Amazon Web Services ブログ

Category: Compute

使用されていないAmazon EBSボリュームを削除してAWSのコストをコントロールする

業界や業種を問わず、お客様にとってコスト管理は最優先事項の1つです。 EBSボリュームのライフサイクルの可視性が十分でないと、未使用のリソースに対してコストが発生する可能性があります。 AWSはコスト管理のサービスを提供しており、コスト情報へのアクセス、コストの理解、コストの制御、およびコストの最適化を行えるようにしています。 未使用、および管理が行き届いていないAmazon EBSボリュームは、AWS のコストに影響します。 EBSボリュームのライフサイクルは、Amazon EC2 コンピューティングインスタンスから独立して管理可能です。そのため、EBS ボリュームに関連付けられている EC2インスタンスが終了しても、EC2起動時に「終了時に削除」 オプションを選択しない限り、EBS ボリュームは削除されません。 また、開発とテストのサイクルの中でEC2インスタンスの起動停止を繰り返す際、自動的にEBSボリュームを削除する処理がないと、 EBS ボリュームが残る可能性があります。 EC2にアタッチされておらず孤立したEBS ボリュームは、アタッチされていない間も料金が発生します。 この記事では、OpsCenter を活用した自動化プロセスについて説明します。OpsCenter は、AWS Systems Manager の一機能として最近発表されたもので、OpsCenterを使えば、EC2 インスタンスにアタッチされておらず、未使用なEBS ボリュームを識別および管理できるようになります。

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新しいサーバーレスアプリ作成機能で CI/CD も作れます

AWS Lambda のマネジメントコンソールに新しい「サーバーレスアプリケーションの作成」機能が追加されていることにお気付きですか? サーバーレス環境である Lambda ではすぐに処理実行環境が利用可能になり、Webのコンソールからロジックを実装するだけで容易にちょっとした処理を開発できます。一方で、この次のステップとして、 Lambda 関数だけでなく、アプリケーションとしての開発や管理ができていない 環境の再現(開発環境からステージングや本番環境へ)、デプロイの継続実行(CI/CD)の環境が整備できずに、Webコンソール上でいまだにコード変更している という話を聞くことがあります。実際には、デプロイ/環境設定のコード化(Infrastructure as Code: IaC)には AWS CloudFormation や Serverless Application Model(SAM)などがあり、CI/CD には CODEシリーズなどがあるのですが、サーバーレス開発を始めたばかりだと、そこへの次の一歩に二の足を踏まれているケースを見かけることがあります。 そんな方に向けた機能が、新しい「サーバーレスアプリケーションの作成」機能です。これを使うと、特定ユースケースのアプリケーションをテンプレートベースでひとまとめに作成し、CI/CD パイプラインまで一気に構築してくれます。 簡単に、この機能の利用ステップを紹介します。

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ソシオネクスト、AWS でリアルタイム AV1 エンコーディングを実現

