Amazon Web Services ブログ

AWS Japan Staff

Author: AWS Japan Staff

Weekly AWS

週刊AWS – 2019/5/13週

みなさん、こんにちは!ソリューションアーキテクトの小林です。 AWSでは日々新しいサービスや機能をリリースしていますが、数が多く全体像を把握するのが難しいというお声を頂くケースがあります。そこで、日本チームの取り組みとして「週刊AWS」というブログポストを始めることにしました。週刊AWSでは毎週火曜日か水曜日に、前の週に発表された主要なアップデートや、日本のお客様に興味を持っていただけそうなものをピックアップして、その概要をご紹介していきます。「これを見れば先週のアップデートが大体わかる」を目標に、分量が多くなりすぎないように注意しながら(書きたくなってしまうのですが……)やっていきますので、どうぞおつきあいください。 それでは、先週(5/13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。

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エッジデバイス上のAWS IoT Greengrassへ顔認識モデルをインストールする方法

皆様は、リモートデバイスの通信と制御のためにAWS IoT CoreとAWS IoT Greengrassを使用する方法をすでに知っているかもしれません。 AWS IoT Greengrassの機械学習(ML)推論を使用すると、送信遅延なしにローカルデバイスで機械学習モデルを実行できます。 このブログ記事では、Raspberry PiでAWS IoT Greengrass ML推論を使用して自宅の監視のためにローカルの顔認識を実行する方法を紹介します。 Raspberry Piのカメラの制御装置として、Alexa Voice Serviceに接続されているAmazon Echo Dotを使用すると、ドアの外にいる人の写真を撮ることができ、その写真を使用して顔の検出と比較を実行できます。 Raspberry Piに展開された事前学習済みのMLモデルを使用したローカルデータセット 比較結果はドアロックや他のスマートデバイスでも使用できますが、これらの使用例はこの記事では扱いません。

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たった数行のJavaScriptで作るマルチプレイヤーモバイルゲームのサーバー

