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Category: Industries

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統合、モダナイズ、変革：現代の小売業におけるエッジコンピューティング

現在、小売業者は「計画的な資本投資を維持しながらインフラストラクチャをモダナイズする」という圧力の高まりに直面しています。お客様との対話から、一貫して3つのテーマが浮かび上がってきています。高額な店舗サーバーを統合する必要性、クラウドとエッジ全体で統一されたアーキテクチャを確立したいという要望、そして高度な店舗内アプリケーションをサポートする緊急性です。企業は、店舗を次世代の小売体験を提供できるインテリジェントなハブに変革しようとしていますが、既存のインフラストラクチャでこの取り組みをどのように始めればよいか苦慮していることがよくあります。本記事では、小売業者がエッジコンピューティングを活用して、既存の投資を最大限に活用しながらインフラストラクチャを統合し、統一されたクラウド-エッジアーキテクチャの確立を経て、次世代の店舗アプリケーションを実現する方法について説明します。

日産自動車、AWS と連携し SDV 実現に向けたソフトウェア開発を加速

日産自動車は、SDV 開発の3つの目標(「迅速かつ継続的な価値提供」「必要な安全性と性能の確保」「EV、HEV からガソリン車まですべての顧客への SDV 提供」)実現に向け、AWS 上に「Nissan Scalable Open Software Platform」を構築した。
その特徴は、1)CI プロセスの自動化による開発効率の向上、2)グローバルな開発環境の統一、3)次世代コンテナ管理によるプラットフォームの革新、などです。
今後は、AI 技術の活用によりさらなる進化を目指します。

AWSとパートナーソリューションによるセキュアなデータメッシュの構築

このブログでは、AWS ネイティブの分析サービスとサードパーティエンジンを同時に活用することを目的としたデータメッシュアーキテクチャを実装するための 3 つの重要な要件を探ります：(1)クロスカタログメタデータフェデレーション、(2)クロスアカウント＆クロスエンジンでの認証と認可、(3)分散ポリシーの反映
AWS をデータプロデューサーとコンシューマーの両方として実用的な実装パターンを検討し、Databricks や Snowflake などのパートナーとの統合アプローチを代表例として紹介します。
これらのパターンは、組織が企業全体のガバナンスを維持しながら、データメッシュの中核原則をサポートする柔軟で安全かつスケーラブルなデータアーキテクチャをどのように構築するかを示しています。

東京海上日動システムズ株式会社様の AWS 生成 AI 事例：全社生成 AI 実行基盤とエンタープライズ RAG システムの構築

東京海上日動システムズ様における全社向け生成 AI 実行基盤の構築事例を紹介しています。マルチアカウント構成による基盤設計の考え方や、RAG システムにおける技術選定と実装の工夫、コスト最適化の取り組みなど、企業での生成 AI 活用を検討される際の参考となる内容です。

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