技術共有と最新ニュース

生成AIの急速な発展に伴い、大規模言語モデル（LLM）は企業のデジタルトランスフォーメーションの新たな原動力となっています。しかし、LLMをビジネスシナリオに真に適用するには、チャットインターフェースを接続するだけでは十分ではありません。データセキュリティ、モデル選定、コスト管理、システム統合など、企業は実際に直面しなければならない課題に直面しています。

Amazon Elastic Block Store (EBS) は、Amazon EC2 向けに設計された、高性能で使いやすいブロックストレージサービスです。EBS ボリュームは、稼働中の重要なアプリケーションに影響を与えることなく、本番環境においてボリュームタイプの動的なスケーリング、容量の増加、プロビジョニングされた IOPS の変更を可能にします。複数の EBS ボリュームを同じ EC2 インスタンスにマウントすることも、マルチアタッチ機能を使用して複数のインスタンスに同時にマウントすることもできます。

デジタル化の波の中、企業のデータソースはますます多様化しています。アプリケーションログ、ユーザー行動データ、IoTデバイスデータ、ビジネスイベントストリームなど、多岐にわたります。これらのデータを効率的かつ確実に収集、伝送、そして活用することは、企業がデータドリブンな意思決定を実現するために不可欠です。AWS公式認定リセラーである「On the Cloud」は、企業のお客様がクラウド上で柔軟かつスケーラブルなデータ処理パイプラインを構築できるよう支援しています。Amazon Kinesis Data Firehose（略称：Firehose）は、ストリーミングデータの実装に最適な選択肢です。

大規模モデル（LLM）、生成AI、そして検索拡張（RAG）の急速な導入により、ベクトルデータベースはAIアプリケーションアーキテクチャの中核コンポーネントになりつつあります。インテリジェントな質問応答、セマンティック検索、AIエージェント、マルチモーダル検索など、これらはすべて、ベクトル埋め込みと類似性検索の効率的な保存に依存しています。

AWSでは、多様な仮想マシン仕様を柔軟に選択し、ビジネスの変化に合わせてリソースを自動的に拡張できるため、従来のデータセンターの固定構成よりも効率的です。しかし、さまざまなワークロードに最適なインスタンスタイプを選択するのは容易ではありません。手作業での判断は時間がかかるだけでなく、エラーが発生しやすくなります。ユーザーがより正確なリソース決定を行えるよう、AWSはリソースの使用状況を分析し、最適化の提案を行うように特別に設計されたインテリジェントサービスであるCompute Optimizerを提供しています。