Amazon Web Services ブログ

Localization Team

Author: Localization Team

98、99、100 か所の CloudFront 接続ポイントを提供

9 年前のことになりますが「Amazon CloudFront でコンテンツを分散させるには (Distribute Your Content with Amazon CloudFront)」というブログを書いたことがあります。2008 年のリリース以来、14 の接続ポイントで始まった CloudFront は急速な拡大を遂げてきました。そして本日、100番目の接続ポイントを東京で 5 番目の、そして日本で 6 番目の接続ポイントとして提供を始めました。89 か所のエッジロケーションと 11 か所のリージョン別エッジキャッシュを備えた CloudFront は、世界中の何百万ものユーザーが生成するトラフィックをサポートするようになりました。 23 か国、50 都市、今後もさらに増加 100 か所の接続ポイントは世界中の 23 か国 50 都市で展開されています。過去 12 か月間に渡りネットワークサイズを 58% 拡大、次の 9 都市を含む 37 か所の接続ポイントを追加しました。 ベルリン (ドイツ) ミネアポリス (米国ミネソタ) プラハ (チェコ共和国) ボストン (米国マサチューセッツ) ミュンヘン (ドイツ) ウィーン (オーストリア) クアラルンプール (マレーシア) フィラデルフィア […]

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AWS HIPAA 利用資格の更新 (2017 年 10 月) – 16 の追加サービス

「医療顧客の事例 (Health Customer Stories)」 ページでは、AWS で実行するヘルスケアやライフサイエンスのアプリケーションを構築し実行している数多くのお客様の中から数件をご紹介しています。Verge Health や Care Cloud、Orion Health といったお客様は、HIPAA や HITECH の規制に準拠する取り組みの一環として、保護されるべき医療情報 (PHI) や個人識別情報 (PII) において AWS に信頼を寄せています。 その他 16 のサービス 前回の「HIPAA 利用資格の更新 (HIPAA Eligibility Update)」と題したブログでは、HIPAA 利用資格サービスのリストに 8 つのサービスを追加したことについてお知らせしました。そして本日、それに加え 16 のサービスをリストに追加し、ご利用可能なサービスの合計数はこれで 46 件になりました。次に、今回追加したサービスの簡単な概要と過去のブログ記事へのリンクをご紹介します。 PostgreSQL と互換性を持つ Amazon Aurora – Amazon Aurora に追加したこのサービスは、AWS Key Management Service (KMS) で作成し管理するキーを使用してリレーショナルデータベースを暗号化できるようにします。Amazon Aurora データベースで暗号化を有効にすると、基盤となるストレージが暗号化されます。また、自動バックアップやリードレプリカ、スナップショットにおいても同様です。詳しくは「Amazon Aurora の保管時の暗号化 (Read New […]

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Amazon CloudWatch で GPU 使用率をモニタリング

GPU には何千ものコアがあるため、ディープラーニングには大量のマトリックス乗算と GPU (グラフィックス処理ユニット) により並列化できるベクトルオペレーションが必要です。アマゾン ウェブ サービスでは P2 または P3 インスタンスにサインアップすることが可能です。このようなインスタンスは、大規模なディープニューラルネットワークのデプロイの加速化を強調する MXNet のようなディープラーニングフレームワークの実行に優れています。 データサイエンティストや開発者はネットワークを微調整する場合、適切なバッチサイズを使用できるように GPU 使用率を最適化したいと考えています。今回のブログでは、Amazon CloudWatch メトリクスを使用して GPU とメモリ使用量をモニタリングする方法をご説明します。Amazon マシンイメージ (AMI) では、インスタンスが Amazon Deep Learning AMI を使用することを勧めています。 GPU を有効にしたインスタンスのモニタリングや管理をサポートするために使用されている現在の一般的な方法は、コマンドラインユーティリティの NVIDIA システム管理インターフェイスを利用することです (nvidia-smi)。nvidia-smi の使用により、ユーザーは GPU 使用率、メモリ消費量、ファンの使用量、電力消費量、そして NVIDIA GPU デバイスの温度などの情報をクエリすることができます。 nvidia-smi は NVIDIA 管理ライブラリをベースにしているので (NVML)、C ベースの API ライブラリを使用し、カスタムメトリクスとして Amazon CloudWatch に送信するのと同じデータポイントをキャプチャできます。このライブラリに関する詳細については「リファレンスマニュアル (reference manual)」をご覧ください。このブログではライブラリに Python ラッパーの pyvnml を使用します。 […]

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AWS がエモリー大学とのコラボレーションを通じ、Apache MXNet を活用したクラウドベースの NLP 研究プラットフォームを開発

