Amazon Web Services ブログ

本日、 Amazon Lex チームは、会話体験の構築、デプロイ、管理を容易にする新しいコンソールエクスペリエンスをリリースしました。新しいコンソールに加えて、継続的なストリーミング機能を含む新しい V2 API も導入されています。これらの改善により、新しいオーディエンスにリーチし、より自然な会話を行うことが可能になるとともに、迅速な開発と反復を促進することができます。 新しい Lex コンソールと V2 API では、主に 3 つのメリットにフォーカスしたボットの構築と管理が容易になります。まず、ボットに新しい言語を随時追加し、設計、テスト、デプロイのライフサイクルを通じてすべての言語を単一のリソースとして管理できます。新しいコンソールエクスペリエンスでは、さまざまな言語間をすばやく移動し、会話の比較や絞り込みを行うことができます。このブログ記事の後半では、英語のボットにフランス語を簡単に追加した方法を説明します。 次に、V2 API ではバージョン管理が簡素化されます。新しい Lex コンソールと V2 API は、ボットインテントとスロットタイプの範囲が特定の言語に設定されるシンプルな情報アーキテクチャを提供します。バージョン管理はボットレベルで実行されるので、インテントやスロットタイプなどのリソースのバージョンを個別に管理する必要はありません。ボット内のすべてのリソース (言語、インテント、スロットタイプ) は、ボットのバージョン作成の一部としてアーカイブされます。この新しい作業方法により、ボットの管理が容易になります。 最後に、ビルダー生産性ツールと機能が追加されたことにより、ボット設計プロセスの柔軟性と制御性が向上します。設定のスクリプト、テスト、調整を行う時にさまざまなボット要素を開発し、部分的に完了した作業を保存できるようになりました。これにより、ボットの開発が非常に柔軟になります。例えば、削除されたスロットタイプを参照するスロットを保存できます。部分的に完了した作業を保存することに加えて、構成内をすばやく確実に移動できます。新しい [Conversation flow] (会話フロー) 機能では、さまざまなインテントとスロットタイプを移動しながら方向を維持できます。 強化されたコンソールと API に加えて、新しいストリーミング会話 API も提供されています。自然な会話には、一時停止や中断が伴います。例えば、請求の支払いを行うときにクレジットカードの詳細に関する質問に答えようとする顧客は、必要な情報を探すために会話を一時停止したり、回線を保留するように求めることがあります。ストリーミング会話 API を使用すると、ボットの設定時に会話を一時停止し、中断を直接処理できます。全体として、会話の設計と実装が簡素化され、管理が容易になります。ボットビルダーは、仮想コンタクトセンターエージェントまたはスマートアシスタントの会話機能をすばやく強化できます。 次に、新しいボットを作成して、Lex の新しいコンソールとストリーミング API 機能の一部によってボット構築エクスペリエンスがどのように向上するかを紹介しましょう。 ボットの構築 新しい V2 Lex コンソールで [Create bot] (ボットを作成) をクリックして作業を開始します。 [Start with an example] を選択し、[MakeAppointment] […]

本投稿は AWS Compute Optimizer のシニアプロダクトマネージャーである Brooke Chen、AWS Compute Optimizer のプリンシパルプロダクトマネージャーである Letian Feng、Amazon EC2 のプリンシパルデベロッパーアドボケイトである Chad Schmutzer による寄稿です。 コンピューティングリソースの最適化は、あらゆるアプリケーションアーキテクチャにとって重要な作業です。計算処理リソースの過剰なプロビジョニングは不要なインフラストラクチャコストにつながる一方で、不足すると、アプリケーションのパフォーマンスの低下につながります。 2019年12月に開始された AWS Compute Optimizer は、AW​​Sコンピューティングリソースのコストとパフォーマンスの最適化のための推奨情報（リコメンデーション）を提示するサービスです。特定のワークロードに合わせた実用的な最適化の推奨事項を生成します。昨年、数千の AWS のお客様が、Compute Optimizer を使用してワークロードに最適な Amazon EC2 インスタンスタイプを選択することで、コンピューティングコストを最大25％削減しました。 お客様から最も頻繁にいただくリクエストの 1 つに、Compute Optimizer で AWS Lambda の推奨事項を提示してほしいというものがありました。これを受けて、2020年12月23日、Compute Optimizer が Lambda 関数の推奨メモリサイズをサポートすることを発表しました。これにより、Lambda ベースのサーバーレスワークロードのコストを最適化し、パフォーマンスを向上させることができます。開始するには、Compute Optimizer をオプトインして、推奨事項の検出に進みましょう。 概要 Lambda を使用すると、管理するサーバーがなく、自動的にスケーリングされ、使用した分だけの料金となるなどの、サーバーレスとしてのメリットが多くあります。ただし、Lambda 関数に適切なメモリサイズ設定を選択することは依然として重要なタスクです。Computer Optimizer は、機械学習ベースでメモリの推奨を行うことで、このタスクを支援します。 この推奨事項の提供機能は、Compute Optimizer コンソール、AWS CLI、AWS […]

