この記事では、レガシーアーキテクチャの課題、ステートレスストリーミングソリューション、主要な実装パターン、およびパフォーマンス結果について説明します。これは、複数のバックエンドソースからデータを集約する高トラフィックAPIを構築している場合に適用できるパターンです。

SnowflakeとAWSカスタムWell-Architectedフレームワークレンズは、AWS Well-ArchitectedのベストプラクティスとSnowflakeのガイダンスを単一のレビュー体験に統合し、本番環境で両サービスがどのように構成されるかを反映した統合された推奨事項を提供します。この記事では、各ピラー、3つのアクセスポイント（AWS Management Console、Kiro、およびSnowflake Cortex Code）、および最初のレビューを実行する方法について説明します。

この記事では、Amazon Bedrock Data AutomationとAWS HealthLakeを使用して、スキャンされたPDF医療記録をFHIR R4準拠のデータに変換する、自動化されたサーバーレスパイプラインを構築する方法を学びます。アーキテクチャを説明し、各AWSサービスがどのように次のサービスに接続されるかを解説し、パイプラインが実行される様子を示し、20分以内にデプロイを完了させます。

この記事では、ステークホルダーとの1時間の優先順位付けセッションの実施方法、コストとインパクトに基づいて競合するイニシアチブを共有マトリックスにプロットする方法、そしてTech Roadmap Prioritization (TRP) と呼ばれるフレームワークを使用して、その結果を実行可能なアーキテクチャバックログに変換する方法を紹介します。

この投稿では、FSxN共有ストレージ、動的なAMI更新を備えたAuto Scalingグループ、およびサーバーレスオーケストレーションを使用して、高可用性Oracleデータベースアーキテクチャを構築する方法を示し、現在の構成でのリカバリ時間の短縮に役立ちます。

この記事では、Doczy.ai™ が AWS 上の生成 AI を活用して、契約インテリジェンス

この記事では、NYCBSがAmazon Web Services (AWS) およびAWSパートナーであるPronetx（現Caylentの一部）と提携し、AWSのクラウドコンタクトセンターサービスであるAmazon Connect Customerへ移行した経緯を詳述しています。この移行により、患者登録率が54パーセント向上し、NYCBSが必要とする患者とのつながり方が変革されました。

この投稿では、AWS Lambda、Amazon DynamoDB、Amazon OpenSearch Service を使用して、Amazon Cognito の上に包括的なスケーラブルなユーザー検索レイヤーを構築する方法を示します。

サイバーレジリエンスとは、敵対者が環境に影響を与えた後に、ワークロードを知的で良好な状態に復旧する能力のことです。予防は、脅威アクターを排除するために機能し、検出は、それらを迅速に見つけるために機能します。サイバーレジリエンスは、復旧に焦点を当てています。バックアップ、認証情報、またはインフラストラクチャの一部がもはや信頼できない場合に、信頼できる環境を復元することです。

この投稿では、ALS GeoAnalytics が Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) を使用して LITHOLENS ™ をどのようにデプロイし、コストを最小限に抑えながらモデルのトレーニングと推論をスケーリングしたかを探ります。

この投稿では、Synthesia Research Engineeringチームと共同で考案した、非同期フレーム生成パイプラインと呼ぶビデオデコーディング最適化技術を紹介します。この技術を採用することで、GPUコンピューティング、デバイスからホストへのデータ転送（D2H）、およびホスト側の後処理をオーバーラップさせることができます。この投稿では、この技術をWanビデオ生成モデルのVAEデコーダーに適用する例を示します。G7eでのベンチマークでは、GPUカーネルの使用率が82%から99.9%に増加し、その結果、ビデオデコーディングのレイテンシが8.2%減少し（スループットが増加）、顧客のチャンク化されたビデオ生成パイプラインでフレームをホストメモリに転送する際に、この技術が役立つと期待しています。

この投稿では、VPC内で実行されている内部OpenTelemetryコレクターにAmazon CloudWatchメトリクスを直接ストリーミングするAWS Lambda変換関数を実装することで、顧客のこの課題に対処するために使用したアプローチを実証します。

