Category: Compute

リザーブドインスタンスは AWS のお客様がご利用されている EC2 の使用量に対し、大幅な割引を提供します (オンデマンドの料金に比べ最大 75% の割引)。また、特定のアベイラビリティーゾーン (AZ) で使用する RI を購入される際のキャパシティー予約においても同様です。去年後半には、リージョン内の AZ すべてを対象に割引を適用するリージョン RI をリリースし、今まで以上にリザーブドインスタンスの柔軟性を高めました。また、リザーブドインスタンスに関連付けられたインスタンスファミリーやその他のパラメーターを変更できるようにするコンバーティブル RI も提供しました。どちらのタイプの RI も管理に掛かるコストを削減し、追加オプションを提供します。リージョン RI を使用すると、RI 割引の対象になる AZ で起動することを心配せずにインスタンスをスタートできます。コンバーティブル RI を使用する場合、時間が経過するに連れて選択するインスタンスタイプやサイズが変わっても、RI が使用量に適しているか確認することができます。 インスタンスサイズの柔軟性 3 月 1 日より、すでにご利用されているリージョン RI の柔軟性が今まで以上に高まります。一括請求により、複数のアカウントで使用している場合でも、共有テナンシーを持つすべての Linux/UNIX RI をインスタンスファミリーと AWS リージョン内のあらゆるサイズのインスタンスに適用できるようになりました。これにより、RI の管理時間を節約したり、コンピューティングリソースをよりクリエイティブで革新的に使用できるようになります。新しい RI や既存の RI のサイズはインスタンスサイズに基づいた正規化係数により決定されています。 インスタンスサイズ 正規化係数 nano 0.25 micro 0.5 small 1 medium 2 […]

うれしいお知らせです。AWS Elastic Beanstalk でカスタムプラットフォームを作成できるようになりました。この最新リリースの AWS Elastic Beanstalk により、開発者やシステム管理者は、AWS Elastic Beanstalk のカスタムプラットフォームイメージを独自に作成して管理し、インスタンス設定を完全にコントロールできます。ご存じのように、AWS Elastic Beanstalk は、一般的なウェブプラットフォームでウェブアプリケーションやサービスをデプロイ、スケーリングするためのサービスです。このサービスでは、ユーザーがコードをアップロードするだけで、デプロイメント、容量のプロビジョニング、負荷分散、Auto Scaling が自動的に処理されます。 これまでの AWS Elastic Beanstalk で提供していたのは、事前設定済みのプラットフォームのセットです。さまざまなプログラミング言語、Docker コンテナ、上述した用途別のウェブコンテナの設定が複数用意されていました。Elastic Beanstalk では、選択された設定に従って、1 つ以上の Amazon EC2 インスタンスで対象のアプリケーションを実行するためのソフトウェアスタックやリソースをプロビジョニングしていました。この最新リリースでは、独自のカスタマイズした Amazon Machine Image (AMI) からプラットフォームを作成できます。カスタムイメージは、サポートされているオペレーティングシステム (Ubuntu、RHEL、Amazon Linux) のいずれかで構築できます。これらの特化された Elastic Beanstalk プラットフォームの作成作業は、マシンイメージ作成ツールの Packer で簡素化できます。Packer は、すべての主要オペレーティングシステムで実行するオープンソースツールであり、1 つの設定から複数のプラットフォームのマシンイメージやコンテナイメージを作成できます。カスタムプラットフォームでは、Elastic Beanstalk 環境全体にわたり、標準化とベストプラクティスを適用して管理できます。たとえば、Ubuntu や Red Hat Enterprise で独自のプラットフォームを作成し、Elastic Beanstalk で現在サポートされていない言語やフレームワーク (Rust、Sinatra など) を使用してインスタンスをカスタマイズできます。 […]

