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Amazon Web Services ブログ Karpenter 1.0 がローンチされました はじめに 2021 年 11 月、AWS は 新しいオープンソースの Kubernetes クラスターオートスケーリングプロジェクト「Karpenter v0.5」の発表を行いました。当初は Kubernetes の Cluster Autoscaler の柔軟で動的かつ高性能な代替手段として考案されていましたが、その後の約 3 年間で Karpenter は大幅に進化し、完全な機能を備えた Kubernetes ネイティブのノードライフサイクルマネージャーになりました。 このプロジェクトは、業界のリーダー企業によってミッションクリティカルなユースケースに採用されています。自動的に利用率を改善するように設計されたワークロード統合や、ユーザーがクラスター内で Karpenter がノードのライフ
Amazon ECS provides the ability to restart containers without requiring a task relaunch Amazon Elastic Container Services (Amazon ECS) now improves container resiliency by giving you the ability to define a flexible container restart policy for restarting individual containers locally, without requiring a full task relaunch. With local container restarts, Amazon ECS can recover your containers fro
Networking & Content Delivery Security best practices when using ALB authentication At AWS, security is the top priority, and we are committed to providing you with the necessary guidance to fortify the security posture of your environment. In 2018, we introduced built-in authentication support for Application Load Balancers (ALBs), enabling secure user authentication as they access applications.
Amazon Web Services ブログ 株式会社日本製鋼所様の AWS 生成 AI 事例「Amazon Bedrock と Amazon Kendra による樹脂機械向けの社内文章検索 & 要約システムを早期開発」のご紹介 本ブログは株式会社日本製鋼所様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。 AWS ソリューションアーキテクトの酒井 賢です。 本記事では Amazon Bedrock と Amazon Kendra を活用し、製造業におけるアフターサービス対応の負担低減を目指した社内文章検索 & 要約システムを 2 ヶ月という短い期間で開発された事例をご紹介します。 お客様の状況と検証に至る経緯 株式会社日本製鋼所様(以下、日本製鋼所)は樹脂機械の製造販売事業を展開しており、アフターサービスの一環として故障などの異
AWS announces the general availability of private IPv6 addressing for VPCs and subnets with Amazon VPC IP Address Manager (IPAM). On AWS, private IPv6 addresses can take the form of Unique Local IPv6 Unicast Addresses (ULA) and Global Unicast Addresses (GUA), and can only be used for private access. These IPv6 addresses are not and cannot be advertised to the internet by AWS. Within IPAM, customer
AWS Compute Blog Using Amazon APerf to go from 50% below to 36% above performance target This post is written by Tyler Jones, Senior Solutions Architect – Graviton, AWS. Performance tuning the Renaissance Finagle-http benchmark Sometimes software doesn’t perform the way it’s expected to across different systems. This can be due to a configuration error, code bug, or differences in hardware perform
Amazon Web Services ブログ 詳細解説:ガバメントクラウド名前解決編 こんにちは。 AWS パブリックセクター技術統括本部の小林です。 2024 年 6 月 20 日、21 日に AWS Summit Japan が開催され、その中には、「先行事例から分かってきた、自治体職員がガバメントクラウド利用をする上で考えておくこと」のセッションがありました。詳細は、AWS Summit Japan 2024 の セッション「先行事例から分かってきた、自治体職員がガバメントクラウド利用をする上で考えておくこと」をご確認ください。 その際に「業務システムの名前解決について」のセクションがあり、ガバメントクラウド上での名前解決の構成検討を進めることが多くなってきているかと思います。 本ブログは、名前解決のアーキテクチャに関して深堀していきます。ガバメントクラウド特有の制限ではなく、オン
