Author: AWS Japan

以前は処理能力へのアクセスが必要になるとサーバーを購入またはリースしなければなりませんでした。そのため、2006 年に EC2 をリリースした当時、インスタンスを 1 時間だけ使用し、使用した時間の分だけ支払えるようになったことは大きなニュースでした。この従量制モデルにより、お客様は様々なタイプのアプリケーションを開発したり実行するための新しい方法を考えるようになりました。 そして現在、AWS Lambda は短時間で大くの有用な作業を行えることを明らかに示しています。多くのお客様が、場合によっては数分という短時間で大量なインスタンスを活用できる EC2 インスタンスのアプリケーション構築を検討しています。 EC2 と EBS の秒単位による請求 10 月 2 日より、オンデマンド、リザーブド、スポット形式で起動した Linux インスタンスの使用は 1 秒単位で請求されるようになります。同様に、EBS ボリュームのプロビジョニング済みストレージも 1 秒単位で請求されるようになります。 また、1 秒単位による請求は Amazon EMR と AWS Batch でも適用されます。 Amazon EMR – より素早く結果を得るために、当社のお客様は独自の EMR クラスターに容量を追加しています。クラスターにおける EC2 インスタンスの 1 秒単位による請求で、今まで以上にコスト効率良くノードを追加できるようになりました。 AWS Batch – お客様が実行するバッチの多くは 1 時間内に完了されています。AWS Batch はすでにスポットインスタンスを起動し終了しており、1 秒単位のバッチ処理はさらに経済的になるでしょう。 より高度な知識を備えているお客様は、ゲーム、テクノロジー、3D レンダリングフリートを管理している際に、最も有益なターゲットインスタンスを戦略的に選ぶことで […]

AWS Greengrassが、アジアパシフィック (東京)リージョンで利用可能になりました。AWS Greengrassが、Java 8、Node.JS 6.10 Lambdaランタイムに対応しました。また、AWS Greengrassで、Lambda関数、サブスクリプション、設定を削除することで、デプロイ済みのGreengrassグループをリセットできるようになりました。 AWS Greengrassは、接続されたデバイスでのローカル・コンピューティング、メッセージング、データと状態の同期を安全な方法で実行できるようにするソフトウェアです。AWS Greengrassによって、接続されたデバイスは、AWS Lambda関数を実行することが可能になります。現在、Python 2.7、Node.JS 6.10、Java 8が利用可能で、開発者に、より適切な言語を選択する柔軟性と、クラウド上のLambda関数との一貫性を提供します。Greengrass上でAWS Lambda関数を実行することによって、IoTデバイスによるローカルイベントへの高速な応答や、不安定なネットワーク環境下での動作を保障します。また、IoTデータのクラウドへの送信コストを最小限に抑えることができます。デプロイ機能のリセットがサポートされ、使用されなくなったGreengrassグループを削除することで、クラウドリソースをクリーンアップでるようになりました。Greengrass Coreをクリーンアップして、デプロイ前の状態に戻すこともできます。この機能によって、Greengrass Coreデバイスからデータを簡単に削除し、それに関連するデータをクラウドから削除することが簡単にできるようになりました。 サポートされているリージョンの一覧は、こちらをご覧ください。 AWS Greengrassの詳細については： • 製品ページ • ドキュメント FAQ Q: AWS Greengrassサービスは、どのAWSリージョンで利用できますか？ AWS Greengrassは、現在、下記のAWSリージョンで利用可能です。 ・ 米国東部（バージニア北部） ・ 米国西部 (オレゴン) ・ 欧州 (フランクフルト) ・ アジアパシフィック (シドニー) ・ アジアパシフィック (東京)   AWS Greengrassは、上記のAWSリージョンのいずれかにアクセス可能であれば、ご使用の地域に関係なく利用可能です。 Q: どのLambda用言語をGreengrassにデプロイできますか？ Python 2.7、Node.JS 6.10、またはJava 8 Lambdaランタイムを使用するLambda関数は、Greengrass […]