この投稿では、テナントごとのAWSアカウントを必要とせずに、強力なテナント分離を提供するハイブリッドマルチテナントアーキテクチャを構築する方法を紹介します。複数のアカウントにトラフィックを分散するためのRoute 53重み付けルーティングの設定方法、テナント固有のルーティングのためのApplication Load Balancerリスナールールのデプロイ、テナントごとの専用ECSクラスターの作成、および共有依存関係へのAWS PrivateLink接続の確立方法を学びます。

組織は、今後何年にもわたってその運用に影響を与える可能性のある重要なアーキテクチャ上の決定に直面します。例えば、「単一の組織を維持する方が良いのか、それとも複数の組織を実装する方が良いのか？」といったことです。この記事では、両方の方法の主な利点と欠点、そしてそれぞれが最も適しているシナリオについて説明します。

この投稿では、DeloitteがAmazon EKSとvClusterを使って、どのようにテストインフラを変革したのかを探ります。

この投稿は、以前の投稿「IBM Digital KYC on AWS uses Generative AI to transform Client Onboarding and KYC Operations」で議論された、生成AIを活用したIBMのリアルタイムKYC検証アプローチを拡張するものです。エージェンティックAI、イベント駆動型アーキテクチャ、およびAWSサーバーレスサービスを活用した自律的意思決定とインテリジェントな自動化により、コンプライアンス業務を変革します。このソリューションは、従来のルールベースシステムの根本的な限界に対処します。自律的意思決定、動的な適応、およびコンプライアンス業務を変革するインテリジェントな自動化を提供します。

この投稿では、PACIFIC が AWS Fargate 上の Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)、Amazon Cognito、および AWS Identity and Access Management (IAM) を使用して、Catena-X データスペースでマルチテナントかつ主権的な PCF 交換をどのように実現するかを解説します。これにより、炭素排出量を意識した市場において、測定可能な環境への影響と競争優位性をもたらします。

この投稿では、OldcastleがInfor ERPとAmazon Aurora、Amazon QuickSightを統合することで、どのようにAWSサービスを活用して分析とAIの能力を変革したかを解説します。従来のクラウドERPレポートの限界をどのように克服し、リアルタイムダッシュボードを導入し、スケーラブルな分析システムを構築したのかを議論します。この実践的でエンタープライズグレードのアプローチは、組織がクラウドネイティブな分析とAIでERP機能を拡張する際に適用できる青写真を提供します。

この投稿では、タグ付きストレージパターンを使用して、スケーラブルなマルチテナント構成サービスを構築する方法を紹介します。このアーキテクチャは、キープレフィックス（tenant_config_ や param_config_ など）を使用して、構成リクエストを最も適切な AWS ストレージサービスに自動的にルーティングします。このパターンは、厳格なテナント分離を維持し、イベント駆動型アーキテクチャを通じてリアルタイムかつゼロダウンタイムでの構成更新をサポートし、キャッシュの古さの問題を軽減します。

この投稿では、新しいインストールエクスペリエンスを詳しく説明し、3つのデプロイ方法（コンソール、CLI、Terraform）を実演します。また、マルチインスタンスタイプデプロイメントやネイティブノードアフィニティなどの機能が、推論スケジューリングをきめ細かく制御する方法を示します。

この投稿では、固定カメラネットワークを使用して運用環境をほぼリアルタイムで監視し、潜在的な安全上の危険を検出し、オブジェクトの床への投影と床のマーキングとの関係を捉えるソリューションについて説明します。配送センターへの展開例を通じてこのアプローチを説明しますが、基盤となるアーキテクチャは業界全体に広く適用できます。アーキテクチャ上の決定、数百のサイトへのスケーリング戦略、サイトのオンボーディング時間の短縮、GLIGENのような生成AIツールを使用した合成データ生成、および克服したその他の重要な技術的課題について探ります。

