Amazon Web Services ブログ
Category: Advanced (300)
Amazon Aurora DSQL の裏側:知っておくとおもしろい技術解説 Part 5 – DSQL でのクロック使用
本記事は 2025/11/25 に投稿された Everything you don’t need to kno […]
AWS CloudShell を使用して Amazon RDS for Db2 に接続する
2025年10月: 本記事の内容は正確性を確認済みです。
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for Db2 インスタンスへの接続は、従来 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) の踏み台ホストを起動するか、ローカルで Db2 クライアントを実行する必要がありました。新しい AWS CloudShell の Virtual Private Cloud (VPC) 統合環境により、Amazon EC2 不要、ローカルインストール不要、通常の Amazon RDS と AWS ネットワーキング以外のコスト不要で、安全に接続できるようになりました。
この記事では、CloudShell を使用して Amazon RDS for Db2 に接続する方法を紹介します。
AWS Glue Data Catalog での Apache Iceberg テーブルのカタログフェデレーションの紹介
Apache Iceberg は、大規模で堅牢かつ信頼性の高い分析を求める組織にとって、オープンテーブルフォーマットの標準的な選択肢となっています。しかし、企業は異なるカタログシステムを持つ複雑なマルチベンダー環境をますます多く扱うようになっています。マルチベンダー環境で運用する組織にとって、これらのシステム間でデータを管理することは大きな課題となっています。この断片化は、特にアクセス制御とガバナンスに関して、運用上の複雑さを大幅に増加させます。Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Athena、Amazon SageMaker、AWS Glue などの AWS 分析サービスを使用して AWS Glue Data Catalog 内の Iceberg テーブルを分析しているお客様は、リモートカタログのワークロードでも同じ価格性能を得たいと考えています。これらのリモートカタログを単純に移行または置き換えることは現実的ではなく、チームはシステム間でメタデータを継続的に複製する同期プロセスを実装・維持する必要があり、運用上のオーバーヘッド、コストの増加、データの不整合のリスクが生じます。
Amazon OpenSearch Service ベクトルデータベースを自動最適化する
AWS は Amazon OpenSearch Service ベクトルエンジンの自動最適化機能の一般提供を発表しました。この機能により、専門知識やインフラストラクチャ管理なしに、1 時間以内でベクトルデータベースを最適化できます。検索品質、速度、コストのトレードオフを自動評価し、最適なインデックス構成を推奨します。
Amazon OpenSearch Service の GPU アクセラレーションで 10 億規模のベクトルデータベースを 1 時間以内に構築
AWS は Amazon OpenSearch Service での GPU アクセラレーションによるベクトルインデックス作成の一般提供を発表しました。10 億規模のベクトルデータベースを 1 時間以内に構築でき、最大 10 倍高速化しながらコストを 4 分の 1 に削減できます。
Amazon Aurora MySQLのストレージ使用量を理解する
本稿は、“Understanding Amazon Aurora MySQL storage space ut […]
Amazon API Gateway レスポンスストリーミングによる応答性の高い API の構築
本日、AWS は Amazon API Gateway でレスポンスストリーミングのサポートを発表しました。これにより、レスポンスペイロードをクライアントに段階的にストリーミングすることで、REST API の応答性を大幅に向上させることができます。この新機能により、ストリーミングレスポンスを使用して、LLM 駆動アプリケーション(AI エージェントやチャットボットなど)を構築する際のユーザーエクスペリエンスを向上させたり、Web およびモバイルアプリケーションの最初のバイトまでの時間(TTFB)パフォーマンスを改善したり、大きなファイルをストリーミングしたり、サーバー送信イベント(SSE)などのプロトコルを使用して段階的な進捗を報告しながら長時間実行される操作を実行したりできます。
この記事では、この新機能、それが対処する課題、およびレスポンスストリーミングを使用してアプリケーションの応答性を向上させる方法について説明します。
Amazon DynamoDB Data Model Validation Tool でデータモデリング精度の向上させる
本ブログでは、Amazon DynamoDB のデータモデル検証ツールについてご紹介します。このツールは DynamoDB MCP サーバーの新機能で、設計したデータモデルを DynamoDB local 環境で自動的にテストし、すべてのアクセスパターンが正しく動作するまで反復的に改善します。Amazon Q Developer や Amazon Bedrock と連携することで、データモデリングの設計・テスト・改善サイクルを大幅に効率化できます。従来の手動検証プロセスを自動化し、実用的で検証済みのスキーマを短時間で作成する方法を学べます。
Amazon Connect の通話録音の保存期間をカスタマイズする方法
コンタクトセンター、特に BPO 企業では、事業部門ごとの要件など、異なる通話録音の保持要件が要求されることがあります。コンプライアンスへの違反は罰金や評判低下につながる可能性がありますし、不要な録音保持はコストやプライバシー問題を引き起こします。このブログでは、単一の Amazon Connect インスタンス内で異なる通話録音保持ポリシーを適用し、コンプライアンスの維持とコスト最適化を両立させる方法を紹介します。
AWS DMS データ検証:カスタムサーバーレスアーキテクチャ
本投稿は、Anil Malakar と Mahesh Kansara と Prabodh Pawar による記 […]







