分析とビッグデータ向けのアーキテクチャのベストプラクティス

エージェンティック AI がどのようにクラウドネイティブアプリケーションアーキテクチャを変革し、イノベーションサイクルを加速して、まったく新しいアプリケーションパターンを実現しているのかを探ります。AWS の新機能が、ガバナンス、信頼性、コスト効率を重視しながら、データ、コード、ツールの大規模なオーケストレーションを行うセキュアで推論ドリブンのエージェントを設計するビルダーをどのようにサポートするのかについて説明します。AWS のお客様が本番対応のエージェントをデプロイしている方法を確認し、そして自律的にリアルタイムで適応、最適化、動作するエージェンティックアプリケーションを設計するのに役立つベストプラクティスを学びましょう。

このセッションでは、Amazon SageMaker で、Apache Iceberg と完全に互換性のあるオープンかつセキュアな統合データレイクハウスアーキテクチャを構築する方法を詳しく見ていきます。データレイクハウスによってデータサイロが解消され、データ資産が開放されることで、インサイトを取得するまでの時間を短縮する適切なクエリエンジンとツールを使用する柔軟性がどのように実現するかについて説明します。データ相互運用性を高め、パフォーマンスを改善する最新のリリースについて学び、大規模言語モデル (LLM) や AI エージェントがデータと連携できるようにしましょう。一貫性のあるきめ細かなアクセスコントロール、属性ベースのアクセスコントロール、タグベースのアクセスコントロールなど、妥協なしでデータを民主化するのに役立つ堅牢なセキュリティ機能についてご紹介します。

Amazon EMR 上で最先端の AI ソリューションを利用してデータプラットフォームを革新する方法を学びましょう。EMR を活用して、企業が AI エージェントを大規模に開発およびデプロイできるようにする堅牢でスケーラブルなインフラストラクチャを構築する方法をご紹介します。コスト効率とセキュリティを最適化しながら、大規模なデータワークロードを実行するための実績のある移行戦略を詳しく解説し、データドリブンの AI イニシアティブを成功に導くアーキテクチャパターンを探り、同様のモダナイズの取り組みを完了した企業からの重要な考慮事項を共有します。データプラットフォームのモダナイズジャーニーを始めたばかりの方も、既存の実装を最適化しようとしている方も、このセッションでは、AI を利用したデータエクセレンスに至る組織のパスを加速するための実用的な戦略を学ぶことができます。