このブログ記事では、ビルディングブロックアプローチを採用します。まず、AWS Backupのようなツールを使用してデータを保護し、次にAWS Elastic Disaster Recovery (AWS DRS) を使用してAmazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) のコンピューティング保護を追加します。最後に、Arpioのディザスタリカバリ自動化を使用して、データ、インフラストラクチャ、ネットワーキング、構成など、ワークロード全体を復旧するためにAWSの全機能を活用する方法を示します。

この投稿では、AigenがAmazon SageMaker AIを使用して、業界全体の農業ロボットの課題を克服し、持続可能な農業を拡大するために、機械学習（ML）パイプラインをどのように近代化したかを紹介します。この投稿では、Aigenが数百台の分散型エッジソーラーロボット全体でパイプラインを近代化し、この変革を通じて実現した重要なビジネス成果を示すために採用した戦略とアーキテクチャパターンに焦点を当てています。自動データラベリングとヒューマンインザループ検証を採用することで、Aigenは画像ラベリングのスループットを20倍に向上させ、画像ラベリングコストを22.5倍削減しました。

この投稿では、AIエージェントがシステムアーキテクチャとコードベース構造の両方について、設計パターンを迅速に反復処理できるようにするAWSシステムの構築方法を解説します。まず、今日のAIエージェント開発を制限するアーキテクチャ上の問題点について考察します。次に、迅速な実験をサポートするシステムアーキテクチャパターンを説明し、続いて、AIエージェントが自信を持ってアプリケーションを理解、修正、検証するのに役立つコードベースパターンを紹介します。

この投稿では、Generali が Amazon EKS Auto Mode を使用し、それを他の AWS サービスと統合してパフォーマンスを向上させると同時に、運用負担を削減し、コストを最適化し、セキュリティを強化する方法について見ていきます。

この投稿では、AWS DevOps Agentが既存のオブザーバビリティスタックとどのように統合し、システムイベントに対してインテリジェントで自動化された応答を提供するのかを学びます。

この投稿は、BASF Digital Farming GmbH の Frederic Haase と Julian Blau と共同で執筆されました。xarvio – BASF Digital Farming では、世界中の農家が最先端のデジタル農業意思決定ツールを利用できるようにすることを使命としています。この使命の中心となるのが、当社の作物最適化プラットフォームである xarvio FIELD MANAGER であり、さまざまな方法を通じて実行可能なインサイトを提供しています。

グローバルなリアルタイム決済市場は著しい成長を遂げています。Fortune Business Insightsによると、2024年の市場規模は249億1000万米ドルと評価され、2032年までに2844億9000万米ドルに成長すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は35.4%です。同様に、Grand View Researchの報告によると、グローバルなモバイル決済市場は885億米ドルと評価されており、[...]

本番環境における生成AIエージェントは、従来のソフトウェアパターンを超えたレジリエンス戦略を必要とします。AIエージェントは自律的な意思決定を行い、大量の計算リソースを消費し、予測不可能な方法で外部システムとやり取りします。これらの特性は、従来のレジリエンスアプローチでは対応できない障害モードを生み出します。本稿では、AIエージェントのレジリエンスリスク分析のためのフレームワークを紹介します[...]

この投稿では、MetagenomiがLanceDBとAmazon S3を使用して、10億を超えるタンパク質ベクトルのためのスケーラブルなデータベースと検索ソリューションを構築した方法を探ります。このソリューションは、タンパク質をベクトル埋め込みに変換し、AWS Lambda、AWS Step Functions、Amazon S3を組み合わせたサーバーレスアーキテクチャを実装することで、迅速な酵素発見を可能にし、効率的な最近傍探索を実現します。

この投稿では、マルチテナントSaaS環境における暗号化キーの効率的な管理方法を、中央集権化を通じて探求します。これにより、キーの乱立、コストの増加、および複数のAWSアカウントやサービスにまたがる運用の複雑さといった課題に対処します。テナントごとに単一のAWS KMSキーを実装する中央集権化されたキー管理戦略を導入することで、組織が拡大してもセキュリティとコンプライアンスを維持しつつ、運用のオーバーヘッドを削減する方法を実証します。

