Amazon Bedrockを活用した生成AIアプリケーションにおけるセキュリティリスクと対策 - GMO Flatt Security Blog
始めに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアの森岡(@scgajge12)です。 最近、AWS Community Builders (Security) の更新審査を通過して2年目に突入したため、早速 AWS に関するブログを執筆しました。 本稿では、Amazon Bedrock を活用して生成 AI アプリケーションを開発する際に気をつけるべきセキュリティリスクや対策について紹介します。 また、GMO Flatt Security は LLM を活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーションテストや日本初のセキュリティ診断 AI エージェント「Takumi」を提供しています。ご興味のある方はリンクよりサービス詳細をご覧ください。 目次 始めに 免責事項 Amazon Bedrock とは 生成 AI アプリケーションにおけるセキ
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
サーバレスにおけるRustについて - NTT docomo Business Engineers' Blog
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2023 22日目の記事です。 はじめに こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。普段は、クラウド・ハイブリッドクラウド・エッジデバイスなどを利用したAI/MLシステムに関する業務に従事しています。 本記事は、各クラウドベンダーのサーバレスにおけるプログラミング言語Rustについて調査・比較した結果を紹介します。 まず初めにサーバレスでRustを利用するメリットをエネルギー効率の観点から説明し、次に各クラウドベンダーの関連記事をピックアップします。 さらに、それぞれのクラウドでRustを使ったサーバレスアプリの代表的な作成方法を紹介して比較します。 Rustのエネルギー効率 Rustは、次の公式ページでも宣伝している通りパフォーマンスを強くアピールしています。 Rustは非常に高速でメモリ効率が高く
エンジニアの業務効率をあげる！AWS CDKで作る本番Databaseを安全にクローンする方法 - AppBrew Tech Blog
こんにちは、AppBrewに業務委託で参加させてもらっているsnikiです。 本業ではヤフー株式会社でYahoo! JAPANアプリのバックエンド開発をやっています。 今回は、AWSのChatbot/Step Functions/CDK等を利用してAmazon Auroraをcloneするツールを作成したのでご紹介します。 背景 機能の説明 利用したAWSのサービスとシステム構成 この構成に至るまで slackのコマンドを受け付けるには cloneからmasking、instance class設定、通知まで Aurora Clone(Lambda) Aurora Masking(ECS) Modify Clone DB Instance Class(Lambda) Notify Slack(Lambda) 補足 なぜLamdaとECSが別れているのか インスタンスクラス変更のタスクは何？
【Golang】で【Amazon API Gateway Lambda オーソライザー】と【FirebaseAuth】を利用しての認証をやってみた - カミナシ エンジニアブログ
初めに 初めまして。2021年3月より株式会社カミナシにジョインすることとなりました、エンジニアの@Takuと申します。 業務とは直接関係ないのですが、API Gateway Lambda オーソライザーとFirebaseAuthを組み合わせた認証をやってみたので記載させていただきます。 概要 以下のチュートリアルを元に Amazon API Gateway Lambda オーソライザーを利用した認証機能を作成しました。 docs.aws.amazon.com Amazon API Gateway Lambda オーソライザーを利用することで、 認証・認可部分をAPI Gateway側で共通化できるため、 マイクロサービス化(認証・認可と業務の責務分け) サービスを提供するサーバーの負荷軽減 などのメリットが見込めるのではと考えております。 その際チュートリアルから変更した点として、 OA
【10周年前祝い】歴史・年表でみるAWSサービス(AWS Lambda編) －機能一覧・概要・アップデートのまとめ・入門－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 「歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－」から始まった、AWSサービスを歴史・年表から機能を洗い出してまとめるシリーズの第8弾です(過去、Amazon S3、AWS Systems Manager、Amazon Route 53、Amazon EventBridge、AWS KMS、Amazon SQSについて書きました)。 今回は2014年11月にアナウンスされたサーバーレスでフルマネージドなコード実行サービスを提供するAWS Lambdaについて歴史年表を作成してみました。 今年2024年11月にはAWS Lambdaがアナウンスから10周年を迎えるということで、かなり早めではありますが前祝いという意味も含めて、この記事を書きました。 今回もAWS Lambdaの誕生から機能追
Amazon Bedrockの基本情報とRuntime APIの実行例まとめ － 参考資料、モデルの特徴、価格、使用方法、トークンと推論パラメータの説明 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 今回は2023-09-28にGeneral Availability(GA)になったAmazon Bedrockの基本情報、Runtime APIの実行例についてまとめました。また、トークンやパラメータのイメージをつかむための必要最小限の用語説明も所々入れています。 最終更新日：2024/06/21 ※AWS re:Invent 2024後の2024年末時点におけるAmazon Bedrockのモデル一覧は以下の記事で紹介しています。 Amazon Bedrock Models as of 2024 - An Analysis of the Comprehensive Model Catalog ※本記事および当執筆者のその他の記事で掲載されているソースコードは自主研究活動の一貫として作成したものであり、動作を保証するものではありません。使用する場合は自己責任でお願い致しま
