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ブックマーク / aws.amazon.com (54)

  • Cloud Computing Services - Amazon Web Services (AWS)

    Your profile helps improve your interactions with select AWS experiences.

    Cloud Computing Services - Amazon Web Services (AWS)
    reboot_in
    reboot_in 2024/12/02
    “Join the Get AWS Certified: Associate Challenge before December 12, 2024 to receive your 50% discount voucher*.”
  • App Migration Tool - AWS Application Migration Service - AWS

    AWS Application Migration Service オンプレミスおよびクラウドベースのアプリケーションの移動と改善

    App Migration Tool - AWS Application Migration Service - AWS
    reboot_in
    reboot_in 2024/10/15
    “物理サーバー、VMware vSphere、Microsoft Hyper-V、および他のオンプレミスインフラストラクチャで実行されている SAP、Oracle、SQL Server などのアプリケーションを移行します。”
  • よくある質問 - AWS Direct Connect | AWS

    AWS Direct Connect は、AWS への接続にインターネットを使用しない、代替的な方法を提供するネットワークサービスです。AWS Direct Connect を使用すると、従来はインターネット上で転送されていたデータを、お客様の設備と AWS 間のプライベートネットワーク接続を通じて配信することができます。多くの場合、プライベートネットワーク接続はコストを削減し、帯域幅を増加させ、インターネットベースの接続よりも一貫性のあるネットワークサービスを提供することができます。Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)、Amazon Virtual Private Cloud (VPC)、Amazon Simple Storage Service (S3)、Amazon DynamoDB など、AWS のすべてのサービスを AWS Direct Conne

    よくある質問 - AWS Direct Connect | AWS
    reboot_in
    reboot_in 2024/06/04
    “冗長性が必要な場合は、2 番目の接続を確立することをお勧めします。同じ AWS Direct Connect ロケーションで複数のポートをリクエストすると、それらは AWS 冗長機器でプロビジョニングされます。”
  • 医療情報ガイドラインをクラウド上で実践する – ネットワーク編 Part 1 | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ 医療情報ガイドラインをクラウド上で実践する – ネットワーク編 Part 1 医療情報システムとは、医療に関する患者情報を扱うシステム全般を指し、安全かつ信頼性のあるアーキテクチャで構築、運用される必要があります。 具体的には、日では 3 省 2 ガイドライン ( 厚生労働省が定めた「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」 、総務省・経済産業省が定めた「医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者に おける安全管理ガイドライン」の総称 ) に対し、医療機関等と共に関連事業者や責任者が要求事項を整理検討し、必要に応じて対策を施す必要があります。 前回の 医療情報ガイドラインの改定から読み解くクラウド化 のブログでは、3 省 2 ガイドラインにおける医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者と医療機関等の位置付けにつ

    医療情報ガイドラインをクラウド上で実践する – ネットワーク編 Part 1 | Amazon Web Services
    reboot_in
    reboot_in 2024/05/29
    “AWS PrivateLink を利用すると、インターネットを経由させることなく VPC と AWS のリソース間の通信が可能です。ケース 2 において SaaS 事業者の VPC 内にある NLB (Network Load Balancer) に対して VPC エンドポイントを用意することで
  • スタートアップのためのマイクロサービス入門 | Amazon Web Services

    AWS Startup ブログ スタートアップのためのマイクロサービス入門 こんにちは、スタートアップ ソリューションアーキテクトの松田 (@mats16k) です。 以前「スタートアップのためのコンテナ入門 – Kubernetes 編」を出した際に記事内で、マイクロサービスやサービスメッシュにふれる機会がありました。今回は AWS でデベロッパーアドボケイトをしているトリ氏 (@toricls) にマイクロサービスについて記事を寄稿いただきました。 ※ 記事は Software Design 2020年7月号 に掲載された「スタートアップのためのAWSテクノロジー講座 – マイクロサービスのあるべき姿と特徴を知る」からの転載、改修版です。 目次 マイクロサービスにはコンテナが必要なのか? サービスメッシュは当に必要なのか? 「マイクロサービス」という言葉の功罪 マイクロサービスが必