NFL の試合をストリーミングで観戦することや、ミステリースリラー番組「ストレンジャー・シングス」の新シーズンを好きなだけ見たりする事から、消費者はストリーミングビデオ体験に対し、高い映像品質を期待するようになってきています。また、コンテンツ制作者や配給事業者にとって、低遅延且つ高品質のビデオを作成することが不可欠となっています。ただし、拡大するデバイスへの配信や多様なネットワーク接続環境を考慮に入れると、映像品質について高い水準を維持することは困難になっています。 日本の SoC( System-on-Chip )テクノロジープロバイダーである株式会社ソシオネクスト(以下、ソシオネクスト社)では、映像伝送にAWS Elemental MediaConnect、AV1エンコード処理にAmazon Elastic Compute Cloud( EC2 )F1 インスタンス、コンテンツ配信に Amazon CloudFront を使用しクラウドベースの AV1 リアルタイムエンコードを可能にするソリューションを構築することで、処理時間を大幅に短縮しながら一貫した高い映像品質を実現しました。 その仕組みは次のとおりです。 エンコーダを内蔵し Zixi プロトコルに対応した JVCのCONNECTED CAMカメラで撮影をします。JVC カメラは 前方誤り訂正(FEC)および自動再送要求(ARQ)パケット損失回復を使用するメカニズムであるZixiプロトコルに対応した唯一のプロフェッショナル用カメラです。JVC カメラから出力された信号は MediaConnect に送信されます。その後、信号は EC2 F1 インスタンスに入力され、リアルタイムで次世代の圧縮コーデック AV1 にエンコードされ、CloudFront を介して視聴者に送信されます。 適切に実装された場合、AV1 エンコーディングは H.264 および H.265 コーデックよりも小さいファイルサイズでより高品質の画像を生成しますが、エンコーディングのための高いコンピューター処理装置( CPU )要件によって、広く採用されていません。MediaConnect と EC2 F1 インスタンスがサポートするフィールドプログラマブルゲートアレイ( FPGA )を組み合わせることで、ソシオネクスト社のソリューションはリアルタイムの AV1 エンコードを可能にし、専用 CPU のハードウェアコストを削減します。また、不安定なネットワーク環境でも、エンドユーザーエクスペリエンスとストリームの品質を向上させながら、ストレージとコンテンツ配信ネットワーク( CDN […]

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WinTicket 、 AWS メディアサービスで競輪ファンに高画質レース映像を低遅延ライブで提供

WinTicket は、インターネットテレビ局 AbemaTV の番組「競輪チャンネル」と連動し、24時間どこでも投票チケットを購入できるほか、レース情報・オッズ・ AI 予想機能、そして開催中の熱戦レースのライブ映像を提供しています。 時速 60km ~ 70km で 9 名の選手がレースする中、 WinTicket のユーザーが視聴環境を問わず、レースの状況を高画質・低遅延で視聴できるようにすることは重要です。そのため、 WinTicket は動画配信ワークフローをクラウドに移行し、AWSメディアサービスを活用することで高画質・低遅延のライブ配信を確立させました。 WinTicket のライブ配信は、全国40以上の競輪場から集約した映像で構成されています。 AbemaTV の番組スタジオで映像を集めてクラウドへ伝送し、 AWS Elemental MediaLive で ABR エンコード、 AWS Elemental MediaPackage で HLS にパッケージ化し、 Amazon CloudFront 経由で視聴者へ低遅延なライブ配信しています。 「 WinTicket はサービスの特性上、レース状況や結果がすぐにわかるようにしなければ、ユーザー体験に影響を及ぼしてしまいます。 AWS Media Services は、他のサービスよりも 1.5 倍ほど低いレイテンシでコンテンツを配信できるため、戦略的な強みが得られました。」と、株式会社サイバーエージェントの CATS ソフトウェア エンジニア 江頭 宏亮 氏は語っています。「今回、 AWS Media Services を採用したことで、配信ワークフローの開発工程数を抑えた、冗長性のある可用性の高いライブ配信システムの構築ができました。配信管理ツールとして採用したサーバレスアーキテクチャを含め、利用している時間帯だけ課金されるため、運用コストを抑えられます。また、スケジュール管理上で蓋絵 […]

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Amazon EC2 インスタンスの起動時にカスタム暗号化キーを使用して、暗号化された Amazon EBS ボリュームの作成が可能に

