Amazon Web Services ブログ

Category: Events

週刊AWS

週刊AWS – 2020/11/30週 (re:Invent 特別編集号)

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 今週も週刊AWSをお届けします。 先週からAWSの年次イベント AWS re:Invent 2020 が開催になりましたね。今回はオンライン開催、無料で参加可能、かつ3週間に渡っての開催と初の試みが多いre:Inventになっています。去年と同様、re:Invent期間中は特別編集号とさせていただき、筆者らが独断と偏見でピックアップした重要アイテムを紹介する形でお送りします。今号はKeynote (Andy Jassy)で発表されたものを中心にピックアップしてご紹介します。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。

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EKS Managed Addons

Amazon EKS add-ons のご紹介: Kubernetes 運用ソフトウェアのライフサイクル管理

この記事は、Introducing Amazon EKS add-ons: lifecycle management for Kubernetes operational software を翻訳したものです。 当初から、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) の目標は、Kubernetes クラスター管理の専門家ではなくても AWS 上で Kubernetes を簡単に実行できるフルマネージドサービスを構築することでした。Amazon EKS が最初にローンチしたとき、それはフルマネージドな Kubernetes コントロールプレーンを意味していました。やがて、お客様からはクラスターに必要なコンピュートパワーの管理を支援してほしいという要望が出てきました。1 年前には、EKS Managed Node Groups と AWS Fargate のサポートを導入しました。 お客様からはさらなる改善のご要望をいただいていました。本日は、フルマネージドな Kubernetes クラスターを提供するための主要なステップである新機能、EKS add-ons について紹介したいと思います。EKS add-ons を使用すると、Kubernetes アプリケーションをサポートするための重要な機能を提供する運用ソフトウェアまたはアドオンを構成、デプロイ、更新することができます。これらのアドオンには、Amazon VPC CNI のようなクラスタネットワーキングのための重要なツールのほか、可観測性、管理、スケーリング、セキュリティのための運用ソフトウェアが含まれます。 本日より Amazon VPC CNI plugin から、Amazon EKS では、新しいクラスターを作成するとき、またはクラスターの実行後いつでもアドオンを有効にできるようになりました。EKS は、クラスター上でアドオンソフトウェアを起動し、1 […]

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AWS Marketplace がプロフェッショナルサービスの提供を開始しました

AWS Marketplace では、お客様がサードパーティーソフトウェアだけでなく、計画、デプロイメント、およびサポートを含めたこれらの製品のライフサイクル全体をサポートするために必要なプロフェッショナルサービスも検索して購入することができるようになりました。これにより、プロバイダーとの関係と調達プロセスの管理といったタスクを含めたソフトウェアサプライチェーンがシンプル化されるとともに、請求と請求書も 1 か所に統合されます。 お客様はこれまで、AWS Marketplace を使用してソフトウェアを購入した後、プロフェッショナルサービスの契約に個別のプロセスを使用していました。多くのお客様には、サードパーティーソフトウェアの購入時にプレミアムサポート、実装、またはトレーニングなどの追加のプロフェッショナルサービスが必要になります。異なる調達プロセスをサポートするための追加の作業は、お客様のプロジェクトのスケジュールに影響を及ぼし、組織をより一層複雑にしてしまいます。 昨年、AWS は AWS IQ を発表しました。これは、AWS のプロジェクト作業のために、お客様が AWS 認定のサードパーティーエキスパートを活用することを支援するサービスです。今年は、それをさらに一歩前進させて、お客様が現在 AWS Marketplace から購入するすべてのサードパーティーソフトウェアソリューションに対するプロフェッショナルサービスを見つけるお手伝いをします。 購入者 購入者は、AWS Marketplace を使用して、複数の信頼できる出品者からのプロフェッショナルサービスを見つけ出し、ソフトウェアとサービスからの請求書と支払いをまとめて管理して調達時間を短縮し、このプロセスを数か月から数日に短縮することができるようになります。 この新しい機能では、購入者が、コンサルティングパートナー、マネージドサービスプロバイダー、および独立系ソフトウェアベンダーからの評価、実装、プレミアムサポート、マネージドサービス、およびトレーニングなどのさまざまなプロフェッショナルサービスから選択することが可能になります。 プロフェッショナルサービスの検索と購入を開始するには、まず適切なサービスを見つける必要があります。特定のソフトウェアに関連付けられたプロフェッショナルサービスをお探しの場合は、AWS Marketplace の検索ツールを使用してソフトウェアを検索でき、関連するプロフェッショナルサービスが検索結果に表示されます。Delivery Methods (提供方法) を使用して結果をフィルタリングし、結果をプロフェッショナルサービスに絞り込みます。 お探しのサービスを見つけたら、サービスの詳細ページにアクセスして、サービスの詳細情報を確認することができます。そのサービスを購入する場合は、[Continue] をクリックしてください。 クリックすると、Request service (サービスのリクエスト) フォームが表示され、これを使って出品者に連絡し、サービスをリクエストすることができます。出品者が通知を受け取ると、成果物、マイルストーン、料金、支払いスケジュール、およびサービス条件などの業務範囲について合意するために、お客様に連絡することができます。 具体的な契約詳細のすべてについて出品者と合意すると、出品者がプライベートオファーを送信します。すると、オファーページには、サービスのリクエストフォームではなく、プライベートオファーの詳細が表示されるようになります。この料金、支払スケジュール、および契約条件を確認して、契約を作成できます。 AWS Marketplace でプライベートオファーを確認して承諾すると、サービスのサブスクリプションが開始されます。また、AWS Marketplace からの請求書も送信され、購入者のマネジメントコンソールでサブスクリプションを追跡できます。サービス購入の明細は AWS の請求書に記載されるので、支払いとコスト管理がシンプルになります。 出品者 この AWS Marketplace の新機能は、出品者がそのプロフェッショナルサービスを出品することによってビジネスを成長させ、新規顧客を獲得することを可能にします。プロフェッショナルサービスは、ソフトウェアとは別の料金、支払いスケジュール、およびサービス条件を使用して、AWS Marketplace に個別の製品として出品、または既存のソフトウェア製品とともに出品することができます。 AWS Marketplace では、見込み購入者に表示される、出品者としての情報のすべてが記載された出品者ページを作成します。 公開されたプロフェッショナルサービスは検索可能で、出品者のプロファイルに表示されます。お客様からは、出品した各サービスに対するリクエストを受け取ります。サービス契約の詳細についてお客様と合意したら、お客様にプライベートオファーを送信します。 […]

