Scraps 最終更新 2026/10/01 22:40

#クラウド

@タックルマン@日本○学 /

AWS DEA-C01 合格点の720点を、社会人の資格勉強で模試10回に割ってみた

  • AWS DEA-C01の合格点720点を10回の模試に割って学習計画を立てる方法が紹介されている
  • 模試10回のうち後半3回で8割を取る目標、4分野の比重に応じた問題数配分、IT資格道場の問題集が教材として選ばれた理由
  • 非採点問題の存在により合格点ぎりぎりの力では採点問題の難易度次第で不合格になる可能性がある

@まつ /

JVMメモリ設定を「値」ではなく「構造」で理解する

  • JVMメモリ設定では-Xmsと-Xmxが同じJavaヒープを指し、ダイレクトメモリとMetaspaceは別領域として扱う
  • -Xmsと-XmxはJavaヒープの初期サイズと最大サイズ、-XX:MaxDirectMemorySizeはNIOダイレクトバッファの上限、-XX:MaxMetaspaceSizeはメタデータ領域の上限を設定
  • Javaヒープに加えてダイレクトメモリやMetaspace、OSや他のプロセスのメモリも考慮し、ホストやコンテナに余力を残す

@naoki /

FastAPI はどこで待たされていたのか ― イベントループ・スレッド・プロセスで整理する

  • FastAPIで同期DBドライバを使うとイベントループが止まり、リクエストが遅延する
  • async def内で同期処理を実行するとイベントループが停止し、psycopg2のDB待ちはスレッドプールに委譲するか非同期ドライバに変更する必要がある
  • 同期処理はスレッドプールに委譲すると40本の上限で頭打ちになるため、非同期ドライバへの変更が効果的

@タックルマン@日本○学 /

AWS AIP-C01 難易度を、180分75問の資格勉強の計画に落として数えてみた

  • AWS AIP-C01試験は180分75問で、5分野の配点に応じた学習計画が必要
  • 試験時間180分、出題75問(採点65問)、5分野の配点31%・26%・20%・12%・11%、実装と統合が17問、基盤モデルの統合とデータ管理が20問
  • 5分野の配点に応じて学習時間を割り当て、最初の2週間は重い分野に集中するべき

@lucnguyen /

【Physical AI入門】AIは賢くなった。でも、どうやって本物の車輪を回すのか?

  • ジョイスティック入力からモーター制御までをROS 2とSTM32で実装する流れが解説された
  • /joyから/cmd_velへの変換、micro-ROSによるJetsonとSTM32の通信、エンコーダとPID制御によるフィードバックが具体的に説明されている
  • ROS上でのコマンド表示だけでは実機動作が保証されず、ハードウェア接続状態やファームウェアの動作確認が必要な点に注意すべき

@Jagmeet Singh /

Truecaller、スパム対策をWebとAndroidで無料提供

  • Truecallerがスパム対策をWebとAndroidで無料提供し、リンクや番号を貼り付けるだけで詐欺をチェックできる
  • スパム情報はコミュニティから収集され、詳細な情報はアプリ内でのみ確認可能、リンクの短縮URLを展開してリスクデータベースと照合
  • 無料ツールはインドで開始し、今後ラテンアメリカや中東などに拡大予定、アプリ内でのみ詳細情報が確認できる

@takashi sasaki /

雑なAzure構成図をClaude Codeに渡したら、プロっぽい構成図になった話

  • Claude Codeに雑なAzure構成図を渡すとプロ仕様の構成図が生成された
  • Azure公式アイコンの利用、レイアウト調整、コネクタ整理、凡例追加が自動化された
  • 構成図の清書作業に70~80%の工数削減効果があり、アーキテクチャ設計に時間を割けるようになった

@Taste of Tech Topics /

Amazon SageMaker Catalog でデータカタログを作る

  • Amazon SageMaker Catalogでアクセスログと問い合わせデータをカタログ化する方法が説明されている
  • アクセスログはテーブルとして登録し、問い合わせデータはS3バケットを接続してカタログに公開する。ビジネスメタデータとスキーマを設定し、データエージェントとAthenaで集計、Bedrock Knowledge Baseで類似検索を行う
  • カタログ化したデータを活用する際には、リクエスト数やメタデータ保存量の無料枠を確認し、利用するサービスごとの料金を別途確認する必要がある

@nolanlover0527 /

Claudeに920万件規模のニュース記事を解析させた事例が話題に【大規模データ分析】

  • 920万件のニュースデータをクラスタリングとストーリー化で構造化し、Claudeで分析した
  • クラスタ数78万件、ストーリー数11万件に圧縮、集計結果とサンプルデータをClaudeに渡す
  • LLMに直接生データを渡さず、前処理で構造化したデータを分析させる設計が有効

@D.YAMAGUCHI /

github CIでmiseを使ってsetup-goやsetup-nodeから解放された話

  • GitHub Actionsでmiseを導入し、setup-goやsetup-nodeを廃止してバージョン管理を一元化した
  • mise.tomlでバージョンを一括指定し、jdx/mise-actionでツールを自動インストール、キャッシュで実行時間を短縮
  • mise.tomlにバージョンを明示的に固定し、latestは避けることでCIの再現性を確保する

@carol0226 /

Microsoft 365 E5 から E7 へ移行すべき? ~ Copilot との価格差から考えるライセンス選び

  • Microsoft 365 E7 は E5 と Copilot を併用するユーザーに Agent 365 と Entra Suite を含む価格で提供される
  • E7 は E5 に Copilot 4,497円、Agent 365 2,248円、Entra Suite 1,799円を追加した合計14,842円で利用可能
  • E5 に Copilot と EPA/EIA を追加した場合、E7 よりも148円安くなるが GSA の導入計画がある組織は E7 が有利

@たなちゅー /

そもそもClaude Codeのエフォートってなに?

  • Claude Codeのエフォートはタスクの処理方法を調整する設定で、lowからmaxまででツール呼び出しや検算の深さが変わる
  • ツール呼び出し回数や検算の深さ、思考の有無がエフォートで変化し、lowでは簡潔に、maxでは裏取りを徹底する
  • lowでは裏取りを自分でやる必要があるが、maxではClaudeに任せるため、作業の分担に応じて設定を変えるべき