Amazon Web Services ブログ

Category: Compute

Ansys LS-DYNA のチェックポイント機能でスポットインスタンスのコストを最適化する方法

この投稿はシニアパートナーソリューションアーキテクト (HPC) の Dnyanesh Digraskar とシニアパートナーデベロップメントマネージャの Amit Varde によるものです。 様々な組織がハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) のワークロードを、高い可用性、柔軟なキャパシティ、最新のプロセッサやストレージ、ネットワーク——そしてこれらは従量課金で使った分だけの支払いになる——といった利点を理由にオンプレミスのインフラストラクチャから Amazon Web Services (AWS) へと移行しています。これらの便益は有限要素分析 (Finite Element Analysis、FEA) のような、CPU やメモリを多く必要とするワークロードでコストを減少したりより短い時間で結果を得られるようになることで、エンジニアリングチームに利します。 FEA のワークロードを AWS で実行する時、コスト面で支配的な要素は Amazon EC2 インスタンスの利用料です。このような場面で Amazon EC2 スポットインスタンスはコスト効率の高い選択肢になります。スポットインスタンスは Amazon EC2 サービスの未使用のキャパシティを活用し、オンデマンドインスタンスの価格と比べて最大 90% の割引で EC2 インスタンスを使うことができる購入オプションです。 この記事では、Ansys LS-DYNA のチェックポイント機能と自動再開ユーティリティをスポットインスタンスと組み合わせることでフォールトトレラントな FEA ワークロードを構築しつつ、スポットインスタンスによるコスト削減の利益を享受する方法を紹介します。

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VMware Cloud on AWS Outposts は VMware SDDC をフルマネージドサービスとしてオンプレミスで提供

2017 年、AWS と VMware は、あらゆる vSphere ベースのワークロードのために VMware エンタープライズクラス Software-Defined Data Center (SDDC) ソフトウェアである VMware Cloud on AWS を AWS クラウドに導入するとともに、ネイティブな AWS のサービスへのアクセスを最適化しました。VMware Cloud on AWS は、専用シングルテナントのクラウドインフラストラクチャを提供し、最新の Amazon EC2 ストレージ向けに最適化された高 I/O インスタンスをベースとし、低レイテンシーの Non-Volatile Memory Express (NVMe) ベースの SSD を備えた次世代のベアメタル AWS インフラストラクチャで提供されます。

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Amazon EC2 Macインスタンス が東京リージョンでご利用可能になりました

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。 Amazon EC2 Mac インスタンスが東京リージョンでご利用可能となりましたのでお知らせいたします。 Amazon EC2 Mac インスタンス Amazon EC2 Mac インスタンスは2020年11月30日にAWS re:Inventで発表された、新しいEC2のインスタンスファミリーです。お客様は、クラウドでオンデマンドの macOS ワークロードを実行できるようになり、すべての Apple デベロッパーが AWS の柔軟性、スケーラビリティ、およびコストメリットの恩恵を受けることができます。EC2 Mac インスタンスを使用すると、iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV、および Safari 用のアプリを作成するデベロッパーは、macOS 環境を数分でプロビジョニングしてアクセスし、必要に応じて容量を動的にスケールし、AWS の従量課金制のベネフィットを享受できます。

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AWS上でのハーモニー数値気象予報モデルの実行

この記事は、2021 年 9 月 30 日に Jacob Poulsen と Karthik Raman によって投稿された「Running the Harmonie numerical weather prediction model on AWS」をソリューションアーキテクトの小野が翻訳したものです。 この投稿は、Danish Meteorological Institute (デンマーク気象協会、DMI) のシニア HPC リサーチャーの Jacob Poulsen 及び AWS のシニア HPC ソリューションアーキテクトの Karthik Raman の寄稿によるものです。 デンマーク気象協会 (DMI) はデンマーク王国全体の大気、気候、海洋モデルの作成を担当しています。DMI と協力してハーモニー数値気象予報モデル (Harmonie Numerical Weather Prediction) を使用した完全な数値予報 (NWP) サイクルのデータフローを AWS 上に移行して実行しました。移行と運用に関するレポートは ACCORD コミュニティニュースレターで確認できます。 このブログ投稿では、そのレポートを拡張し AWS で […]

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コンフィデンシャルコンピューティング: AWS の視点

政府機関や規制の厳しい業界から、中小企業、ベンチャー企業まで、世界中のお客様が Amazon Web Services (AWS) に最も重要なデータやアプリケーションを託しています。お客様のワークロードを安全かつ機密に保ち、お客様がプライバシーやデータ主権の要件を満たすことが AWS の最優先事項です。AWS では、セキュリティ技術への投資と厳格な運用方法により、最も要求の厳しいお客様の機密データの処理とプライバシーの基準を満たし、また、それを上回るサービスを提供しています。長年にわたり、お客様のセキュリティと機密性の水準を高め続けるために、専用のテクノロジーとシステムに多くの投資を行ってきました。 この 1 年で、お客様との会話の中で「コンフィデンシャルコンピューティング」という言葉への関心が高まってきました。この言葉は、様々な問題を解決する技術に対して使われており、実際に何を意味するのか混乱を招いているようです。お客様のイノベーションに貢献することを使命とする私たちは、コンフィデンシャルコンピューティングに関する私たちの視点をお伝えしたいと思います。

