Amazon Web Services ブログ

AWS Japan Staff

Author: AWS Japan Staff

本番環境でAmazon Redshift Spectrum, Amazon Athena, およびAWS GlueをNode.jsで使用する

これはNUVIADの創設者兼CEOであるRafi Tonによるゲスト投稿です。NUVIADは、彼ら自身の言葉を借りれば、「ハイパーターゲティング、ビッグデータ分析、先進的な機械学習ツールを使ってプロのマーケティング担当者、代理店、地元の企業に最先端のツールを提供するモバイルマーケティングプラットフォーム」です。 NUVIADでは3年以上にわたり、Amazon Redshiftを主なデータウェアハウスソリューションとして使用してきました。 当社は、ユーザーとパートナーが分析し広告キャンペーンの戦略を決定するための、大量の広告取引データを保存しています。リアルタイム入札(RTB)キャンペーンを大規模に実行する場合、ユーザーがキャンペーンの掲載結果の変化に迅速に対応する上で、データの最新性が極めて重要となります。我々は、シンプルさ、スケーラビリティ、パフォーマンス、およびニアリアルタイムで新しいデータを読み込む能力を評価し、Amazon Redshiftを選択しました。 過去3年間で、当社の顧客基盤は大幅に成長し、データも同様に増加しました。Amazon Redshiftクラスターは、当初の3ノードから65ノードにまで伸張しました。コストと分析のパフォーマンスのバランスを取るため、我々は頻繁に分析されない大量のデータを低コストで保存する方法を探しました。一方で、我々は依然として、ユーザークエリーに対してすぐにデータを利用できるようにしておき、高速なパフォーマンスについての彼らの期待に応えたいと考えていました。そして、我々はAmazon Redshift Spectrumに目を向けたのです。 この記事では、Amazon RedshiftをRedshift Spectrumによってモダンなデータウェアハウスとして拡張した理由について説明します。データの成長と、コストとパフォーマンスのバランスを取る要求とが、どのように我々をしてRedshift Spectrumの採用に至らしめたかを説明します。私たちの環境における重要なパフォーマンスメトリクスをご紹介し、また、増え続けるユーザーベースによる即時性の高いクエリーのためにデータを利用可能な状態に置きつつ、スケーラブルで高速な環境を提供する、その他のAWSサービスについても議論します。 ビジネス基盤としてのAmazon Redshift 当社のプラットフォームでは、最新のデータをお客様やパートナーに提供することが常に主要な目標でした。数時間前のデータを提供する他のソリューションがも検討しましたが、これは我々にとって十分ではありませんでした。可能な限り最新のデータを提供することにこだわりたかったのです。Amazon Redshiftによって、頻繁なマイクロバッチでデータをロードし、顧客がAmazon Redshiftに直接クエリーしてニアリアルタイムで結果を得ることが可能となりました。 利点はすぐに明らかになりました。当社のお客様は、キャンペーンが他のソリューションよりいかに速く実行されたかを知ることができ、また、常に変化し続けるメディアの供給価格と利用可能性の課題に早急に対応できるようになりました。彼らはとても幸せでした。 しかし、この方法ではAmazon Redshiftに長期間にわたって多くのデータを保存する必要があり、そして我々のデータは急速に増加していました。ピーク時には、65のDC1.largeノードを実行するクラスターを運用していました。Amazon Redshiftクラスタへの影響は明白であり、CPU使用率も90%にまで増加していました。 Amazon RedshiftをRedshift Spectrumへと拡張した理由 Redshift Spectrumは、データをロードすることなく、Amazon S3に格納されたデータに対して、強力なAmazon Redshiftクエリエンジンを使用してSQLクエリを実行する能力を提供してくれます。Redshift Spectrumでは、必要な場所に、我々が望むコストでデータを保存することができます。そしてデータを、ユーザーが必要とした時に期待通りのパフォーマンスで分析が行える状態にしておくことができるのです。 シームレスなスケーラビリティ、高性能、および無制限の同時実行性 Redshift Spectrumがスケールするプロセスはシンプルです。まず、Amazon S3をストレージエンジンとして利用し、事実上無制限のデータキャパシティを得ることができるようになります。 次に、より多くのコンピューティング能力が必要な場合は、Redshift Spectrumの数千ノードにおよぶ分散コンピューティングエンジンを使ってよりよいパフォーマンスを得ることができます。大量のデータに対して複雑なクエリーを投げるには最適です。 さらに、全てのRedshift Spectrumクラスターを同一のデータカタログにアクセスさせれば、データの移行に頭を悩ませることはなくなります。スケーリングは労力を必要とせず、かつシームレスなものになります。 最後に、Redshift Spectrumは潜在的に数千ものノードにクエリーを分散させるため、他のクエリーによって影響を受けることがなくなり、より安定したパフォーマンスが得られます。また、無制限の同時実行性(訳者註:クラスターを分けることで実現できます)が提供されることになります。 SQLを維持できること Redshift SpectrumはAmazon Redshiftと同じクエリエンジンを使用します。従って、単一のテーブルで複雑なクエリを使用する場合も、複数のテーブルを結合する場合も、既存のBIツールやクエリー構文を変更する必要はありませんでした。 最近紹介された興味深い機能は、Amazon RedshiftとRedshift Spectrumの外部表の両方にまたがるビューを作成できるというものです。この機能を使用すると、Amazon Redshiftクラスター内の頻繁にアクセスされるデータと、Amazon S3上の頻繁にアクセスされないデータを、1つのビューでクエリーすることができます。 より高いパフォーマンスのためのParquet利用 Parquet は列指向のデータフォーマットです。Parquetは優れたパフォーマンスを提供するとともに、Redshift Spectrum(あるいはAmazon Athena)が極めて少ないデータのみをスキャンできるようにします。I/Oが少なくなれば、クエリーはより高速になり、そしてクエリー当たりのコストも低くなります。 […]

