はじめに 前回までの記事では主にTerraform Cloudの使い方、既存コードのTF化について試用記を書きました。 今回はAzure仮想ネットワーク、仮想マシン、MySQLをゼロベースからVisual Studio Codeの拡張機能、GitHub Copilotの力を借りて作成したので、そこで気づいたことの投稿です。 Azure Terraformを分かっている人には物足りないかと思いますが、何卒なにとぞ。 Azure Terraform関連の記事一覧は最後の「その他記事」を参照ください。 今回作る構成 以下のリソースを作りました。 仮想ネットワーク Subnet 仮想マシン OSディスク NIC Public IP NSG MySQL Flexible Server Private DNS Zone AzureポータルからClockOpsで作成する場合であれば、上記の第一階層のリソ

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こんにちは。Feature2 Unitのうなすけです。我々のチームの担当範囲のひとつには「データの入出力」というものがあり、お客様からAPI呼び出しやファイルアップロードなどで受け取ったデータを適切に処理するコンポーネントの運用・開発をしています。 AWS Lambdaの処理が失敗するようになった 皆さん、AWS Lambdaはお使いでしょうか。我々も様々な処理にAWS Lambdaを活用しています。一例として、ユーザーからアップロードされたCSVファイルのバリデーションを行うLambda functionをAWS Step Functionsの一部として実行しています。 ある日、機能追加として日本語を含む1CSVファイルのアップロードを許可したのですが、CSVファイルのバリデーション処理でエラーが発生するようになりました。日本語も受け入れるようにしたタイミングと同時にRuby runti

サーバレスSwiftサーバーサイドへようこそ さて、みなさん、サーバーサイドを書くときは何の言語で書いてますか？ Go?Node.js?Python?Ruby?Java? 今日はSwiftでサーバレスなサーバーサイド書いていきましょう。 Appleが開発した言語で、軽量で読みやすいのが特徴です。 使うもの SwiftをAWS Lambdaでデプロイするのに使用するパッケージは以下がおすすめです。 このパッケージをより使いやすくするためのVSCode拡張もあります。今日はこちらを使っていきます。 やること 1. 必要ツールのインストール 以下のツールが必要になるので事前に入れていきましょう。Macユーザーならasdfで全部入ります。 Docker AWS CLI AWS SAM CLI 2. VSCode拡張のインストール VSCode AWS Lambda Swiftと入れて一番上の拡張を

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 内容 Lambda が新たに FIS と連携。これにより、開発者はコードを変更せずに、Lambda 関数に対して以下のような障害シナリオをシミュレーション可能 遅延 aws:lambda:invocation-add-delay エラー aws:lambda:invocation-error http統合の応答 aws:lambda:invocation-http-integration-response これらの機能を活用することで、アプリケーションのパフォーマンスや回復性を向上させるためのテストが容易になります。 開発者はコードを変

🎄 OpenTelemetry Advent Calendar 2024 1日目の記事です。 🏆 OpenTelemetry天下一武道会とは 基準 ポイント計算方法 🎉 表彰式 📊 各試合の結果 👤 所感 🐵 まとめ 🏆 OpenTelemetry天下一武道会とは OpenTelemetryの各言語における仕様準拠率を評価する大会です。各言語がどれだけOpenTelemetryの仕様に準拠しているかを集計し、トップスコアを獲得した言語を称えます。 この武道会の目的は、OpenTelemetryエコシステム全体の進化を見える化することです。もしかしたら毎年やります（野望）。どの言語が最も仕様を満たしているかを知ることで、ユーザーに適切な選択肢を提供する一助となるかもしれません。 基準 OpenTelemetryの仕様準拠一覧（Compliance of Implementati

本記事の概要 pg_duckdb は、PostgreSQL のプロセス上でインプロセス OLAP クエリエンジンである DuckDB を実行するための拡張です。 DuckDB を利用することで、以下のようなメリットがあります。 PostgreSQL のネイティブクエリエンジンと比べ、OLAP ワークロードをより高速に処理できる。 DuckDB の拡張を利用し、 Iceberg や Delta lake といったオープンテーブルフォーマットでオブジェクトストレージ上に構築したデータレイクのデータを分析できる。 本記事では、 PostgreSQL 拡張の pg_duckdb の概要、私が pg_duckgb に注目した背景、および簡単な使い方などを紹介します。 pg_duckdb の概要 pg_duckdb は、スタートアップの Hydra、DuckDB 開発元の DuckDB Labs、Sa