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お客様と ISV のライセンスの追跡と配布を効率化する AWS License Manager の Managed Entitlements

AWS License Manager は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) およびオンプレミス環境の全体で、Microsoft、SAP、Oracle、および IBM などのベンダーからのソフトウェアライセンスを簡単に管理できるようにするサービスです。ライセンス契約に基づいてルールを定義して、使用可能な数を超えるライセンスの使用などのライセンス違反を防ぐことができます。ルールは、ライセンス違反の防止に役立てる、または違反を通知するように設定できます。AWS License Manager は、BYOL (Bring Your Own License) の使用状況の自動検出も提供しています。これは、環境全体におけるソフトウェアのインストールとアンインストール状況を把握しておくことを可能にし、ライセンス違反に関するアラートを発行します。 License Manager は、ソリューションを構築し、ビジネスを運営するためのサードパーティーのソフトウェア、データ、およびサービスを簡単に検索、購入、デプロイ、および管理できるキュレーションされたデジタルカタログ、AWS Marketplace で購入したライセンスを管理することができます。Marketplace には、セキュリティ、ネットワーキング、ストレージ、機械学習、ビジネスインテリジェンス、データベース、および DevOps などの人気カテゴリの独立系ソフトウェアベンダー (ISV) から数千個におよぶソフトウェアが出品されています。 AWS License Manager の Managed entitlements 本日から、AWS License Manager の新機能である Managed entitlements をご利用いただけます。この機能は、AWS Organizations 全体でのライセンスの配布、ソフトウェアデプロイメントの迅速な自動化、およびライセンスの追跡をすべて単一の中央アカウントから実行することを可能にします。これまでは、各ユーザーがそれぞれ独自の AWS アカウントから個別にライセンス条項に同意し、サブスクライブする必要がありました。これは、ビジネスが成長し、拡大するにつれて、ますます非効率的になります。 お客様は、AWS Marketplace の 1,600 を超えるベンダーから購入できる 8,000 を超える出品を管理するために Managed Entitlements 使用でき、AWS […]

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新機能 – AWS Well-Architected Tool の SaaS レンズ

