Amazon Web Services ブログ

AWS Japan Staff

Author: AWS Japan Staff

AWS RoboMakerで新しい言語、タグ付け、AWS CloudFormationをサポートしました

AWS RoboMakerはロボットの開発とテストを簡単にし、インテリジェントなロボットアプリケーションの大規模なデプロイを可能にします。 今回、RoboMakerのマネージメントコンソールでサポートする言語に、フランス語、韓国語、簡体字および繁体字中国語、日本語、ドイツ語、イタリア語、スペイン語、ポルトガル語が追加されました。さらに、タグ付けとAWS CloudFormationに対応したことで、リソース管理の簡易化及び、構築を簡単にできるようになりました。 タグを利用することで、ロボットアプリケーション、シミュレーション、シミュレーションJOB、ロボットやフリートの管理を行う際の、アクセスコントロールやコストの管理が行いやすくなりました。CloudFormationを利用することで、RoboMakerのリソースであるロボットアプリケーション、シミュレーションアプリケーション、ロボット、フリートの作成が簡単になります。 AWS RoboMaker は現在、US East (N. Virginia)、US West (Oregon)、EU (Ireland) リージョンで利用可能です。始める場合は、サンプルシミュレーションの実行をマネージメントコンソールより実行するか、RoboMakerのサービスページを見るところから始めましょう。

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【本日よりお申し込み開始!】AWS Innovate オンラインカンファレンス (2019年4月8日〜5月7日開催)

1ヶ月間の AWS Innovate で『AWS とは何か?』『AWS 選択の理由とは?』『どのように AWS を活用すれば良いか?』を知り、ビジネス改革を効率良く加速  詳細・お申し込みはこちら >> セッション一覧はこちら >> AWS Innovateは、AWS クラウドを活用してビジネス革新を目指しているすべての IT リーダー及び IT プロフェッショナルを対象とした、オンラインカンファレンスです。昨年は 1 万人以上が参加し、AWS 技術習得に役立ったというコメントを多くいただきました。今回も AWS 最新情報の他、AWSエキスパートによる30以上のビジネス及びテクニカルセッションを提供します。 このオンラインカンファレンスにより、AWS サービスについての正しい理解を深め、より多くのビジネス改革を効率良く加速することができます。また、インフラストラクチャとアプリケーションを設計、デプロイ、運用するためのスキルを身につけるのに役立ちます。 2019 年 4 月 8 日 (月) 〜 5 月 7 日 (火) の期間で開催し、期間中いつでも視聴できるオンデマンドセッション、4 月 16 日 (火)には Q&A つきのライブセッションも用意しています。  

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AWS Black Belt オンラインセミナーのご案内 (2019 年 3月)

こんにちは。マーケティングの鬼形です。3 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。 3月は、2月開催のAmazon S3/Glacierに続き、Amazon EC2、Amazon EC2スポットインスタンス、Amazon VPC、Amazon EBS、Amazon CloudWatchといった基本的な AWS サービスを中心にご紹介いたします!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   Amazon EC2 2019 年 3 月 5 日 (火) | 12:00 – 13:00 | IT 知識レベル:★★☆☆☆ | AWS 知識レベル:★★☆☆☆ Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) は、安全でサイズ変更可能なコンピューティング性能をクラウド内で提供するウェブサービスで、ウェブスケールのクラウドコンピューティングを開発者が簡単に利用できるよう設計されています。 本セミナーでは、Amazon EC2の概要およびアップデート情報をお届けします。 対象者 ビジネスドライバの方、技術者の方 本セミナーで学習できること Amazon EC2の概要、最新アップデート情報 スピーカー 小川 貴士 Solutions Architect   Amazon EC2スポットインスタンス […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon SageMaker Advanced Session 資料及び QA 公開

先日 (2018/3/13) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon SageMaker Advanced Session」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。 20190213 AWS Black Belt Online Seminar Amazon SageMaker Advanced Session 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. 自動ラベリング機能については、SageMakerのフレームワークに則る必要がありますか?(APIレベルで) A. 自動ラベリング機能は,Image classification,Object detection,Text classificationの3つのビルトインアルゴリズムについて,EC2上で学習とバッチ推論APIとしてお使いいただくことができます. https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/sms-automated-labeling.html Q. Marketplaceでは推論モデルのバージョンアップのタイミングで精度が変化することもあると思いますが、次のバージョンがリリースされる前に試用期間を設けてもらうことは可能でしょうか? A. 出品者のお客様のほうで出品内容については管理されており,AWS側からそう言った制限を設けることは現状できかねます. Q. そのアルゴリズムなどに対する問い合わせは通常のサポート窓口経由ですか? A. サポートにご契約いただいているお客様は,サポートにお問い合わせいただくことができます. Q. DeepRacerって国内でも使えるんですか? A. 日本国内発売開始後,ご利用いただけます. Q. 学習したモデルをデプロイするのではなく、modelファイルとして出力して、別環境にデプロイすることはできますか? A. 学習済みのモデルとその時に使ったスクリプトや・パラメータは全てS3に保存されますので,そこから直接取り出して別環境にデプロイいただけます. https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/how-it-works-training.html 今後の AWS Webinar 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! AWSOME DAY ONLINE CONFERENCE […]

