Application Services | Amazon Web Services ブログ

AWS サーバーレスイノベーションデーでアプリケーションを最新化する方法を学びましょう

5 月 17 日 (水)、終日無料のバーチャルイベント AWS サーバーレスイノベーションデーがありました。A […]

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 […]

Amazon DynamoDB レイテンシの理解

Amazon DynamoDB は水平分割を使用しほとんどのテーブルサイズに対応することができます。水平分割の […]

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。

製造業の拠点の在庫管理をサプライチェーンのデータレイクで改善

このブログシリーズでは 4 つのブログでこの課題に取り組みます。各々のブログで問題の解決のためのキーとなる要素を提示します。この最初のブログでは、分散したデータをまとめて正規化されたサプライチェーンのデータレイクをどのようにまとめ上げられるか、を説明します。次のブログでは、サプライチェーンのデジタルツインを使用してどのように物理的な製品フローを視覚的にモデル化するか、そして情報豊富なサプライチェーンのデータレイクにどうやって育て上げるかについて説明します。3 つ目のブログでは、デジタルツインの上位レイヤで、仕入れ計画のアプリケーションをどのように開発していくか、そして最後のブログでは LoRaWAN などの IoT 技術を使用して、広範囲に分散しデータ取得が難しい拠点からデータを取り、どのように自動的に、コスト効率よく、頻度が高く粒度の細かいデータを使用して、データレイクにデータを注入するかについて説明します。