Amazon Web Services ブログ

Category: AWS Amplify

AWS CDKまたはCloudFormationを使用し、カスタムAWSリソースでAmplifyバックエンドを拡張する新機能「カスタム」のご紹介

この記事は、Extend Amplify backend with custom AWS resources using AWS CDK or CloudFormation を翻訳したものです。 AWS AmplifyでAWS Cloud Development Kit(CDK)またはAWS CloudFormationを使用し、Amplifyが作成したバックエンドに175以上のAWSサービスを追加する新しいコマンドamplify add customが発表されました。カスタムリソースを追加する新しい機能により、開発者は1つのコマンドでAmplifyに組み込み済みのユースケース以外にリソースを追加できます。

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CDKでAmplifyで生成されたバックエンドリソースをカスタマイズする

Amplifyで生成されたバックエンドリソースをCDKでカスタマイズする新機能 「オーバーライド」のご紹介

この記事は、Override Amplify-generated backend resources using CDKを翻訳したものです。 AWS Amplifyは、開発者がAmplifyで生成されたAWS IAM、Amazon Cognito、Amazon S3、およびAmazon DynamoDBのリソース構成を上書きし、アプリの要件を最適に満たす機能を発表しました。 開発者はAmplifyが提供する標準のリソースを使用してバックエンドを簡単に構成できますが、この新しい “オーバーライド” 機能を用いることでさらに細かいリソースの設定をカスタマイズできます。

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Amazon Neptuneを活用した薬剤検索ツールのプロトタイピング

昨今、ビジネスニーズの多様化に伴い、社内外でのアプリケーションのニーズも複雑化しており、従来の構成では要件やパフォーマンスを満たせない場合もあります。このようなニーズの多様化に伴い、データベースもユースケースに基づいて選択する必要があります。AWSでは、Purpose-build databaseを用意しており、ユースケース別にデータベースタイプを選択できます。IQVIAサービシーズ ジャパン株式会社(Research & Development Solutions, Clinical Operations, Site Management Support, Centralized Monitoring)と実施したプロトタイピングでは、薬剤検索アプリケーションの特性から、対象データをグラフデータとして保存することで、アプリケーションニーズと高パフォーマンスを期待できると考え、Amazon Neptuneをデータベースとして採用しました。今回は、グラフデータベースであるAmazon Neptune を活用したプロトタイピングをご紹介致します。

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Amazon IVSとAmazon Chime SDKでライブストリーミングチャットアプリケーションを作る方法

低遅延のライブストリーミングの構築やチャット機能の実装は、インタラクティブな体験を求めるお客様からの共通の要望です。例えば、UGC(ユーザー生成コンテンツ)を使ったライブ配信アプリを構築したいと考えているお客様は、ユーザー間の交流を深めるためにチャットを求めています。ライブコマースサービスでは、販売者はライブストリーミング中の製品チャットの問い合わせに対応する必要があり、教育分野では、教師が仮想教室でQ&Aを通じて学生と交流したいと思うかもしれません。 Amazon Chime SDKにAmazon Interactive Video Service (Amazon IVS)を統合することで、お客様は、フルマネージドで低遅延の、チャットを組み込んだインタラクティブなライブ放送イベントを構築することができます。 Amazon IVSは、低遅延でインタラクティブなライブストリーミング体験を迅速に構築するのに役立ちます。Twitchの技術をベースにしたAmazon IVSチャンネルは、完全に管理された低遅延のライブストリームであり、時間指定のメタデータAPIを使用して視聴者の体験を向上させます。 Amazon Chime SDKは、ライブストリーミング用に強化されたチャット体験の構築をサポートします。メッセージング機能であるAmazon Chime SDK for messagingのリリース以来、お客様は非同期、スケーラブル、永続的、インタラクティブなチャット体験やチャット機能を従量課金で構築できるようになりました。

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AWS AmplifyでのフルスタックアプリケーションのCI/CDパイプラインの構築

この記事は、Complete guide to full-stack CI/CD workflows with AWS Amplifyを翻訳したものです。 AWS Amplify は、1) 条件付きバックエンドデプロイ、2) ビルド時のaws-exports.js の自動生成、3) 異なるAmplify アプリケーション間でのバックエンドの共有といった3つの新しい機能をAmplify のCI/CD ワークフローに追加しました。これらの機能を使用することで、より柔軟にフルスタックアプリケーションをデプロイすることが可能です。

