米国のサイバーセキュリティーを担当する政府機関は10日までに、ショートメッセージサービス（SMS）を使った認証について「外部から傍受される恐れがあり、強力な認証にならない」と注意喚起する声明を公表した。認証アプリなどの利用を推奨している。X（旧ツイッター）や日本のデジタル庁もSMS認証を廃止しており、見直しの動きが広がる可能性がある。声明は米国土安全保障省傘下のサイバーセキュリティー・インフラ

Google Cloudは生成AIのGeminiがSharePoint、Googleドライブ、Confluence、JIRA、ServiceNowなどと接続して情報を読み取り、自然言語によるプロンプトに自由に応えてくれる新サービス「Google Agentspace」を発表しました。 Google Agentspaceは企業データを統合する Google CloudはGoogle Agentspaceを、すべての企業データを統合するエージェントと位置づけており、GmailやG……

データがSQL対応のDB（データベース）に格納されている場合、SQLを使いデータを取得し操作することが多いことでしょう。 Python上ではPandasやPolarを使うかもしれませんが、SQLを利用したほうが便利な場面も少なくありません。 そこで登場するのがDuckDBです。 DuckDBは、インプロセス（例えば、Python内駆動）で動作するRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム) で、指示を送信するクライアントもそれらを読み取って処理するサーバーも必要ありません。 そこが、PostgreSQLやMySQLなどの通常のRDBMSとの大きな違いです。 また、オンライン分析処理 (OLAP) 系のRDBMSのため、データ分析に適しています。 要するに、DuckDBは「組み込み用途のOLAP系のRDBMS」ということです。 似たようなものに、SQLiteというものがありますが遅速

Multi-Zones Examples With Zones Multi-Zones are an approach to micro-frontends that separate a large application on a domain into smaller Next.js applications that each serve a set of paths. This is useful when there are collections of pages unrelated to the other pages in the application. By moving those pages to a separate zone (i.e., a separate application), you can reduce the size of each appl

Learn how Vercel cut build times and improved developer velocity while maintaining a smooth user experience with microfrontends. Vercel's main website, once a single large Next.js application, serves both our website visitors and logged-in dashboard. But, as Vercel grew, this setup revealed opportunities for improvement. Build times grew, dependency management became more intricate, and workflows

AWS Database Blog Introducing Amazon Aurora DSQL Relational databases are a powerful and flexible building block for a wide range of applications and services – from microservices and websites, to mobile backends and SaaS applications. Ten years ago, we launched Amazon Aurora, offering unparalleled high-performance and availability with full MySQL and PostgreSQL compatibility, at 1/10th the cost o

Amazon Aurora DSQL と Google Cloud Spanner のアーキテクチャを比較してみた！ この記事は NHN テコラス Advent Calendar 2024 の 13 日目の記事です。 はじめに こんにちは、Shunです！ 先日、AWS re:Invent 2024 で Amazon Aurora DSQLというグローバルにスケール可能なデータベースが発表されました！ Aurora DSQL のアーキテクチャを聞いていると Cloud Spanner と非常に似ているデータベースだと感じました！ そこで本記事では、Aurora DSQL と Cloud Spanner を比較しながらまとめます！ Amazon Aurora DSQL とは Amazon Aurora DSQL とは、事実上無制限のスケールが可能な PostgreSQL 互換のサーバーレス 分

31st December 2024 A lot has happened in the world of Large Language Models over the course of 2024. Here’s a review of things we figured out about the field in the past twelve months, plus my attempt at identifying key themes and pivotal moments. This is a sequel to my review of 2023. In this article: The GPT-4 barrier was comprehensively broken Some of those GPT-4 models run on my laptop LLM pri

Like a shot to your dome piece, I'm back to hit you with my annual roundup of what happened in the rumble-tumble game of databases. Yes, I used to write this article on the OtterTune blog, but the company is dead (RIP). I'm doing this joint on my professor blog. There is much to cover from the past year, from 10-figure acquisitions, vendors running wild in the streets with license changes, and the

Using STAMP to improve resilience in Google production systems Billions of people around the world use Google’s products every day, and they count on those products to work reliably. Behind the scenes, Google’s services  have increased dramatically in scale over the last 25 years — and failures have become rarer even as the scale has grown. Google’s SRE team has pioneered methods to keep failures

