Amazon Web Services ブログ

Tag: AWS SaaS Factory

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。

AWS 上に構築した SaaS ソリューションにおけるコンプライアンスの重要性と影響

Software-as-a-Service (SaaS) において、セキュリティとプライバシーの標準に準拠することは、そのソリューションが業界標準を満たし、顧客の期待に沿ってユーザーデータを取り扱っていることを顧客に伝える効果的な方法です。この記事では、SaaS プロバイダーがコンプライアンスに準拠したソリューションを設計・構築する際に考慮する必要があるいくつかの要素を分類し、それらに関連する Amazon Web Services (AWS) 内のリソースやサービスをご紹介します。

AWS Lambda の予約済同時実行数の設定によるテナント多層化戦略の実装

AWS Lambda の機能である予約済同時実行数の設定は、Lambda 関数の同時に実行されるインスタンスの最大数を保証します。
この記事では、この機能を活用してマルチテナントの SaaS (Software-as-a-Service) アプリケーションの多層化戦略を定義する方法を探り、実装例について説明します。

MLaaS (Machine Learning as a Service) のためのマルチテナント機械学習構築環境を Amazon SageMaker Pipelines で実装する

近年、自社で保有するデータだけでなく、外部や第三者のデータを使って機械学習（ML）モデルを構築する企業が増えています。そして学習させたモデルを外部の顧客に提供することで収益源とするビジネスモデルを構築することができます。

この記事では、Amazon SageMaker Pipelinesが、Machine Learning as a Service (MLaaS) / Software as a Service (SaaS) アプリケーションにおけるデータの前処理、そして機械学習モデルの構築、訓練、チューニング、登録にどのように役立つかを紹介します。特にテナント分離とコスト配分に焦点を当て、テナント固有のMLモデルを構築するためのベストプラクティスを紹介します。

← Older posts