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AWS Japan Staff

Author: AWS Japan Staff

Amazon Chimeで行う遠隔授業・講義

皆さんAmazon Chimeはご存じでしょうか?Amazon Chimeは組織の内外で会議やチャットなどができるサービスです。既に会議などでは多くご利用頂いてはおりますが、遠隔授業・講義でももちろんご利用頂くことが可能です。 Amazon ChimeではクライアントソフトウェアやWebブラウザ、SIPまたはH.323準拠のテレビ会議デバイスから遠隔授業に参加できます。もちろんiOSやAndroidのスマートフォンやタブレットも利用できます。またネットワーク回線が安定しない場所からの参加の場合には、電話を使用して音声での参加も可能です。 Amazon Chimeの特徴は、サービスのページ( https://aws.amazon.com/jp/chime/features/)に詳しくはありますが、同じ遠隔授業の仮想ミーティングルームへ 250 接続まで同時参加が可能です。ビデオはデスクトップは最大16名(モバイルデバイスは最大8名)の表示が可能です。遠隔授業の仮想ミーティングルームに接続すると、同一画面内にチャット領域があり、ファイルの転送も可能です。これを例えば質疑応答に使ったり、授業内で出てきたURLを共有したり、補足資料ファイルの配布などに利用したりすることができます。 また、セキュリティについても関心が高いと思われますが、Amazon Chimeはサービスに直接組み込まれたセキュリティ機能が備わっています。メッセージ、音声、ビデオ、コンテンツは AES 256 ビット暗号化を用いて暗号化されます。また、既存のディレクトリサービスと接続し、認証情報を使用して Amazon Chime にログインさせることもできます。     Amazon Chimeのセットアップ ■ 遠隔授業に参加される方 クライアントソフトウェアまたはWebブラウザでアクセスし、仮想ミーティングルームのID(設定されている場合は仮想ルームのPIN)を入力して参加します。ログインは不要です。 あらかじめ https://app.chime.aws/check から接続環境のチェック、クライアントソフトウェアのダウンロードが可能です。クライアントソフトウェアをご利用いただく方が安定してご利用いただけるかと思います。 ■ 遠隔授業を開催される方 仮想ミーティングルームの作成は、作成権限があるユーザ(Proユーザ)でログインします。必要に応じて新規の仮想ミーティングルームのIDを作成しておきます。遠隔授業に参加される方にはあらかじめ仮想ミーティングルームのID等をお伝えしておきます。授業の時間になりましたら、仮想ミーティングIDへ接続し、遠隔授業を開始します。 遠隔授業では、画面シェアできる人、発言できる人を限定したい場合があるでしょう。その場合には、クライアントソフトウェア内のメニューから開催中の遠隔授業をイベントモードに変更し、プレゼンターの指定や参加者のミュート、参加者がミュートを解除できないようにするなどの設定をします。また会議をロックすることが可能ですので、新たな参加者の参加を防ぐ設定も可能です。これらは自由にon/offできますので、授業の説明のときには、イベントモード、質疑応答の時にはイベントモードの解除といったことができます。 ■ Amazon Chimeの管理者 Amazon Chimeの環境構築は https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/chime/latest/ag/what-is-chime.html にあります開始方法を参照していただき、AWSアカウントにログインし、Amazon Chimeのアカウントの環境構築をしてください。仮想ミーティングルームを作成できるProユーザの作成・管理も手順にしたがって人数分行い、遠隔授業を主催される先生方にProユーザをそれぞれ割り当ててください。   遠隔授業開催のTIPS ここではAmazon Chimeに限りませんが、遠隔授業開催時のちょっとしたコツをお伝えします。 1) 参加者は必要の無いときはミュートします。ノイズが入ってしまって他の方が聞きづらかったり、音が回ってしまうことを防ぎます。 2) お話する方はできるだけヘッドセットを使いましょう。会議用のマイク・スピーカーでも良いのですが、お部屋の状況によっては音が反射してしまい、他の参加者が聞き取りづらくなることがあります。また自宅からほとんどの方は参加されると思いますが、ヘッドセットを利用すると生活音などの雑音を拾いにくくなりますので、相手方も聞き取りやすくなります。ヘッドセットが用意できない場合には、イヤホンマイク、それも難しい場合は、音はイヤホンで聞いてください。音の回り込みを減らすためです。 3) ビデオが本当に必要かは考えましょう。ビデオを利用するとその分ネットワークの帯域を消費しますので、できるだけビデオは切るのが良いでしょう。板書などをしたいという方がおられると思いますが、残念ながら一般的にカメラ映像での板書は見づらくなります。数千円程度でタブレットが購入可能な時代ですので、タブレットとペイントソフト(またはPowerPointの描画機能)などを組み合わせ、その画面をシェア(またはアプリケーションウィンドウのシェア)してあげることで、見やすくしてはどうでしょうか。また妨害やストーカー行為などを懸念される先生方もいらっしゃるでしょう。その観点からも必要無ければ参加のビデオをoffとするのも良いでしょう。 4) セキュリティには気をつけましょう。大学等の講義であれば参加者を厳密に管理する必要性はないかもしれませんが、学校などで参加者を限定したい場合には、仮想ミーティングIDの他にPINを設定しておくなどの必要があるでしょう。またAmazon Chimeの管理者はどの地域で仮想ミーティングをホストするのかの選択も可能です。 5) 可能であれば、事前に資料(や動画・音声)などをLMSなどで配信しておくことでネットワーク負荷を分散させることができるかもしれません。コンテンツはトピックごとに5〜15分程度におさまるようにしておくのが良いでしょう。一部コンテンツが古くなってアップデートする際に、全部変えなくても良くなり、再利用性が高まります。また授業時間を事前学習時間分短くし、双方向のオンライン授業では質疑やディスカッションの場にするのも面白いかもしれません。 […]

