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AWS Summit Tokyo 開催直前見どころをご紹介

延べ 35,000 人が参加する日本最大の「AWS を学ぶイベント」、 AWS Summit Tokyo が […]

Amazon VPC Lattice でサービス間の接続、セキュリティ、モニタリングを簡素化 — 一般提供開始

AWS re:Invent 2022 で、プレビュー版の Amazon VPC Lattice を紹介しました […]

AWS Step Functionsを使用してオンプレミスの機械学習コードを Amazon SageMaker に取り込む

この記事では、オンプレミス環境で作成された機械学習コードを、最小限のリファクタリングで AWS 環境に移行し、またAWS内の機械学習サービス Amazon SageMaker の機能を最大限活用する方法について解説します。
非効率であることは分かりつつも修正の時間を取ることができないようなケースにおいて、Amazon SageMaker と AWS Step Functions を用いてデータサイエンティストと MLOps エンジニアという 2 人の開発者がどのようにリフトアンドシフトするのかを説明していきます。

AWS CDK Pipelines を用いたマルチブランチ管理とインフラのデプロイ

この記事では、AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) を用いて GitFlow モデルに従って開発するための AWS CDK Pipelines モジュールの利用方法について説明します。ソフトウェア開発チームはソリューション開発のライフサイクルの中で厳格なブランチ戦略に従うことがよくあります。GitFlow モデルによるインフラのプロビジョニングにより、開発者はアプリケーションの同じスタック内であっても互いに独立して同時並行的に作業することができます。