Amazon Web Services ブログ

AWS Japan

Author: AWS Japan

AWS Direct Connect の AWS Transit Gatewayサポートが東京リージョンに対応しました

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 Direct Connect の AWS Transit Gatewayサポートが東京リージョンに対応しましたのでご紹介いたします。 AWS Direct Connect オンプレミスから AWS への専用ネットワーク接続の構築をシンプルにするクラウドサービスソリューションです。AWS Direct Connect を使用すると、AWS とデータセンター、オフィス、またはコロケーション環境との間にプライベート接続を確立することができます。これにより、多くの場合、ネットワークのコストを削減し、帯域幅のスループットを向上させ、インターネットベースの接続よりも安定したネットワークエクスペリエンスを体験いただくことが可能です。 802.1q VLAN を使用して、この専用接続を複数の仮想インターフェイスに分割することができ、今回のアップデートでは 1/2/5/10 Gbps での接続がサポートされています。  AWS Direct Connect Gateway AWS Direct Connect Gateway は中国を除くAWSのすべてのリージョンにおいて、グローバル IP ルートを受信するパブリック仮想インターフェイスを作成することや、エンドポイントへのアクセスの有効化機能が提供されます。また、複数の AWS リージョンに渡り Virtual Private Cloud (VPC) で接続性を確立することができ、それぞれ複数の BGP セッションを確立する必要がないので、管理作業を減らしネットワークデバイスへの負担も軽減することができます。 ドキュメントの以下の図を参照ください。 Direct Connect ゲートウェイを介して接続する VPC には重複する CIDR ブロックの設定はサポートされていないことに留意してください。 AWS Transit […]

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AWS Well-Architected Toolが日本語をサポートしました(東京リージョンでご利用いただけます)

私たちが、2015年に発表したAWS Well-Architected フレームワークは、クラウドにおけるシステム設計・構築・運用において、設計原則と「運用の優秀性」「セキュリティ」「信頼性」「パフォーマンス効率」「コストの最適化」の5つの柱を使用して、ガイダンスとベストプラクティスを提供するものです。 さらに2018年にはAWS Well-Architected Toolをリリースし、お客様のワークロードがAWSアーキテクチャの最新ベストプラクティスに則っているか、どのようなギャップがあって、どのようなリスクや改善点があるかを自分自身でご確認いただけるようになりました。このツールは昨年のリリース以降、すでに世界中で何万ものワークロードレビューで活用されており、お客様ワークロードの改善に貢献してきました。 AWS Well-Architected Toolが日本語をサポートしました(東京リージョンでご利用いただけます) 本日より、AWS Well-Architected Toolが日本語のサポートし、アジアパシフィック(東京)リージョンでご利用いただけるようになります。みなさんは、AWSマネジメントコンソールにアクセスして、AWS Well-Architected Toolを日本語でご利用いただけます。詳細については、ドキュメントと製品ページもご参照ください。 また、合わせてAWS Well-Architected フレームワークの最新日本語版をこちらからご参照いただけるようになりました。 AWS Well-Architected フレームワーク(ウェブサイト形式で閲覧)  |  ホワイトペーパー(PDF) 日本語対応したAWS Well-Architected Toolを試してみましょう まず、AWS Well-Architected Toolコンソールを開いて、「ワークロードの定義」をクリックして開始します: なおツール内での「ワークロード」という用語は、ビジネス価値を提供する一連のコンポーネント(システム)を識別するために使用します。ワークロードは通常、ビジネスリーダーとテクノロジーリーダーが話し合う場合のレベルになります。 最初にワークロードに名前をつけ、定義することから始めます。次に業界や業種、運用するリージョン、本番環境かなどを選択します。また任意にAWSアカウントIDを入力することも出来ます。続いて「ワークロードの定義」をクリックして次に進みましょう: レビューを開始する準備が出来ました。[レビューを開始]をクリックして次へ進みましょう: 最初の柱は「運用の優秀性」です。ここでは9つの質問があり、選択肢から複数の回答(ベストプラクティス)を選択できます。画面の右側には質問ごとの解説が表示されています。また各質問や各回答の内容について詳しく知りたいときは、各質問や各回答横の「情報」リンクをクリックすると、それぞれについて詳しい情報を参照することも出来ます。: 順番に従って、質問に回答することも出来ますし、保存や中断をすることも可能です。レビューを完了すると、改善すべき計画を確認することが出来ます。: 「改善計画」では、すべての質問に対する AWS ベストプラクティスのアドバイスが提供されます。改善計画は、柱の優先順位に基づいて順序付けられます。柱のデフォルトの順序を使用するか、ユーザーの優先順位に基づいて柱の順序を変更することもできます。: レビュー結果について、PDF形式でのレポートを出力することも可能です:   日本語対応したAWS Well-Architected Toolは、今すぐに利用可能です! ツールは今回サポートを開始したアジアパシフィック(東京)に加えて、すでに提供中の米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、ヨーロッパ (アイルランド)、ヨーロッパ (ロンドン)、アジアパシフィック(シドニー)の各リージョンでもご利用いただけます。   AWS Well-Architectedパートナーのご紹介 自社のみのシステム設計・構築・運用に不安がある場合は、AWS Well-Architected パートナーにご相談いただくことも出来ます。日本では2019年9月26日現在、下記の9社が認定パートナーとなっています。   AWS […]