の初日に、私は EC2 インスタンスの更新に関する投稿で、入手次第、皆様に追加情報をお知らせすることを約束しました。本日は、15 か所の AWS リージョンで 6 つのサイズの新しい I3 インスタンスの提供を開始したことをお知らせします。このインスタンスは入出力量が多いワークロード用に設計されており、きわめて効率が高い NVMe SSD ストレージを備えています。4 KB ブロックで最大 330 万の IOPS を配信し、最大 16 GB/秒のシーケンシャルディスクスループットを実現します。このため、リレーショナルデータベース、NoSQL データベース、検索エンジン、データウェアハウス、リアルタイム分析、ディスクベースのキャッシュなど、高スループットと低レイテンシーを必要とするあらゆるワークロードに最適です。I3 インスタンスは、I2 インスタンスと比較すると、低コストで高密度のストレージを提供し、CPU コアあたりの IOPS とネットワーク帯域幅も大幅に増えます。 仕様 インスタンスサイズと関連仕様は次のとおりです。 インスタンス名 vCPU カウント メモリ インスタンスストレージ (NVMe SSD) 料金/時間 i3.large 2 15.25 GiB 0.475 TB 0.15 USD i3.xlarge 4 30.5 GiB 0.950 TB 0.31 USD i3.2xlarge 8 […]

お客様からビジネスのダイナミックさと、それを実現するためのアプリケーションがブロックストレージに求めるものについてご意見をうかがうことは、いつも興味深いものです。ビジネス状況の変化に伴ってブロックストレージへの要求も変化し、容量を追加したり、性能特性の異なるボリュームが必要になったりすることもあるはずです。今日では、24時間運用され続けるシステムも珍しくはありません。結果として、ダウンタイムやシステム運用への影響なく変更作業を行えることがお客様にとって重要な要素となってきます。 我々は長年にわたり、お客様の様々なユースケースをカバーするために、EBSに新機能を追加し続けてきました。例えば、2016年にはスループット最適化HDD(st1)とコールドHDD(sc1)という2種類のボリュームタイプをリリースしました。これらのボリュームをシステム運用への影響なく、パフォーマンス特性の変更やコスト削減を行うことで、階層化ストレージのように利用したいと考えるお客様がいらっしゃいます。言い換えると、お客様はEBSがより柔軟になることを望んでいるのです！ エラスティックボリューム 本日、EBSの新機能としてエラスティックボリュームをリリースいたしました。これは現行世代のEC2インスタンスにアタッチされた、全ての現行世代のEBSボリュームで利用可能です。お客様はボリュームサイズの拡張、パフォーマンスの調整、ボリュームタイプの変更を利用中に行うことができます。変更処理はオンラインで行われますので、お客様のアプリケーションは引き続き利用可能でダウンタイムはありません。 この新機能はリソース計画やチューニング、空き容量の管理といった作業を劇的にシンプル化してくれます。あるいは作業自体が不必要になるかもしれません。従来のやり方はダウンタイムを伴うため、変更の完了までプランニングやシステム停止の調整を含めると数週間から数ヶ月にわたる時間が必要でした。しかしこれからは、利用しているストレージインフラストラクチャをシンプルなAPIコールで簡単に変更することが可能になります。 ワークロードの変化 – インフラ構築を急ぐ必要があり、汎用SSDボリュームを採用することにしました。システムをリリースし、運用を行っていくにつれて、スループット最適化HDDボリュームが最適であることに気づいたとしましょう。エラスティックボリュームの機能により、単純にボリュームタイプを変更するだけで対応が完了します。 突発的な需要への対応 – プロビジョンドIOPSボリューム上に構築したリレーショナルデータベースで、1ヶ月のほとんどの期間にわたり問題なく処理を行えるシステムがあります。ただし月末処理の関係で各月終わりの3日間は10倍のトラフィックを処理する必要があったとします。この場合は、エラスティックボリュームを利用して月末の3日間だけIOPSを高く設定し、処理が終わったら元に戻すという運用が可能です。 ストレージの増加 – 100GBのボリュームで運用してきたシステムで、ディスク使用率が90%を超過したというアラームが発報しました。あらかじめ設定を行っておけば、ボリュームとファイルシステムの拡大を自動的にダウンタイム無しで行うこともできます。 エラスティックボリュームの利用 お客様はこれら全ての操作をAWSマネジメントコンソールやAPIコール、AWSコマンドラインインタフェース(CLI)で実行できます。