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re:Invent Recap – Windows によるエンタープライズイノベーション推進に関するアナウンスについて

私の同僚であるSandy Carterが先週の AWS re:Invent にてエンタープライズイノベーション戦略について共有しました。以下に彼女のステージでのアナウンス内容についての概略をお伝えいたします。 – Jeff;   “私はこの会社にイノベーションを起こしたいと思っていますが、成功できるかどうか自信がありません…”。私は自らの経験の中で、こういった懸念の言葉を何度も企業の経営幹部の方から伺いました。実際、最近のプライスウォーターハウスクーパースの調査では、93%の経営幹部がイノベーションを起こすことで企業の成長を達成するという事を信じていますが、そのうち半数の方々がその革新的なアイディアを速やかに市場に投入してゆく事に課題を持っている、という結果が出ています。 多くのお客様が企業におけるイノベーションを起こすことに苦労しておられるので、私はAWS re:Inventのこのステージ上から、奇跡的なイノベーションに成功された皆様の体験を共有していただけることに大変興奮を感じております。Johnson & Johnson 社から Parag Karnik 氏、Hess Corporation 社からBill Rothe 氏、Just Eat 社からDave Williams 氏そして Pitney Bowes 社からはOlga Lagunova 氏に、その素晴らしい成功体験と創造性をシェアして頂ける事に感謝いたします。     昨週にAWSから発表したもののうち、私は特に以下の企業におけるイノベーションを推進する新製品とプログラムについて興奮を覚えています : AI: 深層学習向け “Amazon Machine Image (AMI) on EC2 Windows” re:Inventでも共有しましたが、すでにInforのようなお客様はAWS上で展開、提供される業界特化型アプリケーションにAIを取り入れることに成功されております。我々はWindowsデベロッパーの方にも、MXNet、TensorFlowやCaffe2といった著名なフレームワークと取り入れ、簡単に素早くAIや機械学習への取り組みを開始していただきたいと考えています。これらを実現するために、我々はre:Inventにて新しく Deep Learning AMI for Microsoft Windowsをアナウンスいたしました。このAMIは機械学習アプリケーションのためのWindows Serverベースの大規模な深層学習のモデルトレーニング環境を簡単にそして素早く構築できるものです。 IoT: SQLとIoTデータの可視化と分析 市場予測によれば、2020年までに310億ものIoTデバイスが生まれるといわれています。AWSはWindowsを利用する全てのお客様が、そういったデバイスから得られるデータを有効活用できるようになる事を望んでいます。例えばPitney Bowes社は今や13万ものIoTデバイスのストリームデータをAWSで管理しています。そして機械学習を用いて顧客体験を向上させ、効率を改善し新しいサービスを充実させることに成功しています。AWS […]

