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AWS Japan Staff

Author: AWS Japan Staff

AWS Well-Architected フレームワークホワイトペーパー 日本語版の更新

みなさん。こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社 Well-Architected リードの高山です。 このたびクラウド設計・運用のベストプラクティス集である”AWS Well-Architected フレームワーク“に関して、最新の日本語版ホワイトペーパーを公開しましたのでお知らせします。このホワイトペーパーは、2018年6月に内容が更新された”AWS Well-Architected フレームワーク “ホワイトペーパー(英語版)を日本語に翻訳したものです。 ダウンロードはこちらから> AWS Well-Architected フレームワーク ホワイトペーパー(PDF) ■AWS Well-Architected フレームワークとは? AWS Well-Architected フレームワーク(以下W-A)は、AWSのソリューションアーキテクト(SA)が、AWSのサービス開始から10年以上に渡り、様々な業種業界、数多くのお客様のアーキテクチャ設計および検証をお手伝いしてきた経験から作成したクラウド活用のベストプラクティス集です。具体的には「運用の優秀性」「セキュリティ」「可用性」「パフォーマンス効率」「コスト最適化」の5つの観点について、クラウドをより活用するための設計原則と、お客様システムがベストプラクティスに沿っているかを確認するための質問と回答で構成されています。 ■AWS Well-Architected フレームワークの活用について W-Aは設計・構築・運用の各フェーズでご活用いただけます。また一度だけではなく定期的にW-Aレビューを実施することで、よりWell-Architected(優れた設計がされた)なシステムを保つことが出来ます。活用方法については後述のBlackBeltオンラインセミナー「クラウド設計・運用のベストプラクティス集 “AWS Well-Architected Framework”」も是非ご参照ください。 一番大事なこと なお、オンラインセミナーでも触れていますが、W-Aの活用時に一番大事なことは(必ずしも全てをベストプラクティスに合わせるのがゴールではなく)「ベストプラクティスを理解した上で、ビジネス的な判断を行う」ことです。同時に「ベストプラクティスに適合させないことによる、各種リスクや改善点を顕在化させて認識し、チーム内に共有する」というのも非常に大事なポイントです。 ■今回のホワイトペーパー更新のポイント 運用の優秀性 構成を変更して、全ての基礎となる「運用の優秀性」を1つめの柱としました。ここでは「ビジネスの成功」を最終的な目標として、どのように準備して、どのように運用して、どのように進化させるべきかについてをご説明しています。ベストプラクティスには「ビジネスの成功可否を数値で判断するための各種メトリクスをあらかじめ定める」のような、一見するとAWSの範疇に収まらないのでは?という内容の記載もありますが、これはAWSが長年に渡ってお客様のシステム設計・構築・運用のお手伝いをする中で、非常に重要だと考えているポイントです。このようなメトリクスが事前に設定されていないために、ご苦労されているお客様をお見かけして来ました。 W-Aのレビュープロセス また「W-Aのレビュープロセス」についても記載しています。一部抜粋しますと… アーキテクチャのレビューは、一貫性のある方法と「誰も責めない」アプローチで詳細に行う必要があります。レビューは短時間 (数日ではなく数時間) で行います。これは話し合いであり監査ではありません。アーキテクチャをレビューする目的は、対応が必要な深刻な問題や、改善できる部分を特定することです。レビュー結果は、お客様の改善のためのアクションとなります。 など目的とレビューの進め方についてご説明しています。是非ご一読ください。 最新サービスの反映 セキュリティ関連のマネージドサービスを始めとして、前回のホワイトペーパー公開後に追加された各AWSサービスの内容を追加しています。 ■AWS Well-Architected 個別相談会のご案内 お客様は、ベストプラクティスに沿っているかの質問と回答(ホワイトペーパーの付録部分が該当します)を用いて、ご自身のシステムをセルフレビューいただけます。もし改善方法でお悩みであったり、より効率的な解決方法を知りたい場合は、AWSのSAにご相談いただくことも出来ます。是非「AWS Well-Architected 個別技術相談会」にお申込みください。 ■関連資料 AWS Well-Architected フレームワーク ホワイトペーパー(PDF) […]

