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さくらインターネット株式会社

企業情報

さくらインターネット株式会社

さくらいんたーねっと

法人代表者名: 代表取締役社長 兼 最高経営責任者  田中 邦裕

法人番号: 3120001079845

証券コード: 3778

事業概要: インターネットへの接続サービスの提供 インターネットでのサーバの設置およびその管理業務 インターネットを利用した各種情報提供サービス業務 クラウドコンピューティングサービスなどの提供 データセンター運営

郵便番号: 5300011

本社所在地: 大阪府大阪市北区大深町6番38号

従業員数: 641

従業員数(男性): 483

従業員数(女性): 158

創業: 1999-08-17

最新ニュース

ネットワーク

Team ShirankedoがIWSC奈良の会場ネットワークを作ってみた

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2025年7月に奈良で開催されたInternet Weekの会場ネットワーク構築・運用に関する記事です。 Team ShirankedoのNOC活動に焦点を当てています。 インフラエンジニアやネットワークエンジニアにとって役立つ情報です。

インフラ

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インフラ

さくらのVPSで試す、軽量ActivityPub実装「snac」によるセルフホストSNS構築

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さくらのVPSで、軽量ActivityPub実装である「snac」を用いたセルフホストSNSの構築について解説します。 鹿児島らぐの勉強会で取り上げられた内容を基に、VPS環境でのSNS構築方法を紹介します。 インフラエンジニアや、セルフホストSNSに興味のある方におすすめです。

リサーチ

📓Open Notebook × さくらのAI Engine で自分だけのAIリサーチアシスタントを構築する

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この記事では、プライバシーを重視したAI搭載型ノート作成/研究プラットフォームであるOpen Notebookと、さくらのAI Engineを連携させて、自分だけのAIリサーチアシスタントを構築する方法を紹介しています。 Open Notebookの概要と、さくらのAI Engineとの連携方法について解説します。 研究活動の効率化や、AI技術を活用した新しい情報収集方法に興味のある方におすすめです。

機械学習

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1時間で作るTableau KPIダッシュボード

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この記事は、Tableauを使ったマーケティングKPIダッシュボードの構築方法を紹介しています。 4月からマーケティング分析を担当する人に向けて、どの指標を可視化すべきかという悩みを解決します。 1時間でダッシュボードを作成するための具体的なステップが解説されています。

インフラ

Terraform ProviderをSDK v2からFrameworkへ移植するときの手引き

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この記事は、Terraform ProviderをSDK v2からFrameworkへ移植する際のノウハウをまとめたものです。 さくらのTerraformプロバイダの現状と、今後の展望について解説しています。 インフラエンジニアやTerraformを使用しているエンジニアを対象としています。

QA・テスト

runnでfilter機能を使って特定の条件のデータだけをテストしたい

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この記事は、APIテストにおいて特定の条件のデータが存在するか確認する方法を紹介しています。 runnのfilter機能を使って、APIから取得したデータを絞り込む方法に焦点を当てています。 主にAPIテストに携わるエンジニアや、APIの動作確認を効率化したいと考えている方々を対象としています。

MySQL

今、MySQLのバックアップを作り直すとしたら何がどう良いのかを考える旅 〜YAPC::Fukuoka 2025レポート〜

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MySQLのバックアップに関するトークセッションのレポートです。 YAPC::Fukuoka 2025での田中翼氏の講演内容をまとめたものです。 データベースエンジニアやインフラエンジニア向けの技術情報です。

データベース

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インフラ

GitHub Actions × Terraform でさくらのクラウドをCI/CD管理する

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GitHub ActionsとTerraformを使用して、さくらのクラウドをCI/CD管理する方法を紹介しています。 インフラエンジニアやバックエンドエンジニア、DevOpsに興味のある方向けの記事です。 自宅サーバからキャリアをスタートした筆者の経験に基づいた内容です。

バックエンド

GitHub Actions × Terraform でさくらのクラウドをCI/CD管理する

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機械学習

AIスパコン「さくらONE」で挑むLLM・HPCベンチマーク (1) MLPerf Llama 2 70Bファインチューニング性能検証

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AIスパコン「さくらONE」を用いたLLM(大規模言語モデル)のファインチューニング性能検証に関する記事です。 生成AI開発に必要な計算資源と分散学習基盤の重要性に焦点を当てています。 LLM開発に携わる方々や、最新の技術動向に関心のあるエンジニア向けのニュースです。

リサーチ

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Amazon Web Service

さくらのクラウド オブジェクトストレージをAmazon S3互換APIで使う ~第2回:S3互換APIをプログラムから呼び出そう~

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この記事は、さくらのクラウド オブジェクトストレージをAmazon S3互換APIで使用する方法について解説しています。 AWS CLIやAWS SDKを使って、S3互換APIをプログラムから呼び出す方法を説明しています。 インフラエンジニアやバックエンドエンジニア、AWSに興味のある方におすすめです。

インフラ

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インフラ

Sparkのカスタムイメージ向けのmvnコンテナを使った依存JARの取得方法

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Sparkのカスタムイメージ作成時にMavenリポジトリから依存関係を取得する方法を解説しています。 Distributed Computing Advent Calendar 2025とさくらインターネット Advent Calendar 2025の2日目の記事です。 インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、Java、AWSに興味のある方におすすめです。

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セキュリティ

さくらのクラウド「ディスク暗号化機能」のアップデート

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さくらのクラウドのディスク暗号化機能に関する記事です。 IaaS基盤開発チームの動向に触れています。 インフラエンジニアやプラットフォームエンジニア向けの技術情報です。