本投稿は、2026年 10 月 16 日に公開された、 Know Before You Go: your re:Invent 2026 guide to managing cloud and AI spend を翻訳したものです。 世界が AI を大規模に取り入れつつある今、IT 支出を管理する皆さんは新たな難題に直面しています。これまでの クラウド財務管理 (CFM) の時代では、IT とファイナンスのリーダーにクラウドと財務の両方の言葉を理解できることが求められていましたが、AI の時代にはトークン(
本ブログは 2026 年 10 月 12 日に公開された AWS Blog “ Quantum-resistant signing on AWS, Part 2: Enforce your ML-DSA algorithm policy with SCPs and IAM ” を翻訳したものです。 この記事では、暗号アルゴリズムポリシーを設定し、 Amazon Web Services (AWS) 環境でポリシーに準拠しない選択を防ぐ方法を紹介します。ポスト量子暗号を導入する際に最初に直面する判断の 1
本ブログは 2026 年 10 月 6 日に公開された AWS Blog “ Responsible AI governance: How AWS positions customers to align with ISO/IEC 42005:2025 ” を翻訳したものです。 生成 AI の導入は パーソナルコンピュータやインターネットの普及を上回るペースで進んでおり 、 2025 年の世界の AI 関連投資額は 5,816 億 9,000 万ドルに達しています 。こうした状況の中、組織は AI を責任
本ブログは 2026 年 5 月 12 日に公開された AWS Blog “ Enabling AI sovereignty on AWS ” を翻訳したものです。 クラウドと AI は、研究の加速や顧客体験の向上から、ビジネスプロセスの最適化や公共サービスの充実に至るまで、かつてないスピードで産業や社会を変革しています。 Amazon Web Services (AWS) は、クラウドと AI がその可能性を最大限に発揮するには、お客様がデータをコントロールでき、ワークロードをどのように、どこで実行する
本記事は、 Timestream for InfluxDB 3 workload analysis and best practices を翻訳したものです。 Amazon Timestream for InfluxDB 3 のデプロイメントにおいて、適切なインスタンスサイズの選択は、時系列インフラストラクチャを設計する上で最も影響の大きい判断の 1 つです。インスタンスが小さすぎるとクエリパフォーマンスの低下や取り込みのボトルネックにつながり、大きすぎると未使用のキャパシティに対して余分なコストを支払う
(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
本記事は 2026 年 4 月 29 日に公開された、 Features and workflows with Amazon Timestream for InfluxDB 3 を翻訳したものです。 本記事では、時系列データベースの技術を大きく進化させた Amazon Timestream for InfluxDB 3 のアーキテクチャ設計、機能、ケイパビリティについて、技術的な観点で解説します。この次世代時系列データベースは、従来のエンジンバージョンからアーキテクチャが再設計されています。コア性能を支え