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【開催報告】第2回 Amazon SageMaker 事例祭り

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 (AWS) ソリューションアーキテクトの針原佳貴です。 AWS では、Amazon SageMaker のハンズオンとお客様の登壇による事例紹介を合わせたイベント「Amazon SageMaker 事例祭り」を毎月開催しています。2018年2月12日に目黒オフィスで第2回 Amzon SageMaker 事例祭りが開催され150名ほどの方にご参加頂いたので、以下でその概要についてお伝えします。今回の Amazon SageMaker 事例祭りは Chainer x AWS というテーマで、セミナーと事例発表の二部構成で開催されました。   セミナー 「Chainer v5 とこれから ~学習と推論の最新機能~」株式会社Preferred Networks リサーチャー 得居誠也 様 [slides] Chainer は Python で実装された Define by Run の深層学習フレームワークで、NumPy のような既存の Python ライブラリをそのまま使い、直感的な API によるモデルの記述ができます。本発表ではまずこれらの設計思想と API の解説を改めて Chainer のリード開発者である 株式会社Preferred Networks 得居様からお話し頂きました。また、大規模データに対するトレーニングの際に求められる Serializers によるパラメータのファイル出力や、ONNX-Chainer, […]

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AWS Security Profiles: 梅谷 晃宏、Office of the CISO Japan Lead

東京で開催されるイベント Solution Days を後に控え、当イベントに登壇予定の AWS 社員へインタビューを行いました。経歴や現在取り組んでいる事項についてご紹介いたします。 (※取材当時の記事となります。本年度の Solution Days は終了いたしました。原文はAWS Security Profiles: Akihiro Umegai, Japan Lead, Office of the CISO) AWS での勤続年数と、役割について教えてください。 AWS に入社して 6 年半になります。私は、Mark Ryland が率いるチーム Office of the CISO(OCISO) の日本の代表を務めていますが、AWS 全体統括している最高情報セキュリティ責任者(CISO)の Steve Schmidt をサポートする役割を担っています。お客様向けの AWS Securityサービスに関連した支援を提供し、社内のセキュリティタスクの一部も担当しています。 OCISO の日本代表としてのあなたの役割と、米国におけるその役割との違いはどのようなものでしょうか? 米国企業が日本でビジネスを展開する場合、言葉と文化の壁に直面することが多いと思います。おそらく 9 割以上の日本企業は英語を日常的には使用していないでしょう。そのため米国企業にとって日本のお客様とコミュニケーションする際には通訳を入れるなど工夫が必要となり、一般的に意思疎通が少し難しいと感じる場面が多いと思います。また、外国人にとっては非常に独特と思えるような伝統的な商習慣や文化的な背景が日本にはあります。特に日本人は絆や信頼の構築という点を非常に重視していると思います。こうした言語の壁と文化の違いが日本でビジネスを行う上で、最も重要な点になると思います。 しかし、そういったちょっとしたハードルがあったとしても、それを克服してチャレンジするに足るビジネス上の非常に大きいポテンシャルが日本の市場にはあると言えます。私は、日本と米国の AWS 本社間のいわばショック・アブゾーバー、またはスタビライザーとして機能しているとよく話をしています。AWS の米国チームの方向性や要点を解釈し、それを日本の市場に適応、順応させていくことが、日本のお客様との適切なコミュニケーションとして重要です。 こうしたいった点は大きな違いと言えるかと思います。 あなたの仕事で最も困難なことはどのようなことですか? 日本は米国の市場の動向をある程度追従する傾向があると思います。たとえば、CISOに関する認識などもそうです。日本でも同様に、最高情報セキュリティ責任者(CISO)、つまり自社のために包括的なセキュリティ問題について決定を下す人々が必要という意識は高まっていると思います。ただし、CISO の概念は日本市場に浸透しはじめたばかりで CISO が企業の経営幹部レベルにおいて重要な職責であるとは、あまり認められていないと感じます。Steve Schdmit […]

