Amazon Web Services ブログ

AWS Japan Staff

Author: AWS Japan Staff

re:Invent 2018 / 11月28日 アップデートのまとめ

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、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。 本日はJapan Nightに多くのお客様にお越しいただきました。楽しんでいただけたようで社員一同ほっとしております。 re:Invent2018 も3日目に入りました。今日も多くのアップデートが発表されています。 AWS Ground Station 衛星通信、ダウンリンクおよびプロセス衛星データを制御し、地上局インフラストラクチャの構築や管理を心配することなく、迅速かつ簡単かつコスト効率の高い完全運用サービスです。衛星は、天気予報、表面イメージング、通信、ビデオ放送など、さまざまな用途に使用されます。地上局は、地上と衛星との間の通信を提供する施設であり、アンテナを使用してデータを受信し、無線信号を送信して衛星を制御および制御することによって、グローバル衛星ネットワークの中核を構築することができます。 AWS Marketplace が Private Marketplaceをアナウンスしました。 Private Marketplaceは、AWS Marketplace から事前承認された製品のカスタムデジタルカタログを作成できる新機能です。 管理者は、ポリシーを満たす製品を選択し、それをユーザーに提供できるようにできるようになりました。 また、ロゴ、メッセージ、配色などの会社のブランドを使用してプライベートマーケットプレイスをさらにカスタマイズすることもできます。 Private Marketplace のすべての制御は AWS Organizaton 全体に適用され、ID 管理とアクセス管理を使用してきめ細かい制御を定義できます。 AWS Marketplace for Containers AWS マーケットプレイスおよび Amazon Elastic コンテナサービス (Amazon ECS) コンソールでコンテナ製品を検索し、従来のMarket Placeと同じようにコンテナ製品を入手することができ、 Amazon ECS、Kubernetes (Amazon EKS)、AWS Fargate などの Amazon コンテナサービスに AWS マーケットプレイスから直接デプロイできます。 Amazon Comprehend […]

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新機能 – AWS IoT Greengrassのデプロイがシンプル化、セキュリティ強化、柔軟性も向上しました

AWS IoT Greengrass では、ローカルコンピューティング、メッセージング、データキャッシング、同期、および機械学習の推論機能をエッジデバイスに導入することができます。 最新のリリースでは、Greengrass上で動作する Lambda 関数のデプロイを簡素化し、新しい環境に Greengrass を導入できるように柔軟性を高め、さらに使いやすいセキュリティ機能も追加しています。 サードパーティアプリケーションや AWS サービスへの接続、アイソレーションとアクセス権の設定を行うための AWS IoT Greengrass の設定オプションの追加、信頼の根幹となる秘密鍵のハードウェアストレージなど、AWS IoT Greengrass デバイスの機能を拡張する新機能を今日から使用できます。

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新機能 – AWS MarketplaceにてPrivate Marketplaceによりソフトウェア入手の管理がより簡単になりました

6年以上前、私たちはビジネスを動かすのに必要なソフトウェアアプリケーションやインフラストラクチャをユーザに提供するという大きな目標のもと、AWS Marketplaceをラウンチしました。今日、200,000を超えるAWSのアクティブなお客様がAWS Marketplaceにあるセキュリティやデータおよび分析、ログ分析や機械学習などのカテゴリからソフトウェアを使用しています。これらのお客様はAWS Marketplaceにある製品を使うためにAmazon EC2を1カ月に6億5千万時間以上使用しており、95万を超えるアクティブなソフトウェアの購読がされています。AWS Marketplaceでは、 35カテゴリと1400以上の独立ソフトウェアベンダー(ISV)から提供される4500以上のソフトウェアを提供することで、さまざまなステージで、クラウドジャーニーのお手伝いをしています。 お客様は私たちにAWS Marketplaceが提供するフレキシビリティやさまざまなオプションを気に入っていると教えてくれてました。本日、Private MarketplaceのラウンチによりAWS Marketplaceに対して、より一層のフレキシビリティを提供することをアナウンスします。