AWS Machine Learning Blog Build an end-to-end RAG solution using Knowledge Bases for Amazon Bedrock and AWS CloudFormation Retrieval Augmented Generation (RAG) is a state-of-the-art approach to building question answering systems that combines the strengths of retrieval and foundation models (FMs). RAG models first retrieve relevant information from a large corpus of text and then use a FM to synt
生成AI、開発環境の高度化、分析環境、信頼性の高いアプリケーション実行環境、セキュリティ を中心に AWS の最新技術から活用方法を分かりやすく解説します。特に注目の生成AIについては、AWSサービスの特長、活用方法、事例等、多方面から詳しくご紹介します。
Amazon Web Services ブログ 2024 年 5 月と 6 月の AWS Black Belt オンラインセミナー資料及び動画公開のご案内 2024 年 5 月および 6 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。 動画はオンデマンドでご視聴いただけます。 また、過去の AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画は「AWS サービス別資料集」に一覧がございます。 YouTube の再生リストは「AWS Black Belt Online Seminar の Playlist」をご覧ください。 AWS Cost Explorer AWS Cost Explorer は、コストと使用状況を表示および分析するために使用できるサービスです。本セッションでは、AWS Cost Explorer の概
AWS DevOps Blog Balance deployment speed and stability with DORA metrics Development teams adopt DevOps practices to increase the speed and quality of their software delivery. The DevOps Research and Assessment (DORA) metrics provide a popular method to measure progress towards that outcome. Using four key metrics, senior leaders can assess the current state of team maturity and address areas of o
Amazon Web Services ブログ レイテンシベースルーティングを使用して Amazon CloudFront で マルチリージョンのアクティブ – アクティブなアーキテクチャを実現する 2024 年 4 月 11 日にデプロイ手順を更新しました。 この記事では、Amazon Route 53 のレイテンシーに基づくルーティングと Amazon CloudFront を使用して、複数リージョンにまたがるアクティブ – アクティブなアプリケーション構成の AWS でのネットワーク層の設定方法について説明します。 これにより、ユーザに低レイテンシーで信頼性の高い環境を提供することができます。 AWS のネットワーキングサービスを使ってアクティブ – アクティブなアーキテクチャを構築することで、アプリケーションのレジリエンスとパフォーマンスが向上します。 ただし、コストと複雑さにはト
Amazon EC2 Fleet and EC2 Auto Scaling groups now supports aliases for Amazon Machine Images (AMIs) EC2 Fleet and EC2 Auto Scaling now support using custom identifiers to reference Amazon Machine Images (AMI) in EC2 Fleet launch requests and Auto Scaling groups configured to choose from a diversified list of instance types. You can create these identifiers using AWS Systems Manager Parameter Store
AWS Big Data Blog Monitoring Apache Iceberg metadata layer using AWS Lambda, AWS Glue, and AWS CloudWatch In the era of big data, data lakes have emerged as a cornerstone for storing vast amounts of raw data in its native format. They support structured, semi-structured, and unstructured data, offering a flexible and scalable environment for data ingestion from multiple sources. Data lakes provide
Amazon Web Services ブログ AWS CodeCommit リポジトリを他の Git プロバイダーに移行する方法 本記事は 2024 年 7 月 31 日時点のブログ How to migrate your AWS CodeCommit repository to another Git provider を翻訳したものです。 慎重に検討を重ねた結果、 2024 年 7 月 25 日をもちまして、 AWS CodeCommit について、新規のお客様向けのアクセスを閉じることを決定いたしました。 AWS CodeCommit を既にお使いのお客様は、これまで通りサービスをご利用いただくことが可能です。 AWS は AWS CodeCommit のセキュリティ、可用性、パフォーマンスの改善に引き続き投資を行ってまいりますが、新機能の導入は予定しておりません。 お客様は、リポ