これに加えて、AWS CloudFormationのスタック更新機能を利用することも可能で、対象のボリュームに必要な変更を行ってくれます。コンソールを利用する場合は、対象のボリュームを選択してアクションメニューから「Modify Volume」を選択するだけです: ポップアップするウィンドウの中で、ボリュームタイプやサイズ、IOPS値(プロビジョンドIOPSボリュームの場合)を変更してください。これは75GBの汎用SSDボリュームを、20,000IOPSで400GBのプロビジョンドIOPSボリュームに変更する例です: 変更ボタンをクリックしたら、確認ウィンドウが表示されるので問題が無ければ「YES」をクリックします: ボリュームの「状態」に変更処理の進捗状況(modifying、optimizing、completed)が表示されます: 次のステップは追加されたストレージ領域を利用できるようにするために、ファイルシステムを拡張することです。作業の詳細についてはLinuxでEBSボリュームのストレージ領域を拡張するかWindowsでEBSボリュームのストレージ領域を拡張するを参照してください。ボリュームの状態が最適化中に変わったら(通常数秒で変わります)、ファイルシステムの拡張作業を行うことができます。新しいボリュームの容量やタイプはすぐに利用可能になりますが、最適化の処理は最大で24時間を要する場合があります。コストについて補足すると、ボリュームの状態がoptimizingになったタイミングで新構成を基準に計算されることになります(変更自体のコストはかかりません)。 エラスティックボリュームの自動オペレーション 手動オペレーションでの変更も充分に魅力的ですが、自動化を行うたくさんのチャンスがあります。いくつかのアイデアをお見せしてみましょう: 正しいサイジング – IOPS上限か、それに近いレベルに到達しているかをCloudWatchで監視しアラームを上げるよう設定します。アラームが上がったらIOPS値の増加や、ボリュームタイプの変更を行うための承認プロセスを開始し、変更作業の準備を進めます。同様にCloudWatchのカスタムメトリクスを利用して空き容量をモニタリングして、拡張のための承認プロセスを開始することもできます。 コストの削減 – CloudWatchメトリクスや予め設定したスケジュールに従ってIOPSの削減やボリュームタイプの変更を行います。（背景：先週、大学のセキュリティ管理者と会話する機会がありました。彼は学内の全てのサーバから1日に10GBのログを収集し、60日間に渡って保持するという仕事をしています。ほとんどのファイルは参照されることはなく、参照が必要になったときでもアクセス速度はそれほど求められません。この場合、1日分のログを書き込むための汎用SSDボリュームを作成し高速な書き込みを実施し、完了したらスループット最適化HDDに変更することでコストを最適化することができます。） 先にお伝えしたように、新たに追加された領域を利用できるようにするためにはファイルシステムをリサイズする必要があります。この手順をお見せするために、私の同僚がCloudWatch Events、AWS Lambda、EC2 Systems Managerを利用したPythonとPowerShellのサンプルスクリプトを提供してくれました。このルールはEBSから送信される情報に基づきmodifyVolumeというイベントにマッチし、logEventsというLambdaファンクションを起動します: このファンクションは対象となるボリュームを特定し、これがEC2 Systems Managerで管理されるインスタンスにアタッチされていることを確認したうえでメンテナンス用のタグ情報を付与します: def lambda_handler(event, context): volume =(event[‘resources’][0].split(‘/’)[1]) attach=ec2.describe_volumes(VolumeIds=[volume])[‘Volumes’][0][‘Attachments’] if len(attach)>0: instance = attach[0][‘InstanceId’] filter={‘key’: ‘InstanceIds’, ‘valueSet’: [instance]} info = […]

