Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon Aurora
Amazon Bedrockの生成 AI を活用してパーソナライズされた学生コンパニオンを構築
本記事は 2024年4月3日に公開された ”Build a personalized student comp […]
Amazon QLDB のAmazon Aurora PostgreSQL への移行
本投稿は Migrate an Amazon QLDB Ledger to Amazon Aurora Pos […]
監査のユースケースで Amazon QLDB をAmazon Aurora PostgreSQL に置き換える
本投稿は Replace Amazon QLDB with Amazon Aurora PostgreSQL […]
AWS がプライムデー 2024 を強化して売上新記録を達成した方法
前回の Amazon プライムデー 2024 (7 月 17~18 日) は、Amazon にとって過去最大の […]
株式会社オズビジョン様の AWS 生成 AI 事例 : Amazon Bedrock と Amazon Aurora によるポイント対象広告検索機能
株式会社オズビジョンは、「Be a big fan」というミッションを掲げ、あらゆる EC 利用でポイントがダブルで貯まる日本最大級のポイントモール「ハピタス」を運用しています。ハピタスの検索機能として、ユーザーの検索ワードから語句の意味を解釈し、あいまいな検索ができるセマンティックサーチ機能を実装しました。この機能で、ユーザーにとってより望ましい広告をヒットさせて検索体験を向上させることができます。本ブログでは、ベクトル検索を導入した事例について紹介いたします。
AWS Weekly Roundup: Global AWS Heroes Summit、AWS Lambda、Amazon Redshift など (2024 年 7 月 22 日)
7月15日週、世界中の AWS ヒーローたちが Global AWS Heroes Summit に集結し、A […]
生成 AI アプリケーションのデータベース選択における重要な考慮事項
本投稿では、生成 AI アプリケーションのデータベース選択において鍵となる要素について解説します。解説にあたっては、現在 AWS で利用可能なベクトル検索機能を備えたフルマネージドデータベースに関連する、高レベルの考慮事項とサービス特性に焦点を当てています。各データベースにおける動作とパフォーマンス面の差異を確認し、特定の要件に基づいて情報に基づいた決定を行う方法についてのガイダンスを提供していきます。
NTTドコモにおける Leminoの大規模ライブ配信を支えるアーキテクチャ(第一回)
本稿では株式会社NTTドコモ(以下、docomo)において、映像配信サービス『Lemino』の開始にあわせて配 […]
SaaS 向けリレーショナルデータベースのスケーリング(Part 2: シャーディングとルーティング)
本記事では、SaaSにおけるデータベースのシャーディングと、アプリケーションがテナントのリクエストを正しいデータベースにルーティングする方法について説明します。
SaaS 向けリレーショナルデータベースのスケーリング (Part 1: 一般的なスケーリングパターン)
この記事では、SaaS アプリケーションの観点から一般的な関係データベースのスケーリングパターンの利点を探り、SaaS ソリューションに適したスケーリングアプローチを選択するための出発点を提供しています。