こんにちは、Azure Identity サポート チームの 夏木 です。 この度、Microsoft Entra サポート チームより、最近 Entra の利用を始めたお客様を対象に初学者向けのブログ シリーズを開始することといたしました。本記事は、その Entra ID 初学者向けシリーズの第 1 弾「条件付きアクセス 入門」です。 本記事の対象者 Microsoft Entra 条件付きアクセスの基本を理解したい方よくあるお問い合わせの事例を通じて実践的な知識を得たい方Microsoft Entra のサインイン ログの基本的な分析方法を知りたい方記事概要 本記事では、Microsoft Entra 条件付きアクセスを初めて学習/導入する方を対象に、基礎的な概念や設定方法を分かりやすく解説します。また、現場でよくある質問や課題を例に、具体的な対応策も紹介します。最後に、サインイン ロ
この記事はSmartBank Advent Calendar 2024 6日目の記事です。 昨日は kassy さんの「成長するスタートアップ労務の醍醐味と挑戦をUXリサーチャーが聞いてみた！」という記事でした。 はじめに サーバーサイドエンジニアの mokuo です。普段は、カード決済やあとばらいチャージに関連する機能の開発や運用を行っております。 本日は、サーバーサイドエンジニア向けの記事になります。 本記事でお話しすること システムには断続的に行われる一連の処理、というものがあります。この中で非同期処理を行うこともあるでしょう。 例) EC サイトにおける注文処理のワークフロー このような機能を開発・運用していると、以下のような課題に直面することがあります。 処理の流れが把握し辛い 変更を行うのが困難 データの整合性を担保するのが難しい しかし、適切に設計を行うことで、これらの課題を
勘定系システムを巡って、地方銀行の判断が真っ二つに割れている。北國銀行や静岡銀行、福島銀行は勘定系システムを競争力の源泉と位置付け、アプリケーションの全面再構築を選択した。「COBOLの勘定系システムを塩漬けにすることはできない」。北國銀行で執行役員システム部長を務める新谷敦志氏は力を込める。 「勘定系システムは未来の銀行においてビジネスモデルの中核になり得る」。こう語るのは、しずおかフィナンシャルグループ執行役員CIO（最高情報責任者）の鈴木統也氏だ。傘下の静岡銀行は2021年1月、日立製作所のオープン勘定系パッケージである「OpenStage」を活用して、勘定系システムを刷新した。同行はOpenStageの共同開発元であり、第1号ユーザーでもある。2度の延期などで投資額は400億円超に膨らみ、稼働後も例外的な処理の扱いなどに苦労し、安定運用フェーズに入るまで時間を要した。 それでもメイ
ばおーばおーばおーばおー（法螺貝の音）。 はい、というわけでお約束していたクラウド戦国時代の話だよ。合戦物はいくつになったって男の子は大好きなものさ！ ああ別に女の子も見ていっても大丈夫だよ。グロ画像とか出ないから。いやちょっと出るかな。 クラウドベンダーの市場シェアさて、それでは始めよう。まずはビッグピクチャーをつかむために基礎的な数値から押さえておきたいと思う。ここら辺ができるコンサルっぽいね。クラウドベンダの市場シェアを見てみよう。 2024年1Qのクラウドベンダーの市場シェアこのグラフを見て驚くのは、まずAzureの躍進である。もう来年にはAWSを抜くのではないかという勢いだ。Google Cloudも健闘している。実数ではまだまだだが、伸び率は非常に良い。しかし今日の主役はこの二社ではない（関係はするけど）。シェアで見ると――申し訳ない言い方だが「ゴミ」にしか見えない――Orac
まいど AWS の犬が、少々 Azure に触れてみましたので、絵は描かずに基礎知識の整理と共有だけしていきたいと思います。 全然ド素人な状態なので、なにかしら間違ってたり不足していると思われますが、同じようにイチから調べる人の足がかりにでもなれば、くらいの質感で進めていきます。 はじめに 今のところ少々用事があっただけなので、これから Azure を掘り下げるぞとか、Azure の犬になるぞ、とかは考えていなく一発ネタで終わる可能性が高いです。雑なメモをブログに起こして、いったんの区切りとする個人的な清書のため、詳しくはちゃんとリンク先のドキュメントなどを読んでくださいませ。 さて、AWS に似たパブリッククラウドはいくつもあり、Azure もその１つです。公式ドキュメントに何箇所も AWS との比較が出てくるくらいには、Azure も AWS を意識しています。 例）AWS サービスと
2024/1/31に開催された【StudyCo×KAGコラボ】Azure・AWSでLLMアプリ開発レベルアップ！事例＆ハンズオンで発表した資料です。 AzureでRAGによる社内文章検索をやってみてさまざまな試行錯誤を通して得たナレッジを共有します！
Welcome to the Bash for Beginners Series where you will learn the basics of Bash scripting. In this video, Gwyn and Josh introduce themselves and outline what will be covered in this series. https://aka.ms/bashforbeginners Follow Gwyn: - Gwyn on YouTube: https://youtube.com/madebygps - Gwyn on Twitter: https://twitter.com/madebygps Follow Josh: - Josh on Twitter: https://twitter.com/joshduffney
