Amazon Web Services ブログ

Category: Analytics

Amazon Kinesis Agent for Windows を使用して、集中化された Microsoft Exchange サーバーのログ管理

Microsoft Exchange サーバーは様々な種類のログを保管しています。これらのログには、メッセージ追跡、Exchange ウェブサービス(EWS)、Information Services(IIS)、およびアプリケーション/システムイベントログの種類が含まれます。グローバルにデプロイされた Exchange サーバーでは、これらのサーバーのローカルで複数のディレクトリにログが散在している場合があります。この場合、Exchange 管理者が各サーバーにログインして、ステータス、ヘルス、およびイベントをモニタリングする必要があります。Exchange 管理者は、これらのログを集中化し、有用なメトリクスに変換することで、各サーバーにログインすることなく、高負荷やサービス/アプリケーションエラーなどの多くの問題を特定できます。 このブログ記事では、Microsoft Exchange サーバーのログをストリーミング、分析、および保存するための効率的なアーキテクチャについて説明します。頻繁なクエリと運用分析用に、Amazon Elasticsearch Service(Amazon ES)と Kibana を使用してリアルタイムで可視化を行います。例えば、さまざまな種類のレポートを提供します。これらのレポートは、上位のメール送信者と受信者、IIS ログの上位 HTTP ステータスコード、EWS ログの上位エラーコード、負荷/エラーのスパイク絞り込みに関するものです。監査、法的要件、コンプライアンス要件などの低頻度クエリについては、Amazon S3 を最終宛先として使用しています。標準SQL を使用した簡単なクエリ向けに、低コストのストレージオプションと高い耐久性、Amazon Athena を提供します。 Amazon Kinesis Agent for Microsoft Windows(Kinesis Agent for Windows)は、構成可能で拡張可能な高度なエージェントです。Kinesis Agent for Windows は、Amazon Kinesis Data Streams、Amazon Kinesis Data Firehose、Amazon CloudWatch など、さまざまな AWS のサービスに、ログ、イベント、およびメトリクスを、収集、解析、変換、ストリーム配信します。Windows ベースのサービスからログを集中化するために、より効率的で信頼性の高い方法を提供します。これにより、問題の及ぶ範囲を確認したり、問題をモニタリングしたり、エラーや負荷が特定のしきい値を超えた場合にアラームを生成したりすることができます。Kinesis Agent for Windows について詳しくは、Amazon Kinesis […]

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新発表 – Amazon Kinesis Data Analytics for Java

お客様は、リアルタイムなストリーミングデータを収集・処理・分析するために、Amazon Kinesisを活用しています。これによって、みなさまのビジネスやインフラストラクチャ、顧客から得られる情報に対して、迅速に反応することができます。例えば、Epic Gamesの人気オンラインゲーム『フォートナイト』では、1秒間に150万を超えるゲームイベントを取り込んでいます。 Amazon Kinesis Data Analyticsを活用すれば、標準SQLでリアルタイムなデータ処理を行うことができます。SQLは、新しいフレームワークや言語を学ぶ必要なしに、大規模なストリーミングデータに対して迅速にクエリをかける簡易な手段を提供します。一方で多くのお客様は、汎用的なプログラミング言語を使用して、より複雑なデータ処理を実装することも求めています。 Amazon Kinesis Data AnalyticsでJavaを活用 2018年11月27日、私たちはAmazon Kinesis Data AnalyticsでJavaをサポートすることを発表します。これによって、開発者はJavaで書かれた独自のコードを使用して、強力なリアルタイム処理アプリケーションを実装することが出来ます。アプリケーションでは、ストリーミングデータを連続的に変換してデータレイクに取り込んだり、リアルタイムにゲームのリーダーボードを更新したり、IoTデバイスから取得したデータストリームに機械学習モデルを適用して推論を実行したりと、様々な処理を行えます。

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新機能 – Amazon QuickSightへの機械学習(ML)によるインサイト機能をプレビューで提供

