Amazon Web Services ブログ
Category: Management Tools
サポートオートメーションワークフロー(SAW)を使用したAWS環境の一般的な問題の診断
本ブログは 2024年8月9日に公開された「Using SAW to diagnose common issu […]
Amazon Bedrock Insights による CloudWatch アラームへの対応
クラウドで複雑な分散システムを運用する際、問題の原因を迅速に特定し、インシデントを解決することは大変な課題です。トラブルシューティングには、複数の AWS サービスからメトリクス、ログ、トレースをさらけずる必要があり、問題の全体像を把握することが難しくなります。しかし、この Alarm Context Tool (ACT) を使えば、効果的なインシデント解決に必要な時間と労力を削減できます。このブログでは、Amazon CloudWatch アラームに追加のコンテキストを提供する ACT ソリューションを紹介しています。ACT は、AWS Lambda 、Amazon CloudWatch 、AWS X-Ray 、AWS Health 、Amazon Bedrock を活用して、メトリクス、ログ、トレースを統合・分析し、有益な洞察を生成します。ACT を使えば、トラブルシューティングが簡素化され、運用コストを削減でき、AWS 環境の可観測性が向上します。
AWS オブザーバビリティの向上 – Amazon CloudWatch アラームの力を引き出そう
この記事では、CloudWatch アラームを使用した信頼性の高いモニタリングのための重要なヒントと戦略について説明します。アラームの推奨事項の一般的なユースケースを説明し、欠落データのシナリオや警告を早期に発する設定など、具体的なユースケースについて詳しく説明します。
AWS がプライムデー 2024 を強化して売上新記録を達成した方法
前回の Amazon プライムデー 2024 (7 月 17~18 日) は、Amazon にとって過去最大の […]
Amazon Monitron による多拠点工場群設備の不良予知保全ダッシュボードデモを AWS Summit 2024 Japan で展示しました(Part 2:サービス解説編 )
複数の拠点に工場やプラントを持つ企業では何千もあるモーターやポンプなど設備の保全タイミング管理は操業品質とコス […]
新しいレンズカタログで、AWS Well-Architected Review の範囲を広げる
AWS Well-Architected Tool (WA Tool) は、最新の AWS のアーキテクチャのベストプラクティスに基づいてワークロードを定義し、レビューすることを支援します。これにより、ワークロードの強みと改善点を特定することができます。
Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう –
システムやサービスを提供する上で、障害はつきものです。障害を迅速に分析し対処することがユーザビリティやサービス […]
Amazon CloudWatch アラームによる Amazon Connect API の利用状況監視
Amazon Connect では、高い通話量時に API 使用量が割り当てられた容量を超えると、顧客リクエストがスロットリングされ、パフォーマンスに影響が出る可能性があります。本記事では、Amazon CloudWatch を活用して Amazon Connect API の使用状況を監視し、使用量が設定した上限に近づいたときにアラートを受け取る方法を紹介します。これにより、パフォーマンス問題が発生する前に、アプリケーションの最適化や容量の追加などの対策を講じることができます。
【開催報告】 オンライン化によって進化する次世代自販機のご紹介
2024 年 6 月 20 日、21 日に開催された AWS Summit Japan の展示から、「新価格体験を実現する次世代自販機」をご紹介します。この展示では、消費財企業にとって重要な Direct to Consumer の販売チャンネルである自販機をオンライン化することによって進化させて、在庫や周囲環境の状況に合わせて販売価格を最適化するダイナミックプライシングのアイデアを紹介しました。
製造イノベーションの強化:AI と生成 AI の Centers of Excellence (CoE) がモダナイゼーションを推進する方法
この記事では、製造業における AI と生成 AI の活用について解説しています。AI や生成 AI は、製造業の効率化と持続可能性の向上、労働力の能力向上につながる重要な技術と位置づけられています。ただし、組織や技術面の弱点から、多くの企業が AI の本格的な活用に苦慮しています。AI の本格的な導入には、経営陣のコミットメント、AI Centre of Excellence (CoE) の設立など、組織的なアプローチが必要です。AI CoE は、AI のビジョンと実行のギャップを埋め、説明可能なAIの促進、スキル向上、業務目標達成のための連携構築などを推進します。AI CoE は、経営陣の支持、専門家チームの構築、パイロットプロジェクトの実施など、段階的なアプローチで構築する必要があります。