AWS Step Functions | Amazon Web Services ブログ

CyberCRX が AWS Step Functions 分散 Map を使用して ML の処理時間を 8 日間から 56 分に短縮した方法

2022年 12 月、Sébastien Stormacq が AWS Step Functions の分散 […]

Amplify カスタムリソースを用いた AWS Step Functions と AWS Amplify の連携

AWS Amplify では、amplify add custom コマンドと AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) または AWS CloudFormation を使用して、Amplify で作成したバックエンドにカスタム AWS リソースを追加することが可能です。これによって開発者は Amplify のビルトインユースケースを超える AWS リソースをプロジェクトに簡単に追加・管理することができます。
本記事では、Amplify カスタムリソースを使用して AWS Step Functions ワークフローを Amplify プロジェクトに追加します。

AWS Step Functionsを使用してオンプレミスの機械学習コードを Amazon SageMaker に取り込む

この記事では、オンプレミス環境で作成された機械学習コードを、最小限のリファクタリングで AWS 環境に移行し、またAWS内の機械学習サービス Amazon SageMaker の機能を最大限活用する方法について解説します。
非効率であることは分かりつつも修正の時間を取ることができないようなケースにおいて、Amazon SageMaker と AWS Step Functions を用いてデータサイエンティストと MLOps エンジニアという 2 人の開発者がどのようにリフトアンドシフトするのかを説明していきます。