Amazon Web Services ブログ
Amazon SageMaker Studio と Apache Spark を用いた Delta Lake からのデータのロードと変換
AWS Lake Formation をはじめ、複数のベンダーがデータレイクアーキテクチャを作成しています。また、オープンソースのソリューションにより、企業は簡単にデータにアクセスし、ロードし、共有することができます。AWS クラウドにデータを保存するためのオプションの1つが Delta Lake です。Delta Lake ライブラリは、オープンソースの Apache Parquet ファイルフォーマットでの読み込みと書き込みを可能にし、ACID トランザクション、スケーラブルなメタデータ処理、統一されたストリーミングおよびバッチデータ処理といった機能を提供します。Delta Lake は、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) のようなオブジェクトレイヤーのストレージの上にデータを格納するために使用できるストレージレイヤー API を提供しています。
魅力的な顧客体験を提供するプラットフォームを学習できるリテールデモストアの紹介
こんにちは。ソリューションアーキテクトの平井です。本記事では、AWS サービスを使用して、e コマース、小売、 […]
AWS Cloud Development Kit と cdk-nag でアプリケーションのセキュリティとコンプライアンスを管理する
この記事は Arun Donti によって寄稿された Manage application security […]
消費財業界におけるデータおよびアナリティクス機能の勢いを加速させる
この記事は、”Accelerating Momentum in CPG Data and Anal […]
クラウドにおける色:AWS での Baselight を使用した映画とテレビのカラーグレーディングとフィニッシング
※このブログは ”Color in the Cloud: Motion picture and televis […]
Amazon EKS を数千ノードにスケールするまでの Mobileye の軌跡
この記事では、Mobileye の AI エンジニアリング部が Amazon EKS 上でシームレスにワークフローを実行し、毎日約 250 のワークフローをサポートしている様子を報告します。どのような構成によって、Amazon EKS クラスターを 3,000 ノード以上にスケールし、多様な種類のワークロードをサポートできるようになったのか、また大規模なクラスターにおける考慮事項についても取り上げます。
Amazon EKS のスケジューリングをカスタマイズする
この記事では、Kubernetes によるワークロードのスケジューリングを簡単にカスタマイズする概念実証を紹介します。このソリューションでは、mutating admission webhook を使用して、Pod 作成に関するリクエストをインターセプトし、Pod をノードに割り当てます。これにより、ノードラベルを使用して Pod を任意の比率でスケジューリングする、カスタム Pod スケジューリング戦略を定義できます。
Route 53とCloudFrontを使った中国ユーザーためのパフォーマンス最適化
中国は、グローバル企業にとって重要な市場です。グローバルにビジネスを展開する企業もスタートアップ企業も、中国で […]
App Runner VPCネットワーク接続時における可観測性
AWS App Runner を利用すると任意の規模で web アプリケーションや API を素早くデプロイで […]
Amazon WorkSpaces のオンプレミスへの接続に関する一般的な問題の解決
このブログは 2020 年 8 月 18 日に Changbin Gong と Raghavarao Soda […]