    スタートアップのためのマイクロサービス入門 | Amazon Web Services
    reboot_in
    reboot_in 2024/02/06
    “次々に登場するマーケティングメッセージに踊らされてしまい、適切な技術選定ができなくなってしまいます。私たちは有象無象の技術の中から、真に自社の課題を解決する技術を選定できるようにならなけれ
  • Cassandra と MongoDB - NoSQL データベース間の違い - AWS

    Apache Cassandra と MongoDB は、非表形式でデータを保存する 2 つの NoSQL データベースです。Cassandra は初期の NoSQL データベースで、表形式ストアと key-Value ストアのハイブリッド設計になっています。高速の読み取りと書き込みパフォーマンスを必要とするアプリケーションのデータを格納するために設計されています。対照的に、MongoDB は汎用目的で構築されたドキュメントデータベースです。柔軟なデータモデルを備えているため、バイナリ型 JSON (BSON) と呼ばれる最適化された JSON 形式で非構造化データを保存できます。MongoDB データベースでは、リッチで直感的な API による完全なインデックス作成サポートとレプリケーションを使用できます。 Apache Cassandra について読む » MongoDB について読む

    Cassandra と MongoDB - NoSQL データベース間の違い - AWS
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    reboot_in 2023/11/01
    “Cassandra は初期の NoSQL データベースで、表形式ストアと key-Value ストアのハイブリッド設計になっています。高速の読み取りと書き込みパフォーマンスを必要とするアプリケーションのデータを格納するために設計されて
  • 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン - builders.flash | AWS

    builders.flash は、日AWS スペシャリストによる身近なテーマで実践的なクラウドベストプラクティスを解説する記事や、お客様、コミュニティメンバーによる技術解説をお届けする AWSエンジニア向け公式ウェブマガジンです。メールメンバーに登録 することでハンズオンに役立つクレジットコードや最新アップデートを受け取ることができます。

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  • AWS 初学者向けの勉強方法 6 ステップ!2022 年版! | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ AWS 初学者向けの勉強方法 6 ステップ!2022 年版! 2024 年 4 月追記:記事の内容は 2024 年 4 月に公開された  AWS 初学者向けの勉強方法 6 ステップ!2024 年版! という記事にてアップデートされています。リンクの最新化と勉強方法の追記を行っておりますので、アップデートされた記事をご確認ください。 こんにちは、AWS テクニカルトレーニング マネージャー の西村航です。 皆さん、もしくは皆さんの周りでこんな方はいませんか。「AWS を勉強したいんだけど何から勉強すればよいだろう。どこかに勉強方法がまとまってないかな?」という悩みを抱えている方、または「同僚や部下に AWS の勉強を促しているけど、ちょうど良い教材とか無いかな?」という悩みを抱えている方。記事はそういった AWS を勉強する際の悩みを抱えた

    AWS 初学者向けの勉強方法 6 ステップ!2022 年版! | Amazon Web Services
  • 株式会社朝日新聞社での文字起こしシステムにおけるサーバーレスの活用 – 処理時間を短縮し業務貢献しながらクラウド費用も削減した話 | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ 株式会社朝日新聞社での文字起こしシステムにおけるサーバーレスの活用 – 処理時間を短縮し業務貢献しながらクラウド費用も削減した話 新聞業界では昨今の市場環境の変化、対応すべき媒体数の増加などもあり業務効率化が急務になっております。稿では、株式会社朝日新聞社メディア事業部メディア研究開発センター の編集業務の効率化の取り組みと、改善活動の中で生まれたシステムの課題をサーバーレスを活用して改善した話について紹介させていただきます。 編集業務の現状と課題、解決策 株式会社朝日新聞社は 140 年以上の歴史を持つ国内有数のメディア企業であり、紙媒体からデジタルメディアまで幅広い媒体で情報を提供しています。2021 年 4 月には、新聞社ならではの豊富なデータを活用した先端技術の研究・開発を推進することをミッションとして掲げた、メディア研究開発セン

