Author: Yoshinori Sawada

この投稿では、Amazon RDS for SQL Server の CPU 最適化機能を使用して vCPU 割り当てをカスタマイズし、特定のワークロードのコストを削減し、パフォーマンスを最適化する方法を説明します。CPU リソースを微調整することで、アプリケーションが必要とするパフォーマンスを維持しながら、より良いコスト最適化を実現できます。

この投稿では、Amazon RDS 上で SQL Server Developer Edition の作成およびデプロイする方法として、インストールファイルの準備と Amazon S3 へのアップロードから、CEV の作成、そして最終的な RDS インスタンスの起動までのプロセスを紹介します。

データベース監視は堅牢なアプリケーション維持に不可欠であり、モダンな監視ソリューションによってプロアクティブな問題検出と迅速な対応が可能になります。これにより従来の手動ログチェックや断片化されたツールの課題を解決し、自動化されたリアルタイム通知システムにより応答時間短縮とダウンタイム最小化を実現します。この投稿では、AWS ネイティブサービスと Slack 統合を使用して、Amazon RDS for SQL Server の効率的なサーバーレス監視システムを構築する方法を示します。

本ブログでは株式会社 Sapeet (以下：Sapeet) が開発・導入を支援した、仰星での社内生成 AI 基盤の概要とその中でどのように AWS のサービス群が活用されているかを紹介します。

このブログでは、AWS Customer Carbon Footprint Tool (CCFT) の 3 つの主要な更新内容について説明しています。具体的には、1) 請求とコスト管理データエクスポートサービスを通じた炭素排出量データへのアクセス簡易化、2) AWS リージョン別の詳細な炭素データの提供、3) 更新された独立検証済みの方法論（v2.0）の導入について解説しています。特に v2.0 では、未使用キャパシティの全顧客への配分、専用ハードウェアを持たない AWS サービスの排出量配分ロジックの改善、データセンター運営に関連するオーバーヘッドの配分更新など、より正確な炭素排出量の計算方法が導入されました。これらの変更は 2025 年 1 月以降の AWS 利用に適用され、それ以前のデータは従来の方補論 v1.0 が継続して使用されることも説明されています。

本ブログでは、株式会社平和が開発した社内生成 AI 基盤の概要とその中でどのように Amazon Bedrock が活用されているかを紹介します。

このブログでは、お客様が AWS Config を使用して、AWS Well-Architected framework の持続可能性の柱のベストプラクティスに照らした AWS リソースの大規模に評価、監査、評価する方法について説明します。

水不足は世界的な課題であり、人口増加や気候変動により深刻化しています。効率的な水管理は持続可能性に不可欠です。特に発電や石油・ガス産業など、水を大量に使用する産業での効率化が重要です。AWSは、クラウドベースの技術を活用して水使用量データを収集・監視・最適化するためのガイダンスを提供しています。このガイダンスは、IoTデバイスによるデータ収集、AWSサービスを使用したデータ処理・分析、リアルタイムダッシュボードの構築などを含むため、企業は運用コストの削減、環境の持続可能性向上、規制遵守の改善、データ駆動型意思決定の実現などの利点を得ることができます。

この投稿では、マスターユーザーを新しいログインにクローンし、必要最小限の権限を確認する方法について説明します。

この投稿では、Amazon RDS for SQL Server のパスワードポリシーを有効にし、そのポリシーに準拠する SQL Server ログインを作成するプロセスについてご案内します。