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IoT@Loft #9 IoTにおけるカメラ・動画の扱い方

IoT@Loft の第9回目は「IoTにおけるカメラ・動画の扱い方」をテーマに、初のオンライン開催を行いました。 見守りカメラや監視カメラ、ドライブレコーダーやロボットなど、IoTではカメラや動画を扱う様々なユースケースが存在します。一方で、デバイスやメディアを取り扱う際には、セキュリティやスケーラビリティなどのIoTならではの課題があります。また、Webカメラの普及や低価格化により、デバイスだけではなくサービスとしての差別化が必要になってきており、例えばクラウド側やエッジ側での認識技術などと組み合わせることによる付加価値の提供も重要です。 この回では、エッジAI処理カメラやIoT通信プラットフォームを提供されているソラコム様、防犯カメラのクラウドサービスを提供されているセーフィー様に登壇いただき、カメラデバイスや動画を扱うサービスやソリューションにおけるAWSのユースケースや課題についてお話しいただきました。また、AWSからは、IoTにおける動画ソリューションの構築方法やその事例について紹介しました。

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AWS トレーニング : 新コース「Planning and Designing Databases on AWS」を6月から受講できます

こんにちは!AWS テクニカルトレーナーの冨田修平です。様々なクラスルームトレーニングとプライベートオンサイトトレーニングを担当しています。 さて、本日は AWS トレーニングの新コース「Planning and Designing Databases on AWS」を紹介します。既に以下のリリース記事の通り、本コースは 2020年1月 に発表された新コースです。そして、日本では 2020年6月 から受講できることになりました。 新しい 3 日間のクラスルームコース: Planning and Designing Databases on AWS コース概要 AWSにおける設計のベストプラクティスの一つに”適切なデータベースソリューションを選択する”があります。 適切なデータベースとは何でしょうか? 一般的にはデータベースといえばリレーショナルデータベースが多く使われていますが、不向きなケースもあります。例えばデータの項目が様々で事前にスキーマを定義しておくことが難しいケース、一秒間に数十万、数百万回など非常に高い頻度のアクセスが必要なケース、大量のデータを高速に並列処理しなければならないケースなどがあります。このトレーニングに登場するさまざまなデータベースはこういったリレーショナルデータベースが不得意とする領域をカバーすることができますが、逆にリレーショナルデータベースの得意とするトランザクションやデータの一貫性が不得意なケースもあります。大規模なシステムを構築、もしくは既存のシステムをリファクタリングする際には、データモデル、データベースごとの機能/非機能要件に合わせた使い分けが重要となります。 「Planning and Designing Databases on AWS」はまず様々なデータベースを使い分けるための基礎となる原則や概念について学びます。続いて、AWSの8つのマネージドデータベースサービスについて、それぞれに適したワークロードとデータモデリング、リソースの設計について学習します。 参考までに本コースの「モジュール構成」を以下に載せます。演習(ラボ)もあります。 モジュール 1 : Database Concepts and General Guidelines モジュール 2 : Database Planning and Design モジュール 3 : Databases on Amazon […]

