Amazon Web Services ブログ

Category: Learning Levels

リージョナル AWS STS エンドポイントの使用方法

このブログ記事では、グローバル (レガシー) AWS Security Token Service (AWS STS) エンドポイントで、可用性が担保できない場合の回復力の向上に役立つ推奨事項を提供しています。グローバル (レガシー) AWS STS エンドポイント https://sts.amazonaws.com の可用性は高いですが、米国東部 (バージニア北部) という単一の AWS リージョンでホストされており、他のエンドポイントと同様に、他のリージョンのエンドポイントへの自動フェイルオーバーは提供されていません。この投稿では、設定にリージョナル AWS STS エンドポイントを使用することで、ワークロードのパフォーマンスと耐障害性を向上させる方法を紹介します。

Amazon Bedrock を活用した RAG チャットボットアーキテクチャのハードニング: 安全な設計とアンチパターン緩和のためのブループリント

本ブログでは、Amazon Bedrock を詳細なセキュリティ計画とともに使用して、安全で責任あるチャットボットアプリケーションをデプロイする方法を示しています。また、アプリケーションで大規模言語モデル (LLM) を公開する際に発生する可能性のある一般的なセキュリティリスクとアンチパターンを特定します。Amazon Bedrock には、脆弱性を軽減し、安全な設計の原則を取り入れるために使用できる機能が組み込まれています。本ブログでは、LLM ベースのアプリケーションの信頼性を高めるためのアーキテクチャ上の考慮事項とベストプラクティス戦略に焦点を当てています。

生成 AI のためのネットワーク境界でのセキュリティ保護

本ブログでは、生成 AI アプリケーションのネットワーク境界の保護について詳しく説明します。ネットワーク境界の保護の検討すべき様々な領域を説明し、それらが生成 AI ベースのアプリケーションにどのように適用されるかを議論し、アーキテクチャパターンを提供します。生成 AI ベースのアプリケーションにネットワーク境界の保護を実装することで、不正使用、コスト超過、分散型サービス拒否攻撃 (DDoS)、その他の脅威アクターや好奇心旺盛なユーザーからの保護に役立つコントロールが得られます。

Amazon OpenSearch Service の内部構造 : OpenSearch Optimized Instances (OR1)

このブログでは、Amazon OpenSearch Service の新しい OpenSearch Optimized インスタンスファミリー (OR1) について説明しています。OR1 は Amazon S3 を活用して高いコストパフォーマンスと耐久性を実現し、データのインデックス作成と保存方法を再考しています。新しい物理レプリケーションモデルとデータフローにより、高いインデックス作成スループットと耐久性を達成しつつ、データの整合性と正確性を維持する方法を解説しています。

Amazon Connect の生成 AI によるエージェント生産性向上

コンタクトセンターのエージェントは多大な作業負荷と事務的な負担に直面することがありますが、Amazon Connect の生成 AI 機能はこの課題に対する強力なソリューションを提供します。 生成 AI は、顧客サービスのライフサイクル全体でエージェントを補助し、生産性の大幅な向上の機会を提供します。この記事では、Amazon Connect の生成 AI 機能が、顧客対応中と対応後のエージェントの生産性をどのように向上させるか解説します。

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