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AWS Black Belt オンラインセミナーのご案内 (2018 年 11 月)

こんにちは。マーケティングの鬼形です。11 月の AWS Black Belt オンラインセミナーについてご案内させて頂きます。 11月は、オンラインセミナーで初めて取り上げる AWS Amplify、11月末に開催される AWS re:Invent 2018 のアップデート速報他、さまざまなセミナーをご用意しております!ぜひお役立てください。 視聴方法: オンラインセミナー登録ページよりお申し込みください AWS Amplify 2018 年 11 月 7 日 | 18:00 – 19:00 | IT 知識レベル:★★☆☆☆ | AWS 知識レベル:★★☆☆☆ AWS Amplify はクラウド対応アプリケーションを構築するフロントエンドおよびモバイル開発者向けのJavaScriptライブラリです。これを利用することで アプリケーションから非常に簡単に AWS のリソースを利用することができます。 デモを交えながら Amplify の使い方や、できることを紹介させていただきます。 対象者 フロントエンド・サーバーサイドのアプリケーションデベロッパー、プログラマー GraphQL、React、Serverless等に興味のある方 本セミナーで学習できること AWS Amplifyの特徴および活用方法について学ぶことができます。 スピーカー 塚越 啓介 Solutions Architect   AWS Direct Connect 2018 年 […]

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AWS Lambda のタイムアウトが15分になりました。

みなさん。こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社、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。 AWS Lambdaのタイムアウトが5分から15分に延長されましたのでお知らせいたします。マネージメントコンソールでは15分まで設定を投入できるようになっています。 デフォルトではNode.jsだと3秒、.NET Coreだと15秒が設定されていますが、そちらを修正できますので、アプリケーションの内容に応じた適切な内容を設定いただくことができます。 また、9月11日には、.NET Core 2.1 ランタイムを使用して、PowerShell Core 6.0 で AWS Lambda 関数を開発できるようになりました。サーバレス関数を作成する際、現在使用可能なすべての PowerShell cmdlets あるいはご自身で開発したものを使うことができます。開始するには、Powershell Gallery から PowerShell 用の AWS Lambda ツールモジュールをダウンロードしてください。 現在AWS Lambdaがサポートしている言語環境は以下になります。 用途が広がるAWS Lambdaですが、AWS Serverless Application Repositoryでは、サーバーレスコミュニティーのデベロッパー、企業、パートナーが公開したサーバーレスアプリケーションが登録されており、参考にすることができます。みなさんも、ご自身で開発したサーバレスアプリケーションを登録できます。   – プロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田

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Amazon Connect が数ヶ月以内に東京リージョンで利用可能に

Amazon Connectはサービス開始以降、利用可能なリージョンを増やしてきましたが、数ヶ月以内に東京リージョンでも利用できるようになることを、2018年10月10日に発表いたしました。Amazon Connectは簡単に利用でき、セルフサービスで設定可能なクラウド型のコンタクトセンターサービスであり、顧客体験をより良くするために活用できます。 お客様の声により、私達は次のAmazon Connectの展開先を東京リージョンにすることに決めました。東京リージョンで利用可能となると、Amazon Connectの管理画面にて東京リージョンを選択可能となり、Amazon Connectインスタンスが起動できるようになります。Amazon Connectのセットアップ手順については、getting started guideをご覧ください。 東京リージョンでAmazon Connectとともに利用できるサービスとしては、Amazon PollyやAWS Lambdaなどがあります。Amazon Lex※1など、他のリージョンで利用可能なサービスについてはクロスリージョンサポート※2によって利用することが可能です。 ※1 Amazon Lexは2018年10月10日現在では、日本語でのご利用はできません ※2 Amazon Connectと別リージョンにあるAmazon Lexに接続するための機能   Amazon Connectの東京リージョンローンチに向けて既に準備いただいているお客様もいらっしゃいます。一例としてトランスコスモス株式会社はAmazon Connectチームと共に、別のリージョンでPoCを行っていただいています。 またパートナーである株式会社アドバンスト・メディアは、彼らのコールセンターソリューションとAmazon Connectのインテグレーションを我々と進めています。これによって、お客様は彼らが持つ日本語の音声解析技術を利用したソリューションを利用する事ができるようになります。これに加えて、Amazon Connect認定を受けたISVパートナーのサービスもAmazon Connectと組み合わせて東京リージョンでご利用いただくことが可能となります。 現時点でAmazon Connectが稼働しているAWSリージョンはこちらからご覧になれます。Amazon ConnectおよびセルフサービスについてはAmazon Connect websiteをご覧ください。 翻訳は SA 石橋が担当しました。原文はこちらです。  

