Amazon Web Services ブログ

Category: Database

カヤバ株式会社における Amazon Quantum Ledger Database を活用した品質データ管理システムのモダナイゼーション

本稿では カヤバ株式会社 （以下、カヤバ）のデジタル変革推進本部が中心となり、オンプレミスに存在したシステム群 […]

AWS サービスを活用して代替商品を提案するためのガイダンス

完璧な世界であれば、小売業者は決して在庫切れを起こすことはありませんが、予期せぬ需要により最善の状況にならない場合もあります。食料品店は平均して営業時間の 8.2% は在庫切れの状態になっており、さらにプロモーション品では 15% にもなるため、70 億ドルから 120 億ドルの売上機会損失の危機にさらされています。次善の策は、おそらく顧客のニーズを満たす同様の商品を提供することです。注文をピッキングする従業員に自動でおすすめの代替商品を提案することで、顧客体験を向上させ、売上減少を防ぐことができます。

2020 年、米国のオンライン食料品売上は 54% 増加し、その注文の半分以上において注文した商品の内少なくとも 1 つが在庫切れになっていました。その商品は売れずにスキップされて売上減少につながることもあれば、注文をピッキングする従業員が代替品を推測することもありますが、その代替品が顧客のニーズを全く満たしていないこともあります。いずれにせよ、顧客体験は悪影響を受け、企業ブランドは傷つきます。

より良いアプローチは、異なるブランド、色、フレーバー、サイズなどの類似の商品を推奨することです。これがインテリジェントに行われれば、良好な顧客体験が保たれ、問題は回避されます。大量の商品に代替ルールを作成することは非効率的で効果的ではありません。その代わりに、Amazon Web Services (AWS) はおすすめの代替商品を提案するソリューションを構築しガイダンスとして公開しています。

Amazon OpenSearch Service を使うと、在庫切れ商品からおすすめの代替商品を提案できます。商品名と説明は、テキスト埋め込みアルゴリズムを使用して数値ベクトルに変換され、OpenSearch Service の K 最近傍 (k-NN) インデックスに挿入されます。代替商品を要求する際、候補商品は OpenSearch Service の事前フィルタリングを使用して絞り込まれ、探していた商品からの数値表現の近さに基づいてランク付けされます。

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。

AWS DMS、Amazon Kinesis、AWS Glue ストリーミング ETL ジョブを用いて Apache Hudi ベースのニアリアルタイムトランザクションデータレイクを構築し、Amazon QuickSight で可視化

最近、AWS Glueバージョン4.0でストリーミングの抽出、変換、およびロード（ETL）ジョブのサポートが発表されました。これは、AWSにおけるデータ統合ワークロードを加速する新しい AWS Glue のバージョンです。AWS Glue のストリーミングETLジョブは、ストリーミングソースから連続的にデータを取り込み、データを逐次的にクリーンアップおよび変換し、数秒で分析可能なデータにします。AWSはさまざまなサービスを提供しており、AWS Database Migration Service（AWS DMS）などのデータベースレプリケーションサービスを使用して、ソースシステムからデータを Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）に複製することができます。これは通常、データレイクのストレージレイヤーとして使用されます。この投稿では、Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）や他のリレーショナルデータベースからの CDC（Change Data Capture）変更を S3 データレイクに適用する方法を示し、データの非正規化、変換、およびリッチ化をほぼリアルタイムで柔軟に行う構築手順を説明しています。

← Older posts
Newer posts →