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AWS Single Sign-On 紹介

12/7 にリリースされた AWS Single Sign-On (AWS SSO) サービスをご紹介します。このサービスにより、複数の AWS アカウントやビジネスアプリケーションへの SSO アクセスを簡単に集中管理できるようになります。AWS SSO はユーザポータルを提供するため、ユーザは既にある企業内の認証情報を使ってアサインされた全ての AWS アカウントやアプリケーションを確認して、アクセスできます。AWS SSO は AWS Organizations と統合されており、組織内にある複数の AWS アカウントへのアクセスを管理できます。加えて、AWS SSO は Security Assertion Markup Language (SAML) 2.0 をサポートしており、AWS SSO アプリケション設定ウィザートを使って SAML が利用できるアプリケーションへの SSO アクセスにも広げることができます。AWS SSO は Salesforce、BOX、Office 365 など多くのビジネスアプリケーションとの SSO 連携が組み込まれており、簡単に設定が行なえます。 このブログ記事では、以下の 3 つの質問に答えることで AWS SSO を使い始めに役立つよう説明します。: AWS SSO はどんなメリットを提供するか? AWS […]

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AWS利用におけるマネージドサービスの重要性

ラスベガスで開催された re:Invent が終わり、日本各地で、パートナーやユーザーコミュニティ、弊社による re:Capイベント(まとめイベント)が行われています。 ウェブページ「AWS re:Invent 2017 で発表された新しい機能とサービスの詳細」で新しく発表されたサービスの一覧がまとまっていますので、是非ご覧ください。 今回Amazon EC2では、C5インスタンス、M5インスタンス、H1インスタンス、Bare Metalインスタンス、等いくつかの新サービスの発表がありました。 それらに加えてとても多くのマネージドサービスの発表がされています。 私は、プロダクトマーケティング エバンジェリストとして外部でお話をさせていただく機会が多いのですが、予てより、AWSをより安価に、より効果的に、ご利用いただくためにはマネージドサービスの活用が不可欠です、というお話をさせていただいています。今回AWS re:Inventで多くのマネージドサービスが新たに発表され、お客様から、AWSは複雑になりそのキャッチアップが大変だ、というお話をいただいたこともありました。改めてマネージドサービスの重要性について費用面からまとめてみたいと思います。 ここでは、AWSの中で一番簡単なマネージドサービスであるAmazon S3を例にご紹介いたします。

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Amazon Kinesis を用いた Databaseの継続的な変更

Emmanuel Espina は、アマゾン ウェブ サービスのソフトウェア開発エンジニアです。 このブログ記事では、Amazon Kinesis を使用して変更をストリーミングすることによって、中央リレーショナルデータベース を他のシステムと統合する方法について説明します。 次の図は、分散システムにおける一般的なアーキテクチャ設計を示しています。これには、「」と呼ばれる中央ストレージと、この中央ストレージを消費するいくつかの派生「衛星」システムが含まれます。 この設計アーキテクチャを使用して、リレーショナルデータベースを中央データストアとして使用し、このシステムのトランザクション機能を利用してデータの整合性を維持することができます。このコンテキストにおける派生システムは、この変化の事実の単一ソースを観察し、それらの変更を変換し、フィルタリングし、最終的にはその内部インデックスを更新する全文検索システムとすることができます。もう 1 つの例は、OLAP クエリに適した列形式ストレージです。一般に、中央リレーショナルシステムの個々の行を変更する際にアクションを取る必要のあるシステムは、派生データストアに適した候補となります。 これらの種類のアーキテクチャの単純な実装では、変更された行を検索するために派生システムが定期的にクエリを発行し、本質的に SELECT ベースのクエリで中央データベースをポーリングします。 このアーキテクチャのより優れた実装となるのが、非同期の更新ストリームを使用するアーキテクチャです。データベースには通常、行のすべての変更が格納されるトランザクションログがあるため、この変更のストリームが外部オブザーバシステムに公開されている場合、これらのシステムにこれらのストリームを添付して行の変更を処理およびフィルタリングできます。ここでは、中央データベースとして MySQL、メッセージバスとして Amazon Kinesis を使用して、このスキーマの基本的な実装をご紹介します。 通常、MYSQL バイナリログは、マスター上のすべての変更を読み取ってローカルに適用する読取りレプリカに公開されます。この記事では、変更をローカルデータベースに適用するのではなく、Amazon Kinesis ストリームに変更を公開する、一般化されたリードレプリカを作成します。 このメソッドの重要な点の 1 つは、コンシューマーが SQL クエリを受け取らないことです。SQL クエリは公開される可能性もありますが、一般的なオブザーバーは、SQL 互換のデータレプリカを維持しない限り、SQL にはあまり関心がありません。代わりに、変更されたエンティティ (行) を 1 つずつ受け取ります。このアプローチの利点は、コンシューマーが SQL を理解する必要はなく、事実の単一ソースは誰が変更を消費するのかを知る必要はないということにあります。これは、さまざまなチームが、必要なデータ形式で調整することなく作業できることを意味します。さらに都合がいいことに、Amazon Kinesis クライアントはが特定の時点から読む機能を備えているため、各コンシューマーは独自のペースでメッセージを処理します。これが、メッセージバスがシステムを統合するための結合されていない方法の 1 つとなる理由です。 この記事で使用されている例では、行フェッチャーは中央データベースに接続する通常の Python プロセスであり、リードレプリカをシミュレートします。 データベースは、Amazon RDS または MySQL の任意のインストールのいずれかになります。RDS の場合、フェッチャープロセスは RDS インスタンスホストにカスタムソフトウェアをインストールすることができないため、別のホスト […]

