Amazon Web Services ブログ

Category: Analytics

AI を活用した Amazon Redshift のパフォーマンスレコメンデーション

Amazon Redshift のパフォーマンスチューニングを自動化する AI ソリューションの構築方法を解説します。AWS Lambda でテレメトリを収集し、シグナルベースのプロンプト設計で Amazon Bedrock から具体的な推奨事項を生成してメール通知します。

Amazon Redshift のマルチウェアハウス機能強化でアナリティクスをスケール

Amazon Redshift のリモートテーブル DDL の改善、マテリアライズドビューの機能強化、zero-ETL および auto-copy 向けのコンカレンシースケーリング拡張により、大規模なアナリティクスワークロードを効率的にオンボードできるようになりました。金融サービスやゲーム業界の実例を交えて、マルチウェアハウスアーキテクチャの活用方法を紹介します。

Amazon Redshift が BI ダッシュボードとリアルタイム分析のパフォーマンスを向上

Amazon Redshift の新しいクエリ起動最適化により、BI ダッシュボードやリアルタイム分析アプリケーションのレスポンスタイムが向上しました。コンパイルの負荷を軽減する「コンポジション」技術により、初回クエリの P50 コンパイル時間が 4.3 秒から 170 ミリ秒に短縮され、追加費用なしですべてのユーザーにデフォルトで有効化されています。

Amazon Redshift Serverless と Tableau の統合を最適化する

本記事では、Tableau と Amazon Redshift Serverless の統合を最適化するための戦略を紹介します。データモデルアーキテクチャ、セキュリティ構成、パフォーマンス最適化、コスト管理、クエリ最適化の 5 つの領域について、RPU を最大限に活用しながらサブ秒レベルのインサイトを提供するためのベストプラクティスを解説します。

Amazon OpenSearch Service の新エンジンでログ分析コストを大幅に削減

Amazon OpenSearch Service にログ分析に特化した新エンジンが加わりました。価格性能比は最大 4 倍、取り込み速度は 2 倍、ストレージコストは最大 70% 削減されます。OpenSearch の強みである全文検索も犠牲にならず、同じデータに対してそのまま使えます。

店舗の気づきを本部に届ける AI エージェント SMART のご紹介 — Amazon Bedrock AgentCore × Strands Agents によるユナイテッドアローズでの取り組み

本記事では、AWS サンプルアセットである AI エージェント SMART(Store Manager Agent for Retail Tech) についてのご紹介と、それを活用した株式会社ユナイテッドアローズ(以下、ユナイテッドアローズ)の取り組みについてご紹介します。小売業にとって、店舗の声をどう本部に届けるかは永遠のテーマです。売上数字の裏には、現場スタッフだけが感じている気づきが必ずあります。しかし店舗の日報や週報のフォーマットだけでは、その気づきを届けるのは難しいのが実情です。SMART は、店舗の気づきを AI の力で引き出し言語化して、本部に届けることを支援するために誕生しました。