Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon EC2

AWS Service Catalog を使用しての、Amazon ECS 継続的デリバリー用の自動設計図の共有

この記事は、AWS Dev Tech のスペシャリスト SA である Mahmoud ElZayet が執筆しました  現代的なアプリケーション開発プロセスは、各組織がスピードや品質を継続的に向上することを可能にしています。このような革新的なカルチャーにおいては、小型の自律的なチームに、アプリケーションの全ライフサイクルがゆだねられます。ただ、こういった敏速かつ自律的なチームは、製品デリバリーを加速する一方で、コンプライアンスや品質保証、およびコードデプロイのためのインフラストラクチャに対するコストを生じさせます。 標準化したツールやアプリケーションリリース用コードを用いることで、チーム間でベストプラクティスを共有でき、冗長的なコードを削減し、オンボーディングを加速し、一貫性のあるガバナンスを作り上げながらリソースのオーバープロビジョニングを減らせます。   概要 今回の記事では、標準化され自動化されたデプロイ設計図を、AWS Service Catalog を使用して提供する方法をご紹介していきます。これは、製品チームによる Amazon ECS でのアプリケーションリリースワークフローの改善と迅速化に役立ちます。ここでの手順を実施していただくと、お客様の製品チームが ECS 上でコンテナ化されたアプリケーションをリリースするために使用できる、サンプル設計図が作成できます。この設計図のコンセプトは、サーバーレスや Amazon EC2 をベースとするデプロイなど、他のテクノロジーにも適用が可能です。 本稿で提供するサンプルテンプレートやスクリプトはデモ用に用意したものなので、実稼働環境でそのまま使用するには適しません。これらのリソースになじんだ後で、手元にあるツールや、チームのスキル、そして適用すべき規格や規制をすべて考慮しながら、実稼働環境向けにカスタマイズしたバージョンを作成してください。   前提条件 ここでのソリューションには、次に挙げる各リソースが必要です。 AWS アカウント での管理者アクセス権限 AWS CLI   サンプルシナリオ Example Corp という企業では、アプリケーションやサービスを AWS 上で開発するために、いくつかの製品チームを抱えています。同社内の各チームは、ECS 上の AWS Fargate で管理するコンテナ化したアプリケーションのデプロイに関心を示しています。ここでは、Example Corp. における主幹ツール管理チームとして、各チームが Fargate で迅速にアプリケーションをリリースできることを目指します。さらに、すべてのベストプラクティスやガバナンス要件を、各チームが準拠することも保証していきます。 事情を単純にするために、製品チームはすでに構成済みであり、サービスのデプロイ用に AWS のアカウントを共有しながら、同じドメイン、アプリケーション、もしくはプロジェクトで作業をしていると想定します。この 1 つのアカウントを通じ、チーム全体が同じ ECS […]

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NVIDIA CloudXRを使ったワイヤレスヘッドセットでのVRストリーミング