こんにちは。ソリューションアーキテクトの焼尾です。AWS Black Belt オンラインセミナー10月の配信についてご案内させて頂きます。10月はソリューションカット、サービスカット共に、実践的なネットワークや認証といった内容や、データレイクを支える新サービス AWS Glue の紹介があります。また、企業様の上層部向けの AWS 解説も行います。 10月の開催予定 サービスカット 10/4(水) 18:00-19:00 Amazon GameLift 10/11(水) 18:00-19:00 Amazon Kinesis 10/18(水) 18:00-19:00 AWS Glue 10/25(水) 18:00-19:00 AWS Key Management Service ソリューションカット 10/3(火) 12:00-13:00 AWSへのネットワーク接続とAWS上のネットワーク内部設計 10/10(火) 12:00-13:00 AWSにおけるアプリ認証パターンのご紹介 10/24(火) 12:00-13:00 エグゼクティブ向けAWS紹介 お申し込みは、それぞれ上記のリンクより行って頂けます。キャンセルの際も連絡不要ですので是非お早めにご登録ください。Speaker、Staff 一同みなさまのご参加をお待ちしております。

2017/09/26 更新: sslMode 設定が require の場合も，CA 証明書更新を行なっていただく必要がある旨を追記しました Amazon Redshift は現在 CA 証明書の更新作業を行なっており、新しい証明書は AWS Certificate Manager (ACM) が発行したものとなります。これに伴い、現在 Amazon Redshift をご利用中の多くのお客さまにつきまして、Amazon Redshift クライアントの CA 証明書更新作業をお願いすることとなりました。該当するお客様に対しては、すでに Action Required: Amazon Redshift – SSL certificate expiring on October 23rd 2017 という題名のメールが届いているかと思います。 今回の更新作業の対象となるお客様は、以下の条件のすべてに当てはまる方々です。 Amazon Redshift クラスターに対して SSL で接続しており、sslMode 設定で require，verify-ca または verify-full を指定されている方 GovCloud（米国）、中国（北京）、中国（寧夏）以外のリージョンで Amazon Redshift を利用されている方 上記に該当するお客さまにつきましては、こちらを参考に、CA 証明書の更新を行なってください。対応期限は 2017/10/23 となりますので、早めの対応をお願いいたします。 […]

いよいよ、AWS Cloud Roadshow 2017 powered by Intel®が始まります。 AWS Cloud Roadshow 2017 powered by Intel® は、広島、大阪、名古屋、福岡の 4 都市を巡る無料クラウドカンファレンスです。 明日第二弾大阪を開催いたします。 本イベントでは、各地域で活躍を拡げる著名企業様によるクラウド導入事例セッションや AWS クラウドの最新テクノロジートレンドをご紹介するテクニカルセッションなどを通して、AWS が提供する様々なサービスのベストプラクティスを知ることができます。 見どころのセッションをご紹介します。まずは、基調講演と導入事例トラックの2つです。 基調講演ではIoT GreengrassのServiceTeamよりSatyen Yadavが今後のロードマップについて発表をさせていただきます。 AWSのイベントは学習型イベントであることをかかげていますが、その中でもお客様から直接AWSを使った感想をお話いただくことを重視しています。そのセッションの中でも 「2017/9/21　16:20 ～ 17:00　導入事例トラック 【パネルセッション】関西企業事例に学ぶ AWS で実現するデータベースマイグレーション」 は実際にAWSへデータベースをマイグレーションいただいたお客様にご登壇いただくパネルディスカッションとなっています。弊社西日本担当の柳生がモデレータを務めさせていただきます。 AWSでは多くのマイグレーション系のツールをご準備しています。その纏めのスライドを以下に転載しますので合わせて読んでみていただくとより理解が深ると思います。 なぜマイグレーション系のツールが必要となるのでしょうか。システムは立ち上げ当初はそのすべてが管理者により正しく管理され、全てが把握されています。しかし、時間の経過とともに、パッチが適応され、アプリケーションはバージョンアップを繰り返します。システムマイグレーションでは、まず最初のステップとしてシステムの全容の把握が必須となりますが、これがかなり大変な作業となります。AWSの各マイグレーション系のツールはこれらの作業をより簡便にするための機能を備えています。 Migration to aws as of 20170920 例えばDMS（Database Migration Service）では、機械的に移設可能なデータベースのテーブルやスキーマなどを洗い出し、手作業が必要な部分を洗い出してくれます。また異なるデータベースエンジン間の移行をサポートすることにより、たとえば商用データベースからクラウド上のOSSベースのデータベースへの移設プロジェクトや同データベースエンジンにおける異なるバージョン間の移設プロジェクトをサポートします。 SMS（Server Migration Service）は2種類の使い方が可能となっています。メインのサーバ移行を行う場合と、AWS上にDRを構築する場合です。メインサーバの移設であれば、vCenter経由で仮想化されたサーバの移設が機械的に可能です。一方DR用途でマイグレーションを行う場合、日々変動するデータなどの差分移行が必要となります。従来のVM Import/Exportツールと異なり、差分移行をサポートしているのがSMSの大きな特徴です。 それらの使い勝手などお客様の声を是非直接聞いてみてください。 またサーバレスを中心としたお客様事例もあります。 そして最後はJAWS UG Nightがあります。今年は600名を超えるお申し込みをいただき、300名を超える規模で開催されます。秋の大運動会として、JAWS 初の大型ライブコーディング競技が開催される予定です。また、競技中に併設してAWSの最新アップデート纏めのセッションも予定されいます。 […]

