Amazon Web Services ブログ

AWS Transform が備える 3 層の検証モデル (構造的検証、意味的検証、動作検証) の仕組みを詳しく解説します。稼働中のデータベースに直接クエリを発行する検証方式、スタブ検出やミューテーションテストによる動作確認、そして Amazon Bedrock を活用した AI エージェントが検出内容を根本原因ごとにまとめて重大度を判定する流れを追うことで、移行品質を体系的に担保する方法が見えてきます。

AWS Transform の Offline Source 機能を使用して SQL Server データベースを Aurora PostgreSQL へモダナイズする方法を紹介します。DDL ファイルをアップロードするだけで、ネットワーク接続や中間環境のプロビジョニングなしにモダナイゼーションを開始できます。LLM ベースのスキーマ変換、3 層の自動検証、Aurora PostgreSQL へのデプロイ、.NET アプリケーションコードの変換まで、エンドツーエンドのワークフローをステップごとに解説します。

Amazon RDS for Oracle で Oracle Database 26ai が利用可能になりました。本記事では、Amazon Bedrock の基盤モデルを使って自然言語でリレーショナルデータを照会できる Select AI を取り上げます。VPC インターフェイスエンドポイントと IAM 認証情報の設定から、DBMS_CLOUD_AI プロファイルの作成、合成データの生成、自然言語クエリの実行までを一通り説明します。

Gilead 傘下の Kite は、プロジェクトごとに分断されていたバイオインフォマティクスのワークフローを、AWS HealthOmics を軸にした標準化されたクラウド基盤へ移行しました。本記事では、オンプレミスのシーケンサーから電子実験ノート (ELN) を入口にしたワークフロー実行までを自動化したイベント駆動アーキテクチャと、その設計上の判断を紹介します。18 か月以上の本番稼働で 20 個のワークフローを運用し、100 名を超える研究者が ELN からバイオインフォマティクスワークフローを利用できるようになりました。

本ブログは 株式会社 PKUTECH と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で […]

クラウドコンピューティングの初期の頃、AWS は世界中の都市で AWS Pop-up Lofts と呼ばれる物 […]

2026 年8 月 10 日週、OpenSearch と Valkey のチームはソウルを訪問し、Open S […]

シーケンスデータの急増により、ゲノムバリアントの解釈は複雑なパイプラインと専門知識を要する作業になっています。本記事では、AWS HealthOmics のワークフローと Amazon S3 Tables、Amazon Bedrock AgentCore 上の Strands Agents を組み合わせ、VCF ファイルの取り込みからアノテーション、自然言語での問い合わせまでを一貫して実行するゲノムバリアント解釈エージェントを紹介します。臨床研究者が SQL を書かずに、対話形式でコホート全体のバリアントを解析できるようになります。

マルチアカウント環境で数千件におよぶ脆弱性の検出結果を効果的に管理するには、適切な優先順位付けが不可欠です。本記事では、AWS Organizations 全体で Amazon Inspector を活用した脆弱性管理のベストプラクティスを紹介します。委任管理者の設定、抑制ルールによる検出結果の大規模な管理、リソースタグを活用したリスクベースの優先順位付け、AWS Security Hub との統合など、7 つの実践的なアプローチを解説します。原文公開後のサービスアップデートは訳注として補足しています。

Amazon Inspector を使用して、組織全体のリソースの統合されたソフトウェア部品表 (SBOM) を CycloneDx や SPDX 形式で Amazon S3 にエクスポートする方法を紹介します。CloudFormation による前提条件のデプロイから、AWS Glue クローラーでのデータカタログ化、Amazon Athena を使用した脆弱性やパッケージの分析クエリまでを解説します。SBOM を活用することで、ソフトウェアサプライチェーンの可視化やコンプライアンス対応を実現できます。