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AWSのコストを削減する9の方法

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン シニアエバンジェリストの亀田です。 昨今、世の中の状況の変化に伴い、ITリソース使用量の増減の振れ幅が大きく、また予測が難しい、通常とは異なるビジネスの状況に多くのお客様が直面しています。また、その状況に対応するためリソースの流動性を確保するためにシステムをクラウドへ移行するケースが増えています。既存システムのクラウド移行にはいくつかのアプローチがありますが、稼働中のシステムを移行させる場合、移行作業の影響を最小限にするため、Lift & Shiftという手法がとられます。システムアーキテクチャやアプリケーションへの変更を極小化したなるべく同じ状態でクラウドへシステムを移行し、稼働後必要に応じて適宜アーキテクチャ、アプリケーションなどを最適化していく方法です。一度クラウド化されたシステムはそのコピーを容易に作成させることができるため、リソースが有限であるオンプレミス上でシステム変更を行うよりは効率の良い移行方法といえます。 この際、アーキテクチャやアプリケーションへの修正影響範囲を極小化したまま、AWSのコストを最適化させる方法もいくつか存在しています。これは移行にかかわらずAWSを利用している全てのお客様が検討すべきであり、かつ迅速に効果が見込められる9つのコスト最適化のためのツールとアプローチをこのブログにて3回連載で取り上げます。 #1 未使用状態のAmazon EC2やAmazon RDS インスタンスへの支払いを止める #2 未使用状態の Amazon Redshift クラスターへの支払いを止める #3 Amazon S3 Intelligent-Tieringを有効にする #4 Amazon DynamoDB にはオンデマンドのキャパシティーモードを利用する #5 十分に活用されていないEC2 インスタンスへの支払いを止める #6 十分に活用されていないネットワークリソースを削除する #7 EC2 スポットインスタンス を利用する #8 Compute Savings Plans を利用する #9 リザーブドインスタンスを利用する いずれも迅速なコスト最適化が実現できる方法です。いくつかはAWSリソースの設定並びに管理方法の変更を必要としますが、特に8、9は購入オプションの変更により即時コストを削減可能となります。この第一回目の記事では、#1から#3を取り上げます。 #1 未使用状態のEC2やRDS インスタンスへの支払いを止める 開発環境、テスト環境などの本番環境以外で実行されているワークロードや、ミッションクリティカルでないワークロードなどにおいて、夜間、週末および祝日で、利用していない時間帯のEC2やRDSの費用を支払っている可能性があります。AWS では、AWS CloudFormationで事前に構築された以下の図において、AWS Instance Schedulerと呼ばれるソリューションを用いることで、インスタンスのスケジューリングを容易に実行することができます。AWS Instance Schedulerは、EC2 および RDS インスタンスの開始と停止のスケジュールを簡単に設定できるシンプルなソリューションです。 このソリューションは導入が容易で、AWS利用コストだけではなく運用コストの削減にも有効です。 インスタンスのスケジューリングにより、クラウドの伸縮自在な性質を活用し、必要な分だけ料金を支払うことができます。例えば、以下のグラフでは、EC2 インスタンスのコストを削減するために週末の稼働時間を削減していることを確認できます。 環境のサイズや複雑さに応じて、実装に数分から数時間かかります。このソリューションを使用して、金曜日の午後 6 時から月曜日の午前 6 […]

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金融機関が機密性の高いデータのためにAWS のサービスを承認する方法

