Amazon Web Services ブログ
Category: Advanced (300)
AWS MGN と AWS RAM を使ってAWSへの大規模なマイグレーションを統制する
この記事は、Use AWS RAM and AWS MGN to Govern your Migration […]
Amazon OpenSearch Serverless による手軽なログ分析
この記事は、Log analytics the easy way with Amazon OpenSearch […]
Amazon のレビューデータでランキング学習を学んでみた – SageMaker Studio Lab
Update 2023/09/07 Amazon Review Datasetは現在公開を停止しています。実際 […]
AWS CloudTrail Lake の AWS Config との統合を発表
この記事は Announcing AWS CloudTrail Lake integration with A […]
AWS Glueを使ったソーススキーマの変更点の特定
現在の多くの組織ではトランザクションデータストア、クリックストリーム、ログデータ、IoT データなど、あらゆる […]
IoT TwinMaker Knowledge Graph でビルのメンテナンスコストを削減する
この記事は Reduce building maintenance costs with AWS IoT Tw […]
フルスタックのチャットアプリケーションをAWSとNext.jsで構築する
モダンなチャットアプリはリッチな機能を必要とします。これらの機能はファイルストレージ・リアルタイムの更新、そしてクライアントとサーバーの両方からデータを取得する能力が必要です。
従来、これは多くのサードパーティサービスをつなぎ合わせるか、カスタムソリューションの作成に開発時間を費やすことを意味していました。そして、この方法では市場投入までの時間が遅くなり、複数の障害点が発生します。
チャットアプリに必要な機能と、AWS が従来の問題点をどのように解決しているかを紹介するために、我々はリアルタイムチャットアプリケーションのサンプルを更新しました。このバージョンは、ローカルと AWS の両方でアプリケーションを完全に管理・制御することがいかに簡単かを強調するために再設計されました。
複数のワークロードを 1 つのアカウントに集約するかアカウントを分離するか決定する
この記事は Deciding between large accounts or micro accounts […]
vRealize Orchestrator を使用した VMware Cloud on AWS のプロビジョニングと管理
本稿は、 AWS のシニアパートナーソリューションアーキテクト Sam Walker による記事です。 VMw […]
Amazon SageMaker エンドポイントとAWS Lambdaを使って、YOLOv5の推論をスケールさせる
この記事は “Scale YOLOv5 inference with Amazon SageMaker end […]