「データベース」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「データベース」に関連する技術ブログの一覧です。

Google Cloud の SLA について表でまとめてみた(2024 年 11 月版)

はじめに こんにちは。 クラウドエースの中野(大)と申します。 今回は以前執筆した記事 Google CloudのSLAについて表でまとめてみたの 2024 年 11 月時点での更新版となります。 この記事の位置付け 昨年、同様の記事をリリースした際に社内でも評判が良かったため、社外の Google Cloud エンジニアや Google Cloud を利用したいと考えている方々にも一定の需要があると考え、今年

「Effect」ってなんだろう?

この記事はなに? TypeScriptのライブラリの1つである Effect の導入してみて得られた知見と所感をもとに、 Effect の概要に関して内容をまとめたものです。 実際に導入を進めるにあたり公式ドキュメントを参照しましたが、既存の Result 型と思想が異なる部分があり、すんなり理解できなかった箇所がありました…。他の Result 型と比較して、何が異なるのか / なぜ異なるの

Coca-Cola Andina が AWS 上の Thanos でオペレーションの可視性を強化

本記事は 2024年2月23日に公開された “Coca-Cola Andina Boosts Operational Visibility with Thanos on AWS” を翻訳したものです。 飲料会社の Coca-Cola Andina は、生産性、効率性、顧客満足度を向上させるために、データからより良い洞察を引き出すには、クラウドが鍵であることに気付きました。そのため、同社はオンプレミスのデータストア全体を、アマゾンウェブサービス(AWS)に新し

Amazon Bedrockを使用し生成 AI メタデータで AWS Glue Data Catalog を強化する

本記事は、2024/11/15 に公開された Enrich your AWS Glue Data Catalog with generative AI metadata using Amazon Bedrock を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の渡邉が担当しました。 メタデータは、データ資産を使用してデータ主導の意思決定を行う際に非常に重要な役割を果たします。多くの場合、データ資産のメタデータの生成は手作業であり時間がかかります。生成 AI を活用するこ

Amazon Aurora PostgreSQL Limitless Database の一般提供の開始

10 月 31 日、 Amazon Aurora の新しいサーバーレス水平スケーリング (シャーディング) 機能である Amazon Aurora PostgreSQL Limitless Database の一般提供についてお知らせします。Aurora PostgreSQL Limitless Database を使用すると、データベースワークロードを複数の Aurora ライターインスタンスに分散しながら、単一データベースとして使用する機能を維持することで、書き込みスループットと

Aurora Blue/Green Deploymentsによるダウンタイムを最小限に抑えたメジャーアップグレードの実現

はじめに こんにちは、SRE部プラットフォームSREブロックの石田です。普段はZOZOTOWNのSREを担当しています。 Amazon Aurora MySQL(以降、Aurora MySQL)のv2系の標準サポートが2024年10月31日に終了しました。私たちのチームではZOZOTOWNのID基盤で使用するAurora MySQLをv2系からv3系へアップグレードしました。ユーザ影響を抑えたアップグレードの実現のため、Amazon Aurora Blue/Green Deployments

【開催報告&資料公開】 流通小売・消費財企業向け:2024 年 最新ソリューションによるレガシーシステムのクラウド移行

流通・小売・消費財業界に関わられている方々を主な対象として、2024年11月15日に「流通・小売・消費財業界向け:2024 年 最新ソリューションによるレガシーシステムのクラウド移行」のオンラインセミナーを開催しました。ご参加いただきました皆さまには、この場を借りて御礼申し上げます。本ブログでは、その内容を簡単にご紹介します。 拡大する市場、新たなブ

【待望の新機能!?】RDS Blue/Green Deployments を使用して DB インスタンスのストレージサイズ縮小がサポートされました

こんにちは。テクニカルサポート課の森本です。 先日、待望の新機能(!?)である、RDS Blue/Green Deployments を使用して DB インスタンスのストレージサイズ縮小機能がリリースされました。 今回はこちらの機能について確認、検証してみました。 Amazon RDS Blue/Green Deployments support storage volume shrink - AWS aws.amazon.com これまで 新機能の概要 対象のデータベースエンジン やってみた フ

DMS の ソースデータベースを Blue/Green Deployments を使用してバージョンアップできるか検証してみた

こんにちは。テクニカルサポート課の森本です。 今回の記事では、DMS タスクのソースデータベースに使用しているデータベースを、RDS Blue/Green Deployments を使用してアップグレードできるかという問い合わせを受けた際に検証した内容をまとめます。 DMS 使用時のDBインスタンスのアップグレード可否について RDS Blue/Green Deployments とは 今回の構成 手順 結果 原因 対策 対策

Amazon DynamoDBでAPI操作のきめ細かいアクセス制御と監視を可能にする

お客様はアプリケーションのパフォーマンス、スケーラビリティ、耐障害性を向上させるために DynamoDB を選択します。DynamoDBのサーバーレスアーキテクチャでは、ハードウェア、スケーリング、パッチ、保守を抽象化することで運用を簡単にすることができます。DynamoDBにおけるデータアクセスとセキュリティの管理は、インスタンスベースのデータベースソリューション

vSphere 管理者のための AWS の高可用性とレプリケーションの理解

本記事は 2024 年 7 月 9 日に AWS Cloud Operations Blog で公開された “ Understanding AWS High Availability and Replication for vSphere Administrators ” を翻訳したものです。 はじめに vSphere HA は vSphere の基本的かつ頻繁に使用される機能です。いくつかの障害シナリオのいずれかが発生した場合、仮想マシンを再起動します。障害シナリオは、仮想マシンやホストのクラッシュから、応答しないホ

Amazon Data Firehose を使用して、データベースから Apache Iceberg テーブルに変更をレプリケート (プレビュー)

11 月 15 日、PostgreSQL や MySQL などのデータベースで行われた変更をキャプチャし、その更新を Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 上の Apache Iceberg テーブルにレプリケートする、 Amazon Data Firehose の新機能がプレビューで使用可能になったことをお知らせします。 Apache Iceberg は、ビッグデータ分析を実行するための高性能なオープンソーステーブル形式です。Apache Iceberg は、SQL

AWS Weekly Roundup: re:Invent 2024 での AWS BuilderCards、AWS Community Day、Amazon Bedrock、ベクトルデータベースなど (2024 年 11 月 18 日)

11 月 18 日週、 ブラジル で 2024 年最後のラテンアメリカ Amazon Web Services (AWS) Community Day が開催されました。また、これに並行して複数のイベントも開催されました。ゴイアニアでは、Senior Developer Advocate の Marcelo Palladino と AWS コミュニティビルダーの Marcelo Paiva 氏が基調講演を行いました。フロリアノポリスでは Senior Developer Advocate の Ana Cunha が出演しました。 チリのサン

Amazon SageMaker Canvas でノーコード機械学習を行うために Google Cloud Platform BigQuery からデータをインポートする

現代のクラウド中心のビジネス環境では、データが複数のクラウドやオンプレミスのシステムに分散していることが多くあります。この断片化は、お客様が機械学習 (ML) イニシアチブとして、データを統合し、分析する作業を複雑にしています。 本稿では、さまざまなクラウド環境の中でも Google Cloud Platform (GCP) BigQueryに焦点を当て、データソースを移動することなく、デ
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