AWS Database Blog 日本語 フォロー ウェブサイトは、Amazon Web Services (AWS) のデータベースに関するブログを提供し、AWS データベース サービスを効果的に使用するために、有益なチュートリアル、助言、よくある質問に対する回答を提供することでユーザーを支援します。 AWS Database Blog aws.amazon.com RSS aws.amazon.com AWS Database Blog 日本語 RSS thenote.app
MUFG Bankは、Amazon NeptuneとAmazon Bedrock上のオントロジーベースAIでフローチャート作業を最大90%削減することを目指す MUFG Bankは、Amazon NeptuneとAmazon Bedrock上の構造化ドメインモデルに生成AIを実装することで、約30カ国にわたる海外のバックオフィス業務手順を標準化しました。同社のAIフローチャートアプリケーションは、各支店の業務手順標準化におけるシステム開発工数を11人日から1人日に削減し、最大90%の削減を見込んでいます。 How MUFG Bank aims to cut flowchart work by up to 90% with ontology-grounded AI on Amazon Neptune and Amazon Bedrock aws.amazon.com +1
SSISパッケージをAurora PostgreSQLに移行する – パート2 SSIS パッケージを Amazon Aurora PostgreSQL に移行するパート 2 では、複雑なパッケージを扱います。SSIS の制御フロー、Foreach ループ コンテナー、スクリプト タスクを AWS Step Functions のステート マシン、Map および Parallel ステート、Lambda に置き換える方法、そして SQL Server エージェントの代わりに Amazon EventBridge でそれらをスケジュールする方法を学びます。 Migrate SSIS packages to Aurora PostgreSQL – Part 2 aws.amazon.com +1
SSISパッケージをAurora PostgreSQLに移行する – パート1 SQL Server Integration Services (SSIS) パッケージの移行は、SQL Server から Amazon Aurora PostgreSQL への移行において、より複雑な部分の 1 つです。この 2 部構成シリーズのパート 1 では、ネイティブ PostgreSQL 機能、pg_cron、および aws_s3 と aws_lambda 拡張機能を使用して、SSIS ポートフォリオをフィルタリング、分類、および簡素化する方法を学びます。 Migrate SSIS packages to Aurora PostgreSQL – Part 1 aws.amazon.com +1
SQL Server から最小権限の AWS DMS CDC マイグレーションを実行する セルフマネージドSQL ServerソースからAWS DMS変更データキャプチャ（CDC）を、エンドポイントログインにsysadmin権限を付与せずに設定します。この最小権限パターンは、証明書署名済みラッパープロシージャ、詳細な権限、およびAWS Secrets Managerを使用して、完全なCDC機能を維持しながら職務分掌要件を満たします。 Run least-privilege AWS DMS CDC migration from SQL Server aws.amazon.com +1
Amazon Neptune の可用性に関する意思決定フレームワーク 単一のクラスターを超えるレジリエンスが必要なAmazon Neptuneワークロードの場合、本投稿では、RTO、RPO、および予算に基づいて、可用性ターゲットをMulti-AZやGlobal Databaseからライトアヘッドログやキャッシングに至るNeptuneアーキテクチャパターンにマッピングする意思決定フレームワークを提示します。 A decision framework for Amazon Neptune availability aws.amazon.com +1
Babelfish for Aurora PostgreSQL への SQL Server Full-Text Search の評価と移行 SQL Server Full-Text Search を Amazon Aurora PostgreSQL の Babelfish に移行することは、移行における最も難しい部分の 1 つです。この記事では、Full-Text Search ワークロードが Babelfish に移行できるかどうか、直接移行できるもの、カスタム関数が必要なもの、代替アプローチが必要なものを評価するための 6 つのチェックポイントを持つ決定木を紹介します。 Assess and migrate SQL Server Full-Text Search to Babelfish for Aurora PostgreSQL aws.amazon.com +1
Amazon Neptuneを活用したAmagiのインテリジェントなメディア運用 Amagiは、Amazon Neptune上にグローバルメタデータストアを構築し、数十億もの相互接続されたメディアメタデータの関係性をモデル化しました。同社のRDFナレッジグラフが、Amazon OpenSearch Serviceおよびカスタムブランクノード同期レイヤーと連携し、2,500以上のチャンネルと150カ国以上にわたる深いセマンティッククエリと500ミリ秒未満のトランザクションリードを実現する方法をご覧ください。 Amagi’s intelligent media operations with Amazon Neptune aws.amazon.com +1
