Category: Management Tools

このブログ記事では、AWS のクラウド運用シナリオにおいて、アプリケーションログファイルで観察されたエラーに基づいて問題を分類し、その後解決するために、Amazon Bedrock エージェントと Bedrock の FM を使用した 生成 AI の使用例を紹介します。
我々のソリューションでは、Amazon Bedrock エージェントは基盤モデル (FM) の推論の性能を使用して、CloudWatch Logs に公開されたアプリケーションログについてのエラー解決を要求するユーザー指示を複数のステップに分解します。開発者/アナリストが提供した自然言語の指示を使用してオーケストレーション計画を作成し、その後、関連する API を呼び出し、Amazon Bedrock Knowledge Base にアクセスすることで計画を実行します。これには、大規模言語モデル (LLM) によって生成された応答を補強するために、ベクトルデータストア (Amazon OpenSearch Serverless) から情報を引き出す処理が含まれます。

2024 年 7 月 11 日（木）に、メディア業界のお客様向けに AWS 勉強会を開催いたしました。放送局の […]

Amazon Web Services (AWS) 上で実行されるお客様のアプリケーションでは、個人を特定できる情報 (PII) や保護された健康情報 (PHI) などの機密データを扱う必要がある場合があります。
その結果、機密ログデータがアプリケーションの可観測性データの一部として意図的または意図せずに記録される可能性があります。包括的なログ記録はアプリケーションのトラブルシューティング、監視、(原因)分析に重要ですが、記録された機密情報はデータセキュリティとコンプライアンスの観点から重大なリスクとなります。このブログでは、Amazon CloudWatch Logs Data Protection を使用してログ内の機密データを検出および保護する方法、データ保護を検証する方法、非準拠の結果を収集および報告する方法を学びます。また、Amazon CloudWatch アラーム、通知、さらなる是正アクションを作成する方法についても学び、コンプライアンス要件を満たすために活用方法をご紹介します。

AWS Resilience Hub は AWS マネジメントコンソール上でアプリケーションの回復力（レジリエ […]

生成 AI の普及が進む中で、活用方法に関する相談が増えています。 AWS のソリューションアーキテクトは、自分の能力を補完することを目的に、お客様に生成AIの活用を提案することがあります。本ブログでは、デザインの専門知識がないソリューションアーキテクトの私が、生成 AI を活用してデザインの能力を補い、ダッシュボードのデザインを改善した事例とその方法をご紹介します。

本ブログは 2024年8月9日に公開された「Using SAW to diagnose common issu […]

クラウドで複雑な分散システムを運用する際、問題の原因を迅速に特定し、インシデントを解決することは大変な課題です。トラブルシューティングには、複数の AWS サービスからメトリクス、ログ、トレースをさらけずる必要があり、問題の全体像を把握することが難しくなります。しかし、この Alarm Context Tool (ACT) を使えば、効果的なインシデント解決に必要な時間と労力を削減できます。このブログでは、Amazon CloudWatch アラームに追加のコンテキストを提供する ACT ソリューションを紹介しています。ACT は、AWS Lambda 、Amazon CloudWatch 、AWS X-Ray 、AWS Health 、Amazon Bedrock を活用して、メトリクス、ログ、トレースを統合・分析し、有益な洞察を生成します。ACT を使えば、トラブルシューティングが簡素化され、運用コストを削減でき、AWS 環境の可観測性が向上します。

この記事では、CloudWatch アラームを使用した信頼性の高いモニタリングのための重要なヒントと戦略について説明します。アラームの推奨事項の一般的なユースケースを説明し、欠落データのシナリオや警告を早期に発する設定など、具体的なユースケースについて詳しく説明します。

前回の Amazon プライムデー 2024 (7 月 17～18 日) は、Amazon にとって過去最大の […]

複数の拠点に工場やプラントを持つ企業では何千もあるモーターやポンプなど設備の保全タイミング管理は操業品質とコス […]