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ブックマーク / aws.amazon.com (4)

  • 料金 - Amazon Transcribe | AWS

    AWS 無料利用枠の一環として、Amazon Transcribe の使用を無料で開始できます。Amazon Transcribe の無料利用枠は、最初の文字起こしリクエストを作成した日から 12 か月間利用できます。** 無料利用枠での使用量は、AWS リージョン全体で毎月計算され、自動的に請求額に適用されます。未使用分は持ち越されません。ご利用にあたっての条件が適用されます。詳細については、提供規約をご覧ください。無料使用期限が切れた場合、またはアプリケーションの使用量が無料利用枠を超えた場合は、標準の従量制サービス料金をお支払いいだたきます。 ストリーミング向けとバッチ文字起こし向けの両方の Amazon Transcribe API は、以下に示す段階的な料金に基づいて毎月請求されます。段階的な価格設定の料金や割引率は地域によって異なり、下記のドロップダウンから地域を選択すると適用

    料金 - Amazon Transcribe | AWS
    vvakame
    vvakame 2019/11/25
    120分 2.88ドルとかか すごい安い…
  • AWS AppSyncキャッシングとAmazon DynamoDBトランザクションのサポートによりGraphQL APIのパフォーマンスと一貫性が更に向上します | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ AWS AppSyncキャッシングとAmazon DynamoDBトランザクションのサポートによりGraphQL APIのパフォーマンスと一貫性が更に向上します AWS AppSyncはGraphQLのマネージドサービスで、単一または複数のデータソースのデータに安全にアクセスしたり、操作したり、結合するための柔軟なAPIを作成でき、アプリケーション開発をシンプルにすることができます。多くの場合、異なったデータソースは異なったユースケースに合わせて最適化され、データが配信されるスピードも異なっていることでしょう。その基になるGraphQLスキーマで定義されているデータフィールドもかなり多様です。 たとえば、eコマースアプリケーションでは、在庫量を表すデータフィールドは頻繁に更新されますが、顧客プロフィールの更新は時々です。トランザクションIDに

    AWS AppSyncキャッシングとAmazon DynamoDBトランザクションのサポートによりGraphQL APIのパフォーマンスと一貫性が更に向上します | Amazon Web Services
    vvakame
    vvakame 2019/11/25
    僕AWS使わないけどこのキャッシュ設定周りの設計は参考になるな…
  • Announcing Amazon Chime: Frustration-free online meetings with exceptional audio and video quality

    Amazon Chime is now available to all customers. Amazon Chime is a modern, fully-managed communications service from AWS that makes it easy for you to communicate with people inside and outside your organization using voice, video, and chat. With Amazon Chime, online meetings are easier and more efficient, crystal clear audio and high definition video keep you focused on the discussion, and the ser

    Announcing Amazon Chime: Frustration-free online meetings with exceptional audio and video quality
    vvakame
    vvakame 2017/02/14
  • Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを 私達が扱わなければいけないデータの量は日々増え続けています(私は、未だに1,2枚のフロッピーディスクを持っていて、1.44MBというのが当時はとても大きいストレージだったことを思い出せるようにしています)。今日、多くの人々が構造化されたもしくは準構造化されたペタバイト規模のファイル群を、日常的に処理してクエリしています。彼らはこれを高速に実行したいと思いつつ、前処理やスキャン、ロード、もしくはインデックスを貼ることに多くの時間を使いたいとは思っていません。そうではなくて、彼らはすぐ使いたいのです: データを特定し、しばしばアドホックに調査クエリを実行して、結果を得て、そして結果に従って行動したいと思っていて、それらを数分の内に行いたいのです。 Amazon

    Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを | Amazon Web Services
    vvakame
    vvakame 2016/12/01
    よくわかんないけどLDJSON前提なのかしら?
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