AWS、Redisをフォークした「Valkey」を、同社サービスのElastiCacheとMemoryDBで採用すると明らかに
AWS、Redisをフォークした「Valkey」を、同社サービスのElastiCacheとMemoryDBで採用すると明らかに Amazon Web Servicesは、同社のマネージドサービスとして提供しているAmazon ElasticCacheとAmazon MemoryDBで、インメモリデータストアのRedisをフォークした「Valkey」を採用すると、同社のブログに投稿した記事「Why AWS Supports Valkey」で明らかにしました。 Why #AWS Supports #Valkey. https://t.co/PMXv0Zv8B4 — Werner Vogels (@Werner) April 5, 2024 Valkeyの採用について、上記のブログで次のように記されています。 AWS is committed to supporting open source
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS
［速報］AWS、従来のAmazon S3より最大10倍高速な「Amazon S3 Express One Zone」発表。AWS re:Invent 2023
Amazon Web Services（AWS）は、ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2023」の基調講演で、従来のAmazon S3 Standardストレージクラスより最大10倍高速な「Amazon S3 Express One Zone」ストレージクラスを発表しました。 Need low latency & high performance? Accelerate workloads with #AWS Amazon #S3 Express One Zone delivers the fastest data access in the cloud with the lowest-latency cloud #Storage. Speed up data processing & cross the finish with time to spare. htt
「Amazon Redshift ML」プレビュー公開、SQLで機械学習モデルの作成・トレーニング・デプロイが可能に
Amazon Redshift MLを使用することで、データウェアハウスユーザーが使い慣れたSQLコマンドで機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイ可能で、データの移動や新たなスキルの習得なしで、SQLによってAmazon SageMakerを活用できる。 Amazon Redshift MLを用いて、SQLで作成・トレーニングされたモデルは、クエリやレポートで直接チャーン予測や不正リスクスコアリングなどが可能で、Amazon SageMaker Autopilotでトレーニングデータに基づき、回帰、バイナリ、マルチクラス分類、線型モデルの中から最適なモデルを自動検出して調整を行う。 ほかにも、Xtreme Gradient Boosted tree（XGBoost）などのモデルタイプ、回帰や分類などの問題タイプ、プリプロセッサやハイパーパラメータを選択でき、パラメータを使用して、Am
Amazon SageMakerの機械学習モデルをSnowflakeから直接利用する | DevelopersIO
大阪オフィスの玉井です。 DWHにデータが大量に蓄積されてくると、やってみたくなることの1つが機械学習だと思います。Snowflakeはそれ自身に機械学習の機能を持ってはいませんが、他サービスと連携することで、Snowflakeのデータを使って機械学習を行うことが可能です。 今回はSnowflakeの外部関数を用いて、間接的にAmazon SageMakerと連携する方法をやってみました。 Snowflakeの外部関数について 下記をどうぞ。 今回やることの概要 全体像 Snowflake: API Gatewayに対してリクエスト送信 API Gateway: Snowflakeからのリクエストの権限を確認 API Gateway: Lambda関数に（Snowflakeからの）リクエストを送信 Lambda: 受信したデータを元に処理を行い、SageMakerにデータを送信 SageM
時系列特化データベースの Amazon Timestream が一般公開（GA）しました！！ 時系列データの保存・検索・分析にピッタリ！ | DevelopersIO
約2年を経て、ついに、ついに、ついに、Amazon Timestreamが一般公開になりました！！ Amazon Timestreamを使えば、IoT機器などから収集した時系列データの保存や分析が簡単にできるようになります。 一言で言えば、時系列データに特化したデータベースです！ Amazon Timestreamとは Amazon Timestream は、IoT および運用アプリケーションに適した、高速でスケーラブルな完全マネージド型の時系列データベースサービスです。1 日あたり数兆規模のイベントを、リレーショナルデータベースの 1/10 のコストで簡単に保存および分析できます。IoT デバイスや IT システムの普及や、産業機器のスマート化により、時系列データ (時間の経過に伴うモノの変化を記録したデータ) は、急速に増加しているデータ型の 1 つです。 Timestream は、時
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Amazon Timestream 所感 - moznion