    株式会社朝日新聞社での文字起こしシステムにおけるサーバーレスの活用 – 処理時間を短縮し業務貢献しながらクラウド費用も削減した話 | Amazon Web Services
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    reboot_in 2023/07/24
    “Lambda は現在 GPU に対応しておりませんが GPU なしでも動作するようにしたことにより Lambda での推論が可能になりました。 Python バインディング ( C++ で書かれたコードを Python で利用できるようにする )という形で API を構
  • 製造業のニーズに最適な機械学習サービスの選択 | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ 製造業のニーズに最適な機械学習サービスの選択 はじめに 機械学習  (ML)  は製造業で欠かせない技術となりましたが、どの機械学習サービスやツールが自分の業務に最適かを判断するのは難しい場合があります。そこで、アマゾンウェブサービス  (AWS) の 各 ML サービスの使い方を、ユースケースを交えて説明します。 急速なイノベーションの時代において、製造業は競争力を高めるために、生産中断の抑制、環境負荷の低減、品質管理の改善、単位あたりの生産コストを削減するためのさまざまな方法を模索しています。 この目標を達成するために採用されているコア技術の1つが自動機械学習 (ML) です。AutoML と呼ばれている自動機械学習は、データ収集からモデルの運用まで、ML ワークフロー全体にわたる退屈で反復的な時間のかかる作業を取り除きます。これにより、

    製造業のニーズに最適な機械学習サービスの選択 | Amazon Web Services
  • AI アクセラレーター - AWS Trainium - AWS

    AWS Trainium コストを低く抑えながら、深層学習と生成 AI トレーニングのパフォーマンスを高める AWS Trainium チップは、コストを削減しながら高いパフォーマンスを実現するために、AWSAI トレーニングと推論専用に構築した AI チップのファミリーです。 第 1 世代の AWS Trainium チップは、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Trn1 インスタンスを強化します。これらのインスタンスは、同等の Amazon EC2 インスタンスよりもトレーニングコストを最大 50% 削減できます。データブリックス、リコー、NinjaTech AI、Arcee AI を含む多くのお客様が、Trn1 インスタンスのパフォーマンスとコスト面でのメリットを実感しています。 AWS Trainium2 チップは、第 1 世代

    AI アクセラレーター - AWS Trainium - AWS
    reboot_in
    reboot_in 2023/06/01
    “AWS Trainium は、AWS が 100 B 以上のパラメータモデルの深層学習トレーニングのために専用に構築した第 2 世代の機械学習 (ML) アクセラレーターです。”
  • AWS Inferentia(高パフォーマンスの機械学習推奨チップ)| AWS

    AWS Inferentia Amazon EC2 で、深層学習と生成 AI 推論について最低コストで高パフォーマンスを実現 AWS Inferentia アクセラレーターは、深層学習 (DL) および生成 AI 推論アプリケーション向けに、Amazon EC2 で最低コストで高パフォーマンスを実現するために AWS によって設計されています。 第 1 世代の AWS Inferentia アクセラレーターは、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Inf1 インスタンスを強化し、同等の Amazon EC2 インスタンスと比較して、スループットが最大 2.3 倍になるとともに、推論あたりのコストが最大 70% 削減されます。Finch AI、Sprinklr、Money Forward、Amazon Alexa など多くのお客様が Inf1 イ

    AWS Inferentia(高パフォーマンスの機械学習推奨チップ)| AWS
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    reboot_in 2023/06/01
    “AWS Inferentia 深層学習推論について Amazon EC2 において最小コストで高いパフォーマンスを実現”
  • 基盤モデルによる生成 AI アプリケーションの構築 - Amazon Bedrock - AWS

    Amazon Bedrock は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stabilability AIAmazon などの大手 AI 企業が提供するさまざまな高性能 FM に簡単にアクセスできるため、最新の生成 AI イノベーションに迅速に採り入れて活用するのに役立ちます。Amazon Bedrock の単一 API アクセスは、選択するモデルにかかわらず、さまざまな FM を使用し、最小限のコード変更で最新のモデルバージョンにアップグレードする柔軟性を提供します。 モデルのカスタマイゼーションは、差別化かつパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスの提供に役立ちます。特定のタスクのためにモデルをカスタマイズするには、簡単なステップをいくつか実行するだけで、独自のラベル付きデータセットを使用して FM をプライベートに微調整できます。A