この投稿では、オーストラリアをリードするオンライン証券会社であるCommSecが、Amazon Application Recovery Controller (ARC) のゾーンシフトを導入して高可用性と運用レジリエンスを維持しながら、マルチクラウド環境からAWSのみのクラウドプロバイダーへと移行した方法を探ります。この統合により、ベース容量の25%削減、デプロイメント速度の2倍化、ARCゾーンシフトによるフェイルオーバー機能の向上といった大きなメリットが得られ、CommSecは厳格な規制要件を満たしながら、数百万人の顧客へのサービス提供を継続できるようになりました。

この2部構成のシリーズでは、Karrotがどのようにして3つの主要コンポーネント（フィーチャーサービング、ストリーム取り込みパイプライン、バッチ取り込みパイプライン）からなる新しいフィーチャープラットフォームを開発したかを紹介します。この記事では、まず動機、要件、そしてソリューションアーキテクチャを提示し、フィーチャーサービングに焦点を当てます。

この2部構成のシリーズでは、Karrotがどのように新しいフィーチャープラットフォームを開発したかを紹介します。このプラットフォームは、フィーチャーサービング、ストリーム取り込みパイプライン、バッチ取り込みパイプラインの3つの主要コンポーネントで構成されています。この記事では、リアルタイムでのフィーチャー収集、オンラインストアへのバッチ取り込み、そして安定した運用を実現するための技術的なアプローチについて説明します。

この投稿では、Amazon EKS 上の vLLMs 用 AWS DLC を使用して DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B モデルをデプロイする方法を説明します。これにより、この強力なオープンソース推論エンジンのデプロイを簡素化する目的で構築されたコンテナがどのように役立つかを示します。このソリューションは、パフォーマンスとコスト効率を維持しながら、LLM をデプロイする際の複雑なインフラストラクチャの課題を解決するのに役立ちます。

クラウド支出が急増し続ける中、組織はビジネス価値を最大化するために、戦略的なクラウド最適化に注力する必要があります。このブログ記事では、MIT Technology Reviewのクラウド最適化に関する出版物からの主要な洞察を探り、最適化を、AWS Well-Architectedの6つのすべての柱を網羅する継続的なプロセスとして捉えることの重要性を強調します。

このポストでは、Zapierがサーバーレス・アーキテクチャーを構築するために焦点を当てた3つの主要なアスペクトについて学びます。具体的には、分離されたZapを構築するためのLambda関数の使用、Zapierのコントロール・プレーン・インフラストラクチャーを通じて10万を超えるLambda関数の運用、およびプラットフォーム・アーキテクチャーに自動化された関数・アップグレードとクリーンアップ・ワークフローを導入することでセキュリティ・ポストゥアを強化し、メンテナンス・エフォートを削減することです。

この投稿では、HashiCorp が手動でストレスのかかるフェイルオーバー手順から、エンタープライズグレードのレジリエンスの約束を果たす方法を根本的に変えた、合理化された自信のあるアプローチへと移行した道のりについて説明します。

この投稿では、AWS マネージドサービスを使用して Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) ワークロードの包括的なモニタリングを実装する方法を説明します。このソリューションは、AWS ネイティブサービスと OpenTelemetry を使用して、柔軟なコンピューティングオプションとエンタープライズグレードのオブザーバビリティを組み合わせた EKS プラットフォームの構築を実証します。

このポストでは、Scale to Winが2024年の米国大統領選挙キャンペーンシーズン中に2百万件/秒を超えるDDoSイベントに対応するために、ネットワークトポロジーとAWS WAFをどのように設定したかを学びます。このポストでは、人間と機械のトラフィックをセグメント化し、階層化されたレートリミットとCAPTCHAを使用し、AWS WAF Bot Controlを通じてCAPTCHAトークンの再使用を防ぐことで包括的なDDoS保護を実現した方法を詳しく説明します。

AWS Transform for VMware は、手作業を大幅に削減し、重要な VMware ワークロードの AWS クラウドへの移行を加速することで、クラウド移行の課題に対応するサービスです。この記事では、効率化された発見と評価、インテリジェントなネットワーク変換、強化されたセキュリティとコンプライアンス、そしてオーケストレーションされた移行実行など、その包括的な機能を紹介します。

