Amazon Web Services ブログ

学生と教員が無料で使える機械学習の新しい学習リソースを提供開始しました

パブリックセクター教育・研究分野の事業開発マネージャー澤です。AWS と機械学習を学んでいる、学びたいなと思ってらっしゃる学生の方、また学生に機械学習を知る・学ぶ機会を提供したいとお考えの教員の方に、二つの新しい実践的な機会( SageMaker StudioLab と AWS Academy Machine Learning Foundation )をご紹介します。

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Builder 例のコンセプト

Cloud Native Buildpacks による AWS CodeBuild と AWS CodePipeline を使ったコンテナイメージの作成

この記事は Creating container images with Cloud Native Buildpacks using AWS CodeBuild and AWS CodePipeline (記事公開日: 2021 年 10 月 6 日) を翻訳したものです。 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)、またはその他のコンテナオーケストレーターを使用している組織は、迅速に稼動させるためのよくある課題に直面しています。それは、アプリケーションのソースコードをコンテナイメージに迅速かつ効率的にパッケージ化するにはどうすればよいかということです。この “Source to Image” というという道のりは、組織がコンテナ技術を導入したばかりであるか、数百のワークロードにスケールアップしようとしているかに関わらず、さまざまな場面で課題となります。

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AWS Step Functions で機械学習パイプラインを構築する際の選択肢と、その定義・実行方法

この記事は “Define and run Machine Learning pipelines on Step Functions using Python, Workflow Studio, or States Language” を翻訳したものです。 機械学習(ML)のパイプラインや有向非巡回グラフ(DAG)を定義して実行する際には、様々なツールが利用可能です。

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新機能 – Amazon Elastic File System (EFS) のレプリケーション

Amazon Elastic File System (Amazon EFS) を使用すると、EC2 インスタンス、AWS Lambda 関数、およびコンテナがフルマネージドファイルシステムへのアクセスを共有できるようになります。2015 年に発表され、2016 年に一般利用が可能になった Amazon EFS は、さまざまなワークロードのために低レイテンシーのパフォーマンスを提供し、数千の同時実行クライアントまたは接続にスケールできます。2016 年に提供を開始してから、当社はお客様の声に耳を傾け、革新を続けてきました。そして、お客様のフィードバックにお応えして多くの新機能を追加してきました。これには、Direct Connect を介したオンプレミスアクセス (2016 年)、保管中のデータの暗号化 (2017 年)、プロビジョニングされたスループットおよび転送中のデータの暗号化 (2018 年)、低頻度アクセスストレージクラス (2019 年)、IAM 認証とアクセスポイント (2020 年)、より低コストの 1 ゾーンストレージクラス (2021 年) などが含まれます。 レプリケーションのご紹介 2022 年 1 月 25 日(米国時間)、ビジネス継続性のために EFS ファイルシステムのコピーを自動的に保持したり、災害対策戦略の一環としてコンプライアンス要件を満たすのに役立てたりするために、レプリケーションを使用できるようになったことをお知らせします。

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Amazon S3 Instant Retrieval はどのようにコンテンツライブラリのサプライチェーンを単純化することができるか?

変動するニーズに応じてリソースを拡張し、ストレージコストを最適化することを可能にするため、世界中のメディア組織は幅広いコンテンツライブラリを保存するために Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を使います。AWS は re:Invent 2021 で、ミリ秒での取り出しが求められて、頻繁にはアクセスしないデータを最も低いコストで長期保存できる Amazon S3 Glacier Instant Retrieval アーカイブストレージクラスのサービスを開始しました。これ は、特にニュースやスポーツ、コンテンツ制作の分野で、コンテンツアーカイブの利用方法を単純化します。

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AWS Key Management Serviceで権限委譲 (Grants) を付与してアクセス許可 (Permissions) を管理する

本記事は Managing permissions with grants in AWS Key Management Service を翻訳したものです。 本投稿は、AWS KMS チームの Software development engineer の Rick Yin により寄稿されました。 AWS Key Management Service (AWS KMS) は、お客様が暗号化を使用してデータを保護するのに役立ちます。Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) や Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットなど、暗号化された新しい Amazon Web Services (AWS) リソースを作成する場合、利用者が管理する AWS KMS キー ID を提供するだけでデータが暗号化され、暗号キーの保護と高可用性の実現の複雑さが軽減されます。 サービス内のデータを暗号化するときに、自分の管理下にあるキーを使用して、AWS サービスに暗号化を委任することを検討している場合、どのようにして AWS サービスがそのキーを必要なときにのみ使用し、すべてのリソースを復号するためのフルアクセスが常に許可されないようにしているのか疑問に思うかもしれません。その答えは、AWS […]

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Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service の後継サービス) でのインデックスステート管理の自動化

