紹介
GitHubは2024年3月25日（米国時間）に公式ブログで、コード補完機能を活用して良質なコード提案を得るために、豊富なコンテキストを提供することの重要性を訴えた。本稿では、同ブログの中からコンテキスト提供に関連する内容に焦点を当て、紹介する。 コンテキストの重要性 関連記事 GitHub、「GitHub Copilot」の活用方法や組織への展開方法を学べるコースを無料公開 GitHubは、GitHub Copilotの活用方法や組織への展開方法を学べるコンテンツを無料公開した。組織のリーダーが抱きがちな疑問を理解する手助けになるとしている。 Windows Copilotで「働き方の新時代の推進」、Microsoftが語る3つの戦略 Microsoftは2024年3月に開催されたデジタルイベントで、Copilotや新しいSurface for Business、Windows Clou
リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 株式会社リクルートは、日本国内のHR・販促事業及びグローバル斡旋・販促事業をおこなう事業会社です。リクルートでは、『スタディサプリ』というスマートフォンアプリ、パソコンで利用可能なオンライン学習サービスのデータベースとして Amazon Aurora PostgreSQL を採用しています。 2023 年 5 月にこの Aurora PostgreSQL を Aurora Serverless v2 に変更しました。採用検討から 1.5 ヶ月と短期間で導入を決定しましたが、入念な検証の結果 Aurora の運用負荷を大幅に削減し、サービスの安定運用も実現しています。本ブログは、『スタディサ
AWS入門ブログリレー2024〜AWS IAM Access Analyzer編〜 | DevelopersIO
コンバンハ、千葉（幸）です。 当エントリは弊社AWS事業本部による『AWS 入門ブログリレー 2024』の33日目のエントリです。 このブログリレーの企画は、普段 AWS サービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、 今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 AWS をこれから学ぼう！という方にとっては文字通りの入門記事として、またすでに AWS を活用されている方にとっても AWS サービスの再発見や 2024 年のサービスアップデートのキャッチアップの場となればと考えておりますので、ぜひ最後までお付合いいただければ幸いです。 では、さっそくいってみましょう。今回のテーマは『AWS Identity and Access Management (IAM) Access Analyze
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