AWS とサードパーティーのサービスにアクセスするための統一された API である AWS クラウドコントロール API | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS とサードパーティーのサービスにアクセスするための統一された API である AWS クラウドコントロール API 2021 年 9 月 30 日、AWS クラウドコントロール API のリリースをお知らせします。AWS クラウドコントロール API は、デベロッパーが AWS およびサードパーティーのサービスを簡単に管理できるようにするために設計された、一般的なアプリケーションプログラムインターフェイス (API) のセットです。 AWS は、最も広範かつ深いクラウドサービスのポートフォリオを提供しています。ビルダーはこれらを活用して、あらゆる種類のクラウドインフラストラクチャを構築します。15 年前に Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を皮切りにサービスの提供が開始され、200 を超
Introducing AWS Lambda response streaming | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Introducing AWS Lambda response streaming Today, AWS Lambda is announcing support for response payload streaming. Response streaming is a new invocation pattern that lets functions progressively stream response payloads back to clients. You can use Lambda response payload streaming to send response data to callers as it becomes available. This can improve performance for web and m
GitHub Actions on AWS with CDK - NTT docomo Business Engineers' Blog
はじめに こんにちは、イノベーションセンターの福田です。 今回、開発環境改善の取り組みとして GitHub Actions の self-hosted runners を AWS 上に構築しました。 この構築で得られた知見について共有します。 概要 GitHub Actions は GitHub で CI/CD を手軽に実現する機能です。 GitHub が提供している環境を利用して、 CI/CD のジョブを実行できます1。 一方で、ハードウェア等をカスタマイズできないため、例えば容量が大きくより速度の早いストレージを利用したい場合や、より多くのメモリを利用したい場合に対応ができません。 そこで、GitHub Actions には self-hosted runners という機能があり、自身の環境で GitHub Actions の CI/CD ジョブを走らせる環境を用意できます。 今回は
AWS Lambda turns 10: A rare look at the doc that started it
AWS Lambda turns 10: A rare look at the doc that started itNovember 14, 2024 • 5460 words One of our strengths at AWS has always been our ability to get primitives into the hands of our customers and observe what they do. In nearly every instance, someone uses these building blocks in interesting ways that we didn’t expect. Sometimes it’s domain-specific innovation, but other times it’s customers
Amazon Web Services ブログ AWS CDK による AWS Lambda コードの管理 システムの規模が大きくなるにつれ、インフラストラクチャの状態管理は困難になります。このような場合に AWS CloudFormation などを用いて、インフラ定義をコードで管理する（Infrastructure as Code, IaC）ことは有用です。一方、アプリケーションコードの管理は IaC から外れ、独立して管理されることが多々あります。特に AWS Lambda はシステムの様々な箇所で利用されるため、一般的なアプリケーションコードに比べて散逸しがちで管理が困難です。これにはチームが異なる、ライフサイクルが異なる、などいくつか理由が考えられますが、インフラストラクチャ用コードとアプリケーションコードを統一して管理できるツールセットが不足していたという要因もあります。 本記
AWS Lambda standardizes billing for INIT Phase | Amazon Web Services
AWS Compute Blog AWS Lambda standardizes billing for INIT Phase Effective August 1, 2025, AWS will standardize billing for the initialization (INIT) phase across all AWS Lambda function configurations. This change specifically affects on-demand invocations of Lambda functions packaged as ZIP files that use managed runtimes, for which the INIT phase duration was previously unbilled. This update sta
AWS Lambda SnapStart for Python and .NET functions is now generally available | Amazon Web Services
AWS News Blog AWS Lambda SnapStart for Python and .NET functions is now generally available Today, we’re announcing the general availability of AWS Lambda SnapStart for Python and .NET functions that delivers faster function startup performance, from several seconds to as low as sub-second, typically with minimal or no code changes in Python, C#, F#, and Powershell. In November 28, 2022, we introd
【感想】『基礎から学ぶ サーバーレス開発』: AWS Serverless 2020 を知ろう - Rのつく財団入り口
