Amazon Web Services ブログ
Category: AWS Partner Network
VMware Cloud on AWS のデータウェアハウスとビジネスインテリジェンス
AWS で VMware Cloud Global Account Specialist SA Lead を務 […]
VMware Cloud on AWS で Amazon S3 VPC Endpoint を利用する際の設計上の考慮事項
この投稿は AWS Partner Solution Architect である Kiran Reid、同じく […]
マルチテナントソリューションでAmazon SQSを使う
AWS SaaS Factoryチームのシニアパートナーソリューションアーキテクト Raju Patel によ […]
VMware Cloud on AWS Outpostsの基礎についての深掘り
AWS で Sr. Manager, Solutions Architecture を務める Aarthi R […]
AWS パートナーネットワーク (APN) – 10 年、そして未来へ強く進む
10 年前、当社はパートナーとお客様のために AWS パートナーネットワーク (APN) をベータ版で立ち上げ […]
VMware Cloud Disaster Recovery (VCDR) と NetApp CVO を活用したディザスタリカバリの要求への対応
AWS で VMware Cloud Global Account Specialist SA Lead を務 […]
MLaaS (Machine Learning as a Service) のためのマルチテナント機械学習構築環境を Amazon SageMaker Pipelines で実装する
近年、自社で保有するデータだけでなく、外部や第三者のデータを使って機械学習(ML)モデルを構築する企業が増えています。そして学習させたモデルを外部の顧客に提供することで収益源とするビジネスモデルを構築することができます。
この記事では、Amazon SageMaker Pipelinesが、Machine Learning as a Service (MLaaS) / Software as a Service (SaaS) アプリケーションにおけるデータの前処理、そして機械学習モデルの構築、訓練、チューニング、登録にどのように役立つかを紹介します。特にテナント分離とコスト配分に焦点を当て、テナント固有のMLモデルを構築するためのベストプラクティスを紹介します。
VMware Cloud on AWS上の仮想マシンでのFSx for NetApp ONTAP利用
AWS で Partner Solutions Architect を務める Kiran Reid と Par […]
Pegasystems 社による Amazon API Gateway における WebSocket のマルチテナントレート制限の管理方法
この記事は Steven Warwick, Solutions Architect – AWS と Josue […]
カナダ政府部門が AI を利用したチャットボットで公共部門の従業員や組織にサービスを提供
この記事は、Annie Bustos による Canadian government department s […]