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愛媛県庁は、AWS上で”官民共創デジタルプラットフォーム”「エールラボえひめ」を運用

今回のブログでは、 AWSジャパン・パブリックセクターより、2021年8月5日に開催された月例の “AWS公共パートナー向けセミナー“ 『AWSを活用した官民共創デジタルプラットフォーム「エールラボえひめ」の紹介』の模様をお届けします。愛媛県庁様をはじめとする4名の登壇者それぞれの観点を語っていただくことで、取り組みを立体的に理解いただけるカスタマー事例となっております。  ご不明の点、「Contact Us」までお問合せください。また、今後開催される公共部門パートナー向けイベントにご登録いただく場合には、 aws-jp-pubsec-partner [@] amazon.comまでご相談ください。

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Amazon NeptuneとAWS Amplifyを利用したグラフアプリケーション開発

グラフデータベースの活用が様々な領域で進んでいます。例えば、公共領域では法人情報検索ツール、ヘルスケア領域では薬物間相互作用のチェック、マーケティング領域ではカスタマーインサイト分析などで利用されています。 リレーションシップと大量に接続されたデータセットと連携するアプリケーション開発において、リレーショナルデータベースで実装するのは困難です。しかし、フルマネージドなグラフデータベースであるAmazon Neptuneはリレーションシップの格納とナビゲートを目的として構築されたデータベースで、ナレッジグラフ、IDグラフや不正検出といった代表的なグラフアプリケーションを構築することができます。最近では、ナレッジグラフを利用したチャットボットアプリケーションのサンプルをAWS CloudFormation templateとしてリリースしました。 AWS Amplifyはウェブアプリケーション開発するデベロッパー向けのサービスで、グラフアプリケーションの機能をウェブアプリケーションに容易に組み込むことができます。 AWS AppSync はGraphQL APIを簡単に実装することが可能で、例えば、データへのアクセスレイヤーを提供し、AWS Lambdaを利用してNeptuneに接続するフレキシブルなバックエンド実装が可能です。 本ブログでは、AWS Amplifyで作成したアプリケーションからNeptuneの接続する方法をご紹介します。

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Amplify Meetup #03 サムネイル

【開催報告&全資料まとめ&録画公開】Amplify Meetup #03

こんにちは!アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 スタートアップソリューションアーキテクトのじゃが(@jagimogmog)です。 本記事では4月2日に開催しました、「Amplify Meetup #03」の資料まとめと録画を掲載します。Amplify Meetupは4ヶ月ごとの開催のため、今回をもって約一年継続できた形となります。今までご参加・ご登壇いただいた皆さま、誠にありがとうございました!引き続きAmplifyでの開発・ナレッジシェアを一緒に楽しめましたら幸いです。

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小売業界での Amazon Interactive Video Service と Amazon Personalize 活用のハウツーガイド

ライブストリーミングの人気はますます高まっており、オンラインでのお客様とのやり取りの新たな機会を拡げています。魅力的なコンテンツを提供するライブストリーミングにより、お客様のオンラインショッピングへの流れを促進し、購買体験をオンラインエンゲージメントの1つに加えることができます。また、オンラインストアが提供するパーソナライズされたレコメンデーションによって適切な商品を適切なタイミングでおすすめすることで、お客様のエンゲージメントとコンバージョンを最大化することができます。 このブログでは、ライブストリーミングとパーソナライゼーションを構成して e コマースサイトに展開する方法の詳細をご紹介します。

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broadcast monitoring

AWSの機械学習を活用したライブ・放送ビデオモニタリングの自動化

放送およびオーバーザトップ(OTT)ライブストリームのサービスプロバイダーは、大量コンテンツの品質チェックを行う必要があります。品質チェックの範囲は、低レベルの信号エラーからコンテンツ自体のエラーなど高レベルの問題にまで至ります。従来のライブメディア解析ソフトウェアは、ETSI TR 101 290 プライオリティチェック1および2など、信号レベルでの品質チェックに重点を置いています。番組内容、字幕、音声言語の検証など、より高レベルな品質チェックは、放送ストリームで問題がないか人間のオペレーターによって常にモニタリングが行われています。放送ビデオストリームの数が増加するにつれて、追加のチャンネルや番組をサポートするために、手動のモニタリング作業をスケールすることは困難であり、コストもかかります。

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