基礎から学ぶ サーバーレス開発 タイトルに「AWS」が入っていませんが、AWSに限定してサーバーレス周りの開発の基礎を一通り解説した本。作者陣はCIerとしても有名なアイレット社の方々。JAWS-UG運営の方もいらっしゃいますね。そういえば2019年のAWS Summitに行った時にcloudpackのノベルティをもらった覚えがあります…… 基礎から学ぶ サーバーレス開発 CHAPTER01 サーバーレスとは CHAPTER02 サーバーレス開発でよく使うサービス CHAPTER03 サーバーレスアプリケーションの構築 CHAPTER04 サーバーレスの運用・監視 CHAPTER05 サーバーレス開発におけるセキュリティ CHAPTER06 サーバーレスの構築例 完全サーバーレスでのWebページ構築事案 APIバックエンドにRDSを用いた事例及び2019年のアップデートについて サーバーレ
Introducing Amazon Bedrock AgentCore Gateway: Transforming enterprise AI agent tool development | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Introducing Amazon Bedrock AgentCore Gateway: Transforming enterprise AI agent tool development To fulfill their tasks, AI Agents need access to various capabilities including tools, data stores, prompt templates, and other agents. As organizations scale their AI initiatives, they face an exponentially growing challenge of connecting each agent to multiple tools, creating a
Amazon Bedrock Agents で MCP サーバーを活用する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Bedrock Agents で MCP サーバーを活用する 本記事は 2025 年 4 月 1 日に AWS Machine Learning Blog で公開された Harness the power of MCP servers with Amazon Bedrock Agents を翻訳したものです。翻訳はプロフェッショナルサービスの松永大河が担当しました。 AI エージェントは大規模言語モデル (LLM) の機能を拡張する技術で、操作全体のコンテキストを維持し外部システムとの連携、複雑なワークフローなどを行います。Amazon Bedrock Agents は、API 連携とナレッジベースの拡張を通じて、目標達成のためのタスクを完了するために、基盤モデル (FM) とデータソース、アプリケーション、ユーザー入力を連携さ
Better together: AWS SAM CLI and HashiCorp Terraform | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Better together: AWS SAM CLI and HashiCorp Terraform This post is written by Suresh Poopandi, Senior Solutions Architect and Seb Kasprzak, Senior Solutions Architect. Today, AWS is announcing the public preview of AWS Serverless Application Model CLI (AWS SAM CLI) support for local development, testing, and debugging of serverless applications defined using HashiCorp Terraform con
Anthropic Claudeで英訳したテキストをもとにStability AI Stable Diffusion XL(SDXL)で画像を生成するAmazon Bedrockの使用例 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 以前の記事でAmazon Bedrockの参考資料、モデル一覧、価格、使い方、トークンやパラメータの用語説明、Runtime APIの実行例について紹介しました。 Amazon Bedrockの基本情報とRuntime APIの実行例まとめ － 参考資料、モデルの特徴、価格、使用方法、トークンと推論パラメータの説明 今回はAnthropic Claudeで英訳したテキストをもとにStability AI Stable Diffusion XL(SDXL)で画像を生成するAmazon Bedrockの使用例を紹介します。 ※本記事および当執筆者のその他の記事で掲載されているソースコードは自主研究活動の一貫として作成したものであり、動作を保証するものではありません。使用する場合は自己責任でお願い致します。また、予告なく修正することもありますのでご了承ください。 ※本記事執筆にあ
Amazon Web Services ブログ AWS Lambda レスポンスストリーミングの紹介 本記事は、Introducing AWS Lambda response streaming の翻訳です。 本日 (2023年4月7日)、AWS Lambda はレスポンスペイロードストリーミングのサポートを発表しました。レスポンスストリーミングは、関数がレスポンスペイロードを段階的にクライアントに返すことができる新しい呼び出しパターンです。 Lambda のレスポンスペイロードストリーミングを使用すると、レスポンスデータが利用可能になった時点で呼び出し元にデータを送信することができます。これにより、Web アプリケーションやモバイルアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。また、レスポンスストリーミングによって、より大きなペイロードを返す関数や、進捗状況を段階的に報告し
Amazon Bedrock now provides access to Meta’s Llama 2 Chat 13B model | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon Bedrock now provides access to Meta’s Llama 2 Chat 13B model Update: November 29, 2023 — Today, we’re adding the Llama 2 70B model in Amazon Bedrock, in addition to the already available Llama 2 13B model. As its name implies, the Llama 2 70B model has been trained on larger datasets than the Llama 2 13B model. If you’re wondering when to use which model, consider using Llama
