Amazon Web Services ブログ

本投稿は、Lesley Ajanoh による記事 Set Oracle diagnostics system events on Amazon RDS for Oracle を翻訳したものです。 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for Oracle では、Oracle サポートから要求される Oracle 診断イベントパラメータをシステムレベルで設定して、ORAエラーや異常な動作をしているプロセスの追加の診断情報を出力することが可能です。これらのイベントパラメータは、 rdsadmin.rdsadmin_util パッケージのシステムイベントプロシージャを使用して設定できます。2022 年第 1 四半期の時点で、このプロシージャでは、errorstack と context イベントタイプの設定と、設定可能な診断イベントパラメータのリスト表示をサポートしています。この設定可能なリストに存在しない診断イベントは、セッションレベルで (直接または LOGON トリガーを使用して)設定することもできます。診断イベントの設定の詳細については、「システム診断イベントの設定と設定の解除」を参照してください。

「Survivor」や「Big Brother」などのリアリティ番組を見たことがある人は多いでしょう。Genvid はこのようなエンターテインメントに、独自のインタラクティブな放送サービスを提供することで現代風にアレンジしています。 「Rival Peak」は視聴者が 12 人の AI 制御された出場者の中から自分のお気に入りを応援し、太平洋岸北西部の神秘的な場所でタスクをこなすのを手伝い、ウィル・ウィートンが司会を務める毎週のダイジェスト番組で彼らのうちの 1 人が脱落していくというものです。12 人の出場者別のストリームと、 AI の中央当局を介したユニバーサルストリームを配信するには、強力なバックエンドインフラストラクチャが必要です。Genvidは EC2 の G4 インスタンス、Elemental Media Live、 Amazon S3 などのサービスを活用することで、コスト意識とパフォーマンスの高いソリューションを維持しながら、独自のインタラクティブ番組のスムーズな立ち上げを達成しました。 Genvid は、シミュレーションレンダリングやビデオエンコーディングに EC2 G4 インスタンス、管理ポータルの監視/認証に Hashicorp スタックを実行する EKS クラスターなど、ワークロード全体でさまざまな異なるサービスを利用しています。視聴者は Facebook フロントエンドの WebSocket セッションを通じてエッジノードに接続し、Facebook ビデオを受信してストリームを視聴します。 そのセッションを通じて、エピソードの状態（どの出場者がいるのか、どのようなイベントが発生したかなど）に関するメタデータが視聴者にフィードバックされます。セッションへの接続が完了すると視聴者は、 Photon Bolt を介してレンダリングサーバーに送信される中央当局によって生成されたイベントに参加する形になり、これにより出場者と対話できるようになります。たとえばある出場者がキャンプで薪を集めている場合、中央当局はその出場者のレンダリングサーバークラスターに関連するエッジノードにイベントを送信し、エッジノードは更新されたメタデータをプレーヤーのフロントエンドに送ります。視聴者は画面上のUIをクリックすることで出場者のタスクを手伝います(図 1 参照)。 図 1 – Rival Peak ライブストリームは AWS Elemental MediaLive によってキャプチャされ、アーカイブ/内部向けビデオオンデマンド (VOD) のために […]

AWS SaaS Factoryチームのシニアパートナーソリューションアーキテクト Raju Patel によって書かれた記事です。 モダンアプリケーションは、サービス統合、バッチ処理、またはワークフローオーケストレーションの一部として、キューイングに依存することがよくあります。キューは、システムの環境に拡張性と耐障害性を追加するうえ重要です。 これは、キューイング戦略をマルチテナントソリューションのワークロードにどのように適用するかを考える必要がある、Software-as-a-Service（SaaS）環境では特に当てはまります。SaaS アプリケーションのキューイングモデルを設計する際には、データの分離、パフォーマンス、および運用を考慮する必要があります。 多くの組織がアマゾンウェブサービス (AWS) 上で SaaS ソリューションを構築および運用する過程において、筆者は AWS SaaS Factory のパートナーソリューションアーキテクトとして彼らと連携をしてきました。特に、テナントの分離とスケーラビリティを考慮しつつ、俊敏性を高めるマルチテナントソリューションの構築において組織を支援することにフォーカスしています。 この記事では、Amazon Simple Queue Service (SQS) を利用して SaaS ソリューションを構築する際の一般的なシナリオをいくつか紹介します。ここでは、データ分離、スケーラビリティ、コンプライアンス要件が、キューイングモデルの選択にどのように関係するかを説明します。 本投稿には、マルチテナントソリューションでの SQS の利用について示すサンプルコードが含まれています。 SaaS におけるキューイングの課題 SaaS 環境におけるキューの役割について理解を深めるために、サンプルユースケースを見てみましょう。図 1 に示す概念図は、キューを使用する注文管理システムの一例です。 図 1 – キューを用いた注文管理と在庫更新のフロー 最初のフローは、注文、作成、確定、出荷の各サービスの統合を示しています。注文キューと出荷キューは、複数のテナントからメッセージを受信します。注文確定や注文出荷などのサービスは、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) のコンテナで実行することも、AWS Lambda でサーバーレスで実行することもできます。 図 1 の 2 番目のフローは在庫の更新についてです。このフローでは、テナントがファイルをアップロードし、メッセージがキューに配置されて処理されます。バッチによる在庫更新プロセスでメッセージが取得され、ファイルから在庫テーブルにデータがロードされます。 キューの構成は比較的単純ですが、マルチテナンシーでは追加の考慮事項がいくつかあり、それらはキュー設計に影響を与える可能性があります。 たとえば、あるテナントが […]