安全性、耐障害性、および効率性に優れた高パフォーマンスソリューションの AWS での構築を支援するため、AWS は 2015 年に AWS Well-Architected Framework を一般公開しました。これは、1 部のホワイトペーパーとしてスタートしましたが、ドメイン固有のレンズ、ハンズオンラボ、およびワークロードを定期的に評価し、高リスク問題を識別して、改善点を記録するメカニズムを提供する AWS Well-Architected Tool (AWS マネジメントコンソールから無料でご利用いただけます) に拡大されました。 ワークロード固有のアドバイスをより多く提供するため、2017 年には「レンズ」の概念でフレームワークを拡張し、一般的な見解の枠を超えて、特定のテクノロジー分野に参入しました。現在、Software-as-a-Service (SaaS) ソリューションの構築を促進するために、AWS SaaS Factory チームが新しい AWS Well-Architected SaaS レンズ を構築する取り組みを先導しています。 SaaS は、ソフトウェアがプロバイダーによって一元的に管理およびホストされ、サブスクリプションベースで顧客に提供されるライセンス供与/デリバリーモデルです。このモデルの使用により、ソフトウェアプロバイダーは迅速に革新し、コストを最適化して、運用効率性を向上させることができます。それと同時に、顧客側もシンプル化された IT 管理、スピード、および使用分の料金だけを支払うというビジネスモデルのメリットを活かすことができます。 Well-Architected SaaS レンズは、SaaS ワークロード向けにカスタマイズされ、SaaS ワークロードの開発と運用に対するクリティカルシンキングを促進することを目的とした質問をツールに追加します。各質問にはベストプラクティスのリストがあり、各ベストプラクティスにはそれらを実施するために役立つ改善計画のリストがあります。何千人ものソフトウェアデベロッパーや AWS パートナーと連携してきた AWS SaaS Factory Program の AWS ソリューションアーキテクチャは、これらの Well-Architected パターンを AWS で SaaS アーキテクチャを構築して運用するための重要な要素として認識しています。 Well-Architected Tool […]

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正式リリース – Amazon WorkSpaces Streaming Protocol (WSP)

様々なデバイスから、場所を問わずにクラウド上のデスクトップにアクセスできるマネージド型でセキュアなサービスとしてのデスクトップ(DaaS)ソリューションであるAmazon WorkSpacesは、日本でも普及・浸透が進むリモートワーク(テレワーク)での活用など、多くのお客様にご利用いただいています。 この記事では、12月1日に正式リリースが発表されたAmazon WorkSpaces Streaming Protocol (WSP)をご紹介します。WSPはネットワーク環境に影響されづらい一貫した仮想デスクトップ体験と、リモートワーク時代に即したWebカメラサポートなどの新機能を提供するクラウドネイティブなストリーミングプロトコルとして開発されました。

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re: Invent 2020 — 12月1日 (火曜日) の事前発表

先ほど、Andy Jassy から AWS の今後のローンチに関するヒントをもらいました。それらの準備が整ったときにはもっと沢山のことをお話したいのですが、それまでお待ちいただけるように、先行発表された内容を要約したいと思います。 小型化された AWS Outposts のフォームファクター – 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キャパシティ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 AWS Outposts サイズが導入されます。1U (ラックユニット) Outposts サーバーには AWS Graviton 2 プロセッサーが搭載され、2U Outposts サーバーには Intel® プロセッサーが搭載されます。どちらのサイズも EC2、ECS、および EKS のワークロードをローカルで実行でき、プロビジョニングと管理はすべて AWS が行います (自動化されたパッチ適用と更新を含む)。 Amazon ECS Anywhere – 近々、Amazon Elastic Container Service (ECS) を独自のデータセンターで実行することが可能になり、オンプレミスとクラウドの両方で稼働する単一のコンテナオーケストレータを選択して標準化することができるようになります。同じ ECS API にアクセスでき、ECS リソースは、すべて同じクラスター管理、ワークロードスケジューリング、およびモニタリングツールとユーティリティを使用して管理できます。Amazon ECS Anywhere は、既存のオンプレミスのワークロードをコンテナ化し、ローカルで実行してから、それらを AWS クラウドに接続することも容易にします。 Amazon EKS Anywhere […]

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新登場 – ビジネスデータに関する自然言語の質問に答える Amazon QuickSight Q