AWSで開発運用する上での基本が学べる【Developing on AWS】を受講してみた | DevelopersIO
皆さんこんにちは、AWS事業本部オペレーション部の清水です。 AWSで開発運用する上での基本について学習するべく、「Developing on AWS」を受講してきました！ 本コースの受講をお考え中の方へ、お役に立てば幸いです。 AWS認定トレーニングとは？ 以下のブログに、弊社AWS認定トレーニング講師の平野のほうで執筆した各トレーニングの詳細が記載されています。 私が今回受講したのは、以下の図の赤枠に入るコースになります。AWS SDK/CLIを使用して、AWS を活用したアプリケーションを開発する方法を学びたい方におススメのコースになります。 事前準備 知識レベル 「AWS認定クラウドプラクティショナー」レベルの知識習得/構築経験 Pythonの基礎知識（入門レベルでOK） Cloud9の基礎体験 １日目 モジュール３：AWSで開発を開始する ※モジュール１・２は、コースの概要とラボ
Containers Graceful shutdowns with ECS February 2023: Parts of this blog are no longer accurate. Following enhancements to the ELB integration for ECS services, tasks running on Fargate Spot will be deregistered from a target group if it receives a spot termination notice before a SIGTERM is issued to the Task. Introduction Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) gives customers the flexibil
[Amazon Bedrock][LangChain] チャット会話履歴をセッション毎に記憶・保存する方法 | DevelopersIO
また、AWSのリージョンは「バージニア北部 (us-east-1)」を使用します。 (東京リージョンでは利用できるモデルが限られるため) 準備 Lambda関数の作成を始める前に、いくつか準備をします。 Bedrockの「モデル」を利用可能にする Bedrockマネジメントコンソールの「モデルアクセス」から、利用したい「モデル」へのアクセスを有効化しておきます。 Lambdaレイヤーの作成 Lambda関数の標準状態ではLangChainのPythonパッケージが含まれていないため、Lambdaレイヤーを使ってパッケージが利用できるようにします。 Lambdaレイヤーの作成と利用の方法は、下記ブログ記事を参考にしてください。 Lambda関数で使用するPythonと同じバージョンのPythonが使用できる環境で、LangChainのパッケージを含むzipファイルを作成します。 $ mkdi
![[Amazon Bedrock][LangChain] チャット会話履歴をセッション毎に記憶・保存する方法 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a80489873e9a00b01923977e61a5ac1f690ceac7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2Flangchain-bedrock-1200x630-1.png)
Agents for Amazon Bedrock now support memory retention and code interpretation (preview) | Amazon Web Services
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
Using the AWS Parameter and Secrets Lambda extension to cache parameters and secrets | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Using the AWS Parameter and Secrets Lambda extension to cache parameters and secrets This post is written by Pal Patel, Solutions Architect, and Saud ul Khalid, Sr. Cloud Support Engineer. Serverless applications often rely on AWS Systems Manager Parameter Store or AWS Secrets Manager to store configuration data, encrypted passwords, or connection details for a database or API ser
今回は2022 年4 月 21 日（米国時間）に一般公開(GA)されたAmazon SageMaker Serverless Inferenceを実際に触って利用方法を考えてみました。 SageMaker Serverless Inferenceとは 従来のSageMakerでは何が問題だったのか これまでのSageMakerで使用できたリアルタイムエンドポイントでは推論サーバーを最低インスタンス（ml.c4.large）にて24時間常に起動した状態で運用した場合でも、月額約1万5千円ほどかかります。 プロダクションシステムで利用する際は機械学習による推論が主要な機能でも無い限り、利用料と金額が合わないことが多く、これまで導入を諦める場面が多くありました。 SageMaker Serverless Inferenceのメリット そこで、SageMaker Serverless Infere
[レポート] 上級者向けサーバーレス開発のベストプラクティス #SVS401-R #reinvent | DevelopersIO
アノテーション テクニカルサポートの川崎です。 本記事は AWS re:Invent 2022 のセッションレポートとなります。 概要 あなたは経験豊富なサーバーレス開発者ですか? 本番環境のワークロードでサーバーレス アーキテクチャを最大限に活用するための役立つガイドが必要ですか? イベント ソースとしてストリームと API のどちらを選択するか、または関数を 1 つにするか複数にするか迷っていますか? このセッションでは、アーキテクチャのベストプラクティス、最適化、便利なチート コードを提供して、安全で大規模かつ高性能なサーバーレス アプリケーションを構築し、実際の顧客シナリオを使ってそのメリットを説明します。 セッション動画 セッション資料 Best practices for advanced serverless developers セッション情報 SVS401 アジェンダ サ