本記事は、Leo Chan、William Cannady による Field Notes: Streaming VR to Wireless Headsets Using NVIDIA CloudXRを翻訳したものです。 コンシューマー向けVirtual Reality(VR)ハードウェアが多数登場していますが、ハードウェアは高価であり、セッティングは複雑で面倒なことがあります。有線のヘッドセットには、高いグラフィック性能を備えたワークステーションと、配線につまずくのを防ぐ対策が必要です。多くのルームスケールヘッドセットでは、部屋の中でヘッドセットの動きをトラッキングするために2つの外部機器(もしくは機器用の三脚、ライトタワー)を設置する必要があります。これらのセットアップには何日もかかることがもあり、ライトタワーを移動させた場合には再設定が必要になります。 Oculus Questの発売により、VRユーザーはデュアルハンドトラッキング、ワイヤレスルームスケール機能を得ました。ライトタワーやワークステーションを気にすることなくVRを楽しむことができるようになりました。しかし、Questはバッテリー駆動であるため、CPUやGPUの性能が低いことが難点であり、Questでアプリを動作させるためにはVRコンテンツを簡素化することが必要でした。つまり、CAD(Computer Aided Design)のレビューやHalf-Life: Alyxのようなグラフィックスの負荷の高い体験には使用することができませんでした。 お客様は、高額で複雑な設定を行うか、再現度の低い体験を選ぶかという難しい選択を迫られていました。 本記事では、AWSのコンピューティングサービスを利用し、Questのようなワイヤレスヘッドセットで再現度の高いVR体験をストリーミングする方法を紹介します。なお、本記事の内容を使ったアプリのストアリリースにつきましては各配信プラットフォームの利用規約をご確認ください。 アーキテクチャ NVIDIA CloudXRはリモートサーバ上のGPUを利用して、遠隔地に接続されたVRヘッドセットでストリーミング再生を行います。ビジュアルを多用するアプリケーションのレンダリングとコンピューティングは、モバイルヘッドセットではなくリモートサーバーで行われます。これにより、モバイルヘッドセットはグラフィックスの負荷に関わらず、あらゆるアプリケーションに対応することができます。 グローバルなスケーラビリティを提供するために、NVIDIAはCloudXRプラットフォームをG4およびP3のEC2インスタンスで利用可能にすることを発表しました。これにより、以下のメリットが得られます。 グローバル規模で、より近いリージョンからAR/VRストリーミング再生を行うことができます Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)インスタンス上で一元的にアプリを管理・デプロイすることが可能になります。これまでは、デバイスやハードウェアの準備が必要でした IT管理者は機密性の高いコンテンツや、頻繁に変更が必要になるコンテンツを一元的に管理できるようになります ウォークスルー AWSでCloudXRを使用するには、NVIDIA GPUを搭載したEC2インスタンス(P3またはG4インスタンスタイプ)をVirtual Private Cloud(VPC)内で実行する必要があります。このインスタンスは、VRヘッドセットで動作するCloudXRクライアントからネットワークでアクセスできる必要があります。接続は1:1で、各CloudXRクライアントは専用のEC2インスタンスに接続されます。つまり、複数のCloudXRクライアントが必要な場合は、複数のEC2インスタンスを用意する必要があります。 なお、本記事のプロセスは2021年1月時点のものです。CloudXR、およびX Reality(XR)全体は急速に変化しているため、NVIDIAのCloudXRに関する最新情報をご参照ください。AWSアカウントでCloudXRを使用するには、Amazon VPC内でP3またはG4のEC2インスタンスをセットアップする必要があります。また、CloudXRの通信に必要なポートを許可するセキュリティグループを設定する必要があります。これらのポート番号は、NVIDIAから入手できるCloudXRのドキュメントに記載されています。 前提条件を構築済みのCloudXRが設定されたEC2インスタンスをデプロイするCloudFormationテンプレートを作成しました。このテンプレートではプライベートなAMIを参照しているため、デプロイを成功させるにはお客様のAWS アカウントへAMIを共有する必要があります。このテンプレートを利用したい場合は、AWSアカウントチームにお問い合わせください。 前提条件 以下の手順では、EC2インスタンスを手動で設定する方法を説明します。CloudXRストリーミングでは、EC2インスタンスへの接続にWindows RDP以外の接続を使用する必要があります。リモート接続には、EC2インスタンスに無償で提供されているNICE DCVを使用します。 このウォークスルーでは、以下が使えることが前提条件です。 AWSアカウント NVIDIAから提供されるNVIDIA CloudXR SDK G4またはP3のEC2インスタンスを作成するための権限 VRヘッドセット […]

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新しい EC2 Serial Console による、起動とネットワーク問題のトラブルシューティング

