Amazon Web Services ブログ

本ブログでは、Amazon DynamoDB のグローバルセカンダリインデックス（GSI）における複合キーの新機能についてご紹介します。これまで最大2つだった属性が、パーティションキーとソートキーそれぞれ最大4つ、合計8つまで指定できるようになりました。この機能により、従来アプリケーション側で属性を連結して複合キーを作成していた回避策が不要になり、データモデルの設計がシンプルになります。注文ダッシュボードの実装例を通じて、ステータス・日付・金額など複数の条件を組み合わせた効率的なクエリ方法や、大規模トラフィックに対応するシャーディング手法を学べます。

本ブログでは、Amazon DynamoDB のデータモデル検証ツールについてご紹介します。このツールは DynamoDB MCP サーバーの新機能で、設計したデータモデルを DynamoDB local 環境で自動的にテストし、すべてのアクセスパターンが正しく動作するまで反復的に改善します。Amazon Q Developer や Amazon Bedrock と連携することで、データモデリングの設計・テスト・改善サイクルを大幅に効率化できます。従来の手動検証プロセスを自動化し、実用的で検証済みのスキーマを短時間で作成する方法を学べます。

本日、Amazon OpenSearch Service において、サーバーレス GPU アクセラレーションとベクトルインデックスの自動最適化を発表しました。これにより、大規模なベクトルデータベースをより高速かつ低コストで構築でき、検索品質、速度、コストの最適なトレードオフを実現するようにベクトルインデックスを自動的に最適化できます。

本日発表された新機能は以下のとおりです。

GPU アクセラレーション – GPU アクセラレーションを使用しない場合と比較して、最大 10 倍高速にベクトルデータベースを構築でき、インデックス作成コストを 4 分の 1 に削減できます。また、10 億規模のベクトルデータベースを 1 時間以内に作成できます。コスト削減と速度の大幅な向上により、市場投入までの時間、イノベーションの速度、大規模なベクトル検索の導入において優位性を得ることができます。
自動最適化 – ベクトルの専門知識がなくても、ベクトルフィールドの検索レイテンシー、品質、メモリ要件の最適なバランスを見つけることができます。この最適化により、デフォルトのインデックス設定と比較して、コスト削減と再現率の向上を実現できます。手動でのインデックスチューニングには数週間かかることがあります。

Amazon OpenSearch Service クラスターは、CloudWatch や Amazon OpenSearch Service コンソールを通じてアクセスできる豊富な運用メトリクスを提供し、効果的なパフォーマンスモニタリングとアラート作成をサポートします。しかし、クラスター内の回復力やパフォーマンスの課題を特定することは困難な場合があります。リソースを大量に消費するクエリを特定したり、パフォーマンス低下の傾向を把握したりするプロセスには時間がかかることがあります。

これらの課題に対処するため、私たちは Cluster Insights をリリースしました。これは、厳選されたインサイトと実行可能な緩和手順を提供する統合ダッシュボードです。このダッシュボードは、ノード、インデックス、シャードレベルの詳細なメトリクスを表示し、最高の回復力と可用性を維持するためのセキュリティと回復力のベストプラクティスの簡潔なサマリーを提供します。

このブログでは、主要な機能とメトリクスを含む Cluster Insights のセットアップと使用方法について説明します。最後まで読むと、Cluster Insights を使用して OpenSearch Service クラスター内のパフォーマンスと回復力の問題を認識し、対処する方法を理解できるようになります。

今年初め、AWS は AWS Well-Architected ホワイトペーパーである Amazon OpenSearch Service レンズをリリースしました。AWS Well-Architected フレームワークは、アーキテクチャを評価し、スケーラブルな設計を実装するための一貫したアプローチを提供します。このフレームワークを使用して、Amazon OpenSearch Service レンズは AWS Well-Architected レビューを実施し、OpenSearch Service デプロイメントの技術的リスクを評価・特定する方法を概説しています。
この記事では、Amazon OpenSearch Service レンズを使用して、OpenSearch Service ワークロードをアーキテクチャのベストプラクティスに照らして評価する方法を紹介します。

Amazon Kinesis Data Streams で、レコードサイズの上限が従来の 10 倍となる 10MiB までサポートされるようになりました。この機能強化により、既存の Kinesis Data Streams API をそのまま使用しながら、断続的に発生する大きなデータペイロードをデータストリームに送信できるようになりました。また、PutRecords リクエストの最大サイズも 5MiB から 10MiB に 2 倍に拡大され、IoT 分析、変更データキャプチャ（CDC）、生成 AI ワークロードにおけるデータパイプラインの簡素化と運用オーバーヘッドの削減が実現します。

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本ブログは 株式会社アーベルソフト 様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で […]