Amazon Web Services ブログ
Category: Advanced (300)
DynamoDB のスケーリング: パーティション、ホットキー、Split for heat がパフォーマンスに与える影響(第 1 部: ローディング)
Amazon DynamoDB の一般的な原則は、高いカーディナリティのパーティションキーを選択することです。 […]
AWS IoT Device Defender の新しいメトリクスエクスポート機能の使い方
はじめに IoT (モノのインターネット)では、接続されたデバイスのパフォーマンスを監視して、異常動作を検出し […]
Amazon SageMaker と Amazon OpenSearch Service を使って CLIP モデルによるテキストと画像の統合検索システムを実装する
テキスト検索とセマンティック検索エンジンの台頭により、eコマースや小売業は消費者にとってより簡単に検索できるよ […]
Amazon Data Lifecycle Manager によるシンプルかつ包括的なデータ保護
企業では、複数のチームやプロジェクトで使用されるワークロードや関連リソースをグループ化するために、個別のアカウントを使用することがよくあります。これにより、組織は所有権、意思決定、コストを調整し、社内のチーム間で容易に管理できるようになります。しかし、重要なリソースとそうでないリソースのバックアップに関しては、アカウント内の各チームで要件やプロセスが異なる場合があります。このような要件やプロセスが混在していると、バックアップの失敗によってデータが失われ、大幅なダウンタイムが発生し、目標復旧時点が達成できない可能性があります。一方、アカウントの所有者や管理者は、各チームやプロジェクトのプロセスの詳細を知らないため、アカウントレベルでバックアップの要件を決定することは困難です。
Amazon Redshift におけるストアドプロシージャの拡張
この投稿では、Amazon Redshift のストアドプロシージャにおける非アトミックトランザクションモードに関して説明します。非アトミックトランザクションモードが導入されることで、より柔軟なトランザクション管理が可能となります。また、例外処理やトランザクションの制御に関する具体的な例も示されており、開発者がこれらの機能を適切に理解し活用できるようになっています。加えて、非アトミックトランザクションモードの導入に伴う制約や注意点も記載されており、実際の開発や移行プロセスにおいて参照いただける内容となっています。
Amazon RDS for SQL Server における大規模データベースのバックアップおよびリストア戦略
この投稿では、Amazon RDS for SQL Server でホストされている大規模な SQL Server データベースの 2 つのバックアップとリストアのオプションについて説明します。
新しい SQL コマンド MERGE と QUALIFY を Redshift の変更データキャプチャの実装と検証のために使用する
Amazon Redshift は、クラウドにあるフルマネージド型のペタバイトスケールのデータウェアハウスサー […]
ROLLUP、CUBE、GROUPING SETS などの新しい SQL 構文を使用して Amazon Redshift のオンライン分析処理 (OLAP) クエリを簡略化
Amazon Redshift はフルマネージド、ペタバイトスケールの超並列データウェアハウスです。標準 SQ […]
Amazon FSx for NetApp ONTAP のカスタムスナップショットポリシーでリカバリポイントの俊敏性を高める
このブログは 2023 年 4 月 7 日に Naim Mucaj(Senior Solution Archi […]
Amazon ElastiCache を使用して RDS for MySQL ワークロードのコストを最適化し、パフォーマンスを向上させる
データ量とユーザー数が増えるにつれて、アプリケーションのパフォーマンスと応答時間を改善する一方で、データベースのコストを最適化しなければならないという課題に直面することがよくあります。インメモリキャッシュは、アプリケーションのパフォーマンスを向上させると同時に、お客様が費用対効果の高い方法でビジネスを成長させ、市場を拡大できるようにします。本記事ではElastiCache for RedisをRDS for MySQLにキャッシュレイヤとして実装することにより、どのように高いパフォーマンスを達成しつつコストを削減するかを具体的なテスト結果から解説します。