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この記事では、Amazon ChronosとGridDBデータベースを使用して、電力生産のタイムシリーズ予測モデルを構築する方法を説明します。
Kaggleから過去の電力生産データを取得し、GridDBのタイムシリーズコンテナに格納します。その後、T5アーキテクチャを基盤としたタイムシリーズモデル専用のコレクションであるAmazon Chronosを使用して、予測モデルをトレーニングします。

現在の競争の激しいビジネス環境において、高品質な製品を迅速に提供するためには、効率的なソフトウェア開発が不可欠です。この目標を達成するための重要な要素の一つが、バージョン管理システム（VCS）における開発者の活動を監視し、コラボレーションとコードの品質を最適化することです。コードのコミット、プルリクエスト、マージ、ブランチングなどのパターンを分析することで、組織はボトルネックを特定し、ワークフローを改善し、最終的に生産性を向上させることができます。

健康でフィットな状態は、私たちのライフスタイルの一部であるべきです。健康的なライフスタイルを送ることは、長期的な病気の予防に役立ちます。そのための方法の一つは、ワークアウトの記録を付けることです。具体的には、運動の種類、時間、心拍数などを記録します。

本日の記事では、以前にも取り上げたGridDBとKafkaの組み合わせについて解説します

現在の競争の激しいビジネス環境において、効率的なカスタマーサポートは顧客の維持とビジネス成功の鍵を握っています。この目標を達成するための重要な要素の一つが、チケット解決時間の最小化です。これらの時間を分析し最適化することで、組織はボトルネックを特定し、サポートワークフローを改善し、全体的な顧客満足度を向上させることができます

このチュートリアルでは、ウェブカメラで撮影した画像からカラーパレットを抽出する方法を、Node.js、GridDB、OpenAIを使用して解説します。Node.jsをサーバーサイドスクリプトに、GridDBを効率的なデータストレージに、OpenAIを高度な画像処理に活用することで、画像のキャプチャ、分析、ダイナミックなカラーパレットの生成をシームレスに連携させたパイプラインを構築します。このガイドでは、環境のセットアップ、ウェブカメラからの画像のキャプチャ、AIを使用して色データを抽出・保存する方法をステップバイステップで説明します。

GridDB Cloudの完全無料版リリースに伴い、その無料サービスと、数秒で利用開始可能な別の無料クラウドサービスであるGrafana Cloudを組み合わせることにしました。この記事では、GridDB Cloudの共有インスタンスからGrafana Cloudに時系列データを表示する手順を解説します。

GridDB v5.7.0 がリリースされました。今回は、新しい機能の一部についてご説明します。新しいリリースは、［GitHub］（） から直接ダウンロードできます。また、［Downloads］［1］ ページからもダウンロード可能です。この記事では、特に2つの新機能に焦点を当てて解説します：WebAPIの変更とSQLワーキングメモリの制限。