Amazon DynamoDB から Amazon S3 へのフィルタリングされたエクスポートの紹介 Amazon DynamoDB のフィルタリングされたエクスポートは、テーブル容量を消費することなく、必要なアイテムと属性のみを Amazon S3 にエクスポートするのに役立ちます。この記事では、この機能を紹介し、単一テナントのデータを復旧する方法、選択した属性を持つテナントの履歴を共有する方法、およびテナントを別のリージョンに移行する方法を示します。 Introducing filtered export from Amazon DynamoDB to Amazon S3 aws.amazon.com +1
Aurora DSQL で外部キー制約を扱う Amazon Aurora DSQL は外部キー制約をサポートしており、データベース内で直接参照整合性を強制できます。この記事では、外部キーの定義、即時強制と遅延強制、既存テーブルへの制約の追加、そして分散ワークロードにおけるオプティミスティック同時実行制御が競合をどのように解決するかについて説明します。 Working with foreign key constraints in Aurora DSQL aws.amazon.com +1
Aurora PostgreSQL のための Babelfish パフォーマンスチューニング この記事では、モニタリング、クエリ最適化、パラメータチューニング、および継続的なメンテナンスを通じてBabelfishのパフォーマンスをチューニングする方法を紹介します。 Babelfish for Aurora PostgreSQL performance tuning aws.amazon.com +1
AWSとAMD、Amazon AuroraおよびAmazon RDSに第5世代AMD EPYCプロセッサを導入 AWSは本日、第5世代AMD EPYCプロセッサを搭載した、Amazon AuroraおよびAmazon RDS向けのAMDベースのR8aおよびM8aデータベースインスタンスの一般提供を開始したことを発表しました。R8aは、AuroraとRDSの両方で利用可能なメモリ最適化インスタンスファミリーです。M8aは、RDSで利用可能な汎用インスタンスファミリーです。 AWS and AMD bring 5th generation AMD EPYC processors to Amazon Aurora and Amazon RDS aws.amazon.com +1
PostgreSQLレプリケーションラグをチェンジデータキャプチャシナリオにおけるハートビートテーブルで解決する チェンジデータキャプチャ（CDC）移行中のレプリケーションラグは直感に反する場合があります。ソースはビジー状態なのに、レプリケーションが遅延し、WALが積み重なります。この記事では、AWS DMSまたはDebeziumを使用してPostgreSQLレプリケーションラグをハートビートテーブルで解決する方法、およびAmazon CloudWatchとSQL診断を使用してレプリケーションスロットのヘルスを監視する方法を示します。 Resolving PostgreSQL replication lag with heartbeat tables in change data capture scenarios aws.amazon.com +1
Db2 z/OS を AWS DMS およびゲートウェイサーバーを使用して Amazon Aurora PostgreSQL に移行する Amazon EC2 上の AWS DMS および Db2 ゲートウェイサーバーを使用して、オンプレミスの z/OS 上の IBM Db2 データベースから Amazon Aurora PostgreSQL へのデータの移行とレプリケーションを行う方法を学びます。この記事では、ゲートウェイの設定、DMS リソースの作成、定期的なフルロードリフレッシュを伴うフルロードの実行、および移行の検証について説明します。 Migrate Db2 z/OS to Amazon Aurora PostgreSQL using AWS DMS and gateway server aws.amazon.com +1
MySQL エンジンアップグレード後のクエリプラン回帰の解決 Amazon Aurora MySQL または Amazon RDS for MySQL のメジャーまたはマイナーバージョンアップグレード後、オプティマイザーのコストモデル、デフォルト値、および実行戦略が変更されるため、一部のクエリでパフォーマンスが低下します。この記事では、各パフォーマンス低下の原因となっている特定のバージョン変更を特定し、適切な修正を適用するための診断ワークフローについて説明します。 Resolving query plan regressions after a MySQL engine upgrade aws.amazon.com +1
AWS Fargate を使用して PostgreSQL の変更を Amazon S3 にストリーミングする方法 この記事では、完全に管理されたイベント駆動型の変更データキャプチャ（CDC）パイプラインを構築する方法を紹介します。Amazon RDS for PostgreSQLまたはAmazon Aurora PostgreSQLからの行レベルの変更を、ほぼリアルタイムでAmazon S3にストリーミングします。パイプライン全体は単一のAWS CloudFormationテンプレートでデプロイでき、インターネットゲートウェイなしのプライベートサブネットで実行できるため、リソースがパブリックインターネットに公開されることはありません。 How to stream PostgreSQL changes to Amazon S3 with AWS Fargate aws.amazon.com +1