Amazon Web Services ブログ AWS Cloud9 から AWS IDE Toolkits または AWS CloudShell に移行する方法 本記事は 2024 年 7 月 31 日時点のブログ How to migrate from AWS Cloud9 to AWS IDE Toolkits or AWS Cloudshell を翻訳したものです。 慎重に検討を重ねた結果、 2024 年 7 月 25 日をもちまして、 AWS Cloud9 について、新規のお客様向けのアクセスを閉じることを決定いたしました。 AWS Cloud9 を既にお使いのお客様は、これまで通りサービスをご利用いただくことが可能です。 AWS は AWS Cloud9 のセキュリティ、可用性、パフォーマンスの改善に引き続き投資を行ってまいりますが、新機能の導入は予定しておりません。 AWS
AWS Open Source Blog Amazon’s Exabyte-Scale Migration from Apache Spark to Ray on Amazon EC2 Large-scale, distributed compute framework migrations are not for the faint of heart. There are backwards-compatibility constraints to maintain, performance expectations to meet, scalability limits to overcome, and the omnipresent risk of introducing breaking changes to production. This all becomes especia
Amazon Web Services ブログ Amazon Bedrock での Meta の Llama 3.1 405B、70B、8B モデルを発表 7月23日、Llama 3.1 モデルが Amazon Bedrock で利用可能になったことをお知らせします。Llama 3.1 モデルは、これまでで最も先進的かつ高性能な Meta のモデルです。8B、70B、405B のパラメータサイズモデルのコレクションであり、幅広い業界ベンチマークで最高のパフォーマンスを示し、生成人工知能 (生成 AI) アプリケーションに新機能を提供します。 すべての Llama 3.1 モデルは、Llama 3 モデルの 16 倍の容量を持つ 128K コンテキスト長 (Llama 3 と比較してトークンが 12 万個増加) をサポートします。また、英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒ
Amazon Web Services ブログ Valkey GLIDE – Valkey と Redis OSS向けのオープンソースクライアントライブラリのご紹介 本記事は 2024年7月9日に公開された “Introducing Valkey GLIDE, an open source client library for Valkey and Redis open source” を翻訳したものです。 2024年7月9日、私たちは Valkey General Language Independent Driver for the Enterprise (GLIDE) を発表しました。これは、オープンソースでパーミッシブライセンス (Apache 2.0 ライセンス) の Valkey クライアントライブラリです。Valkey は、キャッシュ、セッションストア、リーダーボード、メッセ
Amazon Web Services ブログ Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう – システムやサービスを提供する上で、障害はつきものです。障害を迅速に分析し対処することがユーザビリティやサービス信頼性を向上し、結果顧客満足度につながります。一方で近年システムは複雑さを増しており、障害特定が従来に比べて難しくなっています。したがって障害分析の効率化や高度化が重要になっています。 従来の手動による障害分析では、膨大なログデータの中から問題の根本原因を特定するのに多大な時間と労力を要し、ダウンタイムの長期化やサービス品質の低下につながる可能性がありました。そこで注目されているのが、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) を活用した障害分析です。 AI/ML による高度な分析技術を用いることで、障害の早期発見、迅速な原因特定、さ
AWS Machine Learning Blog LLM experimentation at scale using Amazon SageMaker Pipelines and MLflow Large language models (LLMs) have achieved remarkable success in various natural language processing (NLP) tasks, but they may not always generalize well to specific domains or tasks. You may need to customize an LLM to adapt to your unique use case, improving its performance on your specific dataset
