HAQM Web Services ブログ
Category: HAQM OpenSearch Service
HAQM OpenSearch Serverless によるあらゆる規模における費用対効果の高い検索機能
HAQM OpenSearch Serverless の今までより安価な新しいエントリーコストを発表できることを喜ばしく思います。
インデクシングと検索のワークロードに対して 0.5 OpenSearch Compute Unit (OCU) がサポートされたことで、エントリーコストが半分になりました。
【開催報告 & 資料公開】今から始める!Publisher 向け生成 AI
はじめに 2024 年 10 月 10 日、新聞・出版・メディア業界のお客様向けに、「AWS Media Se […]
HAQM OpenSearch Service が Elasticsearch および OpenSearch バージョンの標準・延長サポート期間を発表
HAQM OpenSearch Service は、19 のオープンソース Elasticsearch バージョンと、11 の OpenSearch バージョンをサポートしています。AWS は長年にわたり、新しいエンジンバージョンにおいて安定性、回復力、セキュリティを強化することで、お客様が OpenSearch Service からより大きな価値を得られるよう努めてきました。ソフトウェアのバージョンが古くなるにつれ、これらのバージョンが高いセキュリティと法令遵守の基準を満たし続けることを確実にする必要があります。Elasticsearch バージョン 1.5 や 2.3 などの OpenSearch Service でサポートされている多くのレガシーバージョンは、もはや積極的にサポートされていないサードパーティに依存しています。最新のエンジンバージョンに移行することで、お客様は新機能、改善されたコストパフォーマンス、そして OpenSearch に対する当社のセキュリティ改善から最大限の恩恵を得ることができます。
本日、HAQM OpenSearch Service で利用可能ないくつかのバージョンについて、標準サポートと延長サポートの終了時期を発表します。
AWS Weekly Roundup: エージェント型ワークフロー、HAQM Transcribe、AWS Lambda Insights など (2024 年 10 月 21 日)
エージェント型ワークフローは急速に AI イノベーションの基盤となりつつあり、インテリジェントなシステムが人間 […]
AWS Weekly Roundup: HAQM EC2 X8g インスタンス、HAQM Redshift 向け HAQM Q 生成 SQL、AWS SDK for Swift など (2024 年 9 月 23 日)
AWS Community Days は世界中で盛んに開催されています。AWS Community Day ア […]
Zstandard 圧縮による HAQM OpenSearch Service のストレージコスト最適化
HAQM OpenSearch Service は、AWS Cloud 上で OpenSearch クラスターを大規模にセキュアに展開、運用するのを簡単にするマネージドサービスです。OpenSearch Service ドメインでは、データはインデックスの形式で管理されます。使用パターンに基づいて、OpenSearch クラスターには 1 つ以上のインデックスがあり、そのシャードはクラスター内のデータノードに分散されています。各データノードには固定のディスクサイズがあり、ディスク使用量はノードに格納されているインデックスシャードの数に依存します。各インデックスシャードは、ドキュメント数に応じて異なるサイズを占める可能性があります。ドキュメント数に加えて、インデックスシャードのサイズを決定する重要な要因の 1 つは、インデックスに使用される圧縮アルゴリズムです。
小売業のデジタルコマースを最適化する 4 つの重要なステップ
本ブログは、小売業向け AWS の e-book 「小売業のデジタルコマースを最適化する 4 つの重要なステッ […]
カシオ計算機の AWS 生成 AI 事例:社内 AI チャットボットでの HAQM Bedrock の採用
本ブログは、カシオ計算機株式会社と HAQM Web Services Japan が共同で執筆しました。 […]
HAQM Bedrock Agents と HAQM CloudWatch Logs を使用した、生成 AI によるクラウド運用ワークフローの実現
このブログ記事では、AWS のクラウド運用シナリオにおいて、アプリケーションログファイルで観察されたエラーに基づいて問題を分類し、その後解決するために、HAQM Bedrock エージェントと Bedrock の FM を使用した 生成 AI の使用例を紹介します。
我々のソリューションでは、HAQM Bedrock エージェントは基盤モデル (FM) の推論の性能を使用して、CloudWatch Logs に公開されたアプリケーションログについてのエラー解決を要求するユーザー指示を複数のステップに分解します。開発者/アナリストが提供した自然言語の指示を使用してオーケストレーション計画を作成し、その後、関連する API を呼び出し、HAQM Bedrock Knowledge Base にアクセスすることで計画を実行します。これには、大規模言語モデル (LLM) によって生成された応答を補強するために、ベクトルデータストア (HAQM OpenSearch Serverless) から情報を引き出す処理が含まれます。
HAQM S3 Express One Zone がカスタマーマネージドキーでの AWS KMS のサポートを開始
HAQM S3 Express One Zone は、高性能のシングルアベイラビリティーゾーン (AZ) […]