自然言語処理 (NLP) は、コンピュータプログラムに人間の言語 (自然言語) を理解させるという、人工知能の研究分野のひとつです。NLP についてあまりご存じない方でも、日々の生活の中でこれを使っている可能性は高いでしょう。携帯電話の仮想キーボードで文字入力を行う際、入力内容の分析結果に基づき、次に打ち込むべきであると予測される単語がリスト表示されます。これは言語モデリングと呼ばれ、入力された単語にどの単語が続くかの確率をその内容に基づいて測定する技術であり、NLP の中核的タスクのひとつです。NLP はすでに多くのアプリケーションに採用されており、世の中を大きく変えつつあります。 エモリー大学の NLP 研究グループである Evolution of Language and Information Technology (ELIT) チームは、研究者たちに最先端の NLP と機械学習テクノロジーをもたらす取り組みを行っています。ELIT プロジェクトは、AWS クラウドの豊富なリソースを活用し、ビッグデータ解析に向けたスケーラブルなエンドツーエンドの NLP パイプラインを提供することに主眼を置いています。他の多くの NLP フレームワークとは異なり、ELIT はウェブ API をサポートすることで、プラットフォームに依存しない体制を実現しています。そのお陰で、研究者たちはいつでもどこでも大規模なコンピューティングを利用できます。また、ELIT プロジェクトは、GitHub にも参加しています。これは、エモリー大学の NLP 研究グループが AWS の MXNet チームとの緊密なコラボレーションの下で立ち上げたサービスです。今回のブログ投稿では、ELIT のプラットフォームをご紹介するとともに、そこで活用されているウェブ API や、NLP の可視化についてもご説明します。 ELIT の研究用プラットフォーム 近年、NLP においてディープラーニングが盛んに活用され始めた結果、機械学習に基づく NLP モデルには多大な計算処理能力が要求されるようになり、研究者たちは強力なマシンなしには NLP の最新技術をフル活用できなくなっています。AWS のようなクラウドコンピューティングプラットフォームは、研究者たちがこれらのモデルを実行できるよう、無制限のコンピューティングリソースを提供します。しかしこれは、クラウドにさほど通じていない方々にとっては面倒でもあるでしょう。そこで ELIT プロジェクトが目指すのは、NLP のためのウェブサービスを提供し、インターネット接続さえあれば誰でもリクエストを行えるようにすることです。つまり、ローカルインストールは不要ですし、クラウドコンピューティングに関する予備知識も必要ありません。では、感情分析などの一般的な NLP […]

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Amazon Rekognition とグラフデータベースを使って映画スターのソーシャルネットワークを理解する

Amazon Rekognition は、イメージの分析をアプリケーションに簡単に追加できるようにする AWS サービスです。ディープラーニングを活用したこのコンピュータビジョン向け API に追加された最新機能が、有名人の認識です。この使いやすい機能は、各分野の有名人や著名人を多数検出、認識します。このツールにより、ユーザーは自身の関心に基づいて有名人のデジタルイメージライブラリのインデックスを作成し、検索することができます。 当社のお客様が個人に関するデータの保存に用いる一般的な方法の 1 つが、グラフデータベースです。過去のブログ投稿で詳しく説明したとおり、Facebook や LinkedIn、Twitter といった企業は巨大な関係性ネットワークの管理能力を通じ、社会が相互に関わり合う方法を革新してきました。このブログ投稿の目的は、Rekognition の有名人の認識および顔認識機能をグラフデータベースに保存された関係情報に組み合わせるのがいかに簡単かをご紹介することです。 これらのテクノロジーを組み合わせることで、お客様は 1 枚の写真を通じて、その写真に含まれる人物が他の関心対象である人物とどのように関連しているかを把握できます。さらに、2 枚の写真を送信し、それぞれの写真に含まれる人々の間にどのような相互関係があるかを素早く見極めることも可能です。この関係マッピングを活かしたコミカルな例が、有名な Six Degrees of Kevin Bacon (ケヴィン・ベーコンとの六次の隔たり) ゲームです。しかし、このようなアプリケーションのビジネス価値は実に大きなものです。法執行機関は 2 枚の写真を基に Rekognition を活用して各人物の身元を特定し、グラフデータベースを参照して関心対象である 2 名の人物が知り合いかどうかを突き止めることができます。同様に、ホスピタリティ企業は Rekognition とグラフデータベースを使って敷地内にいる有名人を素早く特定し、その人物の知り合いである他の有名人のうち、近隣に宿泊している人物を把握できます。 このブログ投稿では、グラフデータベース (ここでは Neo4j Community Edition を使用) を採用した Rekognition と、D3.js ライブラリを使用した Jupyter Notebook の併用方法のデモンストレーションをご紹介します。 設定 このテクノロジーの組み合わせの使用を開始するには、まず AWS ラボの Github リポジトリからプロジェクトのコピーを取得します。  プロジェクト構成には 2 つの主なエリアが含まれます。 <project […]

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見逃していませんか? 最近公開された AWS サービスの概要

目を疑うほどの数のリリースやクラウドの最新技術が開発されています。今回のブログでは、この夏から秋の終わりまでにリリースされた優れたサービスや機能の近況報告の概要を紹介します。 今回ご紹介するサービスと機能: RDS MySQL と Amazon Aurora で行うデータベースユーザー認証の AWS IAM Amazon SES 評価ダッシュボード Amazon SES オープンおよびクリックのトラッキングメトリクス ソリューションビルダーチームによるサーバーレスイメージハンドラ ソリューションビルダーチームによる AWS Ops Automator では、詳しい内容を見てみましょう。 RDS MySQL と Amazon Aurora で行うデータベースユーザー認証の AWS IAM AWS IAM を使用して、Amazon RDS データベースインスタンスやクラスターへのアクセスを管理したいと思ったことはありませんか?なんと、それを実現できるようになりました。Amazon RDS はユーザーが IAM を使用して MySQL や Amazon Aurora DB の Amazon RDS へのデータベースアクセスを管理できるようにする機能をリリースしました。 このサービス機能の良い所は、使用開始が実に簡単なことです。IAM を使用してデータベースユーザー認証を有効にするには、DB インスタンスまたはクラスターの作成、変更、復元を行う際に [Enable IAM DB Authentication] […]

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