ディープラーニングはトレーニングに使用するデータの量と質に依存するため、企業は優れたイメージデータを得ようと多額の費用を投資をしています。通常、そうした企業はコストの掛かる人間による注釈を使ったり、製品や人物の写真を撮るなど、多大な作業を要しています。けれども、このアプローチはコストが掛かる上に拡張性もありません。コンピュータをトレーニングしてハイクオリティなイメージを生成すれば、コストを大幅に削減しビジネスの成長を促進することができます。 このブログ記事では、Amazon の私の同僚数人がまとめた「Semantically Decomposing the Latent Spaces of Generative Adversarial Networks」という学術論文で取り上げられているコンセプトを分かりやすく説明します。この論文は、Semantically Decomposed GANs (SD-GANs) の使用を可能にするため、Generative Adversarial Networks (GANs) と Siamese Networks (SNs) を実際に適用する場合について説明しています。 GANs と SNs は比較的高度なディープラーニングシンボルで、現実的な問題を解決するために各自または他のディープラーニングシンボルと組み合わせて使用することができます。こうしたシンボルを組み合わせると、AI アプリケーションは難しく複雑なビジネス上の問題をより多く解決できるようになります。たとえば、AI の主なチャレンジの 1 つは注釈やタグ付けしたデータの欠如です。ハイクオリティな注釈データには多大なコストが掛かるため、これを利用できるのは大規模で経済的に余裕のある企業に限られています。この論文で説明されているようなディープラーニングの方法を使うと、より多くの企業が質の高いデータを少ないサンプルから生成することが可能になります。 リアルなイメージを分析するために作成者が GANs や SNs そして SD-GANs をどのように使用し、同じ人物やオブジェクトのコントロールしたバリエーションで「偽」のイメージを生成する方法を説明します。パラメータやあなたが設定した「監視プロパティ」により、偽のイメージを別の視点から作成したものに見せたり、別の照明や、より良質な解像度を使用、もしくはそれに似たようなバリエーションを使用したかのように見せることができます。この論分で説明されているイメージ分析を使用すると、プロがフォトショップで加工したもの、または 3D モデルを使用して作成したかのように、実にリアルなイメージを作成することができます。 図 1: 論文で説明されている方法を使用して生成したサンプル各行は同じ顔のバリエーションを示しています。各列は同じ監視プロパティを使用しています。 Generative Adversarial Networks とは? Generative Adversarial Networks (GANs) は、ニューラルネットワークの比較的新しいディープラーニングアーキテクチャです。これは 2014 年にカナダのモントリオール大学の Ian […]

