Amazon Web Services ブログ

Category: Database

Custom checkpointing walkthrough

AWS Lambda でのカスタムチェックポイントによるバッチ処理の最適化

AWS Lambdaは、Amazon Kinesis Data StreamsやAmazon DynamoDB Streamsなどのソースから取得した複数メッセージをバッチ処理できます。通常の操作では、処理を行う関数は1つのバッチから次のバッチに移動して、ストリームからのメッセージを消費します。 ただし、バッチ内のアイテムの1つでエラーが発生すると、そのバッチ内の同じメッセージ群の一部が再処理される可能性があります。新しいカスタムチェックポイント機能により、失敗したメッセージを含むバッチの処理方法をより詳細に制御できるようになりました。 このブログ記事では、バッチ失敗時のデフォルトの動作と、このエラー状態に対処するために開発者が使用可能なオプションについて説明します。また、この新しいチェックポイント機能の使用方法について説明し、ストリーム処理を行う関数内でこの機能を使用する利点についても説明します。

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Amazon Route 53 アプリケーション復旧コントローラーの紹介

障害から復旧するアプリケーションの能力を継続的にモニタリングし、非常に高い可用性を提供する必要があるアプリケーションの構築を支援するために、複数の AWS アベイラビリティーゾーン、AWS リージョン、およびオンプレミス環境にわたるアプリケーションの復旧を制御するAmazon Route 53 機能のセットであるAmazon Route 53 アプリケーション復旧コントローラーを本日発表できることを嬉しく思います。

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2021 メディア業界のお客様向け AWS 勉強会 第三回「メディア系 AWS 活用事例紹介 ~ 新聞・出版 ~」

2021/07/07 にメディア業界のお客様向けにAWS勉強会を開催いたしました。第三回ではこれからクラウド・コンピューティング、 AWS の利用を検討される皆様へ、新聞・出版業界にフォーカスして事例をご紹介しています。資料のダウンロードおよび動画の視聴は下記のリンクからご利用頂けますので、合わせてご確認ください。 資料のダウンロード及び動画の視聴リンク それではここから当日のセッションの内容について簡単にご紹介させていただきます。

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Amazon RDS for MySQL バージョン 5.6 サポート延長のお知らせ

この投稿は、AWS フォーラムで案内されたアナウンスメントの参考和訳です。 Amazon RDS は MySQL メジャーバージョン 5.6 サポートを延長します。Amazon RDS をお使いのお客様は2022 年 2 月 1 日まで引き続き MySQL 5.6 の新規インスタンスを作成できますが、2022 年 3 月 1 日より MySQL 5.6 インスタンスに対する自動アップグレードが開始されます。このアップグレードは Amazon Aurora クラスターには適用されません。 以前 Amazon RDS for MySQL バージョン 5.6 のサポート終了のお知らせの中で 2021 年 8 月 3 日から自動アップグレードを行い、2021 年 9 月 1 日に残りの全てのインスタンスのアップグレードを行うとお知らせ致しましたが、サポートの延長を行うことを決定致しました。 今回のサポート終了までの間に MySQL 5.6 から MySQL 5.7 […]

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Amazon NeptuneとAWS Amplifyを利用したグラフアプリケーション開発

グラフデータベースの活用が様々な領域で進んでいます。例えば、公共領域では法人情報検索ツール、ヘルスケア領域では薬物間相互作用のチェック、マーケティング領域ではカスタマーインサイト分析などで利用されています。 リレーションシップと大量に接続されたデータセットと連携するアプリケーション開発において、リレーショナルデータベースで実装するのは困難です。しかし、フルマネージドなグラフデータベースであるAmazon Neptuneはリレーションシップの格納とナビゲートを目的として構築されたデータベースで、ナレッジグラフ、IDグラフや不正検出といった代表的なグラフアプリケーションを構築することができます。最近では、ナレッジグラフを利用したチャットボットアプリケーションのサンプルをAWS CloudFormation templateとしてリリースしました。 AWS Amplifyはウェブアプリケーション開発するデベロッパー向けのサービスで、グラフアプリケーションの機能をウェブアプリケーションに容易に組み込むことができます。 AWS AppSync はGraphQL APIを簡単に実装することが可能で、例えば、データへのアクセスレイヤーを提供し、AWS Lambdaを利用してNeptuneに接続するフレキシブルなバックエンド実装が可能です。 本ブログでは、AWS Amplifyで作成したアプリケーションからNeptuneの接続する方法をご紹介します。

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Amazon Elastic Kubernetes Service 上でのオープンソースモバイルコアネットワークの実装