本投稿は ワールドワイドで金融業界を担当している プリンシパルソリューションアーキテクト の Ilya Epshteyn による寄稿を翻訳したものです。 グローバル展開されている金融事業グループの中でプリンシパルソリューションアーキテクトとして、私が最もよく聞かれる質問の1つは、特定の AWS サービスが 金融サービスで利用可能かどうかです。金融サービスのような規制された業界では、クラウドへの移行は単純なリフト&シフト作業ではありません。代わりに、金融機関は、 一般的にホワイトリストと呼ばれる秩序だったサービスごとの評価プロセスを使用して、クラウドサービスが規制上の義務にどのように対応できるかを実証しています。このプロセスが明確に定義されていない場合、クラウドにデータを移行する作業が遅れる可能性があります。 この記事では、最も機密性の高いデータに対するクラウドサービスのホワイトリスト化を簡素化するため、金融機関が焦点を当てるべき 5つの重要な考慮事項 で構成されるフレームワークについてご説明します。また、⾦融サービス組織がこの作業をする上で役⽴つ重要な AWS 機能についても概説します。 5 つの重要な考慮事項は、以下の通りです: コンプライアンスの達成 データ保護 コンピューティング環境の隔離 API による監査の自動化 運用上のアクセスとセキュリティ 私がこれまで関わってきたビジネスリーダーやテクノロジーリーダーの多くにとって、俊敏性と素早い変革がクラウド化の最大の推進要因です。金融サービス機関はクラウドに移行することで、パーソナライズされたデジタルエクスペリエンスの開発、データサイロの打破、新商品の開発、既存商品の利益率の向上、グローバルなリスクとコンプライアンス要件への積極的な対応を行いやすくしています。幅広い AWS サービスを使用する AWS のお客様は、クラウド導入の段階を進むにつれて俊敏性を高めることができるようになります。幅広いサービスを使用することで、組織は差別化につながらない面倒な部分を AWS に任せて、コアビジネスと顧客に集中することができます。 私の目標は、金融サービス機関が(本番環境とミッションクリティカルなワークロードの両方で)自社の極めて機密性の高いデータをクラウドに移行することに対し、ガイドを提供することです。以下の考慮事項は、金融サービス組織がクラウドサービスへの準備状況を判断し、クラウドで成功を収めるのに役立つでしょう。 1. コンプライアンスの達成 ホワイトリストのプロセスを使用する金融機関にとっての最初のステップは、クラウドサービスプロバイダー (CSP) のサービスの基盤となるコンポーネントが、基準となるコンプライアンスのベースラインを満たせるようにすることです。これについて確信を持つための重要な前提条件は、 AWS 責任共有モデルを理解することです。責任共有とは、AWS 上でアプリケーションが安全に機能するためには、CSP としてのAWSおよびお客様との両者でのアクションが必要であることを意味します。AWS のお客様は、クラウド 内 のセキュリティに責任があります。お客様は、コンテンツ、アプリケーション、システム、ネットワークのセキュリティを制御および管理します。 AWS は、 クラウドの セキュリティを管理し、サービスと機能の適切な運用の提供および維持し、AWS のインフラストラクチャとサービスの保護、運用上の優秀性の維持、関連する法的および規制要件を満たします。 責任共有モデルのAWS 側への信頼を確信するために、お客様は、独立した第三者監査人が作成したAWS System and Organization Controls […]

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自宅で学ぼう!AWS 初学者向けの勉強方法 6ステップ!

