Author: AWS Japan

先週(4/30)、私たちは非常に静かな（実際には静かすぎる）発表を行いました。S3 バケット内のオブジェクトのアドレスを指定するために使用される、パスベースのアクセスモデルについて、ゆっくりとそして慎重に廃止するという計画です。私はこのブログ記事を書くために、状況をよりよく理解すべく、S3チームと話し合うことに時間を費やしました。私が学んだことは以下です… S3 は、2006年の始めにサービスが開始されました。S3 における Jeff Bezosの考える元々の仕様は、非常に簡素なものでした。彼はインターネットにおける malloc （C言語プログラムにおけるキーメモリ割り当て関数）に相当するようなものを望んでいました。その出発点から、S3 は何兆ものオブジェクトを格納し、毎秒数百万のリクエストを処理するところまでに成長しました。 13年間にわたり、S3 には多くの新しいストレージオプション、機能、およびセキュリティ制御が追加されました。 Old vs. New S3は現在、2種類のアドレスモデルを提供しています。path-style と virtual-hosted styleです。一つずつ見てみましょう。まず、path-style モデルでは、次のように見えます（グローバルなS3エンドポイントです）: https://s3.amazonaws.com/jbarr-public/images/ritchie_and_thompson_pdp11.jpeg https://s3.amazonaws.com/jsb-public/classic_amazon_door_desk.png もしくは、次のような形です（リージョナルなS3エンドポイントです）: https://s3-us-east-2.amazonaws.com/jbarr-public/images/ritchie_and_thompson_pdp11.jpeg https://s3-us-east-2.amazonaws.com/jsb-public/classic_amazon_door_desk.png この例では、jbarr-public と jsb-public がバケット名であり、/images/ritchie_and_thompson_pdp11.jpeg と /jsb-public/classic_amazon_door_desk.png がオブジェクトキーとなります。 仮に、オブジェクトが別々の AWS アカウントによって所有されたり、異なる S3 バケット（また場合によっては異なる AWS リージョン）にあったとしても、どちらも同じ DNS サブドメイン s3.amazonaws.com にあります。次に、対応する virtual-hosted style の参照方法を見てみましょう（これらは「新しい」と思われるかもしれませんが、少なくとも2010 年以降に存在しています）: https://jbarr-public.s3.amazonaws.com/images/ritchie_and_thompson_pdp11.jpeg https://jsb-public.s3.amazonaws.com/classic_amazon_door_desk.png これらの URL は同じオブジェクトを参照しますが、オブジェクトは別々の DNS サブドメインにあります (それぞれ […]

本日より最新世代のAmazon EC2 T3、M5、C5、およびR5インスタンスがAWS 大阪ローカルリージョンで利用可能です。 これらのインスタンスには最新世代のIntelプロセッサが含まれ、仮想化のオーバーヘッドを削減しながら、高性能、高可用性、高セキュリティを提供するためAWS Nitro Systemを使用し構築されています。

プリンシプルパートナーソリューションアーキテクトを務めるKK Ramamoorthyとプリンシプルプロダクトソリューションアーキテクトを務めるBrett Francisの共著です。 本日5月9日、SAPは、Amazon Web Services (AWS)とのIoT領域でのコラボレーション、およびSAP Leonardo IoTとAWS IoT Core間の相互運用性の一般提供開始を発表しました。この新しいコラボレーションにより、AWS IoTプラットフォームが持つグローバルなスケーラビリティとSAP Leonardo IoTを活用したビジネスプロセスを使用して、IoTソリューションを簡単かつコスト効率高く展開することができます。このコラボレーションは、2つの新しい相互運用性オプションを提供します。

