Amazon Web Services ブログ

Category: Analytics

DuckDB で Amazon S3 Tables に格納された表形式データセットへのアクセスを効率化する

DuckDB は軽量なインメモリ SQL エンジンで、追加のサーバー運用なしに対話型のデータ分析を実現します。本記事では、Amazon SageMaker Lakehouse Iceberg REST エンドポイントと AWS Lake Formation のアクセス許可を利用して、AWS CloudShell 上の DuckDB から Amazon S3 Tables に格納された Iceberg テーブルにアクセスし、クエリを実行する手順を紹介します。

Amazon SageMaker Unified Studio のノートブックで、より速くインサイトに到達する

Amazon SageMaker Unified Studio のノートブックは、インフラ設定を簡素化し、インサイト獲得までの時間を短縮します。本記事では、Python と SQL のポリグロットプログラミング、複数エンジンでのデータアクセス、Athena Spark による分散プロファイリング、SageMaker Data Agent の AI 支援を活用し、単一のノートブック環境で住宅価格予測モデルを構築する流れを解説します。

AWS と DuckLabs: 分析の未来を共に築く

Amazon はオープンソース分析データベース DuckDB を開発するアムステルダム拠点の DuckLabs を買収する最終契約を締結しました。DuckDB は 1 テラバイト以下の日常的なクエリを圧倒的な速度で処理するアーキテクチャを持ち、データエンジニアリング、データサイエンス、分析、AI エージェントの分野で広く採用されています。オープンソースプロジェクトは引き続き独立した Foundation の下で MIT ライセンスで維持され、AWS は S3 や Redshift、Athena などのサービスと DuckDB の強みを組み合わせていきます。

Amazon S3 Tables による Amazon Redshift システムテーブルの長期保持

Amazon Redshift システムテーブルと Amazon S3 Tables の統合により、システムテーブルのログデータを Apache Iceberg 形式で自動的に保存し、7 日間の上限を超えて保持期間を設定できます。独自の ETL パイプラインやクラスターリソースを使わずに、長期的なコンプライアンス対応、監査、ウェアハウス横断の可観測性を実現します。本記事では、機能の仕組み、セットアップ手順、代表的なユースケースを解説します。

AWS Weekly Roundup: EC2 アプリケーションステータスチェック、IAM ロールマネージャー、OpenAI Daybreak on Bedrock など (2026 年 8 月 17 日)

2026 年8 月 10 日週、OpenSearch と Valkey のチームはソウルを訪問し、Open S […]

Agentic AI でつなぐモノ・サービスの改善サイクル 〜 蓄積する運用フェーズのデータを Amazon Quick で次の開発に活用する方法を学ぼう

モノやサービスが生まれる現場では、開発から運用に至るさまざまなフェーズで、日々多くのデータが生まれています。か […]

【開催報告】AWS Summit Japan 2026 レポート：SUMCO が挑む、Amazon Redshift × 生成 AI による半導体ウェーハ製造 DX

本記事は 2026 年 6 月 25 日から 26 日に幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 の開催報告です。AWS for Industries Zone に出展した株式会社 SUMCO のブース展示 「Amazon Redshift × 生成 AI で挑む 半導体ウェーハメーカーの DX」 の内容を、SUMCO と AWS が共同で振り返ります。

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