Amazon Elastic Block Store (EBS) は Amazon EBS ボリュームの暗号化ソリューションを提供するため、ブロックストレージの暗号化キーを管理するための独自のインフラストラクチャを構築、維持、保護する必要はありません。Amazon EBS 暗号化は、暗号化されたの Amazon EBS ボリュームを作成するときにAWS Key Management Service (AWS KMS) のカスタマーマスターキー (CMK) を使用し、AWS KMS の使用に関連する 利点をすべて提供します。Amazon EBS ボリュームを暗号化するには、AWS 管理型 CMK またはカスタマー管理型 CMK のいずれかを指定できます。カスタマー管理型 CMK を使用する場合、AWS KMSでの CMK を毎年ローテーションするなど、暗号化キーをきめ細かく制御できます。CMK の作成の詳細については、のキーの作成を参照してください。 この投稿では、EC2 コンソール、AWS CLI、AWS SDK から EC2 インスタンスを起動するときに、カスタマー管理型 CMK を使用して暗号化された Amazon EBS ボリュームを作成する方法を示します。 EC2 コンソールから暗号化された Amazon EBS ボリュームを作成する […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon EC2 Auto Scaling and AWS Auto Scaling 資料及び QA 公開

先日 (2019/10/2) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「 Amazon EC2 Auto Scaling and AWS Auto Scaling 」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20191002 AWS Black Belt Online Seminar Amazon EC2 Auto Scaling and AWS Auto Scaling AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q. ミックスインスタンスは ECS のオートスケーリングでも利用可能でしょうか?また、ECS コンソールでクラスタを作成すると起動設定が作成されるかと思います。その場合は、自分で起動テンプレートを作成し差し替える形となりますでしょうか? A. はい、EC2 起動タイプでECSクラスターを構成する場合、ミックスインスタンスグループを指定したEC2 Auto Scaling グループを用いることができます。ポイントは、ユーザーデータで ECS_CLUSTER をセットしておく点です。これにより、起動した(スケールアウトした)インスタンスが自動的にクラスタに追加されます。ミックスインスタンスグループを指定した ASG を作成する際、指定する起動テンプレートのユーザーデータにこれらの設定を追加するようにしてください。 Q. ecsのタスクを起動することと、インスタンスをオートスケールで起動することを、出来るだけ早める良い方法を教えてください。fargate を使用しない場合の方法を知りたいです。 A.まずタスクの観点から、起動の高速化に役立つポイントは次の通りです。 イメージを軽量化する […]

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Amazon EKS Windows Container が一般利用可能になりました

今年 3 月に、当社は Amazon Elastic Kubernetes Service で Windows Container サポートのプレビューを発表し、カスタマーをベータテストにお招きし、フィードバックを提供していただきました。そのフィードバックに基づいて数か月間改修を重ね、Windows Container が一般利用可能になりました。 多くの開発チームは Windows Server で実行されるように設計されたアプリケーションを構築し、継続的にサポートしています。また、この発表により、 Linux アプリケーションと共に Kubernetes で展開が可能となりました。この機能は、システムロギング、パフォーマンス監視、コードデプロイパイプラインでより一貫性を実現します。 Amazon Elastic Kubernetes Service は、Kubernetes の構築、保護、運用、および維持のプロセスを簡素化し、組織が Kubernetes の代わりに、アプリケーションの構築に焦点をあてることができるようにします。AWS は、Kubernetes で Windows Container を一般的に利用可能にした最初のクラウド プロバイダーであることに誇りを思っています。そして、Windows と Linux ワークロードの両方で、Kubernetes のビジネス上の利点をお客様に解放していくことを楽しみにしています。 この機能の動作の方法を示すためには、Amazon Elastic Kubernetes サービスクラスタが必要になります。新しいものを作成しますが、これは Kubernetes バージョン 1.14 以上を使用するクラスタで機能します。クラスタが構成されたら、いくつかの新しい Windows ノードを追加し、Windows アプリケーションをデプロイします。最後に、アプリケーションが期待通りに動作することをテストします。 クラスタのセットアップを行う最も簡単な方法は、EKS の正式な CLI ツールである eksctl […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS Fargate 資料及び QA 公開