Game Developers Conference (GDC) 2019でプレビューがアナウンスされたAmazon GameLift リアルタイム サーバーですが、この度正式版がリリースされました! リアルタイムサーバーを利用することで、ゲームサーバーの作成やカスタマイズを手頃な価格で実現することができます。 優れたマルチプレーヤーゲームのエクスペリエンスを構築するにあたり、ゲーム開発者によるマルチプレーヤーゲーム構築を妨げる障壁があります。その障壁を取り払うためには、時間とコストがかかり、すべてのゲーム開発者が持っているわけではないような専門知識が必要です。 GameLift リアルタイム サーバーを使えば、数行のJavaScriptでカスタマイズ可能なマルチプレイヤーゲームサーバーを作成し、プレーヤー1人あたり少額の月額課金で数百万人の規模にスケールアップすることができる。 GameLiftリアルタイムサーバーは以下の15のAWSリージョンで利用可能です。 米国東部(バージニア北部とオハイオ)、米国西武(オレゴンと北カリフォルニア州)、カナダ(モントリオール)、欧州(フランクフルト、ロンドンとアイルランド)、アジアパシフィック(ムンバイ)、アジアパフィシック(ソウルと東京)、アジアパシフィック(シンガポールとシドニー)、中国(北京)、南米(サンパウロ) 詳しく知りたい方は、Amazon GameLift製品詳細ページまたは開発者ガイドをご覧ください。 GameLift リアルタイムサーバーをすぐに使い始めるために、以下のサンプルを用意しました。ぜひご参考ください! マルチプレイヤーサーバーは難しい 従来、カスタムゲームサーバの開発はとても骨の折れる仕事です。サーバの構築にはネットワーキングシステムやバックエンド開発、サーバオペレーションに関する多くの知識が必要になります。これらのシステムを開発するために必要なリソースを持たない小規模なチームにとっては困難な状況です。ただ素晴らしいゲームを作りたいだけの場合でさえ、プレイヤーのための機能を開発することよりゲームサーバーを稼働させることに多くの時間とお金が費やされています。 ちょっと待って!いや、マルチプレイヤーサーバは簡単! ゲームプレイのサーバーがとても軽い(ライトウェイトな)場合でも、そんなに複雑なサーバを構築する必要があるでしょうか?いえ、結局のところ、答えは”No”です。これから、Amazon GameLiftリアルタイムサーバーを利用して、わずか数時間で競争力のある2人用レーシングゲームを開発する方法をご紹介します。 開発者は、GameLiftリアルタイムサーバーを利用して、お手頃なゲームサーバーを数行のJavaScriptを使って迅速に作成、更新することができます。多くのバックエンド処理能力を必要をしない、モバイル、ターンベース、メッセージングゲームなどに最適です。 サーバーの構築なしでカスタムゲームロジックを作成することがアイデアのベースとなっています。必要な作業としては、スクリプト(JavaScriptの使用)を利用して、プレイヤー間の通信やゲームの状態の変化を処理するコールバックを実装するだけです。たとえば、あるプレイヤーがゲームに参加したときの処理や、他のプレイヤーに新しいメッセージを送信したときの処理が挙げられます。GameLiftにスクリプトをアップロードするだけの単純なインテグレーションとなります。ゲームクライアント側では、.NET SDKなどのクライアント向けSDKがサーバと接続します。GameLiftはクライアントとサーバーが互いにコミュニケーションするための作業を行い、お互いメッセージを送受信するための簡単なAPIを提供し、サーバーホスティング、スケーリング、およびその他の運用上のものをすべて扱うため、ご自身で実装する必要はありません。あなたはゲームのコードのみにフォーカスできます。 “カエルのジャンプ”から始めてみよう! 私はシンプルなワンクリックで競争するレースゲームがGameLiftリアルタイムサーバーを試す素晴らしい方法だと考えていましたが、テーマが必要でした。カリフォルニアで育った子供は、エンジェルキャンプで行われている、なるべく遠くにカエルをジャンプさせるという熱狂的なイベントに参加します。誰もがジャンプするカエルと意地悪なカメが登場する古典的なアーケードゲームを知っています。 というわけで、今回は”カエル”をテーマにしたゲームを用意しました。ようこそ!”MEGA FROG RACE”の開発へ! このゲームオブジェクトはとてもシンプルです。スペースキーで2人のプレイヤーがカエルをコントロールし、どちらが早くゴールするかを競います。しかし、スペースキーを一番早く叩くだけの競争ではありません!再びスペースキーを打つ前にカエルがそのホップを完了するまで待たないといけません。また、カエルがイライラしたときは着地後しばらく動きません。これは、誰が最速のインターネット接続なのか、最速でキーを打つかによって勝者が決定しないことを意味します。 私はWindowsのUnityでゲームクライアントを開発しました。Unityの初心者向けのUnity Personalを使ってビルドすることが可能です。今回説明するすべてのテクニックは、.NET Runtimeで実行できるすべてのサービスで活用します。もしサンプルの実行や独自のプロジェクト上での設定で問題が発生した場合はフォーラム(英語)またはソリューションアーキテクトまでお知らせください。 始めるにあたり、まずは以下が必要になります。 GameLift、IAM、Amazon Cognitoにアクセス可能なAWSアカウント Microsoft Visual Studio (Community版でも可) Unity(Microsoft Visual Studioもインストールされます) “Getting Started” ページからダウンロードしたRealtime Servers SDK ステップ1: GameLiftの準備 新規プロジェクトを開始する最も簡単な方法はGameLiftにスクリプトをホストし、サーバーにコンピュートパワーを割り当てる方法です。コンピュートパワーはフリート(Fleet)と呼ばれ、ゲームサーバーを稼働させるAmazon EC2の仮想マシンの集まりです。 […]

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SAPとAWSにより、企業はスタートアップのように革新が可能

SAPとAWSは、お客様のSAP S/4HANAへの道のりを簡略化し、イノベーションを加速させることを目的とした新しいパートナーシッププログラムである、プロジェクト “Embrace”を発表しました。 フロリダ州オーランド – 2019年5月9日 – 本日、SAPは、Amazon Web Services (AWS)とグローバルサービスインテグレーター (GSI)とのコラボレーションプログラムであるプロジェクト “Embrace”を発表しました。Embraceは、リファレンスアーキテクチャを通じて、お客様の業界の用語やコンテキストの中で、SAP S/4HANA on AWSへの移行を促します。

