Category: Amazon Redshift

Amazon Redshift Serverless のキューベース Query Monitoring Rules (QMR) を使用して、ワークロードごとに専用キューを作成し、リソース使用量をきめ細かく制御する方法を学びます。クエリの自動中止、ログ記録、制限により、ビジネスクリティカルなクエリを保護し、コストを管理できます。

本稿は、株式会社日本取引所グループ（以下「JPX」）傘下の株式会社東京証券取引所（以下「東証」）による「膨大な […]

このシリーズのパート1では、Amazon Q BusinessとAmazon Bedrockの力を組み合わせて、SAP Early Watch Reportsから実用的なインサイトを得る方法、およびBusiness Data Automationを使用したIntelligent Document ProcessingをSAPシステムの請求書データ処理に使用する方法を検討しました。この投稿では、Amazon Bedrock Knowledge Bases for Structured Dataを使用して、SAPデータに関する質問に自然言語形式で回答する方法を実演します。

Amazon Redshift フェデレーテッドアクセス許可を使用すると、複数の Redshift ウェアハウス間でデータアクセス許可を一度定義するだけで、自動的に適用できます。本記事では、RLS と DDM ポリシーを設定し、ウェアハウス間で一貫したセキュリティを実現する方法を紹介します。

AWS Glue Data Catalog で、新しいテーブルの統計情報を自動的に生成できるようになりました。この機能により、Amazon Redshift Spectrum と Amazon Athena のコストベースオプティマイザー (CBO) がクエリを最適化し、パフォーマンス向上とコスト削減を実現します。

Amazon Redshift で Apache Iceberg データをクエリする際のベストプラクティスを紹介します。テーブル設計、パーティション化、列選択、統計生成、メンテナンス戦略、マテリアライズドビュー、レイトバインディングビューの活用方法について詳しく説明します。

2025 年 12 月 2 日、ストレージのパフォーマンスと使用パターンをより深く理解できる Amazon S […]

生成AI(Generative AI)の力とエンタープライズデータインテリジェンスを組み合わせた新しいソリューションを見てみましょう。この記事では、Amazon Bedrock Knowledge Basesが組織のSAPおよびエンタープライズデータの活用方法をどのように革新し、イノベーション、効率性、戦略的意思決定のための新たな可能性を創出しているかを探ります。自然言語クエリから自動化されたドキュメント処理、インテリジェントなインサイト生成まで、このソリューションが企業のSAP投資をAI時代の戦略的資産に変革する方法をご紹介します。

このブログでは、AWS ネイティブの分析サービスとサードパーティエンジンを同時に活用することを目的としたデータメッシュアーキテクチャを実装するための 3 つの重要な要件を探ります：(1)クロスカタログメタデータフェデレーション、(2)クロスアカウント＆クロスエンジンでの認証と認可、(3)分散ポリシーの反映
AWS をデータプロデューサーとコンシューマーの両方として実用的な実装パターンを検討し、Databricks や Snowflake などのパートナーとの統合アプローチを代表例として紹介します。
これらのパターンは、組織が企業全体のガバナンスを維持しながら、データメッシュの中核原則をサポートする柔軟で安全かつスケーラブルなデータアーキテクチャをどのように構築するかを示しています。

Amazon Redshift dense compute (DC2) インスタンスから Amazon Redshift Serverless へデータウェアハウスをアップグレードすることでこれらの利点が得られ、ユーザーエクスペリエンスの向上と運用の簡素化を実現し、より効率的でスケーラブルなデータ分析ソリューションを提供します。
この記事では、DC2 インスタンスから Amazon Redshift Serverless へのアップグレードプロセスをご紹介します。