ミリ秒単位のメガバイト：FireTVはどのように並列クエリと垂直パーティショニングを使用してAmazon DynamoDBで数百万の顧客にサービスを提供しているか Amazon FireTVが、Amazon DynamoDB上で、垂直パーティショニングとハッシュプレフィックス付きソートキーを用いてContinue Watchingの視聴進捗データモデルを再設計し、並列読み取りを実現、アイテムサイズ制限を撤廃、書き込みコストを97%削減、プロファイルサイズに関わらず読み取りを50ミリ秒未満に維持した方法 Megabytes in milliseconds: How FireTV uses parallel queries and vertical partitioning to serve millions of customers in Amazon DynamoDB aws.amazon.com +1
Amazon NeptuneとLinkurious Enterpriseによる直感的なリスク調査 Amazon Neptune に接続するように Linkurious Enterprise を構成する方法を学び、リスク調査のための直感的でコード不要のグラフ探索をビジネスユーザーに提供します。セットアップや Amazon OpenSearch Service を使用した全文検索から、AML コンプライアンスのための最終受益者の調査まで。 Intuitive risk investigation with Amazon Neptune and Linkurious Enterprise aws.amazon.com +1
SQL Server マルチ・リザルトセット・プロシージャを PostgreSQL に移行する SQL Server ストアド プロシージャは 1 回の呼び出しで複数の結果セットを返すことができますが、PostgreSQL はできません。この記事では、refcursor の 2 つの PostgreSQL ネイティブな代替案、セッション スコープの一時テーブルと JSON 集計を紹介し、両方を refcursor のベースラインと比較し、.NET と Npgsql でそれぞれを実装および検証する方法を示します。 Migrate SQL Server multi-result-set procedures to PostgreSQL aws.amazon.com +1
Amazon ElastiCache for Valkey および Amazon Aurora PostgreSQL を使用した、正しさの安全性を確保したブルームフィルターのルックアップを実装する この投稿では、Amazon ElastiCache for Valkey と Amazon Aurora PostgreSQL を使用して、正確一致キャッシュとリレーショナルソースオブトゥルースを組み合わせた Bloom フィルターを、3 層構造で、誤検知リスクなしに、ピークスループットでミリ秒未満の決定を提供する、正確性が保証されたメンバーシップルックアップを構成する方法を示します。 Implement a correctness-safe Bloom filter lookup with Amazon ElastiCache for Valkey and Amazon Aurora PostgreSQL aws.amazon.com +1
IntuitとAWSがAWS Fault Injection Serviceを使用してElastiCacheのレジリエンスを体系的に改善した方法 IntuitとAWSが、AWS Fault Injection Serviceを使用して、実際の可用性ゾーン障害下でのAmazon ElastiCacheのレジリエンスをどのように検証したかをご覧ください。これにより、手動介入なしで復旧時間を50分以上から2分未満に短縮し、顧客への影響を実質ゼロにしました。 How Intuit and AWS systematically improved resiliency on ElastiCache using AWS Fault Injection Service aws.amazon.com +1
データベースインサイトでAmazon Aurora PostgreSQLのロック競合を解決する：パート2 パート1では、行ロック競合がAmazon Aurora PostgreSQLのスループットを低下させる仕組みを示しました。パート2では、Amazon CloudWatch Database InsightsとそのLock Treeを使用してブロッキングセッションを特定し、クエリの終了、タイムアウトパラメータ、およびスループットを回復させるSKIP LOCKEDや行分割などのアーキテクチャパターンを使用して競合を解決します。 Resolve Amazon Aurora PostgreSQL lock contention with Database Insights: Part 2 aws.amazon.com +1
