国防総省が軍事技術の未来を検討するプロジェクトを開始
- 国防総省が軍事技術の未来を検討するプロジェクトを開始
- エロン・マスクとパルマー・ラッキーがプロジェクトを主導、自律型兵器の開発を推進
- 軍事技術開発に民間企業の関与が進むことが予想される
#インフラ
Valor、Atreides、Sequoiaが7億5千万ドル評価でAIスタートアップFlow Engineeringに投資
- AIスタートアップのFlow Engineeringが7億5千万ドルの評価額でシリーズBラウンドを実施
- Valar Equity PartnersとAtreides Managementが共同リード、Sequoia CapitalがシリーズAをリード、Roelof Bothaが個人投資家として参加
- ハードウェア設計向けAIツールの開発企業として注目されるが、具体的な技術内容は記載されていない
ドアダッシュのドローン戦略は地上から始まった
- ドアダッシュはドローン配送を始めるにあたり、地上のインフラ整備を優先した
- ドローンの開発前にロジスティクスやパッケージング、ADPソフトウェアの開発を進めた
- ドローン配送の実現には地上のシステム整備が不可欠で、データ駆動型の設計が特徴
FedEx、ハービンジャーから2000台の電気トラックを3億ドルで注文
- FedExがハービンジャーから2000台の電気トラックを3億ドルで注文した
- ハービンジャーは中型商用トラックのフレームを主に製造し、エネルギー貯蔵用バッテリーパックも販売している
- ハービンジャーは今後IPOを検討しており、事業拡大を進めている
Cerebras SystemsのAndrew FeldmanがAIのスケーリング可能性についてTechCrunch Disrupt 2026で語る
- Cerebrasはウェーパー規模コンピューティングでAIのスケーリング限界に挑戦
- ウェーパー単体のプロセッサとデータセンター容量の拡大、750メガワットのOpenAIとの契約
- AIの計算需要が増える中で、インフラの拡充が必須になる可能性がある
Restate、AIエージェントに伴う耐障害性インフラの需要増加に伴い2000万ドルを調達
- RestateはAIエージェントのワークフローを耐障害性を持たせる実行エンジンを開発し、2000万ドルの資金調達を実施した
- 耐障害性のある実行エンジンと独自のストレージ、レプリケーション、冗長層を採用し、従来の重いワークフロー向けではなく効率的でコスト効果の高いシステムを提供している
- AIエージェントのワークフローでは、何かが失敗した場合に自動的に復元できる仕組みが必要で、これは従来のソフトウェアよりも重要である
Full-Managed のその奥は？ FSx for Lustre の I/O 問題を AWS と一緒に切り分ける
- FSx for LustreのI/O問題をAWSと共同で切り分け、TCP化で対応した
- 通信経路の障害、メタデータロック競合、特定OSTでのI/O停止が原因。EFA経路の再送エラーとTCPへの切り替えが対応手段
- AWSのサービス変更やソフトウェア更新で挙動が変わる可能性があるため、公式ドキュメントを確認し環境で検証すること
Bitbucket PipelinesとCodePipelineを活用したECS(Fargate)自動デプロイ環境の構築
- Bitbucket PipelinesとCodePipelineを組み合わせてECS(Fargate)への自動デプロイを実現した
- OIDCによるセキュアなAWS連携とECRへのイメージプッシュ、EventBridgeとCodePipelineによるFargateへのローリングアップデート
- デプロイの時間的・金銭的コストが予想以上にかかることを確認し、キャッシュ最適化やライフサイクルポリシーの設定が必要
ハニーポット観測：長年悪用されている脆弱性のご紹介
- 古い脆弱性を狙った攻撃が継続して観測されている
- CVE-2014-8361のコマンドインジェクション、CVE-2018-10561の認証回避とCVE-2018-10562のコマンドインジェクション、CVE-2024-12847のsetup.cgi経由のコマンド実行
- 古い機器や未更新のファームウェアはボットネットに組み込まれるリスクがあるため、定期的なアップデートと交換が重要
SAP BDCナレッジ集：Delta SharingでDatasphereとSAP Databricksをつなぐ
- SAP Datasphereに登録したCSVデータをDelta SharingでSAP Databricksに共有する方法を紹介
- Data Product作成とDelta Sharing経由の共有、Local Table (File)の作成が主な手順
- SAP Databricksから直接参照できる状態にするにはSAP DatasphereでのData Product準備が必要
Tesla、300億ドルの新規信用枠を獲得し、CybercabやOptimusの拡大に活用
- Teslaが300億ドルの新規信用枠を獲得し、CybercabやOptimusの拡大に使う
