Amazon Web Services ブログ

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Amazon Redshift RG: Graviton 搭載でより高速、より低コスト

Amazon Redshift は、Graviton プロセッサを搭載した新インスタンス RG の一般提供を開始しました。RG は RA3 と比較して最大 2.2 倍高速なパフォーマンスを 30% 低いコストで実現し、統合ベクトル化データレイクエンジンにより Iceberg クエリで最大 2.4 倍高速化します。本記事では RG の技術的特長とベンチマーク結果を紹介します。

AI を活用した Amazon Redshift のパフォーマンスレコメンデーション

Amazon Redshift のパフォーマンスチューニングを自動化する AI ソリューションの構築方法を解説します。AWS Lambda でテレメトリを収集し、シグナルベースのプロンプト設計で Amazon Bedrock から具体的な推奨事項を生成してメール通知します。

Amazon Redshift のマルチウェアハウス機能強化でアナリティクスをスケール

Amazon Redshift のリモートテーブル DDL の改善、マテリアライズドビューの機能強化、zero-ETL および auto-copy 向けのコンカレンシースケーリング拡張により、大規模なアナリティクスワークロードを効率的にオンボードできるようになりました。金融サービスやゲーム業界の実例を交えて、マルチウェアハウスアーキテクチャの活用方法を紹介します。

フロンティアモデルの安全なリリースに向けた AWS の取り組み

Amazon Bedrock で Anthropic の Claude Fable 5 モデルが、悪用防止のためのさらに強力なガードレールを備えて再びご利用いただけるようになりました。本記事では、サイバー能力を持つフロンティアモデルを防御側に届けながら攻撃者による悪用を防ぐバランスの取り方、Project Glasswing を通じた Anthropic との連携、問題の重大度と対応の SLA など、フロンティアモデルを安全にお客様へ提供するための AWS の取り組みを紹介します。

クラスターアップグレードを安全かつ信頼性高く管理できる Amazon EKS バージョンロールバックを発表

Amazon EKS バージョンロールバックを発表します。これは、クラスター管理者が Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) クラスターにおける Kubernetes バージョンのアップグレードを安全にロールバックできる新機能です。この機能により、追加のセーフティネットを備えた状態で EKS フリート全体に新しいバージョンのアップグレードを自信を持って展開できるようになりました。

Metagenomi が LanceDB と Amazon S3 で実現した 10 億ベクトル超のスケーラブルな検索基盤

Metagenomi は LanceDB、Amazon S3、AWS Lambda を組み合わせ、35 億件のタンパク質エンベディングを低コストで保存・検索するサーバーレスソリューションを構築しました。データをバケット分割して並列インデックス化し、map-reduce 方式で検索する設計により、常時稼働サーバーなしで数十億ベクトル規模の近似最近傍検索を実現しています。

Amazon OpenSearch Service の新エンジンでログ分析コストを大幅に削減

Amazon OpenSearch Service にログ分析に特化した新エンジンが加わりました。価格性能比は最大 4 倍、取り込み速度は 2 倍、ストレージコストは最大 70% 削減されます。OpenSearch の強みである全文検索も犠牲にならず、同じデータに対してそのまま使えます。

AWS マネジメントコンソールへのアクセスを想定するネットワークに制限

本ブログでは、企業が規制コンプライアンスのためにコンソールアクセスを企業ネットワークに制限するユースケースを取り上げ、AWS Sign-In のリソースベースポリシーと RCP を使った実装方法を紹介します。リソース許可ステートメントの作成、コンソール認可の有効化、CloudTrail による検証、Console Private Access やデータ境界フレームワークとの統合まで詳しく説明します。

Amazon ElastiCache 向け Valkey 9.1 のお知らせ

本ブログでは、Amazon ElastiCache で利用可能になった Valkey 9.1 の新機能についてご紹介します。再設計された I/O スレッディングによるスループット向上や、小さな文字列・ソート済みセットのメモリ効率改善といった性能強化に加え、データベース単位の ACL によるマルチテナント環境での分離強化、HGETDEL・MSETEX・CLUSTERSCAN などワークフローを簡素化する新コマンド、JSON 形式のログ出力による可観測性向上について学べます。大規模インメモリワークロードのコスト最適化と運用効率化を目指す方におすすめの内容です。