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Amazon S3 path-style 廃止予定 – それから先の話 –

先週(4/30)、私たちは非常に静かな(実際には静かすぎる)発表を行いました。S3 バケット内のオブジェクトのアドレスを指定するために使用される、パスベースのアクセスモデルについて、ゆっくりとそして慎重に廃止するという計画です。私はこのブログ記事を書くために、状況をよりよく理解すべく、S3チームと話し合うことに時間を費やしました。私が学んだことは以下です… S3 は、2006年の始めにサービスが開始されました。S3 における Jeff Bezosの考える元々の仕様は、非常に簡素なものでした。彼はインターネットにおける malloc (C言語プログラムにおけるキーメモリ割り当て関数)に相当するようなものを望んでいました。その出発点から、S3 は何兆ものオブジェクトを格納し、毎秒数百万のリクエストを処理するところまでに成長しました。 13年間にわたり、S3 には多くの新しいストレージオプション、機能、およびセキュリティ制御が追加されました。 Old vs. New S3は現在、2種類のアドレスモデルを提供しています。path-style と virtual-hosted styleです。一つずつ見てみましょう。まず、path-style モデルでは、次のように見えます(グローバルなS3エンドポイントです): https://s3.amazonaws.com/jbarr-public/images/ritchie_and_thompson_pdp11.jpeg https://s3.amazonaws.com/jeffbarr-public/classic_amazon_door_desk.png もしくは、次のような形です(リージョナルなS3エンドポイントです): https://s3-us-east-2.amazonaws.com/jbarr-public/images/ritchie_and_thompson_pdp11.jpeg https://s3-us-east-2.amazonaws.com/jeffbarr-public/classic_amazon_door_desk.png この例では、jbarr-public と jeffbarr-public がバケット名であり、/images/ritchie_and_thompson_pdp11.jpeg と /jeffbarr-public/classic_amazon_door_desk.png がオブジェクトキーとなります。 仮に、オブジェクトが別々の AWS アカウントによって所有されたり、異なる S3 バケット(また場合によっては異なる AWS リージョン)にあったとしても、どちらも同じ DNS サブドメイン s3.amazonaws.com にあります。次に、対応する virtual-hosted style の参照方法を見てみましょう(これらは「新しい」と思われるかもしれませんが、少なくとも2010 年以降に存在しています): https://jbarr-public.s3.amazonaws.com/images/ritchie_and_thompson_pdp11.jpeg https://jeffbarr-public.s3.amazonaws.com/classic_amazon_door_desk.png これらの URL は同じオブジェクトを参照しますが、オブジェクトは別々の DNS サブドメインにあります (それぞれ […]

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【アップデート】AWS 大阪ローカルリージョンで最新世代の Amazon EC2 インスタンスが利用可能に

本日より最新世代のAmazon EC2 T3、M5、C5、およびR5インスタンスがAWS 大阪ローカルリージョンで利用可能です。 これらのインスタンスには最新世代のIntelプロセッサが含まれ、仮想化のオーバーヘッドを削減しながら、高性能、高可用性、高セキュリティを提供するためAWS Nitro Systemを使用し構築されています。

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AWSとSAPがIoTの相互運用性ソリューションを発表

プリンシプルパートナーソリューションアーキテクトを務めるKK Ramamoorthyとプリンシプルプロダクトソリューションアーキテクトを務めるBrett Francisの共著です。 本日5月9日、SAPは、Amazon Web Services (AWS)とのIoT領域でのコラボレーション、およびSAP Leonardo IoTとAWS IoT Core間の相互運用性の一般提供開始を発表しました。この新しいコラボレーションにより、AWS IoTプラットフォームが持つグローバルなスケーラビリティとSAP Leonardo IoTを活用したビジネスプロセスを使用して、IoTソリューションを簡単かつコスト効率高く展開することができます。このコラボレーションは、2つの新しい相互運用性オプションを提供します。

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DeepRacer リーグ @ AWS Summit Tokyo に向けて準備を始めましょう