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Alexa for Business: ワークプレイスでAmazon Alexaデバイスの利用

私の日常生活にはAlexaよりも多くのものが統合されています。私は、Echoデバイスと利用可能なAlexa スキルを家のライトをつけたり、ドアベルを鳴らしてる人を確認するためにEcho Showにビデオをながしたり、1週間単位で多くのTo Doの状態を確認したり、音楽を再生したするなど多くのことを行ってます。私は家族のメンバーに、今では生きていけないと思われないあらゆる種類の活動のために、自分のEchoデバイスでAlexaスキルを有効にすることさえできます。ずっと古い世代にいる母(私が言ったことは内緒にしてください)は、母のEchoデバイスと私がベーキングレシピを保管するために作ったカスタムAlexaスキルを使ってます。彼女は、また、最新の健康や美食情報のスキルを探すことを楽しんでいます。私は仕事に行くときに何かが欠けているように感じてます。例えば、単にカレンダーから次のアポをAlexaに聞くこともできないのです。 Alexaを仕事のためのアシスタントとして利用したい人のために、エキサイティングなニュースがあります。ビジネス及び組織に皆様が知っており、好きなAlexaをスケーラブルな形で職場に持ち込むことができる新しいサービス、Alexa for Businessサービスを発表できることを嬉しく思います。Alexa for Businessサービスは、Alexaを仕事場に持ち込み業務の効率化をはかりたいだけでなく、Echoデバイスやプライベートスキルの有効化及び企業ユーザ管理をするためのツールとリソースを提供いたします。 Alexa for Buisnessで職場をよりスマートに Alexa for Businessは、皆様が知っており、好きなAlexaを仕事場にもちこみ、すべてタイプの人たちの生産性をサポート、共有されたEchoデバイス及び個人保有のEchoデバイスの管理を支援します。仕事場では、共有されたデバイスは、誰もが利用するために共有の場所に設置することができ、ユーザは、職場でも家でもパーソナルデバイス利用することができます。 エンドユーザは、共有のデバイス、または、個人のデバイスを利用することができます。以下がそれぞれのデバイスでできることです。 共有のデバイス 会議室からミーティングに参加:”Alexa、ミーティングを開始して”という言うだけです。Alexaは、ビデオ会議装置の電源をつけ、電話会議用電話番号にダイヤルし、ミーティングに参加できます。 オフィス関連の手助け:カスタムスキルを利用することでオフィス関連の意思決定の手助け、空いている会議室を探す、設備の故障の報告、用品のオーダーができます。 個人のデバイス 電話とメッセージの利用が可能:Alexaは、ハンズフリーで電話をかけることやメッセージ送信ができます 自動的に会議にダイヤルイン:Alexaは、家、職場、または、外出先でも声によりミーティングに参加できます。 インテリジェント アシスタント:Alexaが、クイックにカレンダーをチェックし、ミーティングのスケジュールを助け、To-Doリストを管理し、リマインダーをセットできます。 情報の検索:Alexaは、Salesforce、ConcurやSplunkのような人気のビジネスアプリケーション内の情報を見つけるのに役立ちします 管理者が利用できるコントロールの一部を次に示します: 共有のAlexaデバイスのプロビジョニングと管理:Alexa for Businessコンソールを使用して、職場の共有デバイスをプロビジョニングして管理できます。各デバイスごとに、会議室の指定などの場所を設定したり、デバイスのパブリックスキルとプライベートスキルを割り当てることができます。 会議室の設定を構成する:簡単な「Alexa、会議を開始して」を使用して会議を始めることができます。Alexa for Businessでは、会議室の設定を構成したあと、Alexaを使用して会議を開始し、会議室設備を制御したり、部屋のAmazon Echo デバイスから直接ダイヤルインすることができます。 ユーザー管理:Alexa for Businessアカウントで個人のAlexaアカウントを登録するために、組織内のユーザーを招待することができます。ユーザーが登録されると、カスタム プライベート スキルを有効にして、個人用のAlexaアカウント、職場または自宅のいずれかのデバイスで使用することができます。 スキルの管理:組織が作成したパブリックスキルとカスタムプライベートスキルを共有デバイスに割り当て、登録されたユーザーがプライベートスキルを利用できるようにすることができます。スキルグループを作成して、特定の共有デバイスに割り当てることができます。 プライベートスキルを構築し、Alexa for Business APIsを使用する:Alexa Skill Kit を利用し、自分のスキルを作成します。Alexa Skills Storeに公開することなく、Alexa for Businessアカウントで共有デバイスや登録ユーザーが利用できるようにすることができます。 Alexa for Businessは追加のAPIを提供しています。このAPIを使用してスキルにコンテキストを追加し、管理タスクを自動化できます。 それでは、Alexa […]

