目次 はじめに 課題と前提 Weighted Backend Service によるルーティング制御 ...

2026 年 03 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。 動画はオンデマンドでご視聴いただけます。 また、過去の AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画は「 AWS Black Belt Online Seminar 一覧 」に一覧がございます。 YouTube の再生リストは「 AWS Black Belt Online Seminar の Playlist 」をご覧ください。 Amazon SageMake

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの古屋です。 日々のお客様との会話の中で、「業務課題を解決するために新たな機能やシステムの開発が必要ではあるが、外部リソースを確保する余力もなく、自社に十分なエンジニアもいないため実現が難しい」というお声をいただきます。同様のお悩みをお持ちの方も少なくないのではないでしょうか。 近年、そういった状況に対して、 Amazon Bedrock や Amazon Q Developer をはじめとする AWS の生成 AI サービスの登場により、限られた開

本記事は 2026 年 3 月 24 日に公開された Cristian Graziano の「 Amazon CloudFront flat-rate pricing plans: new features and expanded capabilities 」を翻訳したものです。 2025 年 11 月、 Amazon CloudFront  の 定額料金プランをリリース しました。リリース以降、お客様からいただいたフィードバックをもとに新しい機能を追加してきました。この記事では、 

本記事は 2026 年 3 月 18 日 に公開された「 Scale fine-grained permissions across warehouses with Amazon Redshift and AWS IAM Identity Center 」を翻訳したものです。 Amazon Redshift は、フルマネージドでペタバイト規模のクラウドデータウェアハウスで、分析ワークロードを容易にスケールできます。複数のビジネスユニットにまたがって分析機能を拡張する際、各ウェアハウスのきめ細かなアクセス許

AWSのサーバーレスなベクトルデータベース3種（Aurora Serverless v2 + pgvector、OpenSearch Serverless、S3 Vectors）で、10万件のデータ投入と検索処理時間を比較検証しました。ベクトルデータベースを使用する際の第一歩として、少量のベクトルデータにおいてどれを選ぶべきか、実測データとアーキテクチャの観点から考察します。

こんにちは。クロスインダストリー第1本部 松田です。 今回は、SageMaker AI の MLflow 機能を活用して、モデルの実験管理からサーバーレス推論エンドポイントへのデプロイまでを一気通貫で行う方法を検証しました。 AWS re:Invent 2025 にて、MLflow を搭載した SageMaker AI にサーバーレス機能の追加が発表されました。このブログでは、インフラストラクチャ管理不要の MLflow App の作成から SageMaker Pipelines との統合まで紹介されてい

こんにちは、SCSK林です！ 様々なデータ活用が推進される中、データの蓄積場所（データレイク）と分析基盤を異なるクラウドで運用するようなケースもあると思います。一度AWS S3に溜まった膨大なデータを動かすことは容易ではありません。一方で、分析層ではGoogle CloudのBigQueryが持つクエリ性能や、マネージドなETLサービスを活用したいというニーズがあります。 私が担当した某プロジェクトでは、この「AWSにデータ、Google Cloudで分析」というハイブリッド構成を、完全閉域網で実現するこ

こんにちは、SCSK林です！ 私が担当した某プロジェクトで、社内向けWebアプリケーションとしてS3静的ホスティングによるSPA（Single Page Application）、およびALBとLambdaによるサーバーレスバックエンドを採用しました。技術的にはモダンで、運用コストを極小化できる構成です。 しかし、ここで大きな技術的課題としてあったのが「認証機能（Authentication）」です。 そのプロジェクトでは全社的なID管理基盤（IdP）として、Microsoft Entra ID（旧Azu

こんにちは、SCSK林です！ 今回は、AWSで完全にプライベート環境で実現するサーバレスAPI、S3静的ホスティングについて解説します。 エンタープライズ領域だと、クラウド導入の大きな壁となるのが『セキュリティ要件』だと感じています。 データは絶対にインターネットに出してはならない・・・ アクセスは専用線やVPN経由の閉域網に限る・・・ などなど、会社ごとに厳格なポリシーをお持ちだと思います。 本来、パブリックなアクセスを前提とするサーバーレスサービスを、いかにして閉域網の中に封じ込め、かつ安全に運用する

本記事は 2026 年 1 月 26 日 に公開された「 Top 10 best practices for Amazon EMR Serverless 」を翻訳したものです。 Amazon EMR Serverless は Amazon EMR のデプロイオプションの 1 つで、 Apache Spark や Apache Hive などのオープンソースビッグデータ分析フレームワークを、クラスターやサーバーの設定・管理・スケーリングなしで実行できます。EMR Serverless は、データストレージ、

はじめに Azure Functionsを専用（App Service）プランで運用する際、「コードは正しいはずなのに、なぜか特定の条件下でイベントが検知されない」といった現象に遭遇することがあります。 これは故障や不具合ではなく、選択したホスティングプランの「仕様」が大きく関係しています。 本記事では、Event Hubsトリガーなどを利用したサーバーレス構成において、安定したイベント処理を実現するために不可欠な 「プロセスのアイドル化」の仕組みと、その対策である 「Always On（常時接続）」設定

本ブログは 2026 年 3 月 10 日に公開された AWS Blog、” AWS Security Hub is expanding to unify security operations across multicloud environments ” を翻訳したものです。 多くのお客様と話をして、1 つ明確なことがあります。それは、セキュリティの課題は容易になっていないということです。今日の企業は、オンプレミスインフラストラクチャ、プライベートデータセンター、複数のクラウドなど、複雑に混在する環

はじめに SREの寺島です。 MNTSQでは、本番環境でのAWSの手動操作や顧客情報データへのアクセス等をCloudTrailログから検知し、操作者に目的や理由を確認するセキュリティ監査を運用しています（詳細は こちらの記事 を参照）。 これまではログからの異常検知は自動化されていたものの、その後の操作内容の確認や目的や理由を確認する運用が人力で行われており、運用上のToilとなっていました。 この課題を解決するため、今回、セキュリティ監査運用を自動化するSlack Botを開発しました。本記事では、その

本記事は 2026 年 3 月 16 日 に公開された「 Securely connect Kafka clients running outside AWS to Amazon MSK with IAM Roles Anywhere 」を翻訳したものです。 AWS 外 (オンプレミス環境や他のクラウド) で動作する Kafka クライアントは、コードベースやサーバー設定に長期 IAM ユーザーのアクセスキーを含める必要があります。長期認証情報が漏洩すると、AWS アカウントへの不正アクセスにつながるリス