Amazon Web Services ブログ
ウォームスループットによる Amazon DynamoDB テーブルの事前ウォーミング
Amazon DynamoDB は需要に応じて自動的にスケーリングできることで有名な NoSQL データベースです。しかし、ユースケースによっては、テーブルを作成した瞬間から大量のトラフィックを処理する必要がある、または今後のイベントに備えて突発的なトラフィックの増加に対応する必要がある場合があります。このような場合に対応するために、新機能として ウォームスループット が導入されました。この機能により、DynamoDB テーブルとインデックスが即座にサポート可能なスループットを把握し、パフォーマンスを最適化するための事前ウォーミングを行うことが可能になります。
この記事では、ウォームスループットについて、その仕組みを説明し、高トラフィックシナリオを処理する際のメリットを紹介します。また、この機能を DynamoDB テーブルとインデックスで最大限活用するためのベストプラクティスと実践的なユースケースについても説明します。
週刊AWS – 2025/3/24週
Amazon Q in QuickSight のシナリオ機能が一般提供開始、AWS Elemental MediaConnect が NDI® 出力をサポート、AWS DMS Schema Conversion が IBM Db2 for z/OS から Amazon RDS for Db2 の変換をサポート、Amazon OpenSearch Service で OR2 と OM2 のインスタンスタイプをサポート、AWS Amplify Hosting が AWS WAF の提供開始、Amazon EC2 C8g インスタンスが東京リージョンで利用可能など
AWS による生成 AI のコスト最適化
あなたや組織が生成 AI 技術を検討をしている最中であれば、これらの先進的なアプリケーションにどの程度の投資が […]
AWS CodeBuild を利用した CI の高速化: 並列テスト実行が利用可能に
AWS CodeBuild で並列テスト実行のサポートが開始されたことをお知らせします。これにより、テストスイ […]
キヤノンITソリューションズ株式会社様:ローコード開発プラットフォームのコード生成機能を 3 ヶ月で構築。サービス利用者は開発工数を最大 50% 削減可能に
キヤノンITソリューションズ株式会社様の生成AI活用事例:
ローコード開発プラットフォームのコード生成機能を 3 ヶ月で構築。サービス利用者は開発工数を最大 50% 削減可能に。
生成AIを活用することで既存のサービスを強化した先進的な取り組みをご紹介します。
週刊生成AI with AWS – 2025/3/24週
3月24日週も盛りだくさんの内容でした。製造業の設計開発におけるAI活用事例や、新機能追加されたAmazon Q Developer、冠水検知システムを開発した照明メーカーの事例など、最新の生成AI関連ニュースを紹介しています。また、Amazon BedrockやAmazon Q Businessなどのサービスアップデートとして、コンテンツフィルター機能の追加やコスト可視化機能の実装、連携機能の強化などを取り上げています。
Amazon Route 53 プロファイルで AWS PrivateLink の DNS 管理を効率化
AWS PrivateLink インターフェイスエンドポイントを採用する大企業における主な課題は、導入プロセスの効率化、エンドポイント数の最小化、コストの最適化です。これらの課題に対処するための実績あるアプローチは、AWS Transit Gateway を Amazon Route 53 Resolver と合わせて使用し、複数の Amazon Virtual Private Cloud(VPC) およびオンプレミス環境で AWS PrivateLink インターフェイスエンドポイントを効率的に共有することです。これにより、企業は必要なインターフェイスエンドポイントの数を最小限に抑えることができ、コスト削減と運用オーバーヘッドの削減を実現できます。
コスト配分タグを利用してAWS Transit Gateway のデータ処理料金を分析する
AWS は AWS Transit Gateway においてコスト配分タグをサポートし、一般提供することを発表しました。コスト配分タグを使用すると、AWS リソースにタグを付け、タグごとにコスト内訳を確認できます。
製造業の設計開発領域での AI 活用 – 「身体性」の原理から考える(後編)
製造業の設計領域における生成 AI 活用の可能性と限界について「身体性」の概念から考察します。AI の特性を理解し、適材適所で活用することで、製造業の生産性向上に貢献できるでしょう。
製造業の設計開発領域での AI 活用 – 「身体性」の原理から考える(前編)
製造業の設計領域における生成 AI 活用の可能性と限界について「身体性」の概念から考察します。AI の特性を理解し、適材適所で活用することで、製造業の生産性向上に貢献できるでしょう。