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次の表は、Amazon SNS を Amazon CodeGuru、Amazon DevOpsGuru、Amazon Lookout for Metrics、Amazon Rekognition、Amazon SageMaker AI などの AWS 機械学習サービスと統合して、異常、運用上のインサイト、データラベリングアクティビティの通知を提供する方法を示しています。
これらの統合によって、アプリケーションのパフォーマンスをモニタリングしたり、データ異常に関するアラートを受信したり、リアルタイム更新を使用して機械学習モデルのデプロイを効率化したりできます。
| AWS のサービス | Amazon SNS を使用する利点 |
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Amazon CodeGuru - ライブアプリケーションからランタイムパフォーマンスデータを収集し、アプリケーションのパフォーマンスを微調整するのに役立つレコメンデーションを提供します。 |
異常が発生したときに通知を受信します。詳細については、『Amazon CodeGuru ユーザーガイド』の「異常レポートとレコメンデーションレポートを使用する」を参照してください。 |
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Amazon DevOps Guru - 機械学習を使用して運用上のインサイトを生成し、運用アプリケーションのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。 |
インサイトと確認を転送します。詳細については、「AWS
管理およびガバナンスのブログ」の「Amazon DevOps Guru で PagerDuty を使用して、機械学習を活用した運用上のインサイトをオンコールチームに提供する |
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Amazon Lookout for Metrics - データ内の異常を検出し、その根本原因を特定し、迅速な対応を可能にします。 |
異常の通知を受信します。詳細については、『Lookout for Metrics で Amazon SNS を使用する』の「Amazon Lookout for Metrics デベロッパーガイド」を参照してください。 |
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Amazon Rekognition - イメージ分析とビデオ分析をアプリケーションに追加できます。 |
リクエスト結果の通知を受信します。詳細については、『Amazon Rekognition デベロッパーガイド』の「リファレンス: ビデオ分析結果の通知」を参照してください。 |
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Amazon SageMaker AI – データサイエンティストとデベロッパーが機械学習モデルを構築してトレーニングし、本番環境に対応したホスト環境に直接デプロイできるようにします。 |
データオブジェクトがラベル付けされると、通知を受信します。詳細については、Amazon SageMaker AI デベロッパーガイド」の「ストリーミングラベル付けジョブの作成」を参照してください。 |