AWS Identity and Access Management(IAM) のロール を利用することで、Amazon EC2上で実行するアプリケーションは、AWSが自動的に作成、配布、およびローテーションする一時的なセキュリティ資格情報を利用することができます。一時的な資格情報を使用することは、IAMのベストプラクティスとなっており、インスタンスで長期間の鍵の管理する必要がなくなります。IAM Roles for EC2 (EC2のIAMロール)を使用することで、長期的なAWSアクセスキーを手動またはプログラムで管理する必要もなくなります。そして本日、既存のEC2インスタンスにIAMロールをアタッチすることが可能になり、アプリケーションはAWSによって提供される一時的なセキュリティ資格情報を使用できるようにするよう設定できるようになりました。 また、既存のEC2インスタンスに添付されているIAMロールを変更することも可能になります。 このブログ記事では、AWS CLIを使用して既存のEC2インスタンスにIAMロールをアタッチする方法をご紹介します。 ソリューションの概要 このブログ記事のソリューションでは、 1. IAMロールの作成 2. IAMロールなしで起動された既存のEC2インスタンスにIAMロールをアタッチ 3. アタッチされているIAMロールの付け替え この記事では、新しく作成されたIAMロールを”YourNewRole“とします。このロールに関連付けられたインスタンス・プロファイルを”YourNewRole-Instance-Profile“、 既存のインスタンスを”YourInstanceId“とすることにます。 これら(赤字)はアカウントのリソース名に置き換えてください。 ここでは、AWSコマンドラインインターフェイス（CLI）の設定が完了しており、IAMロールを作成する権限、EC2 APIを呼び出す権限を持っていることを前提としています。 IAMロールの作成 注：既存のIAMロールをアタッチする場合は、このポストの「IAMロールなしで最初に起動された既存のEC2インスタンスにIAMロールをアタッチ」に進んでください。 またAWSマネージメントコンソールを使用してIAMロールを作成してから、同じセクションに進むこともできます。 AWS CLIからIAMロールを作成する前に、信頼ポリシーを作成する必要があります。 信頼ポリシーは、EC2などのAWSサービスがアプリケーションに代わってIAMロールを引き受けることを許可します。 信頼ポリシーを作成するには、下記のポリシーをコピーし、YourNewRole-Trust-Policy.jsonという名前で保存したテキストファイルに貼り付けます。 { “Version”: “2012-10-17”, “Statement”: [ { “Effect”: “Allow”, “Principal”: { “Service”: “ec2.amazonaws.com” }, “Action”: “sts:AssumeRole” } ] } 信頼ポリシーを作成すると、既存のEC2インスタンスにアタッチできるIAMロールを作成する準備が整いました。 AWS CLIからIAMロールを作成 1. AWS […]

Matt Wood の投稿 当社は Alexa から Amazon Go まで Amazon のすべての領域でディープラーニングを広範に使用し、これまで多くのディープラーニングエンジンを試してきました。そして 1 つのエンジンがディープラーニングを実行するための最もスケーラブルで効率的な方法として出現しました。その理由により、Amazon のエンジンとして MXNet が選択されました。MXNet はオープンソースの最新鋭のディープラーニングエンジンであり、これにより開発者は高度なカスタム人工知能システムを構築することができます。 このようなシステムのトレーニングは、そのスケールとパフォーマンスにより、MXNet では著しく高速です。たとえば、よく使用される画像認識ネットワークの Resnet では、MXNet は他のエンジンと比較して 2 倍のスループットを実現し、同等のモデルを半分の時間でトレーニングできます。また、MXNet は数百の GPU にわたって線形に近いスケーリングを示しますが、他のエンジンのパフォーマンスでは、規模に見合った増加は見られません。 Amazon には重要なチームがあり、MXNet コミュニティと連携して、この進化に継続的に取り組んでいます。チームは MXNet に対して Apache Incubator に参加し、Apache Software Foundation のプロセス、財産管理、支援活動、およびコミュニティイベントを活用することを提案しました。幸い、この提案は受け入れられました。Apache MXNet への投資は開始点にあり、当社はコミュニティと連携して既に重要になっているユーティリティを拡大していくことを楽しみにしています。MXNet の使用開始を希望される場合は、AWS Re:Invent で私が行った基調講演をご覧になり、AWS ディープラーニング AMI のインスタンス (またはクラスター全体) を起動してください。これには MXNet と、プリコンパイルされ、すぐに使用できるサンプルコードが含まれています。また、推奨モデリングに関する Leo のプレゼンテーションとチュートリアルもご覧ください。 Twitter で @apachemxnet […]