本番稼働上の問題の修正は、システム管理者とネットワーク管理者の重要な役割の 1 つです。実際、私はいつも、それがインフラストラクチャエンジニアリングの最も興味深い要素の 1 つであることに気づきます。目の前の問題を必要に応じて深く掘り下げれば、問題解決に (最終的に) 満足できるだけでなく、その過程で通常であれば目にすることのできない多くのことを学べます。 オペレーティングシステムは、まさしくそうした機会を提供します。OS は時間とともにますます複雑化し、管理者はおびただしい数の構成ファイルや設定を習熟せざるを得ません。Infrastructure as Code やオートメーションによりサーバーのプロビジョニングや管理が大幅に向上しましたが、システムの正常な起動を妨げる間違いや故障が発生する余地は、常に存在しています。ハードウェアドライバーがない、ファイルシステムの構成が間違っている、ネットワーク構成が無効である、アクセス許可が不正であるなど、尽きることはありません。さらに悪いことに、管理者は多くの問題によって実質的にシステムから締め出され、ログインや問題の診断、適切な修正の適用を行えなくなります。唯一の選択肢はサーバーに帯域外接続を確立することで、そうすることでユーザーは EC2 インスタンスのコンソールの出力を確認することができます。操作はできません ― でした、これまでは。 本日、 EC2 Serial Console を発表できることをうれしく思います。こちらは、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスへのシリアル接続を確立することで、起動やネットワーク接続の問題をトラブルシューティングする、簡単かつ安全な方法です。 EC2 Serial Console のご紹介 EC2 Serial Console アクセスは、AWS Nitro System をベースとする EC2 インスタンスで利用できます。主要な Linux ディストリビューション (FreeBSD、NetBSD、Microsoft Windows、VMware) のすべてをサポートしています。 実行中のネットワーク設定がなくても、AWS マネジメントコンソールのブラウザベースのシェル、またはマネージドコンソールサーバーへの SSH 接続を使用することで、インスタンスに接続することができます。インスタンスで sshd サーバーを実行する必要はありません。唯一の要件は、root アカウントにパスワードを割り当てていることです。ログインにはこれを使用します。その後、インスタンスのシリアルポートの 1 つに、キーボードとモニターを直接接続しているかのように、コマンドを入力することができます。 さらに、オペレーティングシステムに固有の手順をトリガーすることができます。 Linux […]

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新しい Amazon EC2 X2gd インスタンス – Graviton2 パワーでメモリを大量に消費するワークロードに対応

Graviton 搭載の EC2 インスタンスを 2018 年後半に開始し、その一年後に後続の Graviton2 プロセッサを発表しました。デュアル SIMD ユニット、int8 および fp16 命令のサポート、世代間でのその他のアーキテクチャの改良が組み合わさって、Graviton2 は非常に費用対効果の高い主力プロセッサになっています。 現在、汎用 (M6G および m6GD)、コンピューティング最適化 (C6G、C6gn、およびC6GD)、メモリ最適化 (R6G および R6GD)、バースト可能 (T4G) インスタンスから選択できます。すべて高速かつ効率的な Graviton2 プロセッサを搭載しています。当社のお客様は、これらのインスタンスを使用して、アプリケーションサーバー、ゲームサーバー、HPC ワークロード、ビデオエンコーディング、広告サーバーなどを実行しています。複数のベンチマーク (これとこれを含む) によると、これらの Graviton2 ベースのインスタンスは、既存の EC2 インスタンスよりも優れたコストパフォーマンスを提供することが示されています。 新しい X2gd インスタンス Graviton2 を搭載したインスタンスの増え続けるラインアップの最新情報を発表いたします。 新しい X2gd インスタンスは、メモリ最適化された R6g インスタンスと比べて vCPU あたり 2 倍のメモリ容量を持ち、メモリを大量に必要とするワークロードに合わせて設計されています。これには、メモリ内データベース (Redis と Memcached)、オープンソースのリレーショナルデータベース、電子設計オートメーションの設計と検証、リアルタイム分析、キャッシュサービス、コンテナが含まれます。 X2gd インスタンスは 8 つのサイズで利用可能であり、ベアメタル形式でも利用できます。仕様は以下のとおりです。 名前 […]

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Media Seminar Q1 Asahi Shimbun

【お客様事例】株式会社朝日新聞社様 自然言語処理の取り組みとEC2 Inf1インスタンスの検証

2021 年 3 月 18 日にメディア業界のお客様向けに Analytics & AI/ML をテーマとしたセミナーを開催いたしました。テレビ・動画配信・新聞・雑誌などのメディア企業では、デジタル変革の中でデータを活用する重要性が高まっています。本セミナーではメディア企業がいかにデータを活用し、新たなビジネスを展開していくかに焦点をあてた機械学習の活用方法をご紹介し、お客様に事例をご説明いただきました。

