Salesforce のガバナ制限について
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Salesforce開発におけるガバナ制限について解説します。 ガバナ制限とは、Salesforceのマルチテナント環境で、組織間のリソースの公平な利用を保証するための仕組みです。 本記事は、Salesforce開発者や、ガバナ制限に遭遇したことがあるエンジニア向けです。
Qiita株式会社 Adacchi3
詳細解説: Lightning Engine が Apache Spark のパフォーマンスを 4.9 倍高速化する仕組み
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Google Cloudは、Apache Sparkのパフォーマンスを大幅に向上させるLightning Engineの一般提供を開始しました。これは、JVMのオーバーヘッドを排除し、ネイティブC++命令にコンパイルすることで、標準のSparkと比較して最大4.9倍高速な処理を実現します。また、ストレージコネクタの最適化や高度なクエリ最適化により、費用対効果も向上しています。この技術は、データ量が増大する現代のデータ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を解決するために設計されており、既存のデータパイプラインに変更を加える必要なく利用可能です。 * 大規模データ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を抱えるデータエンジニア、インフラエンジニア、およびデータサイエンティスト向けの記事です。 * Lightning Engineの導入により、Apache Sparkの処理速度が最大4.9倍向上し、費用対効果も2倍になることが解説されています。 * ネイティブ実行、最適化されたストレージコネクタ、高度なクエリ最適化などの技術的な詳細と、導入方法について説明されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Abhishek Modi</name><title>Principal Software Engineer, Google Cloud</title><department></department><company></company>
BigQuery Graph で食品サプライ チェーンのデジタルツインをモデリング
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Google Cloud の BigQuery Graph を使用して、食品サプライ チェーンのような複雑なビジネスのデジタルツインを構築する方法について解説しています。 従来のデータベースでは限界があった、サプライ チェーンにおける「ブルウィップ効果」や「管理外支出」といった課題を、グラフベースのモデルでどのように解決できるか、具体例を交えて説明しています。 この機能は、レストランチェーンの経営者や、サプライ チェーンの可視化とリスク管理に関心のあるデータサイエンティスト、アーキテクト、インフラエンジニア、データベースエンジニアなど、複雑なデータ関係性を理解し、ビジネスの俊敏性を高めたいと考えている方々にとって有益な情報となるでしょう。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Candice Chen</name><title>Product Manager, BigQuery</title><department></department><company></company>
Managed Service for Apache Spark クラスタの新機能
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Google CloudのManaged Service for Apache Sparkが、サーバーレスとマネージドクラスタの2つのデプロイモードを提供開始しました。マネージドクラスタでは、Lightning Engineによるパフォーマンス向上、フレキシブルVMによるリソース確保、FinOps機能（ゼロスケール、スケジュール停止）、AI連携（MCPサーバー、Data Agent Kit）、次世代Lakehouse、Spark 4.1対応などが発表されました。 * Google CloudのManaged Service for Apache Sparkの新機能について解説しています。 * 大規模データ分析やデータサイエンスワークロードを効率化するための機能強化に焦点を当てています。 * サーバーレスおよびマネージドクラスタのデプロイモード、パフォーマンス向上、AI連携、FinOps機能などが紹介されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Qiqi Wu</name><title>Senior Product Manager, Google Cloud</title><department></department><company></company>
フルマネージドの AlloyDB 向けリモート MCP サーバーが一般提供開始
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Google Cloudは、AIエージェントが企業データをより安全かつ効率的に活用できるように、AlloyDB for PostgreSQL向けのリモートModel Context Protocol（MCP）サーバーの一般提供を開始しました。この新機能により、リアルタイムデータへのアクセスが容易になり、AIエージェントの推論能力が強化されます。 この記事は、AIエージェントを活用して企業データを分析・活用したい開発者、データベース管理者、およびAIエンジニアを対象としています。 AlloyDB with remote MCP serverは、AIエージェントを運用データに直接接続し、パフォーマンス、セキュリティ、管理の面で強化された機能を提供します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Gleb Otochkin</name><title>Cloud Advocate, Databases, Google Cloud</title><department></department><company></company>
Spanner Graph アルゴリズムの発表: 接続されたデータに Google グレードのインテリジェンスを提供
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Google Cloudは、グラフアルゴリズムをSpannerデータベースにネイティブに統合した「Spanner Graphアルゴリズム」を発表しました。これにより、不正検出、ソーシャルネットワーク分析、レコメンデーションなどのユースケースで、複雑な関係性を持つデータを、オペレーショナルデータベースのパフォーマンスを損なわずに、迅速かつ低コストで分析できるようになります。 * Google CloudのSpannerデータベースにグラフアルゴリズムがネイティブ統合され、データ分析の迅速化とコスト削減を実現します。 * 不正行為検出、SNS分析、レコメンデーションなど、多様なユースケースで活用可能です。 * データパイプラインの簡素化と、リアルタイム分析によるインテリジェントなアプリケーション構築を支援します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Vahab Mirrokni</name><title>VP, Google Fellow, Graph Mining, Google Research</title><department></department><company></company>
