Amazon Web Services ブログ

Category: Compute

小売企業におけるヘッドレスコマースの実現方法

販売システムをモダナイズしたいと考えている小売企業であれば豊富なテクノロジーを利用できます。すでに最新のテクノロジーインフラストラクチャに移行しているお客様であれば、メンテナンスコスト削減やビジネスの俊敏性の向上、顧客体験の向上といったメリットを享受しているでしょう。CIO は、既存システムをリファクタリングして機能領域を徐々に移行するか、サードパーティベンダーの最新ソリューションを利用してモダンなソリューションに素早く切り替えていくか、選択することができます。いずれのパスであれ、基盤となるテクノロジーと、テクノロジーがより高いビジネス成果の達成にどのように役立っているのかを理解することが重要です。

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[AWS Black Belt Online Seminar] CON465 AWS Batch x Spot: AWS Fargate 対応記念 EC2との使い分けは? 資料公開

AWS Black Belt オンラインセミナー「CON465 AWS Batch x Spot: AWS Fargate 対応記念 EC2 との使い分けは?」を公開します。 視聴は YouTube から、資料閲覧は SlideShare から可能です。 AWS Batch は、スーパーコンピュータで行われるような大規模なバッチ処理のための環境をフルマネージドで提供するサービスです。このような大規模バッチ処理では、即時性よりも、計算環境のスケーラビリティが重視されますが、AWS Batch では実行したい処理をコンテナとして用意するだけで、同時に数百~数万の処理を行うことが可能となります(定時バッチのような処理とは概念が異なりますのでご注意ください)。 今回のセッションでは、この AWS Batch に2020年12月に追加された、コンテナを Amazon EC2 インスタンス上ではなく Fargate / Fargate Spot 上で実行する機能にフォーカスしてご紹介しました。特に、ジョブの起動にかかる時間が EC2 と Fargate で、考え方が異なる点は、使い分けのための重要なポイントになっています。それに加え、Spot インスタンス、Fargate Spot の活用方法についてもご紹介しております。AWS Batch を利用するうえで、EC2 と Fargate の選択に悩んだり、Spot インスタンス、Fargate Spot の活用でコストを削減したい方は是非ご視聴ください。 また、本セッションと合わせて「Amazon Elastic Container Service − […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] CON303 Amazon Elastic Container Service − EC2 / Fargate Spot ことはじめ

AWS Black Belt オンラインセミナー「CON303 Amazon Elastic Container Service − EC2 / Fargate Spot ことはじめ」を公開します。 視聴は YouTube から、資料閲覧は SlideShare にてご覧いただけます。 本セッションでは、Amazon Elastic Computing Cloud(EC2) の空きキャパシティを活用してオンデマンド料金に比べ最大 90% の割引料金でご利用いただける EC2 スポットインスタンス、そして通常の Fargate 料金の最大 70% 割引でご利用いただける Fargate Spot を Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) と組み合わせて活用していくことをご検討中のエンジニアの方に向けて、スポットリソースの特徴や注意点を短い動画やスライドでご紹介いたします。また、スポットリソースを組み合わせる上で関連する、 Amazon ECS のキャパシティやスケーリングを管理するための重要な概念である Amazon ECS Cluster Auto Scaling / Capacity Providers についても紹介しています。 EC2 […]

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Amazon EC2 生誕 15 周年

15 年前の 8 月 23 日、私は Amazon EC2 ベータ版のリリースについてのブログ記事を書きました。思い起こせば、特徴セット、料金モデル、その他の無数の詳細を詰めるべく取り組んでいたため、かなり長い間、リリースできるかどうかの瀬戸際にありました。リリース日が最終的に決まりました。それは、私が長い間をかけて計画していたメキシコのサンルーカス岬への家族旅行の期間中の日となりました。くじけることなく、私は休暇にノートパソコンを持参しました。文字を入力する際に画面が見えるように、ノートパソコンをタオルで覆わなければなりませんでした。確信は持てませんが、[Publish] (公開) をクリックしたのはプールの近くのラウンジチェアに座っていたときだったと記憶しています! その週の残りの期間はオフラインで過ごしたため、このリリースによってどのくらいの興奮が生まれたのかをまったく知りませんでした。

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新機能 – ライブマルチストリーム動画トランスコーディング用の Amazon EC2 VT1 インスタンス

動画コンテンツに対する世界的な需要は急増しており、現在ではインターネットおよびモバイルネットワークトラフィックのオーディエンスの大部分を獲得しています。Twitch などのオーバーザトップストリーミングサービスでは、優れた画質のライブ配信を求めているコンテンツクリエイターが爆発的かつ継続的に増加しています。一方、信頼性を犠牲にすることなくコストを削減し、需要に応じて効率的に拡張するために、アジャイルなクラウドインフラストラクチャを採用することを検討するライブイベントのブロードキャスターは増加の一途をたどっています。 2021 年 9 月 13 日、最大 4K UHD の解像度でマルチストリーム動画トランスコーディング向けに最高の料金パフォーマンスを提供するように設計された Amazon EC2 VT1 インスタンスの一般提供についてお知らせします。これらの VT1 インスタンスは、高速化された H.264/AVC および H.265/HEVC コーデックを備えた Xilinx® Alveo™ U30 メディアアクセラレータートランスコーディングカードを備え、最新の GPU ベースの EC2 インスタンスと比較して最大 30% 低いストリームあたりの料金と、最新の CPU ベースの EC2 インスタンスと比較して最大 60% 低いストリームあたりの料金を提供します。