Amazon Aurora PostgreSQL における行ロック競合のトラブルシューティング：パート 1 – PostgreSQL における行ロック競合の理解 フラッシュセール中に、CPUとI/Oが正常に見える場合でも、行ロック競合はデータベースのスループットを低下させる可能性があります。このシリーズのパート1では、PostgreSQLの行ロックの仕組みと、システムビュー、pgrowlocks拡張機能、およびlog_lock_waitsパラメータを使用して、Amazon Aurora PostgreSQLおよびAmazon RDS for PostgreSQLでのロック競合を監視する方法を学びます。 Troubleshooting row lock contention in Amazon Aurora PostgreSQL: Part 1 – Understanding row lock contention in PostgreSQL aws.amazon.com +1
DuckDBでAmazon DynamoDBデータをゼロETLで分析 DuckDB を使用して Amazon DynamoDB データに対してアドホック SQL 分析を実行します。ゼロETL統合により、テーブルが Amazon S3 テーブル上の Apache Iceberg テーブルにレプリケートされ、DuckDB を実行する AWS Lambda 関数が IAM 承認済み関数 URL を介して SQL クエリを提供します。 Run DuckDB analytics on your Amazon DynamoDB data with zero-ETL aws.amazon.com +1
Tortoise ORMとAmazon Aurora DSQLを用いた非同期Pythonアプリケーションの構築 Tortoise ORMとAmazon Aurora DSQLを用いた高並行非同期Pythonライドシェアアプリケーションを構築します。この記事では、UUID主キー、IAM認証された非同期pg接続と接続プールパッチ、個別のDDL実行、楽観的同時実行制御（OCC）リトライロジックといった主要な適応について解説します。 Building async Python applications with Tortoise ORM and Amazon Aurora DSQL aws.amazon.com +1
ノイズからシグナルへ：Amazon DocumentDBをプロのように監視する Amazon DocumentDB のティアードアラート戦略を構築する方法を学びます。CloudWatch メトリクスをクリティカル、ウォーニング、アドバイザリのティアに整理し、3 つの補完的なレンズを通してスロークエリを診断し、クラスター全体の問題になる前にガベージコレクションの健全性を監視します。 From noise to signal: Monitoring Amazon DocumentDB like a pro aws.amazon.com +1
Oracle Database@AWS の開始方法：完全なオンボーディングガイド Oracle Database@AWS を稼働させるための実践的なステップバイステップガイド。AWS Marketplace のオファーの確保から、前提条件の検証、OCI テナンシーのリンク、IAM の設定まで、5 つの調達およびオンボーディング手順を網羅しており、購入からプロビジョニング準備完了環境への移行を可能にします。 Getting started with Oracle Database@AWS: A complete onboarding guide aws.amazon.com +1
Amazon CloudWatch Database Insights でセルフマネージドデータベースを監視する Amazon CloudWatch Database Insights がセルフマネージドデータベースにも拡張されました。Amazon Aurora および Amazon RDS のフリートと共に、Amazon EC2 上のセルフマネージド PostgreSQL を、マネージドデータベースで使用しているのと同じ DB Load、Top SQL、および待機イベント分析で、単一のコンソールから監視できます。 Monitor self-managed databases with Amazon CloudWatch Database Insights aws.amazon.com +1
Aurora Global Database の書き込み転送のための AWS Advanced JDBC Wrapper のトラブルシューティング Amazon Aurora Global Database で書き込み転送を有効にする AWS Advanced JDBC Wrapper の設定には、リージョン固有の設定が必要であり、設定ミスはレイテンシの急増や接続の失敗を引き起こします。この記事では、プライマリおよびセカンダリリージョンに対する正しいダイアレクト、プラグイン、ホストパターン、および書き込み転送設定について説明します。 Troubleshoot AWS Advanced JDBC Wrapper configuration for Aurora Global Database write forwarding aws.amazon.com +1
Strands Agents SDKのための耐久性のあるエージェントストレージ、strands-dynamodb-storageのご紹介 Strands Agents SDK 用のオープンソース Amazon DynamoDB ストレージバックエンドである strands-dynamodb-storage を発表します。Strands エージェントのセッション状態、長期記憶、およびトランスクリプトを、ご自身のアカウントの 1 つの DynamoDB テーブルでバックアップし、その同じテーブル上のベクトルインデックスを使用してエージェントにセマンティックリコールを提供します。 Introducing strands-dynamodb-storage: Durable agent storage for the Strands Agents SDK aws.amazon.com +1
