なぜAWS LambdaとRDBMSの相性が悪いかを簡単に説明する - Sweet Escape
2020/01/20 Update: 本エントリの内容は2019年12月3日にアナウンスされた『Amazon RDS Proxy』のリリースにより完全に陳腐化しました。過去のアンチパターンがフィードバックをもとにした改善によってアンチパターンではなくなるという最高の事例です。 サーバーレス元年始まった！ 今年がサーバーレス元年な理由. それはLambdaに以下が揃ったから. ・カスタムランタイムで実質どんな言語でも利用可能 ・VPC利用時のコールドスタート改善 ・Provisioned Concurrencyでスパイク対応も可能 ・RDS ProxyでRDBとの接続が現実的に これまで5年で受けたフィードバックがついに結実. 強い— Keisuke Nishitani (@Keisuke69) 2020年1月19日 RDS Proxyの詳細はこちらからどうぞ。まだプレビューですがぜひ試して
Overview of data analytics service: Treasure Data Service
Overview of data analytics service: Treasure Data Service1 of 60
Amazon Aurora
Amazon Auroraというクラウド上のRDBMSサービスがある。2015年の7月末にGAロウンチしたばかりのサービスだが、世界各国のユーザに非常に好評のようだ。 https://aws.amazon.com/rds/aurora/ Auroraをどう見るか、でクラウドの受け入れ度合いや現状の把握に使えると個人的には感じている。個人としてはAuroraほど画期的なサービスはDBでは今までなかったし、RDBMSの歴史の新しい1歩として認識している。ただあまりのシームレスさ、移行容易性、利用の簡便さに凄さに逆に気づきにくい状況がおきている。結果としてマーケティング的なムーブメントにはなりにくい状況で、個人としてはむしろそれが望ましいとも思っている。静かに深く世の中を変えていく、そんなサービスだ。ちなみにグローバルではOracleやSQL Serverからの移行が後を絶たない。理由の多くは、
AWS News Blog
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
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ついに解禁！Amazon Aurora徹底検証！
