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生成 AI の急速な普及に伴い、クラウド ツールを使用して AI アプリケーションの構築と実装を加速したいと考える企業が増えています。大手クラウドサービスプロバイダーとして、AWS は Amazon SageMaker と Amazon Bedrock という 2 つのコア AI サービスを提供しています。同じ AWS AI エコシステムに属していますが、位置づけが全く異なり、機能や適用シナリオも大きく異なります。

AWS クラウド サービスを日常的に使用する場合、多くの開発者や運用保守担当者は、リソースを管理するために AWS CLI などのコマンドライン ツールを頻繁に呼び出す必要があります。しかし、従来の方法では通常、ツールのローカルインストール、アクセスキーの構成、VPN への接続などが必要になり、プロセスが面倒で、セキュリティ上のリスクが生じます。これらの問題を解決するために、AWS は便利で安全、かつ設定不要のサービスである AWS CloudShell を提供しています。

クラウド ストレージは、企業のデジタル変革に欠かせない要素です。 AWS エージェントとして、AWS Elastic Block Store (EBS) の使用時にストレージ コストが上昇するという問題に直面しているエンタープライズ顧客によく遭遇します。 AWS EBS ボリューム料金の複雑な料金体系は、多くの人を混乱させる可能性があります。特に、各ストレージタイプの長所と短所を深く理解していない場合は、不必要な無駄が生じやすくなります。

生成 AI テクノロジーがさまざまな業界で導入されるにつれ、さまざまな大規模モデルをすぐにサポートするプラットフォームである Amazon Bedrock に注目する企業が増えています。しかし、初めて触れるユーザーの多くは、その複雑な価格体系と、複数のモデル間の大きな価格差に困惑します。この記事では、AWS Bedrock の課金モデル、モデル価格の比較、コスト最適化戦略について詳しく説明します。また、実際の企業の使用シナリオと組み合わせて、少ない予算でより大きな価値を実現できるようにします。

AWS の仮想プライベートクラウド (VPC) では、インターネットゲートウェイ (IGW) とネットワークアドレス変換 (NAT) の 2 つの一般的なネットワーク接続方法があり、さまざまなシナリオで重要な役割を果たします。インターネット ゲートウェイを使用すると、VPC 内のリソースがインターネットに直接アクセスできます。一方、NAT は、プライベート サブネット内のリソースを中間サーバー経由でインターネットに接続する別の方法を提供します。効率的で安全なクラウド ネットワーク アーキテクチャを設計するには、両者の違いと使用シナリオを理解することが重要です。