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AWS IoT Analytics 東京リージョン 一般提供開始のおしらせ

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。 AWS IoT Analyticsが東京リージョンで一般提供開始となりましたのでお知らせいたします。 AWS IoT Analytics は、膨大な量の IoT データの高度な分析を簡単に実行および操作できるよう設計された、完全マネージド型サービスであり、これを用いることでIoT アプリケーションや 機械学習のユースケースで最適かつ正確な判断を下すために、IoT データを分析してインサイトを簡単に得ることができます。   特徴 完全マネージド型時系列データストア: ペタバイトまで格納可能な完全マネージド型の時系列データストアに無期限にデータを保存することができ、デバイスからのデータを時系列で保存することができます。 データ変換: パイプラインという機能を用いることで、データストアにデータを保存する前に、例えば大きな誤差やメッセージの破損、誤認識等による情報をクリーンアップすることができます。 組み込みの SQL クエリエンジン: アドホッククエリまたはスケジュールされたクエリを実行することでデータを分析するか、さらに複雑な分析と機械学習推論を実行することができます。 Jupyter ノートブックや独自のツール等との連携: 作成されたコンテナにパッケージ化されたカスタム分析の実行を自動化して、これを定期的に実行することができます。 データ収集 AWS IoT Core、Amazon S3、Amazon Kinesis、またはその他のソースから AWS IoT Analytics にデータを送信することができます。MQTT トピックフィルタを用いてメッセージの処理や変換なども可能です。 処理 AWS Lambda 関数を定義して欠落データを検出したときにトリガーできるため、コードを実行して欠落を推定し、これを埋めることや、最大/最小フィルタとパーセンタイルのしきい値を定義して、データ上の異常値を削除すること等ができます。そして、定義した数学的または条件付きロジックを使用してメッセージを変換できるため、あらかじめ定めたルールに基づき値を変更することが可能で、摂氏から華氏への変換のような一般的な計算を実行できます。 また、外部のデータソースと連携し、データの内容を強化させることも可能です。例えば温度に対して、天気予報などの外部データソースを使用してデータを強化させるなどです。 保存 ペタバイトのデータを格納することが可能な時系列データストアがIoT Analyticsの一部として提供されます。そして、アクセス権限の管理、データ保持ポリシーの実装、外部アクセスポイントへのデータのエクスポート等の設定も可能です。 分析 SQL クエリエンジンが組み込まれているため、アドホック SQL クエリまたはスケジュールされた SQL クエリの実行を行うことができます。そして、時系列分析に対応しており、、時間の経過とともにデバイスのパフォーマンスを分析したり、使用方法や使用場所を把握するだけでなく、デバイスデータを継続的にモニタリングしてメンテナンスの問題を予測したり、センサーをモニタリングして環境条件を予測して対応することが可能となります。さらた時系列データを用いて差分データのみの分析などもできるようになります。 また、統計分析やAmazon […]

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今すぐ利用可能 – SAP HANAに最適な6, 9, 12TBメモリを搭載したAmazon EC2 ハイメモリインスタンス