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。 今日は、現在お申込み受付中のAWS Summit Tokyo で開催される DeepRacerリーグについて最新情報をお届けしていきます。 DeepRacer リーグ DeepRacer リーグは、機械学習のマネージドサービスであるAmazon SageMaker を強化学習に対応させたAmazon SageMaker RL、そして知能ロボット工学アプリケーションを大規模かつ簡単に開発、テスト、デプロイできるサービスである、AWS RoboMaker を組み合わせて実現されるDeepRacerという1/18スケールの完全自走型レーシングカーを用いて競いあうレースです。 DeepRacer リーグは2種類存在しています。一つが世界中で20以上のAWS Summitで開催される実機を利用したレースです。AWS Summit Tokyoでも3日間毎日開催されており予約なしで現地で登録を行いレースに参加できます。その際実機は、レースの公平性を期すためAWS側が準備したものに、トレーニング済みのアルゴリズムをインストールしレースに挑んでいただきます。待ち時間はありますが、何度でも参加できます。また、アルゴリズムのトレーニングなどが難しい方は、あらかじめプリセットされたデフォルトのアルゴリズムを使いレースをカジュアルに楽しむこともできます。そしてAWS Summit Tokyoでは、強化学習の基礎とDeepRacerを走らせるモデルをトレーニングする手法を学べるWorkshopも開催します。3日間のレースを通して上位10名にはDeepRacerの実機をプレゼントします。そして優勝者には、12月2日から9日の間米国ネバダ州ラスベガスで開催されるre:Invent 2019へ招待させていただき、そこで決勝戦を戦っていただきます。なんと、re:Invent2019への渡航費、宿泊費、チケットなどがAWS側により負担されます。 もう一つのDeepRacerリーグは、Virtualレースです。先日バージニア北部リージョンで、DeepRacer Virtualリーグが開幕しました。AWSのマネージメントコンソールから、DeepRacerを選択すると「DeepRacer Virtual Circuit」が選べるようになっています。現在 London Loopが開催中です。 そしてここからがとても大事なところです。 実機を使ったDeepRacerリーグとVirtualレースは、同じ学習済みモデルを使うことができます。つまり、AWS Summit TokyoでDeepRacerリーグに参加してみたい方は、今からマネージメントコンソールで強化学習を使ったモデルを使い、そして実際に試すことができます。 これにより、本番のDeepRacerリーグでよりよいタイムが出せるようになるかも知れませんね。もちろん先に書いた通り、プリセットされたモデルでレースを楽しむこともできます。でも、良いタイムを出すためにはやはりトレーニング済のモデルを使った方がいいので、是非挑戦してみてください。 そしてDeepRacerリーグとVirtualレースではマシン操作におけるアクセル制御の仕組みが異なりますので、両方参加してももちろん楽しめるようになっています。 強化学習とは？ 折角なので強化学習というものの基礎を纏めましょう。 端的には、機械学習のモデルは、以下の３つのいずれかの方法で学習されています。 教師あり学習：ラベル付きのデータセット（サンプルと答えを含む）を使って学習を実行します。徐々にモデルは学習し、正しいラベルを予測をするようになります。回帰と分類などが、教師あり学習の例として挙げられます。 教師なし学習： ラベルのないデータセット（サンプルのみを含む）を使って学習を実行します。ここでは、モデルはデータ中のパターンを徐々に学習します。データのクラスタリングなどが、教師なし学習の例として挙げられます。 強化学習： これは上の２種類の学習とは大きく異なります。コンピューター上で主役となるエージェントが、環境（多くの場合、シミュレータ）と相互作用し、行動に応じて正または負の報酬を得ます。報酬とは行動がどれぐらい良いのかを表す数値で、報酬を計算する関数はユーザによって定義されます。報酬を最大化するような強化学習を行うことで、エージェントは最適な意思決定の戦略を学ぶことができます。 DeepRacerであれば、スピードと、タイヤの左・右、というスロットルとステアリングそれぞれの挙動と、 実機が走っているコースの状態との組み合わせの中で、なるべく正の報酬を得るモデルをシミュレーションを繰り返しながら作成します。報酬は、コースをはみ出ない、センターラインの近くを走行している、等が正の報酬として設定されます。これは実際の自動運転開発においても着目されている技術の一つです。 シンプルに言うと教師あり学習と教師なし学習は、それなりの量のデータさえあればAmazon SageMakerを使うことで機械学習基盤を構築し推論を行う結果を出力してみることができます。しかし強化学習の場合、学習環境と相互作用するエージェントのモデルや実環境、そしてそれを再現するシミュレータ、等準備すべき部分が多くあります。これが一般的に強化学習がその他の学習に比べて、学ぶことが難しいとされる理由の一つです。 DeepRacerは自動運転を実現させるための、実機、コース、それらをシミュレーションするシミュレータを学習キットとしてパッケージ化し、皆さんが簡単に強化学習に触れていただけるようにした、学習キットになるのです。そしてそのシミュレーション環境は、皆さんが別のサービス用途にもご利用いただけるように、汎用のサービスとしても提供されています。それがAWS RoboMakerです。DeepRacerもシミュレーション環境はRoboMakerを使用しています。 AWS RoboMaker AWS RoboMakerが東京リージョンに対応しました。 AWS […]

