Amazon Web Services ブログ

みなさん、もしくはみなさんの周りで「AWS を勉強したいんだけど何から勉強すればよいだろう。どこかに勉強方法がまとまってないかな ?」「同僚や部下に AWS の勉強を促しているけど、ちょうど良い教材とか無いかな ?」という悩みを抱えている方はいませんか ? このブログはそういった AWS を勉強する際の悩みを抱えた AWS 初学者の方や、AWS 初学者を育成する立場にある方を対象にしています。

どのような段取りで知識を深めていけばよいのか、この勉強方法がなぜおすすめなのか、疑問点やハマりどころに直面した際にどこのサイトをチェックすればいいのか、など納得しながら勉強を進められるように具体的な情報を含めながら 7 ステップで紹介していきます。

先日、開発者コミュニティが互いに発見し、つながり、よりよいものを作るための場として Kiro コミュニティハブと Kiro Labs をローンチしました。すでにギャラリーにプロジェクトを投稿したり、これから開催するイベントをシェアしたりする動きが始まっています。今日はそこからもう一歩踏み込みます。Kiro Ambassadors は、フィードバックを寄せ、コンテンツを発信し、他のビルダーを支えてくれる、最もアクティブな開発者のみなさんとの関係を公式なプログラムにしたものです。すでに Kiro を前に進めてくれていて、これからの方向性にも直接関わりたいと考えている開発者のための仕組みです。Kiro を実際のワークフローの一部として使っている開発者の影響力とインパクトを、さらに広げていきたいと考えています。

AI エージェント向けにフルマネージドの検索およびベクトルエンジン、次世代 Amazon OpenSearch Serverless を発表します。コンピューティングリソースをゼロから 1 秒あたり数千リクエストを処理できる規模までスケールアップし、アイドル時はゼロまでスケールダウン。ピーク容量にプロビジョニングしたクラスターと比べて最大 60% のコスト削減を実現します。

Amazon OpenSearch Serverless のアーキテクチャをゼロから刷新し、オートスケーリングが従来比で最大 20 倍に高速化、コンピューティングをゼロまでスケール可能、ピーク負荷に合わせたプロビジョニングと比べて最大 60% のコスト削減を実現した次世代アーキテクチャ NextGen を発表します。コンピューティングとストレージを完全に分離し、エージェントワークロードに最適化されました。本記事ではアーキテクチャの仕組みと、ハンズオンチュートリアルでの使い始め方を解説します。

Chronos-2は、Amazonが開発した時系列予測の基盤モデルです。従来の単変量予測に加え、多変量予測や共変量を活用した予測をゼロショットで実現します。コンテキスト内学習により、追加学習なしで多様な予測タスクに対応し、既存モデルを大幅に上回る性能を達成しました。

みなさん、こんにちは。株式会社 APTO で Physical AI のデータ基盤を構築している田中です。 近 […]

スタートアップとの仕事には、本当に刺激的な何かがあります。私は 2 年以上にわたって、このような仕事に精力的に […]

AWS Advanced JDBC Wrapper の Remote Query Cache Plugin を使用して、JDBC クエリ結果を Amazon ElastiCache for Valkey に自動的にキャッシュする方法を紹介します。SQL ヒントを追加するだけで、アプリケーションコードの大幅な変更なしにデータベース負荷を削減しパフォーマンスを向上できます。

本稿は、日本取引所（以下「JPX」）グループの戦略的なデータ・デジタル事業を担う株式会社 JPX 総研による「 […]

本ブログは、株式会社テイツー様とアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしました。 AWS […]