AWS では非常に多くのことが起こっており、十分な知識に基づく決定や、計画プロセスの例のまとめ方について支援を求める声が読者の方々からよく寄せられています。本日は、Amazon Marketplace の上級カテゴリーリーダー Jim Carroll が、AWS Marketplace における AWS ネットワーキングサービスとソリューションについて説明します。 -Ana 先月、当社は新しいロンドンの AWS リージョンについて発表しました。この新しいリージョンは当社のグローバルインフラストラクチャを拡大し、コスト効果のあるスケーリングを行い、コンプライアンスおよびデータレジデンシー要件を満たすための、より多くの地理的オプションをパートナーやお客様に提供します。この発表は私の記憶に生々しいものです。というのも、AWS Marketplace の AWS ネットワーキングサービスとソリューションに関してお客様と最近行った会話の中で、お客様はこれを利用して企業ネットワークを AWS クラウドの仮想プライベートネットワークと接続しているというお話を聞いたからです。通常、お客様は、次のいずれかのビジネスニーズまたはその組み合わせをサポートするために、AWS でこのアーキテクチャをデプロイしています。 AWS クラウドにアプリケーションを継続して移行する 離れた支社やリモート接続のために迅速かつコスト効果の高い方法でネットワークをスケールし、アプリケーションを AWS クラウドに移行中のエンドユーザーエクスペリエンスを向上させる コンプライアンスおよびデータレジデンシー要件を満たす 本日は、このようなビジネスニーズを持つお客様が利用できる VPN オプションを概説し、意思決定を簡単に行えるよう支援します。Amazon VPC では、AWS が管理する VPN の設定、AWS Direct Connect でのプライベート回線接続の使用、および VPN 接続のための VPC でのサードパーティーネットワーキングソフトウェアの有効化が可能です。ユーザーがデスクトップまたはモバイルデバイスから直接 AWS にアクセスできるようにする、クライアントからサイトへの VPN を選択することもできます。Steve Morad の 2014 年のホワイトペーパー「Amazon Virtual Private Cloud Connectivity […]

同僚のMadhuri Periが素晴らしい記事を書いてくれました。AutoScalingグループのクラスタをスケールダウンする際にインスタンスからタスクを事前に削除するために、コンテナ インスタンス ドレイニングを利用する方法です。 —– Amazon ECSクラスタでは、クラスタからインスタンスを削除する必要があるタイミングというのがいくつかあります。例えば、システムを更新するとき、Dockerデーモンを更新するとき、あるいはクラスタのサイズをスケールダウンするときなどです。コンテナ インスタンス ドレイニング機能によって、クラスタ上のタスクに影響を与えることなく、コンテナインスタンスを削除することができます。この機能により、コンテナインスタンスがDRAINING状態である間はそのインスタンスに対して新しいタスクの配置がスケジュールされないようになり、利用可能なリソースがあればサービスがタスクをクラスタ上の他のコンテナインスタンスに移動してくれ、インスタンスを削除する前にタスクの移動が成功したことを待機できるようになります。 コンテナインスタンスの状態は、手動でDRAININGに変更することが可能です。しかしこの記事では、これらのプロセスを自動化するためにAutoScalingグループとAWS Lambdaを利用してコンテナ インスタンス ドレイニングを行う方法を説明します。 Amazon ECS オーバービュー Amazon ECSはコンテナ管理サービスです。クラスタやEC2インスタンスの論理グループ上でDockerコンテナの実行、停止、そして管理を容易にしてくれます。ECSを使ってタスクを実行するとき、タスクはクラスタに配置されます。