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新機能 – Amazon QuickSightへの機械学習(ML)によるインサイト機能をプレビューで提供

Amazon QuickSightは、高速で、クラウドを活用したBIサービスであり、機能リッチでインタラクティブなダッシュボードを活用することで組織の中の誰もがビジネス・インサイト(Insight – 知見)を得ることができます。Pay-per-session(セッション単位)の料金やダッシュボードの埋め込み(embed)機能により、BIをより誰もが、かつ高い費用対効果でアクセスできるようにしてきました。 しかし、お客様のデータは日々増え続けているため、データをビジネス・インサイトに活用することはより難しくなりつつあります。こういう時こそ機械学習(Machine Learning : ML)の出番でしょう。Amazonは機械学習を利用した自動化や大規模対応のパイオニアであり、ビジネスアナリシスを、サプライチェーン、マーケティング、リテール、ファイナンス等で利用しています。 AWSはこれらAmazonでの多様な機械学習の機能をサービスとしてお客様に提供しています。本日、Amazon内の利用で実績を積んできた3つの新機能をQuickSightに追加し、可視化するだけでなく、機械学習によるインサイト(知見)を得られるようになることを発表いたします: MLによる異常検知:10億ポイント以上のデータを継続的に分析することで異常を自動検知し、隠れていたインサイトを提供 MLによる予測:ポイント&クリックのシンプルな操作で、予測と、what-if分析を提供 自動ナラティブ:ダッシュボード上に分かりやすい説明文を表示し、お客様がデータを理解する事をサポートする

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新機能 – DynamoDB Transactions

Amazon DynanmoDBがローンチされてから多くのユースケースで使われてきました。microservicesやゲームなどのモバイルバックエンドシステム、IoTソリューションなど様々です。例えばCapital Oneのユースケースではモバイルアプリケーションから使われていたメインフレームの処理をサーバレスアーキテクチャに移行しレイテンシの軽減にもなりました。TinderはDynamoDBにゼロダウンタイムで移行し、世界中のユーザーのために必要なスケーラビリティを獲得しました。 開発者の多くはビジネスロジックの実装に複数のItemを操作し、all-or-nothingな結果を一つか複数のtableにまたがって行いたいと思う場面があると思います。要件によっては実装に不必要な複雑さが加わることがあります。今日、我々はこのユースケースに対応するためにDynamoDBにtransaction機能をネイティブサポートしました! Amazon DynamoDB Transactionsについて DynamoDB transactionsは開発者に原子性、一貫性、分離性、永続性(ACID)を保証した操作を一つか複数のテーブルに対して提供します。一つのAWSアカウントの単一リージョンで行います。アプリケーションからinsert、delete、updateを複数のアイテムに対して実施出来る事でビジネスロジックの操作を一回のリクエストで実行出来ます。DynamoDBは、複数のパーティショニングとテーブル間でトランザクションをサポートする唯一の非リレーショナルDBです。 TransacstionsはDynamoDBを利用してより広いワークロードに対してエンタープライズレベルでのbenefitとスケール、パフォーマンスをもたらします。多くのユースケースではすぐに簡単にtransactionsを利用することが可能です。例えば 金融取引 商品の受注から決済までの管理 マルチプレイヤーでの操作を提供するゲーム 複数のコンポーネントによる操作を行うシステム 2つ目にDynamoDBのオペレーションでどうtransactionsを扱うのか紹介します。 TransactWriteItems 書き込みを含む操作で利用します。一つか複数のPutItem、UpdateItem、そしてDeleteItemオペレーションをサポートします。TransactWriteItemsは指定した前提条件にマッチするかをチェックしてから更新することも可能です。これらの条件には書き込みセット内で同一Itemや異なるItemが含まれる場合があります。いずれかの条件が満たされない場合トランザクションはリジェクトされ失敗します。 TransactGetItems 読み込みを含む操作で利用します。一つか複数のGetItemオペレーションをサポートします。もしTransactGetItemsリクエストで対象となっているItemがTransactWriteItemsで書き込まれている最中は読み込みトランザクションはキャンセルされます。書き込みトランザクション処理前の値は取得可能なので通常の読み込み操作は可能です。 これらのトランザクションはユニークな10個のItemと最大4MBのデータ、条件付き書き込みがサポートされます。 この機能を利用してDynamoDBは、さまざまなアプリケーション要件を満たす複数の読み取りと書き込みのオプションを提供し、複雑なデータ駆動型ビジネスロジックを実装する開発者に大きな柔軟性を提供します。 3種類の読み込みオプション – 結果整合性の読み込み、強力な整合性のある読み込み、そしてトランザクションによる読み込み 2種類の書き込みオプション – 通常書き込みとトランザクションによる書き込み たとえば、仮想コインでアイテムを購入できるゲームを構築しているとします。 player tableでは、各playerは多数のコインと購入したアイテムの在庫を持っています。 itemsテーブルでは、各アイテムに価格が設定され、boolean値で使用可能(または使用不可)としてマークされます。 ゲーム内で商品を購入するフローの場合にアトミックトランザクション処理を実装出来ます。 始めに商品があるかを確認し、プレイヤーに必要な残高があるか確認する これらの条件が満たされている場合、商品を在庫無しに変更し所有者をプレイヤーに変更 支払ったアイテムをプレイヤーの持ち物リストに追加する JavaScriptを用いた例として、AWS SDK for JavaScript in Node.jsで例を見てみましょう。 data = await dynamoDb.transactWriteItems({ TransactItems: [ { Update: { TableName: ‘items’, Key: { id: […]