こんにちは、AWS トレーニングの講師を担当しているテクニカルトレーナーの西村航です。 皆さん、もしくは皆さんの周りでこんな方はいませんか。「在宅勤務中に AWS を勉強するように先輩から言われているけど、どこかに勉強方法がまとまってないかな?」という悩みを抱えている方、または「同僚や部下に AWS の自宅での勉強を促しているけど、ちょうど良い無料の教材とか無いかな?」という悩みを抱えている方。 本記事は、そういった自宅で勉強する際の悩みを抱えた AWS 初学者の方や AWS 初学者を育成する立場にある方を対象にした記事になります。オフィスで勉強する場合と違って、自宅で勉強する場合は「周りの詳しい人にちょっと聞く」ことが難しいこともあるかと思います。そのため、疑問点やハマりどころに直面した際にどこのサイトをチェックすればいいのかなどの具体例も含めて、スモールスタートしやすい無償の勉強方法を中心に記載してみました。 それでは、私がこれまでに実施したトレーニングで複数のお客様からいただいた質問をベースに、自宅でもできる AWS 初学者向けの勉強方法を6ステップで順番にお話しします。   ステップ1. まず最初に何をするべき? まず最初は、AWS が選ばれる理由や、ビジネスでの活用方法やビジネスにもたらす効果を事例ベースで学びましょう。AWS でどういうことができるのか、クラウドのメリットとは何なのか、を理解することで、「なぜ AWS を自分は勉強するのか」という勉強の理由をハラオチさせることができます。 また、皆さんがよく使う動画視聴サービスや EC サイトなど普段利用しているアプリケーションの裏側の仕組みも知ることができるため非常に面白いです。それでは、オススメのリンクを3つ紹介します。 1. AWS のクラウドが選ばれる10の理由 ★西村イチオシ AWS がお客様に選ばれる理由に関して説明されています。図や表を用いて読みやすく記載されています。「必要な時に、必要なだけ、低価格で IT リソースを提供」「過去10年間で70回以上の値下げを実施」など AWS のポイントがシンプルな言葉で説明されていて、分量もちょうど良いです。 2. 日本国内のお客様の導入事例 多種多様な業種や企業規模のお客様がどのようにクラウドを活用いただいているのかが網羅的にまとまっています。例えば、 エンタープライズ企業  や  スタートアップ企業 などの規模別でも見ることができますし、 ウェブ・モバイルアプリケーション  や バックアップ・災害対策 などの利用用途別でも見ることができます。 お客様の AWS の活用方法や、お客様のビジネスへの効果などが記載されているため、ビジネスの現場での AWS の活用シーンがイメージしやすくなります。なお、分かりにくい単語に関しては AWS の用語集 を確認することで理解が深まります。 3. セッション資料・動画一覧 – AWS Summit 2019 ( Tokyo / Osaka ) 当日のセッションが資料または動画で視聴できます。特にお客様事例セッションは、お客様のシステムにかける”熱意”が伝わってきますし、ビジネス上の課題を AWS でどのように解決していくのかのストーリーが分かりやすく、「AWS を勉強してみよう!」という気分になります。なお、2019年のリンクを記載していますが、2018年以前の AWS Summit の資料も公開されていますので、合わせてチェックしてみましょう。     ステップ2. AWS サービスの全体像を掴むには? 先ほどのステップでは、AWS が選ばれる理由やビジネスでの活用例に関して説明しましたが、資料に目を通してAWS が提供するサービス数の多さに驚かれた方もいらっしゃると思います。 AWS のクラウドが選ばれる10の理由 でも記載されている通り、AWS はお客様の満足度を何よりも大事にしています。そのため、サービスの機能改善は90%以上がお客様の要望をもとに実装されていますし、165を超えるサービスが提供されています。 とは言いつつも、サービスの多さゆえにサービスの全体像を理解するのが少し難しい、というのが初学者の方が最初に直面する壁です。その壁を乗りこえるためには、AWS のサービス群の全体を俯瞰しながら理解していき、点と点を線でつないでいきましょう。オススメの勉強方法は以下の2つです。 1. AWSome Day AWS に関する基礎知識を 1 日で体系的に学ぶ無償のオフライン/オンラインのトレーニングイベントです。オフライン開催は日程など含めて調整中ですが、自宅から視聴できるオンライン開催もありますのでホームページでスケジュールをチェックしてみましょう。 2. AWS クラウドプラクティショナーの基礎知識 (第2版) ★西村イチオシ AWSトレーニングポータルでは、何度でも視聴できるオンデマンドの デジタルトレーニング が無料で提供されています(様々な言語で視聴でき、70を超えるコースが日本語化されています)。その中でも本コースは、先ほど紹介した AWSomeDay と同等の内容で、AWS を全体的に理解したい方を対象としている基礎レベルですので、技術職の方に限らず営業職の方など含めてオススメのコースとなっています。 ちなみに、AWSの無料デジタルトレーニングで Exam Readiness と検索すると、各認定試験の試験準備コースも視聴できます。 […]

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Weekly AWS

週刊AWS – 2020/4/13週

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 今週も週刊AWSをお届けします。 最近は社内の打ち合わせもお客様との打ち合わせもAWSのオンライン会議システム Amazon Chimeで行うことが多くなっています。ところでオンライン会議でちょっと難しいのが、ホワイトボードを使ったディスカッションではないでしょうか。もちろんマウスで図を描いてChimeの画面共有機能で見せることは可能なのですが、私の場合はマウスでは思ったようにうまく描けずにいました。そこで、安価なペンタブレットを購入してみました。私が購入したのは6インチ x 4インチのコンパクトなものですが、マウスよりは全然楽に図が描けるようになりました。イラストレーターの方が使うような本格的なものではないですが、ホワイトボーディングには十分使えそうですので、図を描くことが多い方はお勧めです。 それでは、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。

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産業用IoT – コンディションベースのモニタリングから品質予測まで、AWS IoTサービスで工場のデジタル化を実現