- シティバンクから200億ドルの3年間遅延引き出しローン、ウェルズ・ファーゴから80億ドルの5年間リボルビング信用枠と20億ドルの1年間信用枠を取得
- 2026年の設備投資は250億ドル以上を見込み、現在の債務は90億ドルで現金と投資は400億ドル以上
Kubernetes の nftables モードについて
- Kubernetesのkube-proxyでnftablesモードがGAとなり、iptablesモードの性能問題を解決する仕組みが導入された
- nftablesモードはverdict mapを用いてO(1)のパケット振り分けを実現、iptablesモードはO(n)のルール評価
- nftablesモードはまだデフォルトではないが、1.40でデフォルト変更の計画があり、カーネルバージョン5.13以上が必要
政府の迷路をチャットボットが解決できるか？ホワイトハウスが実際に試す
- ホワイトハウスがAIチャットボットAmerica.govを開始し、政府サービスの利用を簡素化する
- GoogleのGeminiモデルを活用し、政府の膨大なウェブサイトとルールを統合して1つのフロントドアを提供する
- AIの誤りが重大な結果をもたらす可能性があるため、信頼性と正確性が確保されることが重要
Agent 365 - Microsoft Foundry で作成したエージェントは管理センターで何を確認できるのか
- Microsoft Foundryで作成したエージェントはMicrosoft 365管理センターに登録される
- エージェントの作成者・作成日時、プロパティ、実行履歴、関連ツールが確認できる。MCPツールはデータとツールタブに表示されるがツールレジストリには表示されない
- MCPツールはAgent 365のツールレジストリに表示されず、BYO MCPがFoundryに未対応であることが確認できる
Weekly AWS アップデート情報 - 2026年9月28日
- Amazon CloudWatch Omni が一般提供開始、Amazon EMR が Apache Spark 4.1 で長期サポート開始
- CloudWatch Omni はAIを活用した可観測性エクスペリエンス、EMR はSpark 4.1でLTS対応、Kinesis Data Streams はサービス管理パーティションキーをサポート
- CloudWatch Omni は米国東部、欧州リージョンでの利用可能、EMR は全リージョンで利用可能、Kinesis は最新SDKで利用可能
AWS Copilot CLI で構築した Redash を CDK に移行した話
- AWS Copilot CLI で構築していた Redash を CDK に移行した
- Copilot から CDK への移行で CloudFormation テンプレートの差分を最小限に保ち、L1 から L2 への2段階移行を実施
- 移行中に CloudFormation の差分を常に確認し、意図しない変更を防ぐことで安定した移行を実現した
0から構築するRails×GCPインフラ！Terraform運用のポイントと差分対策
- RailsとGCPインフラを0から構築する際、TerraformでCloud Run、Cloud SQL、Memorystore for Valkey、Cloud Run Jobs、Cloud Load Balancingを管理した
- 環境ごとの差分は変数で切り替え、Cloud Run Jobsの接続先順序の差分をAPIの返却順に合わせて解決した
- Terraform planの不要な差分を潰すには、環境ごとのAPI返却順に合わせて宣言順を調整する必要がある
バッチ監視で学んだ4つの確認観点 ― 起動/生存/終了/復旧を確認しよう
- バッチ処理の監視には起動状態、実行中の状態、終了状態、復旧状態の4つの確認ポイントが必要
- action:start/endによる開始終了確認、Laravel Cacheを使ったheartbeatによる実行中確認、監視APIによる異常判定、外形監視による外部からの確認
- 監視APIを呼び出すと状態が変化する可能性があるため、外形監視ではHTTPメソッドだけでなく状態変化の確認も必要
エラーをAIに直させる自動デバッグ機能をJevを使用して作ってみた
- SentryのエラーをAIが自動で修正し、AI自身に判定させない仕組みを構築した
- Claude Code Actionでエラーを調査・修正、jevでコードの変更内容を判定、AIの書き込み権限を制限
- AIが書いたコードは別のプロセスで実行・検証し、AI自身に判定させないことで信頼性を確保した
正確に取れない数字は出さない — 4,000社の財務データで選んだ「諦めて注記する」設計
- 財務データ処理で不正確な数字は出さない方針を取っている
- 会社ごと・項目ごと・業種ごと・年度ごとの4段階で諦めを設計し、近似値や非該当マークを注記
- データの欠損を「取得失敗」「存在しない」「近似値」などに区別し、注記を付けることで信頼性を保っている