Amazon Web Services ブログ Amazon API Gateway マルチリージョンフェイルオーバーの実装 本投稿は Implementing multi-Region failover for Amazon API Gateway (記事公開日: 2024 年 7 月 8 日) を翻訳したものです。 本投稿は、プリンシパルソリューションアーキテクト Marcos Ortiz と、シニアソリューションアーキテクト Khubyar Behramsha によって書かれています。 この投稿では、AWS コントロールプレーンの操作に依存することなく、信頼性の高いフェイルオーバー メカニズムを使用して、単一リージョンの API Gateway アーキテクチャからマルチリージョンのアーキテクチャに進化する方法を学びます。AWS Well-Architected ベストプラクティスは、
Amazon Web Services ブログ 生成 AI で加速する e コマースの変革 その 2 – AWS Summit Japan 2024 で展示した Amazon Bedrock デモの解説 みなさんこんにちは。シニアソリューションアーキテクトの堀内です。私は、日頃 e コマース(以下 EC ) 業界の企業様を支援しております。 本ブログでは以下 2回に分けて、EC業界における生成AI活用ユースケースについて解説をしています。 その 1:EC 業界における課題と生成 AI ユースケースによる解決案の整理 その 2:ユースケースの実装例として AWS Summit Japan 2024 で展示した Amazon Bedrock デモの解説 今回は前回ご紹介した EC 業界における代表的な生成 AI ユースケースについて、Amazon Bedrock を利用した具体的な実装例として
AWS Machine Learning Blog Use Llama 3.1 405B for synthetic data generation and distillation to fine-tune smaller models Today, we are excited to announce the availability of the Llama 3.1 405B model on Amazon SageMaker JumpStart, and Amazon Bedrock in preview. The Llama 3.1 models are a collection of state-of-the-art pre-trained and instruct fine-tuned generative artificial intelligence (AI) model
Amazon Web Services ブログ 【開催報告】生成AI ユースケース創出 Boot Camp in 大阪 西日本で製造業のお客様を支援しているソリューションアーキテクトの澤、池田、森です。 2024年 6月 27日に AWS 大阪オフィスにて「生成 AI ユースケース創出 Boot Camp」と題したイベントを開催しました。 生成 AI の進化は目覚ましく、テキストだけでなく画像や動画の分野でも急速な発展を遂げています。総務省の情報通信白書によると、日本企業における生成 AI の業務利用は 46.8%にとどまっており、他国と比べて大きく後れを取っています。 この背景には、多くの企業が「ユースケース創出」に課題を抱えていることがあります。帝国データバンクの調査によると、生成 AI の活用を考える約 6割の企業でユースケースが決まっていないようです。生成 AI の効果的な活用には
Amazon Web Services ブログ 週刊生成AI with AWS – 2024/7/15週 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの小林です。 本日 7 月 22 日に、 2つのウェブサイトを公開しました。 日本の生成AI活用を支援 このウェブサイトは、生成AIの利活用に取り組む方のための情報ポータルで、日本国内の事例やユースケース、サービスアップデート情報、ベストプラクティスなどをまとめます。生成AIに関するワンストップの情報源としてご利用頂けるものです。 AWSジャパン生成AI実用化推進プログラム こちらは 6 月 20 日、21 日に開催した AWS Summit Japan の基調講演で予告した、生成AIによってビジネス課題解決に取り組むお客様を支援するためのプログラムのサイトです。プログラム概要とともに、参加希望を表明するためのフォームもご用意して
これからAWS の生成 AI サービス群を利用するお客様へ、生成 AI がもたらす利点や、最新アップデート、実装解説、日本の事例をご紹介
Amazon Web Services ブログ AWS 上で大規模な GitHub Actions のセルフホステッドランナーを使用する際のベストプラクティス 注記: お客様は自身の GitHub ランナーを管理する必要がなくなりました。AWS CodeBuild を使用すると、管理された GitHub Actions セルフホストランナーを利用できるようになり、強力なセキュリティ境界と低い起動レイテンシーを備えた一時的でスケーラブルなランナー環境を提供します。CodeBuild を使えば、独自のインフラストラクチャを維持したり、スケーリングロジックを構築する必要がありません。すべてが CodeBuild によって完全に管理されます。開始するには、単に Webhook を作成して、CodeBuild で GitHub Actions ジョブを自動的にトリガーするだけです。 概要 GitHu
Amazon Web Services ブログ Amazon Bedrock のナレッジベースで追加のデータコネクタがサポート対象に (プレビュー中) Amazon Bedrock のナレッジベースを使用すると、基盤モデル (FM) とエージェントは、検索拡張生成 (RAG) のために会社のプライベートデータソースからコンテキスト情報を取得できます。RAG は、FM がより適切で正確かつカスタマイズされた回答を提供するのに役立ちます。 過去数か月にわたって、モデル、ベクトルストア、および FM をナレッジベースに埋め込む選択肢を継続的に追加してきました。 7月10日、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に加えて、ウェブドメイン、Confluence、Salesforce、SharePoint をデータソースとして RAG アプリケーション (
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