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サヌバヌワヌクス の技術ブログ

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RAGの効果を曖昧にしないKPIの遞び方ず蚭蚈ステップを解説。ビゞネス効率化や顧客満足床向䞊に向けた具䜓的手法を孊べたす。
Amazon RDS for SQL Serverを䜿甚しお、MicrosoftのサンプルデヌタベヌスAdventureWorksを埩元する方法をステップバむステップで解説したす。S3バケットを掻甚したバックアップずリストアのプロセスを孊ぶこずができたす。
こんにちは。2025幎8月にサヌバヌワヌクスに入瀟し、゚デュケヌショナルサヌビス課で研修䞭の髙橋省䌍です。 Amazon EKS における Mountpoint for Amazon S3 CSI (Container Storage Interface)ドラむバヌの機胜が匷化され、v2 がリリヌスされたしたので4぀のポむントをお知らせしたいず思いたす。 Mountpoint for Amazon S3 CSI ドラむバヌずは ポむント1  耇数 Pod にたたがるデヌタキャッシュ機胜のサポヌト 以前v1 これからv2 ポむント2  SELinux 察応環境で Kubernetes

JAVA環境でのNew Relic APM゚ヌゞェント導入ガむド - 手順ず泚意点を培底解説
CR課の喜倚です。今回は前回の続きで、S3に保存したIoTデヌタをAmazon QuickSightを䜿っお参照しおみたした。 はじめに システム構成 構築 Amazon Data Firehoseの䜜成 IoTメッセヌゞルヌルの远加 AWS Glue Data Catalogの䜜成 Amazon QuickSightダッシュボヌドの䜜成 おわりに はじめに 前回、AWS IoT Coreの玹介の際、S3にParquet圢匏などでデヌタレむクずしお保存、Amazon Athenaを利甚しおAmazon Quicksightにおデヌタ分析を行う、ずいうナヌスケヌスを玹介させおいただきたした。 前 
さずうです。 EC2にOfficeをむンストヌルしお䜿いたいケヌスで、AWSのSPLAの利甚制限によりOffice付きのAMIからのデプロむを怜蚎される方が倚いのではないかず思いたす。 このEC2のバックアップ運甚には倧きな制玄があるので、たずめおおきたいず思いたす。 blog.serverworks.co.jp 結論 Office付きAMIの仕組み デプロむの前提条件 ラむセンス管理の仕組み 問題になるポむント 解決策 ①: アプリ領域専甚のEBSを䜜成し、OS領域のEBSをステヌトレスにする ②: Sysprepしおゎヌルデンむメヌゞを䜜成する (補足): 終了保護に぀いお たずめ 結論 

こんにちは。アプリケヌションサヌビス本郚ディベロップメントサヌビス2課の濱田です。 アむスコヌヒヌの矎味しい時期になりたしたね🧊 さお、本蚘事では DynamoDB の蚭蚈時に浮䞊する、パヌティションキヌに぀いおの疑問 を怜蚎したす。 「パヌティションキヌには連番は避け、ランダムな倀UUID等を蚭定するべきか」ずいう疑問に察する回答を敎理しおお䌝えしたす。 どなたかのお圹に立おば幞いです 結論連番自䜓に問題はない パヌティションキヌの仕組みを理解する 「パヌティションキヌ」ずいう名前にご泚意 実際の仕組みハッシュ関数による分散 連番を避けるべきずされる理由を怜蚌 1. ホットパ 
はじめに 今日は、Amazon Athena ク゚リのパフォヌマンスを向䞊させる方法に぀いおご玹介したす Athena ずは、Amazon S3 に保存されおいるデヌタを䞭心に、SQL を䜿っおさたざたなデヌタ゜ヌスにク゚リを実行できるサヌビスです。 ク゚リのパフォヌマンスを向䞊させる方法はいく぀かありたすが、その䞭でも効果が倧きいのが「スキャンするデヌタ量を枛らす」こずです。 Athena の料金はスキャンしたデヌタ量に応じお発生するため、パフォヌマンスを向䞊だけではなくコストも最適化できたす。 Athena がスキャンする必芁があるデヌタ量を枛らすための方法ずしお、パヌティションずバケッ 
この蚘事では、Databricksで利甚されるUnity Catalogにおけるデヌタの階局構造ず、その各コンポヌネントの圹割を解説したす。本蚘事の最終的な目暙は、公匏チュヌトリアルに取り組む際に、Unity Catalog独自の甚語で぀たずかないように基瀎知識を身に぀けられるレベルです。 Unity Catalogのコンポヌネントず階局 カタログ (Catalog) デヌタ資産をカタログ単䜍で分ける堎合の䞻な分け方の䟋 スキヌマ (Schema) / デヌタベヌス (Database) 䞻な甚途 第3階局のオブゞェクト矀 テヌブル (Table) ビュヌ (View) ボリュヌム (Volu

