この記事は 2026 年 3 月 3 日に公開された “The Hidden Price Tag: Uncovering Hidden Costs in Cloud Architectures with the AWS Well-Architected Framework | Amazon Web Services” を翻訳したものです。 AWS とクラウドコンピューティングは、企業の業務運営のあり方を変革しました。組織はクラウド上で大規模にデータを保存、処理、管理できるようになり、コンピューティングリソ

SCSKの畑です。 今回もデータベース関連の話題ですが、若干毛色の異なる内容となります。 要件とその背景 本案件における MySQL (RDS/Aurora) の各種ログは Cloudwatch Logs に出力されているような設計となっているのですが、ログの一部をマスキングできないかという相談を受けました。具体的には以下のような要件です。 本番環境用 AWS アカウントの Cloudwatch Logs に出力されたログはマスキングしない 運用保守用 AWS アカウントの Cloudwatch

EventBridge Schedulerで定時トリガーをかけ、LambdaでAWSのコストデータを取得して、Slackに自動通知する仕組みを構築。月初からの累積コストだけでなく、前月比や直近1週間の日次トレンド、Cost Anomaly Detectionによる異常検知まで把握できるように。

こんにちは、クロスイノベーション本部リーディングエッジテクノロジーセンターの大岡叡です。 私は、昨年AWS資格を全種類取得しまして、現在Google Cloudの資格勉強をしております。 AWS資格の勉強法をGoogle Cloudの資格勉強にも適用しようと考え、勉強方法の改善検討をしたところ、AIで自動化できる部分があることに気づきました。本記事では、これまでの勉強法の課題、その課題に対するAIを用いた解決策、そして実際に導入してみての所感をお伝えしたいと思います。 これまでの勉強法の課題 AIを用いた

2026 年 3 月 24 日に公開された “ Building a modern network for your VMware workloads using Amazon Elastic VMware Service ” を翻訳したものです。 組織がクラウド移行を加速させようとする中で、多くのお客様は既存の VMware ワークロードを Amazon Web Services (AWS) にリフトアンドシフトする方法を求めており、アプリケーションのリファクタリングやスタッフの再トレーニングのオーバー

このシリーズでは、当社のデジタルテクノロジー戦略本部（通称：デジ戦）で働く社員が、どのようにスキルを伸ばし、キャリアの幅を広げてきたのかを紹介します。キャリアチェンジの背景や挑戦のプロセス、日々の学びを通じて、デジ戦で描けるキャリアの可能性をお伝えします。 筆者プロフィール 所属：ビジネスイノベーション第1統括本部 ITソリューション第3統括部 ビジネスシステム部 入社時期：2019年 中途入社 職種：システムエンジニア 経歴： 新卒で鉄道会社に入社し、駅係員などの業務に従事。 2019年2月にマイナビへ

はじめに 普段はRuby, PHP, Typescriptを主に使ってアプリ開発をしているITエンジニア4年目のY.Mです。 AWSを勉強していく中で、「サービスめっちゃ多い」とか「どんな用途で使えばいいか毎回忘れる・混乱する」なんて経験ありませんでしょうか？ また、実際にAWSを触ってみて、VPC・ECS構築やCI/CD自動化などで「今自分って何でこの操作しているんだろう．．．」と思うことありませんでしょうか？ 自分はもうすぐ社会人4年目を終えるところで、AWSもちょこちょこ触ったりしているのですが、あ

本稿は、2025 年 11 月 19 日に AWS Machine Learning Blog で公開された “ Claude Code deployment patterns and best practices with Amazon Bedrock ” を翻訳したものです。 Claude Code は、Anthropic が提供する AI 駆動のコーディングアシスタントで、自然言語による対話を通じて開発者がコードの作成、レビュー、修正を行うのを支援します。 Amazon Bedrock は、主要な

SHIFTのナショナルセキュリティ事業部所属の松尾です。 本記事では、オンプレミスの運用システムをガバメントクラウド（AWS）へ移行するに際し、令和7年度時点で実現性のあるデータ移行方法を取りまとめてみます。なお、本記事では中央省庁向けの政府情報システムを対象とした、データ移行の内容を中心とさせていただきます。

1. はじめに 昨今、より簡単にAIエージェントを構築することが可能なフレームワークが多く発表され、ワーカーそれぞれが自業務の自動化を図るAIエージェントを独自作成できるようになってきています。 AWS（Amazon Web Services）においては、Amazon Bedrockを用いてGUIから簡単にエージェントを構築し、ナレッジベースと連携したり、フローを組んだりすることができるようになっています。また、Strands Agentsを利用することでコードベースによる容易なエージェント作成だけでなく

1．はじめに

1. はじめに AWS（Amazon Web Services）では生成AIの基盤モデルを利用できるサービスとして、Amazon Bedrockが提供されています。各基盤モデルのARN（アカウントIDやリージョンごとに固有のリソース識別名）を用いることで、CLIやSDKを介してBedrockのモデルを呼び出すことができます。 標準で利用できるクロスリージョンを含む基盤モデルARNは、アカウント/リージョン/モデル単位で一意に定義されています。例えば東京リージョンのClaude 3.5 Sonnetを利用し

re:Invent 2025 において、AWS の Vice President of Databases である Colin Lazier は、アイデアのスピードで構築することの重要性を強調しました。これは、コンセプトから稼働中のアプリケーションまでの道のりを迅速に進めることを可能にするものです。お客様は既に、本番対応の Amazon DynamoDB テーブルと Amazon Aurora DSQL データベースを数秒で作成できます。Colin は、同じスピードで Amazon Aurora サーバー

こんにちは、SCSKでAWSの内製化支援『 テクニカルエスコートサービス 』を担当している貝塚です。 先日、顧客内製開発中のWebシステムの認証について、こんなご相談をいただきました。 社内のAD（Active Directory）で管理しているユーザーIDとパスワードで、クラウド上のWebアプリケーションにログインさせたい ただし、社員IDはメールアドレスではなくsAMAccountName（Active Directoryでユーザーを一意に識別するログイン名属性。例: testuser01）を使用して

本記事は 新人ブログマラソン2025 の記事です。 こんにちは。新人のtknです。 温かい日差しと春の風を感じることが多くなり、大量の花粉が舞い踊る…そんな日々ですが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。 赤々とした杉を見るとついつい睨みそうになりますが、杉は二酸化炭素の吸収効率が良く、地球温暖化防止に役立つそうなので、それなら、しょうがないですかね……。 さて本日は、私が学生時代に ChatGPTとちまちま作ったコードをKiro先生に添削させるとどれくらいの時間・コストがかかるのか？ を調査していきたいと思