サーバーワークス の技術ブログ
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Amazon Q Business の Agentic RAG が発表されました
2025/08/18
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こんにちは、やまぐちです。 概要 試してみる 回答の違いについて Event 履歴について Agentic RAG を利用する上での注意点 応答時間が標準 RAG よりも長い場合がある ユーザ認証された Web experience 上でしか利用できない Apps の場合 匿名アクセスの場合 ブラウザ拡張機能の場合 Web サイトに組み込んだ場合 まとめ 概要 Amazon Q Business で正確性と説明可能性を高める Agentic RAG 機
RAGの効果を見える化する評価のために - KPIの選び方
2025/08/18
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RAGの効果を曖昧にしないKPIの選び方と設計ステップを解説。ビジネス効率化や顧客満足度向上に向けた具体的手法を学べます。
AdventureWorksのサンプルデータベースをAmazon RDS for SQL Serverに復元する方法
2025/08/15
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Amazon RDS for SQL Serverを使用して、MicrosoftのサンプルデータベースAdventureWorksを復元する方法をステップバイステップで解説します。S3バケットを活用したバックアップとリストアのプロセスを学ぶことができます。
Amazon EKSにおけるAmazon S3 CSIドライバーの機能が強化されました
2025/08/14
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こんにちは。2025年8月にサーバーワークスに入社し、エデュケーショナルサービス課で研修中の髙橋省伍です。 Amazon EKS における Mountpoint for Amazon S3 CSI (Container Storage Interface)ドライバーの機能が強化され、v2 がリリースされましたので4つのポイントをお知らせしたいと思います。 Mountpoint for Amazon S3 CSI ドライバーとは ポイント1 ： 複数 Pod にまたがるデータキャッシュ機能
New Relic Java APMエージェントを導入してみたよ
2025/08/14
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JAVA環境でのNew Relic APMエージェント導入ガイド - 手順と注意点を徹底解説
IoTデータをAmazon QuickSightを使って可視化する
2025/08/13
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CR課の喜多です。今回は前回の続きで、S3に保存したIoTデータをAmazon QuickSightを使って参照してみました。 はじめに システム構成 構築 Amazon Data Firehoseの作成 IoTメッセージルールの追加 AWS Glue Data Catalogの作成 Amazon QuickSightダッシュボードの作成 おわりに はじめに 前回、AWS IoT Coreの紹介の際、S3にParquet形式などでデータレイクとして保存、Amazon Athenaを利用してAmazon Quicksight
【注意】Office付きのAMIから作成したEC2のバックアップには制約があります
2025/08/13
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さとうです。 EC2にOfficeをインストールして使いたいケースで、AWSのSPLAの利用制限によりOffice付きのAMIからのデプロイを検討される方が多いのではないかと思います。 このEC2のバックアップ運用には大きな制約があるので、まとめておきたいと思います。 blog.serverworks.co.jp 結論 Office付きAMIの仕組み デプロイの前提条件 ライセンス管理の仕組み 問題になるポイント 解決策
DynamoDBのパーティションキー。連番ではなくランダムな値を設定するべきか？
2025/08/13
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こんにちは。アプリケーションサービス本部ディベロップメントサービス2課の濱田です。 アイスコーヒーの美味しい時期になりましたね🧊 さて、本記事では DynamoDB の設計時に浮上する、パーティションキーについての疑問 を検討します。 「パーティションキーには連番は避け、ランダムな値（UUID等）を設定するべきか？」という疑問に対する回答を整理してお伝えし
Amazon Athenaを高速化！バケッティングとパーティションの違い
2025/08/12
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はじめに 今日は、Amazon Athena クエリのパフォーマンスを向上させる方法についてご紹介します！ Athena とは、Amazon S3 に保存されているデータを中心に、SQL を使ってさまざまなデータソースにクエリを実行できるサービスです。 クエリのパフォーマンスを向上させる方法はいくつかありますが、その中でも効果が大きいのが「スキャンするデータ量を減らす」ことです。 At
【Databricks入門】Unity Catalogの階層構造を解説！チュートリアル前の基礎知識
2025/08/12
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この記事では、Databricksで利用されるUnity Catalogにおけるデータの階層構造と、その各コンポーネントの役割を解説します。本記事の最終的な目標は、公式チュートリアルに取り組む際に、Unity Catalog独自の用語でつまずかないように基礎知識を身につけられるレベルです。 Unity Catalogのコンポーネントと階層 カタログ (Catalog) データ資産をカタログ単位で分ける場合の主な分
データレイクハウスとは
2025/08/12
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従来、データ基盤は「データレイク」と「データウェアハウス」を組み合わせるのが一般的でした。 しかしこの構成は、システムの複雑さや運用コストの増大といった課題を抱えていました。 データレイクハウス（以下、レイクハウス）は、これらの課題を解決するために登場した新しいアーキテクチャです。 本記事では、その概要と、実現の鍵となる「Delta Lake」につ
なんとなく知っていたつもりのデータレイクを再学習。Databricksで活かすレイクハウスとは？
2025/08/12
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はじめに データレイクとは データレイクのメリットについて とりあえず放り込める 一元管理し易い 分析や機械学習に利用するためのデータを揃えやすい データレイクのデメリットについて 何が入っているかわからなくなる（データの沼化） データの品質と整合性が取りにくい 管理と人材のコストがかかる データレイクの課題をDatabricksで解決する レイクハウスとは
Amazon Bedrock Client for Mac の紹介とgpt-ossを利用する際の設定
2025/08/12
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Amazon Bedrock Client for Mac とは AWSがGitHubで公開・提供している "Amazon Bedrock Client for Mac" というMac用のクライアントアプリケーションです。 https://github.com/aws-samples/amazon-bedrock-client-for-mac Mac専用とはなりますが、Amazon Bedrockの生成AIを利用するためのクライアントアプリケーションであり、Mac上で簡単に生成AIを試すことができます。 通常Bedrockが提供する各種生成AIモデルを試す
開発環境のインスタンスが直近どのくらいの時間起動していて、料金がいくらかかっているかを Slack に簡単に通知する Step Functions
2025/08/12
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こんにちは😸 カスタマーサクセス部の山本です。 概要 Slack 側の設定 (アプリの作成) メモしておくものまとめ EventBridge の 「接続」作成 メモしておくものまとめ インスタンスタイプごとの料金をメモ Step Functions Step Functions の全体構成 1. DescribeInstances ステップ 2. Map ステップ PostInstanceInfoToSlack ステップ (ItemProcessor内) JSONata 式解説 '*Running Hours:*\n' & $string($ceil(($toMillis($now())
AWS Price List Query API を使用して EC2 のオンデマンドインスタンスの料金を取得する
2025/08/12
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こんにちは😸 カスタマーサクセス部の山本です。 AWS Price List Query API を使用して EC2 のオンデマンドインスタンスの料金を取得する AWS CLI 事前準備：filters.json を用意 filters.json の説明 1. リージョンコード 2. オペレーティングシステム 3. テナンシー 4. インスタンスタイプ 5. 事前インストールソフトウェア 6. マーケットオプション 7. キャパシティステータス フィルターに