Category: Advanced (300)

Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) は、エンタープライズワークロードのスケーリングのために設計された、フルマネージド型のネイティブJSONデータベースです。MongoDB API 3.6、4.0、および5.0と同じアプリケーションコード、ドライバー、ツールを使用して、基盤となるインフラストラクチャの管理を心配することなく、Amazon DocumentDB上でワークロードの実行、管理、スケーリングを行うことができます。ドキュメント指向データベースとして、Amazon DocumentDBはJSONデータの保存、クエリ、およびインデックス作成を簡単に行えます。Amazon DocumentDB バージョン5.0では、バージョン3.6および4.0からバージョン5.0へのメジャーバージョンアップグレードを実行できるようになり、ベクトル検索、I/O最適化ストレージ、ドキュメント圧縮、テキスト検索、部分インデックスなどの最新機能を活用できます。この記事では、インプレースメジャーバージョンアップグレードとAmazon DocumentDBボリュームクローニングを使用して、Amazon DocumentDB 3.6から5.0へのニアゼロダウンタイムでのアップグレード方法を探ります。

この投稿では、RDS for Db2 インスタンスのスタンバイレプリカを構成する方法をご紹介します。
また、スタンバイレプリカのセットアップ、モニタリング、管理に関するベストプラクティスについても説明します。
この機能を使用することで、RDS for Db2 インスタンスを設定して、別のリージョンにスタンバイレプリカを保持することができます。

本記事は、2025 年 8 月 15 日に公開された Securing Amazon Aurora DSQL: […]

はじめに エッジでの人工知能（AI）は、スマートビデオデバイスの分野で人気を集めています。例えば、スマートホー […]

Amazon Finance Automation (FinAuto) は Amazon Finance Op […]

(この記事は、Improve PostgreSQL performance: Diagnose and mit […]

合併と買収 (M&A) は、事業を拡大し、製品ラインを多様化し、新しい市場を開拓する機会を組織にもたら […]

本ブログでは、RAG 実装で使用される Vector DB の一つである Amazon OpenSearch Service を例に、JSON Web Token（JWT）と FGAC を組み合わせたテナント分離パターンとテナントリソースへのルーティング方法を紹介します。

ベクトル埋め込みと類似度検索機能の進歩に伴い、データの保存と検索方法が急速に進化しています。ベクトル検索は、生成 AI やエージェント AI などの最新のアプリケーションにとって不可欠なものとなっています。しかし、大規模なベクトルデータを管理することは大きな課題があります。組織は、数百万または数十億ものベクトル埋め込みを保存して検索する際、レイテンシー、コスト、精度のトレードオフに悩まされることが多くあります。従来のソリューションでは、大規模なインフラストラクチャの管理が必要になるか、データ量が増えるにつれて非常に高額なコストがかかります。

私たちは、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Vectors と Amazon OpenSearch Service の 2 つの統合機能のパブリックプレビューを公開しました。これにより、ベクトル埋め込みをより柔軟に格納および検索することができるようになります。

コンタクトセンターでは、顧客との積極的なコミュニケーションが重要です。このブログでは、Amazon Connect Customer Profiles を活用してデータソースを統合し、パーソナライズされたオムニチャネルキャンペーンを実現する方法を紹介します。計算属性を使用し、独自のビジネスロジックの定義、データの実用的な変換を行い、支払いリマインドやサービス停止通知など、様々なユースケースに活用する方法を説明します。