Amazon Web Services ブログ
Category: Advanced (300)
Amazon Route 53 を用いたディザスタリカバリ (DR) のメカニズム
多くのアプリケーションにとって、単一 AWS リージョンの複数のアベイラビリティーゾーン (AZ) にデプロイ […]
トムソンロイターが Amazon SageMaker を利用して AI プラットフォームを構築し、ML プロジェクトのデリバリーを加速させた方法
1992 年、トムソンロイター(TR)は、ほとんどの検索エンジンが Boolean 式やコネクタにしか対応して […]
AWS Cloud WAN を利用した VMware Cloud on AWS マルチリージョン構成の拡張
本稿では、AWS Cloud WAN が VMware Cloud on AWS のマルチリージョン接続の課題と要件にどのように対応できるのかを見ていきます。さらに VMware Cloud on AWS と AWS Cloud WAN の統合に関するリファレンスアーキテクチャについて実際の例を見ながら確認していきます。
Splunk を使用した Amazon FSx for NetApp ONTAP でのユーザーおよび管理アクションの監査
このブログは 2022 年 9 月 13 日に Promise Owolabi(Senior Storage […]
AWS Systems Manager Distributor と AWS Systems Manager State Manager を使用した一元的なパッケージ管理の自動化
このブログは、Kanishk Mahajan (AWS) と Dominic Medsker (Moody’s […]
Amazon FSx for NetApp ONTAP の IT チャージバックモデルの設計
このブログは Virgil Ennes(シニアスペシャリストソリューションアーキテクト)によって執筆された内容 […]
Amazon SageMaker 地理空間機能とカスタム SageMaker モデルを使用した被害評価
この投稿では、地理空間機能を備えた Amazon SageMaker を使用して自然災害による被害をトレーニング、デプロイ、推論する方法を示します。新しい SageMaker の地理空間機能を使用して、モデルをテストするための新しい推論データを生成します。多くの政府機関や人道支援団体は、災害発生時に迅速かつ正確な状況把握を必要としています。被害の重大度、原因、場所を知ることは、応急対応者の対応戦略と意思決定に役立ちます。正確でタイムリーな情報が不足していると、救援活動が不完全になったり、誤った方向に進んだりする可能性があります。
Amazon FSx for NetApp ONTAP を使用した SQL Server 高可用性デプロイメント
このブログは Andy Ward(シニアスペシャリストソリューションアーキテクト)と Baris Furtin […]
Karpenter の統合機能を用いた Kubernetes コンピューティングコストの最適化
この記事は Optimizing your Kubernetes compute costs with Kar […]
Amazon CodeCatalyst を用いたワークフローによるビルド、テスト、デプロイの実現
(この記事は Using Workflows to Build, Test, and Deploy with […]