DB スケールアウトとスケールアップ：WEB負荷対策とDBの最適化
本記事では、二つの主要なスケーリング手法である「スケールアウト」と「スケールアップ」について詳しく解説します。特に、WEBのアクセス数負荷対策にスケールアウトが適している理由と、データベース、特にマスターDBにスケールアップが適している理由を探ります。これらの概念を理解することで、効率的でコスト効果の高いシステム設計が可能になります。
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DX 「2025年の崖」とレガシーシステムの問題
近年、「2025年の崖」という言葉が注目を集めています。これは、2025年頃を境に、日本の経済や社会が大きな困難に直面するという予測を表した言葉です。その背景には、少子高齢化の進行、労働力不足、社会保障費の増大など、複合的な要因があります。しかし、「2025年の崖」の問題は、これらの要因だけではありません。IT業界におけるシステムの老朽化や、デジタルトランスフォーメーション（DX）の遅れも大きな課題となっています。
AI FAISSを使った近傍検索とRAGによる回答、生成AIとの組み合わせ
本記事では、FAISSを使った近傍検索の基本的な概念と、RAGによる回答生成について解説します。また、これらの技術と生成AIを組み合わせることで、どのようにして自然言語処理タスクの性能を向上させることができるのかについても探っていきます。
AI Elasticsearchと生成AI、大規模言語モデル（LLM）、ElasticのAI Assistant
近年、人工知能（AI）技術の急速な発展により、様々な分野でAIが活用されるようになりました。その中でも、自然言語処理（NLP）の分野では、生成AIや大規模言語モデル（LLM）が注目を集めています。これらの技術は、膨大なテキストデータから言語の規則性を学習し、人間のような自然な文章を生成することができます。
AI ベクトルデータベース Pinecone の概要と活用方法
近年、機械学習やAIの分野において、大量のデータを効率的に処理し、高速に検索することが求められています。そこで注目されているのがベクトルデータベースです。ベクトルデータベースは、高次元のベクトルデータを効率的に格納し、類似度検索を高速に行うことができるデータベースシステムです。本記事では、代表的なベクトルデータベースである Pinecone について、その概要や機能、利用用途について解説します。
AI AI開発に適したプログラミング言語の選び方と将来性
近年、人工知能（AI）の開発が急速に進み、様々な分野で活用されるようになりました。AIの開発には、プログラミング言語が欠かせません。しかし、数多くのプログラミング言語の中から、AI開発に適した言語を選ぶのは簡単ではありません。本記事では、AI開発に適したプログラミング言語の特徴や難易度、選び方から将来性まで、わかりやすく解説します。
AI 生成AIがコード支援、またはAIがコードを書く時代における、人気言語・フレームワークの優位性
近年、人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、生成AIがプログラミングのコード支援や、AIがコードを自動生成する時代が到来しつつあります。このような状況下において、学習データの豊富な人気のプログラミング言語やフレームワークを使用することは、開発者にとって大きなメリットをもたらします。本記事では、AIがコード支援・生成する時代に、人気言語・フレームワークを選択することの優位性について詳しく解説します。
AI AIによるコード支援開発ツールが主流になる理由
近年、AIによるコード支援開発ツールが注目を集めています。MicrosoftのOpenAIやGitHub Copilot、Amazon Qなど、大手企業が次々とこの分野に参入しています。その背景には、AIによる開発が将来的に主流となり、大きな利益を生み出すことが期待されているからです。
フレームワーク フロントエンドの変化の速さとキャッチアップの難しさ
フロントエンド開発の世界では、新しいフレームワークやライブラリ、ツールが次々と登場し、目まぐるしい速さで変化しています。この変化の速さは、開発者にとって常に最新の技術をキャッチアップし続けることを要求します。しかし、学習コストが高く、習得した知識がすぐに陳腐化してしまうため、コストパフォーマンスが悪いと感じる開発者も少なくありません。
開発手法 システム開発における全体最適化と部分最適化のメリット・デメリット
システム開発において、全体最適化と部分最適化は重要な概念です。全体最適化は、システム全体の効率性や生産性を向上させることを目的としているのに対し、部分最適化は、システムの特定の部分や機能に焦点を当て、その部分の性能を最大化することを目指しています。この記事では、全体最適化と部分最適化のメリット・デメリットについて、経営目線と現場目線の両方から詳しく説明します。