本記事は Amazon Web Services, Big Data and Analytics Consultant である Gene Alpert、DevOps Consultantである Satya Vajrapu によって投稿されたものです。 時系列データでは、過去のデータより直近 (過去4時間〜1日) データへアクセスするのが一般的です。多くの場合、さまざまなデータワークロードをサポートするために、複数のインデックスを管理する必要があります。これにより、インデックスのライフサイクルを管理するためのカスタムソリューションが必要となります。インデックスが多くなるにつれて、ソリューションの管理が煩雑になり、管理業務によるオーバヘッドが生じます。 Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service の後継サービス) を利用することで、定期的なインテックス管理作業を自動化することができます。これにより、インデックスのライフサイクル管理のために追加のツールを使わずにすみます。インデックスステート管理 (ISM) では、インデックスの保持期間やサイズなどの条件に応じて管理オペレーションを自動的に行うポリシーを Amazon OpenSearch Service ドメイン内に作成することができます。本記事では、定期的なインデックス管理作業を自動化するポリシーを実装する方法、およびインデックスやインデックスパターンへのポリシーの適用について説明します。

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Amazon Lookout for Equipment を使用した異音検知

この記事は、Michael Robinson、Dave Kroening、Mehdi Noori、Yunzhi Shi、Dan Volk、Xin Chen による寄稿の Acoustic anomaly detection using Amazon Lookout for Equipment (記事公開日: 2021 年 4 月 9 日) を翻訳したものです。 現代の工場におけるコネクテッドファクトリーの増加に伴い、メーカーは業務効率を高めるために、さまざまな入力方式 (プロセスデータ、音声、視覚など) を利用するようになっています。企業はこれらの情報をもとに、機械学習 (ML) や人工知能 (AI) を活用した予知保全技術を用いて、機器のパフォーマンスをモニタリングし、障害を予測します。機器に内蔵されている従来のセンサーによっても情報を得られますが、聴覚的、視覚的検査によっても、アセットの正常性に関するインサイトを得ることができます。しかし、これらのデータを活用し、実用的なインサイトを得るためには、高度な手作業と莫大なリソースが必要となります。Koch Ag & Energy Solutions, LLC (KAES) は、Amazon ML Solutions Lab とコラボレーションし、異音検知の代替ソリューションについて学び、既存のソリューションを別の視点から評価してもらうことにしました。

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AWS と NetApp データサービス連携を活用して EDA を加速する

このブログは Craig Chamberlin (AWS Solutions Architect)、 Chad Morgenstern (NetApp Principal Technologist)、Jim Holl (NetApp Principal Engineer)、 Virgilio Inferido (NetApp Technical Marketing) によって執筆された内容を⽇本語化したものです。原⽂はこちらを参照して下さい。 はじめに この記事では、この強力な EDA ソリューションの構成を説明し、パフォーマンスベンチマーク情報を提供します。半導体設計シミュレーション、検証、リソグラフィ、計測、歩留まり解析、その他多くのワークロードは、AWS クラウドのスケーラビリティとパフォーマンスの恩恵を活用できます。例えば、最新世代の EC2 インスタンスタイプは、これらのアプリケーションのコンピューティング性能を向上させます。Amazon FSx for NetApp ONTAP は、NetApp のエンタープライズグレードのデータサービス群と統合されたブロックおよびファイルストレージを提供する AWS ネイティブのマネージドサービスです。設計者は、ONTAP データ機能、エンタープライズグレードの実績ある機能、管理、パフォーマンス、データ保護、効率性と NetApp のクラウドソリューションを利用できます。また、FSx for NetApp ONTAP を既存の ONTAP システムに統合することも可能です。

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Amazon CloudWatch を活用した Amazon Kinesis Data Firehose 配信ストリームの状態の把握

本記事は Amazon Web Services, Startup Solutions Architect Manager である Alon Gendler によって投稿されたものです。 世界中で生成されるデータの量の増加がますます加速しています。データは、IoT、広告、ゲーム、セキュリティ監視、機械学習 (ML) など、増え続けるユースケースをサポートするために生成されています。これらのユースケースの発展がストリーミングデータの量と速度の両方を駆動させた結果、企業はデータをニアリアルタイムで取得、処理、変換、分析、さまざまなデータストアに取り込む必要が出てきています。 Amazon Kinesis Data Firehose は、ストリーミングデータをデータレイク、データストア、分析サービスに確実にロードする最も簡単な手段です。Kinesis Data Firehose に送信されるデータの量が増えると、データの取り込み、変換、配信の状態を把握し、監視することが必要になります。 本記事では、Firehose 配信ストリームのメトリクスと Kinesis Data Firehose コンソールにある Amazon CloudWatch ダッシュボードの機能について説明します。これらの機能により、Kinesis Data Firehose で設定された送信先において権限不足、設定の誤り、またはその他の問題が Firehose により検知され障害として報告されたことに対するアラームの作成が可能になります。また、Lambda を使ったデータ変換 が設定されている場合、 Lambda 関数の呼び出しの失敗、AWS アカウントに関連付けられている Kinesis Firehose クォータ への到達、といったエラーも生じえます。このようなエラー発生の場合、Kinesis Data Firehose から送信先へのデータ配信が遅れたり、失敗したりする可能性があります。この記事で説明する CloudWatch アラームは、このような事態を迅速に特定するのに役に立ちます。 また、この記事では、クォータの引き上げリクエストの送信、データプロデューサーでのエクスポネンシャルバックオフのような、アラームをトリガーにしたさまざまなプロアクティブなアクションについても紹介します。 配信ストリームを監視し、必要なアクションを実行することで、データが途切れることなく送信先に配信され、リアルタイムでビジネスに役立つインサイトが得られます。

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