Amazon Web Services ブログ

Category: AWS CodePipeline

スピードと安全性の両立: AI コーディングエージェントのためのコントロールフレームワーク

Kiro などの AI コーディングエージェントは開発を加速させる一方で、プロンプトインジェクションや過度に緩い設定、サプライチェーンリスク、スコープクリープなどのリスクをもたらします。本記事では、IDE でエージェントの出力を方向付ける作成時のコントロールと、パイプラインで検証するビルド時のコントロールの 2 つの柱からなるアプリケーションセキュリティのフレームワークを紹介します。決定論的な緩和策、非決定論的な緩和策、人間によるレビューの組み合わせ方に加えて、Kiro、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline を使用した実装例も解説します。

発電設備の系統接続の連携検討をサーバーレスワークフローと拡張性のある HPC で加速する

この投稿は、「Accelerating generator interconnection study wit […]

AWS Weekly Roundup: WhatsApp、AWS Lambda、ロードバランサー、AWS コンソールなど (2024 年 10 月 14 日)。

10 月 7 日週、AWS はロンドンとパリで半日の無料会議を開催しました。同僚と私は、デベロッパーが生成 A […]

AWS CDK Pipelines と AWS CodeDeploy を使用したブルー/グリーンデプロイ

お客様から Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) に AWS CodeDeploy を使用して ブルーグリーン デプロイを実装するための支援がしばしば求められます。 お客様のユースケースは通常、複数のリージョンおよびアカウント間でのデプロイシナリオが含まれます。 これらの要件だけでも十分に難しいのですが、さらに CodeDeploy を使用する際には特定の設計上の決定が必要となります。 具体的には CodeDeploy の設定方法、CodeDeploy リソース (アプリケーションやデプロイグループなど) の作成時期と方法、アカウントとリージョンの任意の組み合わせにデプロイできるコードの書き方が含まれます。

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