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AWS で現代的なデータメッシュ戦略を用いたエージェント型 AI アプリケーションの構築

AWS は、顧客サービスエージェントが自律的にデータベースを照会し回答を合成する際、組織内の複数のデータソースにまたがるガバナンスアクセスが必要であると指摘。現代のデータメッシュでは、データ相互作用チェーンの各層で厳密なアクセス制御を適用することが重要であるとしている。

AWS は、機械学習モデルの特徴値を保存・共有・管理する完全マネージドリポジトリ「Amazon SageMaker Feature Store」に、Apache Iceberg テーブル形式のサポートを追加し、開発速度の向上を図りました。

AWS は、データ可視化と自然言語対話機能を備えた分析サービス「Amazon QuickSight」に、新しいデータソース「S3 Tables」を追加した。これにより、組織は専門知識がなくてもデータレイク上のデータを直接活用し、AI を駆使した意思決定を加速できる。

レイクハウスアーキテクチャでは、Apache Icebergなどのオープンテーブル形式を介して複数のエンジンが共有データを操作できるが、SQL識別子解決とカタログ命名ルールの違いにより相互運用性の問題が生じる。この記事は、一貫した命名規則の適用とクロスエンジン検証の必要性を説明している。

Amazonは、SageMaker Unified StudioとSageMaker Catalogを使用して、機械学習機能の構築・管理を効率化するオフライン機能ストアの構築方法を紹介している。これにより、組織は断片化した機能パイプラインやデータ定義の不一致などの課題を解決できる。

AIチームが、ナレッジDBとして2種類のS3バケットを活用し、高コストパフォーマンスを実現する方法について紹介しています。