Amazon ECSは指定されたレジストリからコンテナイメージをダウンロードし、そしてそのイメージをクラスタ内のコンテナインスタンス上で実行します。 コンテナ インスタンス ドレイニングの状態を扱う AutoScalingグループはライフサイクルフックをサポートしています。ライフサイクルフックは、インスタンスの起動や削除の前に独自の処理を完了するために呼び出されます。今回の例では、ライフサイクルフックは、2つの処理を実行するLambdaファンクションを呼び出します。 ECSコンテナインスタンスの状態をDRAININGに変更します。 コンテナインスタンス上にタスクが1つも残っていないことを確認します。もしドレイニング中のタスクがまだ存在する場合は、Lambdaファンクションを再度呼び出すためにSNSにメッセージを送信します。 コンテナインスタンス上で実行中のタスクがなくなるか、あるいはライフサイクルフックのハートビートタイムアウト（サンプルのCloudFormationテンプレートではTTL15分に設定）に達するか、どちらかの状態になるまでLambdaによってステップ2が繰り返されます。その後、制御はオートスケーリングのライフサイクルフックに戻され、そのインスタンスは削除されます。このプロセスを次の図に示します。 試してみましょう! この記事で説明した一連のリソースをセットアップするためにCloudFormationテンプレートを使用します。このCloudFormationテンプレートを使用するには、あなたのアカウントのS3バケットにLambdaデプロイメントパッケージをアップロードする必要があります。このテンプレートは次のリソースを作成します。 VPCと関連するネットワーク要素（サブネット、セキュリティグループ、ルートテーブルなど。） ECSクラスタ、ECSサービス、そしてサンプルのECSタスク定義 削除のライフサイクルフックと2つのEC2インスタンスが設定されたAutoScalingグループ Lambdaファンクション SNSトピック Lambdaを実行するために必要なIAMロール CloudFormationスタックを作成し、インスタンスの終了イベントをトリガーすることによってどのようにこのスタックが機能するのか見ていきます。 Amazon EC2のコンソールにおいて、AutoScalingグループを選択し、CloudFormationによって作成されたAutoScalingグループの名前（CloudFormationテンプレートのリソースのセクションから）を選択します。 操作、編集を選択し、インスタンスの希望の数を “1” に減らすようにサービスを更新します。これによって、2つのインスタンスのどちらか一方で終了プロセスが開始されます。 AutoScalingグループのインスタンスタブを選択します。1つのインスタンスのライフサイクルの状態が “Terminating:Wait” という値を示すはずです。 この状態になると、ライフサイクルフックが発火してSNSにメッセージが送信されます。そして、SNSメッセージトリガーに反応してLambdaファンクションが実行されます。 Lambdaファンクションによって、ECSコンテナインスタンスの状態がDRAININGに変更されます。その後、ECSサービススケジューラによってこのインスタンス上のタスクは停止され、利用可能なインスタンス上でタスクが起動されます。 ECSのコンソールに移動すれば、コンテナインスタンスの状態がDRAININGになっていることを確認できます。 タスクが全て完了すると、AutoScalingグループのアクティビティ履歴でEC2インスタンスの削除を確認できます。 どのように動作しているか 少しLambdaファンクションの内部的な動作を見てみましょう。ファンクションはまず最初に、受け取ったイベントのLifecycleTransitionの値が autoscaling:EC2_INSTANCE_TERMINATING にマッチするかをチェックします。 # もし受け取ったイベントがインスタンス終了中ならば・・・ if ‘LifecycleTransition’ […]