産業用IoT(IIoT)は、産業用機器やオートメーションネットワーク(通常はOT、オペレーションズテクノロジーと呼ばれる)と情報技術(IT)の間のギャップを埋めるものです。ITでは、機械学習、クラウド、モバイル、エッジコンピューティングなどの新技術の利用が一般的になりつつあります。IIoTは、機械、クラウドコンピューティング、分析、人を結びつけ、産業プロセスのパフォーマンス、生産性、効率性を向上させます。これにより、顧客は品質予測とメンテナンスのためにIIoTアプリケーションを利用したり、どこからでも操作を遠隔監視することができます。 しかし、IIoTの価値を実現することは容易ではなく、下記のような製造業の方々を妨げる3つの要素があります。 データの収集頻度が低すぎる データにアクセスするのが難しい 個々に収集したデータをつなぎ合わせることができない この投稿では、産業企業が品質予測を使用して機器設定の調整をしたり様々な原材料を調整したり、さらには追加の労働者へのトレーニングなどを行うことによって工場の生産品質を向上していく方法について探っていきます。 AWS IoT サービスを活用することで、鉱業、エネルギー・公益事業、製造業、精密農業、石油・ガスなど、さまざまな業種の産業企業は、運用データに基づいて推論を行い、パフォーマンス、生産性、効率性を向上させることができます。 業界の現状と課題 鉱業、エネルギー、製造業、農業、石油・ガス、またはその他の産業市場セグメントのいずれであっても、過去10年、20年、あるいは30年に渡って、十分に機能してきたレガシー機器を持っています。多くの産業企業は、産業用 PC(IPC)、プログラマブルロジックコントローラ(PLC)、またはリアルタイム分散制御ネットワーク(fieldbuses)を接続した大規模分散制御システム(DCS)、および監視制御・データ収集(SCADA)システムなどの運用技術に多額の投資を行ってきました。これらの運用は、数十年続くように設計、導入され深く定着しており、置き換えることは非常に困難です。 次の図は、ISA-95 産業用エッジアーキテクチャと上記の要素がどのように関連しているかを示しています。 図1 – ISA 95モデルによる自動化ピラミッド(出典:researchgate.net) IoTや機械学習、コンピュータビジョンのような新しい技術の恩恵を受けようとすると、IoTアプリケーション用に設計されていない既存の機器やシステムを適応させなければなりません。 あらゆるIIoTアプリケーションの最初の課題は、様々な製造現場の様々なデバイス(センサー、アクチュエーター、電気モーター)からデータを収集するためにレガシー機器を接続することです。多くの場合、異なる産業プロトコルを接続したり、装置を新たに追加することで新しいテクノロジーを古いシステムに追加し、測定やリモートコントロール、接続を行なっていきます。 2番目に、そして最も重要な課題は接続性と一緒に考える必要があるセキュリティです。デバイスとそのデータの安全性を確保しなければなりません。生産環境で機器やシステムに障害が発生すると、コストのかかるダウンタイムが発生し、ビジネスに影響が出る可能性があります。産業用の接続デバイスがクラウド接続されていない場合でも、最高のパフォーマンスで動作するようにしなければなりません。データ収集プロセスは、デバイスの操作を妨害してはならず、遠隔操作や更新操作は、許可されたオペレーターのみから安全な方法で行われるようにしなければなりません。 データの安全性を確保したら、洞察力を得るための3番目の課題がやってきます。