Amazon Web Services ブログ

Category: Compute

AWS Backup で保護した VMware 仮想マシンを Amazon EC2 としてリストアする

VMware 仮想環境 (VMware Cloud on AWS) 上で稼働する仮想マシンを AWS Backup で保護し、Amazon EC2 としてリストアする方法についてご紹介します。AWS Backup を活用すれば、オンプレミス VMware 仮想環境の仮想マシンの災害時の一時的な退避先として Amazon EC2 を利用する、あるいは VMware Cloud on AWS 上の仮想マシンを Amazon EC2 に移行することも可能になります。

AWS Amplify の新機能: SQL データベース、OIDC/SAML プロバイダー、AWS CDK との統合

AWS Amplify Gen 2 では、ビジネスニーズに合わせてアプリをカスタマイズするための 4 つの新機能を提供。既存のデータソースとの統合、任意の認証プロバイダーによる認証、生成されたリソースのカスタマイズ、200 以上の AWS サービスの追加が可能に。

AWS での生成 AI アプリケーション運用: その1 – LLMOps ソリューションの概要

生成 AI の人気が高まる中、企業は基盤モデル (FM) について詳しく調査し、ビジネスにもたらすメリットを実 […]

AWS Lambda を使用して Amazon S3 ログバケットから Splunk へログをフィルタリングしてストリーミングする

AWS のお客様 (スタートアップ企業から大企業まで) は複数の AWS アカウントを管理しています。マルチアカウントの管理において、AWS が提供する AWS Prescriptive Guidance(AWS規範ガイダンス)に従って、一般にお客様は複数の AWS アカウントにまたがる AWS ログソース (AWS CloudTrail ログ、VPC フローログ、AWS Config ログ) を専用のログアーカイブアカウントの Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに一元化することを一般的に選択しています。

SAP BTP on AWS で耐障害性の高いアプリケーションを構築

このブログでは、トレーニングコース「Build Resilient Applications on SAP BTP with Amazon Web Services」について紹介し、概要を説明します。
SAP と AWS が共同で実施するこのコースは、両社の戦略的な連携の一環として、受講者に両社の強みを最大限に生かすための知識を提供することを目的としています。トレーニングを通して、クリーンコアアプローチを円滑に実装でき、受講者は両社の利点を簡単に活用できるようになります。

Amplify Functions: TypeScript を用いた AWS Lambda 上のサーバーレス関数の作成

AWS Amplify は、Gen 2 における Function の一般提供を発表できることを喜ばしく思います。Amplify Functions は TypeScript を使って定義、作成、使用されます。これらは、カスタムクエリやミューテーションのハンドラーであっても、認証リソースのトリガーであっても構いません。Amplify Functions の実態は、 AWS Lambda によって提供されていますが、Amplify を使えばアプリと同じコードベースや言語でサーバーレス関数をデプロイできます。関数はさまざまなユースケースで使用されますが、多くの場合、リソースの動作を拡張または変更してアプリ向けのカスタマイズされたユーザーエクスペリエンスを構築します。

Announcing Amazon CloudWatch Container Insights for Amazon EKS Windows Workloads Monitoring

Amazon EKS Windows ワークロードの監視のための Amazon CloudWatch Container Insights 発表

この記事では、Amazon EKS Windows クラスターに Container Insights を有効化するプロセスを紹介します。Container Insights を利用することで、数回のクリックで、Amazon EKS Windows クラスターのコントロールプレーンとデータプレーンの両方の詳細なメトリクスを収集できるようになります。Amazon EKS クラスターで高度な CloudWatch Container Insights を有効にし、Amazon EKS クラスター上で実行中の Windows ワークロードの組み込みのダッシュボードを使うことで、パフォーマンス問題の特定と解決にかかる時間を短縮できます。

AWS Trainium を活用した日本語大規模言語モデルの分散学習と AWS Inferentia2 上での推論環境構築

生成 AI の進化を支える大規模言語モデルの開発及び運用に掛かるコスト、計算機リソースの確保は多くの企業が抱える大きな課題です。AWS では機械学習 (ML) アクセラレーターチップ AWS Trainium、AWS Inferentia2 を自社開発し、これらの課題解決に取り組んでいます。(Anthropic では AWS Trainium、Inferentia の活用を表明しています)
本ブログでは、前半で、AWS Trainium 搭載 Amazon EC2 Trn1 インスタンスを活用した日本語大規模言語モデルの開発事例、大規模分散学習の課題及び実現方法について解説します。
ブログ後半では、公開された日本語大規模モデルを Inferentia2 搭載 Amazon EC2 Inf2 インスタンス上で推論実行する方法について、手順を追って解説します。

VMware 仮想マシンを AWS Application Migration Service レプリケーションエージェントを利用して Amazon EC2 に移行する

AWS Application Migration Service (MGN) を利用して VMware 仮想マシンを Amazon EC2 に移行する手順を順を追って説明します。この移行ソリューションは、VMware Cloud on AWS およびオンプレミス VMware 仮想環境のどちらに対しても有効です。今回は継続的なデータレプリケーションを行い、切り替えの所要時間を短縮するエージェントベースでのレプリケーション手法を選択しています。さらに、移行した VM から VMware Tools などの独自アプリケーションを削除するための起動後スクリプトの適用方法も示します。