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教育現場での課題を解決するオンライン授業用番組ライブラリーにおけるAWS活用

オンライン授業用番組ライブラリーを開発した背景 2020年に発生した新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックにより教育現場のオンライン化が進み、従来であれば対面で授業を行っていた大学でもオンライン授業が行われるようになりました。教育機関では対面での授業であれば、動画コンテンツのような著作物を条件を満たしている場合に限り著作権者の許諾なくかつ無償で利用することが可能です。しかし、オンライン授業で著作物を利用する場合は有償利用となり、著作物の利用に際して手続きする必要があるという課題があります。 このような状況下で大学から相談を受けた株式会社NHKエンタープライズは、オンライン授業で利用する著作物の権利処理の手間をなくすため、日本放送協会(NHK)で放送した権利処理済の動画コンテンツを大学でのオンライン授業はもちろん、自習や予習にも利用できるソリューション「オンライン授業用番組ライブラリー」(以降 番組ライブラリー)を構築・提供しています。

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AWS ParallelCluster 3のご紹介

この記事は、2021年9月10日にBrendan BoufflerとRye Robinsonによって投稿された「New: Introducing AWS ParallelCluster 3」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。 コンピュータによる流体力学や分子動力学、天気予報といった一般的なHPCワークロードを走らせるという事は、沢山の関連するコンポーネントを動かすという事でもあります。数百あるいは数千ものCPUコアやそれらを管理するジョブスケジューラ、スループットやIOPSに最適化された共有ファイルシステム、数多のライブラリ、高速なネットワーク、それらをまとめるヘッドノード等が必要です。これらは研究者のようなHPCワークロードの利用者にとっては単に必要最低限のものであって、このコンポーネントを揃える事が目的ではありません。クラウドに移行する事によって、より本質的な事——例えばあなたが研究者なのであれば、研究所の同僚が解答を待っているような問題を解き明かす事——に集中する事ができます。

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VMware Cloud on AWS ワークロードをネイティブ AWS サービスで強化

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。

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AWS 責任共有モデルを GxP ソリューションに適用する

この記事は “Applying the AWS Shared Responsibility Model to your GxP Solution” を翻訳したものです。 AWS 責任共有モデルは、AWS のセキュリティ原則を説明するトピックとしてよく説明されますが、GxP などのコンプライアンス関連のアクティビティにも適用できます。共有モデルは、AWS とお客様(訳者注: AWS を利用するためにお客様が起用する SI 事業者やソリューションパートナー等を含みます)との間のタスクの分離を示す建設的なメカニズムを提供します。AWS はクラウド “の” セキュリティとコンプライアンスを担当し、お客様はクラウド “における” セキュリティとコンプライアンスについて責任を負います。

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Deployment architecture for scaling ECS services with Application Auto Scaling

CloudWatch と Prometheus のカスタムメトリクスに基づく Amazon ECS サービスのオートスケーリング

この記事は Autoscaling Amazon ECS services based on custom CloudWatch and Prometheus metrics (記事公開日: 2021 年 2 月 26 日) を翻訳したものです。 イントロダクション クラウドネイティブアプリケーションにとって、水平方向のスケーラビリティは非常に重要な要素です。Amazon ECS にデプロイされたマイクロサービスは、Application Auto Scaling サービスを利用して、観測されたメトリクスデータに基づいて自動的にスケーリングします。Amazon ECS は、サービスに属するタスクが消費する CPU とメモリのリソースに基づいてサービスの使用率を測定し、このデータを ECSServiceAverageCPUUtilization と ECSServiceAverageMemoryUtilization という名前の CloudWatch メトリクスとして送信します。Application Auto Scaling は、これらの事前定義されたメトリクスをスケーリングポリシーと組み合わせて使用し、サービスのタスク数をメトリクスに応じてスケールすることができます。しかしながら、サービスの平均的な CPU とメモリの使用量だけでは、いつ、どの程度までスケーリングアクションを実行すべきかの信頼できる指標とはならないユースケースがいくつかあります。受信した HTTP リクエストの数、キュー/トピックから取得したメッセージの数、実行したデータベーストランザクションの数など、アプリケーションの他の側面を追跡するカスタムメトリクスが、スケーリングアクションのトリガーとしてより適している場合があります。 Application Auto Scaling は、事前定義されたメトリクスだけでなく選択した CloudWatch カスタムメトリクスに基づいてサービスをスケーリングすることもサポートしています。お客様は、プログラミング言語やプラットフォームに適した AWS SDK のいずれかを使用して、アプリケーションから CloudWatchに カスタムメトリクスデータを送信することができます。加えて、2020 […]

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