データは工場の異なる「フロア」(ISA-95 アーキテクチャの異なるレベル)に固定されます。すべての生データから洞察を得るためには、これらのデータが異なるデバイスや製造現場、時系列、フィールドバス、システム、またはデータベースからのものであるかどうかに関わらず、データを接続することが重要です。 どのように動作するか AWS IoTは、企業がビジネス目標を達成するための課題を克服するのに役立ちます。 まず、AWS IoTを利用することで、小型のマイクロコントローラからより強力なゲートウェイデバイスまで、あらゆるタイプのデバイスを簡単に接続、管理、更新できます。既存のハードウェアをオーバーホールしたり交換したりすることなく、シンプルなセンサーを導入してプロセスを監視したり、主要なパフォーマンス指標を追跡したりすることで、プログラマブルロジックコントローラ(PLC)や監視制御・データ収集(SCADA)システムなど、製造現場にある既存のレガシー機器を統合できます。 2番目に、AWS IoTには組み込みのデバイス認証と認証機能を提供して、IoTデータとデバイスを保護し続けます。また、デバイスに関連するセキュリティポリシーを継続的に監査したり、デバイスの異常な動作を監視したり、何かおかしいと思ったらアラートを受信したりすることができます。また、デバイスの電源を切ったり、セキュリティ修正プログラムを適用するなどの是正措置を取ることもできます。 3番目に、AWS IoTは、接続されたデバイスが断続的なインターネット接続で動作できるようにし、予期しないダウンタイムのリスクを軽減します。インターネット接続が可能になるまでも、機械学習モデルやソフトウェアコードを実行したり、データをローカルに保存したりすることができます。 AWS IoTは「プラグアンドプレイ」機能を提供しているため、IoTアプリケーションを数千から数百万台のデバイスに拡張することができます。AWS IoTを利用することで、デバイスのインベントリの整理、デバイスの監視、デバイスソフトウェアのOTA(Over-the-Air)アップデートを含む様々な場所でのデバイスのリモート管理が可能になります。 次の図では、様々なAWS IoTサービスがどのように連携してIIoTを実現しているかを示しています。 図2 – AWS IoT産業用リファレンスアーキテクチャ デバイスが安全に設置されると、AWS IoTはIoTデータの分析を簡単に実行できます。AWS IoTは、IoTデータの収集、処理、分析を迅速かつ簡単に行うことができるため、運用に関する洞察を得ることができます。AWS IoTはAmazon SageMakerと統合されているため、産業用IoTデータに対して機械学習モデルを構築でき、これらの機械学習モデルは、クラウド上で実行したり、デバイスのローカルにデプロイできます。Amazon QuickSightを利用することで、データを可視化して探索し、チーム間で洞察を共有できます。 次のセクションでは、さまざまなAWS IoTサービスが最も重要な産業用ユースケースをサポートするためにどのように価値を提供するかについて詳しく説明します。 アセットの状態監視 予知保全 品質予測 産業用ユースケースとアーキテクチャのウォークスルー アセットの状態監視 アセットの状態監視では、機械や設備の状態を取得することで、現場や工場のアセットがどのように機能しているかを把握することができます。一般的に、温度、振動、エラーコードなどのデータは、機器の使用状況が最適かどうかを示しますが、技術者が機械を物理的に検査する必要があるため、手動で取得することは困難です。AWS […]

