AWS

Amazon Auroraとは？特徴・料金・構成・デプロイ手順まで初心者向けにわかりやすく解説

Amazon Auroraは、AWSが提供する高性能かつ高可用なフルマネージド型のリレーショナルデータベースです。MySQLやPostgreSQL互換で利用でき、バックアップやスケーリング、障害対策といった運用負荷をAWSに任せながら、安定したデータベース環境を構築できます。

Amazon API Gatewayとは？仕組み・特徴・料金・使い方を初心者向けにわかりやすく解説

Amazon API Gatewayは、クライアントとバックエンドをつなぐAPIの窓口として、APIの作成・公開・管理をサーバーレスで行えるAWSサービスです。認証やルーティング、スケーリングなどをAWS側に任せることで、開発者はビジネスロジックの実装に集中できます。

【Route 53 マスターへの道】Route 53 でドメインを購入・登録しよう

AWSのDNSサービスである「Amazon Route 53」。実は、DNSの設定を行うだけでなく、ドメインそのものを購入・管理する「レジストラ（ドメイン登録業者）」としての機能も持っています。「お名前.com」や「GoDaddy」などで...

AWS Route 53で扱うDNSレコード完全ガイド【Route 53 マスターへの道：2】

「ドメインを取得して、Route 53でホスティングを始めたけれど、レコードの種類が多すぎてどれを設定すればいいかわからない…」「AレコードとCNAMEの違いは？ Aliasレコードって何が便利なの？」インフラ構築において、DNSの設定は...

Amazon Route 53の主要コンポーネント徹底解説【Route 53 マスターへの道：3】

AWSを利用する上で避けて通れないのが、可用性と拡張性に優れたDNSサービスAmazon Route 53です。管理画面には多くの用語が並んでいますが、大きく分けると「名前解決」「ハイブリッド環境」「トラフィック制御」の3つの役割に分類でき...

【SageMaker】AWSのAIサービスを初心者向けに使い方や活用方法をわかりやすく解説

Amazon SageMakerは、AI開発を手軽に始められるAWSの機械学習サービスです。本記事では、データの前処理から学習・モデルの公開まで、すべてをブラウザ上で完結できるなどのSageMakerの概要や特徴、できることを初心者向けにわかりやすく解説します。

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。

【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。

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。

FastAPIアプリをECSへデプロイ！DockerfileをAWS上で動かす手順を解説

FastAPIで作成したアプリケーションをDocker化しECS上でデプロイするための手順を解説します。

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