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
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
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
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、日本では 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
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。 ※ 本記事は 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本当に必要なのか？ 「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
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
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：本記事の内容は 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。本記事はそういった AWS を勉強する際の悩みを抱えた
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。本稿では、株式会社朝日新聞社メディア事業本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
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、
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 は、AWS が 1,000 億件以上のパラメータモデルの深層学習 (DL) トレーニングを行うために専用に構築された機械学習 (ML) チップです。Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) の各 Trn1 インスタンスは、最大 16 個の Trainium アクセラレーターをデプロイし、クラウドでの DL トレーニングのために高性能かつ低コストのソリューションを提供します。DL と生成 AI の使用は加速していますが、多くの開発チームの予算は固定されているため、モデルやアプリケーションを改善するために必要なトレーニングの範囲と頻度が制限されています。Trainium ベースの EC2 Trn1 インスタンスは、同等
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
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 基盤モデルを使用して生成 AI アプリケーションを構築およびスケーリングする最も簡単な方法。 Amazon Bedrock は、単一の API を介して AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI、および Amazon といった大手 AI 企業からの高性能な基盤モデル (FM) を選択できるフルマネージドサービスで、セキュリティ、プライバシー、責任ある AI を備えた生成 AI アプリケーションを構築するために必要な幅広い機能を提供します。Amazon Bedrock を使用すると、ユースケースに最適な FM を簡単に試して評価したり、微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法を使用してデータに合わせてカスタマイズしたり、エンタープライズシステムとデータソースを使用してタスクを実行するエージ
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。
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
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。本記事では 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
【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
高価なコードを探す — Amazon CodeGuru セキュリティ - AWS
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。
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 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
Amazon SageMaker Experiments – 機械学習モデルの整理、追跡、比較、評価 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker Experiments – 機械学習モデルの整理、追跡、比較、評価 2019年12月3日、機械学習（ML）実験とモデルバージョンの整理、追跡、比較、評価を可能にする Amazon SageMaker の新機能である、Amazon SageMaker Experiments を発表できて非常にうれしく思います。 機械学習では非常に多くの反復プロセスを含みます。1つのプロジェクトの過程で、データサイエンティストと 機械学習エンジニアは、最大限の精度を求めて数千の異なるモデルを定期的に学習を行います。実際、アルゴリズム、データセット、および学習パラメーター（別名ハイパーパラメーター）の組み合わせの数は無限に存在します。それはまさに「干し草の山の中にある１本の針を探す」ということわざのように無駄骨を折る苦労を伴います
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
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
