Category: Advanced (300)

AWS のお客様が AWS クラウドでの組込みソフトウェア開発を手軽に始められるように BlackBerry […]

このブログ記事では、BulkImportJob API を使う方法と、コードサンプルを使用して過去の機器データを AWS IoT SiteWise にインポートする方法を紹介します。
このインポートしたデータを使用して、AWS IoT SiteWise Monitor や Amazon Managed Grafana を通じて洞察を得たり、Amazon Lookout for Equipment や Amazon SageMaker で ML モデルをトレーニングしたり、分析アプリケーションを強化することができます。

本投稿では、Amazon Timestream とその組み込みの時系列の機能を利用して、数百万の顧客のメトリク […]

このブログでは、高可用性と災害復旧の SQL Server Failover Cluster インスタンスアーキテクチャを設計する際の基準となるアーキテクチャパターンを説明します。Amazon FSx for NetApp ONTAP ファイルシステムの NetApp SnapMirror によるレプリケーション機能を活用して、2 つの AWS リージョンにまたがるデータレプリケーションを実現します。

信頼性の高いワークロードを構築するための設計原則の 1 つは、復旧手順をテストすることです。トラディショナルな […]

ディザスタリカバリ (DR) 戦略を有することはビジネスの継続性やお客様のワークロードのレジリエンスの面におい […]

エンタープライズ企業における生成系 AI と大規模言語モデル (LLM) の最も一般的な用途の 1 つは、企業の知識コーパスに基づいた質問応答です。Amazon Lex は AI ベースのチャットボットを構築するためのフレームワークを提供します。事前学習済みの基盤モデル (Foundation Models; FM) は、さまざまなトピックに関する要約・テキスト生成・質問応答などの自然言語理解 (NLU) タスクではうまく機能しますが、幻覚やハルシネーションと言われる不正確な情報を含まない回答を提供するのが難しい、もしくは、学習データに含まれない内容に関する質問へ回答することはできません。さらに、基盤モデルは特定の時点のデータをスナップショットとして使用してトレーニングされており、推論時に新しいデータにアクセスすることはできません。推論時に最新のデータにアクセスできない場合、不正確または不適切な応答を返す可能性があります。

翻訳はソリューションアーキテクトの濱野谷(@yoshiehm)が担当しました。原文はこちらです。 Amazon […]

この記事は、AWS SaaS ファクトリーのマネージャー、パートナーソリューションアーキテクトの Madhuk […]

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)で構築したデータレイクは、より深いインサイトを得るための最新の分析アプローチに必要な可用性、俊敏性、柔軟性を組織に提供します。これらの Amazon S3 バケットに保存されている機密情報やビジネス上重要な情報を保護することは、組織にとって最優先事項です。AWS Backup for Amazon S3 を使用すると、Amazon S3 を利用したデータレイク内の重要なデータのバックアップとリカバリを簡単に一元的に自動化できます。