ソリューションアーキテクトの宮本です。2022年4月28日に「AWS で実現するクラウド HPC 2022 春 ～最大 65% のコスト削減 HPC 向け Hpc6a インスタンスに Deep Dive～」をオンライン開催しました。本セミナーでは、2022年1月にオハイオリージョンで利用可能になりました Amazon EC2 Hpc6a インスタンスにフォーカスし、AWS からの Hpc6a インスタンス概要や日本 AMD 株式会社からのプロセッサ概要に加え、実際に Hpc6a を利用したカスタマーの声として、シーメンス株式会社、ヘキサゴンマニュファクチュアリングインテリジェンス、メトロウェザー株式会社、株式会社 安藤・間よりご登壇いただきました。 本記事では、発表内容の概要と、発表資料を掲載しています。 （5月18日 Update: セッション動画へのリンクを追加しました。）

AWS Week in Review はシリーズとして、毎週 AWS からの興味深いニュースやお知らせをダイジェストでお伝えします！ 私は、直近 5 週間出張しており、欧州で開催された多くの AWS Summit に出席しました。たくさんの人と直接お話しさせていただけたことは貴重な体験となりました。Serverless Developer Advocate は、多くの AWS Summit に参加しており、Serverlesspresso ブースを設けています。ブースが設けられているイベントにご参加の際には、私の同僚たちに「こんにちは 👋」とお声がけいただければ幸いです。サーバーレス関連の質問をしながら、コーヒーをお楽しみください。今後のすべての AWS Summit は、この記事の最後にあるイベントセクションでご確認いただけます。 2022 年 5 月 9 日週のリリース: 先週のリリースのうち、私の目に留まったリリースをいくつか以下にご紹介します。

この記事は、“Create and manage Amazon EMR Clusters from SageMaker Studio to run interactive Spark and ML workloads – Part 2” を翻訳したものです。 本連載のPart 1 では、シングルアカウントで Amazon SageMaker Studio から Amazon EMR クラスタを作成、接続、停止、デバッグする方法をステップバイステップで説明しました。 この記事では、同じ機能をエンタープライズ規模にも対応するためにマルチアカウントセットアップで使用する方法について DiveDeep します。AWS Well-Architected Framework で説明されているように、アカウント間でワークロードを分離することで、環境を分離しながら共通のガードレールを設定することができます。これは、プロジェクトやチーム間のコストの管理を簡素化するだけでなく、特定のセキュリティ要件にも有用です。

この記事は、“Create and manage Amazon EMR Clusters from SageMaker Studio to run interactive Spark and ML workloads – Part 1” を翻訳したものです。 Amazon SageMaker Studio は、機械学習のための初の完全統合開発環境（IDE）です。データの準備、モデルの構築、学習、デプロイに必要なすべての ML 開発ステップを実行できる、単一の Web ベースのビジュアルインターフェイスを提供します。先日、Studio ノートブックから Amazon EMR クラスタを視覚的に閲覧し、接続する機能を導入しました。詳細はこちらをご覧ください。米国時間 2021 年 12 月 1 日より、Amazon EMR 上で実行されている Spark ジョブを、Studio ノートブックからワンクリックで監視およびデバッグできるようになりました。さらに、Amazon SageMaker Studio から直接 EMR クラスタを検出、接続、作成、停止、管理できるようになりました。 この2部構成の記事で、新しく導入されたこれらの機能のデモを行います。

eコマースはより重要になってきている 2021年4月のこちらのForbesの記事によると、世界のeコマースの売上高は4.2兆ドルに達すると予想され、英国、日本、米国の消費者調査では、オンラインショッピングが食料品の買い物方法として、ますます多くの消費者から好まれつつあることが示されました。この記事では食料品の買い物に言及しているだけですが、消費者は他の製品にもおいてもeコマースを好むようになっていると考えて間違いありません。 主にCOVID-19の大流行による、消費者行動の劇的な変化により、多くの小売業者はデジタルコマースに重点を置くようになりました。 しかしながら、多くの小売業者は、単純にモノリシックなeコマースWebサイトを設置しているだけです。 さらに、消費者が小売業者と関わることが可能なデジタルタッチポイントは今日多くあります。加えて、買い物客の期待は音声、店舗、Web、ソーシャルメディア、その他チャネルに渡る一貫したオムニチャネルでのユーザー体験です。したがって、小売業者はモノリシックなWebサイトでは、eコマースビジネスを素早く拡大できません。 これを念頭に置いて、柔軟なマイクロサービスを利用するモダンなeコマースプラットフォームを作成するための重要な要素と、小売業者がモノリシックなウェブサイトからマイクロサービスアーキテクチャに移行するにあたり、AWS Retail Competency Partner である Infosys Equinox がどのようにサポートできるかについて説明します。

自社のクラウドジャーニーおよびデジタルトランスフォーメーションが成功しているかは、どのようにすれば分かるでしょうか？もしくは、デジタルイニシアチブ (訳注：デジタル化への取り組みや新規構想戦略) を計画する際には、どのようなメリットを期待するべきで、それらはどのように会社の業績に反映されるのでしょうか？ 今日のビジネス環境の不確実性と変化を考えると、結果を測定するための安定したベースラインを見つけることが難しい場合があります。一方、クラウドと DevOps を活用すると、継続的な学習と調整が容易になります。つまり、すべての不確実性と変化に対処し、意図したメリットを実現できます。 このブログ投稿では、役立つと思われるいくつかのフレームワークをご提案します。

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 今週も週刊AWSをお届けします。 今回も盛りだくさんの発表があったため、引き続きできるだけ説明はシンプルにして短い時間で読めるようにしています。新しいサービスへの新機能だけでなく、Amazon VPCやAmazon EC2(Nitro System)といった基盤のように使われているサービスにも継続的に新機能が追加されているのが分かりますね。 それでは、さっそく先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。