Amazon Web Services ブログ
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外部ユーザが安全かつ直接的に Amazon S3 へファイルをアップロードできるようにする方法
このブログは 2022 年 3 月 24 日に Anderson Hiraoka (Solutions Arc […]
AWS Organizations と AWS Control Tower を使ったマルチアカウント管理
これは、マルチアカウント管理に関するシリーズの 3 番目の投稿です。最初の記事「クラウドを展開する上で確立すべ […]
AWS Secure Environment Accelerator (ASEA) と VMware Cloud on AWS の接続
AWS で Senior Solutions Architect を務める Louis Caron と Spe […]
2022 年最初の AWS ヒーローをご紹介!
AWS ヒーロープログラムは、技術コミュニティで、真に期待を超える貢献をして知識を共有した個人を称える世界的な […]
MLaaS (Machine Learning as a Service) のためのマルチテナント機械学習構築環境を Amazon SageMaker Pipelines で実装する
近年、自社で保有するデータだけでなく、外部や第三者のデータを使って機械学習(ML)モデルを構築する企業が増えています。そして学習させたモデルを外部の顧客に提供することで収益源とするビジネスモデルを構築することができます。
この記事では、Amazon SageMaker Pipelinesが、Machine Learning as a Service (MLaaS) / Software as a Service (SaaS) アプリケーションにおけるデータの前処理、そして機械学習モデルの構築、訓練、チューニング、登録にどのように役立つかを紹介します。特にテナント分離とコスト配分に焦点を当て、テナント固有のMLモデルを構築するためのベストプラクティスを紹介します。
インターネットからのイングレストラフィックフローのためのファイアウォールのデプロイ設計
この記事は Design your firewall deployment for Internet ingr […]
Amazon Connect Tasksでコンタクトセンターのエージェント作業の優先順位づけ、割り当て、追跡そして自動化を簡単に行う
エージェントの時間の半分近くは、顧客との通話やチャットから離れ、CRM や業務別ソリューションなどの外部アプリ […]
より高いネットワーク帯域でメモリを大量に消費するワークロード向けに Amazon EC2 X2idn および X2iedn インスタンスの提供開始
2016 年、当社は大規模なインメモリアプリケーション用に設計された Amazon EC2 X1 インスタンス […]
【寄稿】株式会社アイ・グリッド・ラボによる AI・IoT 技術で再生可能エネルギー活用を最適化する次世代エネルギープラットフォーム①
この投稿はタスデザイングループ 代表取締役 甲田 将史氏から株式会社アイ・グリッド・ソリューションズの AWS […]
AWS でバックアップを保護するためのセキュリティベストプラクティス Top 10
この記事は “ Top 10 security best practices for securing bac […]