Category: Learning Levels

AWS re:Invent 2025 のセキュリティトラックでは、80 以上のセッションを通じて最新のクラウドセキュリティを学べます。AI のセキュリティ確保と活用、大規模なセキュリティアーキテクチャ設計、セキュリティ文化の構築、AWS セキュリティイノベーションという 4 つの変革的テーマで構成され、生成 AI やエージェンティック AI の保護、ネットワークセキュリティの強化、ポスト量子暗号などの最先端技術を実践的に学べます。

本投稿は、Anil Malakar と Mahesh Kansara と Prabodh Pawar による記 […]

本投稿は、 Nelly Susanto による記事 「Assess and migrate your data […]

本投稿は、 Caius Brindescu と Mahesh Kansara による記事 「Real-time […]

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。

本日より、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) Provisioned クラスターで Express ブローカーを使用するすべての新規クラスターで、追加料金なしで Intelligent Rebalancing がサポートされます。この新機能により、Apache Kafka クラスターのスケールアップまたはスケールダウン時に自動的なパーティションバランシング操作を実行できます。Intelligent Rebalancing は、Express ブローカーを使用する Amazon MSK クラスターの Kafka リソースを最適にリバランスすることで、キャパシティ使用率を最大化し、パフォーマンスを向上させます。これにより、パーティションを個別に管理したり、サードパーティツールを使用したりする必要がなくなります。Amazon MSK Express ブローカーの Intelligent Rebalancing は、Standard ブローカーと比較して最大 180 倍高速にこれらの操作を実行します。

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 […]