Category: Amazon SageMaker Lakehouse

DuckDB は軽量なインメモリ SQL エンジンで、追加のサーバー運用なしに対話型のデータ分析を実現します。本記事では、Amazon SageMaker Lakehouse Iceberg REST エンドポイントと AWS Lake Formation のアクセス許可を利用して、AWS CloudShell 上の DuckDB から Amazon S3 Tables に格納された Iceberg テーブルにアクセスし、クエリを実行する手順を紹介します。

スタートアップとの仕事には、本当に刺激的な何かがあります。私は 2 年以上にわたって、このような仕事に精力的に […]

Amazon SageMaker Catalog が新たにサポートするメタデータ強制ルールを使うと、データ公開やサブスクリプションのワークフローに必要なメタデータ項目を定義・強制できます。本記事では、特定のドメインにメタデータ強制ルールを設定し、カタログでの資産公開時と資産サブスクリプション時に強制適用する 2 つのワークフローを紹介します。

Amazon SageMaker のレイクハウスアーキテクチャにおけるストレージパターンの選択ガイドです。データレイク (汎用 S3、S3 Tables) とデータウェアハウス (Redshift Managed Storage) の特性を比較し、ETL、Zero-ETL、データフェデレーションなどのデータ取り込みパターンとともに、ユースケースに応じた最適なアーキテクチャの選択方法を解説します。

Amazon SageMaker Catalog を使用してデータメッシュパターンを実装する方法を説明します。既存のアプリケーションやデータリポジトリを変更せずに、Amazon SageMaker Unified Studio でデータをオンボード、公開、サブスクライブする手順を紹介します。

エネルギー環境が分散型モデルへと進化する中、分散型エネルギーリソース (DER) は、エネルギー市場のさまざまなプレーヤー (電力会社、立法機関、アグリゲーター、消費者、サービスプロバイダー) に課題と機会の両方をもたらしています。
さまざまな関係者が Amazon Web Services (AWS) を活用して DER を最大限に活用する方法について、一連のブログを計画しています。最初のブログでは、アグリゲーターが事業の成長に合わせて拡張できる堅牢な分散型エネルギーリソース管理システム (DERMS) を構築するために、AWS サービスがどのように役立つかを探ります。

シニア GTM アナリティクススペシャリストソリューションアーキテクトの大薗です。 2025 年 7 月 15 […]

本記事は、2025 年 8 月 8 日に公開された The Amazon SageMaker lakehous […]

はじめに 6月25日～26日に開催されたAWS Summit Japan 2025において、「生成AIエージェ […]

現代の組織は、構造化データベース、非構造化ファイル、個別のビジュアライゼーションツールなど、複数の分断されたシ […]