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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 お客様は、リポジトリのクローニング、ミラーリング、または特定のブランチの移行など、さまざまな方法を使用して AWS CodeCommit の リポジトリを他の Git プロバイダーに移行できます。このブログでは、リポジトリを一般的なプロバイダーにミラーリングする基本的なユースケースについて説明し、より具体的なプロバイダーにミラーリングする手順へのリンクを提示します。 リポジトリの種類や複雑さ、および移行対象と方法の決定によって、実際の手順は異なる可能性があります。このブログでは、Git リポジトリデータの移行方法のみを説明しており、プルリクエストなど、CodeCommit からの他のデータのエクスポートについては説明していません。 前提条件 CodeCommi
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 AWS を使ってビルドする場合、インフラストラクチャの管理、アプリケーションのデプロイ、問題のトラブルシューティングなど、AWS リソースとやり取りし、操作する必要があり、多くの AWS の顧客は現在、そのために AWS Cloud9 を使用しています。しかし、開発者はワークフローの無駄をなくして合理化し、慣れ親しんだツールを活用するために、独自の統合開発環境 (IDE) 内で AWS リソースを操作できることを望んでいます。また、AWS 管理コンソールでリソースを操作する際のセキュリティと柔軟性を求めているものの、 AWS Cloud9 を使うより、迅速にアクセスでき、さまざまなページ間で移動できることを望んでいるお客様もいま
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 (
Amazon Web Services ブログ 【寄稿】AI民主化に向けた丸紅の取組 こんにちは。ソリューションアーキテクトの齋藤です。丸紅株式会社(以下、丸紅) デジタル・イノベーション部 では、デジタルを活用して丸紅グループの変革を推進し、デジタル人財を育成して各部門の事業を大きくしていくことをミッションに掲げています。当部では、デジタル技術に精通するメンバーが、丸紅の各組織へ、課題整理→実証実験→実用化まで一気通貫で支援を実施しており、AI・データ分析 を中心に、内製で開発しています。本ブログでは、どのように丸紅がAWS上で社内生成AIプラットフォームアプリ(以降 Marubeni Chatbot)を開発して、社内公開までに直面した課題を解決したか、どのようにユーザへ活用促進を繋げたか、赤裸々に紹介させて頂きます。本ブログは、丸紅 デジタル・イノベーション部 芹川 武尊 氏 から寄稿
AWS Machine Learning Blog Using Agents for Amazon Bedrock to interactively generate infrastructure as code In the diverse toolkit available for deploying cloud infrastructure, Agents for Amazon Bedrock offers a practical and innovative option for teams looking to enhance their infrastructure as code (IaC) processes. Agents for Amazon Bedrock automates the prompt engineering and orchestration of us
Containers Announcing software version consistency for Amazon ECS services Introduction Container image tags offer a user-friendly way to manage and keep track of different versions of container images. However, they also present a security risk to organizations due to their mutable nature. Without protections in place, a container image tag can be changed in a container image repository to point
Amazon ECS now provides enhanced stopped task error messages for easier troubleshooting Amazon Elastic Container Services (Amazon ECS) now makes it easier to troubleshoot task launch failures with enhanced stopped task error messages. When your Amazon ECS task fails to launch, you see the stopped task error messages in the AWS Management Console or in the ECS DescribeTasks API response. With today
AWS App Studio (Preview) The fastest and easiest way to build enterprise-grade applications AWS App Studio is a generative AI-powered service that uses natural language to build enterprise-grade applications, empowering a new set of builders to create applications in minutes. With App Studio, technical professionals without deep software development skills, such as IT project managers, data engine
AWS Weekly Roundup: Amazon Bedrock での AI21 Labs の Jamba-Instruct、Amazon WorkSpaces Pools など (2024 年 7 月 1 日) AWS Summit New York まであと 10 日です。新しい発表と 170 以上のセッションをとても […] サステナビリティのための生成 AI 活用に関するエグゼクティブ向けガイド 本記事は 2024年4月22日に AWS Machine Learning Blog で公開された “The […] AWS IoT SiteWise と Agent for Amazon Bedrock による自然言語での産業用アセットの検索 はじめに 生成 AI を搭載したチャットボットは、様々なデータソースからの情報への瞬時のアクセスを可能にし、意 […] セゾンテクノロジー様
AWS Machine Learning Blog Streamline generative AI development in Amazon Bedrock with Prompt Management and Prompt Flows (preview) Today, we’re excited to introduce two powerful new features for Amazon Bedrock: Prompt Management and Prompt Flows, in public preview. These features are designed to accelerate the development, testing, and deployment of generative artificial intelligence (AI) applicat
AWS News Blog Agents for Amazon Bedrock now support memory retention and code interpretation (preview) With Agents for Amazon Bedrock, generative artificial intelligence (AI) applications can run multistep tasks across different systems and data sources. A couple of months back, we simplified the creation and configuration of agents. Today, we are introducing in preview two new fully managed capab
AWS News Blog Amazon Q Apps, now generally available, enables users to build their own generative AI apps When we launched Amazon Q Business in April 2024, we also previewed Amazon Q Apps. Amazon Q Apps is a capability within Amazon Q Business for users to create generative artificial intelligence (generative AI)–powered apps based on the organization’s data. Users can build apps using natural lan
AWS News Blog Build enterprise-grade applications with natural language using AWS App Studio (preview) Organizations often struggle to solve their business problems in areas like claims processing, inventory tracking, and project approvals. Custom business applications could provide a solution to solve these problems and help an organization work more effectively, but have historically required a
AWS Machine Learning Blog Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet ranks number 1 for business and finance in S&P AI Benchmarks by Kensho Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet currently ranks at the top of S&P AI Benchmarks by Kensho, which assesses large language models (LLMs) for finance and business. Kensho is the AI Innovation Hub for S&P Global. Using Amazon Bedrock, Kensho was able to quickly run Anthropic’s C
Amazon CloudFront announces managed cache policies for web applications Amazon CloudFront announces two new managed cache policies, UseOriginCacheControlHeaders and UseOriginCacheControlHeaders-QueryStrings, for dynamically generated websites and applications that return Cache-Control headers. With the new managed cache policies, CloudFront caches content based on the Cache-Control headers returne
AWS Compute Blog Implementing multi-Region failover for Amazon API Gateway This post is written by Marcos Ortiz, Principal AWS Solutions Architect and Khubyar Behramsha, Sr. AWS Solutions Architect. In this post, you learn how organizations can evolve from a single-Region architecture API Gateway to a multi-Region one, using a reliable failover mechanism without dependencies on AWS control plane o
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