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス、プロダクトマーケティング エバンジェリストの亀田です。 今日は、現在お申込み受付中のAWS Summit Tokyo で開催される DeepRacerリーグについて最新情報をお届けしていきます。 DeepRacer リーグ DeepRacer リーグは、機械学習のマネージドサービスであるAmazon SageMaker を強化学習に対応させたAmazon SageMaker RL、そして知能ロボット工学アプリケーションを大規模かつ簡単に開発、テスト、デプロイできるサービスである、AWS RoboMaker を組み合わせて実現されるDeepRacerという1/18スケールの完全自走型レーシングカーを用いて競いあうレースです。 DeepRacer リーグは2種類存在しています。一つが世界中で20以上のAWS Summitで開催される実機を利用したレースです。AWS Summit Tokyoでも3日間毎日開催されており予約なしで現地で登録を行いレースに参加できます。その際実機は、レースの公平性を期すためAWS側が準備したものに、トレーニング済みのアルゴリズムをインストールしレースに挑んでいただきます。待ち時間はありますが、何度でも参加できます。また、アルゴリズムのトレーニングなどが難しい方は、あらかじめプリセットされたデフォルトのアルゴリズムを使いレースをカジュアルに楽しむこともできます。そしてAWS Summit Tokyoでは、強化学習の基礎とDeepRacerを走らせるモデルをトレーニングする手法を学べるWorkshopも開催します。3日間のレースを通して上位10名にはDeepRacerの実機をプレゼントします。そして優勝者には、12月2日から9日の間米国ネバダ州ラスベガスで開催されるre:Invent 2019へ招待させていただき、そこで決勝戦を戦っていただきます。なんと、re:Invent2019への渡航費、宿泊費、チケットなどがAWS側により負担されます。 もう一つのDeepRacerリーグは、Virtualレースです。先日バージニア北部リージョンで、DeepRacer Virtualリーグが開幕しました。AWSのマネージメントコンソールから、DeepRacerを選択すると「DeepRacer Virtual Circuit」が選べるようになっています。現在 London Loopが開催中です。 そしてここからがとても大事なところです。 実機を使ったDeepRacerリーグとVirtualレースは、同じ学習済みモデルを使うことができます。つまり、AWS Summit TokyoでDeepRacerリーグに参加してみたい方は、今からマネージメントコンソールで強化学習を使ったモデルを使い、そして実際に試すことができます。 これにより、本番のDeepRacerリーグでよりよいタイムが出せるようになるかも知れませんね。もちろん先に書いた通り、プリセットされたモデルでレースを楽しむこともできます。でも、良いタイムを出すためにはやはりトレーニング済のモデルを使った方がいいので、是非挑戦してみてください。 そしてDeepRacerリーグとVirtualレースではマシン操作におけるアクセル制御の仕組みが異なりますので、両方参加してももちろん楽しめるようになっています。 強化学習とは? 折角なので強化学習というものの基礎を纏めましょう。 端的には、機械学習のモデルは、以下の3つのいずれかの方法で学習されています。 教師あり学習:ラベル付きのデータセット(サンプルと答えを含む)を使って学習を実行します。徐々にモデルは学習し、正しいラベルを予測をするようになります。回帰と分類などが、教師あり学習の例として挙げられます。 教師なし学習: ラベルのないデータセット(サンプルのみを含む)を使って学習を実行します。ここでは、モデルはデータ中のパターンを徐々に学習します。データのクラスタリングなどが、教師なし学習の例として挙げられます。 強化学習: これは上の2種類の学習とは大きく異なります。コンピューター上で主役となるエージェントが、環境(多くの場合、シミュレータ)と相互作用し、行動に応じて正または負の報酬を得ます。報酬とは行動がどれぐらい良いのかを表す数値で、報酬を計算する関数はユーザによって定義されます。報酬を最大化するような強化学習を行うことで、エージェントは最適な意思決定の戦略を学ぶことができます。 DeepRacerであれば、スピードと、タイヤの左・右、というスロットルとステアリングそれぞれの挙動と、 実機が走っているコースの状態との組み合わせの中で、なるべく正の報酬を得るモデルをシミュレーションを繰り返しながら作成します。報酬は、コースをはみ出ない、センターラインの近くを走行している、等が正の報酬として設定されます。これは実際の自動運転開発においても着目されている技術の一つです。 シンプルに言うと教師あり学習と教師なし学習は、それなりの量のデータさえあればAmazon SageMakerを使うことで機械学習基盤を構築し推論を行う結果を出力してみることができます。しかし強化学習の場合、学習環境と相互作用するエージェントのモデルや実環境、そしてそれを再現するシミュレータ、等準備すべき部分が多くあります。これが一般的に強化学習がその他の学習に比べて、学ぶことが難しいとされる理由の一つです。 DeepRacerは自動運転を実現させるための、実機、コース、それらをシミュレーションするシミュレータを学習キットとしてパッケージ化し、皆さんが簡単に強化学習に触れていただけるようにした、学習キットになるのです。そしてそのシミュレーション環境は、皆さんが別のサービス用途にもご利用いただけるように、汎用のサービスとしても提供されています。それがAWS RoboMakerです。DeepRacerもシミュレーション環境はRoboMakerを使用しています。 AWS RoboMaker AWS RoboMakerが東京リージョンに対応しました。 AWS […]

