リージョンにデプロイされたグローバルバックエンドのデータベースを強化する方法について説明します。グローバルテーブルを使用します。これは完全マネージド、マルチリージョンかつマルチマスターのデータベースを提供するもので、世界中のどこにいても低レイテンシーのデータアクセスをユーザーに提供できます。ライブラリで事前に構成されています。アルゴリズムを高品質で実装できる効率的なツールを提供するため、データサイエンティストや開発者にとって人気があります。問題をすばやく繰り返さなくてはならない場合に最適です。データ分析に使用されます。前処理、およびモデル選択に関して、指導付き学習アルゴリズムと指導無し学習アルゴリズムの範囲から選択できます。トレーニング機能を使用することができます。低レイテンシーでリアルタイムでの予測を行うことができます。大規模なバッチ変換ジョブで同じモデルを使用することもできます。ライブラリを使用して、マルチクラス分類モデルを構築、トレーニング、およびデプロイする方法を説明します。データセットの決定木分類子をトレーニングします。決定木分類子の例に基づいています。ノートブックをお試しいただけます。ここでは最も重要な部分を強調します。分析用のデータ処理向けのフレームワークとして広く普及しています。レガシーアプローチと比較すれば、コストもほんのわずかな額で済みますが、それでもそのスケーリングとなると、依然として高くつくケースがあります。削減し、かつ同時にスタッフの生産性を引き上げる方法について考察します。移行、良いアーキテクチャの選択、リソースの消費量を削減するよう設計された機能の活用です。実施したビジネス価値の研究結果によっても検証されています。してご覧いただけます。移行が生むコスト面のプラスのインパクトをご説明します。か月で投資を回収しました。コマースの会社で働いていて、顧客に最高のユーザーエクスペリエンスを提供したいと考えているとします。顧客は、アプリケーションの別のページでのリコメンデーションから製品ページに来るかもしれませんし、検索エンジンから移動してくるかもしれませ。経路に関わらず、顧客が本当に探しているページに確実にたどり着けるようにしたいと考えています。すべての顧客が同じ経路をたどるわけではありません。どのようにアプリケーションにアクセスしているのか、どのような場所からアクセスしているのか、その他多くの属性に依存します。パターンを分析して決定するには、貴重なデータが豊富に含まれているログを確認する必要があります。ウェブサーバーのログにアクセスしてユーザーの行動を分析し、実用的な洞察を得る方法について説明します。サービスを使用しています。操作をブラウザやクライアントに配信します。キャッシングまたはウェブアプリケーションファイアウォールによって、大量の負荷や悪意のあるリクエストからバックエンドを保護します。その結果、バックエンドに届くのはすべてのリクエストのごく一部になります。設定することができます。これにより、キャッシュの効率に関する洞察を得たり、顧客が製品をどのように使用しているかを知ることができます。事前にインフラストラクチャを設定したりデータをロードしたりすることなく、クエリによってデータが即座に分析されます。実行するクエリの分だけを支払います。迅速でインタラクティブなクエリに最適です。大きな結合、合併、入れ子になったクエリ、ウィンドウ関数など、データの複雑な分析をサポートします。アクセスログストレージを再構築してクエリのコストとパフォーマンスを最適化する方法を説明します。時系列データの他のソースにも適用可能な一般的なパターンを示しています。つの主な側面があります。データの保存とクエリの両方でコストが安いことが必要です。/月単位で請求されます。したがって、特にログを長期間保存したい場合は、データを圧縮することは意味があります。クエリにもコストはかかります。ストレージのコストを最適化すると、通常はクエリのコストが発生します。スキャンされた圧縮データの量に基づいて請求されるので、圧縮による利点はコスト削減として享受できます。クエリは、さらにパーティショニングの利点を受けます。パーティショニングは、テーブルを複数の部分に分割し、列の値に基づいて関連データをまとめます。ごとにパーティショニングすることが役に立ちます。アクセスログでは、これはリクエスト時間を示します。データとクエリに応じて、パーティションにさらにディメンションを追加します。アクセスログの場合、リクエストされたドメイン名が考えられます。スキャンするデータを少なくすることができます。一般に、スキャンするデータが少なくなるとパフォーマンスが向上します。アクセスログをカラムナ形式に変換すると、スキャンするデータが大幅に削減されます。カラムナ形式はすべての情報を保持しますが、列ごとに値を保存します。これにより、辞書を作成したり、ランレングスエンコーディングやその他の圧縮技術を効果的に使用することができます。つの新しい言語で自動音声認識をサポートするようになったことをお知らせいたします。つの言語の拡張になります。保存されている音声ファイルを分析して、文字起こしした音声のテキストファイルをサービスに返すことができます。送信し、文字起こしのストリームをリアルタイムで受信することもできます。多くの開発者にとって非常に役立つツールであることが証明されています。文字起こしを使用する方法の詳細を学ぶことができます。他の言語と同じ料金、同じリージョンで利用できます。介して試すことができます。シニアプロダクトマネージャーです。サービスを管理しており、仕事以外ではオートバイのファンで、木工細工が大好きです。何を期待できるかについて説明します。設定で十分な可能性があります。インスタンスのリカバリの期待値と、どのようなシナリオがあるかを理解する必要があります。ラベル付けされたデータセットによって機械学習モデルを簡単にトレーニングすることができます。両方を通じた入力として拡張マニフェスト形式で作成されたラベル付きデータセットを受け入れるようになりました。ラベル付きデータセットは、それぞれの入力データセットオブジェクトを、ラベルなどの追加のメタデータを使用してファイル内でインライン展開する拡張マニフェストファイル形式で作成されます。使用できませんでした。コールすることで、そうしたトレーニングをすばやく簡単に実行できるようになります。パイプモードを使用してトレーニングすることができます。請求金額を削減する方法をいくつかご紹介します。制限が引き上げられました。使用を最適化するためのグローバルセカンダリインデックスの使用方法を学ぶ恰好のタイミングです。東京リージョンに対応しました。Shareみなさん、こんにちは。エバンジェリストの亀田です。東京リージョンに対応しましたのでお知らせいたします。アベイラビリティーゾーンで運用されるため、単一障害点をデータセンター単位で排除することができ、高い可用性を実現します。環境で管理されるアプリケーションとの完全な互換性があります。Mapと統合されています。動的に変化するインフラストラクチャーが抱える課題である、サービスの自動検出機能を提供します。アプリケーションリソースのカスタム名を定義し、これらの動的に変化するリソースの更新された場所を管理できます。これにより、Webサービスが常にリソースの最新の場所を検出するため、アプリケーションの可用性が向上します。介して連携することが可能です。Lambda対応も発表され、アプリケーション内部において、それぞれの目的に合致したパスベースルーティングを可能とします。料金はこちらにまとまっています。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。