![Welcome to Bash for Beginners [1 of 20] | Bash for Beginners](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/647ccf73ae3ee2839dfe7c1fe65164055583f5b5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FnrfwcbYJZfc%2Fhqdefault.jpg)
3大クラウド(AWS,Azure,GCP)をそれぞれプロダクションで実運用した感想(その2 Azure固有の優位性について)Azure 3大クラウド(AWS,Azure,GCP)をそれぞれプロダクションで実運用した感想(その2 Azure固有の優位性について) はじめに 前回記事で3大クラウドに関して、各々のクラウドのシェアと将来性に関して感想を記述したところ、トレンド1位になったりと大変大きな反響をいただきました。 長い記事であったにも関わらず、目を通してくださった読者の皆様ありがとうございます！ しかしながら、予想外のバズり方をしてしまってだいぶハードルが上がってしまったのと、ちょうど弊社でインパクトの大きい経営施策(シリーズBの資金調達/事業譲渡)が立て続けに執行されたことが相まって、記事第二弾の投下が遅くなってしまいました。 楽しみにしてくださっていた方々、申し訳ございません。 今
こんにちは、駆け出しアーキテクトのやまぱんです。 今回は MS 社員が出している Azure メインの勉強資料インデックスや Youtube 、その他有意義な Youtube チャンネルを紹介します。 MS Learn もちろんこれ以外にも MS 認定資格のページに書かれている MSLearn の モジュールを実施することも Azure 学習において有効だと思います。 例)Az-900の例 https://learn.microsoft.com/ja-jp/certifications/exams/az-900 下記のように無料のラーニングパスが利用可能です。 資格取得を目指さずに Azure のNetwork 周り勉強したいなーというときはこういう風にも使えます。 ドキュメントだけだと体系的に理解しにくいものも、モジュール単位で理解しやすくなっています。 まずはこのあたりで基礎的なモジュ
はじめに 先日、エンジニア界隈では有名なポッドキャストであるfukabori.fmに出させていただきまして、そのときのトピックがサーバーレスでした。 ポッドキャストはこちらで聞けますのでぜひどうぞ。 fukabori.fm そこでもいろいろお話ししたのですが改めて話せなかったことなども含めて書こうかなと。つまり、ポエムです。散らかった文章な上に少し長めなのでお時間のある方だけどうぞ。 なお、サーバーレスの黎明期の話とかそういう思い出話は以前に書いたこちらの投稿があります。 サーバーレスと僕のこれまでとこれから - Sweet Escape 今回は思い出話ではなく、サーバーレスに個人として魅力を感じ、仕事としてその良さを広めたり、実装のお手伝いをし続けてきた自分がそういった仕事から離れた2022年現在どういう風に向き合ってるかについてのポエムです。 前提 現在の自分は株式会社Singular
デジタル庁の河野太郎大臣は10月3日、同日に公募結果を公開した日本政府の共通クラウド基盤「ガバメントクラウド」（政府クラウド）について、国産サービスの応札がなかったと発表した。 今回の公募にはパブリッククラウド「Microsoft Azure」を提供する米Microsoft、「Oracle Cloud Infrastructure」を手掛ける米Oracle、「Amazon Web Services」を手掛ける米AWS、「Google Cloud Platform」を手掛ける米Google Cloudの4社が応札。デジタル庁はこれら全てを採択した。 ガバメントクラウドは政府やデジタル庁が主導するデジタル改革の一つ。同庁は今後、採用したサービスで構成するマルチクラウド基盤を、スマートフォンで本人確認ができる公的個人認証サービス（JPKI）の提供や、同庁による調査研究などに活用する。同庁のWeb
組織内でクラウドアプリケーションの導入が増え、 Azure AD で SSO することが増えました。感覚的には2021年比で数倍です。初めて設定した時は緊張しながら実施したものですが、数を積んでだいぶ慣れてきました。 依頼をもらって設定するのは、SAMLばかりです。そのSAMLをほかのメンバーでも対応できるようにしたいので、自分が説明するために流れをまとめてみました。アレコレ、端折ってますがご容赦を。 覚えておく サービスプロバイダ(SP)：クラウドアプリケーション、SaaSのこと。IDプロバイダ(IdP)：認証機能側。AzureADとか。 SP-Initiated：クラウドアプリケーションでログインしようとすると、IdPに飛んで、認可されたらクラウドアプリを開ける方法。入口はSP側にある。IdP-Initiated：IdPでログインしている状態で、指定のURLを開くと、クラウドアプリケー
