テクハモのひと 受賞者リレーインタビュー！第5弾：福地 孝哉さん
受賞者リレーインタビュー第5弾は、「2025 Japan AWS Top Engineers」を受賞された福地 孝哉（ふくち たかや）さんです！
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LifeKeeper 【クラウド環境特有の落とし穴 #2】オンプレ感覚の「同一サブネット」はNG!?Azure環境のネットワーク要件とQuorum設計の最適解
Azure環境でLifeKeeperを構築・運用する際に見落としがちな「ネットワーク要件」と「Quorum設計」の落とし穴をサポート事例から解説します。オンプレミス感覚の「同一サブネット」による仮想IP構成の失敗や、スプリットブレインを防ぐための最適なフェンシング手法（SCSI-3 PRやWitnessサーバーの集約）など、クラウド特有の事象から原因を読み解き、安定稼働のための解決策と再発防止策を提供します。
データ分析・活用基盤 【データドリブン経営】実現のための5つのステップ
SCSKが提供しているクラウドデータ活用サービスでは、データドリブン経営実現のためのステップを、「活用基盤」「可視化・分析」「連携・蓄積」「マネジメント」「高度活用」の5つに定義しています。各ステップを実現するためのポイントと、データ基盤のベースとなるモダンデータスタックの考え方についてご紹介します！
AWS Kiro のクレジットが想定以上に消費されてしまった話
kiro-cli によるバッチ処理中に Kiro のクレジットを想定以上に使用してしまったので、備忘も兼ねて事の顛末を振り返ってみました。
AWS Amazon S3 バージョニングとライフサイクルルールの「削除」を正しく理解する
本記事では、削除マーカーの仕組みや注意点、ライフサイクルルールによる現行・非現行バージョンの削除挙動を検証結果とともに解説し、バージョニング環境での適切な削除運用の重要性を整理しました。
AWS AWS Systems Managerでの監査ログ取得 – セキュリティ編
Systems Managerで確実にEC2で行ったコマンドやGUI操作のログを残すためにネットワークやIAMでどのような設定が必要なのか検討しました。
AWS 【ここを気にした!】Amazon Bedrockを活用したWebクローリング＆名寄せ構想
Webクローリングおよび名寄せの検証において、AWS lambdaとAmazon Bedrockを活用したデータ収集アーキテクチャを検討した際の試行錯誤を整理しました。従来のルールベースのクローリングと比較し、生成AIを用いた柔軟な情報抽出を取り入れることで、サイト構造の差異に耐えるデータ収集方式をどのように実現したか、また収集データと既存マスタを突合する名寄せの課題についても紹介します。
AWS 【ここを気にした!】Amazon Redshiftで構築するBI向けデータマート
今回は、データの可視化・分析において、Amazon Redshiftを用いて事前集計アーキテクチャの見直しを行った際の試行錯誤を整理しました。また、データマネジメントの観点で、Amazon Sagemaker (Amazon Datazone) を用いて改善できるポイントについてもご紹介します。
AWS AWS Systems Managerでの監査ログ取得 – RDP録画編
Systems ManagerのRDP録画機能を有効化するまでの手順です。
データ分析・活用基盤 【ここを気にした!】AWS Glue Python Shellジョブによるデータ連携
データ連携の実装でAWS Glue (Python Shell Job)を導入した際の試行錯誤を整理しました。RDSからデータレイクであるS3 Tablesに連携する際に、横展開可能な軽量なデータ連携ジョブを実現するために気にしたポイントについて紹介します。