Amazon QuickSight を最初のビジネスインテリジェンス (BI) サービスとして、セッションごとの料金設定で開始しました。本日は、機械学習 (ML) 駆動の自然言語クエリ (NLQ) 機能である Amazon QuickSight Q のプレビューについてご紹介したいと思います。Q を使用することにより、ビジネスユーザーは QuickSight を使用して日常の言語でデータに関する質問を尋ね、数秒で正確な回答を受け取ることができるようになります。 たとえば、「前年比売上高の伸びはどれくらいですか?」または「前年比で最も成長した製品はどれですか?」などの質問に対応できます。 Q は、質問を自動的に解析して意図を理解し、対応するデータを取得し、QuickSight で数値、グラフ、またはテーブルの形式で回答を返します。Q は、最新の ML アルゴリズムを使用して、データ間の関係を把握し、正確な回答を提供するインデックスを作成します。また、Q では BI チームが特定のデータセットでデータモデルを事前に構築する必要がないため、すべてのデータについて質問することができます。 Qの必要性 従来、BI エンジニアとアナリストは、ビジネスユーザーによる主要な指標の表示や監視を容易にするダッシュボードを作成していました。新しいビジネスの質問が発生し、既存のダッシュボードに表示されるデータに回答が見つからない場合、ビジネスユーザーは BI チームにデータリクエストを送信する必要があります。BI チームは、多くの場合、スタッフの配置が少なく、質問が回答されてダッシュボードに追加されるまで数週間待つ必要があります。 セールスマネージャーは、毎日の売上傾向を概説するダッシュボードを見ると、先月、前四半期、または前年同期と比較して、先週の全体的な売上高がどのようであったかを知りたい場合があります。セールスマネージャーは、成長率と絶対的な売上高の比較、あるいは異なる地域、製品ライン、顧客セグメントによって成長率がどのように分類されているかを理解し、新たな成長の機会を特定したいかもしれません。このため、BI チームは、データの再構築、新しいデータモデルの作成、追加の質問への回答が必要になる場合があります。このプロセスには数日から数週間かかる場合があります。このような特定のデータ要求によって、人員が不足している BI チームの作業負荷が増加し、回答を待つ時間が長くなり、タイムリーな意思決定を行うためにデータが必要なビジネスユーザーや経営幹部が不満になります。 Q の仕組み 質問をするには、QuickSight Q の検索バーに質問を入力します。質問を入力し始めると、Q はキーフレーズとビジネス用語を含むオートコンプリートの提案を提供し、プロセスをスピードアップします。また、スペルチェック、頭字語や同義語の照合も自動的に実行されるため、タイプミスを心配したり、データで正確なビジネス用語を覚えたりする必要はありません。Q は、自然言語理解技術を使用して、与えられた質問からビジネス用語 (例えば、収益、成長、配分など) と意図を抽出し、ソースから対応するデータを取得し、数字やグラフの形式で回答を返します。 Q はさらに、組織内からのユーザーインタラクションから学習し、継続的に精度を向上させます。たとえば、「マイプロダクト」が何を指すかなど、質問中にあるフレーズを理解できない場合、Q は検索バーの推奨オプションのドロップダウンメニューから選択するように促します。次の機会には、Q がフレーズを覚えているため、使用時の精度が向上します。すべてのデータについて質問すると、Q はそのデータを使用して回答を提供します。ユーザーは、事前定義されたダッシュボードに限定される質問に限らず、ビジネスに関連する質問をすることができます。 それでは、デモを見てみましょう。ここでは、会社の販売のダッシュボードがあることを前提としています。 ダッシュボードのビジネスユーザーは、上の Q の検索バーに質問を入力するだけで、データをドリルダウンしてスライスし、ダイスすることができます。 Q […]

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Amazon Lookout for Vision — 新しい ML サービスにより、製造の欠陥検出を簡素化