AlloyDB ホットスタンバイ: 高速なフェイルオーバー、安定したパフォーマンス
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Google CloudのデータベースサービスであるAlloyDB for PostgreSQLに、高可用性（HA）アーキテクチャのアップグレードとして「ホットスタンバイ」機能が追加されました。この機能により、フェイルオーバー（障害発生時の切り替え）時間が従来の数分から30秒以内に短縮され、切り替え後もパフォーマンスの低下がほとんどなく、安定した稼働が可能になります。 * AlloyDB for PostgreSQLのホットスタンバイ機能は、データベースのダウンタイムを最小限に抑え、サービス継続性を向上させたいシステム管理者やインフラエンジニア向けです。 * 従来のフェイルオーバーで発生していたパフォーマンス低下を防ぎ、安定したデータベース運用を実現したい組織にとって有益な情報です。 * PostgreSQLを利用しており、より高い可用性とパフォーマンスが求められるエンタープライズシステムを運用している担当者におすすめの記事です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Ramkumar Vadali</name><title>Engineering Manager</title><department></department><company></company>
jest-prismaとprisma-fabbricaを試してみた
qiita.com
Prismaを使ったプロジェクトでのテストDBの扱い方についての記事。 Prismaクライアントのモック、テスト用DBへの直接書き込み、テストごとのDBリセットといった選択肢がある中で、jest-prismとprisma-fabbricaというライブラリを紹介。 PrismaでのテストDB管理に悩むバックエンドエンジニア、QAエンジニア向け。
Qiita株式会社 yuta0709dev
タクシーアプリ『GO』の実践的データ活用
speakerdeck.com
• タクシーアプリ『GO』が実践するデータ活用事例を紹介。 • RDBのシンプル化、車載デバイスデータの圧縮、DataformによるSQL開発、LookerとStreamlit/コネクテッドシートの使い分け、ローカル開発環境、リネージ管理の現実的なアプローチ、BigQuery UI改造など、7つの工夫点を解説。 • データサイエンティスト、バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、プラットフォームエンジニア、データベースエンジニア、およびデータ活用に関心のある技術者向け。
analyzer のパッチ番号 1 違いで止まった Flutter ビルド：retrofit と custom_lint の依存デッドロック解決記
blog.kinto-technologies.com
・Flutter SDKのアップグレード中に発生した、retrofit/analyzer/custom_lint間の依存関係のデッドロックについて解説。 ・わずか1パッチ差のanalyzerバージョン要求が原因で、pub solverが解決できなくなる問題と、dependency_overridesの罠について説明。 ・最終的に、retrofit_generatorのバージョンを調整することで問題を解決した事例と、同様の問題に遭遇した場合の対策を提示。
パーサ回帰で Datadog Agent の CPU が急増する問題
developers.cyberagent.co.jp
- Datadog AgentのCPU使用率がパーサ回帰によって予期せず急増した問題について、その原因と解決策を解説。 - SREやプラットフォームエンジニアが直面する可能性のある、パフォーマンスチューニングとデバッグの実践的な事例。 - システムの安定稼働とリソース効率の改善を目指すエンジニアにとって役立つ情報。
Urban Outfitters、Sterling OMS を AlloyDB for PostgreSQL に移行して大幅な費用削減を実現
cloud.google.com
Urban Outfitters (URBN) が、IBM Sterling OMS の Oracle データベースを Google Cloud の AlloyDB for PostgreSQL へ移行し、大幅なコスト削減と効率向上を実現した事例です。 * 既存の Oracle データベースの TCO 削減、高可用性、オープン スタンダードへの移行といった課題を解決。 * Google Cloud、IBM との緊密な連携により、ダウンタイム・データ損失ほぼゼロで移行を成功させました。 * ITインフラのモダナイゼーション、将来的な AI 拡張に備えたい企業や、複雑なデータベース移行を検討している組織に適した内容です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Raj Pai</name><title>VP, Google Databases</title><department></department><company></company>
Oracle Database@AWSが大阪リージョンでも提供開始。これでAWS東京リージョンとAWS大阪リージョンの両方で利用可能に
www.publickey1.jp
- Oracle Database@AWSが、AWS大阪リージョンで提供開始されました。 - これにより、AWS東京リージョンと大阪リージョンの両方でOracle Database@AWSが利用可能になりました。 - Oracle Cloudと同等の性能、機能、可用性を備えたデータベースサービスをAWS上で利用できます。
Publickey jniino
テックブログの「関連記事レコメンド」をローカル Embedding で再構築した話
blog.kinto-technologies.com
本記事では、テックブログの「関連記事レコメンド」機能をローカルEmbeddingとGo言語で再構築した事例を紹介しています。Azure OpenAIのAPI依存、レート制限、コスト増加といった旧システムの課題を、Ollamaを用いたローカル実行とSHA-256ハッシュによる差分キャッシュで解決しました。テキストの前処理、Embeddingの最適化、コサイン類似度計算の効率化、GitHub ActionsでのCI/CDパイプライン構築についても詳述されています。 この記事は、ローカルEmbeddingによる類似度計算システムをGoで構築したいエンジニアや、CI/CDにおけるキャッシュ戦略、パフォーマンス最適化に関心のある開発者を対象としています。 LLMを活用したシステム開発の具体的な手順や、OSSツールの効果的な利用方法についての知見を得ることができます。