Amazon Web Services ブログ

AWS Japan Staff

Author: AWS Japan Staff

AWS Greengrass -ユビキタス, 現実世界におけるコンピューティング-

データセンターやオフィス内のコンピューティングやデータ処理は簡単です。一般的に、良好な接続性と安定した電力供給が得られます。必要に応じてオンプレミスやクラウドベースのストレージにアクセスし、コンピューティングパワーを利用することができます。 しかし、現実の世界では状況が大きく異なります。接続は断続的で、信頼性が低く、速度と規模に制限があり、消費電力が重視され、ストレージの容量と計算能力を最大限に引き出すための限界があります。 多くの関心が高く/潜在的に貴重なデータが収集、処理、実行可能なインテリジェンスに変えられれば、現場に成果が現れます。 このデータは、地球の表面より数マイル下に位置する鉱山や油井、センシティブかつ安全でクリティカルな病院や工場、あるいは別の惑星(ハロー)に置かれているでしょう。 当社のお客様は、AWS Cloudの規模とパワーを使用して、これらの試行条件でローカル処理を行う方法を尋ねています。 第一に、データをローカルで測定、感知、処理するシステムを構築したいと考えています。 そして、彼らは、データに耐えるようにクラウドのようなローカルインテリジェンスをもたらし、互いに依存する調整されたローカルでのアクションを実装したいと考えています。 これを困難にしているのが、利用可能なローカル処理リソースやストレージリソースを活用したいと同時に、専用のセンサーや周辺機器に接続したいと考えていることです。 AWS Greengrassの紹介

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Amazon Aurora アップデート – PostgreSQL 互換のエンジン

(昨日のように思いますが)ちょうど2年前、私は Amazon Aurora を【AWS発表】Amazon Aurora – Amazon RDSに費用対効果の高いMySQL互換のデータベースが登場!! の記事にて紹介しました。この記事では、RDS チームがリレーショナルデータベースモデルを既存の制約にとらわれない新鮮な視点で考え、クラウドに適したリレーショナルデータベースをいかに作ったかを説明しました。 それ以来、私たちがお客様から受けたフィードバックは心温まるものでした。お客様は、MySQL との互換性、高可用性、組み込みの暗号化オプションを愛しています。お客様は、Aurora が、耐障害性、自己修復機能を兼ね備え、10 GB から利用開始でき、事前のプロビジョニングなしに 64 TB までスケール可能なストレージを備えているという事実を頼りにしています。そして、Aurora は 6 つのコピーが 3 つのアベイラビリティーゾーンにわたってレプリケートされ、そのデータを性能や可用性への影響なく、Amazon Simple Storage Service (S3) にバックアップされるということをお客様は把握しています。お客様のシステムがスケールする際には、共通のストレージからデータを読み込む最大 15 個の低レイテンシーリードレプリカを追加できることを把握しています。費用の観点では、Aurora はコンピューティングリソースとストレージのリソースを効率的に使用し、商用データベースと比較して、費用対性能が10倍もよくなることを理解しました。世界規模の商用環境で、どのようにお客様がAurora を使用しているかについては、Amazon Aurora のパートナー紹介とお客様の声 をご覧ください。 もちろん、お客様は常によりよいものを求め、我々もお客様の必要とするものを理解し、それを達成するために最善を尽くします。ここでは、お客様のフィードバックに応えてリリースした最近のいくつかのアップデートを振り返ります。 10月 – ストアードプロシジャーからLambda Functionの呼び出し 10月 – S3からのデータ読み込み 9月 – リーダーエンドポイントが追加されました – 負荷分散と高可用性向上 – 9月 – Parallel Read Ahead, Faster Indexing, NUMA Awareness 7月 – MySQLバックアップからクラスタを作成可能になりました 6月 […]

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Amazon Lightsail – AWSの力、VPSの簡単さ

