Category: Learning Levels

AI エージェントが大規模に利用されていく中で、独自の Model Context Protocol (MCP) サーバーを作成し、特定のユースケースやドメイン、組織の機能やチーム向けに AI エージェントをカスタマイズするケースが増えています。また、既存の MCP サーバーやオープンソースの MCP サーバーを AI ワークフロー用に統合する必要もあります。カスタムビルド、パブリック利用可能、オープンソースなどの様々な形態の MCP サーバーを、AI エージェントが容易に利用できる組織全体で統一されたインターフェースに効率的に統合する方法が必要です。

データベース監視は堅牢なアプリケーション維持に不可欠であり、モダンな監視ソリューションによってプロアクティブな問題検出と迅速な対応が可能になります。これにより従来の手動ログチェックや断片化されたツールの課題を解決し、自動化されたリアルタイム通知システムにより応答時間短縮とダウンタイム最小化を実現します。この投稿では、AWS ネイティブサービスと Slack 統合を使用して、Amazon RDS for SQL Server の効率的なサーバーレス監視システムを構築する方法を示します。

AWS では、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) […]

本投稿は、Suchindranath Hegde と Mahesh Kansara と Balaji Bask […]

本投稿は、Sushant Deshmukh と Alex Anto Kizhakeyyepunnil Joyと […]

Gartnerは、2025 Gartner Magic Quadrant for Contact Center as a Service(CCaaS) を発表しました。AWS がリーダーに選ばれたのは 3 年連続で、私たちはこのリーダーへの選出は、私たちの継続的なイノベーションを反映していると考えています。カスタマージャーニー全体で AI を活用することにより、企業は Amazon Connect によりサービス提供を向上させながら、柔軟な従量課金制の価格モデルで運用コストを最適化できます。そして、組織は最先端の AI を活用しカスタマーエクスペリエンス戦略への迅速な適応、差別化されたブランド価値と顧客ロイヤルティの推進が可能です。

組織は、進化するサイバー脅威からバックアップを保護する必要があります。包括的なバックアップと復旧戦略には、分離を確保した上で改ざんを防ぐ不変性、バックアップの信頼性を確保するための整合性検証、そして必要な時に使用できる利用可能性、3 つの基本的な柱が大切です。これらの柱は、効率的なデータ保護の基盤を形成します。分離を伴う不変性により、バックアップは変更されず消去不可能で、本番インフラストラクチャから分離され元の状態を維持します。整合性検証は、バックアップが破損しておらず復元可能であることを確認します。利用可能性は、復元が必要になった時にバックアップを確実に利用できることが保障され、重要な状況でのビジネス継続性を確保します。これらの要素が組み合わさることで、組織の最重要資産であるデータを多様な脅威から守る堅牢なセキュリティフレームワークが完成します。

本投稿は、Suchindranath Hegde と Mahesh Kansaraと Leonid Slepu […]

本投稿は、Veeramani A と Manoj Ponnurangam による記事 「Best practi […]

Amazon MWAA の Apache Airflow 3.x では、セキュリティと分離性を強化する API ベースのタスク実行など、アーキテクチャの改善が導入されています。その他の主要なアップデートには、ユーザーエクスペリエンスを向上させた UI の再設計、パフォーマンスを改善したスケジューラーベースのバックフィル、Python 3.12 のサポートが含まれています。Amazon MWAA における Airflow のマイナーバージョンのインプレースアップグレードとは異なり、Airflow 2 から Airflow 3 へのアップグレードには根本的な破壊的変更があるため、慎重な計画と移行アプローチによる実行が必要です。