Amazon Web Services ブログ
AWS Glue for Apache Spark のコストのモニタリングと最適化
AWS Glue for Spark についてお客様から最もよくいただくご質問のひとつに、ワークロードのコストを効果的にモニタリングし、最適化する方法があります。AWS Glue ワークロードのコストを最適化するには、ジョブ実行をモニタリングして、実際にかかったコストと使用状況を分析し、節約できるポイントを見つけ、コードや構成の改善に向けたアクションを取ります。この投稿では、AWS Glue ワークロードの上にモニタリングと最適化技術を用いることで、コストを管理および削減するためのアプローチを紹介します。
Amazon EKS が Kubernetes 1.29 のサポートを開始
Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) チームは、Amazon EKS、Amazon EKS Distro および Amazon EKS Anywhere (リリース 0.19.0) における Kubernetes バージョン 1.29 のサポートを発表できることを嬉しく思います。この記事では、Kubernetes バージョン v1.29 の注目すべき変更点を説明し、利用可能となった最もエキサイティングな機能のいくつかを紹介します。
Amazon Redshift Serverless と Amazon SageMaker によるスケーラブルな大規模データ活用基盤のコストベンチマーク
AI/ML(機械学習)の技術を実ビジネスに活用できるか検証するPoC(Proof of Concept:概念実 […]
Amazon Bedrock および Amazon OpenSearch Service を使用して IMDb データセット上に生成系 AI 会話型検索アシスタントを構築する方法
このブログでは、大規模言語モデル(LLM)、Amazon Bedrock、Amazon OpenSearch […]
週刊AWS – 2024/1/15週
OpenJDK ディストリビューション Amazon Corretto の四半期アップデートが公開、RDS for MySQL でマルチソースレプリケーションがサポート、Amazon FSx for Windows File Server のスループット向上、AWS CodeBuild でリザーブドキャパシティが利用可能に、Amazon EFSのIO性能向上、RDS for Db2 でクロスリージョン自動バックアップがサポート 等
組織内での AWS CDK 利用拡大のためのベストプラクティス
企業はクラウド移行の加速を常に追求しています。Infrastrcture as Code (IaC) は、クラウドリソースを効率的に自動化および管理するうえで不可欠です。AWS Cloud Development Kit(AWS CDK) を使用すると、お気に入りのプログラミング言語でクラウドインフラストラクチャをコードとして定義し、AWS CloudFormation を使用してデプロイできます。この記事では、組織内での CDK の採用を加速するための戦略とベストプラクティスについて説明します。この記事を読むことで、パイロットプロジェクトから得た教訓をプラットフォームエンジニアリングを通じて組織全体に広げる方法を学ぶことができます。再利用可能なコンポーネントの構築を通じて複雑さを軽減し、開発者ツールを介した高速かつ安全なデプロイ、内部開発者ポータル(IDP) によるプロジェクトのスタートアップの加速などの方法を学びます。CDK コミュニティへの参加とそこからのメリットについても述べます。
Projen と AWS CDK のはじめ方
Infrastrcture as Code (IaC) は、クラウドリソースのデプロイと管理に不可欠な要素となっています。AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) は、開発者が馴染みのあるプログラミング言語を使用してクラウドリソースを定義できるようにする、人気のオープンソースフレームワークです。関連するオープンソースツールである Projen は、複雑なソフトウェア設定の管理を簡素化する強力なプロジェクト生成ツールです。この記事では、Projen と AWS CDK を使用するための基本的な使い方について学び、Projen を使用することのメリットや課題について紹介します。
製造現場でデータドリブンとクラフトマンシップは交わるのか?
ものづくり白書2023では、日本の製造業について「我が国の生産現場は、高度なオペレーション・熟練技能者の存在によって、現場の最適化・高い生産性に強みを持つ」と分析しており、熟練技能者がクラフトマンシップを発揮して高い現場力を維持していることが強みという認識が示されています。一方で、「海外の先進企業は、データ連携や生産技術のデジタル化・ 標準化に強みを持ち、企業の枠を越えた最適化を実現」という表現で日本と海外先進企業の違いを分析しています。日本の製造業が今後さらに競争力を高めていくためには、高い現場力による部分最適と、データ連携によるデータドリブンなオペレーションと全体最適とを両立させることが鍵となりそうです。本ブログでは、部分最適と全体最適という一見すると相反したものを目指すデータドリブンとクラフトマンシップが交わるのか?について考察していきます。
クラウド移行を成功させるための設計:5つの落とし穴と停滞の防ぎ方
クラウド移行の停滞は、クラウド採用のビジネス価値を損なう可能性があります。したがって、早期警告サインに注意を払 […]
Amazon S3 におけるマルチテナント SaaS データのパーティション化と分離
多くの software-as-a-service (SaaS)アプリケーションはマルチテナントデータを Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) に保存しています。Amazon S3 にマルチテナントデータを配置するには、バケットとキーにテナントデータをどのように分散させるかを考える必要があります。また、SaaS ソリューションのセキュリティ、管理性、パフォーマンスを損なうことなく行う必要があります。この記事では、 Amazon S3 でテナントデータをパーティション化する際に適用できるさまざまな戦略を説明します。









