Category: Best Practices

組織は、広大なグローバルサプライチェーンを横断してサステナビリティコンプライアンスを維持するという複雑な課題に […]

本記事は 2024年4月22日に AWS Machine Learning Blog で公開された “The […]

このブログ記事では、早期警告システムを緊急時対応者に構築するためのデータを接続、収集、活用するにあたり、AWS のサービス群をどのように使用するかを学びます。全体のシステムアーキテクチャについて説明し、データを収集するセンサーやデバイス、AWS IoT サービスを使ったデータ処理と分析、Amazon SageMaker を使ったローコードな ML モデルによる火災予測についても見ていきます。

お客様から Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) に AWS CodeDeploy を使用して ブルーグリーン デプロイを実装するための支援がしばしば求められます。 お客様のユースケースは通常、複数のリージョンおよびアカウント間でのデプロイシナリオが含まれます。 これらの要件だけでも十分に難しいのですが、さらに CodeDeploy を使用する際には特定の設計上の決定が必要となります。 具体的には CodeDeploy の設定方法、CodeDeploy リソース (アプリケーションやデプロイグループなど) の作成時期と方法、アカウントとリージョンの任意の組み合わせにデプロイできるコードの書き方が含まれます。

この技術ブログでは、AWS IoT SiteWise、Amazon Lookout for Equipment、Amazon Bedrock の統合による高度な産業分析システムの構成について説明します。焦点は、発生する機器の故障の検出、関連マニュアルの取得、包括的なメンテナンス計画の作成です。目標は、稼働時間を最大化し、生産性を高め、コストを削減し、工場やプラントの運営効率を飛躍的に高めることです。

エージェントは、優れた顧客体験を提供する上で重���な役割を果たします。では、どうすればエージェントの仕事が楽になり、カスタマーサービスを改善できるのでしょうか。このブログ記事では、Amazon Connect のエージェントワークスペースにサードパーティのアプリケーションを統合することで、エージェントの効率とカスタマーエクスペリエンスがどのように大幅に向上するか詳しく説明します。

この記事はソリューションアーキテクトの遠藤宣嗣が翻訳しました。原文はこちらです。 AWS は 2008 年から […]

このブログでは、パフォーマンスを客観的に測定し、信頼性を正確に報告することで、インシデント発生時の迅速な対応と不要な警告を減らすことができる信頼性のベストプラクティスについて説明します。また、任意の Amazon CloudWatch メトリクスを使用して Amazon CloudWatch Application Signals で、サービスレベル目標(SLO)の作成、監視、アラートの方法を学びます。

世界中の何百人もの企業幹部と話をしたところ、彼らは迅速に行動してイノベーションを起こすというアイデアは気に入っているものの、企業のレガシーシステムや制約の中でそれを実現するのは難しいと感じていることがわかりました。生成 AI の可能性を考えると、迅速なイノベーションは急務です。しかし、イノベーションを促進するには、実験が容認されるだけでなく、当たり前の文化を築く必要があります。
この記事では、低コスト、低リスク、低摩擦で、企業に大きな利益をもたらす実験を奨励する文化を徐々に築いていく効果的な方法を説明します。

AWS は、KPI (Key Performance Indicators: 主要業績評価指標) が明確に定義され、追跡され、調整された組織が、クラウドトランスフォーメーションのジャーニーで成功していると理解しています。しかし、KPI を定義して追跡することは難しい課題です。組織が連携して成果を追跡し、そうすることに価値があるとしても、最初から KPI に注目することが難しい組織もあります。
このブログ記事では、架空の企業 (AnyCompany) が KPI を導入するまでのジャーニーを、複数の顧客とともに取り組んだ実際の経験に基づいて説明します。