![[レポート] 上級者向けサーバーレス開発のベストプラクティス #SVS401-R #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7fee36677e7512f1c68bcfe30d484a5033aecc91/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F11%2Feyecatch_reinvent2022_session-report.png)
Introducing Amazon Bedrock AgentCore: Securely deploy and operate AI agents at any scale (preview) | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon Bedrock AgentCore: Securely deploy and operate AI agents at any scale (preview) July 28, 2025: The the code and the steps of the demo have been updated to simplify the experience. In just a few years, foundation models (FMs) have evolved from being used directly to create content in response to a user’s prompt, to now powering AI agents, a new class of software app
Introduction 皆さんご存知のとおり、AWS Lambdaとはサーバーレスでプログラムを実行できる 環境を提供するAWSのサービスです。 実行したい処理を関数として定義すればそのまま実行できますが、 S3/DynamoDB/Kinesis/SNS/SQSなどをトリガーとしてLambdaを起動させることも可能です。 本稿ではSQSをトリガーとしてLambdaを実行させてみます。 (先日この仕組みで確認事項があり、試してみたのでそのアウトプット) SQS + Lambdaの仕組み 仕組みは単純です。 イベントソースマッピングを行い、SQSとLambdaを関連付けるだけです。 Lambdaは自動的にスケールされ、設定により細かく制御可能です。 イベントソースマッピングは、現状標準キューとFIFOキューがサポートされています。 Lambda はキューをポーリングし、キューからメッセージを
![[serverless] AWS LambdaのイベントソースにSQSを使う | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/25fe5c76b0259f67cfbb0286bc1fd48c715f810f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Faws-lambda.png)
Effectively building AI agents on AWS Serverless | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Effectively building AI agents on AWS Serverless Imagine an AI assistant that doesn’t just respond to prompts – it reasons through goals, acts, and integrates with real-time systems. This is the promise of agentic AI. According to Gartner, by 2028 over 33% of enterprise applications will embed agentic capabilities – up from less than 1% today. While early generative AI efforts foc
AWS IoT Core でのタイムクリティカルなクラウドからデバイスへの IoT メッセージパターンの実装 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS IoT Core でのタイムクリティカルなクラウドからデバイスへの IoT メッセージパターンの実装 この記事は Iacopo Palazzi によって投稿された Implementing time-critical cloud-to-device IoT message patterns on AWS IoT Core を翻訳したものです。 はじめに デバイスからクラウド、クラウドからデバイスの通信に広く採用されている IoT（Internet of Things）の標準的な通信は通常の場合には非同期型で、イベント駆動型のパターンを実現し、回復力、コスト削減、障害耐性を確保することができます。しかし、さまざまな業界のお客様が、エッジデバイスのタイムクリティカルなロジックを確保するために、同期型の通信パターンを必要としています。 たと
Artificial Intelligence Data processing options for AI/ML This blog post was reviewed and updated June, 2022 to include new features that have been added to the Data processing such as Amazon SageMaker Studio and EMR integration. Training an accurate machine learning (ML) model requires many different steps, but none are potentially more important than data processing. Examples of processing steps
Serverless Framework で resources に定義したリソースを環境変数で参照しようとした時に、エラーが発生した場合の対処方法 | DevelopersIO
はじめに こんにちは、サービスグロースチームの筧です。 Serverless Framework には resources というプロパティがあります。 このプロパティを使用すると、serverless deploy した際に、SNS トピック や S3 バケット などのリソースを作成することができます。 Serverless Framework - AWS Infrastructure Resources If you are using AWS as a provider for your Service, all are other AWS infrastructure resources which the AWS Lambda functions in your depend on, like AWS DynamoDB or AWS S3. Using the Serverles
Proactively validate your AWS CloudFormation templates with AWS Lambda | Amazon Web Services
