Amazon Web Services ブログ
AI コーディングエージェントのチーム展開に向けた段階的な環境整備の実践例
AI コーディングエージェントのチーム展開に向けた段階的な環境整備の実践例を紹介しています
Amazon Bedrock とロボティクスで目指す「未来の実験室」 ― AWS Summit Japan 2026 の Physical AI ―
本ブログは、コニカミノルタ株式会社と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました […]
Agentic AI でつなぐモノ・サービスの改善サイクル 〜 蓄積する運用フェーズのデータを Amazon Quick で次の開発に活用する方法を学ぼう
モノやサービスが生まれる現場では、開発から運用に至るさまざまなフェーズで、日々多くのデータが生まれています。か […]
AWS Certificate Manager の ACME サポートで証明書の発行と更新を自動化
AWS Certificate Manager (ACM) の ACME プロトコルサポートについて紹介します。CA/Browser Forum の方針により証明書の有効期間が段階的に短縮される中、certbot や cert-manager などの使い慣れた ACME クライアントで、オンプレミスやハイブリッド環境を含むインフラストラクチャのパブリック証明書の発行・更新を自動化できます。ACME エンドポイントの作成手順、ドメインの事前承認、EAB 認証情報の管理、エンタープライズ向けの統制とベストプラクティスを解説します。
Security Hub Extended が 10 番目のカテゴリとしてサプライチェーンセキュリティを追加
AWS Security Hub Extended に 10 番目のカテゴリとしてサプライチェーンセキュリティが加わりました。厳選されたパートナーである Chainguard と Socket により、オープンソースの依存関係の来歴検証と悪意あるパッケージのブロックを実現します。検出結果は OCSF 形式で Security Hub に集約され、従量制料金とプライベートオファーで柔軟に導入できます。23 パートナー、10 カテゴリへの拡大と今後の展望を紹介します。
株式会社日新 × AWS:人とAIが協働する新しい物流「オプティマAI」
物流業界では、貿易関連書類の作成・照合作業に多大な時間を要しています。情報を入手した後にシステムへ取り込み、別 […]
鮮度の高いインサイトで迅速な意思決定を – talabat が AWS と Google Cloud で実現したニアリアルタイム分析
talabat が AWS と Google Cloud にまたがるハイブリッドなマルチクラウドレイクハウスを構築した方法を紹介します。Apache Iceberg のデータを Amazon S3 Tables に一元的に保持しながら、Lakehouse フェデレーテッド Iceberg REST カタログを通じて BigQuery からニアリアルタイムで読み取り可能にし、データ移動コストを約 40% 削減しました。
株式会社セガ、グローバル展開タイトル『ソニックランブル パーティ』を少人数チームで支える Amazon DynamoDB / Amazon ElastiCache Serverless for Valkey 活用事例
株式会社セガが開発・運用する『ソニックランブル パーティ』のバックエンドに Amazon DynamoDB と Amazon ElastiCache Serverless for Valkey を採用した経緯・技術的な工夫・得られた効果を、開発チームの声を交えて紹介します。
株式会社セガ、グローバル展開タイトル『ソニックランブル パーティ』を少人数チームで支える Amazon EKS Auto Mode × Agones 活用事例
本記事では、株式会社セガが開発・運用する『ソニックランブル パーティ』の専用ゲームサーバー基盤で、ゲームサーバーのオーケストレーションに Agones を用い、その基盤に Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service) Auto Mode を採用した経緯と効果を、お客様の声を交えて紹介します。 EKS Auto Mode の採用により、開発環境では「ゼロインスタンス運用」によるコスト削減を実現、本番環境ではグローバルローンチ以降、インフラ起因の停止はなく安定稼働を続けています。加えてその運用負荷削減効果により、運用が軌道に乗ってからは API サーバーやデータベースも含めた全環境を 1 名のエンジニアで運用できています。
Oracle Database@AWS 移行に向けてアプリケーションの SQL*Net レイテンシーを把握する
Oracle Database@AWS への移行では、ワークロードが SQL*Net レイテンシーの増加に敏感かどうかの見極めが重要です。本記事では AWR、Active Session History、SQL Trace を使い、3 つのフェーズで感度を段階的に絞り込む CRET 手法を紹介します。移行前にレイテンシー増加の影響を定量化でき、接続とデプロイの考慮事項も解説します。