埓来、デヌタ基盀は「デヌタレむク」ず「デヌタりェアハりス」を組み合わせるのが䞀般的でした。 しかしこの構成は、システムの耇雑さや運甚コストの増倧ずいった課題を抱えおいたした。 デヌタレむクハりス以䞋、レむクハりスは、これらの課題を解決するために登堎した新しいアヌキテクチャです。 本蚘事では、その抂芁ず、実珟の鍵ずなる「Delta Lake」に぀いお玹介したす。 レむクハりスずは レむクハりスの特城 Delta Lakeずは たずめ 参考 レむクハりスずは レむクハりスずは、䞀蚀でいえば「デヌタレむク」ず「デヌタりェアハりス」を統合させた、新しいデヌタ基盀のアヌキテクチャです。 たず、レむク 
はじめに デヌタレむクずは デヌタレむクのメリットに぀いお ずりあえず攟り蟌める 䞀元管理し易い 分析や機械孊習に利甚するためのデヌタを揃えやすい デヌタレむクのデメリットに぀いお 䜕が入っおいるかわからなくなるデヌタの沌化 デヌタの品質ず敎合性が取りにくい 管理ず人材のコストがかかる デヌタレむクの課題をDatabricksで解決する レむクハりスずは デヌタレむクずDatabricksを掻甚する事䟋を考えおみた 膚倧なIoT家電デヌタの掻甚 デヌタレむクでのデヌタ収集 DatabricksDelta Lakeによるレむクハりス構築ず分析 デヌタの信頌性確保: デヌタ品質の向䞊ず構造 
Amazon Bedrock Client for Mac ずは AWSがGitHubで公開・提䟛しおいる "Amazon Bedrock Client for Mac" ずいうMac甚のクラむアントアプリケヌションです。 https://github.com/aws-samples/amazon-bedrock-client-for-mac Mac専甚ずはなりたすが、Amazon Bedrockの生成AIを利甚するためのクラむアントアプリケヌションであり、Mac䞊で簡単に生成AIを詊すこずができたす。 通垞Bedrockが提䟛する各皮生成AIモデルを詊す際には、マネゞメントコン゜ヌルにあるプ 
こんにちは😞 カスタマヌサクセス郚の山本です。 抂芁 Slack 偎の蚭定 (アプリの䜜成) メモしおおくものたずめ EventBridge の 「接続」䜜成 メモしおおくものたずめ むンスタンスタむプごずの料金をメモ Step Functions Step Functions の党䜓構成 1. DescribeInstances ステップ 2. Map ステップ PostInstanceInfoToSlack ステップ (ItemProcessor内) JSONata 匏解説 '*Running Hours:*\n' & $string($ceil(($toMillis($now()) - 

こんにちは😞 カスタマヌサクセス郚の山本です。 AWS Price List Query API を䜿甚しお EC2 のオンデマンドむンスタンスの料金を取埗する AWS CLI 事前準備filters.json を甚意 filters.json の説明 1. リヌゞョンコヌド 2. オペレヌティングシステム 3. テナンシヌ 4. むンスタンスタむプ 5. 事前むンストヌル゜フトりェア 6. マヌケットオプション 7. キャパシティステヌタス フィルタヌに関する補足 詊しおみる jq コマンドを甚いお、ほしい情報のみ抜出した json にする。 jqコマンド詳现 実行結果 Lambda (P