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AWS CloudTrail にAWS Lambda 関数の実行ログ機能を追加

AWS CloudTrail Lambda データイベント機能を利用することで、AWS Lambda関数の実行ログを取得できます。今まではLambda管理イベントだけが記録されていましたが、この機能により、関数がいつ誰によって作成、変更、削除されたかという情報も提供します。そしてこれにより、Lambdaデータイベントを記録したり、どの関数が実行されたか、そしていつ誰がどのAPIコールを呼び出したのかという詳細情報も得ることができます。全てのLambdaデータイベントはAmazon S3バケットやAmazon CloudWatch Eventsに送られ、CloudTrailによってイベント記録されたときに応答させることが出来ます。例えば、過去3日間に実行されたLambda関数をすぐに特定することができ、また、それらのAPIコールのソースを特定することもできます。また、不適切なLambda実行を検出した際、不明なユーザーやロールによるAPIコールの制限を迅速に実施することも可能です。 AWS CloudTrailコンソールやAWS CLI、SDKを使うことで、AWS Lambdaデータイベント機能を有効にすることが可能です。新しいトレールを作成するか既存のトレールを編集することで、どのLambda関数のログを取得するかを表示したり選択したりすることが可能です。 AWS CloudTrail Lambdaデータイベントは現在、全てのパブリックリージョン、AWS GovCloud (米国)、中国(北京)で利用可能です。ぜひこちらにてサポートされる全リージョンをご確認ください。   AWS CloudTrail のさらなる詳細情報: ・製品ページ(日本語) ・サポートされるサービス(日本語) ・ドキュメント(日本語) ・リリースノート(英語) — 原文: AWS CloudTrail Adds Logging of Execution Activity for AWS Lambda Functions  (Posted On: Nov 30, 2017) 翻訳担当: PSA市崎

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Amazon EC2アップデート – スポットキャパシティー、スムーズな価格変更、インスタンスハイバネーションへの合理化されたアクセス

