関連リソース Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents 【論文紹介】LLMベースのAIエージェントのデザインパターン18選 基盤モデルを用いたAIエージェントの設計パターン The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey は、「AIエージェントのアーキテクチャ」について、シン
AWS については利用していないのでよくわからない。あくまで Erlang/OTP で書かれたミドルウェアのリプレイス事例として感想を雑に書く。ちなみに、現地で発表を聞いている。 一般的な感想 自分のような AWS 素人が見てもわかりやすいシンプルなシステムになっていた HTTP/2 を利用した独自プロトコルでの双方向通信が気になる TCP/IP を利用した大量の常時接続は本当に大変だとおもう カーネルパラメーターチューニング！ 少ないリソースで、たくさんの接続を担う ゴールが素晴らしい デプロイの自動化を GitHub Actions でやってるのやっぱりいい 負荷試験にて1億台の接続を維持した状態で挙動が問題ないことを確認 最高 Graviton ベースの Fargate の活用 Go であれば arm64 向けバイナリがサクッと生成されるのは良い Erlang/OTP から Go へ
概要 troccoの生みの親で、現プロダクト責任者をしている @hiro_koba_jp です。 troccoアドベントカレンダー2022の1記事目書いていきます！（みんなも参加してね） データ分析やデータエンジニアリングにおいてETL(Extract Transform Load)という言葉を耳にしたことがある方は多いのではないでしょうか？ 一方、「ETLではなくELT（音楽グループではない）が主流になりつつある」といったような論調も増えてきました。 この記事では、ETLとELTの違いや、なぜELTにシフトしつつあるのか、この先どうなるのか（予想）について、私なりの見解を書いてみようと思います。 一昔前まではETLパターンが多かった Redshiftが登場した2013年頃、人々はデータレイク層はS3上で構築し、データウェアハウス層〜データマート層はRedshift上に組む人が多かったよう
AWS Fault Isolation Boundaries - AWS Fault Isolation Boundaries
Publication date: November 16, 2022 (Document revisions) Abstract Amazon Web Services (AWS) provides different isolation boundaries, such as Availability Zones (AZ), Regions, control planes, and data planes. This paper details how AWS uses these boundaries to create zonal, Regional, and global services. It also includes prescriptive guidance on how to consider dependencies on these different servi
ex-mixi Advent Calander 2017の12/12分のポストです。みんなエモいことを書いているのでわたしもエモいことを書くことにします。 ちなみに今日はわたしの結婚記念日で、嫁とはmixiで出会いました（物理/社内）。 で、テーマはソリューションアーキテクト（以下、SAと略します）という仕事について。もっとみんなにSAって何なのかというのを知ってもらいたいなと思ってます。SAってめっちゃ面白いよ！ってのを叫びたいのです。なお、本ポストではわたしがAWSでSAをやっていたときの話をしますが、あくまで経験や「わたしはこうやっていた」という話であって、AWSを代表する見解ではないことをご理解ください。 mixiには2010/2から2012/7までの約2.5年在籍していて、ずっと広告関連のアプリケーション開発をやっていました。自分のなかではものすごく体感時間長かったんですが、振り
A generation of pioneers (Doug Engelbart, Ted Nelson, Alan Kay, and many more) saw the computer as tool to augment human problem-solving by giving people power over information. Today, that information mostly remains siloed across tools. Take cloud-based document editors, where pages are their smallest atomic unit. Information is locked inside of pages and files and folders — that’s reminiscent of
こんにちは、株式会社ラクスで先行技術検証や、ビジネス部門に技術情報を提供する取り組みを行っている技術推進課に所属している鈴木（@moomooya）です。 ラクスの開発部ではこれまで社内で利用していなかった技術要素を自社の開発に適合するか検証し、ビジネス要求に対して迅速に応えられるようにそなえる 「開（か）発の未（み）来に先（せん）手をうつプロジェクト（通称：かみせんプロジェクト）」 改め 「技術推進プロジェクト」 というプロジェクトがあります。 2020年度上期に「サービス分割を見越したドメイン層設計」について取り組んだので、概要を紹介したいと思います。 今までの記事はかみせんカテゴリからどうぞ。 tech-blog.rakus.co.jp 今回の目標 余談：「開発速度を維持するために」サービス分割を検討するというのはなぜ なぜ最初からサービス分割をしないのか モノリスで困ること モジュラ
ほとんどの最新の Web アプリケーションでは、クライアントがアプリケーションと対話する際に使用できる API を公開しています。 適切に設計された Web API には、次をサポートする目的があります。 プラットフォームの独立。 API の内部的な実装方法に関係なく、すべてのクライアントが API を呼び出すことができる必要があります。 そのためには、標準プロトコルを使用し、クライアントと Web サービスが交換するデータの形式に同意できるメカニズムを備えている必要があります。 サービスの進化。 Web API はクライアント アプリケーションから独立して進化し、機能を追加できる必要があります。 API の進化に伴い、既存のクライアント アプリケーションが変更なしに引き続き機能する必要があります。 クライアント アプリケーションが機能を十分に使用できるように、すべての機能が検出可能である
