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Amazon Redshift Serverless (プレビュー)
動的なワークロードに対応するインテリジェントな自動スケーリングでコストパフォーマンス目標を達成
QuickSight の Amazon Q (プレビュー) ビジネスインテリジェンスを再考し、ビジネスの生産性を高める QuickSight の生成系 BI
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Amazon OpenSearch Serverless 用ベクトルエンジン シンプルかつスケーラブルで高性能なベクトルストレージと検索を実現
AWS Clean Rooms ML (プレビュー) 基礎となるデータを共有することなく、パートナーに機械学習を適用
アプリケーション統合
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B2B Data Interchange EDI ドキュメントから JSON や XML などの一般的なデータ形式への変換を大規模に自動化
ビジネスアプリケーション
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Amazon One Enterprise (プレビュー) 手のひらで認証できる安全なエンタープライズのアクセス制御サービス
AWS Supply Chain Supply Planning (近日公開予定)
資材、部品、完成品の購入を予測および計画し、サービスレベルの向上とコスト削減を実現
AWS Supply Chain N-Tier Visibility (近日公開予定) 可視性とインサイトを取引先にまで拡大。計画と実行プロセスの精度を向上
AWS Supply Chain Sustainability (近日公開)
より安全かつ効率的な方法で、サプライヤーのネットワークから必要な持続可能性に関する文書とデータセットを取得
Amazon Q in AWS Supply Chain (近日公開予定)
サプライチェーンの現状、その原因、対策に関する疑問に対し、インテリジェントな回答を取得
コンピューティング
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Amazon EC2 R8g インスタンス (プレビュー) EC2 で最もコストパフォーマンスとエネルギー効率が良く、メモリを大量に消費するワークロード向け
データベース
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Amazon Aurora Limitless Database 1 秒あたり数百万回の書き込みに対応し、ペタバイト規模のアプリケーションをサポート
Amazon Aurora PostgreSQL と Amazon Redshift のゼロ ETL 統合
ペタバイト単位のトランザクションデータでほぼリアルタイムの分析を実現
Amazon RDS for Db2 クラウドでのマネージド Db2 データベースのセットアップ、運用、スケーリングが簡単に
Amazon RDS for MySQL と Amazon Redshift のゼロ ETL 統合 ゼロ ETL 統合により、ETL
オペレーションを実行する複雑なデータパイプラインの構築や管理が不要に
Amazon ElastiCache Serverless 可用性の高いキャッシュを 1 分未満で作成し、アプリケーションの需要に合わせて即座にスケール可能
Amazon Neptune Analytics 数百億もの関係を数秒で分析
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Amazon WorkSpaces Thin Client 仮想デスクトップへの費用対効果の高い安全なアクセス
機械学習
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AWS HealthScribe 生成系 AI を使用して臨床ノートをインサイトへと変換
PartyRock: Amazon Bedrock のプレイグラウンド 誰もが直感的に楽しく実験し、実践的に学ぶことができる共有可能な生成系 AI
アプリ構築プレイグラウンド。
Amazon SageMaker Studio お好みの IDE、ML ツール、そして AI によるコーディングサポートで ML 開発を促進
Amazon SageMaker HyperPod 分散型トレーニング専用のインフラストラクチャにより、FM のトレーニング時間を最大 40% 短縮
Amazon Q (プレビュー) 仕事用に設計された生成系 AI 搭載アシスタント
セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス
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Amazon GuardDuty ECS Runtime Monitoring 一元化されたフルマネージド型の Amazon ECS コンテナ脅威検出 (AWS
Fargate のサーバーレスワークロードを含む)
Amazon Q Code Transformation (プレビュー) アプリのメンテナンス、アップグレード、移行を数分で高速化
ストレージ
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Amazon EFS アーカイブ Amazon EFS 低頻度アクセスと比較して、ストレージコストを最大 50% 節約できる新しいストレージクラス
Amazon FSx for NetApp ONTAP スケールアウトファイルシステム ストレージパフォーマンスがこれまでの最大 9