AWS DevOps & Developer Productivity Blog Proactively validate your AWS CloudFormation templates with AWS Lambda AWS CloudFormation is a service that allows you to define, manage, and provision your AWS cloud infrastructure using code. To enhance this process and ensure your infrastructure meets your organization’s standards, AWS offers CloudFormation Hooks. These Hooks are extension points that al
Amazon Bedrock AgentCoreのRuntime、Built-in Tools、Gatewayを実装して試してみる - NRIネットコムBlog
本記事は AWSアワード受賞者祭り 8日目の記事です。 ✨🏆 7日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 9日目 🏆✨ はじめに 1. AgentCore Runtime 主な特徴 ローカルで実行してみる AWSへのデプロイ 2. AgentCore Built-in Tools 主な特徴 ツール単体で実行してみる コード 実行結果 ライブラリの確認 AgentCore Runtimeから使ってみる コード 出力結果 3. AgentCore Gateway 主な特徴 LambdaからGatewayを作成する Lambda関数の作成 コード Gatewayの作成 Strands Agentsから使ってみる コード 実行結果 おわりに はじめに AWS Summit New York City 2025で、Bedrock AgentCoreというサービスが発表されました。 aws.amazon.com
Implementing reactive progress tracking for AWS Step Functions | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Implementing reactive progress tracking for AWS Step Functions This blog post is written by Alexey Paramonov, Solutions Architect, ISV and Maximilian Schellhorn, Solutions Architect ISV This blog post demonstrates a solution based on AWS Step Functions and Amazon API Gateway WebSockets to track execution progress of a long running workflow. The solution updates the frontend regula
Amazon Bedrock AgentCore のご紹介: AI エージェントをあらゆる規模で安全にデプロイおよび運用する (プレビュー) | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Bedrock AgentCore のご紹介: AI エージェントをあらゆる規模で安全にデプロイおよび運用する (プレビュー) わずか数年で、基盤モデル (FM) は、ユーザーのプロンプトに応じてコンテンツを直接作成するために使用されるものから、現在では AI エージェントを強化するものへと進化しました。AI エージェントは、限定的な人間による監視を使用しながら、ユーザーが定義した目標の達成を目指して、FM を使用して推論、計画、実行、学習、適応する新しいクラスのソフトウェアアプリケーションです。エージェンティック AI のこの新しい波は、エージェントが他のツールやシステムと接続する方法を簡素化する、Model Context Protocol (MCP) や Agent2Agent (A2A) などの標準化されたプロトコルの登
Bedrockのストリーミングレスポンスをストリームのまま返却するLambdaの作り方（LangChainも対応） - Qiita
Bedrockを使ったアプリをLambdaで動作させたい！ レスポンスはストリームで返したい！！ と思って調べたところ、結構条件があることがわかりました。 ストリーミングレスポンスを返却するための条件 ストリーミングレスポンスを返却するためにはいくつか条件があります。 Lambdaの実装方法の条件 Lambdaの実装方法が、以下の方法である必要があります。 Node.jsのマネージドランタイム カスタムランタイム（参考） Lambda Web Adapter（参考） Pythonなどのマネージドランタイムではストリーミングレスポンスがサポートされていませんので、注意が必要です。 Lambdaの呼び出し方の条件 呼び出し側にも条件があります。 Function URLs InvokeWithResponseStream API 今回は、Node.jsのマネージドランタイム（ver.20）とF
Monitoring network traffic in AWS Lambda functions | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Monitoring network traffic in AWS Lambda functions Network monitoring provides essential visibility into cloud application traffic patterns across large organizations. It enables security and compliance teams to detect anomalies and maintain compliance, while allowing development teams to troubleshoot issues, optimize performance, and track costs in multi-tenant software as a serv
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AWS CDK による AWS Lambda コードの管理 | Amazon Web Services
AWS Lambda レスポンスストリーミングの紹介 | Amazon Web Services
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料金を大幅ダウンできる可能性があるAmazon SageMaker Serverless Inference触ってみた
[serverless] AWS LambdaのイベントソースにSQSを使う | DevelopersIO
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