AWS JAPAN APN ブログ

Category: Analytics

AWS 上の Palantir Foundry によるオペレーショナルデータメッシュの実装で組織を変革

データアーキテクチャと戦略は、発見しやすくしたいというニーズと、開発者と直接つながりたいというユーザーの要望に応え続けています。データメッシュはそのようなアプローチの 1 つであり、データを製品として提供することで、組織がデータドメインを中心にどのように組織化できるかの方法論を示します。AWS 上で稼働する Palantir Foundry が、既存の投資を活用して構築しながら、このようなアプローチを通じてお客様のデータアーキテクチャの実現と変革を支援する方法をご覧ください。

LogStare を活用した AWS サービスのログ分析の効率化と標準化

AWS 上に構築したシステムのログ分析には、Amazon CloudWatch や Amazon Athena のような AWS サービスだけでなく、株式会社 LogStare が提供するクラウド型マネージド・セキュリティ・プラットフォーム LogStare のようなパートナーソリューションを利用することもできます。この記事では、それぞれのツールの特徴や利用方法、適したユースケースなどについて解説します。

Amazon OpenSearch Service における Sudachi プラグインの活用方法の紹介

Amazon OpenSearch Service における Sudachi プラグインの活用方法の紹介

2023年10月17日、マネージドなプラグインとして新たに Works Applications が研究開発を行っているオープンソースの日本語形態素解析器 Sudachi のサポートを発表しました。「Sudachi」は オープンソースの日本語形態素解析器で、ワークス徳島人工知能 NLP 研究所により開発・提供されているソフトウェアの 1 つです。

安全なデータ連携を実現するための AWS PrivateLink と trocco® の活用法

ビジネスの成長にデータの活用は不可欠です。様々なソースからデータを収集し、分析、可視化、機械学習を使用した予測などを実行して、データに基づくビジネス上の意思決定を行なうことができる会社は、市場において大きな競争力を持ち得ます。

しかし、セキュアでスケーラブルなデータ分析環境の構築は、一朝一夕に実現できるものではありません。データ活用の道のりは、データの収集、加工、分析、可視化など複数のステップに分けることができますが、まず最初に課題として現れてくるのが、点在するデータソースから効率的にデータを集めてくる収集のステップです。特に昨今のような多くのマイクロサービスから構成される大規模分散システム、多種多様なデータ、ペタバイト/エクサバイト級の大規模データを取り扱うシステムが対象となると、データ連携の複雑性や難易度は倍増します。