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AWS Data Wranglerを使って、簡単にETL処理を実現する

2019年9月、Github上にAWS Data Wrangler(以下、Data Wrangler)が公開されました。Data Wranglerは、各種AWSサービスからデータを取得して、コーディングをサポートしてくれるPythonのモジュールです。 現在、Pythonを用いて、Amazon Athena(以下、Athena)やAmazon Redshift(以下、Redshift)からデータを取得して、ETL処理を行う際、PyAthenaやboto3、Pandasなどを利用して行うことが多いかと思います。その際、本来実施したいETLのコーディングまでに、接続設定を書いたり、各種コーディングが必要でした。Data Wraglerを利用することで、AthenaやAmazon S3(以下、S3)上のCSVからPandasを利用するのが、数行で実施できたり、PySparkからRedshiftに連携できるなど、お客様側はETLの処理の記述内容に集中することができます。 本モジュールはインスタンスに対してpipでインストールできることに加え、Lambda Layerとしての利用やGlue上でeggファイルをアップロードして利用することができます。 本ブログでは、Amazon SageMaker(以下、SageMaker) Notebookを用いて、Athenaにクエリを実行、前処理をし、結果をS3に配置するチュートリアルをご紹介いたします。   チュートリアル 実行するシナリオは下記の通りです。 シナリオ ユースケースとしては、AWSサービスの構築のご経験が少ない方でもノートブック上から機械学習の前処理などでご利用いただけるかと思います。例えば、SageMaker内のビルトインアルゴリズムであるXG Boostを利用する目的で、データベース内のデータを必要な形に変換したり、またそれ以外にも欠損値を平均値で穴埋めするといったことがあるでしょう。 このチュートリアルでは、Athenaでクエリした結果の中から分析対象外データを削除し、その後、項目を別の値に置き換える一連の手順をご紹介します。なお、環境構築自体は“東京リージョン”(ap-northeast-1)で実施します。 手順 0.データのダウンロード サンプルデータのダウンロードを行います。 (サンプルデータのURL内にある2019年6月の“Green Taxi Trip Records(CSV)”を利用します。) 1.データセットの準備 1-1.AWSマネジメントコンソールにログインして、サービス一覧から“S3”を選択します。 1-2.[バケットを作成する]ボタンをクリックし、“バケット名”に任意の名前(※世界で一意)を入力、リージョンが“アジアパシフィック(東京)”になっていることを確認し、[作成]ボタンをクリックします。 1-3.バケットが作成されたら、作成したバケットに手順“0”でダウンロードしたCSVファイルをアップロードします。 1-4.サービス一覧から“Athena”を選択します。 1-5.下記クエリを実行し、Athenaのデータベースとテーブルを作成します。 ・データベースの作成 CREATE DATABASE [YOUR DATABASE NAME]; ・テーブルの作成 CREATE EXTERNAL TABLE green_tripdata( VendorID string, lpep_pickup_datetime string, lpep_dropoff_datetime string, store_and_fwd_flag string, RatecodeID […]