部品から複雑なシステム(家、コンピューター、家具)を組み立てるのを好む人がいます。彼らは、計画プロセスを楽しみ、慎重に各部品の調査を行い、望ましい力や適応性のバランスを与える部品を選択します。邪魔にならないに計画することで、彼らは最終品に向けて、部品を組み立てるプロセスを楽しみます。他の人々は、このdo-it-yourself(DIY)が魅力的で価値があると思っていませんし、途中であまりに多くの決定を下す事なく、できるだけ早く結果に到達する事に興味があります。 聞き覚えありませんか? 私は、このモデルはシステムのアーキテクチャとシステム構築にも同じ様に当てはまると思います。時々、個々のAWSコンポーネント(サーバー、ストレージ、IPアドレスなど)を手動で選ぶ事に時間をかけ、あなた自身でそれらをまとめたいでしょう。別の機会では、事前設定され事前に組み立てられた、システム構築の手間なく、Webアプリケーションを実行する準備が完了しているシステムを必要とします。 Amazon Lightsailの紹介 本日、Amazon Lightsailをローンチします。数回クリックしてメニューから設定を選択し、SSDベースのストレージ、DNS管理、固定IPが事前設定された仮想マシンを起動することができます。好きなオペレーティングシステム(Amazon Linux AMI,Ubuntu)、開発環境(LAMP, LEMP, MEAN,Node.js)やアプリケーション(Drupal,Joomla,Redmine,GitLabなど)を立ち上げることができます。そして、それはデータ転送量の大きな容量を含む月額$5から始まる定額料金です。

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Amazon Polly – 文章から音声へ、47の声と24の言語

この記事を書き始める時に、自分の子供の頃(TVを見てばかり過ごしていました)に戻って、1960年代や1970年代の有名なコンピュータやロボットの声を思い出してみました。たった数分で、HAL-9000、B9 (Lost in Space)、Star Trek Computerのオリジナル、そしてRosie (The Jetsonsより)が頭に浮かびました。当時は、機械的に生成された音声は、正確な音でそっけなく、人間の感情を欠いているものを多くの人が期待していました。 多くの年月を早送りして、現在はコンピュータが生成した音声には多くの優れたアプリケーションとユースケースが存在し、一般的にText-to-SpeechまたはTTSとして知られています。エンターテイメント、ゲーム、公的放送システム、Eラーニング、電話通信、補助アプリやデバイス、そして個人アシスタントはその始まりにすぎません。これらアプリケーションの多くは、接続性はとても良いがローカルの処理能力とストレージはそこそこしかない、モバイル環境にとてもよく合っています。

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Amazon Rekognition – 深層学習による画像検出と認識

この画像を見た時に、何が見えますか? 単純に、動物には見えるでしょう。ペット、犬、またはゴールデンレトリバーに見えるかも知れません。画像とこれらのラベルの連想は脳の中でハードウェアな回線があるわけではありません。代わりに、何百何千もの例を見た後でラベルを学んだのです。いくつかの異なるラベルを処理することで、動物と植物、犬と猫、ゴールデンレトリバーと他の品種を見分けることを学んでいます。

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Amazon Lex – 対話的音声&テキストインターフェースを構築

話すコンピュータは素晴らしいですが、聞いて応答するコンピュータはさらに優れています。 もしあなたがAmazon Echoを使用している場合は、Alexa-poweredなインタラクションモデルがどれほどシンプルで、有益で、強力であるかが分かります。 本日、Amazon Alexaを支える深層学習技術(ASR – 自動音声認識, NLU – 自然言語理解)と同じものを、ユーザーの会話アプリケーションの中で利用できるようにしました。Amazon Lexは、チャットボットや魅力的で実物そっくりのやり取りをサポートするその他のウェブ&モバイルアプリケーションを構築するために利用できます。あなたのbotは、情報を提供したり、アプリケーションを強力にしたり、作業を効率化したり、ロボットやドローンやおもちゃの制御メカニズムを提供したりすることができます。 Amazon Lexはすぐに使えるようにデザインされています。まず、Lexコンソールで会話をデザインすることから始めて、Lexに自然言語モデルを構築するためのサンプルフレーズを与えます。次にAmazon Lex botをパブリッシュして、ユーザーとのテキストあるいは音声の会話を処理させます。Amazon Lexはフルマネージドなサービスであり、セットアップや管理、インフラストラクチャのスケーリングに時間を費やす必要は有りません。 本日時点で、チャットボットはFacebook Messengerと接続することが出来ます。SlackやTwilioとインテグレーションについても現在作業中です。AWS側では、Lexは,,と共に動作し、アプリケーションコードからや、やその他のサービスを利用することも出来ます。

