Tag: AWS Glue

アマゾン ウェブ サービス ジャパン（以下、AWS）は 2025 年 5 月 30 日に、「 [教育業界向け] 手を動かしながら学ぶデータ分析ワークショップ」を AWS Startup Loft Tokyo にて開催しました。 近年、個別最適な学びと協働的な学びの実現に向けて教育業界におけるデータ分析の重要性が増しています。 本イベントでは、初等中等教育、EdTech のシステム構築に関わるベンダー、パートナー企業の方々をお招きし、教育業界におけるデータ利活用や AWS における実現方法に関して振り返りつつ、Amazon QuickSight を活用した教育データ分析ダッシュボードの構築を中心にハンズオンを体験していただきました。当日お集まりいただいた総勢 40 名以上の皆様には、改めて御礼申し上げます。本ブログではその開催報告をお届けします。

本ブログでは、DoorDashが共同で開発した、コンタクトセンター向け生成 AI エージェントソリューションをご紹介します。Amazon Connect、Amazon Lex、Amazon Bedrock Knowledge Basesを活用し、わずか 2 か月で音声・チャット対応の AI エージェントを構築、2.5 秒以内の応答速度を実現しました。実装手順からカスタマイズ方法まで、オープンソースで提供される実践的なソリューションの詳細をご覧ください。

Apache Iceberg は、データレイクで人気の選択肢となっています。ACID (原子性、一貫性、独立性、永続性) トランザクション、スキーマ進化、タイムトラベル機能を提供します。Iceberg テーブルは、Apache Spark や Trino などの様々な分散データ処理フレームワークからアクセスできるため、多様なデータ処理のニーズに対して柔軟なソリューションとなります。そのような Iceberg を扱うためのツールの中で、PyIceberg は分散コンピューティングリソースを必要とせずに、Python スクリプト上でテーブルのアクセスと管理を可能にします。

この投稿では、AWS Glue Data Catalog と AWS Lambda と統合された PyIceberg が、直感的な Python インターフェースを通じて Iceberg の強力な機能を活用するための軽量なアプローチを提供する方法を示します。この統合により、チームはほとんどセットアップやインフラストラクチャの依存関係の設定を行わずとも Iceberg テーブルの操作や利用を開始できることを説明します。

この記事では、Iceberg テーブルで信頼性の高い同時書き込み処理メカニズムを実装する方法を示します。Iceberg の同時実行モデルを探り、一般的な競合シナリオを検討し、自動再試行メカニズムと、カスタムの競合解決ロジックが必要な状況の両方の実用的な実装パターンを提供して、レジリエントなデータパイプラインを構築します。また、AWS Glue Data Catalog テーブル最適化による自動コンパクションのパターンについても説明します。

※ この記事はお客様に寄稿いただき AWS が加筆・修正したものとなっています。 本稿は株式会社 NTT ドコ […]

※ この記事はお客様に寄稿いただき、AWS が加筆・修正したものとなっています。 本稿は株式会社 NTT ドコ […]

2024年7月25日をもってAWS IoT Analyticsへの新規顧客の利用を終了することを決定しました。 […]

本稿では、J．フロント リテイリング株式会社が取り組んでいるデジタル人財育成の中で、 AWS 上に構築した統合データ基盤を活用したデータアナリスト育成の取り組みについて紹介します。

本稿では、J．フロント リテイリング株式会社（以後、JFR）が、 AWS 上に構築した「統合データ基盤」を活用したカスタマー・データドリブン経営の取り組みについて紹介します。

みなさんこんにちは！ アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 ソリューションアーキテクトの後藤です。 2023 […]