Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon SageMaker Unified Studio

AWSとパートナーソリューションによるセキュアなデータメッシュの構築

このブログでは、AWS ネイティブの分析サービスとサードパーティエンジンを同時に活用することを目的としたデータメッシュアーキテクチャを実装するための 3 つの重要な要件を探ります：(1)クロスカタログメタデータフェデレーション、(2)クロスアカウント＆クロスエンジンでの認証と認可、(3)分散ポリシーの反映
AWS をデータプロデューサーとコンシューマーの両方として実用的な実装パターンを検討し、Databricks や Snowflake などのパートナーとの統合アプローチを代表例として紹介します。
これらのパターンは、組織が企業全体のガバナンスを維持しながら、データメッシュの中核原則をサポートする柔軟で安全かつスケーラブルなデータアーキテクチャをどのように構築するかを示しています。

第一三共、AWSと連携しAIエージェント統合型創薬基盤の構築を開始　ー　AI・クラウド・実験自動化技術の融合で次世代創薬研究プロセスを実現

第一三共株式会社（以下、第一三共）はAWSとの連携を強化し、AIエージェントシステムを統合した創薬研究基盤の構 […]

Amazon SageMaker Catalog の新機能を使用して、データからインサイトを得るプロセスを効率化

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 […]

Amazon Bedrock in SageMaker Unified Studio を使用した生成 AI アプリケーションの迅速な構築

このポストでは、社内の誰もが Amazon SageMaker Unified Studio で Amazon Bedrock を使用して、販売実績データを分析する生成 AI チャットエージェントアプリケーションを素早く作成する方法をご紹介します。ビジネスチームは、このチャットエージェントとの簡単な会話を通じて、コードを書いたり複雑なデータパイプラインを管理したりすることなく、構造化データと非構造化データの両方から価値のあるインサイトを引き出すことができます。次の図は、Amazon SageMaker Unified Studio in Amazon Bedrock を使用した AI アシスタントの概念アーキテクチャを示しています。

AWS Weekly Roundup: AWS Pi Day、Amazon Bedrock のマルチエージェントコラボレーション、Amazon SageMaker Unified Studio、Amazon S3 Tables など

3 月 14 日に開催された第 5 回 AWS Pi Day に参加してくださった皆様、ありがとうございました […]

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