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【開催報告】第8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 機械学習ソリューションアーキテクトの上総 (Twitter:@tkazusa) です。AWS Japan 目黒オフィスでは「Amazon SageMaker 事例祭り」(Twitter: #sagemaker_fes) を定期的に開催しています。2019年9月19日に開催された 第8回 Amazon SageMaker 事例祭り|体験ハンズオン では、前半にセッションの部として、AWS Japan のソリューションアーキテクトによるサービスの最新情報や技術情報と、Amazon SageMaker をご利用いただいているお客様をゲストスピーカーにお招きし、実際に導入頂いたお客様による「体験談」をお話し頂きました。また後半ではハンズオンの部として、SageMakerを用いた機械学習モデル開発のプロセスを、機械学習を利用した異常検知や画像分類を例に、ご来場の皆様と共にハンズオン形式でご体験頂きました。

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[AWS DevDay Tokyo] 懇親会と LT 募集のお知らせ!

おはようございます!こんにちは!こんばんは!ソリューションアーキテクトの鈴木(@studio3104)です。 皆様、AWS DevDay Tokyo にはご参加の申込みをしていただけているでしょうか?本日時点で満席セッションが多くなってきておりますが、ご登録いただけていないセッションでも当日キャンセル待ち出来ますのでまだまだエントリーお待ち致しております!(確実にお入りいただける約束は致しかねますので予めご承知おきの上ご了承ください。) また、前回のご案内時点ではすべてのセッションの公開準備が出来ておりませんでしたが、本日時点ですべてのコンテンツが公開となっております。セッション一覧のご確認、ご登録はこちらから! 本日はセッション以外での追加のご案内となります。 懇親会をやります 二日目(10/4)の18時ごろから神田明神ホール(2F)にて懇親会を準備させていただくこととなりました!懇親会はセッションやワークショップとは異なり、事前にご予約いただくことは出来ません。ご参加ご希望の方は、18時ごろに神田明神ホール(2F)にお集まりください。 ※ 神田明神ホール(2F)はセッションも行われる会場です。 懇親会概要: 会場:  神田明神ホール(2F) 日時: 2019/10/04 18:00ごろ- LT 募集!!! 併せまして、懇親会での LT をしていただける方を募集させていただきます!LT の募集要項やレギュレーションに関しては募集ページからご確認ください。 https://amazonmr.au1.qualtrics.com/jfe/form/SV_cGchA9AzFoBstxP 大事なことなので本エントリでも申し上げますが、LT ですので5分で強制終了です。LT は5分で強制終了が基本ですよね!!!!!! さいごに 繰り返しになりますが、おかげさまで満席セッションが増えてきておりますがまだまだご登録をお待ち致しております。LT へのエントリーも是非ご検討ください! https://amazonmr.au1.qualtrics.com/jfe/form/SV_cGchA9AzFoBstxP それでは、当日皆様にお会い出来ることをお待ち申し上げております!!!

