Amazon Web Services ブログ
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SSM と nZDT を使用した SAP HANA DB HA構成 パッチ適用自動化
SAP HANA データベースを最新のパッチで常に最新の状態に保つことは、セキュリティ、パフォーマンス、信頼性を維持するために非常に重要です。しかし、従来のデータベースパッチ適用では、多くの場合、大幅なダウンタイムが必要となり、ビジネスオペレーションに影響を与えます。以前の AWS ガイダンスでは、さまざまな自動化アプローチを取り上げましたが、この投稿では、ネイティブ AWS サービスを使用して高可用性 SAP HANA データベースのほぼゼロダウンタイムを実現する新しいソリューションを紹介します。
re:Invent 2025 クラウド財務管理セッション完全ガイド:参加前に押さえておきたいポイント
本投稿は、2025年 10 月 6 日に公開、11 月 3 日に更新された Your Ultimate Guide to Cloud Financial Management sessions at re:Invent 2025: Know Before You Go を翻訳したものです。
Cloud Financial Management (CFM) の学習とネットワーキングの時間を re:Invent 2025 で最大限に活用する準備はできていますか?例年通り、今年の CFM セッションを最大限に活用し、スケジュールを計画するための包括的なガイドを作成しました。今年のカタログには、ブレイクアウト、チョークトーク、ワークショップ、ビルダーズセッション、コードトークなど、さまざまな形式のコンテンツがエキサイティングに組み合わされています。
道に迷わないために: Kiro のチェックポイント機能の紹介
このブログでは、Kiro のチェックポイント機能についてご紹介します。チェックポイント機能は、開発セッション中の任意の時点に Kiro の変更を巻き戻す力を与えます。Kiro がコードベースを変更すると、チャット履歴に自動的にチェックポイントマーカーが作成されます。ビデオゲームのオートセーブポイントのようなものだと考えてください。物事がうまくいかず、想定以上のダメージを受けた場合、以前のチェックポイントに戻って別のアプローチを試すことができます。
Kiro を組織で利用するためのセキュリティとガバナンス
本ブログは Kiroweeeeeek (X:#kiroweeeeeeek) の第 3 日目です。本ブログでは、Kiro を組織で利用するにあたって気になるセキュリティとガバナンス機能についてご紹介します。
三遠ネオフェニックス様の AWS 生成 AI 事例「Amazon Bedrock と Step Functions を活用したバスケットボール・スカウティングレポート自動生成システムの構築」のご紹介
本記事では、三遠ネオフェニックス様が、AWS Step Functions と Amazon Bedrock を活用し、生成 AI による AI Analyst 機能を構築されましたので、その事例をご紹介します。
NTT西日本の AWS 事例:Amazon Bedrock Knowledge Bases を活用した営業支援 AI ボットの開発
本ブログでは、NTT西日本の寄稿により、Amazon Bedrock Knowledge Bases を活用した営業支援 AI ボットについて、取り組み背景、実現方法、トライアル結果について解説します
AWS で利用できる Anthropic ソリューションのご紹介
皆さんこんにちは、ソリューションアーキテクトの金杉と石見です。 AWS では、生成 AI を活用したお客様のビ […]
Amazon Aurora PostgreSQL での AWS DMS を使用したデータ移行における test_decoding プラグインと pglogical プラグインの比較
この記事は、”Comparison of test_decoding and pglogical […]
Amazon Q Developer の IDE プラグインから Kiro に乗り換える準備
本記事では、Amazon Q Developer の IDE プラグインから Kiro への移行方法を解説します。既存の Rules 機能は Steering として進化しています。MCP やコンテキスト管理機能も継続して利用可能です。
Amazon CloudWatch MCP Server と Amazon Q CLI で SAP 運用を効率化 – Part 4
AWS 上の SAP 運用を最適化するには、効率的な監視、トラブルシューティング、およびメンテナンス機能が必要です。part 1 での Amazon CloudWatch Application Insight に関する以前の議論、part 2 での CloudWatch Application Insight を使用して SAP 高可用性を監視する方法、および part 3 での Amazon CloudWatch Model Context Protocol (MCP) Server と Amazon Q for command line (Q CLI) に基づき、この第4回では、これらのツールの高度な実世界のアプリケーションを実演します。実用的なユースケースを通じて、この統合が SAP メンテナンス計画をどのように効率化し、根本原因分析を加速するかを探ります。