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Amazon Corretto 11 が Preview リリースされました。

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、 エバンジェリストの亀田です。 2019年1月にリリースされたAmazon Corretto 8 の新しいバージョンである、Amazon Corretto 11 が Previewとしてっリリースされました。 Amazon Corretto 8 はOpenJDK 8に対応したマルチプラットフォームで本番環境に対応した、無料の Open Java Development Kit (OpenJDK) ディストリビューションです。Amazon は、社内において何千もの本番サービスで Corretto を実行しており、Corretto は Java SE 標準と互換性があるため、Linux、Windows、MacOS などの一般的なオペレーティングシステムで Java アプリケーションを開発し、実行することができます。 Javaの父と言われている、ジェームズ・ゴスリングがAWSにJoinし、その特徴を説明しています。 Amazon Corretto 8 は一般提供がされていますが、今回新たに OpenJDK 11に対応したバージョンが Previewとしてリリースされました。 Amazon Correttoはマルチプラットフォームに対応し、AWS以外で動作させることも可能です。そして、Amazon Linux 2 ではJune 30, 2023までの長期サポート ( LTS : Long Time Support)を表明しており安心してお使いいただけます。 […]

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IoT atlasのご紹介(デザインパターン)

AWS IoTが利用可能になった2015年から、センサーネットワークやコントロールシステムアーキテクチャやマシンツーマシン(M2M)ネットワークの、成熟した長年あるドメインへクラウド開発の概念を含めように修正する必要がでています。 IoT Atlasは、使いやすく検索可能なWebサイト(https://iotatlas.net)で入手できるIoTデザインパターンです。 IoT AtlasはクラウドでIoTソリューションを構築している人が利用できるように想定し、デザインの更新や拡張を行います。 IoT Atlasは、新規および長期にわたるソリューションビルダーのためのリソースです。 デザインはクラウドサービスにとらわれないため、IoT AtlasはGitHubのリポジトリとして公開されています。 Creative Commonsライセンスの下でコンテンツを公開することで、デザインのアイデア、考慮事項、および例の顧客、フィールド、およびパートナーの貢献を促進します。 また、ソリューションにおける新しいIoTパターンについての会話と理解を促進したいと考えています。 現時点で IoT Atlasは以下のデザインが利用可能です。 コマンド:要求元のエンティティは、ステータスの確認応答とともに、デバイスに単一のアクションを実行するように要求する。 デバイスブートストラップ:未登録のデバイスが登録され、IoTソリューションとして機能するようになる。 デバイスステータスレプリカ:物理デバイスから報告された状態または望ましい将来の状態の論理表現。 ゲートウェイ:デバイスは、ローカルデバイスとデバイスおよびクラウドの間の仲介役として機能。 ソフトウェアアップデート:デバイスは新しいソフトウェアを入手し、アップデートを実行、完了の確認をする。 テレメトリ:遠隔環境のセンサーからデータを収集し、その測定値を他のコンポーネントで使用できるようにする。 テレメトリアーカイブ:デバイスの測定値が保存され、元の形式または処理された形式で使用できるようにする。 たとえば、従来のテレメトリソリューションでは、オンプレミスデバイスからセンサーデータを取得し、そのデータをFTP、HTTP、またはその他のメカニズムを使用して自分で運用しているサーバーに送信することができます。 IoT Atlasのテレメトリ設計では、マネージドなクラウドベースのIoTメッセージングプロトコルとプロトコルエンドポイントを使用しています。 このため、オリジナルのテレメトリ設計は、グローバルなハイパースケールクラウドを含む改訂の恩恵を受けます。 これはIoTデザインの初公開となるために、IoT Atlasを成長するリソースにするためのあなたの助けを待っています。 IoTの設計、考慮事項、および例についてのアイデアやコンテンツを読んで、レビューし、コメントする時間を少しいただけませんか?コントリビュートの方法はこちらをご参照ください。 私たちは一緒にIoTソリューションの成功に向かって業界を導くマップを作成することができます。 原文はこちら 翻訳はSA 小梁川が担当しました