Amazon QuickSightは、高速で、クラウドを活用したBIサービスであり、機能リッチでインタラクティブなダッシュボードを活用することで組織の中の誰もがビジネス・インサイト(Insight – 知見)を得ることができます。Pay-per-session(セッション単位)の料金やダッシュボードの埋め込み(embed)機能により、BIをより誰もが、かつ高い費用対効果でアクセスできるようにしてきました。 しかし、お客様のデータは日々増え続けているため、データをビジネス・インサイトに活用することはより難しくなりつつあります。こういう時こそ機械学習(Machine Learning : ML)の出番でしょう。Amazonは機械学習を利用した自動化や大規模対応のパイオニアであり、ビジネスアナリシスを、サプライチェーン、マーケティング、リテール、ファイナンス等で利用しています。 AWSはこれらAmazonでの多様な機械学習の機能をサービスとしてお客様に提供しています。本日、Amazon内の利用で実績を積んできた3つの新機能をQuickSightに追加し、可視化するだけでなく、機械学習によるインサイト(知見)を得られるようになることを発表いたします: MLによる異常検知:10億ポイント以上のデータを継続的に分析することで異常を自動検知し、隠れていたインサイトを提供 MLによる予測:ポイント&クリックのシンプルな操作で、予測と、what-if分析を提供 自動ナラティブ:ダッシュボード上に分かりやすい説明文を表示し、お客様がデータを理解する事をサポートする

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新機能 – Amazon QuickSightのインタラクティブなダッシュボードを独自アプリケーションへ埋め込み可能に

本日より、 Amazon QuickSight のダッシュボードをお客様独自のアプリケーションに埋め込むことが可能になります。これは、インタラクティブなデータ可視化&分析の機能を追加開発無しでクイックにあなたのアプリケーションに追加できるという事です。分析のコンポーネントについての開発、メンテナンス、機能追加といった部分について気にする必要はありません。また、アプリケショーションが多く利用されるようになってきた際の分析サーバのスケーラビリティにも気を使う必要はありません。これにより開発時間や費用を削減し、お客様はコアアプリケーションの開発にフォーカスすることが出来るようになります。 Amazon QuickSightのダッシュボードを埋め込むことで、QuickSightのサーバレスアーキテクチャを活用できます。ユーザ利用量に合わせて自動的にスケールし、QuickSightの特徴であるPay-per-sessionの料金により、利用した分だけの支払いで利用することができます。ダッシュボードを閲覧するユーザは、フェデレーションのSSO (SAML、OpenID Connect、もしくはAWS IAM Federation)で認証済である必要があります。これにより、ユーザはQuickSight独自のログイン画面を経由することなく、パーソナライズされたダッシュボードをセキュアに得ることが可能になります。ダッシュボードの埋め込み(Dashboard embedding)機能は、Amazon QuickSight Enterprise Editionが稼働する全リージョンで利用可能です。

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Amazon Redshiftのクラスターノード数を数分で増減さることで、必要なときに必要なパフォーマンスを得ることができます