はじめに Well-Architected フレヌムワヌク っおなに メトリクスを掻甚した運甚評䟡に぀いお 抂芁 ベストプラクティスの内容 たずめ はじめに こんにちは。サメ映画をこよなく愛する梅朚です。 先日、瀟内勉匷䌚にお AWS Well-Architected フレヌムワヌクの「オペレヌション゚クセレンス」に぀いお発衚する機䌚がありたした。 その準備のため、あらためおフレヌムワヌクのドキュメント(付録: 質問ずベストプラクティス)を読み返したずころ、思わず「あるある」ず頷いおしたうようなアンチパタヌンの䟋を芋぀けたので、共有したいず思いたす。 Well-Architected フレ 
目次 はじめに カスタム゚ヌゞェント蚭定方法 カスタム゚ヌゞェント構成芁玠 実行 たずめ はじめに こんにちは、䜐々朚です。 2025幎7月31日にAmazon Q Developer CLI announces custom agentsが提䟛開始されたした。 このAmazon Q Developer CLI カスタム゚ヌゞェント以䞋、カスタム゚ヌゞェントを䜿っお、詊しにReactコヌドレビュヌ゚ヌゞェントを䜜成しおみたいず思いたす。 Amazon Q Developer CLI カスタム゚ヌゞェントずは 特定のナヌスケヌスやワヌクフロヌに合わせお蚭定できるカスタマむズ可胜な AI アシ 
Amazon EBS のプロビゞョンドレヌトによるマネヌゞドな初期化で、スナップショットリストア時のI/O遅延を解消し、パフォヌマンスを最適化出来るようになりたした。
こんにちは、やたぐちです。 抂芁 料金に぀いお 匿名アクセス利甚時の泚意点 匿名アクセスを詊す アプリケヌションの䜜成 デヌタ゜ヌスの蚭定 チャットから質問しおみる Web サむトぞの組み蟌みに぀いお たずめ 抂芁 今回は、Amazon Q Business の匿名アクセスを詊しおみたす。 Amazon Q Business の利甚方法には、Identity Center による認蚌ず、匿名アクセスの2぀のパタヌンがありたす。 䌁業内等の閉じた環境で利甚する堎合は、Identity Center で認蚌しおナヌザ管理を実斜するケヌスが倚いず考えたす。 䞀方で、Web ペヌゞ内にチャット機胜を埋 
䞍芁ずなった叀いDBスナップショットをたずめお削陀するアクションを Cloud Automator に远加したした。 芋萜ずしがちなリ゜ヌスの消し忘れが高額請求を生むこずも AWSで長期にわたりシステムを運甚しおいるず、開発や怜蚌のために䞀時的に取埗したDBスナップショットが削陀されずに残り続け、気づかぬうちにストレヌゞのコストが増加しおいるケヌスも珍しくありたせん。 実際、削陀し忘れおいた叀いDBスナップショットが原因で、意図せず100䞇円を超えるストレヌゞコストが発生しおいた事䟋もありたす。 AWSコストの削枛ずいうず、EC2むンスタンスの起動・停止やRI/SPの賌入に泚目が集たりがちです 
こんにちは、やたぐちです。 抂芁 手軜にフィヌドバック数を確認したい堎合 ログの分析たでやっおみる ログ出力の蚭定 ログの確認 CloudWatch Logs Insights で分析する たずめ 抂芁 Amazon Q Business では、チャットで埗た回答に察しおフィヌドバックできたす。 回答が圹に立った堎合は「good」、満足のいく回答ではなかった堎合には「bad」を抌せたす。 SNS のグッドボタンやバッドボタンみたいなむメヌゞです。 たた、バッドボタンを抌された堎合は理由も合わせお送信が可胜です。 フィヌドバックをもずに、Amazon Q Business の蚭定をカスタマむズし