Amazon Web Services ブログ

Category: Events

Amazon Redshift Serverless のご紹介 – データウェアハウスインフラストラクチャを管理することなく、あらゆる規模で分析を実行

例えば、従来のデータウェアハウスを管理する専門知識や時間がないデベロッパーやビジネスアナリストなど、組織内の新しいオーディエンスの間でデータ分析の利用が拡大しています。また、ワークロードが変動し、予測不可能な急上昇が発生し、キャパシティーを継続的に管理することが非常に困難なお客様もいます。 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、データレイクにわたって構造化データと半構造化データを分析できます。2021 年 11 月 30 日(米国時間)、Amazon Redshift Serverless のパブリックプレビューを発表しました。 これは、あらゆる規模で高いパフォーマンスでクラウドで分析を非常に簡単に実行できる新機能です。データを読み込んでクエリを開始するだけです。クラスターのセットアップや管理は不要です。データのクエリやロード中など、データウェアハウスの使用中は秒単位で課金されます。データウェアハウスがアイドル状態の場合は課金されません。

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AWS Nitro SSD – I/O 集約型アプリケーション向けのハイパフォーマンスストレージ

私たちはお客様にとって難しい問題を解決するのが大好きです。 長年にわたって見てきたように、AWS のイノベーションにはさまざまな形態があり、ハードウェアとソフトウェアの両方が含まれます。 顧客主導型のイノベーションにおいて私のお気に入りの例の 1 つは、2018 年半ばに初めて書いた AWS Nitro System です。その記事では、Nitro System がこれまで以上に迅速にイノベーションを実現し、さらに多くの種類のワークロードを実行するインスタンスの作成を目標にしていることをお話ししました。また、ネットワークとストレージの I/O を高速化およびオフロードする Nitro Card、ハードウェアリソースをモニタリングおよび保護する Nitro Security Chip、非常に低いオーバーヘッドでメモリと CPU の割り当てを管理する Nitro Hypervisor など、当時の基本的な構成要素についても共有しました。 今日はもう一つの構成要素についてお話ししたいと思います。

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AWS Control Towerの新機能–データレジデンシー要件を満たすのに役立つリージョン拒否とガードレール

規制の厳しい業界や公共部門などの多くのお客様が、データの保存場所と処理場所を管理したいと考えています。AWS では、現地の法律や規制に準拠するためのツールや機能がすでに多数提供されていますが、データレジデンシー要件を、シングルアカウントおよびマルチアカウント環境に適用できるコントロールに簡単に変換する方法を提供したいと考えています。 2021 年 11 月 30 日(米国時間)より、AWS Control Tower を使用して、ガードレールというデータレジデンシーの予防および検出コントロールをデプロイできます。これらのガードレールは、AWS Control Tower によって構築および管理されるサービスコントロールポリシー (SCP) 経由で AWS API へのアクセスを制限することにより、不要な AWS リージョンにリソースをプロビジョニングすることを防ぎます。

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AWS Graviton2 プロセッサを搭載した、新しいストレージ最適化 Amazon EC2 インスタンス (Im4gn および Is4gen)

EC2 ストレージ最適化インスタンスは、高いディスク I/O パフォーマンスと十分なストレージを提供するように設計されています。当社のお客様は、高性能のリアルタイムデータベース、分散ファイルシステム、データウェアハウス、key-value ストアなどをホストするために使用しています。長年にわたり、HS1 (2012)、D2 (2015)、I2 (2013)、I3 (2017)、i3en (2019)、D3/D3en (2020) など、複数世代のストレージ最適化インスタンスをリリースしてきました。 これらすべてのローンチを振り返ると、世代を重ねるごとにお客様の多様な (そして増え続ける) ニーズにさらに適するように、増え続けるオプションのセットを提供し続けてきたのは興味深いです。HS1 インスタンスは 1 つのサイズで、D2 と I2 は 4 つ、I3 は 6 つ、I3en は 8 つのサイズで利用可能でした。これらのインスタンスにより、お客様は現在のニーズに最適なサイズを自由に選択できるようになったのと同時に、ニーズが変化した場合にスケールアップまたはスケールダウンする余地も得られます。 Im4gn および Is4gen 2021 年 11 月 30 日(米国時間)、Graviton2 プロセッサを搭載した、ストレージ最適化インスタンスの 2 つの最新ファミリーである Im4Gn と Is4gen を発表しました。