こんにちは！たつみんです。 先日の記事でPrintixの設定について触れましたが、今回は社内に残るプリンタサーバを撤廃するためのアプローチとして、Microsoft ユニバーサルプリントというサービスと、Printixを検討し、実際に導入することで得られるものについてお話します。 Printixについて Printixは拠点数が多い企業やリモートワークを推進している企業にとって非常に有用な製品となりうるものです。それは以下の特徴によります。 インターネットに接続されているPrintixクライアントがインストールされている端末であればどこであっても印刷ができる。 この一点に尽きます。 上記を実現するPrintixの特徴 Printixはプリンタサーバの役割をクラウド上で実現するSaaSです。従来のプリンタサーバの運用では管理が大変で辛かった部分をより簡単に柔軟に対応できる上、加えて以下のよう
Azure 仮想マシン 高速ネットワーク 概要 ~ Azure VM 間の RTT 測定に ICMP を使ってはいけない ~NetworkMicrosoftAzureVirtualMachineCloudComputing 概要 Azure Virtual Machines の RTT 測定には、Azure Datacenter 内のネットワーク高速化の仕組み上、TCP/UDP かつ、実際に到達できるポートに対する通信を利用する必要がありますよ、という知識まとめです。 同一リージョンの高速ネットワークが有効化された VM 同士で RTT を測ると、平均で 0.0623 ms (62.3 マイクロ秒) 程度であることが今回の実験では確認できましたが、その高速な通信の裏側にある仕組みについても、Microsoft が公開している論文を斜め読みして軽く解説します。 やってみたこと テスト環境 A
はじめに 前回のエントリーでは、Azure Functions で Puppeteer を動かして、特定のページのスクリーンショットを取得する Web API を作ってみました。 uncaughtexception.hatenablog.com Web API で動作がするのは確認できましたが、Web ブラウザーのアドレスランを編集して URL クエリーに対象の URL を入れるのがやや面倒なので、Web API を使用しつつ Web ページで UI を作ってみたいと思い、 静的ページとバックエンド API を一緒にデプロイできる Azure Static Web Apps (以下 SWA、ちな Preview) で試してみました。 Azure Static Web Apps を作る クイック スタートがあるので、そのまま使います。 docs.microsoft.com ざっくりいうと、
はじめに Azure環境作ったら最初にやるべきこと（2021年版）と題して一記事書いてみたいと思います。 ※補足事項 「Azure環境作ったら最初にやるべきこと」の定義 この場では「どんなサービス／リソースを使うかに関わらず、誰もが全環境でやるべき最初のステップ」という主旨ととらえていただければと思います。 Azure環境運用していくうえで、「SQL Databaseのベストプラクティスは何？」とか「Web Appsだったらこうやって使うよね」とか細かい設定を挙げると色々あるのですが、今回は対象外。 なので、基本的には「Azureを使うすべて人」にとって意味のある記事になってるはずです。 先駆者たちの情報を探す AWSだと個人のブログもいっぱいあるし、かの有名なClassmethodさんのブログでもこういった記事がまとめられています。 初心者に優しいというか、いろんな情報が転がっていて、「
Representation Learning for Scale-free Networks: スケールフリーネットワークに対する表現学習
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? タイトル通りですが、1年目エンジニアのインフラのイの字も知らなかった私が1ヶ月半かけてKubernetesで環境構築するまでの失敗の軌跡です（そして環境構築できたのが奇跡）。 理想的にはこれを読めばインフラ初心者でもKubernetes（以下k8s）で環境構築できるところまで説明することですが、そういうわけでなく、環境構築の解説というより自分の失敗やつまづきポイント、役に立ったことをただただ書き連ねていきます。ただ他の初心者の方も同じようなところでつまづくこともあると思うので少しでもお役に立てたら嬉しいです。 バックエンド側で使った技術
Google Cloudは2020年7月14日（米国時間）、アナリティクスサービス「BigQuery」のマルチクラウド対応を発表した。Amazon Web Services（AWS）やMicrosoft Azure上のデータを動かすことなく、BigQueryによるマルチクラウドのデータ分析ができる。 Google Cloudは同日、AWSの「Amazon S3」に対応したプライベートα版の提供を開始した。Azureへの対応は近い将来（「soon」）に行うという。 BigQuery Omniでは、Google Cloudがマルチクラウド対応を進めるマネージドKubernetesサービス、「Anthos」を活用する。BigQuery OmniとしてAWSやAzureに展開するAnthosクラスタ上で、BigQueryのクエリエンジンである「Dremel」をマネージドサービスとして動かす。その上
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