RealWorld 業務 Rust 実際に Rust 1.0 の頃から業務で Rust を使ってコードを保守してきてハマった落とし穴についての 知見 恨み言です Rustが素晴らしい言語であるというあたりまえのことにはこの文書では触れません 気が向いたら追加します 開発環境編 ビルドマシンを買ってもらえ ノートパソコンのCPUとメモリでは限界がある CPU 二桁コアのマシンを何人かで共有して使え VSCode の Remote SSH でがんばれ vim でもいいぞ ストレージは可能な限りデカくしろ target はブラックホール 10GB 超はあたりまえ、中には 100GB 超も sccache、 cargo cache 、 cargo sweep などを駆使してがんばれ docker も使うので大容量ストレージだけが正義だ sccache 使用例

どうも、すべての経済活動を、デジタル化したい福島です。 年末恒例になりました未来予測+来年の意気込みシリーズ。2021年末は「SaaS+Fintech」、2022年末は「コンパウンドスタートアップ」、2023年末は「AI-UXとAX(AI Transformation)」でした。 今年は「AI Agent」というテーマで書こうと思います。2025年はまず間違いなく「AI Agent」の年になります。(AI Agentという定義はなんぞや、みたいな話はありつつ) LayerXは2025年、この領域にフルベットし、wowな体験、新たなビジネスモデルを模索していきます。 過去記事はこちらより AI Agentとは2024年、主に英語圏で、「AI Agent」「Vertical AI」「Agentic Workflow」といった言葉が一気に盛り上がりました。おそらく2025年、日本のVCがこういう

はじめに こんにちは！ Microservices Platform Network チーム の hatappi です。 メルカリでは、2023年からCDNプロバイダーを Fastly から Cloudflare へと段階的に移行してきました。現在、ほぼすべての既存サービスのトラフィック移行が完了しており、新規サービスについては全て Cloudflare を使用しています。 この記事では、CDNプロバイダーの比較ではなく、移行プロセスに焦点を当て、スムーズに移行するために実施したアプローチを解説します。また、移行が私たちの最終的なゴールというわけではありません。その先の取り組みの一環として、社内向けの「CDN as a Service」についても紹介します。 背景 メルカリでは、これまでに開発環境および本番環境を合わせて数百のFastlyサービスが存在しており、これらは私たちNetwork

本投稿は 情報検索・検索技術 Advent Calendar 2024 の20日目の記事です。 情報検索・検索技術 - Qiita Advent Calendar 2024 - Qiita 11月中頃に参加したSearch Solutions 2024でMicrosoft ResearchのIsazawaさんが発表されていたセッションがかなり興味深かったのでその概要紹介です。会場内でもその注目度は高く、当時発表された10数セッションの中からベストセッションに選ばれていました。 arxiv.org (注: 自分自身RAGやその他LLMを用いたRetrieval手法について詳しくないので、なんらか勘違いをしていそうな場合はそっとXのDM等でご指摘いただけると嬉しいです) ざっくり要約 大規模言語モデル(以下、LLM)とKnowledge Base(以下、KB)を組み合わせて、言語モデルベースの

例えば次のようなテーブルがあったとする。 -- PostgreSQL CREATE TABLE history ( id SERIAL PRIMARY KEY, user_id INTEGER NOT NULL, data TEXT, created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); -- MySQL CREATE TABLE history ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id INT NOT NULL, data TEXT, created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); INSERT INTO history (user_id, data, created_at) VALUES (1, 'First

Amazon Web Services（AWS）は、米ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2024」で、PostgreSQL互換の分散データベース「Amazon Aurora DSQL」のプレビュー公開を発表しました。 Amazon Aurora DSQLは、地理的に離れた複数のリージョンでデータベースが稼働する大規模分散データベースです。 分散処理による高いスケーラビリティ、複数のリージョンによる冗長構成による高可用性の両方を実現するだけでなく、分散データベースにおいてトランザクション処理による強い一貫性を実現する際の弱点とされていたレイテンシの大きさを克服し、小さなレイテンシによる高速性も兼ね備えたPostgreSQL互換のデータベースだと説明されています。 分散データベースの弱点はレイテンシの増大 一般に分散データベースは、複数のデータベースのノードが分散してリ

この記事は 2024 TSG Advent Calendar 3日目の記事です。昨日の記事は @__dAi00 さんの記事 AivisSpeechを使ったDiscordボットの作成　①AivisSpeechをGoogle Cloud Runにデプロイする でした。12/5 公開予定の続編も楽しみです。 今回は、初日に公開した以下の記事の副産物です。 import unicodedata # Python 3.12 まで 1000000000000.0 # Python 3.13 から 1000000.0 print(unicodedata.numeric("兆")) 大変だ。Python 3.13 から「5000 兆円」が 50 億円になってしまう（？） unicodedata.numeric メソッドと Unicode 例によって Unicode が関係してきます。前編でも触れたとおり、