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Category: PostgreSQL compatible

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。

IBM Db2 LUW から Amazon Aurora PostgreSQL または Amazon RDS for PostgreSQL に移行した後にデータベース オブジェクトを検証する

この投稿では、Db2 LUW と Aurora PostgreSQL、または PostgreSQL データベース用の RDS のメタデータクエリによるデータベースオブジェクトの検証について説明しています。 データベースオブジェクトの検証は、移行の正確性を詳細に把握し、すべてのデータベースオブジェクトが適切に移行されたかどうかを確認するための重要なステップです。 また、データベース検証フェーズでは、ターゲットデータベースの整合性を確認し、依存するアプリケーションプロセスの事業継続性を確保します。

IBM Guardium によるモニタリングのための Amazon Aurora PostgreSQL データベースアクティビティストリーミングの設定

Amazon RDS を IBM Guardium と統合することで、データベースインフラストラクチャのセキュリティ、コンプライアンス、データ保護機能が全体的に強化されます。 Guardium の高度なモニタリング、脅威検出、コンプライアンスレポート機能により、Amazon RDS 環境におけるデータを自信を持って管理し、リスクを軽減できます。 この記事では、監視用に Aurora PostgreSQL と互換性のある DAS を IBM Guardium でセットアップする方法と、IBM Guardium でポリシーを定義する方法を学びます。

生成系 AI アプリケーションでベクトルデータストアが果たす役割とは

本投稿では、生成系 AI アプリケーションにおけるベクトルデータベースの役割と、生成系 AI の能力を活かすうえで AWS のソリューションをどのように活用できるのかについて説明していきます。

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