今年の初めに、最大16TBメモリ搭載のEC2インスタンスを提供する計画をお伝えしました。本日、4つのAWSリージョンで4TBのDDR4メモリを搭載した新しいx1e.32xlargeインスタンスが利用可能になったことを発表いたします。以前の記事で書いたように、これらのインスタンスは、SAP HANAなどのメモリ重視のインメモリアプリケーションのために設計されています。 既に多くのお客様が、既存のx1.32xlargeインスタンス上で本稼働SAPアプリケーションを実行しています。本日のリリースによって、これらのお客様は、より大きなデータセットを保管・処理できるようになり、非常に大規模な本番環境でも稼働できるようになりました。 x1e.32xlargeは、x1.32xlarge同様に、4ソケットのIntel Xeon E7 8880 v3 Haswellプロセッサ 2.3GHz (128vCPUs)で実行され、大きなL3キャッシュやメモリ帯域幅を持ち、CステートとPステート制御による最適なパフォーマンスを提供します。 ネットワーク面では、インスタンスごとに最大8つのElastic Network Interfaces(ENIs)をサポートし、Elastic Network Adapter(ENA)によって、EC2プレイスメントグループ内で起動したときに最大25Gbpsのネットワーク帯域幅を提供します。インスタンスはデフォルトでEBS最適化されており、EBSボリューム専用の14Gbpsの帯域幅があり、インスタンスあたり最大80,000IOPSをサポートします。インスタンスには、1,920GBのSSDボリュームのペアも含まれています。 【いくつかのメモ】 x1e.32xlargeに関して、いくつか覚えておくべき事項があります: SAP認定 – x1e.32xlargeインスタンスは、SAP Business Suite on HANA(SoH)、SAP Business Warehouse on HANA(BWoH)、次世代ERPであるSAP S/4HANAや次世代データウェアハウスソリューションであるSAP BW/4HANAの本稼働HANA環境としてSAP社から認定およびサポートされる大規模なクラウドネイティブインスタンスです。もし、お客様が既にX1インスタンスでSAP HANAワークロードを実行されているのであれば、迅速かつ容易にスケールアップすることができます。SAP HANA on the AWS Cloud Quick Start Reference Deploymentは更新済みで、SAPとAWSのベストプラクティスに従って高い性能と信頼性を実現した構成の導入を支援します。SAP HANA Hardware DirectoryとSAP HANA Sizing Guidelinesも関連しています。 リザーブドインスタンス – リザーブドインスタンスのリージョン単位の柔軟性は、x1とx1eには適用されません。 【今すぐ利用可能】 x1e.32xlargeインスタンスは、米国東部(バージニア北部)、米国西部(オレゴン)、欧州(アイルランド)、そしてアジアパシフィック(東京)リージョンで、AWS Management Console、AWS Command Line Interface(CLI)、AWS SDKs、あるいはAWS […]

今日（翻訳元記事2017年8月16日）からAmazon Virtual Private Cloud（VPC）でAmazon DynamoDB用エンドポイントがすべてのAWSのリージョンでご利用いただけます。AWS Management ConsoleまたはAWS Command Line Interface（CLI  コマンドラインインターフェイス）を使用して、すぐにエンドポイントをプロビジョニングできます。DynamoDBのVPCエンドポイントには追加費用はかかりません。 多くのAWSをお使い頂いているお客様は、セキュリティまたは分離の理由からAmazon Virtual Private Cloud（VPC）内でアプリケーションを実行します。以前は、VPC内のEC2インスタンスがDynamoDBにアクセスできるようにするには、2つのオプションがありました。インターネットゲートウェイ（NATゲートウェイを使用するかインスタンスの公開IPを割り当てる）を使用するか、すべてのトラフィックをVPNまたはAWS Direct Connect経由でローカルインフラストラクチャにルーティングしてからDynamoDBに戻すことができます。これらのソリューションには両方ともセキュリティとスループットの関係があり、NACLまたはセキュリティグループを構成してDynamoDBだけへのアクセスを制限することは困難でした。下の画像は上記のパターンのアーキテクチャです。 エンドポイントの作成 DynamoDBのVPCエンドポイントを作成しましょう。DescribeVpcEndpointServices APIコールを使用して、指定したリージョンでエンドポイントがサポートされていることを確認できます。 aws ec2 describe-vpc-endpoint-services –region us-east-1 { “ServiceNames”: [ “com.amazonaws.us-east-1.dynamodb”, “com.amazonaws.us-east-1.s3” ] } 上記の結果により、これらのエンドポイントをサポートしていることを確認出来ました。私は自分のVPCの1つを指定して、CLIまたはコンソールからの操作で簡単にエンドポイントをプロビジョニングできます。コンソールの使い方はこれから説明します。 最初に、VPCコンソールに移動し、サイドバーの[Endpoint]を選択します。そこから「Create Endpoint」をクリックして、この便利なコンソールに遷移します。 エンドポイントのAWS Identity and Access Management (IAM) ポリシーセクションに気づくでしょう。これは、通常のIAMポリシーでDynamoDBがサポートする詳細なアクセス制御をすべてサポートし、IAMポリシー条件に基づいてアクセスを制限できます。 今の例ではこのVPC内のインスタンスはフルアクセスし出来るようにして、「次のステップ」をクリックします。 これは私のVPC内のルートテーブルのリストに、これらのルートテーブルのどれに私のエンドポイントを割り当てるかを尋ねています。いずれかを選択して[Create Endpoint]をクリックします。 コンソールの警告メッセージに注意してください。パブリックIPアドレスに基づいてDynamoDBにソース制限がある場合、DynamoDBにアクセスするインスタンスのソースIPはプライベートIPアドレスになります。 DynamoDBのVPCエンドポイントをVPCに追加した後のアーキテクチャは次のようになります。 これでおしまいです！とても簡単で無料で利用する事ができます。是非利用してみて下さい。詳細が必要な場合は、ここでドキュメントを読むことができます。 （SA 成田が翻訳しました。元記事はこちら）

