本日より、AWS AppSync が一般利用可能 (GA) になります。AWS AppSync は、リアルタイムデータとオフラインでのプログラミングの機能を備えた、エンタープライズ対応の GraphQL サービスです。 このリリースで、開発を加速するいくつかの新しい機能が導入されています。GraphQL リゾルバで「模擬」データを使用してユニットテストを実行するためのテストおよびデバッグのフローが追加されました。Amazon CloudWatch が統合され、GraphQL の操作ログのストリーミングが可能となったので、ライブでデバッグできます。Amazon CloudFormation がサポートされるようになり、完全な GraphQL API をほんの数ステップで 作成 できるようになりました。 さらに、AppSync で作成された GraphQL API には新しい機能が用意されてい
AWS Amplify JavaScript ライブラリに、AWS AppSync との統合による GraphQL のサポートと新しいデータ機能のセットが導入されています。 ウェブおよび React Native のデベロッパーは、複数の AWS データソースを AWS AppSync を介してアプリに簡単に統合できるようになり、AWS Amplify の API カテゴリの新しい GraphQL 機能を使用してアプリでリアルタイムデータ同期機能を利用できます。 GraphQL は、API のための記述的なデータクエリ言語であり、バックエンドサービスと相互作用するフロントエンドアプリケーションの作成を簡素化します。AWS Amplify は、任意の GraphQL プロバイダと統合して、使いやすい GraphQL クライアントを介してクエリとリアルタイムデータのサブスクリプションを実行でき
Google、Mozilla、マイクロソフトが「WebAuthn」の実装を開始。これによって「FIDO2」の普及が期待され、Webブラウザから指紋認証や顔認証などで簡単にWebサイトへのログインや支払いの承認といった操作が実現されそうだ。 多くのWebアプリケーションは、ユーザーの認証にユーザー名とパスワードの組み合わせを用いています。 しかしユーザー名とパスワードの組合わせを用いる方法にはさまざまな問題が指摘されています。身近なところでは、安全なパスワードを生成することの手間や、安全性を高めるためにパスワードの使い回しを避けようとした結果発生する多数のパスワードを管理することの手間などがあげられます。 そしてこうしたパスワードの不便さが結果としてパスワードの使い回しを引き起こし、いずれかのサイトで万が一パスワードが流出した場合にはそれを基にしたリスト型攻撃が有効になってしまう、などの状況
AWS Database Blog Learn to master MySQL database migrations with Aurora By Nathaniel Kangpan, SVP Technology & Data Services, Kepler Group I have yet to meet a client in the past 12 months that doesn’t already (a) have a team or two dipping their toes into cloud-based infrastructure, or (b) have the cloud on their roadmap for 2018. Total cost of ownership (TCO) savings for migrating from hardware
AWS Security Blog Now You Can Create Encrypted Amazon EBS Volumes by Using Your Custom Encryption Keys When You Launch an Amazon EC2 Instance October 29, 2021: AWS KMS is replacing the term customer master key (CMK) with AWS KMS key and KMS key. The concept has not changed. To prevent breaking changes, AWS KMS is keeping some variations of this term. More info. Amazon Elastic Block Store (EBS) off
Amazon Web Services ブログ Amazon Kinesis Video Streams および Amazon AI サービスを使用した注意とエンゲージメントを測定するためのボディーランゲージの自動分析の構築 この記事は、Ned T. Sahin 博士 (Brain Power LLC およびハーバード大学)、Runpeng Liu (Brain Power LLC および MIT)、Joseph Salisbury 博士 (Brain Power LLC) と Lillian Bu (Brain Power LLC および MIT) によるゲストブログです。 広告からゲーム、そして教材に及ぶコンテンツの作成者は通常、事後アンケートやテスト、またはクリックスルーやバウンスなどのユーザーアクションによってコンテンツが成功したかどうかを判断します。これらの手法では、コンテンツの
Amazon Web Services ブログ Amazon Kinesis Video StreamsとAmazon Rekognition Videoでハイエンドコンシューマーエクスペリエンスを提供するために顔認識を使用する これは 1995 年、Amazon.com のウェブサイトが誕生してからわずか 1 か月の頃の画面です。この画面から見てすぐに分かることを 1 つ、もう少しよく見なければならないことを 1 つお話ししましょう。まず、この 23 年間という時の流れを感じさせるのはウェブデザインです。2 つ目は Eyes の広告文のあなたの気に入りそうな本が見つかったら疲れを知らぬ自動検索エージェントがメールを送りますという一節です。 Eyes は Amazon 初のパーソナライズされたオンラインショッピング環境でした。これは昔ながらの、店を訪れる顧客を知り尽くした地元の店のような、
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