この記事は株式会社エス・エム・エス Advent Calendar 2024の12月13日の記事です。 qiita.com こんにちは、介護/障害福祉事業者向け経営支援サービス「カイポケ」のリニューアルプロジェクトでSREを担当している加我 ( @TAKA_0411 ) です。SREチームの中では主にモニタリングとオブザーバビリティに関する全般を担当しています。 この度、AWS re:Invent 2024に参加してまいりました。私にとっては初のAWS re:Inventということもあり、現地で感じたこと

SCSK 永見です。 私が管理しているAWS環境では、aws health aware ( https://github.com/aws-samples/aws-health-aware )で、health eventをメール送信しています。 その中で使われているAmazon Simple Email Service ( 以下「SES」) に、fromアドレスとして会社ドメイン(@scsk.jp)の自分自身のメールアドレスを指定しています。 そんな中、社内の迷惑メール対策として、DMARC対応をする動きが

1．はじめに

本記事は 【Advent Calendar 2024】 13日目②の記事です。 🌟🎄 13日目① ▶▶ 本記事 ▶▶ 14日目 🎅🎁 はじめに こんにちは、大林です。2024年のre:Inventでは、生成AIとセキュリティの統合に関する多くのアップデートが発表されました。本記事では、セキュリティ検知の通知方式を説明の上、生成AIを活用してセキュリティ検知を効率的に管理し、対応する方法をご紹介します。また、セキュリティ検知を通知する意義や生成AIを採用する理由についても解説します。 なぜセキュリティ検知を

こんにちは。SCSK池宮です。 今さらながら、先日Athenaデビューしました。 初心者にも非常に扱いやすいサービスですが、私と同じように「いざコンソールに入るとどこから始めていいか…」と悩んでしまう方向けに基本操作をまとめてみました。 お役に立ちましたら幸いです。 Amazon Athenaとは Amazon Athenaとは、S3上のデータに対し、サーバレスでクエリを行うことができるサービスです。 サーバレスのため事前にインスタンスやクラスターを用意する必要がなく、”使いたい時”に”使いたい分”だけク

はじめに

こんにちは、広野です。 以下の記事で、Storage Browser for Amazon S3 の実装方法を紹介しました。 【re:Invent 2024 発表】Storage Browser for Amazon S3 を React アプリに組み込みました 2024/12/1 に GA されました Storage Browser for Amazon S3 を既存 の S3 と React アプリに組み込みました。(AWS Amplify, Next.js 不使用) blog.usize-tech.

こんにちは。ES課で研修中の深瀬です。 当記事では、SFTPコネクタを使いSFTPサーバーとAmazon S3間でファイルの送信ができることを確認します。 本記事はサーバーワークスAdvent Calendar 2024の13日目の記事です。 qiita.com Transfer Family のSFTPコネクタとは 料金 動作検証用の環境構築 システム構成図 事前準備 SFTPサーバーの設定 SFTPユーザーの作成 SSHキーの作成 ホストキーの確認 シークレットの作成 SFTPコネクタ用IAMロールの

こんにちは、AI事業本部 オペレーションテクノロジーDiv.で「AdPos」というプロダクトのバック ...

12 月 3 日、データ、分析、AI の統合プラットフォームである次世代の Amazon SageMaker を発表しました。Amazon SageMaker には、広く採用されている AWS の機械学習と分析機能が統合されています。中核となるのは SageMaker Unified Studio (プレビュー) です。これは、データ探索、準備と統合、ビッグデータ処理、高速 SQL 分析、モデル開発とトレーニング、生成 AI アプリケーション開発のための単一のデータおよび AI 開発環境です。この発表には

12 月 3 日、アプリケーションからのゼロ ETL 統合のための Amazon SageMaker Lakehouse と Amazon Redshift のサポートの一般提供を発表しました。 Amazon SageMaker Lakehouse は、 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データレイクと Amazon Redshift データウェアハウスにわたるすべてのデータを統合し、単一のデータのコピーでの強力な分析と AI/ML アプリケーシ

12 月 3 日、Amazon SageMaker Lakehouse の一般提供をお知らせできたことを大変嬉しく思います。これは Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データレイクと Amazon Redshift データウェアハウス全体のデータを統合する機能で、強力な分析や、人工知能と機械学習 (AI/ML) アプリケーションを単一のデータのコピー上に構築するのに役立ちます。SageMaker Lakehouse は次世代 Amazon SageMaker

サーバーレスの NoSQL データベースである Amazon DynamoDB は、100 万人を超えるお客様が低レイテンシーで大規模なアプリケーションを構築するために使用している、信頼度の高いソリューションです。データが増加するにつれて、組織は DynamoDB に保存されることが多い運用データから貴重なインサイトを引き出す方法を常に模索しています。しかし、Amazon DynamoDB のこのデータを分析と機械学習 (ML) のユースケースで最大限に活用するために、お客様はカスタムデータパイプラインを

12 月 3 日、データ、分析、AI の統合プラットフォームである次世代の Amazon SageMaker を発表しました。Amazon SageMaker には、広く採用されている AWS の機械学習と分析機能が統合されています。この発表には、データと AI アセットの管理を合理化する一連の機能である Amazon SageMaker Data and AI Governance が含まれています。 データチームは、組織全体でデータや AI モデルを見つけ、アクセスし、共同作業を行う際に、しばしば課題

12 月 3 日、2024 年 6 月の プレビューリリース に続き、 Amazon DataZone でのデータリネージの一般公開についてお知らせできることを嬉しく思います。この機能は、データ、分析、AI の統合プラットフォームである次世代の Amazon SageMaker のカタログ機能の一部としても拡張されています。 従来、ビジネスアナリストはデータの出所を検証するために手作業による文書化や個人的なつながりに頼っていたため、このプロセスには一貫性がなく、時間がかかっていました。データエンジニアは、