AWS AWSをハブとした生成AIマルチクラウドアーキテクチャの設計：Identity FederationによるAPIキーレス接続を実現
AWS（ECS Fargate）を母艦とし、Google Cloud（Vertex AI）およびAzure OpenAI Serviceを統合する生成AIマルチクラウドアーキテクチャの設計ガイド。Identity Federationを用いたAPIキーレス接続のメリットと、ネットワークコスト等の課題を解説。
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AWS 【AWS VPC面談対策】基礎設計の意図を語り、実務未経験を「即戦力候補」へ変える方法
VPCとパブリックサブネットを構築した経験を、どう面談の評価に繋げるか？CIDR設計の意図から、ルートテーブルによる通信制御の仕組みまで。「基礎は分かっています」を卒業し、インフラエンジニアとして「論理的に設計できる」ことを証明するための具体的回答例を解説。
ネットワーク・配信 【VPCマスターへの道 2】プライベートサブネットとNATを駆使して「実務レベル」の強固なネットワークを構築する
AWS VPCの「実務レベル」な構築術を伝授します。プライベートサブネットの隔離から、NATゲートウェイによる安全な通信、セキュリティの二重壁、S3エンドポイントまで徹底解説。オンプレミスで培った「守りの勘」をクラウドの論理設計に昇華させる実践ガイドです。
AWS 【VPCマスターへの道：1】AWS VPCとは？仕組みや重要性を初心者向けに徹底解説
AWSの基礎「VPC」を初心者向けに徹底解説！仮想ネットワークの仕組みや、サブネット、リージョンとの関係など、インフラエンジニアが押さえておくべき基本をまとめました。この記事を読めば、AWS上に自分だけの安全なネットワークを作る第一歩が踏み出せます。
AWS Amazon RDSの基礎を学びオンプレミス運用との違いからマネージドデータベースの本質を徹底解説
Amazon RDSの基礎を徹底解説。オンプレミス運用との違いからマネージドサービスの本質、責任共有モデル、主要構成要素まで網羅します。バックアップやフェイルオーバーの自動化、VPCでのセキュリティ設計など、インフラ知識を活かして運用の「非分化的重労働」から脱却する術を学びましょう。
AWS 【実践ハンズオン】Amazon SageMakerでモデル学習！データをS3へアップロードして学習ジョブを動かす全手順
Amazon SageMakerのモデル学習（Training）を徹底解説します。ノートブックインスタンスを使用し、S3へのデータ転送からXGBoostによる学習実行までをステップ形式で紹介します。インフラエンジニア目線のリソース管理やコスト抑制のコツも満載です。
AI・機械学習 SageMakerにおけるデータ処理とは？Processingの役割と仕組みを徹底解説
SageMaker Processingとは、機械学習の前処理やモデル評価を「ジョブ」として独立した環境で実行するマネージド機能です。Notebookでの手作業と違い、実行のたびに専用のコンテナが起動しS3上のデータを処理するため、高い再現性とスケーラビリティが確保されます。
AWS Amazon SageMakerの仕組みとは？現場で使う前に押さえたい構造と設計思想
Amazon SageMakerは、機械学習モデルの開発・学習・デプロイを一元管理できるAWSのサービスです。Notebook、トレーニング、推論などの機能が疎結合で構成されており、必要な工程ごとにリソースを柔軟に活用できます。
AWS 【無料】SageMaker Studio Labの使い方とSageMakerとの違いを徹底解説
SageMaker Studio Labは、AWSアカウント不要・無料で使えるクラウド型の機械学習環境です。ブラウザ上でJupyter Notebookを操作し、PythonでAIモデルを簡単に学習・検証できます。Amazon SageMakerは商用向けの本格的な開発・運用基盤で、大規模データ処理やモデルのデプロイ、自動化まで対応している点が大きな違いです。
AWS Amazon SageMakerの導入手順と環境構築のポイントをわかりやすく解説
Amazon SageMakerは、AWS上で機械学習モデルの開発からデプロイまでを一元管理できるサービスです。導入時は、IAM Identity Center（SSO）の設定とバージニア北部リージョンでの環境構築が重要です。また、クイックセットアップを使えば、VPCやロールなどを自動生成し、短時間でStudioを起動が可能です。