AWS上でSAPワークロードを稼働することによるビジネス上の利点は、既に何千ものお客様がそのようなワークロードを稼働していることで証明されています。国際的なエネルギープロバイダーであるENGIEが経験したような明白なメリットには、コスト削減だけでなく、柔軟性とスピードもあります。例えば、ENGIEのケーススタディで述べているように、ENGIEは、自社のSAPプラットフォームをAWS上のSAP S/4HANAにアップグレードしたことで、新しいビジネスフレームワークの予想される納期を半分に短縮することができました。彼らは、AWS対応の高可用性アーキテクチャパターンを使用することによって、HANAインフラストラクチャを適正化しながらこれをすべて行いました。 これらは非常に明白なビジネス上の利点ですが、ビッグデータとアナリティクス、モノのインターネット (IoT)、アプリケーションとAPI、DevOps、および機械学習の分野によってコアとなるSAPビジネスプロセスを拡張して、ビジネス変革を推進することもますます重要になっています。実際、昨年のブログ記事のインフラストラクチャを超えて: スタートアップのスピードでビジネス変革に取り組む方法で、AWSネイティブサービスを使用したこのSAP拡張アプローチについて説明しました。この1年の間に、私たちはその記事で詳述されたアプローチの多くを使ってお客様に協力してきました。 ますます多くのお客様が自社のSAP資産をAWSに移行するにつれて、SAP Cloud PlatformとAWSサービスを組み合わせて、これらの重要な投資を拡大するための追加のリファレンスアーキテクチャや統合パターンに関する支援も要望するようになっています。

Steven Jonesは、AWSパートナー組織のテクノロジーディレクターおよびグローバルテクニカルリードを務めています。 Amazonでは、製品やサービスを開発する際に、常にお客様のニーズから始めて、そこから遡って取り組みます (Working Backwardという手法)。2017年には、既に4TBメモリを搭載したAmazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) X1eインスタンス上でSAP HANAの本番環境を稼働していたお客様がいて、企業データの増大に追従する必要がありました。そこでお客様は、私たちにもっと大容量のRAMを搭載したAmazon EC2インスタンスを要望するようになりました。 私たちは、お客様に、それらのインスタンスにはどのような特徴と能力が最も重要であるか尋ねました。一貫したフィードバックは、お客様がAmazon Web Services (AWS)上でSAP HANAを稼働しているのと同じ、使い慣れた経験を期待するというものでした。お客様は特に、Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)、セキュリティグループ、AWS Identity and Access Management (IAM)、AWS CloudTrailといった、これまでと同じネットワークとセキュリティ構成を使用でき、APIとAWSマネジメントコンソールでこれらのシステムを管理でき、Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)の柔軟なストレージを使用でき、そして必要なときに柔軟に拡張できることを望まれていました。 手短に言えば、お客様は、大規模なインスタンスを実行するためだけにパフォーマンスや弾力性、柔軟性を犠牲にしたくないとのことでした。

AWSでは毎日のように新機能・新サービスがリリースされていますが、それはゴールデンウィークの期間でも例外ではありません。今年のゴールデンウィークの期間中にはre:invent 2018で予告されていたサービスのGA（一般提供開始）等、多数の発表がありました。 ゴールデンウィーク中だったために見逃してしまった方も多いのではと思いますので、今回はその中から日本のAWSユーザに関係が大きそうなリリースをピックアップしてざっくりとご紹介します。なお筆者の感覚で選んでいるため、より重要なものが抜けているかもしれませんがご容赦ください。発表は以下のAWS What’s newページに記載されています。 https://aws.amazon.com/jp/new/（まだ翻訳されていないものもありますので、全ての情報を見るには表示言語をEnglishに切り替えてください）

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。

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。

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。