Twitter DesignTwitter is an online social networking service where users post and read short messages called “tweets”. Most candidates try to design Twitter as a monolithic service in System Design Interview. If you check several existing online resources, they also try to design Twitter as a monolithic service. However, in our opinion, designing a gigantic service like Twitter as a monolithic ser
What would a totally new search engine architecture look like? Who better than Julien Lemoine, Co-founder & CTO of Algolia, to describe what the future of search will look like. This is the first article in a series. Search engines, and more generally, information retrieval systems, play a central role in almost all of today’s technical stacks. Information retrieval started in the beginning of com
CyberZ CTO室のメンバーの森 (@at_sushi_at) です。 先日、株式会社サイバーエージェントの2021年度 エンジニア新卒研修でコードの品質に関する講義を行いました。 そこで話した内容とスライドを完全公開します。 45分の内容のため、かなり長いですが、個人的にぜひ一読して欲しい内容になっています。 はじめに こんにちは、森 篤史と言います。2019年度入社で今年で3年目になります。株式会社CyberZのOPENREC.tvというプロダクトでAndroidアプリチームのリーダをやっています。 最近はプログラムを書く仕事以外に、次世代マネジメント室という全社横断組織でDevelopers Blogの改善プロジェクトを実行したり、CyberZ CTO室で組織活性化に取り組んでいます。 あと、2019年度の未踏スーパークリエータにも認定されました。 メインの仕事としては、入社して
Large-scale companies serve millions or even billions of people who depend on the services these companies provide for their everyday needs. To keep these services running and delivering meaningful experiences, the teams behind them need to find the most relevant and accurate information quickly so that they can make informed decisions and take action. Finding the right information can be hard for
AWS Lambdaの環境がどのようになっているか、ユーザが用意したLambdaファンクションがどんな感じで実行されるかってあたりを可能な限り詳しく説明したいと思います。 はじめに 大前提 コールドスタート/ウォームスタート コントロールプレーン/データプレーン アイソレーション AWS Lambdaのコンポーネント群 同期実行かつ初回呼び出し（コールドスタート）、もしくはスケーリング 同期実行かつ再利用（ウォームスタート） 非同期実行 スケールアップ エラーハンドリング リトライ その他 ネットワーク まとめ はじめに この投稿は2020年9月29日の21時から開催予定のイベント（ライブストリーミング）で話す内容です。 serverless-newworld.connpass.com もし間に合えば、かつ時間があればぜひライブ配信のほうにも参加ください。 （2020.09.30 upda
Products Docker DesktopContainerize your applicationsDocker HubDiscover and share container imagesDocker ScoutSimplify the software supply chainDocker Build Cloud Speed up your image buildsTestcontainers Desktop Local testing with real dependenciesTestcontainers Cloud Test without limits in the cloud See our product roadmapMORE resources for developers
English version 要約 dockerはデフォルトでセキュリティ機構（Spectre脆弱性の対策）を有効にします。この影響で、RubyやPythonのようなインタプリタは速度が劣化します。特にCPU律速なプログラムで顕著に遅くなります（実行時間が倍くらいになることがあります）。 現象 Rubyで1億回ループするコードを、直接ホスト上で実行する場合と、docker上で実行する場合で実行時間を比較してみます。 直接ホスト上で実行した場合： $ ruby -ve 't = Time.now; i=0;while i<100_000_000;i+=1;end; puts "#{ Time.now - t } sec"' ruby 2.7.1p83 (2020-03-31 revision a0c7c23c9c) [x86_64-linux] 1.321703922 sec docker
Amano, Kondo Lab Dept. of Information and Computer Science, Keio University Hennessy&Patterson Computer Architecture 6th Ed.は2019年9月、日本語翻訳版が発売予定です。 ここでは、翻訳時に発見された原著のバグを公開します。他にも見つけた方、情報がある方は、hunga at am.ics.keio.ac.jpにメールをいただければ幸いです。翻訳本に名前を入れて感謝いたします。 6版原著の問題点 翻訳本の誤り、問題点について 翻訳についての議論 ヘネパタの紹介 J.L.Hennessy, D.A.Patterson著Computer Architecture, A Quantitative Approach、通称ヘネパタは1990年に第1版が出版されて以来、姉妹編である
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