Amazon Web Services ブログ
Category: Advanced (300)
AWS DMS Schema Conversion CLI を使用したデータベースの評価と移行
本投稿は、 Nelly Susanto による記事 「Assess and migrate your data […]
AWS DMS によるリアルタイムでの Iceberg の取り込み
本投稿は、 Caius Brindescu と Mahesh Kansara による記事 「Real-time […]
Amazon RDS for SQL Server のプロアクティブ監視をリアルタイム Slack 通知で実現
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。
Amazon RDS for PostgreSQL および Amazon Aurora PostgreSQL データベース向け AI 搭載チューニングツール: PI Reporter
AWS では、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) […]
AWS DMS 実装ガイド:テスト、モニタリング、SOP による耐障害性のあるデータベース移行の構築
本投稿は、Sushant Deshmukh と Alex Anto Kizhakeyyepunnil Joyと […]
AWS Backup マルチパーティ承認を使用して信頼性を高める方法
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。
PostgreSQL のアップグレード中に AWS DMS タスクを処理するためのベストプラクティス
本投稿は、Veeramani A と Manoj Ponnurangam による記事 「Best practi […]
Amazon MWAA における Apache Airflow 2.x から Apache Airflow 3.x への移行のベストプラクティス
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。
Amazon MWAA における Apache Airflow 3 の紹介:新機能と機能拡張
本日、Amazon Web Services (AWS) は、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) における Apache Airflow 3 の一般提供開始を発表しました。このリリースにより、組織がクラウド上でデータパイプラインやビジネスプロセスをオーケストレーションするために Apache Airflow を使用する方法が変革され、強化されたセキュリティ、改善されたパフォーマンス、そして最新のワークフローオーケストレーション機能がもたらされます。
AWS Common Runtime で Amazon S3 のスループットを高速化
Amazon S3 は伸縮自在でパフォーマンスが高いため、ML トレーニングデータやモデルチェックポイントを保存するのに最適です。ただし、大量のデータを扱うアプリケーションで最高のパフォーマンスを得るには、リクエストの並列化、タイムアウト、再試行、バックオフなどのパフォーマンスのベストプラクティスを実装する必要があります。本ブログはよりポータブルなパフォーマンスを実現するための AWS Common Runtime(CRT) についてを説明します。