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AWS Educate日本語の学習コースがリリース

クラウドの学習コンテンツやトレーニング環境に無料でアクセスできる教育プログラムAWS Educateの学生メンバーが利用できるクラウドの基本を学ぶコースと11の職業に紐づくクラウド学習コース(キャリアパスウェイ)が、簡体字中国語、繁体字中国語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、スペイン語、ポルトガル語、そして新たに日本語、韓国語、およびインドネシア語の10の言語でご利用いただけるようになりました。(※)世界中のよりたくさんの学生が、クラウドを使った学習を行い、将来クラウドを使う仕事に就くチャンスを得られることになりました。 クラウドキャリアパスウェイは、何百ものコンピュータサイエンスとクラウド関連の仕事に必要な技術的スキルを組み込んだ学習コースです。各コースは、目標とする職業にもとづき設計された自習型コースで30時間から40時間程度の時間を要するコンテンツが含まれます。それぞれのコースには小テストが埋め込まれていて身に着けた知識のチェックをしながら学習を進めて行くことができます。 世界の多くの地域の40万人以上の学生や教員の方がすでにAWS Educateのクラウド学習のキャリアパスを生徒の自習課題やコンピュータサイエンスのカリキュラムに組み込んで活用しています。新しい言語への対応は、より多くの方がAWS Educateの利点を活用できるようになります。 【12の学習コース】 (基礎を学ぶコース)  クラウドコンピューティング 101 (目標とする職種に紐づく11のコース)  アプリケーションデベロッパー  クラウドサポートアソシエイト  クラウドサポートエンジニア  サイバーセキュリティスペシャリスト  データインテグレーションスペシャリスト  データサイエンティスト  DevOpsエンジニア  マシンラーニングスペシャリスト  ソフトウェアデベロップメントエンジニア  ソリューションアーキテクト  Webデベロップメントエンジニア AWS Educateは14歳以上の学生、教員、企業のリクルータの方が参加でき、学生は学習、教員は授業、リクルータは採用活動のために利用できます。メンバーが自由に参加する機会に加え、学校が加盟することでよりクレジットの増額など多くの参加特典を学生、教員に提供することが可能になります。 これから社会にはばたいていく学生の支援を通じ、教育機関とクラウド技術を活用する企業、そしてクラウドを提供する企業の密なつながりが生まれ、社会全体のクラウド技術者の需要の増大に応えることに繋がっていきます。 (※各学習コース内からリンクがある一部の外部学習教材は英語でのご提供となります。) 【問い合わせ】aws-jpps-qa@amazon.com パブリックセクター エデュケーションプログラム担当 澤

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Amazon SageMaker で複数の TensorFlow モデルを一つのエンドポイントへデプロイする方法

概要 Amazon SageMaker では、TensorFlow、MXNet、Chainer、PyTorch、scikit-learn といった機械学習フレームワークをサポートしています。これらのフレームワークを利用して機械学習による予測結果を得るためには、学習した機械学習モデルをエンドポイントにデプロイする必要があります。複数のモデルを利用したい場合、モデル一つ一つに対してエンドポイントを作成する方法が一般的ですが、推論リクエストが少ないモデルに対してエンドポイントを常時起動すると、推論処理に対するコストが高くなってしまいます。そこで、推論リクエストの少ないモデルを、他のモデルと同じエンドポイントにデプロイし、常時起動するインスタンス数を低減する方法があります。この手法はリアルタイム処理が必要な場合は特に有効です。なお、推論処理がリアルタイム性を要求しない場合はバッチ変換ジョブをご利用ください。 本記事では、複数のモデルを一つのエンドポイントにデプロイする方法について説明いたします。Amazon SageMaker がサポートする全ての機械学習フレームワークで、複数のモデルを一つのエンドポイントにデプロイすることができますが、ここでは Tensorflow Serving を利用して、複数のモデルをデプロイする方法について説明します。例として、軽量な物体検出モデル SSD MobileNet と、軽量な画像分類モデル MobileNet を1つのインスタンスにデプロイします。デプロイまでの手順の概要は以下のとおりです。 複数の TensorFlow モデルを TensorFlow Serving にデプロイ可能な SavedModel 形式で保存します。 保存したモデルを1つのアーカイブファイル (tar.gz 形式) にして、Amazon S3 (S3) にアップロードします。 Amazon SageMaker の API を利用して、1 つのインスタンスにデプロイし、テストします。 それでは各手順について以下で説明します。 1. TensorFlow モデルの保存 Jupyter Notebook からコードを実行し、TensorFlow の学習済みモデルをダウンロードして、以下のような SavedModel 形式で保存します。model1 を SSD MobileNet、model2 を MobileNet とします。TensorFlow モデルには、SavedModel 形式以外の学習済みモデルが公開されている場合があるので、必要に応じて変換します。今回は […]

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