Category: Amazon Simple Storage Service (S3)

Amazon S3 は伸縮自在でパフォーマンスが高いため、ML トレーニングデータやモデルチェックポイントを保存するのに最適です。ただし、大量のデータを扱うアプリケーションで最高のパフォーマンスを得るには、リクエストの並列化、タイムアウト、再試行、バックオフなどのパフォーマンスのベストプラクティスを実装する必要があります。本ブログはよりポータブルなパフォーマンスを実現するための AWS Common Runtime(CRT) についてを説明します。

コンタクトセンターのリーダーは常にコストの可視化を求めています。この記事ではコンタクトセンターのコスト情報を可視化する Amazon Connect Cost Insight Dashboard について紹介しています。このダッシュボードは月次コストトレンドの追跡、サービスコンポーネント別のコスト分析、通話料の分析などの機能を提供し、コンタクトセンターマネージャーが情報に基づいた適切な意思決定を行い、運用を最適化するためのデータを提供します。

本ブログは 2025 年 4 月 24 日に公開された AWS Public Sector ブログ「AWS d […]

ランサムウェア攻撃は現代組織において取締役会レベルで優先課題となっています。データは次の明確な傾向を示しています: ランサムウェアのパンデミック発生以降、攻撃件数は 2 倍以上に増加し、特に金融サービス業界は標的となってきました。AWSでは、グローバルな金融サービスのお客様、規制当局、統制機関、業界パートナーとの分野横断的な連携により、Cloud Hosted Data Vault (CHDV、略称ボールト) の認定アーキテクチャを確立しました。

本稿は 2025 年 7 月 31 日に公開された “Reach plc delivers impactful […]

2025年7月4日、経済産業省と国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 (NEDO) が実施する […]

このブログは 2025 年 7 月 15 日に Channy Yun によって執筆された内容を日本語化したもの […]

本ブログでは、株式会社IMAGICA Lab. で提供しているデータ転送サービスの紹介と、その中でどのように AWS サービスを活用しているのかを紹介します。近年、大容量データをクラウドに移行するニーズが急速に高まっています。一方で、回線の帯域やセキュリティ、人員不足などの課題からスムーズな移行が難しいケースも少なくありません。IMAGICA Lab. では、こうしたお客様の課題解決を支援するソリューションとして、「IMAGICA Cloud Connect」の活用を提案しています。

ベクトル埋め込みと類似度検索機能の進歩に伴い、データの保存と検索方法が急速に進化しています。ベクトル検索は、生成 AI やエージェント AI などの最新のアプリケーションにとって不可欠なものとなっています。しかし、大規模なベクトルデータを管理することは大きな課題があります。組織は、数百万または数十億ものベクトル埋め込みを保存して検索する際、レイテンシー、コスト、精度のトレードオフに悩まされることが多くあります。従来のソリューションでは、大規模なインフラストラクチャの管理が必要になるか、データ量が増えるにつれて非常に高額なコストがかかります。

私たちは、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Vectors と Amazon OpenSearch Service の 2 つの統合機能のパブリックプレビューを公開しました。これにより、ベクトル埋め込みをより柔軟に格納および検索することができるようになります。

7 月 15 日より、Amazon EventBridge の拡張ログ記録機能を使用して、包括的なログでイベン […]