Amazon Web Services ブログ

Amazon Redshift DC2 から RA3 および Amazon Redshift Serverless へのアップグレードのベストプラクティス

Amazon Redshift はコンピュート集約型ワークロードに最適化された DC2（Dense Compute）ノードタイプを提供していました。しかし、これらはコンピュートとストレージを独立してスケーリングする柔軟性に欠け、現在利用可能な多くの最新機能をサポートしていませんでした。分析需要の増大に伴い、多くのお客様が DC2 から RA3 または Amazon Redshift Serverless へアップグレードしています。これらは独立したコンピュートとストレージのスケーリングを提供し、データ共有、ゼロ ETL 統合、Amazon Redshift ML による組み込みの人工知能および機械学習（AI/ML）サポートなどの高度な機能を備えています。

この記事では、ターゲットアーキテクチャと移行戦略を計画するための実践的なガイドを提供し、アップグレードオプション、主要な考慮事項、および成功したシームレスな移行を促進するためのベストプラクティスをカバーしています。

Amazon CloudFrontリクエストのライフサイクルを図解する

Amazon CloudFront は、AWS ネイティブの Content Delivery Network (CDN) サービスです。CDN は、エンドユーザーにより近い世界中のエッジロケーションのネットワークを使用し、エッジでコンテンツをキャッシュすることで、Web アクセラレーションを提供します。しかし、CloudFront はそれ以上のことができます。エッジでの機能として、地理的フィルタリング、関数の実行、AWS Web Application Firewall (WAF) フィルタリングの実行など、さまざまな機能を備えています。この投稿では、CloudFront ディストリビューションへのクライアントリクエストのライフサイクルを探求し、特にこれらの機能の実行順序に注目します。この理解は、Web アプリケーションの配信最適化、Web アプリケーションのセキュリティ保護、および CDN 設定のトラブルシューティングにおいて不可欠です。

株式会社ギフティ様「giftee Reward Suite」における Amazon EKS Auto Mode の導入事例のご紹介

株式会社ギフティは「giftee Reward Suite」というキャンペーン基盤サービスを提供しており、本稿ではそのインフラ構築事例を紹介しました。同社は Amazon EKS Auto Mode を採用することで、Kubernetes クラスタ管理の簡素化、ノード管理の効率化、セキュリティの向上などの効果が挙げられ、導入当時の検討と課題も併せてご紹介します。

Amazon Q Developer で Audible のユニットテスト自動化を強化

Amazon の子会社である Audible は、オーディオストーリーテリングの大手プロデューサーかつプロバイダーです。オーディオブック、ポッドキャスト、特別にキュレーションされた Audible Originals を含む 100 万タイトル以上の膨大なライブラリを持っています。Audible は没入感のあるオーディオ体験で、日常を学習や想像力、エンターテイメントの機会に変えています。数百万のエンドユーザーがデバイス間でシームレスな体験を楽しめるよう、堅牢なテストが重要です。

テストカバレッジが不十分なコードベースを引き継いだ経験はありませんか？あるいは、締切に間に合わせるために急いでコードを書き、「後で」テストを追加すると約束したことは？私たちは皆そのような経験があります。テストは重要ですが、締切が迫ると優先度が下がりがちです。そこで Amazon Q Developer のエージェント機能が登場し、開発者のテスト生成アプローチを変革しています。このブログでは、Audible が Amazon Q Developer を活用してユニットテストカバレッジを向上させた方法を紹介します。

[資料公開 & 開催報告] Amazon Q Developer Meetup #3 を開催しました

2025 年 9 月 30 日に AWS Startup Loft Tokyo (目黒) で開催された「Amazon Q Developer Meetup #3 生成AIの利用を中心としたソフトウェア開発の新しいアプローチであるAI-DLCおよびその活用実績のご紹介」のイベントの様子をレポートします。
このイベントは、生成 AI を中心としたソフトウェア開発に対する新たなアプローチである、AI 駆動開発ライフサイクル (AI-DLC) をテーマに実施しました。まず Developer Specialist SA の金森から AI-DLC が必要とされる背景と、AI-DLC の概要、進め方をご紹介しました。続いて、すでに AI-DLC を体験していただいた LINE ヤフー株式会社様、株式会社サイバーエージェント様、東京海上日動システムズ株式会社様に、実際の進め方や学び、今後の展望などについて発表していただきました。

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