Ragate株式会社

『最新技術を大衆化する』をミッションに、サーバーレスとモダンフロントエンド、IT戦略コンサルティングをワンストップで提供。戦略から開発・運用まで、再現性のある価値創出を実現します。

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Ragate Developer Blogで詳細解説中📝
・東京-大阪DR構成の設計ポイント
・Oracle RAC/Data Guard活用例
・コスト試算と運用上の注意点
クラウド移行・DR設計のご相談はRagateまでお気軽に！
#OracleDatabase #AWSJapan #DRサイト構築
https://t.co/Knszo4PBbI

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Oracle Database@AWSが大阪リージョンで提供開始🎉
これで東京-大阪間のマルチリージョンDR構成が現実的に！
クラウドネイティブな運用とOracle DBの両立が可能になり、日本企業のミッションクリティカル基盤の選択肢が大きく広がります💡
#AWS #Oracle #DR #大阪リージョン #クラウド移行 #DB

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これまでOracle Database@AWSは東京リージョンのみで、真のDR構成を組むハードルが高い状況でした🔥
大阪リージョン追加により、RTO/RPOを意識した災害対策設計が同一国内リージョン間で完結可能に。
金融・製造などの基幹システムをAWS上のOracleで運用検討中の企業にとって大きな前進です。

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詳細は記事で。Ragate Developer Blogでは、次世代Resilience Hubと生成AIを組み合わせた実践的なSREレジリエンス・ジャーニーの全体像を解説しています。AWS活用やSRE強化を検討中の方はぜひご一読ください。 #AWS #SRE #レジリエンス
https://t.co/XSy2vloD04

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AWS Resilience Hubが次世代へ進化。生成AIと組み合わせることで、SREのレジリエンス戦略は新しいステージに入ります。障害復旧の自動化、RTO/RPO管理、運用負荷の削減まで、Ragateが描くSREジャーニーをご紹介します。 #AWS #SRE #生成AI #ResilienceHub #クラウド #DevOps

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Resilience Hubは単なる監視ツールではなく、システム全体の耐障害性を可視化し改善提案までしてくれる強力な基盤です。生成AIを活用することで、障害シナリオの分析、復旧手順の自動生成、Runbookの整備までを高速化。SREチームの工数を本質的な改善活動へ振り向けられます。

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Ragateでは、こうしたAIエージェント活用の最新動向をキャッチアップし、お客様のDX・モダナイゼーションに活かしています。

Flutter×AIで開発生産性を最大化したい方は、ぜひ記事をご覧ください👇

#Flutter開発 #AI活用 #モバイルアプリ開発
https://t.co/fGodgi6ICB

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Google公式「Dart & Flutter Agent Skills」が登場🚀

AIエージェントにFlutter専門知識を注入する新手法が、開発現場を一変させる可能性を秘めています。

単なるコード補完を超え、Flutter特有のベストプラクティスを理解したAIが、設計から実装まで伴走する時代へ。

#Flutter #Dart #AIエージェント #GoogleDevelopers #生成AI

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Agent Skillsの本質は「専門知識のモジュール化」。

Flutter特有のWidget構造、状態管理、プラットフォーム差異など、暗黙知をAIに与えることで、汎用LLMでは難しかった精度の高い実装提案が可能に。

Claude CodeのSkillsと同じ思想がGoogle公式から提供される意味は大きいですね。

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Docker Desktopに統合済みで、追加設定なくすぐに試せるのが大きな魅力。
コンテナ初心者からプロまで、日々の開発フローを根本から変える可能性を秘めたGordon。詳細は記事でチェック👇

#Docker #Gordon #AI開発支援
https://t.co/M1bk1Xf3F7

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Docker専用AIエージェント「Gordon」が正式リリース🐳
コンテナ環境を理解して動くAIの実力を徹底解説。
Dockerfile生成からトラブル解決まで自動化し、DevOpsの新時代を切り拓く注目ツールです。

#Docker #Gordon #AIエージェント #DevOps #コンテナ #生成AI

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Gordonの強みは、ローカルのDocker環境を直接理解できる点。
自然言語で「このコンテナのログを見せて」「Dockerfileを最適化して」と指示するだけでOK。
コマンド暗記が不要になり、開発者の学習コストを大幅に削減してくれる革新的なAIアシスタントです。

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Scale to Zeroの設定方法、コールドスタートの挙動、料金影響まで詳しく解説しました。OpenSearch Serverlessの導入を検討中の方は必見です👇 #AWS #OpenSearch #ServerlessArchitecture
https://t.co/DBwzpsVxxK

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Amazon OpenSearch Serverlessがついに「Scale to Zero」に対応！アイドル時間のOCU課金がゼロになり、開発・検証環境のコストが劇的に削減できます。本番運用だけでなく、PoCや夜間停止運用にも嬉しいアップデートです✨ #AWS #OpenSearch #Serverless #コスト削減 #クラウド

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これまでOpenSearch Serverlessは最低OCUの常時課金がネックでしたが、今回の対応でアイドル時は完全にゼロ。検索リクエストが来た瞬間に自動でスケールアップする仕組みで、ステージング環境や社内ツールでも気軽に採用できるようになります。

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Apple Silicon完全対応でM系チップのビルド時間が大幅短縮。HCPPによる本番環境での安全なコード配信も実現し、リリースサイクルの高速化に貢献。Flutter 3.44の全容を実務目線で詳しく解説した記事はこちら。 #Flutter #M1Mac #アプリ開発
https://t.co/uRAHQfOT4u

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Flutter 3.44がついに登場。HCPP（Hot Code Push Preview）、Agentic Hot Reload、Apple Silicon完全対応で開発体験が激変。実務へのインパクトを総まとめで解説します。モバイル開発者は必読の内容。 #Flutter #モバイル開発 #AppleSilicon #HotReload #クロスプラットフォーム

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注目はAgentic Hot Reload。AIエージェントが変更意図を解釈し、状態を保持したまま最適な再構築を自動判断。これまで再起動が必要だった大規模な構造変更も瞬時に反映され、試行錯誤のサイクルが劇的に短縮されます。生産性向上に直結する機能です。

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ハッシュ検証、タイムスタンプ整合、スキーマ検査をエッジで完結させ、信頼できるデータだけを中央基盤へ。Ragateが考えるロボティクス向けデータ基盤の設計思想を、アーキテクチャ図とともに公開しました。 #ロボティクス #データ品質 #エッジAI
https://t.co/zYV4ealXpN

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模倣学習データの完全性をエッジで守る──ロボットAIの精度はデータ品質で決まる時代へ。収集現場で破損や欠損を検知し、信頼できる学習基盤をどう設計するか。ロボティクス時代のデータエンジニアリング設計思想を解説します。 #ロボットAI #模倣学習 #エッジコンピューティング #データ基盤 #MLOps

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カメラ・センサー・関節角度など多様なモダリティが時系列で同期されるロボットデータは、わずかなズレや欠損が学習結果を大きく劣化させます。クラウド到達後ではなく、収集源のエッジ側で完全性を担保する設計が、再学習コストとモデル精度の両立に直結します。