SQL Server から Aurora PostgreSQL への変換と AWS DMS のための AI エージェント 自然言語でSQL ServerからAmazon Aurora PostgreSQLへのスキーマ変換をオーケストレーションするために、AWS DMS Schema ConversionでAIエージェントを使用する方法を学びましょう。変換エンジンがT-SQLをどのように処理するか、エージェントがワークフローをどのように推進するか、そして一般的な非互換性に対する決定フレームワークを使用してCRITICALなアクションアイテムを解釈および解決する方法をご覧ください。 SQL Server to Aurora PostgreSQL conversion with AI agents for AWS DMS aws.amazon.com +1
Amazon RDS および Amazon Aurora PostgreSQL をアップグレードする前に循環的なロール依存関係を修正する Amazon RDS for PostgreSQL または Amazon Aurora PostgreSQL のメジャーバージョンを PostgreSQL 14 以前から 15 以降に移行する際に、循環的なロール依存関係があると、アップグレードが停止またはロールバックされる可能性があります。その理由、アップグレード前の単一クエリで検出する方法、およびアップグレード前にそれをクリアする方法を説明します。 Fix circular role dependencies before upgrading Amazon RDS and Amazon Aurora PostgreSQL aws.amazon.com +1
Terraform を使用して、セキュアな Amazon DocumentDB クラスターをプロビジョニングする Terraform を使用してセキュアな Amazon DocumentDB クラスターをプロビジョニングする方法を学びます。この記事では、暗号化、AWS Secrets Manager 認証、ネットワーク分離、および暗号化された監視を使用して、インフラストラクチャ・アズ・コードのベストプラクティスを適用します。 Provision a secure Amazon DocumentDB cluster with Terraform aws.amazon.com +1
CORTOのAurora PostgreSQL pgvectorによる10億規模の法的セマンティック検索 CORTOがAmazon Aurora PostgreSQLをpgvectorで76億ベクトル、25億ドキュメントにスケールアップし、10,000以上の法律事務所向けにサブ秒の法律検索を75%低いストレージコストで実現した方法。 CORTO’s billion-scale legal semantic search with Aurora PostgreSQL pgvector aws.amazon.com +1
Channel Corporation が Amazon DynamoDB でアーキテクチャをモダナイズした方法、パート 3: ユーザーとバッジ Channel Corporationは、トランザクション競合のスロットリングとGSIのバックプレッシャーを停止するために、汎用Amazon DynamoDB Userテーブルをロール固有のテーブルに分割し、Badgeデータを専用のUserBadgeテーブルに移動した方法、そしてAmazon S3とAWS Glueを使用したDynamoDB Export and Importによるゼロダウンタイムのオンライン移行を実行した方法を共有します。 How Channel Corporation modernized their architecture with Amazon DynamoDB, Part 3: User and Badge aws.amazon.com +1
Amazon RDS for SQL Server におけるモジュール署名を使用したクロスデータベースアクセス Amazon RDS for SQL Server でクロスデータベース アクセスが必要だが TRUSTWORTHY を有効にできない場合、証明書を使用したモジュール署名が、RDS と互換性のある安全な代替手段となります。この投稿では、TRUSTWORTHY を使用せずに、特定のストアド プロシージャにクロスデータベース権限を付与する方法と、より強力な最小権限のセキュリティ体制を維持する方法を示します。 Cross-database access using module signing on Amazon RDS for SQL Server aws.amazon.com +1
SQL ServerからPostgreSQLへの多言語全文検索の移行 SQL Server から PostgreSQL への全文検索の移行は、エンジンがテキスト、言語、アクセントの処理方法が異なるため、結果を静かに変更する可能性があります。この記事では、Amazon Aurora PostgreSQL および Amazon RDS for PostgreSQL で SQL Server の全文検索を再現する方法を、照合順序、トークン化、アクセントを区別しない検索、同義語について説明します。 Migrate multilingual full-text search from SQL Server to PostgreSQL aws.amazon.com +1
