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AWS Clean Rooms Now Generally Available — Collaborate with Your Partners without Sharing Raw Data Companies across multiple industries, such as advertising and marketing, retail, consumer packaged goods (CPG), travel and hospitality, media and entertainment, and financial services, increasingly look to supplement their data with data from business partners, to build a complete view of their busine
NHNテクノロジーカンファレンスで見たDeNAのMySQL運用の話とAmazon RDSの比較など。
NHNテクノロジーカンファレンスにいってきた。 DeNAでのMySQL運用の話。岩永さんが話をしてくれたおかげでこれから外で話せますありがとうございます! という具合。 実に実直で正直で手間をかけた運用で、なおかつその手間をなくすためのツールの開発、アプリケーションも一体となったとりくみのすばらしい実例だと思う。 このセッションではAWSならばの話は当然いっさいなかったのだが、AWSのMySQLサービスであるRDSならどうするのかを書いてみる。 サービスが縮小するときの話。スケールバック(スケールイン)時に2つあったマスターDBの数を減らす。その際にはosの上に二つ目のMySQLをたちあげる方法をとっている。二つ目のMySQLは違うIPアドレスで立ちあげて、それをbind-addressを指定している。 RDSを使っているならば、サービスを縮小するならば、大きなインスタンスから、小さなイン
Amazon RDS for SQL Server（SQL Server データベースの管理、バックアップを自動化） | AWS
Amazon RDS for SQL Server クラウド上の SQL Server データベースのセットアップ、オペレーション、スケールを数回のクリックで実現 SQL Server は、Microsoft が開発したリレーショナルデータベース管理システムです。Amazon RDS for SQL Server を使用すると、クラウド上の SQL Server のデプロイのセットアップ、オペレーション、スケーリングが簡単になります。Amazon RDS を使って、SQL Server (2014、2016、2017、2019 および 2022) の Express、Web、Standard、Enterprise といった複数のエディションを数分でデプロイできます。コスト効率が高く、コンピューティング性能の増減もできます。プロビジョニング、バックアップ、ソフトウェアのパッチ適用、モニタリン
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Amazon Q Business, now generally available, helps boost workforce productivity with generative AI Amazon Q Business is now available with many new features, including custom plugins, and a preview of Amazon Q Apps, generative AI–powered customized and sharable applications using natural language in a single step for your organization. Amazon Q Developer, now generally available, includes new capab
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Amazon Q Business, now generally available, helps boost workforce productivity with generative AI At AWS re:Invent 2023, we previewed Amazon Q Business, a generative artificial intelligence (generative AI)–powered assistant that can answer questions, provide summaries, generate content, and securely complete tasks based on data and information in your enterprise systems. With Amazon Q Business, yo
優良企業はなぜHadoopに走るのか
ちなみに、この分析のために必要とされるMapReduceのコードであるが、そのサイズはわずか20ステップだという。Yahoo!のプレゼンテーターである、エリック・バルデシュバイラー氏によると、たとえ経験の浅いエンジニアであっても、MapReduceによるプログラミングは可能であるとされる。 また、VISAのジョー・カニンガム氏からも、貴重なデータが提供されていたので以下に紹介する。同社では、1日に1億トランザクションが発生するため、2年間で700億強のトランザクションログが蓄積され、そのデータ量は36テラバイトに至るという。こうしたスケールのデータを、従来のRDBを用いて分析するには、約1カ月の時間が必要とされてきたが、Hadoopを用いることで13分に短縮されたという。 これまでは、Yahoo!にしろVISAにしろ、膨大なデータをRDBに押し込むほかに方法はなく、その分析に数十日を要する
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