Amazon Web Services ブログ

本記事では、Amazon CloudWatch を使用した Amazon MSK クラスターの本番環境向けモニタリングの設定方法を解説します。ブローカーの健全性、リソース使用率、コンシューマーラグなどの主要メトリクスのカテゴリ分類と、推奨される CloudWatch アラームのしきい値を紹介し、ストリーミングワークロードの問題を早期に検知するためのプラクティスを説明します。

2026 年 1 月、三菱電機株式会社 電力システム製作所 電力 ICT センターで、 3 日間にわたる「AI-DLC Unicorn Gym」が開催されました。 AI 駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）を組織的に体験する Unicorn Gym に、 33 名のエンジニアが参加。本記事では、運営を担当した電力 ICT センターの中村様が聞き手となり、実際に参加した増成様、相原様、小森様に体験を語っていただきました。

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。 今年の目標は Kiro にどんどん業務を […]

Automated Reasoning ポリシーにソースドキュメントへの参照が含まれるように、WS WAF が AI アクティビティダッシュボードを発表、AI ボットとエージェントトラフィックの可視性を提供、Amazon WorkSpaces Applications が 4K 解像度のサポートを拡張、AWS Marketplace が SaaS およびプロフェッショナルサービス製品の複数購入をサポート、Amazon Bedrock バッチ推論が Converse API 形式をサポート　など

アマゾン ウェブ サービス ジャパン（以下、AWS ジャパン）が実施する「生成 AI 実用化推進プログラム」は […]

本ブログでは、Amazon ElastiCache の耐障害性テストを AWS Fault Injection Service（AWS FIS）を使って実施する方法をご紹介します。キャッシュが常に利用可能という前提でアプリケーションを構築していると、実際の障害発生時に予期せぬクラッシュが起きることがあります。この記事では、ElastiCache for Valkey クラスターのセットアップから、AWS FIS 実験テンプレートの作成、フェイルオーバー実験の実行、Amazon CloudWatch を使った結果の監視・分析まで、ステップバイステップで解説します。Multi-AZ 構成での自動フェイルオーバーの動作確認や、アプリケーションの接続処理・キャッシュミス時の挙動を検証する方法を学ぶことで、本番環境での障害に備えた堅牢なシステム設計に役立てることができます。

Amazon S3 Tables の Intelligent-Tiering ストレージクラスを、コンパクションやスナップショット管理などのメンテナンス機能と組み合わせて、データレイクの長期的な総所有コスト (TCO) を削減する方法を解説します。

住信 SBI ネット銀行株式会社（以下、住信 SBI ネット銀行）は、Amazon Bedrock AgentCore を中核とした AI エージェントの機能を活用し、AI 銀行サービス「NEOBANK ai」のベータ版を公表いたしました。
「NEOBANK ai」は、アマゾン ウェブ サービス (以下、AWS) の生成 AIサービスを活用した革新的な銀行サービスで、「d NEOBANK 住信 SBI ネット銀行アプリ」内において、自然言語による対話を通じた銀行手続きを可能にします。本ブログでは、住信 SBI ネット銀行の「NEOBANK ai」による新たな顧客体験向上への挑戦とAWS の先進技術について、活用方法の解説を交えてご紹介します。

本記事は 2025 年 5 月 19 日に公開された How Amazon maintains accurate totals at scale with Amazon DynamoDB を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の嶋田 朱里が担当しました。

Amazon の Finance Technologies Tax チーム (FinTech Tax) は、世界中の法域で税額計算、税額控除、納付、報告といった重要なサービスを管理しています。このアプリケーションは、複数の国際マーケットプレイスで年間数十億件の取引を処理しています。

この投稿では FinTech Tax チームが Amazon DynamoDB のトランザクションと条件付き書き込みを使用して、段階的な源泉徴収を実装した方法を紹介します。
これらの DynamoDB の機能を使用することで、拡張性と回復力があるイベント駆動の税額計算サービスを構築し、大規模でもミリ秒レベルのレイテンシーを実現しました。
また、一貫したパフォーマンスを実現しながら、データの正確性を厳密に維持するための設計上の決定と実装の詳細についても探ります。

AWS では過去 10 年にわたり自動推論を適用する中で、形式的検証されたコードが未検証のコードよりもパフォーマンスに優れることが多いことを確認しています。S3 インデックスサブシステムの開発高速化、IAM 認可エンジンの 50% のパフォーマンス向上、暗号ライブラリのデプロイとコードの高速化という 3 つの事例を通じて、自動推論がシステムの正しさの保証にとどまらず、効率化と保守性の向上にもつながる好循環を紹介します。