Scraps 最終更新 2026/10/02 06:50

#インフラ

@NoguchiHikaru /

Azure無料枠を意識してWindows Server 2022を構築してみた

  • Azure無料枠を意識してStandard_B2ats_v2と64GiB Premium SSDでWindows Server 2022を構築した
  • Standard_B2ats_v2は2vCPU1GiBで無料枠対象、Small Disk版のWindows Server 2022イメージで64GiBのPremium SSDを選択
  • 無料枠の利用にはVMサイズ・ディスク・Public IPの個別確認が必要で、RDP接続はNSGでIP制限を設定することを確認した
Azure無料枠を意識してWindows Server 2022を構築してみた - Qiita

@ychof /

「スタートアップだから」が通用しない、大手製造業向けSaaSのAWSセキュリティ設計

  • 大手製造業向けSaaSでAWSセキュリティを構築する際のアクセス制御とログ管理の仕組みが説明されている
  • Slackでの権限申請と自動承認、CloudTrailとAWS Configによる操作ログと設定履歴の両方の記録、Object Lockによるログの保護
  • ログの保全は後から取り戻せないため、早期に設定を整える必要がある
「スタートアップだから」が通用しない、大手製造業向けSaaSのAWSセキュリティ設計

@takekawa tomoki /

Azure Databricks - Entra ID の認証情報でAzure Databricks のエージェントを外部から実行する

  • Azure DatabricksでEntra IDの認証情報を用いてエージェントを外部から実行できるように設定した
  • OAuthトークンフェデレーションでEntra IDのJWTをDatabricksのOAuthトークンに交換し、preferred_usernameをsubject claimに指定した
  • Databricksのフェデレーションポリシーでiss/aud/subject claimを正しく設定しないとトークン交換が失敗する
Azure Databricks - Entra ID の認証情報でAzure Databricks のエージェントを外部から実行する

@ほーりーふぉっくす /

GPUを燃やさないために - RTX 5090にパワーリミットをかけると、性能はどれだけ落ち、どれだけ冷えるのか -

  • RTX 5090のパワーリミットを400Wに設定すると性能低下は最大11.4%、ホットスポット温度は14℃下がる
  • パワーリミットを400Wに設定すると電力効率が向上し、電源容量の余裕が増える。VRAM温度はパワーリミットでは下がらない
  • VRAM温度を下げるにはファンカーブの調整が必要で、一般的な冷却環境では温度が上振れる可能性がある。
GPUを燃やさないために - RTX 5090にパワーリミットをかけると、性能はどれだけ落ち、どれだけ冷えるのか -

@Yasuhito Morimoto /

国内AIエージェント動向(2026/8/29号)

  • 国内AIエージェント市場で共通規格による外部連携、複数エージェントの組織化、業務成果に連動する評価が進んでいる
  • baserCMSはMCP対応を実装し、アドエビスは9月上旬の先行提供を発表、ANSWER＋やData Kingは専門エージェントを束ねて調査・分析・部門調整を遂行
  • MCP対応では認可範囲、承認フロー、操作ログ、誤操作時の対応まで含めた運用設計が重要で、大規模マルチエージェント処理の再現性、処理コスト、出典検証が評価軸になる
国内AIエージェント動向(2026/8/29号)｜Yasuhito Morimoto

@tks_1128 /

AWS初心者がグローバルIPとプライベートIPについてまとめてみた話

  • グローバルIPとプライベートIPの違いが説明されている
  • グローバルIPはインターネットで一意に、プライベートIPはLAN内で使用される。NATで変換される
  • プライベートIPはインターネットでは使えないため、外部からアクセスするにはポートフォワーディングが必要である
AWS初心者がグローバルIPとプライベートIPについてまとめてみた話 - Qiita

@takahumi27 /

S3 Vectors、安すぎん？OpenSearch Serverlessからの本番移行

  • S3 Vectorsに移行することでOpenSearch Serverlessのベースラインコストを削減できる
  • S3 Vectorsは保存量とリクエスト量に応じた従量課金、OpenSearch ServerlessはOCUベースの固定コスト
  • S3 Vectorsは検索品質とレイテンシを確認した上で移行すべきで、フィルター条件の制約に注意が必要
S3 Vectors、安すぎん？OpenSearch Serverlessからの本番移行 - Qiita

