Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Athena

ジオテクノロジーズ株式会社の位置情報データレイクにおけるAWSの活用

こんにちは、ソリューションアーキテクトの齋藤です。本稿では、ジオテクノロジーズ株式会社 デジタル本部 ビッグデータ&アナリティクスG マネージャー 加瀬氏と共同でAWSサービスを活用したジオテクノロジーズの位置情報データレイクの取り組みについてご紹介します。 ジオテクノロジーズ株式会社について カーナビ向けのデジタル地図データ提供から事業を開始したジオテクノロジーズ(旧社名:インクリメントP)株式会社は、1995 年に PC 向けの地図ソフト『MapFan』を提供開始。その後、地図検索サイトを展開するなど、個人から法人までさまざまなデジタル地図サービスを提供しています。2020 年 10 月からは移動するとポイントが貯まるアプリ『トリマ』を提供し、2022 年 3 月末現在で 850 万ダウンロードを獲得するなど注目を集めています。 同社は、精度や鮮度の高い地図データだけではなく、交通情報の生成・予測といった顧客にとって価値のある位置情報サービスを提供することを目指しています。そのためには、所有する様々な地図に関するデータを掛け合わせることが必要になります。 位置情報データレイクのコンセプト

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AWS Systems Manager カスタムインベントリを使ったマネージドノード上の Log4j ファイル検索

※このブログは、2022年1月31日に公開された Use AWS Systems Manager custom Inventory to locate Log4j files on managed nodes を翻訳したものです。原⽂はこちらを参照して下さい。 このブログでは、最近公開された Log4j の脆弱性の対応に役立つガイダンスを紹介します。具体的には、AWS Systems Manager の機能の一つである Inventory を使用して、Linux 及び Windows Server の Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) インスタンスとハイブリッドマネージドノードから Log4j JAR ファイルを見つける方法をご紹介していきます。ハイブリッドマネージドノードには、他のクラウド環境の VM を含む AWS Systems Manager 用に設定されたオンプレミスサーバー、エッジデバイス、仮想マシン (VM) が含まれます。

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Amazon CloudWatch Metric Streams、AWS Cost and Usage Reports、Amazon Athena を使用した AWS でのコスト最適化

Amazon CloudWatch Metric Streams を使用して、設定した宛先に Amazon CloudWatch メトリクスのほぼリアルタイムなストリームを作成できます。Metric Streams は Amazon Kinesis Data Firehose を使用して、CloudWatch メトリクスを一般的なサードパーティーサービスプロバイダーの HTTP エンドポイントに送信することを容易にします。最新の情報を含んだ CloudWatch メトリクスから継続的でスケーラブルなストリームを作成することで、正確でタイムリーなメトリクスデータを必要とするダッシュボード、アラーム、その他ツールを強化することができます。

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Amazon Athena を使用して AWS Cost and Usage Report をクエリする

AWS Cost and Usage Report には、お客様のコストと使用状況に関する包括的な情報が含まれています。Amazon Athena を使って AWS Cost and Usage Report のデータソースに問い合わせることで、迅速に価値を引き出すことができます。

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Amazon SageMakerとAmazon QuickSightを使用した有害事象のリアルタイム検出システムの構築

この記事は “Build a system for catching adverse events in real-time using Amazon SageMaker and Amazon QuickSight” を翻訳したものです。 ソーシャルメディアプラットフォームは、消費者が服用している医薬品を含むさまざまな製品について話すためのコミュニケーションチャネルを提供します。製薬会社にとって、製品の作用を監視して効果的に追跡することで、製品に関する顧客からのフィードバックが得られます。これは、患者の安全の維持と向上に不可欠です。しかし、医薬品投与による予期せぬ医療事象が発生した場合は、有害事象(AE)に分類されます。これには、投薬過誤、薬物有害反応、アレルギー反応、過剰摂取が含まれます。AEは、病院、介護施設、外来患者の環境など、どこでも発生する可能性があります。

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Coca-Cola Bottler が AWS で製造プロセスをデジタル化

Coca-Cola İçecek 社 (CCI 社) は、世界第 6 位の Coca-Cola 製品のボトラーです。トルコのイスタンブールに本社を置く CCI 社は、いくつかの印象的な数字をもたらしています。トルコ、アゼルバイジャン、イラク、ヨルダン、カザフスタン、キルギスタン、パキスタン、シリア、タジキスタン、トルクメニスタンの 10 カ国で事業を展開し、26 のボトリング工場で毎年 12 億ケースの飲料を製造して、4 億もの消費者に提供しています。 CCI 社は、デジタルプラントのレプリカ、つまりデジタルツインをクラウド上に構築することで、製造施設を近代化しています。高度な分析、人工知能(AI)、リアルタイム資産モニタリングで価値を引き出そうと考えています。実際、CCI 社は他のコカ・コーラのボトラー各社が同じデジタル製造ソリューションを施設に導入できるように、再現可能なプレイブックを構築しました。

