Amazon Web Services ブログ

本ブログでは、Amazon ElastiCache の新機能である集計クエリ (aggregations) についてご紹介します。ElastiCache version 9.0 for Valkey で利用可能になったこの機能により、フィルタリング、グループ化、集計をキャッシュ内で直接実行でき、マイクロ秒レベルの低レイテンシーで分析が可能になります。ファセット検索、リアルタイムのトレンドランキング、運用レポートといったユースケースを、Python の valkey-py クライアントを使った実装例とともに解説しており、別途分析基盤を構築せずにリアルタイム分析を実現する方法を学べます。

本ブログでは、Amazon ElastiCache for Valkey 9.0 で新たに利用可能になった全文検索、完全一致検索、数値範囲検索、ハイブリッド検索の機能をご紹介します。別途検索サービスを用意することなく、キャッシュ内で直接マイクロ秒単位の低レイテンシかつ毎秒数百万クエリのスループットで検索が可能になります。e コマースサイトを例に、タイプアヘッド検索、あいまい検索、フィルタ付きブラウジング、ベクトル類似度を組み合わせた商品レコメンデーションエンジンを Python と valkey-py で構築する手順を学べます。カタログ検索、エージェントメモリ、リアルタイムリーダーボードなどの実装に役立つ内容です。

本ブログでは、オープンソースの高性能キーバリューデータストアである Valkey の誕生 2 周年を振り返り、その急速な成長とコミュニティ主導のイノベーションについてご紹介します。Amazon ElastiCache for Valkey における Intuit、Tinder、Peloton などの大規模導入事例や、Valkey 9 で実現したスループット最大 40% 向上、Redis OSS 比で最大 60% の価格性能改善、フルテキスト検索やベクトル検索、ハッシュフィールド有効期限などの新機能を学ぶことができます。モダンなキャッシングとリアルタイムデータ基盤の最新動向を知りたい方におすすめの内容です。

本ブログでは、Amazon ElastiCache で利用可能になった Valkey 9.0 の新機能についてご紹介します。フルテキスト検索やベクトル検索、ハイブリッドクエリを組み合わせた高度な検索機能、パイプライン処理で最大40％のスループット向上、ハッシュフィールド単位の TTL 設定、クラスターモードでのマルチデータベース対応など、リアルタイム分析や生成 AI ワークロードを支える多彩な機能強化を学べます。Amazon Bedrock や Amazon SageMaker AI と連携した RAG アーキテクチャの構築にも役立つ内容となっています。

Kiro コミュニティは、日々新たなものを生み出し続けています。境界を押し広げるハッカソンプロジェクトから、カスタムフック、創造的なエージェントワークフロー、そして SNS や Discord で共有される MCP インテグレーションまで、皆さんは私たちの想像を超える場所へ Kiro を連れて行ってくれました。Amazon 社内でも同じ現象が起きています。多様なバックグラウンドを持つビルダーたちが、私たちの予想を超える形で Kiro を最大限に活用するワークフロー、インターフェイス、ツールをカスタマイズしています。そして今、私たちはこれらすべてにふさわしい拠点を用意しました。

Amazon EC2 M8in/M8ibインスタンスの一般提供開始、Amazon QuickSightがチャット内ドキュメント・ビジュアル作成に対応、Amazon QuickSightで自然言語によるカスタムアプリ構築機能プレビュー開始、Amazon BedrockでOpenAIモデル・Codex・Managed AgentsをLimited Preview提供開始、Amazon Bedrock AgentCore RuntimeがNode.jsに対応、Amazon CloudFrontがキャッシュタグによる無効化をサポート、AWS LambdaがRuby 4.0をサポート開始等

本記事では、Amazon SageMaker Unified Studio ワークフローでコードベースのエンドツーエンド ETL パイプラインを構築・管理する方法を紹介します。AWS Glue、Amazon EMR Serverless、Amazon Redshift Serverless、Amazon MWAA を組み合わせ、EC の顧客行動分析を例に、データ取り込みから変換、品質チェック、データウェアハウスへのロード、日次スケジュール実行まで、単一の統合 UI で構築する手順を解説します。

Amazon SageMaker Catalog で、資産レベルでの用語集タームの分類 (タグ付け) に対するメタデータ適用ルールがサポートされました。本記事では、金融サービスのユースケースを例に、プロジェクトから公開するすべての資産に特定のビジネス用語タームを必須化するルールの作成手順を紹介します。

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。

本記事では、Covestro が中央集権型のデータレイクから Amazon DataZone と AWS Serverless Data Lake Framework (SDLF) を使ったデータメッシュアーキテクチャへ移行した事例を紹介します。標準化されたブループリントと自動化されたガバナンスにより、1,000 を超えるデータパイプラインを運用しながら市場投入までの時間を 70% 短縮し、部門横断のデータ共有と品質管理を実現した経緯を解説します。