Amazon Web Services ブログ

AWS Japan Staff

Author: AWS Japan Staff

SAP on AWS最新情報 – お客様ケーススタディ、スケールアップ、スケールアウトほか

SAP SAPPHIRE NOW 2019が今週フロリダで開催されます!私のAWSの同僚もたくさん現地にいるでしょう。そして、彼らは皆さんと喜んで会話したいと思っています。今日は、SAPが推進するOLTPとOLAPのエンタープライズワークロードを稼働するのにAWSが最適な環境であることを確かめるために、私たちが実施してきた取り組みについて、いくつかのお客様のサクセスストーリーを共有し、簡潔な最新情報をお知らせします。

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お客様のSAP S/4HANAへの道のりの簡略化とイノベーションの加速

Amazon Web Services (AWS)でグローバルSAPビジネス責任者を務めるFernando Castilloによる記事です。 今週、私がAmazon Web Services (AWS)のチームの一員としてSAPPHIRE NOWに参加する5周年目を迎えます。 私たちは、この5年間で数千のお客様がSAPをAWSに移行する道のりのお手伝いをすることができました。 この期間に私は世界中を行き来し、多くのSAP顧客とつながり、お客様の課題を理解して、目標を乗り越えて達成する方法を探し出すお手伝いの機会を得ました。初期のころのSeaco、Coca-Cola IcecekやBP、 最近のAIG、ENGIE、Bristol-Myers Squibb、ファーストリテイリング、FirstGroup、そして他の多くのお客様との交流を通じ、AWS移行の主な利点として、技術的負債の返済とイノベーションの加速という2つの共通のテーマが浮上していました。

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今すぐ利用可能 – AWS上でSAP S/4HANAを迅速に展開するためのクイックスタート

Amazon Web Services (AWS)でSAPソリューションアーキテクトを務めるKuang-Shih Howard Leeによる記事です。 今日のビジネスの世界では、スピードがすべてです。企業は、複雑なテクノロジーや展開モデルに対応しながら、一歩先へ行くためにペースを上げてIT資産を変革する必要があります。Amazon Web Services (AWS)では、お客様が時間とリソースを節約できるよう、クラウドへのSAPソフトウェアの導入を簡素化し、そして迅速に追従することに取り組んでいます。手動だと完了まで数日から数週間はかかっていた導入作業に対し、SAP S/4HANAワークロードをAWSクラウド上に3時間以内で展開できる新しいSAP S/4HANA用のAWSクイックスタートを発表できたことを嬉しく思います。 SAP S/4HANAは、コアのエンタープライズビジネス機能をサポートするSAP社の最新世代のエンタープライズリソースプランニング (ERP)ソフトウェアパッケージで、SAP HANAインメモリデータベースに最適化されています。最近リリースしたAmazon EC2 High Memory インスタンスにより、現在SAPを利用しているお客様は、非常に大規模なSAP S/4HANAの展開のためにSAP HANAデータベースをスケールアップ (最大12TBメモリ)、あるいはスケールアウト (最大48TBメモリ)することができます。詳細については、AWSのWebサイトのSAP S/4HANA on AWSを参照してください。

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[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon Aurora MySQL 資料及び QA 公開

先日 (2019/4/24) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon Aurora MySQL」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。 20190424 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora MySQL 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. Auroraでbinlogのユースケースは、どの様なことがありますか?(※今日のウェビナーを聞いて、リストアで使う必要性はないと感じたものです) A. Amazon Auroraでは標準ではバイナリログを利用しないレプリケーションやクラッシュリカバリを採用しているため、有効にするケースは少ないと考えております。利用用途としてはAmazon Auroraに移行する際に切り戻し用途で利用されるケースがございます。バイナリログが有効な状態ですとフェイルオーバーやクラッシュリカバリの時間が無効の状態よりも長くなる可能性があるため、有効にされる際は事前の検証を推薦しております。 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。 AWS Innovate オンラインカンファレンス ≫ 申込先 2019 年 4 月 8 日〜5 月 7 日期間中いつでもオンラインで視聴可能 AWS基礎、業種別事例、人材育成、認定対策講座などAWSが厳選した33セッションを一挙に公開 — AWS Black Belt Online Seminar […]