イベント運営の指標 満足率 / CSAT / NSAT / NPS の違いと計算式</h1>\r\n"}}" id="text-ba7b51a8d3" class="cmp-text"> イベント運営の指標 満足率 / CSAT / NSAT / NPS の違いと計算式 <span class=\"biz-smb-fs-p1\"><b>ソリューションアーキテクト<br>\r\n 寺尾 英作</b></span></p>\r\n<p>Alibaba Cloudに関わりたくて2018年にSBクラウドにジョイン。Alibaba Cloud ユーザコミュニティ Alieatersや、ソフトバンクのテック勉強会 SB Tech Night などの運営に関わっています。</p>\r\n<p>&nbsp;</p>\r\n"}}" id="text-a453f02de0" class="cmp-text"

この記事はスターフェスティバル Advent Calendar 2024 1 日目の記事です。 今年もやっていくぞ！ こんにちは！スターフェスティバル株式会社でソフトウェアエンジニアをしている吉田あひるです！ 弊社では Snowflake を活用したデータ基盤の運用・構築をしており、 Snowflake 内のリソース管理には Terraform を活用しています。 Snowflake の Terraform Provider はまだ experimental フェーズということもあり破壊的な変更も多々あるのですが、少し前に権限周りのリソース(grant)に対して大規模な再設計[1]が行われました。（めでたいですね！） その影響から弊社では 1000 件以上の deprecated が発生する形になってしまっていたので、本記事ではその対応について紹介したいと思います！ どのような変更なのか？

人類は HCL (Hashicorp Configuration Language) で JavaScript を記述するべきなので、次世代のモダン AltJS である「JS.tf」をリリースしました。 例えば次のコードは標準出力に hello world と出力する JS.tf のプログラムです。 data "js_function_call" "hello_world" { caller = "console" function = "log" args = ["hello world"] } data "js_program" "main" { statements = [data.js_function_call.hello_world.statement] } # index.js としてファイル出力 resource "local_file" "main" { filename

2023/09/02　AWS Startup Day 2023 https://aws-startup-community.connpass.com/event/289498/ AWS AppConfig で低リスク・低ストレスなロールアウトを実現した話 佐藤 丈生 Software Engineer

はじめに AWS AppConfigは、AWSの設定情報を安全にデプロイするためのマネージドサービスだ。 アプリケーションの設定変更をカナリアリリースすることができ、デプロイ中の異常に対してワンクリックでの迅速なロールバックを提供することもできる。 今回は、AWS AppConfigによる簡単な設定情報をTerraformで自動構築できるようにし、カナリアリリースにおける運用を考察する。 前提となる知識は、以下があれば良い。 カタログレベルでのAWS AppConfigの知識 Terraformの基礎知識 Pythonの基礎知識(AWS AppConfigを呼び出すアプリケーションをPythonで作成) AWS AppConfigの構成要素 AWS AppConfigは、以下の構成要素から構築される。 構成要素 説明

はじめに はじめまして。株式会社ビットキー Cross Incubator チームの酒井です。 Cross Incubator チームは開発チームを横断して SRE・Backend・Frontend の垣根なく拾いきれなかった課題を解決するために組織され、高度な雑用係(！)として日々タスクをこなしています。 その中で Azure Functions 環境を一から構築する機会があり、得られた知見を共有します。 Terraform に関連する記事が少なく構築時の情報を集めるのに苦労したので、本記事では Terraform にフォーカスし、ほぼそのまま利用できる Terraform コードを記載する事で同様の環境を構築する方の一助となればと思っています。 概要 Azure Functions 環境を Terraform で構築する方法を解説⁠⁠ ディレクトリ構造と実際のコードを紹介 GitHub

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SRE team の suzuki-shunsuke です。 今年の 8 月(約3か月前)から freee の SRE team に join しました。 本記事では Terraform Monorepo の CI の実行時間を CIAnalyzer で可視化し 2 分 (70 percentile で約 160 %) 以上高速化した話を紹介します。 背景 freee には AWS などを管理する Terraform の Monorepo があり、 SRE を中心に多くの開発者がそのリポジトリで開発を行っています。 CI には GitHub Actions の Self-hosted Runner を使っています。 フローとしては GitHub Flow を採用しており、 Pull Request を作成すると CI で terraform plan が実行されます。 terraform

