Amazon Web Services ブログ

Category: Advanced (300)

生成 AI アプリケーションで使用するデータを保護するための効果的なデータ認可メカニズムの実装

本ブログでは、生成 AI ワークロードにおけるデータセキュリティとデータ認可について詳しく説明します。基盤モデルのファインチューニングや RAG 、AI エージェントなどの観点から機密データ利用時のリスクを分析し、さらに生成 AI アプリケーションや Amazon Bedrock Agents でのデータ認可メカニズムの実装方法を解説します。

Amazon Q Developer transformation capabilities for VMware を使ってみる

本ブログでは、Amazon Q Developer transformation capabilities for VMware の利用開始方法をご紹介します。Amazon Q Developer は、ソフトウェア開発ライフサイクルのエクスペリエンスを再構築し、AWS 上でのアプリケーションの構築、セキュリティ、管理、最適化をより簡単かつ迅速に行う、ソフトウェア開発のための AI アシスタントです。18 年にわたる AWS の専門知識に基づき、Amazon Q Developer transformation capabilities for VMware エージェントは、自然言語を使用して VMware ワークロードを移行し、最新化するための、よりシンプルで迅速なアプローチを組織に提供します。

本稿では、開始にあたって必要な全てをカバーし、新しい Q Developer ウェブエクスペリエンスを使用した移行について説明します。最後に、Amazon Q Developer によって一連の移行が我々のリホストソリューション、すなわち AWS Application Migration Service (MGN) にどのように統合されるかを紹介します。

Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra) のキャッシュとしての Amazon ElastiCache の利用

Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra) のキャッシュとしての Amazon ElastiCache の利用

このブログ記事では、Amazon ElastiCache を Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra) のキャッシュとして使用する方法を説明します。ブックアワードのデータを保存する Amazon Keyspaces テーブルを使用するアプリケーションで、Amazon ElastiCache をキャッシュとして実装するコードと結果を見てみましょう。

リンクサーバーを使用した変更トラッキングによる SQL Server データベースの Babelfish for Aurora PostgreSQL への移行

この投稿では、ソースとなる SQL Server Web Edition の変更トラッキング機能とターゲットとなる Babelfish for Aurora PostgreSQL のリンクサーバー機能を使用して、進行中の変更をレプリケーションする手順を提供します。

Amazon Bedrock 上で基盤モデルのコストと利用状況を追跡できる社内 SaaS サービスを構築する

この記事では、組織内のチームをテナントとして捉えた場合の、マルチテナントアーキテクチャで Amazon Bedrock を使用して基盤モデルにアクセスするための内部 SaaS レイヤーの構築方法をご紹介します。特に、テナントごとの使用量とコストの追跡、およびテナントごとの使用量制限などのコントロールに焦点を当てています。このソリューションと Amazon Bedrock の利用プランが、一般的な SaaS ジャーニーフレームワークにどのように対応するかについて説明します。ソリューションのコードと AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) テンプレートは、GitHub リポジトリで入手できます。

階層化された認可による Amazon Bedrock エージェントのデータプライバシー強化

生成 AI サービスを使用する際のデータのコントロールで直面する可能性のある現在の課題に対して、Amazon Bedrock 内のネイティブソリューションと階層化された認可を使用してそれらを克服する方法について説明します。

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