この投稿では、Amazon Web Services (AWS) の生成 AI サービスを利用して、サステナビリティレポート作成要件を自動化し、手作業を削減し、精度を向上させる方法を学びます。これを行うために、企業レポートからデータを抽出、処理、検証するための自動化されたソリューションを実装します。

このポストでは、Amazon Bedrockのベースライン・アーキテクチャーと、AWSのネットワーク・サービスおよびツール内での各種Amazon Bedrock機能へのネットワーク・アクセスをセキュア化し制御する方法を探ります。我々は、Amazon VPC Latticeの認証ポリシー、Amazon Virtual Private Cloud（Amazon VPC）のエンドポイント、およびAWS Identity and Access Management（IAM）を使用して、Amazon Bedrock機能へのアクセスを制限し監視するための主要な設計の考慮事項について議論します。

この投稿では、グローバル・ペイメンツのIssuer Solutionsビジネスがサービスプロバイダーとして、AWS PrivateLinkをバックエンドとするサービスに対して、リージョン間のフェイルオーバーを実装した方法を紹介しています。彼らのソリューションは、顧客の調整なしにセカンダリ・リージョンへのフェイルオーバーを可能にし、目標復旧時間（Recovery Time Objective、RTO）を短縮します。

このポストでは、クラウド使用のためのフローティング・ライセンス・オプションを提供できなかったISVが、ステランティスと協力して代替ソリューションを開発した一意のシナリオを探索します。このアプローチは、ISVの許諾のもと、ネームド・ユーザー・ライセンスをフローティング・ライセンスのように扱い、ユーザー・ワークベンチ・インスタンスの状態に基づいて自動的に割り当てと削除を行います。

大規模なオーディオおよびビデオアーカイブを管理する組織は、メディアコンテンツから価値を引き出す上で重大な課題に直面しています。例えば、複数の放送局を持つラジオネットワークが、何千時間もの放送時間を持つ場合、広告掲載の効率的な検証、インタビューセグメントの特定、プログラミングパターンの分析といった課題に直面します。この投稿では、非構造化メディアファイルを自動的に検索可能で分析可能なコンテンツに変換する方法をご紹介します。

この投稿では、Pegasystems（Pega）が、Launchpadという新しいSaaS開発プラットフォームを、マルチテナント環境における中心的な課題である、セキュアな顧客カスタマイズの実現のためにどのように構築したかを共有します。AWS Lambdaを使用してテナントコードを分離された環境で実行することで、Launchpadは顧客にセキュアでスケーラブルな基盤を提供し、カスタムコードのカスタマイズの必要性を排除しています。

Block、Inc.のリーディングなピアツーペーペイメントおよびデジタルウォレットサービスが、技術スタック全体にわたって耐久性改善を実施しました。このポストでは、Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）に基づくコンピュートプラットフォームの耐久性を、シングルポイントの故障を低減するためにデュアルクラスタートポロジーを実施した方法について説明します。また、Cash Appが、非生産環境でAvailability Zoneの電源中断シナリオを実施するためにAWS Fault Injection Service（AWS FIS）を使用し、プラットフォームチームをリアルワールドの故障に対応する準備を整えた方法についても説明します。

このポストでは、商用フリート運営においてコンピュータービジョンシステムを実施および管理するためのベストプラクティスを通じて、ダッシュカム映像の価値を最大化する方法を探ります。辺りベースの機械学習モデルの構築および展開を通じて、注意散漫運転行動に対するリアルタイムアラートを提供しながら、これらのAIモデルのトレーニングのために映像を効果的に収集、処理、分析する方法を実証します。

この記事では、Amazon Web Services (AWS) のお客様である、フィリピンを代表するフィンテック企業でありデジタルバンクでもある Maya が、Amazon API Gateway でホストされている複数の API の管理における複雑化に対応するために、どのように API 管理プラットフォームを構築したのかを学びます。