Category: Database

Amazon Aurora DSQL は Amazon CloudWatch Database Insights による可観測性の強化に対応しました。時間ベースの可観測性モデルとその仕組み (DASH)、そして CloudWatch Database Insights、PromQL、DSQL システム診断 AI スキルを使ってパフォーマンス問題を特定・解決する方法を解説します。

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。

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

株式会社セガが開発・運用する『ソニックランブル パーティ』のバックエンドに Amazon DynamoDB と Amazon ElastiCache Serverless for Valkey を採用した経緯・技術的な工夫・得られた効果を、開発チームの声を交えて紹介します。

Oracle Database@AWS への移行では、ワークロードが SQL*Net レイテンシーの増加に敏感かどうかの見極めが重要です。本記事では AWR、Active Session History、SQL Trace を使い、3 つのフェーズで感度を段階的に絞り込む CRET 手法を紹介します。移行前にレイテンシー増加の影響を定量化でき、接続とデプロイの考慮事項も解説します。

Amazon Aurora MySQL Serverless v2 のデータを AWS Glue 5.0 で Amazon S3 Tables に Apache Iceberg 形式で抽出する方法を紹介します。CloudFormation テンプレートによるインフラの自動プロビジョニングからデータ移行、Amazon Athena でのクエリまでの手順を解説します。

航空業界では、散在するデータの横断的な活用が長年の課題でした。本ブログでは、 Amazon S3 を中心とした […]

2026 年 8 月 3 日週、私たちは世界中から集まった AWS ヒーローたちを集め、つながり、協力し、AW […]