AWS Lambda

ウェブアプリケーションやモバイルアプリケーションには、認証、ジオハッシュ、リアルタイムメッセージングなどの高度な機能が含まれていることが多く、そのほとんどは分散型マイクロサービスベースのシステムとして構築されています。これらのアプリケーションは、堅牢なセキュリティを維持しながら、顧客のアクティビティにほぼリアルタイムで応答し、さらにシームレスに拡張して、予測できない要求にも対応できるようにする必要があります。AWS Lambda を使用すると、リアルタイムのニーズに基づいて自動的にスケールアップ/スケールダウンすることで、一貫性のある中断のないサービスをエンドユーザーに提供する強力なウェブおよびモバイルバックエンドを構築して運用できます。システム全体を再設計しなくても、アプリケーションを他のシステムに簡単に接続したり、コンポーネントを変更したりすることで、アプリケーションの機能を強化できます。

バッチデータ処理タスクでは、大量の情報を短期間処理するために、多くの場合、大量のコンピューティングリソースとストレージリソースが必要になります。AWS Lambda はこれらのワークロードに最適で、請求がミリ秒単位で行われる費用対効果の高いコンピューティングを提供します。これにより、処理要求に応じて自動的にスケールアウトし、完了時にスケールダウンすることで、リソースを効率的に使用し、枯渇を防ぎます。AWS インフラストラクチャ管理の専門家でなくても、データの構築と分析に集中できます。

リアルタイムのデータ処理には、継続的なデータを瞬時に効率的に処理して、分析的なインサイトを収集することが含まれ、これにより顧客体験を向上させられます。ストリーミングまたはキューに入れられるデータの量は、エンドユーザーのアクションや要求によって予期せず変化する可能性があります。AWS Lambda は、Amazon SQS、Amazon Kinesis、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)、Apache Kafka (MSK)、Apache Kafka など、AWS とサードパーティのリアルタイムデータソースの両方とネイティブに統合されているます。これにより、ストリーミングクライアントライブラリの管理や特殊なデータ処理フレームワークの学習といったオーバーヘッドなしに、リアルタイムにデータを処理できます。

生成 AI 環境は急速に進化しており、組織は競争上の優位性を維持するために革新と適応を迅速に行う必要があります。この進化は、多様なニーズを満たす大規模言語モデル (LLM) の大幅な急増によって勢いを増しています。組織は、独自の要件に基づいて特定の LLM を活用する分散アーキテクチャを構築しています。AWS Lambda を搭載した AWS サーバーレスアーキテクチャは、生成 AI アプリケーションに最適で、小規模から始めてシームレスにスケールしながら、分散型のイベント駆動型ワークフローを大規模に安全に処理できます。