Amazon Redshiftは、TuroやYelpなど急速に成長するテクノロジー企業から、21st Century Fox、Johnson&JohnsonなどのFortune 500企業まで、あらゆる規模の組織にとって最適なクラウドデータウェアハウスです。これらの顧客は、ユースケース、データサイズ、アナリストの集団をすばやく拡大することで、スケーラブルなデータウェアハウスにとって非常に重要なニーズがあります。 Amazon Redshiftを発売して以来、お客様と私達はともに成長してきました。お客様と密接に協力することでデータのスケールに応じてニーズがどのように変化するかを学びました。データ分析では、次のようなシナリオが頻繁に発生します。 米国に拠点を置く小売企業は、多数のスケジューリングされたクエリと複雑なBIレポートを実行しています。彼らのAmazon Redshiftの使用状況は、データ科学者とアナリストの作業負荷が高い、午前8時から午後6時にピークに達します。夜間には、データを照会して小規模のレポートを作成するユーザーも少数います。その結果、日中と同じクラスター容量は夜間には必要ありません。 医療コンサルティング会社は、サービスとしてのデータ(DaaS)ビジネスを急速に拡大しています。彼らは、迅速に複製環境を作成し、クライアントにクラスターエンドポイントを提供したいと考えています。複製クラスターを作成した後は、クライアントのコストとパフォーマンスの要件に基づいて、適切なサイズにすばやく変更する必要があります。 IoTサービスプロバイダーは急速な成長軌道に乗っています。大規模なイベントが発生するたびに、そのセンサーはAmazon Redshiftに取り込まれ、その後すぐに分析する必要のあるテラバイトの容量の新しいデータを送信します。 データベース管理者(DBAs)がこれらのシナリオに反応する機敏さを持たない場合、アナリストはミッションクリティカルなワークロードに対する応答時間が長くなります。または、データウェアハウスがサイズ変更のために停止している場合、それらは完全に締め出される可能性があります。DBAは、ビジネスステークホルダーとの間で設定したService Level Agreements(SLAs)をサポートすることができません。 Amazon Redshiftを使用すれば、すでに3つの方法ですばやく拡張できます。第1に、Amazon Redshift Spectrumを使用してAmazon S3データレイクのクエリデータをクラスターにロードせずに、その場所にあるデータを照会することができます。この柔軟性により、抽出、変換、ロード(ETL)ジョブを待つことなく、またはストレージ容量を追加することなく、増大するデータボリュームを分析することができます。第2に、数時間でノードを追加したり、ノードタイプを変更することで、Amazon Redshiftクラスターのサイズを変更することができます。この間は、アナリストはダウンタイムなしで読み取りクエリを実行し続けることができます。これにより、スケールアップに数日かかるオンプレミスのデータウェアハウスに比べて、俊敏性が向上します。第3に、スナップショットからデータをすばやくリストアすることで、複数のAmazon Redshiftクラスターをスピンアップできます。これにより、高い並行性をサポートするために必要なコンピューティングリソースを追加できます。 Elasitc Resizeの導入 Amazon Redshiftクラスターのノードを数分で追加または削除できる新機能、Elastic Resizeを発表出来ることを嬉しく思います。これにより、要求の厳しいワークロードに対して、より優れたパフォーマンスとストレージを実現するための機敏性がさらに高まり、需要が低い期間にコストを削減できます。AWS マネジメントコンソールから手動で、または簡単なAPIコールを使用してプログラムでリサイズできます。 Elastic Resizeを使用すると、次の図に示すように、必要に応じて小規模から始めてオンデマンドでスケールアップすることができます。 リリース前にElastic ResizeをプレビューしていたAmazon Redshiftの顧客は、スケーラビリティによって即座に利益を得ることができました。ここで、顧客の一部がElastic Resizeについて伝えなければならないことがあります:   Amazon Prime Videoは高度なデータ分析を使用して視聴のお薦め内容をカスタマイズし、ファンの視聴経験を測定します。「Redshiftの新しいElastic Resize機能により、作業時間のリサイジング時間が6時間から15分に短縮され、ワークロードのさまざまな性質に応じてインフラを動的に拡張し、コストを最適化しパフォーマンスを最大限に高めました。」 Amazon Prime VideoのデータエンジニアであるSergio Diaz Bautista氏     Yelpは、Amazon Redshiftを使用して、モバイルアプリの利用データと、顧客コホート、オークション、広告指標に関する広告データを分析します。「Yelpは、データ分析を使用してビジネス上の意思決定を行い、ユーザーのエクスペリエンスを向上させる最前線に位置しています。Elastic Resizeを使用することで、需要が通常の変動性ウィンドウを超えて増加し、オフピーク時にスケールダウンするときにクラスターをスケールアップするように設定することで、最良のパフォーマンスを確実に最適化し、コストを低く抑えることができます。数百テラバイトのデータを数分で格納するデータウェアハウスの拡張能力は素晴らしいです」とYelp.comのデータアーキテクトShahid Chohan氏は言います。   「Coupangは、電話を使った世界のショップのあり方を混乱させている。進歩するビジネスニーズや予期せず必要とされる特別な分析のために、分析需要を常に予測できるとは限りません。Elastic Resizeにより、コンピューティングとストレージを迅速に拡張し、大規模なETLジョブをより速く完了させ、データを照会するユーザーの数を増やすことができます」と、Coupangのデータエンジニアリング担当上級マネージャー、Hara Ketha氏は述べています。   […]

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Amazon SageMaker と Amazon Redshift を利用した、高速・柔軟・セキュアな機械学習基盤の構築