みなさん、こんにちは。AWSソリューションアーキテクトの小林です。 ご紹介が出遅れてしまった部分もあるのですが、現在re:Inventのまとめウェビナーシリーズを実施しています。こちらからお申し込みをいただけますので、どういったラインナップが用意されているかをご確認いただき、興味があるものにはぜひご参加ください。フレッシュな最新情報を短時間でキャッチアップするチャンスですので、お見逃しなく。

「Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出」にて、行動検知モデル作成手順について紹介致しましたが、本ブログではモデル作成の重要なステップであるAmazon SageMaker Ground Truthを利用した動画のデータラベリングをご紹介します。合わせて、2021年1月時点ではAmazon SageMaker Ground Truthでラベリングした動画データをAmazon Rekognition Custom Labelsのデータセットとしてそのままインポートできません。そのため、ここではインポートするためのマニフェストファイルの記述方法をご紹介します。 ラベリングデータを利用した一般的な機械学習のワークフローは以下になります。このフローでモデルの精度向上に重要なのはラベリングデータの準備になります。もちろん、モデル開発やモデル学習に時間はかかると思います。しかし多くの場合、モデル開発に関しては既存もしくは機械学習のスペシャリストが作成したアルゴリズムやモデルを選定する事で開発の短縮化が行えますし、モデル学習についてもクラウドリソース(例えばGPUインスタンス)を利用することで学習時間の短縮化を行えます。そうすると、時間がかかるのがラベリングデータの準備であり、ラベリングの効率化・質の高いデータ数を増やす事が重要なポイントになります。このラベリングデータの準備を簡素化するツールとして、Amazon SageMaker Ground Truthがあります。

先週、Elastic 社が Elasticsearch および Kibana のライセンス変更に関するアナウンスを実施しました。これによりバージョン 7.11 以降の Elasticsearch と Kibana は、Apache License, Version 2.0 (ALv2) での提供が行われません。これを受けて AWS は、2021/1/21 (PST) に対応方針を発表いたしました。本発表の要点は以下のとおりです。 AWS は Elasticsearch と Kibana のバージョン 7.10 をベースに fork した Elasticsearch と Kibana を ALv2 ライセンスにて公開します。こちらは今後数週間以内に、新しい Github リポジトリを作成する形にて公開される予定です。このリポジトリは Open Source Software (OSS) として、継続的にバグ修正や新機能、機能拡張を提供していきます Amazon Elasticsearch Service では2021/1 時点で 18 バージョンの Elasticsearch を提供していますが、これらの既存のバージョンをご利用されるお客さまは、今回のライセンス変更の影響を一切受けることなく、引き続きご利用いただくことが可能です。また Amazon Elasticsearch […]

AWSには長い間.NETでの開発に携わってきた者が多数在籍しており、私たちは.NET 5がGAリリースされたことに大きい喜びを感じています。2020年夏に.NET Conf 2020で発表されたベンチマーク結果によると、旧バージョンの.NET Core 3.1に比べ特に性能改善に力が注がれたことがよく分かります。この記事では、AWSが.NET 5での開発をサポートするためにどんなサービスやツールをご用意しているか、コンピューティング・ネットワーク・開発者ツール・データベースといった4つの領域に分けて解説していきたいと思います。これらの情報をもとに、皆様がAWS上で.NETを最大限活用できれば幸いです。

「Amazon FSx」は、他サードパーティ製ファイルシステムのような互換性と同時に多様な用途に堪える様々な機能を提供します。Amazon FSxを活用することによって、ハードウェアの調達・ソフトウェアの設定・パッチ適用・バックアップ等、時間と労力のかかる従来の運用作業を自動化することができます。この記事ではActive Directoryドメイン移行のシナリオにおいて、オンプレミスのファイル共有をAWS DataSyncを用いてどのようにAmazon FSxに移行できるかを説明していきたいと思います。多くのお客様がオンプレミスのADからAWS Managed Microsoft Active Directoryへの移行と同時に、ファイルサーバーもAmazon FSxに移行しています。

はじめに 2020年初め、SAPはSAP Business Suite 7コアアプリケーションのメインストリーム保守を2027年末まで延長し、その後2030年末までオプションで延長保守を行うことを発表しました。詳細はこちらをご確認下さい。今回の発表により、保守期限を迎える従来のデータセンターからAWSへのSAPシステムをの移行を検討しているお客様は、多くの選択肢ができました。SAP S/4HANAへのマイグレーション/アップグレードの代わりに、既存のSAP Business Suite 7システムをそのままAWS上で利用することができます。このオプションでは、お客様はコアとなるSAPアプリケーションや関連システムに、AWSインフラストラクチャが提供する高い冗長性と可用性を確保したいと考えています。

イベント駆動型アーキテクチャは、イベントを使用して、1 つ以上のアプリケーションのコンポーネント間で情報を共有します。イベントでは、API リクエストを受け取ったこと、ファイルがストレージプラットフォームにアップロードされたことや、データベースレコードが更新されたことなど、「何かが起こった」ことを教えてくれます。ビジネスイベントは、新しい顧客アカウントが作成された、支払いが成功したなど、お客様の活動に関連する何かを説明します。

先日 (2020/12/16) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon Timestream 」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。