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AWS DevOps Monitoring Dashboard ソリューションを使用して CI/CD メトリクスのキャプチャと分析を自動化する方法

この記事は 2021年4月14日に Solutions Builder and Data Analytics SME の Aijun Peng と Technical Program Manager の Rakshana Balakrishnan により投稿された How to automate capture and analysis of CI/CD metrics using AWS DevOps Monitoring Dashboard solution を翻訳したものです。 世界中の企業が、ソフトウェア・デリバリー・プロセスの生産性を向上させるために、DevOps ツールに投資しています。お客様からは、継続的インテグレーション/継続的デリバリ (CI/CD) パイプラインのパフォーマンスや運用に関するメトリクスを収集して、DevOps の自動化から得られる価値を定量化し、ソフトウェアデリバリーの効率化を行える箇所を特定したい、という声が寄せられています。しかし、お客様の中には、適切なメトリクスを特定し、CI/CD パイプラインのさまざまなコンポーネントからメトリクスを集約することは、複雑で時間のかかるものであるため、困難であると感じている方もいらっしゃいます。 この記事では、AWS DevOps Monitoring Dashboard ソリューションを使うことで、DevOps メトリクスを収集して可視化するためのセットアッププロセスを自動化し、時間と労力を節約する方法を紹介します。このソリューションは、あらゆる規模の組織がソフトウェア・デリバリー・プロセスにおける主要な運用指標を収集、分析、可視化することを容易にするリファレンス実装です。

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Amazon Athena と AWS CloudTrail を使用したAWS Config Rules 利用料の見積もり

AWS Config  は、AWSリソースがあるべき設定状態に準拠しているかを監査するサービスです。記録された設定項目の数と 1 か月あたりのリソースごとに行われる AWS Config Rules の評価件数に基づいて課金されます。 この記事では、Amazon Athena を使用して AWS CloudTrail ログをクエリし、AWS Config Rules 評価の詳細な請求内訳を確認する方法をご紹介します。請求の内訳を把握することで月額コストに最も寄与しているルールを特定することができれば、特定のルールの実行頻度を減らしてコストを抑えるといったコスト最適化施策を講じることができます。なお、この記事ではAWS Configの設定項目の確認については触れていません。詳細については、ブログ記事「Identifying resources with the most configuration changes using AWS Config」を参照してください。

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Amazon Athena が大阪リージョンでご利用いただけるようになりました

みなさん、こんにちは。アマゾン ウエブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリストの亀田です。 Amazon Athena が大阪リージョンでご利用いただけるようになりましたので、お知らせいたします。 Amazon Athena Athena はインタラクティブなクエリサービスで、Amazon S3 内のデータを標準 SQL を使用して簡単に分析することができます。サーバーレスで動作するため、インフラストラクチャの管理や支払いは不要で、実行したクエリに対してのみ料金が発生します。Athena はクエリエンジンに、ペタバイトクラスまでのあらゆるサイズのデータ​​ソースに対してインタラクティブな分析クエリを実行するためのオープンソースの分散型SQLクエリエンジンである ANSI SQL に準拠したPrestoを使用しているため、特別な学習コスト無く従来のSQLを用いてデータ分析を行うことができ、CSV、JSON、ORC、Parquet などのさまざまな標準データフォーマットに対応しているためデータ処理の前準備のための作業工数も最小化することができます。 Athena を使用することで、従来時間がかかっていた分析用データを準備するための複雑な ETL ジョブが不要になり、だれでも慣れ親しんだ SQL のスキルを使って、大型データセットをすばやく、簡単に分析できるようになります。

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消費財企業と物流ベンダーがAWSデータレイクで車両管理を最適化する方法

この一連のブログのパート1 「消費財企業と物流ベンダーにとって車両管理データレイクが必要な理由」では、消費財企業と物流ベンダーが輸送と車両管理のためにデータレイクを必要とする理由を説明しました。 簡単に要約すると、データレイクは輸送と車両のデータを保存、管理、分析し、車両のメンテナンス、ドライバーの安全、配送ルート、小売業者や顧客の満足度を最適化し、コストと CO2 排出量を削減する理想的な方法です。 このフォローアップブログでは、さまざまなデータタイプとフォーマットにわたって、スケーラブルに簡単にデータを分析し、輸送車両を最適化できる AWS データレイクのアーキテクチャを説明します。

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