EC2スポットインスタンスは、AWSクラウドの余剰コンピューティングキャパシティへのアクセスを提供します。 我々のお客様は、オンデマンドインスタンスと比較して大幅な節約をもたらす価格で、CI/CD環境とトラフィックジェネレータ、Webサーバとマイクロサービスのホスト、動画のレンダリング、さまざまなタイプの解析ジョブを実行するためにスポットインスタンスを使用しています 。 新しい合理化されたアクセス 11/28、我々はスポットインスタンスのための新しい、合理化されたアクセスモデルを導入します。 スポットインスタンスを起動したい時、RunInstances関数やrun-instancesコマンド、またはAWSマネージメントコンソールを使用して希望内容をシンプルにサブミットするだけで、条件が満たされている限りそのリクエストを実行することができます。 余分な労力を費やすことなく、インスタンスタイプのオンデマンド価格を最大90%削減できるため、同じ予算でアプリケーションスループットを最大10倍向上できます。 この方法で起動するインスタンスは、終了するまで、またはEC2がオンデマンドリクエストのためにEC2スポットインスタンスをターミネートする必要がある場合まで実行されます。 その時点で、スポットインスタンスには通常2分前の警告が与えられる為、その後再生できるフォールトトレラントなアプリケーションに最適です。 スポットマーケット、入札、およびスタンドアロンの非同期APIへの呼び出しを理解する必要があった旧モデルとは異なり、新しいモデルは同期的でオンデマンドとして使いやすいものです。 あなたのコードまたはスクリプトは即座にインスタンスIDを受け取り、リクエストが処理され受け入れられたかどうかを確認する必要はありません。 私たちは可能な限りクリーンでシンプルにしました。現在の多くのスクリプトやアプリケーションを修正して、スポットリクエストで使用することが容易になると予想しています。 スポットインスタンスの予算をさらに管理したい場合は、スポットリクエスト時に最大価格を指定するオプションがあります。 スポットを使用してAmazon EMR、Amazon ECS、AWS Batchクラスタにパワーを注いでいる場合、またはAWS CloudFormationテンプレートまたはAuto Scaling Groupを使用してスポットインスタンスを起動した場合、変更を加えることなくこの新しいモデルのメリットが得られます 。 RequestSpotInstancesまたは RequestSpotFleetの周辺に構築されたアプリケーションは、変更なしでうまく動作できます。 しかしながらSpotPriceパラメータを含まない要求を行うことができます。 スムーズな価格変更 11/28発表の一環として、スポット価格の変化の仕様を変えて、需給の長期的なトレンドに基づいて価格がより緩やかに調整されるモデルに移行しています。 先ほどお話したように、On-Demand価格の平均70-90%を引き続き保持し、インスタンスの稼働中の期間に有効なスポット価格を引き続き支払えます。 スポットフリート機能をベースに構築されたアプリケーションは、フリートの作成時に指定した設定に基づいて、最も費用対効果の高いプールにスポットインスタンスの配置を自動的に多様化します。 スポット イン アクション コマンドラインからスポットインスタンスを起動する際、 単にスポット市場を指定してください: $ aws ec2 run-instances –instance-market-options ‘{“MarketType”:”Spot”}’ \ –image-id ami-1a2b3c4d –count 1 –instance-type c3.large インスタンスハイバネーション メモリに多くの状態を保持するワークロードを実行する場合、この新しい機能が好ましいです! インスタンスが再利用されたときにメモリ内の状態を保存するように手配し、ラップトップを閉じてから開くときと同じように、キャパシティが再び利用可能になったときに中断した場所とインスタンス上のアプリケーションを選択できます。 この機能は、Amazon Linux、Ubuntu、またはWindows Serverを実行しているC3、C4、および特定のサイズのR3、R4、およびM4インスタンスで動作し、EC2ハイバネーションエージェントでサポートされています。 メモリ内の状態は、インスタンスの起動時に設定された領域を使用してインスタンスのルートEBSボリュームに書き込まれます。 プライベートIPアドレスとElastic IPアドレスは、停止/開始サイクル全体にわたって保存されます。 […]

