Amazon Web Services ブログ

SaaS プラットフォームと Amazon SageMaker の統合で ML アプリケーションを実現する

Amazon SageMaker は、データの取り込み、変換、バイアスの測定や、学習、デプロイ、本番環境でのモデルの管理を行うための幅広い機能を備えたエンドツーエンドの 機械学習 (ML) プラットフォームです。そして Amazon SageMaker Data Wrangler, Amazon SageMaker Studio, Amazon SageMaker Canvas, Amazon SageMaker Model Registry, Amazon SageMaker Feature Store, Amazon SageMaker Pipelines, Amazon SageMaker Model Monitor, Amazon SageMaker Clarify などの、クラス最高のコンピュートとサービスと共に利用されています。SageMaker は開発者とデータサイエンティストに共通のツールセットを提供するため、多くの組織は SageMaker を ML プラットフォームとして採用しています。多くの AWS 独立系ソフトウェアベンダー (ISV) パートナーは、彼らの SaaS プラットフォームのユーザーが SageMaker とトレーニング、デプロイ、モデルレジストリを含む様々な SageMaker の機能を利用できるようにするために、既に統合環境を構築しています。

Managing CloudWatch Synthetics canaries at scale

CloudWatch Synthetics の Canary を大規模に管理する

Amazon CloudWatch Synthetics では、アプリケーションエンドポイント、REST API、ウェブサイトコンテンツのパフォーマンスと可用性を自動的に監視できるため、顧客よりも先に問題を発見できます。アプリケーションとそれに付随するCanary の数が時間とともに増加するにつれて、それらを大規模に管理することはより困難で時間のかかるものになります。このソリューションは、Synthetic テストの対象範囲を維持するための一貫した自動化されたアプローチをどのように使用できるかを示すために設計されました。

AWS Amplify JavaScript Library がより少ないバンドルサイズとより少ないロード時間に

AWS Amplify JavaScript Library において、Auth, Storage, Notifications, Analytics などの重要なカテゴリのバンドルサイズが大幅に縮小されたことをお知らせできて嬉しく思います。これは、ユーザーがアプリを使用する際のロード時間の短縮につながります。バンドルサイズの縮小は、コミュニティからの要望に応えたものです。

AWS Organizations のメンバーアカウントを他の組織へ移行する: Part 1

第 1 部 (本ブログ) では、Organizations のある組織から別の組織に AWS アカウントを移行する際に、ガイダンスと考慮が必要な Organizations のさまざまな機能について説明します。本ブログにおいては、Organizations のポリシー、AWS Resource Access Manager (AWS RAM) による共有、および AWS グローバル条件コンテキストキーに焦点を当てます。

Amazon DynamoDB におけるスケジューリングされたプロビジョニングモードのコスト最適化

DynamoDB プロビジョニングモードのテーブルのコスト管理では、読み取りと書き込みのキャパシティを設定できます。Application Auto Scaling またはトラフィックのピーク時とオフピーク時を考慮したスケジュールに基づいて設定ができます。