早いもので師走ですね。 今年は弊社の1期目ということもあり、気が付けば終わってたという感じなのですが 私からは今年最後となる（おそらく）Tech-Blogをお届けできればと思います。 モチベーション🔥 少し前に、経営戦略 ~ 経理などの幅広でプロダクトを考えている時期がありました。 現在は少し中身がつまりつつあるのですが、いかんせんこの分野で言えることは独自フォーマットでの管理や手集計のために手元用に最適化されたプロセスが多く、データ基盤として一元管理するにせよ、作り込みや整形・紐解きの負荷が大きすぎるなという印象でした。 そんな中ご存じの通り、昨今のLLMの進化は目を見張るものがあります。 先週にはOpenAIから o1-pro が発表され、より強力にそして最適化されたモデルが来年以降も登場してくるのでしょう。 では、プロダクト（本番）として十分利用可なLLMモデルがどんどん登場してく

Google Cloud Champion Innovators Advent Calendar 2024 の 12 日目の記事です。 はじめに LLM が広く普及し、活用範囲が急速に拡大してきたことで、ツール連携機能を活用した AI エージェントを構築する機会も増えてきています。このような LLM とツールの連携により、チャットインターフェースから様々なシステムやサービスを制御・自動化できるようになりました。 しかし、AI エージェントの開発には2つの困りごとがあると感じています。1つ目は、複雑な指示を処理するために必要な高性能モデルの応答速度が遅い点、2つ目は複数のプロジェクトでツールを再利用する際の実装効率の問題です。 本記事では、これらに対する解決策の一例を紹介します。LLM から BigQuery を操作するユースケースにおいて、応答速度が遅い点については Gemini 2.0

Mark LohmeyerVP & GM, Compute and AI Infrastructure ※この投稿は米国時間 2024 年 12 月 12  日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 テキストや画像などの多様なデータを処理できる大規模な AI モデルの台頭により、特有のインフラストラクチャの課題が生まれています。これらのモデルには、トレーニング、チューニング、推論を効率的に行うための膨大な計算能力と専用ハードウェアが必要です。Google は AI ワークロードの増大する需要に対応するため、10 年以上前からカスタム AI アクセラレータである Tensor Processing Unit (TPU) の開発を開始しており、マルチモーダル AI への道を切り開いてきました。 2024 年、Google Cloud はこれまでで最も高性能な第 6

米Googleは12月11日（現地時間）、同社の第6世代TPU（Tensor Processing Unit）、「Trillium」のGoogle Cloudでの一般提供開始を発表した。Trilliumは今年のGoogle I/Oで予告していたTPUだ。 TPUは、Googleが開発した特定用途向け集積回路（ASIC）で、AIモデルのトレーニングや推論に最適化されている。Trilliumは同日発表の「Gemini 2.0」のトレーニングにも使われた。 Trilliumは、先代と比較してトレーニング性能は4倍以上、推論スループットは最大3倍、エネルギー効率は67％、チップ当たりのピークコンピューティング性能は4.7倍、広帯域メモリ（HBM）容量は2倍、チップ間相互接続（ICI）帯域幅は2倍に向上したという。 Trilliumのスケーリング機能はほぼ線形なため、高速インターチップインターコネク

＼スニダンを開発しているSODA inc.の Advent Calendar 2024 12日目の記事です!!!／ 📣 みなさん! GCPはGCPではなくなり、Google Cloudとなりました（2022年6月） いまだにGCPという表記を見かけるので気をつけましょう お客様のエクスペリエンスをシンプルにし、プロダクト間の一貫性を保つために、Google Cloud Platform は Google Cloud という名称になりました。 引用元： Google Cloud の新しくなったホームページのご紹介 はじめに 株式会社SODA CPOのkjです (自己紹介は文末に) みなさん自動化してますか？ GAS（Google App Script） やZapier など多くの自動化手法が増えているので、自動化が身近になっていることでしょう ただ、それぞれのサービスにもできること・できな

Google Cloud Japan Advent Calendar 2024 の 10 日目にリリースすることを目指していた記事です。 本日のテーマは Cloud Run で Gemma 2 を動かす方法、そして GKE を利用した場合との違いについて簡単にご紹介する記事です。GKE で Gemma 2 を動かす方法については今年のアドベント カレンダーの 3 日目の記事である Gemma2 を GKE 上でいい感じに動かしたい (推論編) に解説がありますので、よろしければそちらも併せて読んでいただけますと幸いです。 なお、本記事はあくまでも Cloud Run がメインなので推論ライブラリのパラメータなどのチューニングは扱いません。また、Cloud Run と GKE のどちらかのみをおすすめするという趣旨でもありません。言語モデルをホストする際に Cloud Run と GKE の