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FlexMatchマッチング状態を確認するためのサーバレスアプリケーションの実装例

マッチメイキングシステムでは、セッションベースのマルチプレイゲームにおいて重要な1つの要素であり、良いマッチメイキングの結果は良いゲーム体験に繋がります。しかし、マッチングの速度、接続先に対するレイテンシー、マッチングの条件設定など考慮するべき要素が多く、実装工数がしばしば問題になります。Amazon GameLift の FlexMatchを使用すれば誰でも堅牢なプレイヤーマッチメイキングをすばやく簡単に作成できます。大人数のマッチメイキングでもレイテンシーが最も少ないサーバーインスタンスで、最大 200 人のプレイヤーを接続させることができます。 FlexMatchを利用する際にプレイヤーはマッチング状態(成功、失敗)を確認する必要があります。今回では、マッチング状況を確認できるサーバレスアプリケーションの実装例を紹介したいと思います。 アーキテクチャ 今回の構成では、マッチング状況のイベント通知をGameLiftからSNS経由しLambdaで処理した後、DynamoDBに保存します。ゲームクライエントはAPI Gatewayを経由し、Lambdaで現在のマッチング状況を確認します。アーキテクチャはゲームクライエントとバックエンドサーバ間にコネクションが確立されていないことを想定した構成です。もしバックエンドサーバから直接クライエントにプッシュ通知を送ることが可能の構成の場合、DynamoDBに保存せず、マッチングの情報をSNS経由でバックエンドサーバのHTTPエンドポイントを受付、ゲームクライエントに直接送信するシンプルな構成も考えられます。またモバイル端末なら、SNSから直接プッシュすることも可能です。詳細はこちらのドキュメントに参照してください。 マッチング結果の保存 まずマッチング状況のイベント通知をDynamoDBに保存するまでの設定を行いましょう。 SNSを設定 こちらのドキュメントを参照して新規SNS Topicを作成、GameLift の関連権限を JSON に追記します。 GameLiftと連携するには、GameLiftのコンソール画面から、”マッチメイキング設定の作成を選択肢“、‘通知先“のところで設定することが必要です。本記事では、SNSからメッセージの発行を行い、全体をテストするため、GameLiftとの連携は行わなくても大丈夫です。 DynamoDBの設定 DynamoDBのコンソールを開き、”テーブル作成”をクリックします。 テーブル名は先程環境変数に入れたmatchmakingを設定し、プライマリキーはticketIdを設定します。 ”作成”をクリックし、テーブルを作成します。 今回はdefaultの設定になりますが、本番ゲームで利用する際に十分なキャパシティを設定する必要があります。ゲームリリース時はプレイヤーの数は予測困難の場合、キャパシティーモードをオンデマンドに変更することがおすすめです。オンデマンドキャパシティーモードの詳細についてこちらのドキュメントを参照してください。 Lambda関数の作成と関連の権限設定 AWS Lambda関数とは、ユーザによるサーバー管理が不要なAWSサーバーで実行されるコードです。GameLiftからSNSの通知をLambdaで受けて、マッチング成功しましたら、DynamoDBに保存します。 詳細の手順は以下のようになります。 Lambdaのコンソールを開き、”関数の作成”をクリックします。 “一から作成”を選択します。 関数の名前に”FlexMatchEventHandler”を入力します。 ランタイムで”Python 3.8″を選択します。 アクセス権限で”実行ロールの選択または作成”を表示し、”基本的なLambdaアクセス権限で新しいロールを作成”が選択されていることを確認します。 “関数の作成”をクリックします。 Lambdaエディタが開きます。Lambda関数がDynamoDBにアクセスできるか確認する必要があります。アクセス権限のタブを開き、”実行ロール”セクションがあることを確認します。 新しく作成されたロールは”service-FlexMatchEventHandler-role-abc1defg”のような名前です。そのロールリンクをクリックします。 新しいウインドウもしくはタブでロール設定のIAMのページが開きます。アクセス権限タブでポリシーのリストが確認できます。そこにはすでに”AWSLambdaBasicExecutionRole”が存在します。DynamoDB へのアクセスを許可するために2番目のポリシーを追加する必要があります。 “ポリシーをアタッチします”をクリックします。そのリンクを新しいウインドウもしくはタブで開くことをおすすめします。あとで本ページに戻ってきます。 “ポリシーの作成”をクリックします。 ビジュアルエディタを利用します。(JSONのテンプレートを提供することもできましたが、いろいろなAPIが利用可能で、それらがどのように構築されているかを確認いただくのも興味深いと思います) “サービスの選択”をクリックします。 DynamoDBを検索し、結果をクリックします。 アクセスレベルで”読み込み”を展開し、”GetItem”をチェックします。 “書き込み”を展開し、”BatchWriteItem”をチェックします。今回のLambdaではnofiticationを受付、成功したチケットを一気に書き込む機能を持ち、本来であればBatchWriteItemのみが必要になりますが、その後ゲームユーザからTicketIdを用いて現在のマッチング結果的を検索する機能もあるのでGetItemも付与しました。AWSのベストプラクティスとしてIAM権限は最小限に留めておくことをおすすめしますが、もしLambda 関数で他のDynamoDBの操作(QueryやScan)を実装する予定があれば、関連する権限付与を忘れないでください。 リソースはすべてのリソースを指定します。  “ポリシーの確認”をクリックし、ポリシーの名前に“MatchingEventDynamoDBServicePolicy”と入力します。完了後、”ポリシーの作成”をクリックします。  そして、IAMロールのアクセス権限のページに戻ります。画面を更新し、新しいポリシーである”MatchingEventDynamoDBServicePolicy”を検索し、選択、”ポリシーのアタッチ”をクリックします。 Lambda関数にコードを追加します。Lambdaエディタのページに戻り、以下のコードを関数コードのエディタにペーストします。元々存在していたコードもすべて上書きします。 import json import logging […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS ParallelCluster ではじめるクラウドHPC 資料及び QA 公開

先日 (2020/04/08) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS ParallelCluster ではじめるクラウドHPC」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。 20200408 AWS Black Belt Online Seminar AWS ParallelCluster ではじめるクラウドHPC from Amazon Web Services Japan AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q. Parallel ClusterはAWSサポート対象外でしょうか?問合せ等はできますでしょうか? A. AWS ParallelCluster は、AWS 公式のオープンソースソフトウェアであり、サポートの対象となります。 — 今後の AWS Webinar | イベントスケジュール 直近で以下を予定しています。各詳細およびお申し込み先は下記URLからご確認いただけます。皆様のご参加をお待ちしております。 — AWS Innovate Online Conference / AWS Startup Day Online ** 好評につき期間延長!5/8 […]

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