Amazon Web Services ブログ

榎本 貴之

Author: 榎本 貴之

Amazon OpenSearch Serverless のコレクショングループでマルチテナントワークロードのコストを最適化

Amazon OpenSearch Serverless のコレクショングループ機能が一般提供開始されました。マルチテナントワークロードで、テナントごとの暗号化によるセキュリティ境界を維持しながら、異なる KMS キーを持つコレクション間で OCU リソースを共有し、コンピューティングコストを最大 90% 削減できます。

Amazon OpenSearch Service のセマンティック検索で注文履歴検索を改善する

Amazon の注文履歴検索チームが、Amazon OpenSearch Service と Amazon SageMaker を使ってレキシカル検索にセマンティック検索機能を追加し、顧客体験を改善した方法を紹介します。セルベースアーキテクチャによるスケーラビリティ向上、エンベディングモデルの評価と選定、ハイブリッド検索の実装について解説します。

Amazon Managed Service for Apache Flink でよく使われるストリーミングデータエンリッチメントパターン

本記事では、Amazon Managed Service for Apache Flink でよく使われるストリーミングデータエンリッチメントパターンを解説します。参照データの事前ロード、レコード単位の非同期ルックアップ、外部キャッシュの活用、別ストリームとの結合、Table API の利用など、各パターンの利点と欠点を比較し、ユースケースに応じた最適な選択を支援します。

OpenSearch のクエリパターンに合わせたインデックス戦略の選択

Amazon OpenSearch Service でオートコンプリート機能を効率的に実装する方法を紹介します。Edge n-gram トークナイザーを使ったカスタムインデックスアナライザーにより、ワイルドカードを使わずにプレフィックスクエリをマッチさせ、検索パフォーマンスを向上させる手法を解説します。

Amazon Nova Multimodal Embeddings 実践ガイド

Amazon Nova Multimodal Embeddings を使って、テキスト、画像、ドキュメント、動画、音声にまたがるマルチモーダル検索・検索ソリューションを構築する方法を解説します。ユースケースに合わせた Embedding パラメータの最適化や、商品検索、ドキュメント検索、動画クリップ検索、オーディオフィンガープリンティングの実装パターンを紹介します。

オブザーバビリティエージェントで平均復旧時間を短縮する

Amazon OpenSearch Service と Amazon Bedrock AgentCore を使用したオブザーバビリティエージェントを紹介します。ログ、トレース、メトリクスを自律的にクエリし、相関させることで、インシデント調査を効率化し、平均復旧時間 (MTTR) を短縮できます。

Amazon OpenSearch Ingestion 101: 主要メトリクスに対する CloudWatch アラームの設定

Amazon OpenSearch Ingestion パイプラインの主要メトリクスに対する Amazon CloudWatch アラームの設定方法を解説します。Source、Processor、Sink、Buffer の各コンポーネントのアラームメトリクスと、パイプラインのレイテンシー低減やドキュメントエラー解決のシナリオを紹介します。

Amazon MSK Connect と Iceberg Kafka Connect でリアルタイムデータレイクを構築する

Amazon MSK Connect と Iceberg Kafka Connect を使用して、トランザクションデータベースから Apache Iceberg テーブルへのリアルタイムデータ同期を実現する方法を紹介します。単一テーブルと複数テーブルの同期、スキーマ進化機能についても解説します。

AWS Client VPN を使用して SAML 認証で VPC 内の Amazon OpenSearch Service ドメインにアクセスする

本記事では、AWS Client VPN、AWS Transit Gateway、AWS IAM Identity Center を使用して、VPC 内にデプロイされた Amazon OpenSearch Service ドメインに SAML 認証でアクセスするアーキテクチャの構築方法を紹介します。踏み台サーバーを使用せずに、安全で集中管理されたアクセスを実現できます。

Amazon.com カタログチームが Amazon Bedrock で自己学習型生成 AI を構築した方法

Amazon.com カタログチームは、Amazon Bedrock を使用して、精度を継続的に向上させながらコストを削減する自己学習システムを構築しました。複数の小規模モデルがコンセンサスを通じてルーチンケースを処理し、不一致が発生した場合にのみスーパーバイザーエージェントを呼び出すアーキテクチャにより、エラー率の継続的な低下を実現しています。