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新機能 – Amazon CloudWatch Logs Insights – 高速でインタラクティブなログ分析

多くのAWSサービスがログを生成します。すぐに思いつくものだけで VPC Flow ログ、Route 53 ログ、Lambda ログ、CloudTail ログ (AWS API 呼び出しのログ)、RDS ログ、IoT ログ、ECS ログ、API Gateway ログ、S3 サーバーアクセス ログ、EC2 インスタンスログ (CloudWatch Agent 経由)があります。EC2インスタンスの上で動くサービス(Apache、Tomcat、NGINXなど)もログを生成します。そしてあなたのアプリケーションコードもおそらく同じでしょう。 それらのログに含まれる、データ、パターン、傾向、洞察により、あなたのアプリケーションや AWS リソースの、振る舞い、改善すべき点、運用上の問題の検出が可能になります。しかし、いつものことですが落とし穴があります。フォーマットやデータ要素数が多様化し、生ログデータサイズが増加することで分析は困難になります。個別の AWS 利用者が定常的に100テラバイト以上のログファイルを毎日生成した場合、find や grepといった従来のツールではもはや分析することはできません。 CloudWatch Logs Insights 新しいサービス CloudWatch Logs Insights がお役に立ちます。これはクラウドスケールで動作するよう設計され、セットアップやメンテナンスが不要なフルマネージドのサービスです。これは大量のログを数秒で走査し、インタラクティブなクエリの実行と可視化を提供します。あらゆるログフォーマットや、JSON ログから自動検出したフィールドを扱えます。使ってみると分かるように、これは大変フレキシブルであり、ログを調査するためのお気に入りのツールの一つになるでしょう。

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AWS Ground Station – 人工衛星を用いたデータの取り込みと処理

現在、地球の周りには数千もの人工衛星があるのをご存知ですか?私は知りませんでした。多くとも数百程度かと考えていました。今日では、CubeSats, PocketQubes, SunCubes などのように高校や大学の生徒がナノサット、ピコサット、果てはフェムトサットと呼ばれるような小型人工衛星を設計、製造し、打ち上げています。 一方ビジネス側でも、どんなサイズの組織でも地表観測、コミュニケーション、メディア配信などの理由で人工衛星を打ち上げている状況です。