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【開催報告】第4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) アソシエイトソリューションアーキテクトの小田桐昂史です。 AWS 目黒オフィスでは、お客様の事例紹介登壇を交えた Amazon SageMaker のセミナーとして、「Amazon SageMaker 事例祭り」を毎月開催しています。2019年4月17日に開催された第4回 Amzon SageMaker 事例祭りでは、GMOクラウド株式会社の山下様、株式会社オークネット・アイビーエスの黒柳様、株式会社ミクシィの岩瀬様をゲストスピーカーにお迎えし、Amazon SageMakerの基礎から、具体的な導入・運用事例まで、100名を超える大勢の方にお越しいただき、会場は満員でした。

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Serverless Tech/事例セミナー(2019年3月27日 実施) レポート Vol.3

2019年3月27日 実施のセミナーのレポート 3部編の Vol.3 です。他の回は以下のリンクよりアクセスください。 Vol.1 : 手段先行でも悪くはない!Ruby on LambdaではじめるServerless Vol.2 : Ruby on Lambdaで変わる大規模サービスの裏側 Vol.3 : Webアプリエンジニアに贈るアプリケーション開発におけるサーバーレス流の考え方 [本記事]     Webアプリエンジニアに贈るアプリケーション開発におけるサーバーレス流の考え方 [資料はこちら] クラスメソッド株式会社 和田祐介氏

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[AWS Black Belt Online Seminar] ヘルスケア・ライフサイエンス業界におけるAWS活用 資料及び QA 公開

本日 (2019/4/23) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「ヘルスケア・ライフサイエンス業界におけるAWS活用」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。 20190423 AWS Black Belt Online Seminar ヘルスケア・ライフサイエンス業界における AWS 活用 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. 第三者認証などはサービス単位で取得してるのではなく、AWSの全サービス共通で取得されているのでしょうか? A. 各第三者認証のレポートに、対象となるAWSサービスのリストが記載されておりますので、そちらをご確認ください。各第三者認証レポートのダウンロードは、AWS Artifactよりアクセス可能です。 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。 AWS Innovate オンラインカンファレンス ≫ 申込先 2019 年 4 月 8 日〜5 月 7 日期間中いつでもオンラインで視聴可能 AWS基礎、業種別事例、人材育成、認定対策講座などAWSが厳選した33セッションを一挙に公開 — AWS Black Belt Online Seminar 4月分申込先 […]

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

先日 (2019/4/17) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon VPC Advanced」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。 20190417 AWS Black Belt Online Seminar Amazon VPC Advanced 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. Transit Gatewayが使えるようになった今、Virtual Gatewayを用いたVPN・DXを敢えて採用するようなケース・利点はあるものでしょうか A. VPC間で通信しない、従来通りのユースケースでは引き続き有効です。Transit Gatewayは機能が多い代わりに通常のVPN/DXとVGWを使うものよりコストがかかりますので、比較検討することが重要になります。https://aws.amazon.com/jp/transit-gateway/pricing/ Q. VPC Sharing にはAWS Organizationsが必要とのことなのですが、一括請求機能の利用だけで要件を満たすのでしょうか? A. いいえ。一括請求機能では要件を満たしません。 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/vpc/latest/userguide/vpc-sharing.html#vpc-share-prerequisites より — 共有 VPC の前提条件 組織のマスターアカウントで、リソース共有を有効にしておく必要があります。リソース共有の有効化の詳細については、AWS RAM User Guide の「AWS Organizations での共有の有効化」を参照してください。 […]

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Amazon SageMaker Ground Truth を使って大量ラベル付けの品質保証を簡単に行う

