Amazon Web Services ブログ

Category: Technical How-to

Amazon Bedrock アプリケーションで責任ある AI のコアディメンションに対応するための考慮事項

AWS では、Amazon Bedrock ガードレールのような目的に特化したサービスや機能を使い始めるためのツール、ガイダンス、リソースを提供することで、お客様が責任ある AI を理論から実践へと変換できるよう支援しています。本ブログでは、責任ある AI のコアディメンションを紹介し、Amazon Bedrock アプリケーションでこれらのディメンションに対処するための考慮事項と戦略を探ります。

AWS Backup for SAP を使用した SAP HANA データベースのクロスリージョン、クロスアカウント バックアップとリストアの実行

このブログでは、オンデマンドバックアップをトリガーとして AWS Backup を使用して SAP HANA データベースのクロスリージョンおよびクロスアカウント バックアップ コピーを実行する方法を示します。

ゾーンシフトを用いたクロスゾーン負荷分散

2024 年 11 月 22 日より、クロスゾーン負荷分散を有効にした Application Load Balancer (ALB) の Amazon Application Recovery Controller (ARC) ゾーンシフトサポートを発表しました。これは、以前に発表されたクロスゾーン負荷分散を使用する Network Load Balancer (NLB) のサポートを補完するものです。ゾーンシフトは、クロスゾーン負荷分散が設定されているかどうかに関係なく、NLB と ALB の両方で使用できるようになりました。この記事では、クロスゾーン負荷分散を有効にした状態でゾーンシフトを使用する場合の運用上のベストプラクティスを紹介します。

Amazon SageMaker Canvas で製造データの異常を検出

Amazon SageMaker Canvas は、領域の専門家にノーコードインターフェースを提供することで、製造業のジレンマを解決します。データサイエンスの経験が十分になくても、予測、分類、回帰モデルなどの強力な分析や、ML モデルを作成できます。また、作成後、モデルを ML および MLOps 専門家に展開して共有することもできます。この記事では、SageMaker Canvas を使用して、必要な特徴量をデータから選択し、整理する方法を説明します。また、SageMaker Canvas のノーコード機能を使用したモデルチューニングの機能を使って、異常検出のための予測モデルをトレーニングする方法を紹介します。

追加学習なしの zero-shot で高精度な時系列予測 : Chronos-Bolt を AutoGluon で利用する

Chronos-Bolt は AutoGluon-TimeSeries の最新追加機能であり、元の Chronos モデルと比較して最大 250 倍高速に追加学習なしで高精度な予測を実現します。Chronos のような基盤モデルは、さまざまなドメインの時系列データを利用して単一のモデルを学習させるというアイデアをさらに大きく前進させました。これらのモデルは、膨大な時系列データで事前学習されています。学習データには実際のデータと合成データが含まれ、様々な分野、頻度、時系列の長さをカバーしています。その結果、追加学習なしの予測が可能となり、未知の時系列データセットに対しても正確な予測を提供します。時系列予測に取り組むハードルが低くなり、追加の学習なしで正確な予測が可能になるため、予測プロセス全体が大幅に簡素化されます。

Amazon Q Developer transformation capabilities for VMware を使ってみる

本ブログでは、Amazon Q Developer transformation capabilities for VMware の利用開始方法をご紹介します。Amazon Q Developer は、ソフトウェア開発ライフサイクルのエクスペリエンスを再構築し、AWS 上でのアプリケーションの構築、セキュリティ、管理、最適化をより簡単かつ迅速に行う、ソフトウェア開発のための AI アシスタントです。18 年にわたる AWS の専門知識に基づき、Amazon Q Developer transformation capabilities for VMware エージェントは、自然言語を使用して VMware ワークロードを移行し、最新化するための、よりシンプルで迅速なアプローチを組織に提供します。

本稿では、開始にあたって必要な全てをカバーし、新しい Q Developer ウェブエクスペリエンスを使用した移行について説明します。最後に、Amazon Q Developer によって一連の移行が我々のリホストソリューション、すなわち AWS Application Migration Service (MGN) にどのように統合されるかを紹介します。