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新機能 – Amazon Comprehend Medical – ヘルスケア業界のお客様のための自然言語処理

私は胃腸科医と皮膚科医の息子で、解剖学的構造、手術手順、投薬名、またそれらの略語など、複雑な医学用語が飛び交う、専門外には理解できない会話を聞きながら育ちました。好奇心を抱いた子供にとってこの経験はとても魅惑的で、両親がある種の魔法使いのようなものなのか、またはとってもちんぷんかんぷんなことを言っているのか、と不思議に思っていました。 このような理由から、Amazon Comprehend の拡張版である、ヘルスケア業界のお客様向けの Amazon Comprehend Medical をご紹介できることは、とても嬉しく思います。   Amazon Comprehend の簡単な振り返り Amazon Comprehend は、昨年の AWS re:Invent でローンチされたものです。簡単にいうと、言語検出、エンティティのカテゴリ分類、感情分析、キーフレーズ抽出などの、シンプルなリアルタイム API を提供する自然言語処理サービスです。さらに、テキストドキュメントを自動的に整理する、教師なし学習である「Topic modeling」もお使いいただけます。

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新機能 – Amazon QuickSightのインタラクティブなダッシュボードを独自アプリケーションへ埋め込み可能に

本日より、 Amazon QuickSight のダッシュボードをお客様独自のアプリケーションに埋め込むことが可能になります。これは、インタラクティブなデータ可視化&分析の機能を追加開発無しでクイックにあなたのアプリケーションに追加できるという事です。分析のコンポーネントについての開発、メンテナンス、機能追加といった部分について気にする必要はありません。また、アプリケショーションが多く利用されるようになってきた際の分析サーバのスケーラビリティにも気を使う必要はありません。これにより開発時間や費用を削減し、お客様はコアアプリケーションの開発にフォーカスすることが出来るようになります。 Amazon QuickSightのダッシュボードを埋め込むことで、QuickSightのサーバレスアーキテクチャを活用できます。ユーザ利用量に合わせて自動的にスケールし、QuickSightの特徴であるPay-per-sessionの料金により、利用した分だけの支払いで利用することができます。ダッシュボードを閲覧するユーザは、フェデレーションのSSO (SAML、OpenID Connect、もしくはAWS IAM Federation)で認証済である必要があります。これにより、ユーザはQuickSight独自のログイン画面を経由することなく、パーソナライズされたダッシュボードをセキュアに得ることが可能になります。ダッシュボードの埋め込み(Dashboard embedding)機能は、Amazon QuickSight Enterprise Editionが稼働する全リージョンで利用可能です。

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS 認定クラウドプラクティショナー取得に向けて 資料及び QA 公開

先日 (2018/11/27) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS 認定クラウドプラクティショナー取得に向けて」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。 AWS Black Belt Online Seminar AWS 認定クラウドプラクティショナー取得に向けて from Amazon Web Services Japan その他過去の資料はこちらをご覧ください Q.模擬試験は、課金後の受験は1回限りでしょうか。それとも繰り返し受験できるのでしょうか。 A.各試験、一回限りになります。同じ模擬試験を二回以上は受験できません。   Q.支払いについて、会社への請求書払いはあるのでしょうか。 A.お支払方法は、個人でご購入いただく際は、現時点ではお申し込み時のクレジットカード払いのみになります。 なお、お支払い時のクレジットカードは、Visa、MasterCardまたはAmerican Expressです。   Q.パスポート、免許証を持っていない場合は身分証明書は、健康保険証以外に何が必要でしょうか。 A.マイナンバーカードなどが候補になりますが、公的な機関が発行した写真入りの証明書をご用意いただく必要があります。 今後の AWS Black Belt Online Seminar のスケジュール 直近で以下のオンラインセミナーを予定しています。各オンラインセミナーの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! 11月分申込先 ≫  12月分申込先 ≫ AWS CloudFormation アップデート 2018 年 11 月 28 日 | […]

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