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Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを

私達が扱わなければいけないデータの量は日々増え続けています(私は、未だに1,2枚のフロッピーディスクを持っていて、1.44MBというのが当時はとても大きいストレージだったことを思い出せるようにしています)。今日、多くの人々が構造化されたもしくは準構造化されたペタバイト規模のファイル群を、日常的に処理してクエリしています。彼らはこれを高速に実行したいと思いつつ、前処理やスキャン、ロード、もしくはインデックスを貼ることに多くの時間を使いたいとは思っていません。そうではなくて、彼らはすぐ使いたいのです: データを特定し、しばしばアドホックに調査クエリを実行して、結果を得て、そして結果に従って行動したいと思っていて、それらを数分の内に行いたいのです。

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AWS Organizationsのプレビューが始まりました

AWS Organizations(以下、Organizations)は、IT部門が行う複数AWSアカウントの管理を簡単にします。OrganizationsではAWSアカウントのグループを作成でき、それらのグループにセキュリティや自動化設定を一元的管理をするためのポリシーを適用できます。 Organizationsは、個々のAWSアカウントにおけるユーザーが、どのAWSサービスにアクセスできるのかを統制することでセキュリティを向上させます。アカウントに対して、もしOrganizationsがAWS Identity and Access Management (IAM)ポリシーよりも厳しい統制を規定すれば、ユーザーはより厳密なOrganizationsポリシーで守られるでしょう。Organizationsは、新しいアカウントを作成、およびグループへ追加するAPIによって、新規アカウント作成の自動化を可能にします。また、Organizationsは一括請求の機能も含み、組織内のアカウントを自動的に結び付けることで、単一の支払い方法で料金支払いができます。 Organizationsがあれば、アプリケーション、環境、チーム、その他ビジネスにとって意味のあるグループ毎に、規模が拡大するAWSアカウントを更に簡単に管理できるようになります。 詳しくはAWS Organizationsのホームページを参照し、いますぐAWS Organizationsのプレビューにお申し込みください。 原文:Announcing AWS Organizations, Now in Preview (翻訳:Security Solutions Architect 桐山 隼人)

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[APN] 適任のAPNパートナー様が検索できる、AWS Partner Solutions Finderを発表しました

APN パートナーエコシステムの検索をしやすくする為に、AWS Partner Solutions Finder(パートナーソリューションズファインダー)を発表しました。 ユースケース、業界、製品、地域別で検索可能な、AWS Partner Solutions Finderへアクセスください。 全階層のAPNパートナー様の詳細な情報がAWS Partner Solutions Finderでは検索可能です。 AWS Partner Solutions Finderは、AWSコンピテンシー、 サービスデリバリー、 マネージドサービスプロバイダープログラム(MSP)など、APNプログラムのメンバーであるAPNパートナー様の情報をより詳細に把握することができます。 新しいパートナープロファイルページでは、APNパートナー様を一目で、または詳細に知ることのできる新しい環境が提供されます。また、APNパートナー様のスキルセット(AWSによって検証済み)、パートナーソリューション、ケーススタディ、およびオフィスの所在地を表示できます。 AWS Partner Solutions Finderで確認したAPNパートナー様への連絡は、パートナープロファイルページで「Connect」をクリックするだけで、APNパートナー様へ問い合わせができます。 AWSビジネスを加速することに興味がありますか? AWS Partner Solutions Finderを今すぐ検索してください。   原文:The AWS Partner Network (APN) makes it easier to find the right APN Partner to engage through the Partner Solutions Finder (翻訳:Partner SA 相澤)

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