2016 年は AWS Lambda、Amazon API Gateway、そして、サーバーレスコンピューティングテクノロジーにとって、控えめに言ってもすばらしい年となりました。もしかすると、AWS Lambda および Amazon API Gateway でのサーバーレスコンピューティングについて耳にしたことがない方がいらっしゃるかもしれませんので、これらのすばらしいサービスについてご紹介したいと思います。AWS Lambda を使用すると、サーバーをプロビジョニングまたは管理しなくてもコードを実行できます。このイベント駆動型のサーバーレスコンピューティングサービスにより、開発者は、ほぼすべての種類のアプリケーションまたはバックエンドで機能を簡単にクラウドへ移行できます。Amazon API Gateway は非常にスケーラブルで、信頼性が高く、堅牢な API を大規模にすばやく構築するのに役立ち、作成した API の維持およびモニタリングの機能も提供します。2016 年のサーバーレスの勢いの締めくくりとして、AWS チームは re:Invent でサーバーレスソリューションの構築をさらに簡単にする強力なサービス機能を発表しました。その機能には次のものがあります。 AWS Greengrass: Lambda および AWS IoT を使用して、接続された IoT デバイスのローカルでのコンピューティング、メッセージング、データのキャッシングを実行します。https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-greengrass-ubiquitous-real-world-computing/ Lambda@Edge Preview: グローバル AWS エッジロケーションでコードを実行でき、Amazon CloudFront のリクエストに応じてトリガーされることで、エンドユーザーのネットワークレイテンシーを削減できる Lambda の新しい機能です。https://aws.amazon.com/blogs/aws/coming-soon-lambda-at-the-edge/ AWS Batch Preview: 今後予定されているバッチジョブとしての Lambda 統合を含む AWS コンピューティングサービスにおけるワークロードの計画、スケジューリング、実行のコンピューティング用バッチです。https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-batch-run-batch-computing-jobs-on-aws/ AWS X-Ray: マイクロサービスアーキテクチャを使用してビルドされたもの、Java、Node.js、.NET で記述されたもの、EC2、ECS、AWS […]

2016年末最後の数秒をカウントダウンする場合は、最後に1秒を追加するのを忘れないようにしてください！ 次回のうるう秒（通算27回目）が、UTC（世界標準時）の2016年12月31日 23:59:60として挿入されます（訳注：日本標準時では2017年1月1日 8:59:60になります）。これは地球上での時刻（協定世界時）と太陽時（天文時）とのずれを小さくするために行われ、この結果、UTCでは今年最後の1分は61秒あることになります。 参考）「うるう秒」挿入のお知らせ（総務省） 前回のうるう秒の際に出した情報（事前にご確認ください – AWSでのうるう秒対応）は引き続き有効で、今回も同様に処理されますが、少しの違いと進展があります: AWS調整時刻（AWS Adjusted Time） –うるう秒挿入前後の24時間の期間にわたって、うるう秒の1秒を少しずつ分散します（UTCで12月31日の11:59:59から、2017年1月1日12:00:00まで）。AWS調整時刻と協定世界時はこの期間が終了後に同期します。（訳注：この期間の１秒をごくわずかに遅くすることで、追加される１秒を長い時間のなかに分散する方法であり、これは前回うるう秒挿入時と同じ挙動です。詳しくは前回の情報をご確認ください。） Microsoft Windows – Amazonによって提供されたMicrosoft WindowsのAMIを利用しているインスタンスは、AWS調整時刻に従います。 Amazon RDS – 大多数のAmazon RDS インスタンスは （UTCで設定されている場合）“23:59:59” を2回記録します。しかし、Oracle 11.2.0.2、11.2.0.3、12.1.0.1 はAWS調整時刻に従います。Oracle 11.2.0.4と12.1.0.2について詳細な情報が必要な場合はAWSサポートにお問い合わせください。 サポートが必要ですか？ このうるう秒挿入についてご質問がある場合は、AWSサポートにコンタクトいただくか、EC2フォーラムにポストしてください。 — Jeff; 翻訳：下佐粉　昭（@simosako） 原文：https://aws.amazon.com/blogs/aws/look-before-you-leap-december-31-2016-leap-second-on-aws/