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AWS Inferentia を搭載した Inf1インスタンスが東京リージョンで Amazon SageMaker に対応しました

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリストの亀田です。 AWS Inferentiaを搭載した Inf1インスタンスが東京リージョンにおいて、SageMaker で利用可能になりましたのでお知らせいたします。 AWS Inferentia と Inf1 インスタンスとは? 一般的に機械学習のビジネス利用は、データ準備、学習と推論の 3 つのフェーズに分かれます。このうち学習環境は高価な GPU を搭載した専用 Amazon EC2インスタンスが用いられるケースが多くありその金額が課題となりえます。Amazon SageMaker を使うと高価な学習用インスタンスは、学習が終了した時点で学習用インスタンスを自動で停止させることで無駄な課金を抑えることができ、さらに、Managed Spot Training 機能を使うことで、スポットインスタンスをベースとした安価な学習を行うことが可能です。その学習の結果として推論モデルが生成され、さらに API が生成され商用環境に組み込まれることとなります。 概して、推論環境は高価な GPU 搭載インスタンスが必要な学習環境よりそのコストは安いものとなりますが、一時的かつ反復的に行われる学習環境とことなり、常時起動が前提となることが多く、そのコストは時間とともに積みあがります。さらに、ビジネスが順調に成長した場合、学習環境は中央集権型で構築されるのに対して、推論環境は多くの環境に組み込まれそのコストが課題となっていきます。

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Amazon ECS Fargate/EC2 起動タイプでの理論的なコスト最適化手法

この記事は、 Theoretical cost optimization by Amazon ECS launch type: Fargate vs EC2 を翻訳したものです。 本ブログは Julia Beck, Thomas Le Moullec, Kevin Polossat, and Sam Sanders によって投稿されました。 お客様から、 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) のベストプラクティスについてご質問をいただくことがよくあります。特に、 Well-Architected Framework の コスト最適化 の柱に注目されるケースがあります。こちらに関する大きな要因の 1 つには、お客様が EC2 もしくは Fargate 起動タイプという選択肢をとることができるという点が考えられます。2019年には Fargate 起動タイプについて 最大50%の値下げ が発表され、また現在は Fargate Spot や Savings Plan も発表されており、大きく節約することが可能です。これらの考慮事項を踏まえて、 2 […]

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【開催報告&資料公開】放送業界向け InterBEE 2020 / re: Invent 2020 Recap セミナー

1 月 28 日に放送業界のお客様向けに、昨年開催された InterBEE 2020 と AWS re:Invent 2020 の Recap セッションを実施しました。 ■InterBEE 2020 Recap アマゾンウェブサービスジャパン ソリューションアーキテクト 門田 梓 [Slide] ソリューションアーキテクトの門田より、InterBEE 2020 で発表した AWS を活用した放送業界の AWS 活用事例を紹介しました。2020 年は新型コロナウイルスの感染拡大が番組制作に非常に大きく影響した年でした。登壇いただいたお客様は、この困難に立ち向かうため、AWS のサービスとツールを活用して コストを必要最小限に、ゼロから作るより迅速に、拡張性や可用性のメリットを手に入れています。本セッションでご紹介した概要は以下の通りです。

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【開催報告&資料公開】新聞・出版業界向け re: Invent 2020 Recap セミナー

1 月 28 日に新聞・出版業界のお客様向けに AWS re:Invent 2020の Recap セッションを実施しました。 クラウドコンピューティングの分野で世界最大規模の「学習型」カンファレンスである AWS re: Invent は、例年 12 月に 1 週間程度いただいてラスベガスで開催しておりました。しかし、昨年はコロナウィルス感染拡大の影響により、11 月末からの 3 週間に拡大して完全オンライン(参加無料)で開催されました。およそ 50 万人の方にご登録いただき、5 つの基調講演と 500 以上のセッションをご提供、期間中は 200 以上の新機能・新サービスを発表しました。

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