Category: Advanced (300)

Bazaarvoice は、セルフホスト型 Kafka から Amazon MSK に移行し、運用オーバーヘッドを削減しながら、セキュリティ、信頼性、パフォーマンスを向上させました。この記事では、移行プロセスと得られた教訓を紹介します。

Amazon Aurora DSQL のマルチリージョンクラスターにおいて、Route 53 ヘルスチェックとクライアント側レイテンシー測定を組み合わせた自動エンドポイントルーティングソリューションを実装する方法を紹介します。リージョナルエンドポイント障害時に自動的に正常なエンドポイントへフェイルオーバーし、アプリケーションの継続的なデータベースアクセスを実現します。

この投稿では、Amazon RDS for SQL Server の CPU 最適化機能を使用して vCPU 割り当てをカスタマイズし、特定のワークロードのコストを削減し、パフォーマンスを最適化する方法を説明します。CPU リソースを微調整することで、アプリケーションが必要とするパフォーマンスを維持しながら、より良いコスト最適化を実現できます。

Amazon Redshift フェデレーテッドアクセス許可を使用すると、複数の Redshift ウェアハウス間でデータアクセス許可を一度定義するだけで、自動的に適用できます。本記事では、RLS と DDM ポリシーを設定し、ウェアハウス間で一貫したセキュリティを実現する方法を紹介します。

コンタクトセンターの運用チームは、日常的な変更にも開発者の支援が必要になり遅延が発生する場面があります。Amazon Connect Data Tables は、管理者がノーコードのインターフェースで運用データを管理できるようにし、この問題を解決します。この記事では、エージェント内線ルーティングや季節に応じたメッセージングなどの実際のユースケースを通じて、データテーブルの実装方法と運用効率向上のメリットを説明します。

AWS は AWS Glue Data Catalog の Apache Iceberg テーブル向けの新しいマテリアライズドビュー機能を発表しました。この機能により、データパイプラインを簡素化し、事前計算結果を保存してクエリパフォーマンスを向上させることができます。Amazon Athena、Amazon EMR、AWS Glue の Spark エンジンがこの新機能をサポートしています。

本ブログは、NetApp Japan が主催する Amazon FSx for NetApp ONTAP Advent Calendar 2025 の 19 日目の記事です。
皆様は Amazon FSx シリーズと聞くと、ファイルストレージサービスを想起するのではないでしょうか？私もそんな一人です。しかし、FSx シリーズの 1 つである Amazon FSx for NetApp ONTAP (FSx for ONTAP) はブロックストレージとしても利用できます。

本記事は 2025/11/25 に投稿された Everything you don’t need to kno […]

2025年10月: 本記事の内容は正確性を確認済みです。

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for Db2 インスタンスへの接続は、従来 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) の踏み台ホストを起動するか、ローカルで Db2 クライアントを実行する必要がありました。新しい AWS CloudShell の Virtual Private Cloud (VPC) 統合環境により、Amazon EC2 不要、ローカルインストール不要、通常の Amazon RDS と AWS ネットワーキング以外のコスト不要で、安全に接続できるようになりました。

この記事では、CloudShell を使用して Amazon RDS for Db2 に接続する方法を紹介します。

Apache Iceberg は、大規模で堅牢かつ信頼性の高い分析を求める組織にとって、オープンテーブルフォーマットの標準的な選択肢となっています。しかし、企業は異なるカタログシステムを持つ複雑なマルチベンダー環境をますます多く扱うようになっています。マルチベンダー環境で運用する組織にとって、これらのシステム間でデータを管理することは大きな課題となっています。この断片化は、特にアクセス制御とガバナンスに関して、運用上の複雑さを大幅に増加させます。Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Athena、Amazon SageMaker、AWS Glue などの AWS 分析サービスを使用して AWS Glue Data Catalog 内の Iceberg テーブルを分析しているお客様は、リモートカタログのワークロードでも同じ価格性能を得たいと考えています。これらのリモートカタログを単純に移行または置き換えることは現実的ではなく、チームはシステム間でメタデータを継続的に複製する同期プロセスを実装・維持する必要があり、運用上のオーバーヘッド、コストの増加、データの不整合のリスクが生じます。