Category: General

ハノーバーメッセ 2024 で紹介された革新的な技術に触れ、産業製造分野の大きな流れの一部として新たな学びと顧 […]

製造業、特に化学、素材や製薬の事業では自社製品の新しい用途の発見が新規市場の開拓に欠かせません。富士フイルムが […]

週刊生成AI with AWS 2024年5月13日号 – Amazon Qの一般利用開始に際した、Amazon CEO/AWS CEOのX postを紹介。Amazon Titan Text PremierがBedrockで利用可能に、Amazon Bedrock Studioのプレビュー提供を開始Agents for Amazon Bedrockでプロビジョンドスループット料金を選択可能に、など5件の機能アップデートをご紹介

AWS Amplify を使用した強力なストレージソリューションは、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)と簡単に統合でき、Amplify のフルスタック TypeScript 開発者体験を通じて、開発者がファイル構造をより詳細に制御し、柔軟に設定できるようになります。経験豊富な開発者でも、これから始める初心者の方でも、Amplify Storage ならクラウドベースのファイル保管を直感的に管理でき、アプリケーションの要件に応じて確実に実装できます。

このブログ投稿では、Amazon EKS クラスター上で実行されている Python アプリケーションを、コード変更を行うことなくシームレスに計装するための CloudWatch Application Signals の活用方法について説明します。この強力な機能により、アプリケーションサービスのゴールデンメトリクスとトレースを簡単に収集でき、監視とトラブルシューティングが容易になることができます。さらに、Application Signals が提供する既製のダッシュボードを使うことで、アプリケーションサービスの全体の活動状況と運用の健全性をどのように視覚化できるかを説明します。これらのダッシュボードを活用することで、主要なパフォーマンスメトリクスにすばやくアクセスし、トレースと関連付けて、根本的な問題を数クリックで簡単に特定して対処できます。

この記事では、Amazon EKS Windows クラスターに Container Insights を有効化するプロセスを紹介します。Container Insights を利用することで、数回のクリックで、Amazon EKS Windows クラスターのコントロールプレーンとデータプレーンの両方の詳細なメトリクスを収集できるようになります。Amazon EKS クラスターで高度な CloudWatch Container Insights を有効にし、Amazon EKS クラスター上で実行中の Windows ワークロードの組み込みのダッシュボードを使うことで、パフォーマンス問題の特定と解決にかかる時間を短縮できます。

1. はじめに 製造業における品質管理は非常に重要な課題です。製品の外観や組立状態を確認し、欠陥の有無を判断す […]

Amazon Q Business, Amazon Q Developer, Amazon Q in QuickSight, Amazon Q data integrationの一般利用開始、Amazon Q Appsのプレビュー開始、Amazon BedrockのAmazon Titan Embeddings V2, Cohere Command R, Command R+対応、Amazon DynamoDBのオンデマンドテーブルに対するスループット上限設定に対応など

今日のアプリケーションは、かつてないほど分散化されており、もはや孤立して実行されることはありません。これは特に […]

Amazon Personalize が自動トレーニングソリューションの機能を発表しました。ソリューションのトレーニングは、モデルの有効性を維持し、ユーザーの変化する行動やニーズに合わせて推薦を調整するために不可欠です。データのパターンやトレンドが時間とともに変化するため、最新の関連データを使ってソリューションを再トレーニングすることで、モデルが学習してニーズに適応し、予測精度が向上します。自動トレーニングは新しいソリューションバージョンを生成することで、モデルのドリフトを軽減し、現在のユーザー行動に合わせた関連性の高い推薦を維持します。また、最新のアイテムも含まれるため、パーソナライズされたエンゲージングな体験を提供し、変化するニーズに適応できます。この投稿では、Amazon Personalize における自動トレーニングの設定手順を紹介しており、ソリューションと推薦の精度と関連性を維持する方法が解説されています。