Amazon Web Services ブログ

Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) が Amazon Application Recovery Controller (ARC) のサポートを開始しました。ARC は AWS リージョンまたはアベイラビリティゾーン (AZ) の障害に対する準備と復旧を可能にする AWS サービスです。ARC には、ゾーンシフトとゾーンオートシフトを含むマルチ AZ リカバリと、ルーティングコントロールと準備状況チェックを含むマルチリージョンリカバリの 2 つの機能があります。今回のリリースにより、以前は Application Load Balancer (ALB) と Network Load Balancer (NLB) でのみ利用可能だったゾーンシフトとゾーンオートシフトが Amazon EKS をサポートしました。

Kubernetes クラスターにおけるコンピューティング、ストレージ、ネットワーキングを効率的に管理する新機能、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) Auto Mode の一般提供を発表しました。この機能により、クラスターを迅速に構築し、パフォーマンスを向上させ、管理の手間を減らすことができます。クラスター管理を AWS に任せることで、アプリケーションの構築に集中してイノベーションの推進に注力いただけます。この記事では、EKS Auto Mode の高レベルアーキテクチャを紹介し、EKS Auto Mode を使用して高可用性かつ自動スケーリング機能を備えたサンプルアプリケーションをデプロイする手順を紹介します。

日進月歩の世界において、世界 20 カ国以上で事業を展開する多国籍消費財（ CPG ）企業は、どのようにしてイ […]

AWS re:Invent 2024 は、世界中から集まった参加者にとってイベント盛りだくさんの1週間となりました。カンファレンスの期間中、様々な業界のお客様が中心となり、自社の変革の道のりを共有しました。これらのストーリーは、組織がどのようにクラウドとAIを活用してカスタマーエクスペリエンス戦略を変革し、大きなビジネス成果を達成しているかを浮き彫りにしています。Amazon Connect はまた、AI のパワーを活用し、オムニチャネル機能を強化する新機能の数々を発表しました。

Amazon Connect は、チャットのやり取りにおける機密データ収集機能により、これらの課題に対するソリューションを提供します。ノーコード UI ビルダーを使用して、企業はチャット内で直接顧客の機密情報を収集するフォームを作成できます。このソリューションは、機密データがチャットトランスクリプトや問い合わせ記録に記録されないようにしながら、支払いの処理、顧客プロフィールの更新、その他の重要な取引のためにバックエンドシステムへの安全な送信を可能にします。

マイクロサービスアーキテクチャをクラウドで実行することは、すぐに複雑な運用になる可能性があります。個々のワークロードにおける複数のインスタンスのような増え続ける変動要素を、インフラストラクチャの依存関係と合わせて考慮する必要があります。Amazon EKS 環境では、1 つのワーカーノード、一部のワーカーノード、または AZ 全体に問題が発生することがあります。AZ の障害が発生した場合は、回復力と復旧戦略の一環として Amazon Application Recovery Controller (ARC) のゾーンシフトを使用できます。ARC ゾーンシフトを使用すると、クラスター内のネットワークトラフィックを、影響を受けた AZ から一時的にリダイレクトできます。この投稿では、ゾーンシフトを管理するためのシグナルとして Istio のメトリクスを利用し、AZ における異常または劣化が発生した際に、アプリケーションの迅速な復旧を監視および自動化する方法に焦点を当てています。

2024 年、さまざまな高精度なモデルが登場するにつれて ChatGPT 以外のモデルも試してみたいな? 試してみる必要があるのでは? と感じる方もいるのではないでしょうか。AWS の年次イベント re:Invent 2024 にて、Amazon Bedrock Marketplace の機能が公開されました。Anthropic Claude や Meta Llama 、そして Amazon 自身の開発した Amazon Nova といったサーバーレスで使用できるモデルのラインナップに加えて、100 以上の企業または Hugging Face 等でオープンに公開されているモデルを AWS にデプロイし Bedrock の API を通じて利用することができるようになりました。すでに日本企業が開発したモデルも出品がされています。ブログ執筆時点はビジネス知識に特化した Stockmark LLM 、パラメーターにより出力のカスタマイズが容易な Karakuri LM、日本語のベンチマーク Jaster 等で GPT4 を超える性能を記録した Preferred Networks (PFN) の PLaMo、22B と軽量ながら日本語ベンチマークで Llama-3-70B-Instruct と同等性能である CyberAgent の CyberAgentLM3 が利用できるため、本ブログでは Amazon Bedrock Marketplace でモデルを「お買い物」する方法と各モデルの特色を実際の出力結果を交えながら紹介します。

AWS re:Invent 2024 で事前発表した通り、Amazon Bedrock の Stable Di […]

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。

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。