Category: Architecture

AWS クラウド導入フレームワーク (AWS CAF) は、デジタルトランスフォーメーションのための包括的なプランを構築し、実行できるように設計されています。AWS CAF は、AWS のベストプラクティスと数千もの顧客エンゲージメントから学んだ教訓を活用して、トランスフォーメーションの機会を特定して優先順位を付け、クラウドへの対応を評価して改善し、お客様のトランスフォーメーションを導くために従うロードマップを繰り返し進化させるのに役立ちます。 バージョン 3.0 を今すぐご利用いただけます AWS CAF のバージョン 3.0 が利用可能になったことをお知らせします。このバージョンは、デジタルトランスフォーメーションとデータと分析の使用に重点を置き、バージョン 2.0 のリリース以降に学んだことを反映しています。 このフレームワークは、6 つの基本的な視点 (ビジネス、人、ガバナンス、プラットフォーム、セキュリティ、運用) を特定することから始まり、前バージョンで 31 個だった個別の機能は合計 47 個になりました。

自組織の既存のビジネスアプリケーション・ポートフォリオを確認して、『V1 AWS設計』すなわち、AWSへ移行するための最初のアーキテクチャ設計を作成する場合、しばしば進捗を阻む以下の2つの主要な事象への対処を検討しなければなりません。 技術チームは、モダナイゼーションとマイグレーションのバランスが取れた明確なパスを見つける必要があります。 プラットフォームを変革するための明確な基準を提供するとともに、既存のシステム上でも新しいビジネス・ケイパビリティ（機能のリリースなど）を提供し続ける必要があります。 クラウド化の流れを加速してV1 AWS設計を実装するには、確立された効率的な意思決定プロセスを持つことが極めて重要であることが分かってきました。このプロセスを成功させるには、スピードのバランスを取り、モダナイゼーションの足かせとなる技術的負債に対処し、優先度の低い最適化はシステムをAWS上に配置した後まで延期するアプローチが有効と言えます。 このブログでは、AWSへの初期移行（V1）の明確なパスの決定方法、アプリケーションとインフラのアーキテクチャおよび構成をどの程度変革するか、そしてアプリケーションをAWSに移行する際の段階的なデプロイ自動化の程度に関して、効果的な決定を行う方法を紹介します。

近年データドリブン経営が注目されています。多くの企業がデータの価値を理解し、各業務プロセスからデータを収集し始めました。その流れでコールセンター、各種会議または金融機関対面窓口の通話も録音され保存されていますが、それらの音声データをどう活用するかという点では、まだ課題があります。またデータアナリティクスや人工知能の開発者が音声認識、自然言語処理およびデータ分析の一連ワークフローを構築する必要があり、人材とリソースの不足によって音声データの利活用が進んでいない状況です。 このブログ記事では、AWS上で上記ワークフローを構築する方法を示しています。AWS Glueを利用して、大量の音声データに対してAmazon Transcribe を利用した文字起こしを行い、次に変換された文字に対してAWS LambdaでAmazon Comprehendを呼び出してキーワードを抽出します。最後にAmazon Athena と Amazon QuickSight を利用して会話データにおけるキーワードの出現頻度を可視化するワードクラウドを作成します。

新しいWell-Architected Machine Learning Lensホワイトペーパーが公開されました。このレンズを利用して、MLワークロードが、運用上の優秀性、セキュリティ、信頼性、パフォーマンス効率、コスト最適化を念頭に置いて構築されていることを確認してください。

VMware Cloud on AWS は、VMware ワークロードを AWS クラウドで実行している VMware 管理の Software-Defined Data Center (SDDC) への迅速な移行を可能にします。また、アプリケーションをリプラットフォームまたはリファクタリングすることなく、オンプレミスのデータセンターを拡張できます。 SDDC の仮想マシン (VM) からネイティブ AWS サービスを使用すると、運用のオーバーヘッドと総所有コスト (TCO) を削減しながら、ワークロードの俊敏性とスケーラビリティを向上させることができます。 この投稿では、ネイティブ AWS サービスと VMware ワークロード間の接続パターンについて説明します。 また、SDDC からの AWS クラウドストレージの使用や、AWS ネットワーキングサービスを使用した VM ワークロードの保護、SDDC で実行しているワークロードからの AWS データベースと分析サービスの使用などの、よくある連携例についても説明します。