    基盤モデルによる生成 AI アプリケーションの構築 - Amazon Bedrock - AWS
  • 何をどれくらいの価格で売ればいいの? ~SaaS のプライシング戦略 (考え方編) ~ | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ 何をどれくらいの価格で売ればいいの? ~SaaS のプライシング戦略 (考え方編) ~ 皆さんこんにちは、SaaS パートナーソリューションアーキテクトの櫻谷です。 初めて SaaS ビジネスに挑戦するお客様の中で、以下のような値付けに関するお悩みをお持ちの方は少なくありません。 「何をどれくらいの価格で売れば利益が出るのか?」 「AWSのランニングコストと帳尻を合わせるためにはどうすれば良いか?」 「サブスクリプションモデルって何?」 「価格は公開せずに顧客ごとに価格交渉したいんだけど…」 プライシングは、将来の SaaS ビジネスの成長の基盤を形作る重要な要素です。この連載記事では、SaaS ビジネスにおける一般的な売上モデルの話から、よくある提供プランのバリエーション、適切な価格設定の方法、陥りがちなアンチパターンなどをご紹介します。

    何をどれくらいの価格で売ればいいの? ~SaaS のプライシング戦略 (考え方編) ~ | Amazon Web Services
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    reboot_in 2023/04/30
    皆さんのサービスが顧客にもたらすビジネス価値は何ですか?」、「顧客は皆さんのサービスの何に対してお金を支払いますか?」、この質問に明確に回答できない場合、まずはその回答を作り上げてください。そうしてで
  • 料金 - Amazon S3(クラウドストレージ)|AWS

    S3 バケットにオブジェクトを保存するための料金をお支払いいただきます。課される料金は、オブジェクトのサイズ、当月中にオブジェクトを保管した期間の長さ、ストレージクラスが S3 標準、S3 Intelligent-Tiering、S3 標準 - 低頻度アクセス、S3 One Zone - 低頻度アクセス、S3 Express One Zone、S3 Glacier Instant Retrieval、S3 Glacier Flexible Retrieval (旧 S3 Glacier)、S3 Glacier Deep Archive のいずれであるかによって異なります。アクセスパターンをモニタリングし、アクセスティア間でオブジェクトを移動するには、S3 Intelligent-Tiering ストレージクラスに保管されているオブジェクトごとにモニタリングとオートメーションの月額料金をお支

    料金 - Amazon S3(クラウドストレージ)|AWS
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    reboot_in 2023/01/18
    “最初の 50 TB/月0.025USD/GB”
  • Amazon S3 セキュリティベストプラクティスの実践(権限管理のポリシー) – 前編 | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ Amazon S3 セキュリティベストプラクティスの実践(権限管理のポリシー) – 前編 はじめに AWS では、サービス毎にセキュリティのベストプラクティスを公式ドキュメントとして提供しています。記事では AWS を利用したシステムのセキュリティの検討や実装に関わる皆様を対象に、AWS の代表的なストレージサービスである Amazon Simple Storage Service (S3) を題材にとりあげて、公式ドキュメントで紹介しているベストプラクティスの実装方法をできるだけ具体的に解説したいと思います。 IT セキュリティにおいては、一つの脆弱性や悪意がセキュリティ事故に直結しないようにシステムを多層的に保護する事が重要です。AWS においても、サービスが提供する機能を適所でご利用いただければ多層化されたセキュリティ保護策を、クラウ

    Amazon S3 セキュリティベストプラクティスの実践(権限管理のポリシー) – 前編 | Amazon Web Services
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    reboot_in 2023/01/05
    “パブリックアクセスブロックは、前述のリソースベースのポリシー (バケットポリシー) や ACL をオーバーライドして、パブリック公開を防ぐ機能です”
  • 【開催報告】 WEB 高速化とセキュリティ ~コスト最適化の最新メソッド~ | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ 【開催報告】 WEB 高速化とセキュリティ ~コスト最適化の最新メソッド~ こんにちは! アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 ソリューションアーキテクトの黄です。 2022/07/20 に、「WEB 高速化とセキュリティ ~コスト最適化の最新メソッド~」のセミナーを開催しました。セミナーの開催報告として、セミナーで紹介した内容や、当日の資料・収録動画などを公開します。 開催の背景 今回のイベントは Amazon の CDN サービスである Amazon CloudFront (CloudFront) にフォーカスして開催しています。 セミナーは、CDN に於けるコストの考慮ポイントと CloudFront の料金紹介、CloudFront の各種機能と最近のアップデートの紹介、及び CloudFront を保護するためのサービス紹介と防御