先日 (2019/9/25) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS Fargate」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。   20190925 AWS Black Belt Online Seminar AWS Fargate AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q. CloudFormationでの設定は可能でしょうか ? A. Fargate を利用した ECS サービスの作成、および、タスク定義での Fargate 起動タイプとの互換性の設定については、いずれも CloudFromtionでも設定可能となります。それぞれリンク先にて詳細をご確認ください。 ECS サービスについてはこちら タスク定義についてはこちら Q. Fargateを用いた場合、SSHなどで内部にアクセスすることは可能でしょうか? A. Fargate 起動タイプでは、AWSが管理するインフラストラクチャ上にデプロイされることとなるため、EC2 起動タイプで実施されるようなコンテナインスタンスへの SSH アクセスは行えません。 Q. FargateはEC2に比べてコンテナ起動が遅いイメージがありますが、改善する方法はありますか? A. コンテナの起動時間については、DescribeTasks API でイメージのプル時間を含めたタスクの起動完了までに要した時間をご確認いただけます。イメージサイズやロードバランサを併用している場合はヘルスチェック間隔などの設定を見直すことで起動やサービス提供までの時間を改善できる場合がありますので、ご確認いただければと思います。 DescribeTasksについてはこちら Q. FargateではなくECSだけを使うメリットは何でしょうか? A. EC2 […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS Batch 資料及び QA 公開

先日 (2019/9/11) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS Batch」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。   20190911 AWS Black Belt Online Seminar AWS Batch   AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q. AWS Batch と Amazon ECS、AWS Fargate の使い分けについて教えて下さい。 A. AWS Batch では内部的に Amazon ECSを使用しつつ、キューイングされた計算処理を順次実行していくようなバッチコンピューティング環境に特化しております。そのため、このようなバッチ処理であれば AWS Batch をご利用いただき、それ以外のインタラクティブな処理を含む汎用的なワークロードではECS及びECSの機能の一部であるFargateをご利用いただければと思います。 Q. AWS Batch で大量のジョブを実行する場合の設定ポイントについて教えて下さい。 A. AWS Batch で大量のインスタンスを使用する場合は以下の点にご留意ください: 各種リソース制限を確認する: 各アカウントごとに、EC2 の起動台数制限やEBS作成数制限、ECSのクラスターごとコンテナ数制限が存在しています。 大規模利用を検討される場合は、まずこちらの制約にご注意ください。制限を超えるリソースを利用希望の場合は、サービスクォータダッシュボード より申請いただくことが可能です。 複数のインスタンスタイプを指定する: AWS […]

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Kubernetes および Amazon Elastic Inference を使用した TensorFlow モデルの最適化

この記事では、Amazon Elastic Inference を Amazon Elastic Kubernetes Service と共に使用する方法について詳しく説明します。Elastic Inference と EKS を組み合わせると、お好みのコンテナオーケストレーションシステムで低コストでスケーラブルな推論ワークロードを実行できます。 Elastic Inference は、AWS で低コストの推論ワークロードを実行するますます一般的な方法になりつつあります。低コストの GPU を搭載したアクセラレーションを Amazon EC2 および Amazon SageMaker インスタンスに追加して、深層学習推論の実行コストを最大 75% 削減できます。また、Amazon EKS も、AWS でコンテナを実行するスタートアップ企業から大企業まで、あらゆる規模の企業にとって重要性が高まっています。管理された Kubernetes 環境で推論ワークロードを実行したい場合、Elastic Inference と EKS を共に使用すると、高速ながら低コストのコンピューティングリソースでこれらのワークロードを実行することができます。 この記事の例は、Elastic Inference と EKS を併用して、ビデオフレームで物体検出を実行するためのコスト最適化されたスケーラブルなソリューションを提供する方法を示しています。具体的には、以下を行います。 Amazon S3 からビデオを読み取る EKS でポッドを実行する ビデオフレームを前処理する Elastic Inference で動作するように変更された TensorFlow Serving ポッドに物体検出用のフレームを送信する。 このコンピューティング集約型のユースケースは、Elastic Inference […]

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