Amazon Web Services ブログ

Category: Technical How-to

AWSのサーバーレスと機械学習のサービスを活用した列車遅延予測機能の追加とその精度向上(小田急電鉄様の取り組み)

本投稿は小田急アプリや他社サービスなどに連携する列車遅延予測機能の追加とその精度向上の取り組みについて、実際に […]

AWS Control Tower 環境での AWS Config リソーストラッキングのカスタマイズ

AWS の最大規模のお客様の中には、AWS Control Tower を使用して、複数アカウントの AWS 環境を管理・保護している方もいらっしゃいます。AWS Control Tower は、アカウント登録時に AWS Config を有効化し、セキュリティのベストプラクティスを実装しています。これにより、サポートされているすべての AWS リソースがモニタリングされます。
すべてのリソースをモニタリングすると、必要のないリソースのアクティビティも記録されてしまうという声を一部のお客様からいただくことがあります。本番環境において、コンプライアンス目的で必要な情報を記録することは多くのお客様にとって重要です。しかし、開発環境やステージング環境では本番環境ほど詳細にログを記録する必要はないかもしれません。その場合、記録対象から不要なリソースをフィルタリングすることは、対策となるうえに AWS Config のコストを抑えることにもつながります。

AWS コストを最適化するための AWS Config カスタムルールの活用

AWS Config は、AWS アカウント内のリソースの構成と関係性を評価、監査、検証します。このサービスをコスト最適化に使用したい理由は何でしょうか。たとえば、特定の Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) インスタンスがアカウントにデプロイされた場合にアラートを受信できるシナリオを考えてみましょう。必要以上に大きいインスタンスタイプが使用されている場合、予期しないコストが発生する可能性があります。

自動シャットダウンソリューションを使ってAmazon SageMaker Canvas のコストを最適化する方法

この投稿では SageMaker Canvas アプリケーションのコストをより最適化する新しい方法を紹介します。 SageMaker Canvas は現在、アプリの使用状況とアイドル時間に関するインサイトを提供する Amazon CloudWatch Metrics を収集しています。 お客様はこの情報を使用して、意図しないコストの発生を避けるために自動的にアイドル状態の SageMaker Canvas アプリケーションをシャットダウンできます。

AWS Lake Formation の LF タグ管理の分散化

昨今のデータドリブンな世界では、組織は拡大し続けるデータエコシステムから貴重な洞察を管理し、抽出する上で、前例のない課題に直面しています。データ資産とユーザーの数が増えるにつれ、データ管理とガバナンスに対する従来のアプローチではもはや間に合いません。顧客は現在、権限管理を分散化するためのより高度なアーキテクチャを構築しています。これにより、中央のガバナンスチームに律速されることなく、個々のユーザーグループが独自のデータ製品を構築して管理できるようになります。 AWS Lake Formation のコア機能の1つは、 AWS Glue Data Catalog のデータベース、テーブル、カラムなどのリソースのサブセットに対する権限をデータスチュワードに委任することです。これにより、誰がリソースにアクセスできるかを決定できるようになり、データレイクの権限管理を分散化できます。 Lake Formation にはデータスチュワードが独自の Lake Formation タグを作成してアクセス権を管理できる機能が追加されました。 Lake Formation タグベースアクセス制御 (LF-TBAC) は、属性に基づいて権限を定義する認証戦略です。 Lake Formation ではこれらの属性を LF タグと呼びます。 LF-TBAC は、データカタログリソースが多数ある場合に Lake Formation の権限を付与する方法として推奨されます。 LF-TBAC は、名前付きリソース方式よりスケーラブルで、権限管理のオーバヘッドも少なくて済みます。この記事では、 LF タグの作成、管理、権限付与をデータスチュワードに委任するプロセスについて説明します。

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