データウェアハウス環境として、 Amazon Redshift に販売データ・ログデータ・センシングデータ等を蓄積し、これらのデータを用いて機械学習の活用を検討されるケースは多いと思います。高速にクエリを実行できる Redshift と、Amazon SageMaker による Jupyter Notebook を用いた対話的なデータ分析と機械学習を活用し、需要予測・レコメンド・異常検知などを行うことが可能です。 本稿では、 Redshift から Amazon VPC 内でセキュアにデータを取得し、SageMaker を利用した分析・機械学習パイプラインを構築する方法をご紹介します。前半では、アーキテクチャの概要を説明します。後半では、そのアーキテクチャのサンプルを構築し 、SageMaker から SQL クエリを実行して、データを分析する方法について説明します。環境を簡単に構築できるよう、 AWS CloudFormation のテンプレートを用意しているので、実際に試しながら読み進めることができます。SageMaker や Redshift の概要については末尾に記載した参考記事をご覧下さい。 アーキテクチャ概要 大規模データに対し、高速・柔軟・セキュアにデータ分析を行うための、Redshift と SageMaker を組み合わせたアーキテクチャを以下に示します。     AWS を利用した分析・機械学習パイプラインとしては様々なアーキテクチャが考えられますが、ここでは Redshift に対して SageMaker の Jupyter Notebook 上から SQL クエリを実行し、必要なデータのみを取得して分析・可視化・機械学習を行うことを想定します。Redshift のサンプルデータが Amazon S3 にあるため事前にそれを読み込んでいます。 それでは、具体的にアーキテクチャの詳細を確認していきましょう。 速度と分析の柔軟さの両立 データの分析・可視化・機械学習を行う場合、ブラウザ上で動作する対話型データ分析ツールである Jupyter Notebook […]

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AWS Glue のクロスアカウントおよびクロスリージョンの接続を行う

AWS Glue は、抽出、変換、ロード (ETL) のための完全マネージド型サービスであり、分析のためのデータの準備と読み込みを簡単にします。AWS Glue は、AWS Glue ドキュメントで説明されているように、接続を使用して、特定のタイプのソースおよびターゲットのデータストアにアクセスします。 デフォルトでは、AWS Glue を使用して、AWS Glue リソースを備えているのと同じ AWS アカウントおよび AWS リージョンのデータストアへの接続を行うことができます。このブログ記事では、AWS Glue リソースを備えているのとは異なるアカウントや AWS リージョンのデータストアにアクセスする方法について説明します。 AWS Glue の接続 AWS Glue は、ドキュメントで説明されているように、AWS Glue データカタログで、接続を使用してデータストアのメタデータをクロールおよびカタログ作成します。また、AWS Glue ETL ジョブも、接続を使用してソースおよびターゲットのデータストアに接続します。AWS Glue は、Amazon Redshift、Amazon RDS、JDBC データストアへの接続をサポートしています。 接続には、AWS Glue がデータストアにアクセスするために必要なプロパティが含まれています。こうしたプロパティには、ユーザー名とパスワード、データストアのサブネット ID、セキュリティグループなどの接続情報が含まれている場合があります。 データストアが Amazon VPC 内にある場合、AWS Glue は VPC のサブネット ID とセキュリティグループ ID という接続プロパティを使用して、データストアを含む VPC […]

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Amazon Kinesis Agent for Windows を使用して、Windows DHCP Server ログを即時に利用可能なメトリクスへ変換する