こんにちは！アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクトの成尾です。 2021年8月20日にオンラインでAWSアドテク夏祭り2021 〜事例から学ぶアドテク業界の先進的取り組み〜を開催いたしました。セミナーの開催報告として、ご紹介した内容や、当日の資料・収録動画などを公開いたします。 開催の背景 私たちが普段お客様と接する中で、市場環境の変化が著しいアドテク業界では、その変化への対応や厳しい技術要件をクリアするために、多くの企業がAWSを活用して日々様々なアプローチで課題解決に取り組まれている事を認識しています。 そこで、アドテクプロダクトを開発/運用されている皆さまの課題解決を加速するため、業界に特化したソリューション・事例紹介セミナーを開催することになりました。 セッションでは、AWSソリューションアーキテクトより、”アドテクにおけるAI/ML活用、QuickSightで実現する、管理画面向けサーバーレス BI、低レイテンシを実現するAWSサービスとアーキテクチャ、Spot Instances, Graviton2 活用によるコンピューティングコスト最適化” をご紹介とアドテクプロダクトを開発・運用されている実際のユースケースとして、株式会社アドウェイズの三谷様より、”機械学習を活用した運用型広告の課題解決 〜 初学者が実践する AutoGluon-Tabular on SageMaker 〜”株式会社AJAの坂本様より、”AJA SSPのアーキテクチャ 〜 マネージドサービスを活用したビジネスの加速を止めないシステム開発 〜” をご紹介いただきました。 セミナーの内容 / 収録動画 / スライド 各セッションの概要を下記に記載しておりますので、ご関心をお持ちの内容があれば資料もご覧いただれば幸いです。 アドテクにおけるAI/ML活用(前編) (SA 黄 光川) 概要：アドテクにおける AI/ML 活用の前編では、海外のアドテク企業で AWS AI/ML 系サービスをビジネスに取り入れた成功事例を２つ ( Smaato 社のリアルタイムビッティングにおけるトラフィックフィルタリングサービスの構築事例、 TripleLift 社の動画内にシームレスに広告を挿入した事例 ) の紹介と共に、事例で登場したサービス Amazon Rekognition, Amazon SageMaker, AWS Elemental MediaTailor について、アドテクでの使い所とユースケースについて紹介しました。 […]

マルチリージョンアプリケーションを構築することで、エンドユーザーのレイテンシーを改善し、予期しない災害が発生した場合におけるより高い可用性と回復力を実現し、データの耐久性とデータレジデンシーに関連するビジネス要件を遵守することができます。例えば、バックエンドサービスのための動的 API コールの全体的なレイテンシーを減らすことができます。あるいは、インターネットルーティングの問題、海底ケーブルの障害、またはリージョンの接続の問題に対処するために、単一リージョンデプロイを拡張して、コストのかかるダウンタイムを回避することもできます。今日、Amazon DynamoDB グローバルテーブル、Amazon Aurora グローバルデータベース、Amazon ElastiCache グローバルデータストア、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) クロスリージョンレプリケーションなどのマルチリージョンデータレプリケーション機能のおかげで、世界中の 25 の AWS リージョンにまたがるマルチリージョンアプリケーションを構築できます。

アマゾンのCEOであるアンディ・ジャシーの言葉を借りれば、『経験のための圧縮アルゴリズムは存在しません』ということになります。5000を超えるSAPのお客様がAWSを利用されていることにより、AWSはSAPワークロードの革新のためのプラットフォームとなっています。AWSはお客様起点の行動指針に基づくというリーダーシップ・プリンシプルに基づき、SAPのお客様が世界中のAWSリージョン内で堅牢性と信頼性の高い且つスケーラブルなSAPシステムを構築できるよう、多様なツールやサービスを提供しております。このブログでは、AWSプラットフォーム上に信頼性の高いSAPシステムを構築するための複数のAWSサービスについて紹介します。

本投稿は AWS のソリューションアーキテクトである Jack Iu、 カスタマーソリューションマネージャー Henry Su、アカウントマネージャー Gloria Vargas による寄稿を翻訳したものです。 金融業界による ISO 20022 通信メッセージ規格の採用は、銀行、市場インフラ、企業、消費者など、ペイメントチェーン全体のすべての参加者に利益をもたらします。SWIFT メッセージングおよび通信インフラストラクチャスタックを AWS に移行することで、お客様は ISO 20022 の導入を迅速化できます。同時に、コストを削減し、重要な支払いチャネルのセキュリティと回復性を向上させることができます。また、AWS クラウドの導入により、ISO 20022 の豊富なデータモデルを使用して、銀行はより俊敏性と革新を実現でき、顧客に対しよりよい支払い体験を提供することができます。

これまで、大規模かつ複雑な構成のMicrosoft Active Directoryを複数の地域に跨って展開しているお客様は、オンプレミスのActive DirectoryをAWSに移行するにおいて様々な課題に直面してきました。AWS Managed Microsoft Active Directoryとの連携も、容易ではありませんでした。
昨年リリースされたAWS Managed Microsoft Active Directoryの「マルチリージョンレプリケーション」機能を利用すれば、このようなグローバル展開の作業を簡略化し、移行プロジェクトにおける難題を軽減することができます。このマルチリージョン機能を活用し、AWS Managed Microsoft Active Directoryを利用したハイブリッドActive Directoryをどのように設計・構築すれば良いかという質問を多くのお客様から受けています。
この記事では、複数のリージョンにまたがるAWS Managed Microsoft Active Directoryの設計と名前解決（DNS）のアーキテクチャーについて説明していきます。