本日は、産業環境のお客様が、簡単かつコスト効率性に優れた方法で製造装置と機器の外観欠陥を検出するために役立つ新しい機械学習 (ML) サービス、Amazon Lookout for Vision をご紹介します。 これらの画像から欠陥がある回路基板を見つけられますか? 回路基板に詳しい人なら見つけられるかもしれませんが、私が欠陥を見つけるのには少し時間がかかってしまいました。適切な訓練を受け、十分に休息を取った人ならば、一連のオブジェクトから異常を上手く見つけることができますが、疲れていたり、この例での私のように適切な訓練を受けていなかったりすると、異常を見つけるのが遅くなり、ミスや食い違いが生じやすくなります。 多くの企業が異常の検出にマシンビジョンテクノロジーを使用しているのはこのためです。ただし、これらのテクノロジーは、制御された照明とカメラ視点で較正する必要があります。さらに、欠陥とされるものとされないものを定義するハードコードされたルールを指定しなければならないため、このテクノロジーは高度に特化されたものとなり、構築も複雑になります。 Lookout for Vision は、生産工程全体における製品欠陥の目視検査を自動化することによって、工業製品の品質向上と運用コストの削減を助ける新しい機械学習サービスです。Lookout for Vision では、ハードコードされたルールの代わりに深層学習モデルが使用され、カメラアングルの違い、照明、および運用環境に起因するその他の課題に対応します。Lookout for Vision により、慎重に制御された環境の必要性を減らすことができます。 Lookout for Vision を使用することで、製造された部品の損傷を検出し、欠落しているコンポーネントや部品を特定して、生産ラインにおける潜在的な工程関連の問題を発見することができます。 Lookout for Vision の使用開始方法 最初にお伝えしておきたいのは、Lookout for Vision は機械学習の専門家でなくても使用できるということです。Lookout for Vision は完全マネージド型サービスで、ユースケースとデータに合わせて最適化できる異常検出モデルが搭載されています。 Lookout for Vision を使用するには、いくつかのステップがあります。最初のステップは、データセットの準備です。これには、画像のデータセットの作成と画像のラベル付けが含まれます。次に、Lookout for Vision がこのデータセットを使用して、製品における異常の検出を学習する ML モデルを自動的にトレーニングします。最後のステップは、本番環境でのモデルの使用です。トレーニングしたモデルのパフォーマンスは、いつでも Lookout for Vision が提供するツールを使用して、継続的に評価し、改善することができます。 データの準備 モデルの作成を始めるには、まず一連の製品画像が必要になります。より良い結果を得るため、正常な製品 (欠陥なし) と異常な製品 (欠陥あり) の画像を含めます。トレーニングを始めるには、少なくとも 20 […]

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新機能 – Amazon Lookout for Equipment でセンサーデータを分析し、機器の故障検出に役立てる

産業機器を運用する企業は、運用効率性の向上と、コンポーネントの故障による計画外ダウンタイムの回避に絶えず取り組んでいます。これらの企業は長年の間、機器の状態を監視し、リアルタイムのアラートを受け取るために、物理センサー (タグ)、データ接続、データストレージ、およびダッシュボードの構築に多額の投資を繰り返し行っています。主なデータ分析手法は、単一変数の閾値と物理学に基づくモデリングのアプローチであり、これらの手法は特定の故障タイプや稼働状態の検出には効果的ですが、各機器の多変量関係を導き出すことによって検出される重要な情報を見逃すことがよくあります。 機械学習の使用により、機器の履歴的なデータから学習するデータ駆動のモデルを提供できる、より強力なテクノロジーを利用できるようになりました。しかし、このような機械学習ソリューションの実装は、設備投資とエンジニアのトレーニングが原因で時間がかかり、コストも高額になります。 本日は、機器の異常な動作を検出する API ベースの機械学習 (ML) サービス、Amazon Lookout for Equipment をご紹介します。Lookout for Equipment を使用することによって、お客様は、モデルごとにセンサーやアクチュエータなどのコンポーネントからのデータタグを最大 300 個設定できる、産業機器から生成された履歴的な時系列データと過去のメンテナンスイベントを取り込むことができます。Lookout for Equipment は、可能な組み合わせを自動的にテストし、機械学習モデルを構築して機器の正常な動作を学習します。エンジニアに機械学習の専門知識は必要なく、クラウドでリアルタイム処理のためのモデルを簡単にデプロイできます。 その後、お客様は簡単に ML 推論を実行して、機器の異常な動作を検出することができるようになります。結果は、既存のモニタリングソフトウェア、または AWS IoT SiteWise Monitor に統合して、リアルタイム出力を視覚化する、または資産が異常状態になりやすくなっている場合にアラートを受け取ることができます。 Lookout for Equipment の仕組み Lookout for Equipment は、Amazon S3 バケットからデータを直接読み取ります。お客様は、S3 に産業データをパブリッシュし、Lookout for Equipment を利用してモデルを開発することができます。トレーニングに使用される値や期間の決定、および適切なラベルの割り当てはユーザーが行います。Lookout for Equipment は、この情報に基づいて学習タスクを開始し、お客様それぞれに最適な ML モデルを作成します。 Lookout for Equipment は自動化された機械学習ツールであるため、ユーザーが Lookout for Equipment を使用して新しいデータでモデルを再トレーニングするたびに、Lookout […]

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