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SAP Cloud Platform on AWSを使ったイノベーションの加速

AWS上でSAPワークロードを稼働することによるビジネス上の利点は、既に何千ものお客様がそのようなワークロードを稼働していることで証明されています。国際的なエネルギープロバイダーであるENGIEが経験したような明白なメリットには、コスト削減だけでなく、柔軟性とスピードもあります。例えば、ENGIEのケーススタディで述べているように、ENGIEは、自社のSAPプラットフォームをAWS上のSAP S/4HANAにアップグレードしたことで、新しいビジネスフレームワークの予想される納期を半分に短縮することができました。彼らは、AWS対応の高可用性アーキテクチャパターンを使用することによって、HANAインフラストラクチャを適正化しながらこれをすべて行いました。 これらは非常に明白なビジネス上の利点ですが、ビッグデータとアナリティクス、モノのインターネット (IoT)、アプリケーションとAPI、DevOps、および機械学習の分野によってコアとなるSAPビジネスプロセスを拡張して、ビジネス変革を推進することもますます重要になっています。実際、昨年のブログ記事のインフラストラクチャを超えて: スタートアップのスピードでビジネス変革に取り組む方法で、AWSネイティブサービスを使用したこのSAP拡張アプローチについて説明しました。この1年の間に、私たちはその記事で詳述されたアプローチの多くを使ってお客様に協力してきました。 ますます多くのお客様が自社のSAP資産をAWSに移行するにつれて、SAP Cloud PlatformとAWSサービスを組み合わせて、これらの重要な投資を拡大するための追加のリファレンスアーキテクチャや統合パターンに関する支援も要望するようになっています。

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SAP HANAに最適なAmazon EC2 High Memoryインスタンス: 簡単・柔軟・強力

Steven Jonesは、AWSパートナー組織のテクノロジーディレクターおよびグローバルテクニカルリードを務めています。 Amazonでは、製品やサービスを開発する際に、常にお客様のニーズから始めて、そこから遡って取り組みます (Working Backwardという手法)。2017年には、既に4TBメモリを搭載したAmazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) X1eインスタンス上でSAP HANAの本番環境を稼働していたお客様がいて、企業データの増大に追従する必要がありました。そこでお客様は、私たちにもっと大容量のRAMを搭載したAmazon EC2インスタンスを要望するようになりました。 私たちは、お客様に、それらのインスタンスにはどのような特徴と能力が最も重要であるか尋ねました。一貫したフィードバックは、お客様がAmazon Web Services (AWS)上でSAP HANAを稼働しているのと同じ、使い慣れた経験を期待するというものでした。お客様は特に、Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)、セキュリティグループ、AWS Identity and Access Management (IAM)、AWS CloudTrailといった、これまでと同じネットワークとセキュリティ構成を使用でき、APIとAWSマネジメントコンソールでこれらのシステムを管理でき、Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)の柔軟なストレージを使用でき、そして必要なときに柔軟に拡張できることを望まれていました。 手短に言えば、お客様は、大規模なインスタンスを実行するためだけにパフォーマンスや弾力性、柔軟性を犠牲にしたくないとのことでした。

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