倍になり、より計算量の多いワークロードに対応
Amazon S3 Express One Zone 安定した 1
桁のミリ秒単位のレイテンシーを必要とするパフォーマンスクリティカルなアプリケーション向けの最速のクラウドオブジェクトストレージ
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AWS Cloud Development Kit (CDK) コードを使用してクラウドインフラストラクチャをモデル化する
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AWS CloudShell ブラウザベースのシェル環境
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AWS CodeCommit プライベート Git リポジトリにコードを保存
AWS CodeDeploy コードデプロイの自動化
AWS CodePipeline 継続的デリバリーを使用したソフトウェアのリリース
AWS CodeStar AWS アプリケーションを開発およびデプロイ
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Amazon Aurora Serverless を使用したゲームのインベントリシステムを構築
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AWS IoT Core デバイスをクラウドに接続
AWS IoT Device Defender IoT デバイスのセキュリティ管理
AWS IoT Device Management IoT デバイスのオンボード、編成、リモート管理
AWS IoT Events IoT イベントを検出し、対応
AWS IoT ExpressLink 安全な IoT デバイスを迅速かつ簡単に開発する
AWS IoT FleetWise 車両データをほぼリアルタイムで簡単に収集し、変換して、クラウドに転送
AWS IoT Greengrass デバイスのローカルでのコンピューティング、メッセージング、同期
AWS IoT RoboRunner ロボットフリートがシームレスに連携するためのアプリケーションを構築
AWS IoT SiteWise IoT データコレクターおよびインタプリタ
AWS IoT TwinMaker 実世界システムのデジタルツインを簡単に作成して業務を最適化
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この図は、データを Amazon S3 に移動し、Amazon S3 に保存されたデータを管理し、他のサービスでデータを分析する方法を示しています。左から右に
3 つのセクションが表示されます。
最初のセクションには、データベース、サーバー、およびドキュメントの図があります。最初のセクションのタイトルは「データの移動」です。
最初のセクションには、「クラウド、アプリケーション、オンプレミスなど、どこにあるデータでも Amazon S3 に移動する」と書かれています。
近くのアイコンには、「分析データ」、「ログファイル」、「アプリケーションデータ」、「動画と写真」、「バックアップとアーカイブ」など、さまざまな種類のデータが表示されます。
2 番目のセクションには、空のバケットのイラストがあります。2 番目のセクションのタイトルは「Amazon S3」です。 2
番目のセクションには、「任意の量のデータの保存と取得をどこからでも行えるように設計されたオブジェクトストレージ 」と書かれています。
2 番目のセクションは、「ストアデータ」という見出しの下にさらにテキストがあります。
テキストには、「バケットを作成し、リージョン、アクセス制御、および管理オプションを指定します。任意の量のデータをアップロードします」と書かれています。
近くの図は、正方形、円、および三角形を含むバケットを示しています。
2 番目のセクションには、Amazon S3 の機能を示すアイコンもあります。機能は、「データへのアクセスを制御する」、「ストレージ
クラスを使用してコストを最適化する」、「任意のリージョンにデータをレプリケートする」、「オンプレミスまたは VPC
からアクセスする」、「データを保護して安全にする」、「データを可視化する」です。
3 番目のセクションのタイトルは「データの分析」です。 3 番目のセクションには、「AWS
とサードパーティのサービスを使用してデータを分析し、インサイトを得る」と書かれています。 近くのアイコンは、「人工知能 (AI)」、「高度な分析」、「機械学習
(ML)」というデータの分析方法を示しています。
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クラウドネイティブアプリケーションの実行
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クラウドネイティブアプリケーションの詳細はこちら »
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NASCAR は、Amazon S3 でマルチ PB メディアアーカイブを高速に最新化します»
Snap は、Amazon S3 Glacier Instant Retrieval に 2 エクサバイトのデータ、1.5
兆枚以上の写真と動画を保存しながら、コスト削減を最適化しています»
Shutterstock が IT を変革し、Amazon S3 でストレージコストを 60% 削減»
Runtastic は、Amazon S3 を使って 30 万ユーロを節約し、成長軌道にのせました»
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