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M5 – 次世代の汎用EC2インスタンス

私はいつも新規のEC2ユーザの方には、他のインスタンスタイプを見る前に、まずは汎用インスタンスから使い始め、負荷テストをしてみて、自分のアプリケーションのコンピュート・メモリ・ネットワーキングの利用具合をよく把握することをアドバイスしています。コンピュート、メモリ、ストレージ等に最適化した幅広いインスタンスの選択肢によって、我々のお客様は要件にフィットする最適なインスタンスタイプを選ぶ柔軟さを得ることができます。 私のEC2インスタンスの歴史の記事にあるように、汎用 (M) インスタンスは我々がm1.smallをローンチした2006年まで遡ります。我々はこの家系図の枝にそって進化を続け、M2 (2009年)、M3 (2012年)、そしてM4 (2015年) インスタンスをローンチしてきました。我々のお客様は、汎用インスタンスを使って、WEB & APPサーバを動かしたり、エンタープライズアプリケーションをホストしたり、オンラインゲームを支援したり、キャッシュのクラスタを構築しています。 新しいM5インスタンス 2017年11月29日、我々は新しいM5インスタンスをローンチすることで、次のステップに進みます。我々の継続的なイノベーションへのコミットによる成果を持ち、旧世代よりも良い費用対パフォーマンスまでも得られるインスタンスです。カスタムの2.5 GHz Intel® Xeon® Platinum 8175Mシリーズのプロセッサをベースに、M5インスタンスは過酷なワークロードのために設計されておりM4インスタンスよりもコア単価で14%の費用対パフォーマンスの向上が得られます。AVX-512命令を使っているアプリケーションでは、コア毎にさらに2倍のFLOPSを生み出します。我々はさらに新しいハイエンドなサイズを追加することで、更に多くの選択肢を提供しています。 こちらがM5インスタンス達です(全てVPCのみ、HVMのみで、EBS最適化です): インスタンス名 vCPUs RAM ネットワーク帯域 EBS最適化帯域 m5.large 2 8 GiB 最大 10 Gbps 最大 2120 Mbps m5.xlarge 4 16 GiB 最大 10 Gbps 最大 2120 Mbps m5.2xlarge 8 32 GiB 最大 10 Gbps 最大 2120 Mbps m5.4xlarge 16 64 GiB […]

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H1インスタンス – ビッグデータアプリケーションのための高速・高密度なストレージ

AWSの規模と顧客基盤の多様性により、様々なタイプのワークロードに特化したEC2インスタンスタイプを作成する機会を得られました。例えば、多くの一般的な新ビッグデータの利用ケースは、数テラバイトのデータへの高速でシーケンシャルなアクセスに依存しています。お客様は巨大なMapReduceクラスタを構築して動かし、分散ファイルシステムをホストし、Apache Kafkaを利用して大量のログを処理したいと考えています。 新しいH1インスタンス 新しいH1インスタンスは、この利用ケースに特化して設計されています。既存のD2(高密度ストレージ)インスタンスに比べ、H1インスタンスはローカル磁気ストレージ1テラバイトあたり、より多くのvCPUとメモリを搭載し、ネットワーク帯域幅を拡張しています。リソースのバランスのとれた組み合わせによって、より複雑な課題に対処する能力を提供します。 H1インスタンスは Intel Xeon E5-2686 v4プロセッサ(2.3GHz)で動作し、以下の4つのインスタンスサイズを用意しました(全てVPCのみ、HVMのみ) インスタンス名 vCPUs RAM ローカルストレージ ネットワーク帯域幅 h1.2xlarge 8 32 GiB 2TB 最大 10 Gbps h1.4xlarge 16 64 GiB 4TB 最大 10 Gbps h1.8xlarge 32 128 GiB 8TB 10Gbps h1.16xlarge 64 256 GiB 16TB 25Gps 大きい2つのサイズでは、全コアのTurboで2.7GHz、シングルコアのTurboで3.0GHzのIntel TurboとCPUパワーマネージメントをサポートします。 ローカルストレージはシーケンシャルI/Oで高いスループットを出せるよう最適化されており、2MBのブロックサイズで最大1.15GB/s の転送が期待できます。ストレージは256ビットのXTS-AESとワンタイムキーにより暗号化されます。2つの最大サイズのインスタンスはIntel TurboおよびCPUパワーマネージメントをサポートし、all-core Turboは2.7GHz、single-core Turboは3.0GHzで動作します。 インスタンス間での大容量データの送受信は、拡張ネットワークを使うことで容易に行うことができ、プレースメントグループ内で最大25Gbpsのネットワーク帯域幅が得られます。 今すぐ起動してみましょう H1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)、米国東部(オハイオ)、欧州(アイルランド)の各リージョンで本日(日本時間2017年11月30日)からオンデマンド型及びスポットでの利用が可能です。その他のリージョンでも準備中です。専用ホスト型、専用インスタンス、リザーブドインスタンス(1年および3年)も同じく利用可能です。 — Jeff; 原文: H1 […]

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