Amazon Web Services ブログ
Category: Analytics
Amazon OpenSearch Service が GPU アクセラレーションと自動最適化でベクトルデータベースのパフォーマンスとコストを改善
本日、Amazon OpenSearch Service において、サーバーレス GPU アクセラレーションとベクトルインデックスの自動最適化を発表しました。これにより、大規模なベクトルデータベースをより高速かつ低コストで構築でき、検索品質、速度、コストの最適なトレードオフを実現するようにベクトルインデックスを自動的に最適化できます。
本日発表された新機能は以下のとおりです。
GPU アクセラレーション – GPU アクセラレーションを使用しない場合と比較して、最大 10 倍高速にベクトルデータベースを構築でき、インデックス作成コストを 4 分の 1 に削減できます。また、10 億規模のベクトルデータベースを 1 時間以内に作成できます。コスト削減と速度の大幅な向上により、市場投入までの時間、イノベーションの速度、大規模なベクトル検索の導入において優位性を得ることができます。
自動最適化 – ベクトルの専門知識がなくても、ベクトルフィールドの検索レイテンシー、品質、メモリ要件の最適なバランスを見つけることができます。この最適化により、デフォルトのインデックス設定と比較して、コスト削減と再現率の向上を実現できます。手動でのインデックスチューニングには数週間かかることがあります。
Cluster Insights のご紹介: Amazon OpenSearch Service クラスター向け統合モニタリングダッシュボード
Amazon OpenSearch Service クラスターは、CloudWatch や Amazon OpenSearch Service コンソールを通じてアクセスできる豊富な運用メトリクスを提供し、効果的なパフォーマンスモニタリングとアラート作成をサポートします。しかし、クラスター内の回復力やパフォーマンスの課題を特定することは困難な場合があります。リソースを大量に消費するクエリを特定したり、パフォーマンス低下の傾向を把握したりするプロセスには時間がかかることがあります。
これらの課題に対処するため、私たちは Cluster Insights をリリースしました。これは、厳選されたインサイトと実行可能な緩和手順を提供する統合ダッシュボードです。このダッシュボードは、ノード、インデックス、シャードレベルの詳細なメトリクスを表示し、最高の回復力と可用性を維持するためのセキュリティと回復力のベストプラクティスの簡潔なサマリーを提供します。
このブログでは、主要な機能とメトリクスを含む Cluster Insights のセットアップと使用方法について説明します。最後まで読むと、Cluster Insights を使用して OpenSearch Service クラスター内のパフォーマンスと回復力の問題を認識し、対処する方法を理解できるようになります。
AWS Well-Architected フレームワーク用 Amazon OpenSearch レンズのご紹介
今年初め、AWS は AWS Well-Architected ホワイトペーパーである Amazon OpenSearch Service レンズをリリースしました。AWS Well-Architected フレームワークは、アーキテクチャを評価し、スケーラブルな設計を実装するための一貫したアプローチを提供します。このフレームワークを使用して、Amazon OpenSearch Service レンズは AWS Well-Architected レビューを実施し、OpenSearch Service デプロイメントの技術的リスクを評価・特定する方法を概説しています。
この記事では、Amazon OpenSearch Service レンズを使用して、OpenSearch Service ワークロードをアーキテクチャのベストプラクティスに照らして評価する方法を紹介します。
Amazon Kinesis Data Streams で 10 倍大きなレコードサイズをサポート: リアルタイムデータ処理の簡素化
Amazon Kinesis Data Streams で、レコードサイズの上限が従来の 10 倍となる 10MiB までサポートされるようになりました。この機能強化により、既存の Kinesis Data Streams API をそのまま使用しながら、断続的に発生する大きなデータペイロードをデータストリームに送信できるようになりました。また、PutRecords リクエストの最大サイズも 5MiB から 10MiB に 2 倍に拡大され、IoT 分析、変更データキャプチャ(CDC)、生成 AI ワークロードにおけるデータパイプラインの簡素化と運用オーバーヘッドの削減が実現します。
AWS Clean Rooms が ML モデルトレーニング用のプライバシーを強化する合成データセットの生成を開始します
2025 年 11 月 30 日、AWS Clean Rooms 向けのプライバシーを強化する合成データセット […]
Amazon Bedrock Knowledge BasesでSAPおよびエンタープライズデータから新たな可能性を解き放つ
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。
Amazon Quick AutomateでAI駆動のSAP自動化をシームレスに構築
このブログでは、Quick Suite内で利用可能なSAP用の組み込みコネクタと、お客様がAmazon Quick Automateを使用してこれらのコネクタを活用し、ビジネスオペレーションを合理化する強力な自動化を構築する方法について説明します。Quick Automateは、企業が大規模で回復力のある自動化を構築、展開、維持できるようにするQuick Suiteの機能です。AWS Action Connectors for SAPは、お客様がライブSAPデータに対してリアルタイムの読み取り操作を実行できるようにし、Quick AutomateがSAP S/4HANAなどのSAP ERPシステムとシームレスに対話できるようにします。
AWSとパートナーソリューションによるセキュアなデータメッシュの構築
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。
AWS Weekly Roundup: AWS re:Invent 2025 の参加方法、Kiro GA、多くのリリース (2025 年 11 月 24 日)
2025 年 12 月 1 週は、AWS の最新ニュース、専門家によるインサイト、グローバルなクラウドコミュニ […]
Amazon SageMaker Unified Studio の新しいワンクリックオンボーディングと組み込み AI エージェントを含むノートブック
2025 年 11 月 21 日、Amazon SageMaker Unified Studio で既存の A […]