Amazon RDS for PostgreSQL におけるメモリ管理を理解し、メモリ不足を回避する PostgreSQLのメモリ不足（OOM）イベントと過剰なディスクスピルは、Amazon RDS for PostgreSQLおよびAmazon Aurora PostgreSQLで最も一般的な本番環境のインシデントの1つです。PostgreSQLがメモリをどのように割り当て、消費するか、メモリを大量に消費するクエリをどのように特定するか、そして両方のエンジンでOOMイベントをどのように診断、防止、回復するかを学びます。 Understand memory management in Amazon RDS for PostgreSQL to avoid out of memory aws.amazon.com +1
Oracle Database@AWS 移行におけるアプリケーションの SQL*Net レイテンシの特性評価 Oracle Database@AWS は、Oracle Exadata インフラストラクチャを AWS データセンター内に配置するため、アプリケーションとデータベース間の SQL*Net レイテンシは、移行後に変化する可能性があります。この記事では、移行前にレイテンシの影響を受けやすい SQL を特定し、その影響を定量化するための 3 段階アプローチである CRET メソドロジーを、AWR、Active Session History、および SQL Trace を使用して紹介します。 Characterizing SQL*Net latency in your application for Oracle Database@AWS migrations aws.amazon.com +1
Spring Data Valkey を使用して Spring Boot アプリケーションを Amazon ElastiCache と統合する Spring Data Valkey を使用して、Spring Boot アプリケーションを Amazon ElastiCache と統合し、キャッシュする方法を学びます。このチュートリアルでは、サーバーレスキャッシュへのキャッシュの追加方法、および Spring Data Redis に対する Spring Data Valkey の利点（ネイティブ AWS IAM 認証、アベイラビリティーゾーンアフィニティ、OpenTelemetry オブザーバビリティ）について説明します。 Integrate your Spring Boot application with Amazon ElastiCache using Spring Data Valkey aws.amazon.com +1
Amazon Aurora PostgreSQL でバイナリ量子化による pgvector のスケーリング pgvectorでreranking（HNSW+BQ）を用いたバイナリ量子化の使用方法を学び、Amazon Aurora PostgreSQLで数億から数十億のベクトルへのベクトル検索をスケーリングする方法を、インデックスサイジング、リコール検証、およびアプローチが最も効果的なシナリオに関する実践的なガイダンスとともに習得します。 Scale pgvector with binary quantization on Amazon Aurora PostgreSQL aws.amazon.com +1
AWS DMSと高速リフレッシュによるOracleマテリアライズドビューの移行 高速リフレッシュとマテリアライズド・ビュー・ログを使用してOracleマテリアライズド・ビューを構成し、効率的で増分的なAWS DMS変更データキャプチャ（CDC）レプリケーションを有効にする方法を学びます。このアプローチにより、フルリロードのオーバーヘッドが排除され、大規模な複数テーブル結合ビューのAWSへのほぼリアルタイムな移行が実現されます。 Migrate Oracle Materialized Views with AWS DMS and Fast Refresh aws.amazon.com +1
Amazon Aurora DSQL のオブザーバビリティの概念と Amazon CloudWatch との連携 Amazon Aurora DSQL は、Amazon CloudWatch Database Insights を通じて時間ベースのオブザーバビリティを提供します。DSQL オブザーバビリティモデル、DASH、Database Insights、PromQL、およびシステム診断 AI スキルが、パフォーマンスのボトルネックを見つけ、セッション時間を直接コストに結びつける方法を学びましょう。 Amazon Aurora DSQL observability concepts and usage with Amazon CloudWatch aws.amazon.com +1
リアルタイム分析の解錠：Apache IcebergへのストリーミングAurora DSQL変更 Amazon S3 上の Apache Iceberg テーブルに Amazon Data Firehose を使用して Amazon Aurora DSQL の変更データキャプチャ (CDC) イベントをストリームし、Amazon Athena を使用してそれらをクエリします。この記事では、完全な監査証跡と現在の状態ビューを維持する 2 つのテーブルのデザイン、デプロイメント、および結果を探索するためのダッシュボードについて説明します。 Unlocking real-time analytics: Streaming Aurora DSQL changes into Apache Iceberg aws.amazon.com +1