グローバルな規模で、Windows システムとサービスの健全性を把握することは簡単ではありません。サーバーのログデータを取得し、リアルタイムでデータを分析かつ操作して、即時に実行可能なテレメトリーに関する正しい情報を作成しましょう。Amazon Kinesis Agent for Microsoft Windows では、AWS の分析エコシステムに Windows サーバーログデータを効率よく収集できるようにします。このブログ記事では、Kinesis Agent for Windows を使用して、Windows Dynamic Host Configuration Protocol (DHCP) のサーバーログを取得および集計する方法について説明します。次に、そのデータを Amazon CloudWatch で、サービスヘルスを示すグラフに変換します。 世界中に散らばるチームのネットワークアクセスのメトリクスを、どうやって数値化していますか? もっと具体的には、ビルの 9 階、北東の角部屋にいるチームのメトリクスは? ビルの中のその部屋のワイヤレスアクセスポイント (WAP) は、チームにネットワークアクセスを確実に安定して提供しているでしょうか? あるいは、WAP が設定されているサブネットが IP アドレスを使い果たしてしまい、そのチームがネットワークアクセスするのを拒否していませんか? この記事では、Kinesis Agent for Windows を使用して、こうした重大な問題を解決します。 スコープの枯渇がもたらす、顧客への影響を検出する Windows DHCP リースは、スコープと呼ばれるネットワークサブネットに分割されています。これらのスコープは、大規模な企業ネットワーク上の、専用の物理的な位置にマップされています。スコープは、それに属するすべての IP アドレスが使用されている場合に、いっぱいであるとみなされます。これは「スコープの枯渇」として知られています。「スコープの枯渇」が発生すると、新しいクライアントはそのサブネット上での IP アドレスのリースを拒否されます。これは「リースの拒否」と呼ばれます。  一般に、DHCP スコープは、予想されるデバイスの正確な数に対して定義されます。スコープが枯渇していることが予想される場合、それもただ単にスコープの枯渇に基づいている場合では、アラートが出ても意味がありません。 Windows DHCP サーバーが「スコープの枯渇」のせいでリースを拒否した場合、特定のレコードを DHCP 監査ログに書き込みます。このイベントのレコードは、Event […]

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AWS re:Invent 2018 で開催予定の Amazon Kinesis セッション、チョークトーク、およびワークショップのご案内

AWS re:Invent 2018 がもうすぐ開催されます! この記事には、AWS re:Invent 2018 で行われる、Amazon Kinesis セッション、チョークトーク、ワークショップのリストを掲載しています。セッションスケジュールの各セッションの説明の横にあるリンクを選択できます。この情報を活用して、Amazon Kinesis の詳細を学ぶためにラスベガスで開催されるカンファレンスウィークをうまくスケジューリングしましょう。 セッション ANT208 – Amazon Kinesis Video Streams を使用したサーバーレスビデオの取り込みと分析 Amazon Kinesis Video Streams を使用すると、ライブビデオのキャプチャー、再生、リアルタイム保存、バッチ指向の ML 主導分析が簡単になります。このセッションでは、Amazon Kinesis Video Streams を開始し、スケーリングするための上位 5 つのベストプラクティスを最初に紹介します。次に、ノート PC に接続された標準 USB カメラからストリーミングビデオをデモンストレーションし、数分以内に標準のブラウザーでライブ再生を行います。また「just walk out (好きな商品を持ち出すだけ)」技術で実現された次世代の実店舗の経験を構築している Amazon Go メンバーもステージに登場します。彼らは Kinesis Video Streams との統合についての技術的な詳細について説明し、成功と難しさを語ります。

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Elasticsearch チュートリアル: クイックスタートガイド

 Elasticsearch は、インデックス作成を含めたあらゆる目的に対応する REST API オペレーションを備えています。REST API に加えて、最も一般的な開発言語用に AWS SDK もあります。このガイドでは、REST API を使用して、言語にとらわれない方法で基礎となるテクノロジーについて学ぶことができます。 インデックス作成が Elasticsearch のコアです。数テラバイトのデータを超高速で検索することができます。しかし、存在していないデータを検索することはできません。そこでこの記事では、インデックスを作成し、データを Elasticsearch に入れ、Amazon Elasticsearch Service を使用して Elasticserach で検索する方法を説明します。 Amazon Elasticsearch Service ドメインの作成 まだ AWS アカウントを持っていなければ、AWS アカウントにサインアップしましょう。新規アカウントでサインアップした際、無料利用枠を使用すると Amazon Elasticsearch Service を 12 ヶ月間無料で利用できます。また Amazon Elasticsearch Service を始めるのはとても簡単です。 アカウントが準備できたら、Amazon Elasticsearch Service ドメイン (クラスターの設定あり) を作成します。1 つを取得するには (約 15 分かかります)、Amazon Elasticsearch Service ドメインの作成と設定の手順に従ってください。 Amazon […]

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