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Amazon Aurora MySQL バージョン 2 (MySQL 5.7 互換) からバージョン 3 (MySQL 8.0 互換) へのアップグレードのチェックリスト、パート2

Amazon Aurora MySQL バージョン 2 は 2024 年 10 月 31 日にサポート終了となるため、Aurora MySQL v3 で利用可能な新しい機能と最適化を利用できるよう、Aurora MySQL バージョン 2 クラスターを Aurora MySQL v3 のデフォルトのマイナーバージョン以上にできるだけ早くアップグレードする必要があります。この記事ではアップグレードが長引いて失敗する最も一般的な原因について説明します。

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Amazon Aurora MySQL バージョン 2 (MySQL 5.7 互換) からバージョン 3 (MySQL 8.0 互換) へのアップグレードのチェックリスト、パート 1

Amazon Aurora MySQL 互換エディション バージョン 2 (MySQL 5.7 互換)は2024 年 10 月 31 日に標準サポートの終了が予定されています。お客様のデータベースを 2024 年 10 月 31 日より前にできるだけ早く Amazon Aurora MySQL 3 のデフォルトマイナーバージョン以上へアップグレードすることをお勧めします。メジャーバージョン間のアップグレードではアップグレードの前後で広範囲かつ慎重な計画およびテストが必要になります。この記事では、アップグレードやアップグレード事前チェックが失敗する最も一般的な原因について説明します。

SAP HANA の高可用性テストを自動化

アプリケーションの耐障害性を理解し、デプロイされたアプリケーションが目標復旧時間を満たしていることを確認するには、高可用性テストが必要です。多くの組織では、監査プロセスへの準拠を維持するために、高可用性構成を時々テストする必要もあります。このブログで詳しく説明されているソリューションは、AWS SAP プロフェッショナルサービスチームが多くのお客様と共同で行った SAP HANA ワークロードの高可用性クラスタのデプロイとテストを自動化した結果です。これらのテストシナリオを自動化し、チームの時間を大幅に節約し、監査プロセスのコンプライアンスを維持するための出発点として使用できるサンプルコードを共有します。

AWS IAM Identity Center における許可セットの管理とアカウント割り当ての委任

こちらのブログでは、AWS IAM Identity Center(AWS Single Sign-On の後継)を使用して、許可セットとアカウント割り当ての管理を委任する方法をご紹介します。日々のユーザーと権限の管理を委任することで、チームはより速く動き、中央集権的なアイデンティティ管理者の負担を軽減できます。

AWS IoT Core における証明書要件の変更への対応方法

この記事では、Symantec Server の中間認証局 (ICA) の今後の変更と、コントロールプレーンエンドポイントのデフォルトでの TLS 1.2 への切り替えについて説明します。また、AWS IoT Core のカスタムドメインと設定可能なエンドポイント機能の使用方法に関する推奨事項についても説明します。さらに、単一の信頼できるエンドポイントに接続するデバイスにクライアント側のカスタム証明書 (自己署名された証明書) を使用する方法についても説明します。これにより、パブリック CA に関連する不確実性がなくなります。

Amazon FSx でサーバレスワークロードの SMB 共有を実現する

クラウドファースト戦略を採用する多くのお客様は、俊敏性の向上とコストの最適化のために、自動拡張、ビルトインされた高可用性、使用量に応じた課金モデルを提供するサーバーレス技術やクラウドファイルストレージを優先的に採用しています。お客様がサーバーレスアーキテクチャを採用する際、永続的なストレージ層におけるデータアクセスの共有が必要になる場合があります。AWS Lambda には、お客様のコード用に 512MB の一時ファイルシステムが含まれていますが、これは耐久性のあるストレージを意図したものではなく、一時的なリソースとなります。この記事で紹介する Lambda 関数の SMB 統合により、関数の呼び出しにまたがるデータの共有、大きな参照データファイルの読み込み、関数の出力の永続的な共有ストアへの書き込みが可能になります。

Amazon SageMaker で OpenChatKit モデルを活用し カスタムチャットボットアプリを構築するには

オープンソースの大規模言語モデル (LLM) が普及し、研究者、開発者、組織がこれらのモデルにアクセスして、イノベーションや実験を促進できるようになりました。オープンソースコミュニティの協業が促進され、LLM の開発と改善に貢献しています。オープンソースの LLM はモデルアーキテクチャやトレーニングプロセス、トレーニングデータに透明性を提供し、これによって研究者はモデルの仕組みを理解し、潜在的なバイアスを特定し、倫理的な懸念に対応することができます。これらのオープンソースの LLM は、高度な自然言語処理 (NLP) テクノロジーを幅広いユーザーが利用してミッションクリティカルなビジネスアプリケーションを構築できるようにすることで、生成系AIを民主化しています。GPT-NeoX や LLaMA、Alpaca、GPT4All、Vicuna、Dolly、OpenAssistant は、人気のあるオープンソースの LLM のうちの一部です。