SQLcl を使用して AWS DMS SSL 接続用の Oracle Wallet を作成する Oracle SQLcl を使用して、AWS DMS と Amazon RDS for Oracle 間の SSL 接続用の Oracle Wallet を作成および管理する方法を学びます。Oracle SQLcl は、完全な Oracle Client の軽量な代替手段です。この記事では、SQLcl のインストール、証明書の追加、SSL 接続のテスト、および AWS DMS エンドポイントの構成について説明します。 Create Oracle Wallet for AWS DMS SSL connections using SQLcl aws.amazon.com +1
エージェンティックAIやその他のスパイクワークロードをサポートするための、Aurora Serverlessの高速スケーリング Aurora serverless は、現在の容量に 1 秒以内に 12 Aurora Capacity Units を自動的に追加し、ワークロードの増加に合わせて 256 ACUs までスケーリングを続けます。この記事では、Aurora serverless クラスターが突然のワークロードスパイクにどのように応答するかを示し、ベンチマークデータを使用してプロビジョニングされた db.r8g.xlarge インスタンスに対するスループットを比較します。 Faster scaling for Aurora serverless to support agentic AI and other spiky workloads aws.amazon.com +1
Amazon RDS for SQL Server における CLR アセンブリの廃止への対応 Microsoft SQL Server 2016 は、2026年7月14日に延長サポートを終了します。ユーザー定義 CLR アセンブリを使用して Amazon RDS for SQL Server 上で実行している場合、SQL Server 2017 以降では CLR がサポートされないため、アップグレード前にそれらを置き換える必要があります。この記事では、CLR 依存関係を見つける方法と、4つの置き換え戦略を比較する方法を示します。 Addressing CLR assembly deprecation in Amazon RDS for SQL Server aws.amazon.com +1
Oracle AI Database@AWS における Oracle Exadata on Exascale のご紹介 本日、Oracle Database@AWS向けにOracle Exadata Database Service on Exascale Infrastructure (ExaDB-XS) の一般提供開始を発表します。ExaDB-XSは、従量課金モデルを通じてExadataクラスのパフォーマンスと可用性をもたらし、コンピューティングとストレージを独立してスケーリングし、使用した分だけお支払いいただけます。 Introducing Oracle Exadata on Exascale for Oracle AI Database@AWS aws.amazon.com +1
ネイティブ論理レプリケーションを使用して、アクティブな Debezium CDC コネクタで Amazon Aurora PostgreSQL をメジャーバージョン間で移行する 標準のアップグレードパスは、Amazon Aurora PostgreSQL のアクティブな Debezium CDC レプリケーションスロットを破損させ、数時間に及ぶ再スナップショットを強制します。この記事では、ネイティブ PostgreSQL 論理レプリケーションを使用してソースクラスターとターゲットクラスターをブリッジし、短い、測定された書き込みの一時停止と再スナップショットなしで Debezium コネクタを新しいメジャーバージョンに切り替える方法を示します。 Migrate Amazon Aurora PostgreSQL across major versions with active Debezium CDC connectors using native logical replication aws.amazon.com +1
Amazon RDS for OracleにおけるSelect AIによる自然言語クエリ：Amazon Bedrockとの連携による始め方 Amazon RDS for Oracle で Oracle Database 26ai が利用可能になり、生成 AI、ベクトル検索、機械学習がエンジンに搭載されました。この投稿では、3部構成シリーズのパート1として、プライベート Amazon RDS インスタンス内から、Amazon Bedrock 上の基盤モデルを使用して、リレーショナルデータに対して自然言語クエリを実行するように Select AI を設定する方法を説明します。 Natural language queries on Oracle Database 26ai: Getting started with Select AI on Amazon RDS for Oracle with Amazon Bedrock aws.amazon.com +1
RDS および Amazon Aurora PostgreSQL の TLS の強制と証明書のローテーション管理 Amazon RDS または Amazon Aurora PostgreSQL の証明書が期限切れになり、クライアントのトラストストアが更新されていない場合、警告なしに接続が失敗します。この記事では、すべての PostgreSQL 接続で TLS を強制する方法、クライアント側の証明書検証を構成する方法、および証明書のローテーションイベントの前に通知する自動監視を展開する方法を示します。 Enforcing TLS and managing certificate rotation for RDS and Amazon Aurora PostgreSQL aws.amazon.com +1