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Amazon Connect – 機械学習を利用した通話要約機能を搭載

AWS での私たちの使命は、データサイエンティスト、デベロッパー、ビジネスユーザーが機械学習 (ML) にアクセスできるようにすることです。企業が ML の力を簡単に利用できるように、機械学習と深層学習のテクノロジーをビジネスプロセスに直接組み込んで、企業が自社で整理するのではなく、実際の顧客ニーズに対応する専用ソリューションを作成します。 機械学習が影響しているのは、コンタクトセンターの内部です。つまり、顧客からの問い合わせや問題を受け取り、それに対応する場所です。カスタマーエクスペリエンス (CX) の役割が拡大し、電話や電子メールによるコンタクトレスコマースが増えているため、コンタクトセンターは企業の拠り所である人とのつながりを維持するために不可欠です。しかし、アナログな方法や時代遅れの方法では、タイムリーな解決策、優れたエクスペリエンスの提供、顧客ロイヤルティの向上など、あらゆる顧客のニーズに効果的に対応することは困難です。 AWS 機械学習テクノロジーをクラウドコンタクトセンターのソリューションに組み込むことで、通話、チャット、その他のエンゲージメントの煩わしさを軽減できます。また、古いプロセスの自動化も可能になります。 Amazon Connect は、クラウドベースの機械学習を用いた使いやすいコンタクトセンターサービスであり、あらゆる規模の企業が優れたカスタマーサービスを低コストで提供できるよう支援します。Voice ID、Wisdom、Contact Lens の例を 3 つ挙げてみましょう。

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2 つのフォームファクタでの AWS Outposts サーバー

AWS Outposts は、AWS によってモニタリングおよび管理され、同じく使い慣れた AWS API によって制御されるオンプレミスのコンピューティングとストレージを提供します。42U ラック全体を占める AWS Outposts ラックについてはすでにご存知かもしれません。 昨年、スペースに限りがあり、低レイテンシーのコンピューティング性能にアクセスする必要がある支社、工場、小売店、医療クリニック、病院、およびセルサイトなどのロケーションに最適な新しい 2 つの Outposts サイズの導入に取り組んでいることをお伝えしました。2021 年 11 月 30日(米国時間)、3 つの AWS Outposts サーバーをリリースしました。これらはすべて AWS Nitro System を搭載しており、x86 または Arm/Graviton2 プロセッサをお選びいただけます。概要は次のとおりです。

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AWS IoT TwinMaker の紹介

この記事は Introducing AWS IoT TwinMaker の日本語訳です。 「ツイン」というコンセプトは新しいものではなく、実は宇宙開発の初期にさかのぼります。1960 年代に行われたアポロ 13 号ミッションは、ツインを使った初期のユースケースの例です。サービスモジュール内の酸素タンクが爆発し、損傷した宇宙船は設計時に想定していた状況をはるかに超えており、その状態は急速に変化していました。そこでエンジニアたちは、最新のセンサー情報や宇宙飛行士の観測結果と、あらゆるエンジニアリング情報を駆使して、損傷状態の最善の理解を示す「ツイン」を地球上に作りました。これらのツインは、地球上の NASA エンジニアが宇宙飛行士の苦境を理解するのに役立ち、宇宙飛行士のクルーを無事に地球に帰還させるためのオペレーション上の意思決定を促しました。 最近では、デジタルツインが注目を集めており、従来の手法を超えてビジネス価値を高める可能性を秘めた(クラウドでの)大規模コンピューティング、新しいモデリング手法、IoT コネクティビティの進歩と融合により、ますます実現性が高まっています。お客様やパートナーがデジタルツインのメリットを実感し、新たなビジネス成果を生み出すことができるように、私たちは AWS IoT TwinMaker を構築しました。これは、実世界のシステムのデジタルツインをより早く簡単に作成し、産業オペレーションの監視と最適化に利用できる新しい AWS IoT サービスです。この記事では、デジタルツインとは何かを定義し、デジタルツインを構築する際に直面する一般的な課題を説明し、AWS IoT TwinMaker サービスの主要な機能を説明し、AWS IoT TwinMaker を使用してデジタルツインの作成を開始する方法を紹介します。