本投稿は Open source mobile core network implementation on Amazon Elastic Kubernetes Service を翻訳したものです。 アマゾンウェブサービス (AWS) のホワイトペーパー『 AWS でのキャリアグレードのモバイルパケットコアネットワーク 』および 『AWS を使用した 5G ネットワークの進化』で紹介されているように、AWS で 4G Evolved Packet Core(EPC) および 5G Core(5GC) を実装することで、スケーラビリティ、柔軟性、プログラム可能なオーケストレーション、基盤となるインフラストラクチャレイヤーの自動化などの大きな価値とメリットを得ることができます。 このブログ投稿では、オープンソースプロジェクト Open5gs を使用して 4G コアネットワークを構築するための実用的な実装ステップに焦点を当てます。

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Amazon RDS for SQL Server の SQL Server 2014, 2016, 2017 マイナーバージョンのサポート終了のお知らせ

2021年6月1日より、Amazon RDS for SQL Server 2014, 2016, 2017 の下記マイナーバージョンの新しい RDS インスタンスを作成できなくなります。

2014: 12.00.4422.0.v1, 12.00.5000.0.v1 and 12.00.5546.0.v1
2016: 13.00.2164.0.v1, 13.00.4422.0.v1, 13.00.4451.0.v1, 13.00.4466.4.v1, 13.00.4522.0.v1, 13.00.5216.0.v1, 13.00.5292.0.v1, 13.00.5366.0.v1 and 13.00.5426.0.v1
2017: 14.00.1000.169.v1, 14.00.3015.40.v1, 14.00.3035.2.v1, 14.00.3049.1.v1, 14.00.3192.2.v1, and 14.00.3223.3.v1

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Amazon RDS for SQL Server 2012 のサポート終了のお知らせ

Microsoft 社は、SQL Server 2012 のサポートを 2022 年 7 月12 日に終了することを発表しており、それ以降は SQL Server 2012 の Critical Patch Update が Microsoft 社からリリースされなくなります。ご利用の RDS for SQL Server 2012 インスタンスをできるだけ早く別のメジャーバージョンにアップグレードする事をお勧め致します。

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Amazon Redshift ML が一般公開されました — SQL を使用して機械学習モデルを作成し、データから予測を行う

Amazon Redshift では SQL を使用して、データウェアハウス、運用データベース、データレイク全体で、エクサバイトの構造化データと半構造化データをクエリし、組み合わせることができます。AQUA (Advanced Query Accelerator) の一般提供が開始されたので、追加コストやコードの変更なしで、クエリのパフォーマンスを最大で 10 倍向上させることができます。実際、Amazon Redshift は、他のクラウドデータウェアハウスよりも最大で 3 倍優れたコストパフォーマンスを提供します。 しかし、さらに一歩進んで、このデータを処理して機械学習 (ML) モデルをトレーニングし、ウェアハウス内のデータからのインサイト生成にこれらのモデルを使用したい場合は、どうしたらよいでしょうか。 たとえば、収益の予測、顧客のチャーン予測、異常の検出などのユースケースを実装するには? 以前なら、トレーニングデータを Amazon Redshift から Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにエクスポートし、機械学習トレーニングプロセス (たとえば Amazon SageMaker を使用します) を設定してから、始めなければなりませんでした。このプロセスには、さまざまなスキルがいくつも必要で、完了するには何人も必要になります。もっと簡単にできないでしょうか。 現在、Amazon Redshift MLが一般公開されており、Amazon Redshift クラスターから直接、機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイすることができます。機械学習モデルを作成するには、シンプルな SQL クエリを使用して、モデルのトレーニングに使用するデータと、予測する出力値を指定します。たとえば、マーケティング活動の成功率を予測するモデルを作成するには、1 つ以上のテーブルで、顧客のプロフィールと、前回のマーケティングキャンペーンの結果を含む列を選択して入力を定義し、さらに予測を出力する列を定義します。この例では、顧客がキャンペーンに関心を示したかどうかを示す列が、出力列になります。 SQL コマンドを実行してモデルを作成すると、Redshift ML は指定されたデータを Amazon Redshift から S3 バケットに安全にエクスポートし、Amazon SageMaker Autopilot を呼び出してデータを準備します […]

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AWS を活用したオープンバンキング ~ データ受信企業における実装方法

本投稿は AWS のソリューションアーキテクトである Akash Jain による寄稿を翻訳したものです。 2017年11月26日、オーストラリア政府は、消費者データ権 (CDR)の導入を発表しました。オーストラリア競争・消費者委員会 (ACCC)によって管理される CDR は、消費者が自分のデータをより詳細に制御し、商品とサービスの比較や乗り換えする能力を高めることを目指しています。例えば、フィンテックはオープンバンキングデータを使用することで、消費者に最も適したクレジットカードやローンを見つけやすくします。AWS パートナーである Adatree のオープンバンキングユースケースレポートには、このようなユースケースが多数記載されています。CDR によって推進される透明性は、住宅ローン、個人ローン、クレジットカード、貯蓄口座などの銀行商品の価格競争の強化につながるだけでなく、消費者データを活用する革新的な製品やサービスにつながります。

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