Amazon Web Services ブログ
AWS Elastic Disaster Recovery を使用した VMware Cloud on AWS の災害対策
この投稿では、VMware Cloud on AWS の仮想マシンに対して、 AWS Elastic Disaster Recovery を使用し、ダウンタイムとデータ損失を最小限に抑えたコスト効率の高い DR ソリューションを解説します。
生成 AI アプリケーションのデータベース選択における重要な考慮事項
本投稿では、生成 AI アプリケーションのデータベース選択において鍵となる要素について解説します。解説にあたっては、現在 AWS で利用可能なベクトル検索機能を備えたフルマネージドデータベースに関連する、高レベルの考慮事項とサービス特性に焦点を当てています。各データベースにおける動作とパフォーマンス面の差異を確認し、特定の要件に基づいて情報に基づいた決定を行う方法についてのガイダンスを提供していきます。
モダナイゼーションとクラウドへの移行を支援するために、二酸化炭素排出量削減に関する議論をどのように推進するか
このブログでは、持続可能な IT トランスフォーメーションへの取り組みを始めるためのステップバイステップのアプローチを紹介します。
jinjer 株式会社様の AWS 生成 AI 活用事例 「人事系 SaaS における人事問い合わせ AI 機能の開発」
本ブログは jinjer 株式会社様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執 […]
製造イノベーションの強化:AI と生成 AI の Centers of Excellence (CoE) がモダナイゼーションを推進する方法
この記事では、製造業における AI と生成 AI の活用について解説しています。AI や生成 AI は、製造業の効率化と持続可能性の向上、労働力の能力向上につながる重要な技術と位置づけられています。ただし、組織や技術面の弱点から、多くの企業が AI の本格的な活用に苦慮しています。AI の本格的な導入には、経営陣のコミットメント、AI Centre of Excellence (CoE) の設立など、組織的なアプローチが必要です。AI CoE は、AI のビジョンと実行のギャップを埋め、説明可能なAIの促進、スキル向上、業務目標達成のための連携構築などを推進します。AI CoE は、経営陣の支持、専門家チームの構築、パイロットプロジェクトの実施など、段階的なアプローチで構築する必要があります。
GENIAC における計算リソース提供者として AWS が選定されました
2024年7月16日、開発事業者の公募が開始された「GENIAC (Generative AI Acceler […]
AWS 上で大規模な GitHub Actions のセルフホステッドランナーを使用する際のベストプラクティス
注記: お客様は自身の GitHub ランナーを管理する必要がなくなりました。AWS CodeBuild を使 […]
AWS Weekly Roundup: Amazon Bedrock と Amazon Q の高度な機能など (2024 年 7 月 15 日)。
予想されていたとおり、AWS Summit ニューヨークでは、たくさんのエキサイティングなリリースやアップデー […]
Amazon MemoryDB のベクトル検索を一般公開
7月10日、Amazon MemoryDB のベクトル検索の一般提供についてお知らせします。これは、インメモリ […]
Apple Vision Pro向けUnityアプリをAWS上でビルドする
はじめに 技術の進歩が進む中で、次のイノベーションの重要な要素としてSpatial Computingがあ��ら […]