Amazon Web Services ブログ
Category: Storage
メディア & エンターテインメントのワークフローにおけるオリジンの保護
この記事は 2025 年 5 月 20 日に公開された Securing your origin for Me […]
第 2 世代 Amazon FSx for NetApp ONTAP ファイルシステムによるファイルワークロードの性能向上
時間の経過とともにパフォーマンスに対する要求が高まるファイルベースのワークロードをサポートすることは、組織にと […]
AWS Weekly Roundup: Amazon Aurora DSQL、MCP サーバー、Amazon FSx、AI on EKS など (2025 年 6 月 2 日)
AWS Summit のシーズンがやってきました! AWS Summit は世界中の主要都市で開催される無料の […]
Amazon FSx for Lustre が唯一完全な伸縮性を備えた最小コストの Lustre ストレージを用いた新しいストレージクラスをリリース
地震波イメージングは、地球の内部構造の詳細な画像を作成するために使用される地球物理学的手法です。この手法は、地 […]
寄稿:製鉄業のデジタル革新 – JFE 条鋼株式会社が挑む AWS による基盤刷新への道
JFE 条鋼株式会社は AWS 移行を通じて製鉄業のデジタル革新に挑戦しています。システム基盤の近代化とデータ活用基盤の整備により、リアルタイムでのデータ分析や業務プロセスの効率化を実現しました。この取り組みは、同社の持続可能な成長への重要な一歩となっております。
小さなオブジェクトをコンパクションすることによるストレージコストとクエリパフォーマンスの最適化
本投稿では、Amazon S3 上の小さなオブジェクトを効率的にコンパクションする方法を探り、ログデータのストレージコストを最適化する効果的な方法であることを示します。AWS Step Functions を活用することで、数千の小さなオブジェクトを迅速かつ効率的にコンパクションできます。AWS Lambda を使用してコンパクションを実行することで、データコンパクションソリューションのコストを削減し、運用オーバーヘッドを軽減できます。
BlueXP Workload Factory Migration Advisor を使用して、VMware から Amazon EC2 および Amazon FSx for NetApp ONTAP への移行を迅速化
あらゆる規模の企業が、VMware ワークロードを Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) へ効率的に移行するための方法を積極的に模索しています。この移行は、潜在的なライセンス制約を回避するだけでなく、インフラストラクチャをモダナイズし、コスト効率、柔軟性、信頼性、セキュリティといった AWS サービスのメリットを活用する機会でもあります。しかしながら、こうした移行には、複雑な計画サイクル、パフォーマンス最適化の取り組み、そして移行プロセスにおける見落としによるコストのかかるリスクなど、大きな課題が伴うことがよくあります。NetApp の BlueXP Workload Factory Migration Advisor は Amazon FSx for NetApp ONTAP ストレージを使用して VMware ワークロードを Amazon EC2 インスタンスに移行するための自動計画と最適化を提供することで、組織がこれらの課題を克服するのに役立ちます。本稿では、BlueXP Workload Factory Migration Advisor を使用して、VMware デプロイメントから AWS へのシームレスな移行を計画および実行する方法を説明します。
発電設備の系統接続の連携検討をサーバーレスワークフローと拡張性のある HPC で加速する
この投稿は、「Accelerating generator interconnection study wit […]
2025 年 4 月の AWS Black Belt オンラインセミナー資料及び動画公開のご案内
2025 年 4 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。
動画はオンデマンドでご視聴いただけます。
ファーストパーティデータによる D2C (Direct-to-Consumer) マーケティングの実現:生成 AI によるパーソナライズされた体験の提供
消費財 (Consumer Packaged Goods) 企業が長期的な成功を収めるためには、考慮すべき点がたくさんあります。とりわけ、ブランドコントロールを維持し、利益率を改善し、顧客との良い関係を築く新しい方法を見つける必要があります。幸いなことに、生成 AI の出現により、消費財企業がこれらすべての課題に対処できるようになりました。。ただし、これは万能のアプローチではありません。AI を組織に導入するだけでは、最大のメリットは得られません。ビジネス目標に沿った戦略的アプリケーションを採用する必要があります。