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AWS CDK による AWS Lambda コードの管理

システムの規模が大きくなるにつれ、インフラストラクチャの状態管理は困難になります。このような場合に AWS CloudFormation などを用いて、インフラ定義をコードで管理する(Infrastructure as Code, IaC)ことは有用です。一方、アプリケーションコードの管理は IaC から外れ、独立して管理されることが多々あります。特に AWS Lambda はシステムの様々な箇所で利用されるため、一般的なアプリケーションコードに比べて散逸しがちで管理が困難です。これにはチームが異なる、ライフサイクルが異なる、などいくつか理由が考えられますが、インフラストラクチャ用コードとアプリケーションコードを統一して管理できるツールセットが不足していたという要因もあります。 本記事では、 AWS CDK で Lambda コードの管理を行う手法について、徐々に CDK の活用を深めながら見てゆきます。 CDK や Lambda 、 TypeScript の基礎は触れませんので、必要があれば各種ドキュメントを参照ください。

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AWS Inferentiaを使用して Amazon EKS で 3,000種類のディープラーニングモデルを 1 時間あたり 50 USD 以下で提供

この記事は、2021年9月30日に Alex Iankoulski、Joshua Correa、Mahadevan Balasubramaniam、Sundar Ranganathan によって投稿された Serve 3,000 deep learning models on Amazon EKS with AWS Inferentia for under $50 an hour を翻訳したものです。 より多くのお客様が、より大規模でスケーラブルで、より費用対効果の高い機械学習 (ML) 推論パイプラインをクラウドに構築する必要性を感じています。これらの基本前提条件以外では、本番環境の ML 推論パイプラインの要件は、ビジネスユースケースによって異なります。レコメンデーションエンジン、感情分析、広告ランキングなどのアプリケーションの典型的な推論アーキテクチャでは、古典的な ML モデルとディープラーニング(DL)モデルを組み合わせて、多数のモデルを提供する必要があります。各モデルは、アプリケーションプログラミングインターフェイス(API)エンドポイントを介してアクセスでき、リクエストを受けてから事前に定義されたレイテンシー要件内で応答できなければなりません。

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AWS Graviton2 プロセッサを搭載した AWS Lambda 関数 – Arm で関数を実行し、最大 34% 優れた料金パフォーマンスを実現

多くのお客様 (Formula One、Honeycomb、Intuit、SmugMug、Snap Inc. など) は、ARM ベースの AWS Graviton2 プロセッサをワークロードに使用して、優れた料金パフォーマンスを享受しています。2021 年 9 月 29 日から、AWS Lambda 関数でも同じ利点を享受できるようになります。x86 または Arm/Graviton2 プロセッサ上で実行するように新規および既存の関数を設定できるようになりました。 この選択により、2 つの方法でコストを節約できます。まず、Graviton2 アーキテクチャにより、関数がより効率的に実行されます。第二に、実行する時間に対する支払いが少なくなります。実際、Graviton2 を搭載した Lambda 関数は、20% 低いコストで最大 19% 優れたパフォーマンスを実現するように設計されています。 Lambda では、お客様の関数のリクエスト数とミリ秒単位の時間 (コードの実行に要した時間) に基づいて課金されます。Arm/Graviton2 アーキテクチャを使用する関数の場合、時間料金は x86 の現在の料金よりも 20% 低くなります。同じ 20% の削減は、プロビジョニングされた同時実行を使用する関数の時間料金にも適用されます。

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[AWS Black Belt Online Seminar] CON207 Auto Scaling in ECS, CON307 ECS Capacity Providers

AWS Black Belt オンラインセミナー「Amazon ECS Deep Dive」と題しまして、「CON207 Auto Scaling in ECS」と「CON307 ECS Capacity Providers」の 2 つのセッションを公開します。 視聴は YouTube から、資料閲覧は SlideShare から可能です。 CON207 Auto Scaling in ECS YouTube / SlideShare CON307 ECS Capacity Providers YouTube / SlideShare CON207 Auto Scaling in ECS CON307 ECS Capacity Providers CON207 では、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) における Auto Scaling […]

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AWS Container Insights Receiver architecture diagram

Amazon EKS の Container Insights は AWS Distro for OpenTelemetry Collector をサポートします

この記事は Container Insights for Amazon EKS Support AWS Distro for OpenTelemetry Collector (記事公開日: 2021 年 9 月 17 日) を翻訳したものです。 CloudWatch Container Insights は、コンテナ化されたアプリケーションやマイクロサービスからメトリクスを収集、集約、要約します。メトリクスは、埋め込みメトリクスフォーマット (EMF) を使用してログイベントとして収集されます。これにより、大規模に、高カーディナリティのデータを取り込み、指定された CloudWatch ロググループに保存することが可能です。Amazon CloudWatch は、それらの埋め込まれたメトリクスを使用して、受信した EMF データから CloudWatch の集約されたメトリクスを作成し、CloudWatch の自動ダッシュボードに表示します。 AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) Collector v0.11.0 が、Amazon EKS の Container Insights で利用できるようになりました。今回のサポートでは、EKS のさまざまなコンポーネントの CPU、メモリ、ディスク、ネットワークなど多くのリソースのインフラストラクチャメトリクスを収集する AWS Container Insights Receiver という […]

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