by Koshiro Fujikawa | on 1 10月 2026 | in AWS Payment Cryptography, Financial Services, Security, Identity, & Compliance, General 本ブログはイージャイズ株式会社（旧ルミーズ株式会社）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。 みなさん、こんにちは。AWS アカウントマネージャーの藤川です。 キャッシュレス決済の普及にともない、決済端末を安全に

メインフレーム基幹系システムの AWS 移行を真剣にご検討中のお客様向けのイベント「AWS Mainframe Modernization Day Tokyo 2026」を 2026 年 9 月 17 日(木) に開催しました。本ブログでその概要を紹介します。 本イベントは以下の三部で構成しました。 Part 1: AWS セッション Part 2: お客様セッション Part 3: お客様同士の交流会 Part 1: AWS セッション 冒頭のオープニングは、アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 (以

1. はじめに LLMをアプリケーションから利用する機会が増えるにつれて、APIの呼び出し回数だけではなく、どのアプリケーションがどれくらいLLMを利用しているのか、また利用料がどの程度発生しているのかを把握することが重要になってきています。 特にチームでLLM APIを共通利用する場合や、複数のアプリケーションからLLMを呼び出す場合、利用状況を可視化することで、チーム別・アプリケーション別の利用傾向を把握しやすくなり、コスト管理にも役立ちます。 今回は、Kong KonnectのAI Gateway機

こんにちは。エンタープライズ第一本部 戦略ソリューション 1 部の英です。 普段はAWSでWebアプリ作るなどしています。 趣味ではボードゲームを嗜んでおり、なんと自宅に約200種類以上のボドゲを所有しています。ボードゲーマーです。 そんな私のために登場したと言っても過言ではない、とんでもないニュースが飛び込んできました。 → AmazonのAWSサービスを学べるカードゲーム「AWS BuilderCards」日本語版が予約受付中 そう、 AWSのボドゲ です。 ちょっと何を言ってるかわからないので、とり

(この記事は、 AWS 기반 EDA 환경으로 Rebellions의 차세대 AI NPU 개발 가속화하기 を翻訳したものです。) 先端半導体の開発においては数多くの Logic Simulation を繰り返し、DFT（Design for Test）や Physical Design のように高いコンピューティング性能を必要とする EDA（Electronic Design Automation）作業を実行する必要があります。設計規模と検証範囲が大きくなるほど、必要な CPU コアやメモリ、共有ス

■ 目次 はじめに このブログの概要 対象読者と前提知識 1. なぜ、そうなっていたのか？ オンプレミスという前提 Kubernetes導入で得られたもの 残った4つの課題 「境界」と「粒度」 2. 境界をどう引き直したのか？ Namespaceの割り当て先 Tenant境界の導入 セルフサービスでの環境発行 エコシステムのテナント分離 論理的な境界の積み重ね 3. リソースの粒度をどう変えたのか？ k8sリソースの粒度の問題 マニフェスト抽象化OSSの選定 PlatformAppの記述例 拡張性とガード

はじめに こんにちは。EC基盤開発本部 SRE部 カート決済SREの遠藤です。 普段はカート決済に関連する機能のリプレイスや保守運用をメインに、ZOZOTOWNのDBREとして活動しています。 近年、ランサムウェア攻撃が世界中で猛威を振るっており、企業のデータ保護は喫緊の課題となっています。特にデータベースは企業活動の根幹を支える重要な資産であり、万が一の攻撃に備えた対策が不可欠です。 本記事では、Everpure社（旧Pure Storage社）のストレージ製品「FlashArray」を活用したランサム

Kiro は、エンタープライズが本番運用に耐えるソフトウェアを構築できるよう設計された、AWS の AI 搭載エンジニアリングエージェントです。Kiro を使うと、お客様は並列エージェントを用いて大規模なコードベース全体にわたって開発を進めることができ、SAP のモダナイゼーションのような複雑でリソース集約的なプロジェクトに最適です。本日、お客様やパートナーが AWS 上でカスタム SAP Advanced Business Application Programming（SAP ABAP）プログラム、S

はじめに Turingのインフラチームで、クラウドGPUクラスタの構築・運用を担当している大戸（おおど）です。先日、Platform Engineering Kaigi 2026（PEK2026）で、マルチクラウドとオンプレミスにまたがるGPU基盤の構築・運用についてお話ししました。この記事は登壇後の補足として、AWSでのストレージ運用を詳しくまとめたものです。 この記事を3行でまとめると GPUは認識されているのに、学習が進まない。Turingの学習環境で起きたFSx for LustreのI/O問題を

はじめに こんにちは、ECプラットフォーム部の権守です。普段はZOZOTOWNの会員基盤の開発に携わっています。 会員基盤では機能追加やリプレイスを継続しており、それに伴ってテストコードも増え続けています。テストが増えること自体は品質を維持する上で必要ですが、GitHub Actions上のテストにかかる時間も徐々に長くなっていました。具体的には、ワークフロー開始から完了までの実経過時間（以下、wall-clock）は13分前後となることが多い状態でした。 そこで、wall-clockを短縮するとともに、

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 すっかり秋めいてきて、朝晩は肌寒さを感じる日も増えてきましたね。今週は Claude Opus 5.5 や OpenAI GPT-6 Sol / Luna の Amazon Bedrock 提供開始、Amazon Connect のエージェント間コラボレーション、AI ネイティブなオブザーバビリティ Amazon CloudWatch Omni など、AI エージェント関連のアップデートが目白押しでした。そん

こんにちは！イーゴリです。 オンプレミスのWindowsファイルサーバーからAmazon FSx for Windows / NetApp ONTAPへのファイルサーバー移行案件を担当する中で、「AWS DataSyncとRobocopy、結局どちらを使うべきか」という判断に何度も迷う場合があると思います。 単純に「DataSyncは推奨」「Robocopyは無料で手軽」という表面的な比較では、実際の移行作業で発生する文字数制限のエラーや、監査要件（SACL）が絡む場面での判断を誤ってしまいます。 本記事

本ブログは株式会社 PLAY プラットフォーム本部 技術基盤部 技術推進グループ テックリード 市川 賢 様 の監修のもと、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 金目 健二が執筆いたしました。 AI エージェントの運用における課題 生成 AI の普及により、インシデント対応に AI エージェントを利用する取り組みが各社で進められております。一方で、検証環境では有用性が確認できても、実際に本番運用へ組み込む段階になると、エージェントの分析精度とは別のところで検討が止まるケースが見られます。「どこまで

こんにちは。KINTO テクノロジーズの DBRE チーム所属の makoto.sato です。2026年3月に中途入社し、普段は Aurora（MySQL / PostgreSQL）の運用・信頼性向上や、社内向け DB 作業基盤の開発をしています。前職では長く DBA としてオンプレの MySQL / PostgreSQL / Oracle を運用していました。 はじめに KINTO テクノロジーズの DBRE チームでは、DB 作業の申請〜承認〜一時的な作業環境の自動構築までを Slack から完結さ

低コストでバースタブルな新しい Amazon EC2 インスタンス T8i の一般提供開始をお知らせします。Amazon EC2 T8i は AWS 専用にカスタマイズされた第 6 世代インテル Xeon スケーラブルプロセッサ (Granite Rapids) を搭載しています。T8i インスタンスは最も低価格な EC2 インスタンスのひとつとなり、前世代の T3 インスタンス と比較して最大 30% 優れた料金パフォーマンスを提供します。T8i インスタンスは、CPU 使用率が低から中程度のさまざまな