概要 OktaとGitHub Enterprise CloudをSAML連携させるために、Oktaのアプリ統合カタログにある「Github Enterprise Cloud - Enterprise Accounts」を使ってSSO(シングルサインオン)を実現しました。 実現できたこと プライベート環境と仕事環境の切り分けが可能になった GitHubでは、Enterprise Managed Usersという仕組みを利用している場合を除き、個人アカウントを使用して会社のGitHub環境に参加します。そのため、GitHubにログインすれば、時間や場所、デバイスに関係なく仕事環境にアクセスすることが可能です。しかし、これは労務管理とセキュリティの観点で問題がありました。 SAML連携後は、個人アカウントに従来の認証方法でサインインした後、仕事環境へアクセスするためにOktaで追加認証を行う必要
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
はじめに こんにちは。新規事業のプロダクトマネジメントを担当している taison です。 先日、顧客への請求金額を算出するために日々実行しているデータフローを刷新しました。 その際に Datastream という Google Cloud が提供する CDC サービスを活用したことで、構築・運用が楽になったのでご紹介します。 なお今回は開発にご協力いただいている 株式会社 Rabee の abyssparanoia さんの提案・検証があって実現したので、ここで感謝させていただきます。 全体像 それまではとある BI ツールを活用して、請求根拠となるデータを各内容にあわせて出力するデータフローを組んでいました。 下図のように、プロダクトの RDB（アプリケーションデータ）そのものに直接接続し、BI ツールで生成したクエリを定期的に実行することで要件を満たしていました。 ただ、おかげ様で事業
※こちらはバイセルテクノロジーズ Advent Calendar 2023の10日目の記事です。 前回の記事は、金澤さんのAuth0とEntra IDを扱うプロダクト同士を繋げるためのIstio設定あれこれでした。 はじめに こんにちは、開発3部の神保です。 バイセルでは、お客様宅への出張訪問による買取が買取チャネルの主力となっています。現在開発3部の弊チームでは、この出張訪問買取で使用されるWebアプリケーション「Visit」の新規開発を進めています。 VisitのフロントエンドにはReactを採用しましたが、Next.js等のフレームワークは使用せず、Vite + ReactによるSPA (Single Page Application)構成を選択しました。 技術選定の過程では、社内での採用事例などからNext.jsも検討の対象となりましたが、最終的にはその採用を見送る結論に至りました
こんにちは、G-genの開原です。当記事では Google Cloud が提供する Looker と Looker Studio（旧称データポータル）という2つのデータ可視化サービスの特徴についてご紹介した上で、選定のポイントを解説します。 Looker と Looker Studio Looker とは？ Looker Studio とは？ データ分析における課題 Looker の特徴 データのアップロード不要 LookML によるデータの一元管理 豊富な業務連携 Looker Studio の特徴 無料で魅力的なダッシュボード 簡単・すぐに始められる手軽さ 多様なデータソース 機能比較と選定基準 機能比較 選定基準 追加情報 Looker Studio Pro Looker Modeler ハンズオンセミナー Looker と Looker Studio Looker と Looker
Google Workspace を無料で体験ビジネス メール、ストレージ、ビデオ会議など、さまざまな機能をご利用いただけます。 登録する ※この投稿は米国時間 2020 年 7 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud では、複雑なクエリを記述できる専門家だけではなく、誰でもデータの力を利用できるようにしたいと考えています。企業が新しい社会に対応する際には、有用なデータに従業員がアクセスして、情報に基づいた意思決定をすばやく行い、ビジネスの成果を向上できるようにすることが重要です。この目標を実現するために、誰でも Google スプレッドシートを使用して膨大なデータセットを簡単に操作できるようにしました。また、データの準備と分析の自動化に役立つインテリジェントな新機能も追加しています。 組み合わせることでさらに便利に: Bi
COVID-19 感染拡大を受けて多くの人が在宅勤務や家庭学習に切り替えましたが、自宅にいながらスキルアップを図りたい、知識を増やしたいと考えている人もたくさんいます。こうしたご要望にお応えするため、Google Cloud Platform のトレーニング コースや Qwiklabs のハンズオンラボなどの各種学習リソースを 5 月 20 日まで無料で提供しています。 下記オンデマンド トレーニング、ハンズオンラボよりご希望のトレーニングをお選びいただけますので、是非ご活用ください。 Qwiklabs Pluralsight（英語のみ） Coursera お申し込み、詳細はこちらをご覧ください。 また、Google Cloud では、オンデマンド トレーニングやハンズオンラボ以外に、ウェビナーもご提供しております。各トレーニングリソースについては以下をご覧ください。 オンデマンド トレー
こんにちは、インダストリー事業本部 医療チームの高橋（@yukey1031）です。 去年のクリスマス以来の投稿です。AMIAS（アミアス）をお願いします。 さて、今回は自身の周辺業務で普段行っているOpenAPIによるスキーマファースト開発の実施サンプルと先日Google Cloudより発表された「Cloud Run」について少し触れてみたいと思います。 なお、フロントエンドはVue.js+TypeScript+Axios、バックエンドはJava+SpringBootでの話です。 マイクロサービスな現場でのAPI開発 スキーマファースト開発 OpenAPI OpenAPI Generator Cloud Run 実施サンプル Requirement インターフェイス定義 サーバーサイド実装 フロントエンド実装 Cloud Runにデプロイ／接続 おわりに マイクロサービスな現場でのAPI開
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