Category: Advanced (300)

AWS Transform custom (ATX) は、コードモダナイゼーションを大規模に自動化します。各リポジトリで AI コーディングアシスタントを個別に実行する場合と異なるのは、ATX が学習するということです。各実行からパターン、修正、エッジケースを再利用可能なナレッジとして蓄積するため、変換は実行するたびに高速化し、信頼性も向上します。ナレッジアイテムは、各実行からパターン、修正、エッジケースを蓄積する再利用可能なアーティファクトであり、将来の実行で自動的に適用されます。本記事では、サンプルの Spring Boot プロジェクトを Java 8 から 26 にアップグレードし、ナレッジアイテムがどのように生成・管理されるかを確認し、同じ変換をリポジトリのポートフォリオ全体に適用する方法をご紹介します。

AWS DMS、Amazon S3、AWS Glue、AWS Step Functions を使って、Oracle から Amazon Aurora DSQL へデータを移行する手順を解説します。自動化されたコスト効率の高い移行パイプラインを構築し、Amazon Aurora DSQL のサーバーレスアーキテクチャ特有の課題に対応します。

本記事は、2026 年 4 月 21 日に Networking & Content Delivery […]

マルチテナントのエージェント型アプリケーションを構築する SaaS プロバイダーは、テナント分離、ID 管理、コスト配分、ノイジーネイバーの緩和といった課題に取り組む必要があります。本シリーズ第 1 回となる本記事では、Amazon Bedrock AgentCore でマルチテナントエージェントを設計する際の検討事項と、サイロ、プール、ブリッジの各デプロイモデルの実装を解説します。

本記事では、Amazon Aurora DSQL への接続方法を解説します。ドライバーの設定、IAM ベースの認証トークン生成、接続プーリング、ライフサイクル管理のベストプラクティスに加え、一般的な接続問題のトラブルシューティングガイドを紹介します。

本記事では、AWS JDBC Driver の Blue/Green デプロイメントプラグインを紹介します。このプラグインは、Amazon RDS および Amazon Aurora の Blue/Green デプロイメント切り替え時に、接続ルーティングとトラフィック管理を自動化し、データベースメンテナンスのダウンタイムをほぼゼロにします。プラグインの設定方法とテスト結果を示し、従来の 30 秒超のダウンタイムを約 12 秒の一時停止に短縮できることを実証します。

Amazon Aurora DSQL は、パブリックプレビューで Change Data Capture (CDC) を発表しました。これにより、データベースの変更をほぼリアルタイムで Amazon Kinesis Data Streams にストリーミングできます。本記事では、Aurora DSQL CDC の仕組み、ストリーミングパイプラインの構成方法、変更イベントの消費方法を、CDC ストリームと Kinesis ストリームの作成から実際のイベント解析までの手順とともに説明します。

Amazon Aurora DSQL を使用して、強い整合性と低レイテンシーを両立しながらグローバル規模の金融トランザクションを実行する方法を解説します。コアバンキング、グローバル経費管理、デジタル通貨インフラストラクチャの 3 つのユースケースを通じて、従来の 2 フェーズコミットや結果整合性のトレードオフを解消するアーキテクチャを紹介します。

Amazon Aurora DSQL はサーバーレスの分散 SQL データベースで、データ移行には COPY コマンドや dataloader スクリプトが利用できますが、テーブル単位の処理しかできず、データ変換の手段もありません。本記事では AWS Glue を使い、Aurora PostgreSQL のスナップショットから Aurora DSQL へ、データ型変換や主キーの UUID 化を含めて移行する手順を紹介します。

本ブログでは、Amazon ElastiCache の新機能である集計クエリ (aggregations) についてご紹介します。ElastiCache version 9.0 for Valkey で利用可能になったこの機能により、フィルタリング、グループ化、集計をキャッシュ内で直接実行でき、マイクロ秒レベルの低レイテンシーで分析が可能になります。ファセット検索、リアルタイムのトレンドランキング、運用レポートといったユースケースを、Python の valkey-py クライアントを使った実装例とともに解説しており、別途分析基盤を構築せずにリアルタイム分析を実現する方法を学べます。