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週刊AWS

週刊AWS – 2019/9/16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。東京は少しずつですが秋という感じの気候になってきました。9月は連休が多いので嬉しい月なのですが、AWSのサービスは日本の連休には関係なく毎日のように新機能、新サービスが追加されています。 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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Thinkbox DeadlineのAWS ポータルを使ったレンダリング

はじめに Dealdine 10の新しいAWS ポータル機能は、Autodesk MayaやAutodesk Arnoldを含む数多くのコンテンツ作成アプリケーションをサポートします。この機能により、Amazon EC2 Spot Instancesの分散コンピューティングパワーを使用して、Maya/Arnoldワークフローを最適化することができます。本記事では、AWS上でMaya/Arnoldを使ったレンダリングに必要な手順を説明します。 この手順は、AWS ポータルがサポートする他の製品の場合と非常によく似ているため、他のコンテンツ作成アプリケーションを使用する場合にも、本記事の内容のほとんどが有効です。

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AIを使用してビデオアーカイブから価値を引き出す: Videofashionのケーススタディ

大規模なコンテンツアーカイブを保持するM&E企業にとって、プロデューサーやライセンサーの使用に合わせて適切にコンテンツを抽出することは、重要な課題です。さらに、数十年分のコンテンツを持つスポーツリーグなどの顧客は、コンテンツアーカイブをAPI経由でファンが使えるようにして、アーカイブ全体をエンドユーザーが検索し、API経由でライセンス可能にしたいと考えています。残念ながら、最近まで、コンテンツのメタデータの多くは複数の異なるシステム間で手入力されていたため、大規模なメディアライブラリの所有者がアーカイブの内容全体を完全に把握するには多くのリソースが必要となり、実用的ではありませんでした。

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Amazon Game Tech

【開催報告】Game Tech Night #15 ゲーム業界向け AWSで実現する機械学習

こんにちは、ゲームソリューションアーキテクトの 畑史彦 です。 8月21日に第15回となる Game Tech Night を開催致しました。 Game Tech Night は、オンラインゲーム開発と運用に携わる開発者やインフラエンジニアを対象に、ゲームに特化しか技術情報や関連する AWS サービスの情報をお届けすることを目的としたイベントです。最近では概ね 1,2 ヶ月に1度くらいの頻度で定期開催しています。この第15回では 機械学習 をテーマに AWS のソリューションアーキテクトから2つのセッションを実施しました。  

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Amazon RDS for PostgreSQL バージョン 9.4.x のリタイアメントのお知らせ

本投稿は、こちらのフォーラムに投稿された Amazon RDS for PostgreSQL をご利用中のお客様向けのアナウンスメントの参考和訳です。 本投稿は、PostgreSQL コミュニティが2020年2月にバージョン9.4を廃止予定であることに従い、2020年1月15日をもって、Amazon RDS が RDS for PostgreSQL 9.4 のサポートを終了することをお知らせするものです。 Amazon RDSは2015年からPostgreSQLメジャーバージョン9.4をサポートしています。本リリース後、機能性、セキュリティ、信頼性、パフォーマンスの観点で大幅な改善がなされたメジャーバージョンが続々とリリースされています。PostgreSQLコミュニティは、PostgreSQL 9.4のリリース終了時期を2020年2月と発表しています。コミュニティサポートモデルに沿って、AWSは9.4.1, 9.4.4, 9.4.5, 9.4.7, 9.4.9, 9.4.10, 9.4.11, 9.4.12, 9.4.14, 9.4.15, 9.4.17, 9.4.18, 9.4.19, 9.4.20, 9.4.21, 9.4.23 のマイナーバージョンを含む、メジャーバージョン9.4のサポートを終了いたします。Amazon RDS では引き続き、バージョン9.5 以降の PostgreSQLデータベースをサポートいたします。 できるだけ早いタイミングで、Amazon RDS PostgreSQL 9.4 データベースインスタンスをバージョン9.6, 10 もしくは、バージョン11 にアップグレードすることを推奨します。9.5 へアップグレードすることも可能ですが、このバージョンは2021年2月にサポート終了が予定されています。 利用中の PostgreSQL 9.4 のマイナーバージョンと PostGIS 拡張の利用有無に応じて、バージョン10 もしくは、11 に直接アップグレードできる可能性があります(※訳者注: […]

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