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Amazon CodeGuru Reviewer Secrets Detector でハードコードのシークレットを特定し、AWS Secrets Manager を使いシークレットを保護

Amazon CodeGuru は、Java アプリケーションと Python アプリケーションをスキャンしてプロファイリングすることで、コードの品質を向上させ、コードレビューを自動化するのに役立ちます。CodeGuru Reviewer は、コード内の潜在的な欠陥やバグを検出できます。例えば、セキュリティの脆弱性、リソースリーク、同時実行性の問題、誤った入力検証、AWS のベストプラクティスからの逸脱に関する改善を示唆します。 最もよく知られているセキュリティプラクティスの 1 つは、パスワード、API キー、認証情報などのシークレットの集中化とガバナンスです。他の多くのデベロッパーが厳しい納期に直面しているように、私はコード内のシークレットを管理して使用したり、ローカル開発中にプレーンテキストの環境変数を使用したり、静的シークレットをハードコーディングしたりして、不注意にコミットしてしまうことがよくありました。もちろん、私はいつもそれを後悔しており、すべてのリポジトリでこれらのシークレットを検出して保護できる自動化された方法があればいいのにと思っていました。 2021 年 11 月 29 日(米国時間)、新しい Amazon CodeGuru Reviewer Secrets Detector を発表しました。これは、デベロッパーがパスワード、API キー、SSH キー、アクセストークンなどのソースコードまたは設定ファイル内のシークレットを検出するのに役立つ自動化ツールです。

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プレビュー — ロボットフリート管理アプリケーションを構築するための AWS IoT RoboRunner

2018 年、AWS RoboMaker をリリースしました。これは、ロボット工学デベロッパーがインフラストラクチャを管理しなくてもシミュレーションを実行、スケーリング、自動化ができるクラウドベースのシミュレーションサービスです。ロボットのデベロッパーやオペレーターと協力してきた中で、自動誘導車両 (AGV)、自律移動車両 (AMR)、ロボットマニピュレーターなど、さまざまなタイプのロボットを操作するうえで課題に直面しているという声を繰り返し耳にしてきました。 多くのお客様は異なるタイプのロボットを選択していますが、多くの場合、単一の施設で異なるベンダーのロボットを選択しています。ロボットオペレータは、複数のロボットにわたって動作するアプリケーションを構築するために必要な統合データにアクセスしたいと考えています。ところが、自律オペレーションに新しいロボットを追加すると、ロボット制御ソフトウェアを作業管理システムに接続するために、複雑で時間のかかるソフトウェア統合作業が必要になります。 2021 年 11 月 29 日(米国時間)、AWS IoT RoboRunner のパブリックプレビューを開始します。

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プレビューに参加しましょう — AWS Graviton3 プロセッサを搭載した Amazon EC2 C7g インスタンス

AWS が設計した第 1 世代の Graviton プロセッサは 2018 年末に発表され、1 年後には第 2 世代の Graviton2 が発表されました。現在、AWS のお客様は、メモリを大量に消費するワークロード用に設計された新しい X2GD インスタンスを含む、12 種類の Graviton2 搭載インスタンスを使用しています。すべての Graviton プロセッサには、各 vCPU 専用のコアとキャッシュに加え、AWS Nitro System によるセキュリティ機能が追加されています。Graviton2 プロセッサには、常時オンのメモリ暗号化のサポートが追加されています。 現在準備中の C7g これからリリースされる C7g インスタンスについてお話しします。

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