    【開催報告】 WEB 高速化とセキュリティ ~コスト最適化の最新メソッド~ | Amazon Web Services
  • 高価なコードを探す — Amazon CodeGuru Security - AWS

    Amazon CodeGuru セキュリティ ML と自動推論を使用して、開発サイクルのあらゆる段階のコードセキュリティの脆弱性を検出、追跡、および修正する Amazon CodeGuru セキュリティは、機械学習 (ML) と自動推論を組み合わせた静的アプリケーションセキュリティ検査 (SAST) ツールです。コードの脆弱性を特定し、特定された脆弱性を修正する方法に関する推奨事項を提示し、終了するまで脆弱性のステータスを追跡します。詳細はこちら。 Amazon CodeGuru Profiler を使用することで、デベロッパーは、アプリケーションのランタイム動作の理解、コードの非効率性の特定と除去、パフォーマンス向上、コンピューティングコストの大幅な削減を実現できます。これにより、アプリケーションの最もコストのかかるコード行を特定することができます。 CodeGuru セキュリティの詳細

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    reboot_in
    reboot_in 2022/08/25
    “ML を活用した推奨事項を使用して、コードレビューを自動化し、アプリケーションのパフォーマンスを最適化”
  • AWS は、QUIC プロトコルの新しいオープンソース実装である s2n-quic を導入

    AWS 暗号化オープンソースライブラリで、QUIC プロトコルのオープンソース Rust 実装である s2n-quic が利用可能になったことをお知らせします。また、TLS プロトコルの AWS のオープンソース C 実装である s2n の名前が s2n-tls になります。 s2n-quic は、シンプルさを優先して、高速で小型になるように設計された API を搭載しています。 Rust で記述されているため、パフォーマンス、スレッド、メモリの安全性など、いくつかの利点を享受できます。TLS 1.3 ハンドシェイクの場合、s2n-quic は s2n-tls、または TLS のオープンソース Rust 実装である Rustls に依存します。 s2n-quic の使用または貢献に関心がある場合は、ソースコード、ドキュメント、コミット、および問題はすべて、Apache Software L

    AWS は、QUIC プロトコルの新しいオープンソース実装である s2n-quic を導入
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    reboot_in 2022/08/16
    “AWS 暗号化オープンソースライブラリで、QUIC プロトコルのオープンソース Rust 実装である s2n-quic が利用可能になった”
  • AWS Marketplace から使用可能状態のモデルを入手し、アプリケーションに AI を追加する | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ AWS Marketplace から使用可能状態のモデルを入手し、アプリケーションに AI を追加する 機械学習 (ML) は、エンタープライズが保持するデータや自動決定などの真の可能性を解放させ、ビジネスプロセスを変革することで顧客に提供する価値を急激に高めます。ML を活用していただくために、Amazon SageMaker では、ML モデルを素早く構築、トレーニング、デプロイするための手段をご提供しています。 最近までは、Amazon SageMaker をご使用いただく場合に、Amazon SageMaker により最適化されたアルゴリズムか、独自のアルゴリズムとモデルを導入していただくかの、2 通りから選択していただけるようになっていました。この ML のアルゴリズムとモデルに関する選択の幅が、AWS Marketplace fo

    AWS Marketplace から使用可能状態のモデルを入手し、アプリケーションに AI を追加する | Amazon Web Services
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    reboot_in 2022/07/01
    “AWS Marketplace から入手できるアルゴリズムとモデルパッケージは、Amazon SageMaker とシームレスに統合されています。これらとのやり取りは、AWS マネジメントコンソール、低レベルの Amazon SageMaker API、Amazon SageMaker Python SDK を