このブログの記事では、大量のデータにラベル付けする機械学習システムを構築したばかりで、ラベルの一部に対して手動の品質保証(QA)を行おうとしている皆さんにご覧いただきたいと思います。限られた人員を大量の作業で困らせることなく、これを実現するためにはどうすれば良いでしょうか。本記事では、Amazon SageMaker Ground Truth のカスタムラベリングジョブを使用した実現方法を示します。 一度に1項目ずつワーカーに検証を依頼すると多くの作業が発生してしまいます。そこで、同じラベルが付与された項目をまとめて提示するカスタムラベル付け方法を実現し、各ワーカーには正しくないものをマークするように依頼します。 こうすると、ワーカーは、すべて最初からラベル付けするよりもはるかに多くのデータ量を迅速に評価できます。 品質保証が必要なユースケースの作業には、次のようなものがあります。 判断が難しいユースケースにおいて、実際に使用する前に対象分野の専門家によるレビューと承認を必要とする ラベルを確認して、ラベルを作成したモデルの品質をテストする ラベルに誤りがある項目を特定してカウントし、修正し、学習データセットに戻す モデルによって割り当てられたラベルの正確性と確信度の分析する 単一のしきい値をすべての分類クラスに適用できるか、あるいはクラスごとに異なるしきい値を使用するかどうかを確認する 初期データのラベル付けにより単純なモデルを使用し、次に品質保証のプロセスにより結果を検証し、再学習させることでモデルを改善する このブログ記事では、これらのユースケースに対応する例について説明します。 背景とソリューションの概要 Amazon SageMaker Ground Truth は、パブリックおよびプライベートのラベル付けワーカーに簡単にアクセスする機能や、一般的なラベリングタスクのための組み込みのワークフローとインターフェイスを提供します。 このブログ記事では、Ground Truth のカスタムラベリングワークフローを活用することで、システムやビジネスプロセス全体で時間のかかるもう一つの部分である、機械学習または人により付与されたラベルの品質保証を行う方法を説明します。 このサンプルケースでは、入力は個々のワーカーによって検証されるラベル付き画像のリストです。 ワーカーは一つの画面上に同じラベルのついた画像をまとめて表示し、一度にラベルのセットを検証できます。 こうすることで、セット全体を素早く確認し、正しくラベル付けされていないものをマークし、「適合しない」ものを選び出すことができます。 検証された結果は、Amazon DynamoDB テーブルに保存されます。 まとめて確認するバッチの項目数は、作業の複雑さと、容易に比較・確認するため一度に表示できる数に応じて、タスクに対し適切に選択する必要があります。 この例では、バッチサイズは 25 (テンプレートで設定可能)を選択し、確認作業の負荷とレビュー対象の画像の量のバランスをとっています。 Amazon SageMaker Ground Truthカスタムラベリングジョブの構造 Amazon SageMaker Ground Truthカスタムラベリングワークフローは、以下の要素から構成されています。 ラベリングタスクを実行するワーカー。パブリックワークフォース(Amazon Mechanical Turk を使用する場合など)またはプライベートワークフォースから選択できます。 JSON マニフェストファイル。 マニフェストは、ジョブの入力場所を Ground Truth に伝えます。 各行項目は単一のオブジェクトであり、単一のタスクに対応します。 この例では、各オブジェクトは、品質保証の作業において、一度にワーカーに提示される同じラベルを持った一群の画像を指すカスタムラベリング入力です。 ラベリング前の AWS […]

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Serverless Tech/事例セミナー(2019年3月27日 実施) レポート Vol.2

2019年3月27日 実施のセミナーのレポート 3部編の Vol.2 です。他の回は以下のリンクよりアクセスください。 Vol.1 : 手段先行でも悪くはない!Ruby on LambdaではじめるServerless Vol.2 : Ruby on Lambdaで変わる大規模サービスの裏側 [本記事] Vol.3 : Webアプリエンジニアに贈るアプリケーション開発におけるサーバーレス流の考え方     Ruby on Lambdaで変わる大規模サービスの裏側 [資料はこちら] Sansan株式会社 Eight事業部 Engineering Group/エンジニアリングマネージャー 藤井洋太郎氏

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