私が1977年に組み立てたコンピュータAltair 8800は、わずか4キロバイトのメモリしか持っていませんでした。現在、約40億倍の12テラバイト (正確には12テビバイト)のメモリを搭載したEC2インスタンスを使うことができます。 新しいAmazon EC2 ハイメモリインスタンスは、Amazon Elastic Block Store (EBS)、Amazon Simple Storage Service (S3)、AWS Identity and Access Management (IAM)、Amazon CloudWatch、そしてAWS Configといった他のAWSサービスを活用できます。これらは、AWSのお客様が大規模なSAP HANAのインストールを実行できるように設計されており、エンタープライズレベルのデータ保護とビジネス継続性を提供する本稼働システムの構築に使用できます。 スペックは以下の通りです: インスタンス名 メモリ 論理プロセッサ 専用のEBS帯域 ネットワーク帯域 u-6tb1.metal 6 TiB 448 14 Gbps 25 Gbps u-9tb1.metal 9 TiB 448 14 Gbps 25 Gbps u-12tb1.metal 12 TiB 448 14 Gbps 25 Gbps

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【開催報告】AWS Data Lake ハンズオンセミナー 秋

こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの上原誠(@pioh07)です。 9月21日に、「AWS Data Lake ハンズオンセミナー」を開催いたしました。前回行ったワークショップの3回目となります。前回も盛況でしたが、今回も80名近くのお客様にご参加頂きました。 はじめに、AWSにおけるデータ活用のベストプラクティスであるAmazon S3を中心とした Data Lakeについて解説し、ビッグデータ分析基盤の考え方として有名なラムダアーキテクチャの解説を行いました。 当イベントでは、AthenaやRedshiftのAWSサービスを駆使して実際にラムダアーキテクチャを構築してみる、というのがゴールです。とはいえすべてを構築し切るのはボリュームが大きいため、コース別に取り組めるようにハンズオンコンテンツを用意しました。最初にコースの説明を行い、出席いただいたお客様ご自身の課題に合わせてコースを選択頂き、ハンズオンを行っていただきました。今回、参加者も多くいらっしゃいましたので、サポートするソリューションアーキテクトも4名で対応させていただきました。 今回参加できなかった方も、ソリューションアーキテクトのサポートを受けながらハンズオンを行いログ分析を初めてみてはいかがでしょうか?   次回は冬ごろに開催予定です。ご参加お待ちしております。

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接続されたデバイスの異常な動作をAWS IoT Device Defenderを利用して検知する

HBOの人気シリーズSilicon Valleyでは、Gilfoyleが冷蔵庫をハックして悪意あるソフトウエアが実行されるシーンが登場します。これはテレビや映画に限ったことではなく、現実世界でも実際に起きうるシナリオです。 この様に侵入された冷蔵庫は許可されていないエンドポイントにカスタマーの情報を送ることが可能です。 ネットに接続された冷蔵庫などのデバイスは、IoTアプリケーションの安全な動作を保証するために保護する必要があります。 しかし、接続されたデバイスのセキュリティを企業が管理することは難しいことです。 すべてのセキュリティ対策が施行されているにもかかわらず、Gilfoyleの様なハッカーは、繰り返し接続されたデバイスに侵入する可能性があります。 この様な出来事にタイムリーに対応するには、侵入したデバイスを検出することが不可欠です。 AWS IoT Device Defenderは、デバイス上で実行するエージェントと連携して、デバイスの異常動作を検出し、必要な処置を実行できます。

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SAP HANAを使用したAWSデータレイクに対するフェデレーテッドクエリの実行

この記事は、Amazon Web Services (AWS)でソリューション アーキテクトを務めるHarpreet Singhによるものです。 アバディーンの調査によると、データレイクを導入している組織は、類似企業に比べて有機的収益成長率が9%上回ることが明らかになっています。 データレイクは、これらの企業がデータから有意義な洞察をする能力を得て、競合他社と差別化を図るための行動を促進します。 耐久性とコスト効率を備えたAmazon Simple Storage Service (Amazon S3)は、AWSデータレイクのストレージ層として使用する魅力的な理由があります。これらのお客様の多くは、SAP HANAベースのアプリケーションをAWS上で導入しており、SAP HANAとAmazon S3ベースのデータレイクにあるデータを使用した分析基盤を構築して、分析実行には主にSAP HANAを使用したいと考えています。

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