Apache MXNet バージョン 0.11 が利用可能になりました。このリリースでは MXNet がコミュニティ開発と Apache プロジェクトを生み出す上で大きな節目を迎えています。今回のリリースのコードは Apple、Samsung、Microsoft の開発者を含む協力者により実現されました。このプロジェクトには現在の時点で 400 人以上の協力者が参加しています。このプロジェクトのコードベースは完全に Apache への移行を完了し、インキュベーティングプロジェクトとして公式にリリースされた第一弾です。このリリースの重要ないくつかの機能については過去のブログでご紹介しました。このブログ記事ではハイライトを再びご説明します。 MXNet モデルを使用して iOS、macOS、watchOS、tvOS 対象のアプリで Machine Learning を構築 Apple の Core ML が WWDC 2017 でリリースされたことにより、開発者は独自のアプリに Machine Learning を簡単に統合できるようになり、いくつかのコードでユーザーにインテリジェントな新機能を提供することができます。すでに、拡張現実といった我々が環境を経験する方法において変化をもたらしています。高速に進化している AI 機能がさらに拡大していくに連れ、開発者は私達のエクスペリエンスを強化する新機能を利用可能にする新たな Machine Learning モデルにアクセスできるようになります。 Apple はアプリ開発者が最新技術のモデルを利用できるようにするため、Apache MXNet プロジェクトにコードを提供しています。MXNet は MXNet を使ってクラウドで Machine Learning モデルを構築しトレーニングを可能にする Core ML を開発者が利用できるようにしました。Xcode に直接インポートすることも可能になり、独自のアプリでインテリジェントな新機能を簡単に構築できます。様々なアプリケーションや独自で構築するモデルに、トレーニング済みモデルの MXNet Model Zoo から選択することができます。このリリースは MXNet モデルを […]

Alexa スキルの作成プロセスをシンプルにするため、Amazon Lex チャットボットのスキーマを Alexa Skills Kit にエクスポートできるようになりました。 Amazon Lex が Amazon Lex チャットボットの定義を Alexa Skills Kit (ASK) に追加できる JSON ファイルとしてエクスポートできるようになりました。ASK にボットのスキーマファイルを追加すると、Amazon Echo、Amazon Dot、Amazon Look、Amazon Tap、Amazon Echo Show、Alexa を有効にしたサードパーティ製のデバイスで使用する Alexa スキルを構築できます。JSON 設定ファイルには発話、スロット、プロンプト、スロットタイプを含む Amazon Lex チャットボットの構造が含まれています。エクスポート機能は Amazon Lex チャットボットで Alexa スキルの作成プロセスをシンプルにすることができます。 Alexa スキルを作成するには、次のステップを実行して ASK ポータルにある Amazon Lex ボットの定義ファイルを使用できます。手順については次をご覧ください。 Amazon Lex コンソールから ボットの作成、構築、発行が完了したら開発したボットリストを含むページに戻ります。 ラジオボタンを使ってエクスポートしたいボットを選択します。ボットを選択するとページ上部の [Actions] タブが有効になります。 [Actions] タブのドロップダウンメニューの項目から […]