ブラウザベースのデザインツール「Figma」のデータベース(DB)は2020年以来100倍に拡大しました。当初は単一のPostgreSQLで構築されていたDBをどのようにして分散システムへと移行したのかについて、公式ブログで詳しく説明されています。 How Figma's Databases Team Lived to Tell the Scale | Figma Blog https://www....
レッドハット、「Red Hat Enterprise Linux 9.4」を一般提供--「RHEL 7.9」に4年間の追加サポートも Steven J. Vaughan-Nichols （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2024-05-02 10:03 Red Hatは米国時間5月1日、同社OSの最新版「Red Hat Enterprise Linux（RHEL）9.4」をリリースした。また、「RHEL 7.9」のサ...
BlueskyはTwitter(現X)の代替SNSとして人気を博し、公開からの2年間で550万ユーザーを獲得するなど多くの人に利用されています。そんなBlueskyは14～15人のエンジニアによって構築されているのですが、「これまでどのように構築されてきたのか」という内容についてエンジニア向けのニュースレターである「The Pragmatic ...
はじめに JCEXで実践しているAPIテストについて 単体テスト 負荷テスト なぜAPIの単体テストを行っているのか API単体テストで使用するパッケージ 実例によるAPI単体テストの環境構築 前提 ステップ１: テストしたいAPIの定義 ステップ２: テストの作成 ステップ３: APIの実装 ステップ４: DBを使ったテスト ステップ５:...
こんにちは、Mackerel チーム SRE の id:heleeen です。 この記事は、はてなの SRE が毎月交代で書いている SRE 連載の4月号で、先月分は id:taxintt さんのサービスの一般公開前からSLI/SLOと向き合うです。 今回は、先日 Mackerel チームで行った障害対応演習で実施した内容と、どのような学びを得たかについて紹介し...
関連キーワード 人工知能 テキストや画像を自動生成する「生成AI」（ジェネレーティブAI）を、ビジネスの効率化や顧客体験（CX：カスタマーエクスペリエンス）向上に役立てる企業の動きが進む。代表的な生成AIサービスとして、AIベンダーOpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」がある。それぞれどのような使い方に向い...
こんにちは、MA部MA開発ブロックの@gachi-muchi-engineerです。 4/9-4/11に開催されたGoogle Cloud Next '24へ参加してきました。去年に続きオフライン開催で、今年はアメリカ・ラスベガスで開催されました。弊社からはMA部の@gachi-muchi-engineer・@da-sugi・佐久間の3名が参加しました。去年参加した際の様子は以下の...
The recent discussion about AIX support in PostgreSQL (as of now removed in PostgreSQL 17) led me to look through the project’s history, to learn what platforms we have supported when. In this context, “platform” really means operating system. One useful proxy is looking at the files in src/templ...
1. Introduction Every SQL database engine works in roughly the same way: It first translates the input SQL text into a "prepared statement". Then it "executes" the prepared statement to generate a result. A prepared statement is an object that represents the steps needed to accomplish the input S...
生成AI (Cohere)＋LangChain＋Vector Database (PostgreSQL)でRAGを試してみたPostgreSQLlangchainLLMVectorStorepgvector 生成AIを企業が使う場合、社内データを使った回答を得るにはファインチューニング、もしくは Retrieval-Augmented Generation (RAG、検索拡張生成) を行う必要があります。 企業では毎日データが...
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