@prumnn /

IT業界で皆知ってる「クラウド」「AWS」、分かったふりやめて先輩に聞いてみた

  • クラウドはインターネット経由でコンピュータ資源を借りられる仕組みで、IaaS・PaaS・SaaSの3つの形がある
  • IaaSはサーバーやストレージを借りる、PaaSは開発基盤を借りる、SaaSは完成品を借りる
  • AWSはIaaS・PaaS・SaaSのすべてを提供する事業者で、インフラ担当だけでなくバックエンドエンジニアも使う基盤である
IT業界で皆知ってる「クラウド」「AWS」、分かったふりやめて先輩に聞いてみた - Qiita

@アクシスNWチーム広報部 公式note✅ 投稿週3(月水金12:00) /

#71 「クラウドのIDサービスなら、脆弱性が出てもマイクロソフト任せで安心」と思い込んでいた私が、Entra IDの最大深刻度脆弱性が実悪用されていたと知って血の気が引いた話

  • Entra IDにCVSS10.0の深刻度の脆弱性CVE-2026-69836が見つかり、実際の攻撃で悪用されていた
  • デシリアライゼーションの検証不備による任意コード実行可能、マイクロソフトがパッチ適用不要と発表
  • パッチ適用不要でも自社のログを確認し、インシデント対応フローに含めることが重要
#71 「クラウドのIDサービスなら、脆弱性が出てもマイクロソフト任せで安心」と思い込んでいた私が、Entra IDの最大深刻度脆弱性が実悪用されていたと知って血の気が引いた話｜アクシスNWチーム広報部 公式note✅ 投稿週3(月水金12:00)

@y-kojima-next /

【AWS入門】セキュリティグループとネットワークACLの違い

  • セキュリティグループとネットワークACLはVPC通信の2つのフィルタリングポイントで、役割と設定が異なる
  • セキュリティグループはENI単位でステートフルな許可ルール、ネットワークACLはサブネット単位でステートレスな許可・拒否ルール
  • ネットワークACLではエフェメラルポートの範囲を明示的に許可する必要があり、ルール番号の順序が設定に影響する
【AWS入門】セキュリティグループとネットワークACLの違い - Qiita

@taketoshi kinoshita /

量子コンピュータは機械学習の特徴量生成に使えるのか？――社債取引の約定確率推定論文を読んで、アドテクへの応用を考える

  • 量子コンピュータを特徴量生成器として利用し、機械学習モデルの予測性能を向上させる手法が提案された
  • 市場データを量子回路に埋め込み観測量の期待値を特徴量に変換し、実機ノイズとイベントマッチングによる特徴量再利用が行われた
  • 実機ノイズが予測性能に与える影響はまだ十分に解明されておらず、イベントマッチングによる特徴量再利用が実用性を高める可能性がある
量子コンピュータは機械学習の特徴量生成に使えるのか？――社債取引の約定確率推定論文を読んで、アドテクへの応用を考える

@FukTig /

BigQuery Editions + Fluid Scaling でパフォーマンスを落とさずコストを激減させた話

  • BigQueryの課金モデルをオンデマンドからEditionsへ移行しFluid Scalingを有効化してコストを削減
  • EditionsのStandard/Enterprise/EnterprisePlusの選択、Reservationの設計、baseline0とautoscale_maxの設定、Fluid Scalingの秒単位課金
  • Fluid Scalingは1分の最小課金時間をなくし、短いクエリが多いワークロードで効果的で、Reservationのリストは全量指定が必要
BigQuery Editions + Fluid Scaling でパフォーマンスを落とさずコストを激減させた話

@ジャンボ /

インフラのモニタリングをAIと伴走する

  • Devinを活用してDatadogのメトリクスを毎朝分析しSlackにレポートする仕組みを構築
  • スキルで「確実/要確認/未取得」の3区分を強制し、ベースライン比の増減で記述、reference.mdに運用ノウハウを蓄積
  • レポートの根拠を明記し、AIの推測混入を防ぐためのスキル定義と、運用で得た知見をreference.mdに反映する仕組みが重要
インフラのモニタリングをAIと伴走する