SCSKの畑です。 前回のエントリ に引き続き、今年度のアプリケーション性能改善の取り組みについて説明していきたいと思います。今回はテーブルデータのバリデーションチェック機能の性能改善について説明していきます。   はじめに テーブルデータのバリデーションチェック機能についての背景や概要については、昨年度投稿したエントリで一通り説明していましたので詳細はこちらをご覧頂ければと思います。 Amazon Redshift テーブルのデータメンテナンス機能についての補足その2 案件事例にて実装したアプ

Amazon CloudWatch Logs は AWS 環境におけるログ管理の中心的なサービスとして、様々なソースからのログデータを収集、監視、分析する機能を提供しています。一方で、長期保存のコスト最適化やサードパーティのログ分析ツールとの連携など、様々な理由からログデータを CloudWatch Logs から他の場所に転送する必要が生じることがあります。 本記事では、CloudWatch Logs からログを転送する必要が生じるユースケースと、AWS が提供する3つの転送方法について詳細に説明します

CloudWatch メトリクス を活用することで、システムの状態を可視化し効果的な監視を実現できます。 CloudWatch メトリクスには保存期間の制限があり、また外部の監視ツールと連携したいケースも多く存在するため、 CloudWatch メトリクスを外部に転送して活用するニーズが高まっています。 本記事では、CloudWatch メトリクスの基本的な概念を押さえた上で、メトリクス転送が必要となるユースケースと、AWS が提供する 2 つの転送方法について、それぞれの特徴や使い分けのポイントを詳しく

本記事は 2025 年 12 月 18 日 に公開された　「 How Kaltura Accelerates CI/CD Using AWS CodeBuild-hosted Runners 」　を翻訳したものです。 この投稿は、Kaltura のシニアプラットフォームエンジニアである Adi Ziv 氏が AWS との協力により寄稿しました。 AI ビデオエクスペリエンスクラウドおよび企業コミュニケーション技術の大手プロバイダーである Kaltura は、GitHub Actions 用の AWS Co

はじめに Nova 2シリーズ 利用方法 ワークショップ概要 Step0：事前準備 Step1：画像生成 Step2：物件の分析 Step3：マーケティングコンテンツの生成 Step4：市場評価 Step5：強化されたマーケティング画像の生成 Step6：結果のまとめ 終わりに はじめに こんにちは、林です。 すっかり年も明けて、AWS re:Invent 2025に行ったのがずいぶんと前に感じています。 今回は、re:Inventの中で受講したワークショップの一つをご紹介したいと思います。 Keynot

(「 うったまがった！ 」は非常に驚くという熊本弁です) 2026年 1 月、 ANGEL Dojo 2025 で内製化に挑戦された熊本中央病院様 を訪問しました。その目的は2つです。電子カルテ利用端末からAWSへ接続するためのネットワーク設定を完了すること、そして電子カルテからドライバを使用し SQL でデータを抽出できることの確認です。いずれも ANGEL Dojo で構築した生成AIシステムを実際に院内で利用するために不可欠な工程でした。結果として 1日目に環境構築を完了し、勢いそのままに2日目には

本記事は 2025/10/13 に公開された “ Transforming the physical world with AI: the next frontier in intelligent automation | Artificial Intelligence ” を翻訳したものです。 昨今の人工知能と物理のシステムの統合は、技術的進化の重要な転換点となっています。特にフィジカル AI は、アルゴリズムがデジタルの境界を超え、形のある物理世界を認識し、理解し、また操作します。そのためフィジカル

本記事は 2026 年 02 月 03 日 に公開された “Amazon DynamoDB global tables now support replication across AWS accounts” を翻訳したものです。 原文: https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-dynamodb-global-tables-now-support-replication-across-aws-accounts/ Amazon DynamoDB グローバルテ

本記事は 2026 年 2 月 3 日 に公開された「 Use Amazon MSK Connect and Iceberg Kafka Connect to build a real-time data lake 」を翻訳したものです。 分析ワークロードでリアルタイムなインサイトが求められる中、ビジネスデータを生成直後にデータレイクへ取り込む必要性が高まっています。リアルタイム CDC データ取り込みには AWS Glue や Amazon EMR Serverless など様々な方法がありますが、Am

本記事は 2025/11/25 に公開された “ Physical AI in practice: Technical foundations that fuel human-machine interactions | Artificial Intelligence ” を翻訳したものです。 前回の投稿「 AI で物理的世界を変革：インテリジェント自動化の新たなフロンティア 」では、フィジカル AI の分野が建設、製造、ヘルスケア、農業など幅広い産業を再定義していることを解説しました。今回は、この技術の

本記事は 2025/12/02 に公開された “ Embodied AI Blog Series, Part 1: Getting Started with Robot Learning on AWS Batch | AWS Spatial Computing Blog ” を翻訳したものです。 私たちは技術的進化の転換点を迎えました：高度な AI モデルを使用して、デジタル世界だけでなく物理的な世界にも影響を与える能力です。AI は、テキストを生成する AI から、原子を動かす AI へと移行しつつあり

1. はじめに AWS DeepRacer は、AWS（Amazon Web Services）が提供する 1/18 スケールの自律走行レースカーと、強化学習モデルを作成・トレーニング・評価するための 3D シミュレーション環境を備えたサービスです。これにより、強化学習の理解と実践が簡単に行えます。 2024年の後半にAWS DeepRacerの終了が発表され、2025年12月15日にAWS DeepRacerがAWSマネージメントコンソールから利用することが出来なくなりました。その後1か月を経て、新たに

ディップ株式会社は、求人情報サイト「バイトル」や「はたらこねっと」などの運営や、中小企業の労働力を改善する DX ツール「コボットシリーズ」を提供する DX 事業を展開しています。2013 年から AWS を本格的に導入し、クラウドを活用したビジネス展開を積極的に推進してきた同社は、2024 年に基幹システムのデータベース基盤を、オンプレミス環境の Exadata から RDS for Oracle へと大規模な移行を実施しました。本ブログでは、 Amazon RDS for Oracle への移行プロジ

エージェンティック AI システムは急速にデジタル世界を超えて物理世界へと拡大しており、AI エージェントは実際の物理環境で知覚、推論、および行動をとります。AI システムがロボティクス、自律走行車、およびスマートインフラストラクチャを通じて物理世界とますます相互作用するにつれて、根本的な疑問が浮かび上がります：複雑な推論のために大規模なクラウドコンピューティングを活用しながら、物理的な感知と作動に対してミリ秒レベルの応答性を維持するエージェントをどのように構築するのでしょうか？ 2025年は、AWS に

2025年11月26日から29日の4日間、千葉県の幕張メッセにて「第9回鉄道技術展2025（Mass-Trans Innovation Japan 2025）」が開催されました。AWSはこの展示会に出展し、クラウドとAIを活用した鉄道保全システムのソリューションをご紹介しました。 1. 鉄道技術展とは 鉄道技術展（Mass-Trans Innovation Japan）は、鉄道に関する最新技術や製品、サービスが一堂に会する日本最大級の専門展示会です。車両、軌道、電気、信号、通信、保安、運行管理など、鉄道事