Category: AWS re:Invent*


re:Invent Recap – Windows によるエンタープライズイノベーション推進に関するアナウンスについて

私の同僚であるSandy Carterが先週の AWS re:Invent にてエンタープライズイノベーション戦略について共有しました。以下に彼女のステージでのアナウンス内容についての概略をお伝えいたします。 – Jeff;


 

“私はこの会社にイノベーションを起こしたいと思っていますが、成功できるかどうか自信がありません…”。私は自らの経験の中で、こういった懸念の言葉を何度も企業の経営幹部の方から伺いました。実際、最近のプライスウォーターハウスクーパースの調査では、93%の経営幹部がイノベーションを起こすことで企業の成長を達成するという事を信じていますが、そのうち半数の方々がその革新的なアイディアを速やかに市場に投入してゆく事に課題を持っている、という結果が出ています。

多くのお客様が企業におけるイノベーションを起こすことに苦労しておられるので、私はAWS re:Inventのこのステージ上から、奇跡的なイノベーションに成功された皆様の体験を共有していただけることに大変興奮を感じております。Johnson & Johnson 社から Parag Karnik 氏、Hess Corporation 社からBill Rothe 氏、Just Eat 社からDave Williams 氏そして Pitney Bowes 社からはOlga Lagunova 氏に、その素晴らしい成功体験と創造性をシェアして頂ける事に感謝いたします。

 

 

昨週にAWSから発表したもののうち、私は特に以下の企業におけるイノベーションを推進する新製品とプログラムについて興奮を覚えています :

AI: 深層学習向け “Amazon Machine Image (AMI) on EC2 Windows”

re:Inventでも共有しましたが、すでにInforのようなお客様はAWS上で展開、提供される業界特化型アプリケーションにAIを取り入れることに成功されております。我々はWindowsデベロッパーの方にも、MXNetTensorFlowCaffe2といった著名なフレームワークと取り入れ、簡単に素早くAIや機械学習への取り組みを開始していただきたいと考えています。これらを実現するために、我々はre:Inventにて新しく Deep Learning AMI for Microsoft Windowsをアナウンスいたしました。このAMIは機械学習アプリケーションのためのWindows Serverベースの大規模な深層学習のモデルトレーニング環境を簡単にそして素早く構築できるものです。

IoT: SQLとIoTデータの可視化と分析

市場予測によれば、2020年までに310億ものIoTデバイスが生まれるといわれています。AWSはWindowsを利用する全てのお客様が、そういったデバイスから得られるデータを有効活用できるようになる事を望んでいます。例えばPitney Bowes社は今や13万ものIoTデバイスのストリームデータをAWSで管理しています。そして機械学習を用いて顧客体験を向上させ、効率を改善し新しいサービスを充実させることに成功しています。AWS IoT Analyticsを活用して、IoTデータの分析を実行しIoTアプリケーションや機械学習のユースケースをより正確に判断するのに役立つ解析を行う事ができます。AWS IoT Analyticsは、SQL ServerのトランザクションデータなどのコンテキストメタデータでIoTデバイスのデータを自動的に補完させることができます。

AWS上での.NETデベロッパー向け機能の追加

AWS上のWindows開発者のために提供した快適な開発体験を支援する拡張に加えて、AWS LambdaおよびAWS CodeBuildに来年初頭より.NET Core 2.0サポートを追加することを発表しました。.NET Core 2.0には、Razorページ、.NETフレームワークとのより良い互換性、前バージョンの2倍以上のAPIなど多数の新機能が含まれています。この発表によりLambdaとCodeBuild上で、最新の.NET Core機能を利用してサーバーレスおよびDevOps環境を構築することができます。

Windowsアプリケーションの容易なバックアップ (VSSサポート)

我々は最近Amazon EC2 Systems Manager による Microsoft VSS を使用したスナップショットサポートをアナウンスしました。これによってAmazon Elastic Block Store (EBS) を使いWindowsインスタンス上で稼働しているアプリケーションに対して、バックアップを取得するためのカスタムスクリプトやインスタンスのシャットダウンをすることなくVSSスナップショットを取得することが可能となります。Windowsアプリケーションをバックアップする際の運用負荷を取り除く事が可能となります。

BYOL方式におけるライセンスの最適化

AWSでは、お客様のワークロードのニーズに最も適した様々なインスタンスタイプとファミリを提供しています。お客様がもしvCPUカウントでライセンスされたソフトウェアを使用している場合は、vCPU数を微調整してライセンス費用を最適化するご要望があるかもしれません。私はここに、EC2のインスタンスを2つの側面でより適切にコントロールするための機能をアナウンスいたします:
1. vCPUベースのライセンス費用を節約するために、新しいインスタンスを起動するときにカスタムのvCPU数を指定できます。例えばSQL Serverのライセンスなどです。
2. 一部のハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)アプリケーションのように、シングルスレッドCPUが適しているワークロードに対してハイパースレッディングテクノロジを無効にすることができます。これらの機能を使用することで、独自のライセンス(BYOL)を所有されているお客様はライセンス使用を最適化し節約することが可能となります。

Server Migration Service for Hyper-V Virtual Machines

Hess社のBill Rothe氏がre:Inventで共有していたように、Hess社ではSQL Server、SharePoint、SAP HANAなど幅広いワークロードのクラウドへの移行を成功させました。 AWS Server Migration Service(SMS)は、このようなエンタープライズでの移行をさらにサポートするために Hyper-V仮想マシン(VM)の移行をサポートするようになりました。AWS Server Migration Serviceにより、オンプレミスのHyper-V環境からAWSへの大規模なサーバー移行をより簡単に行うことができます。AWS Server Migration Serviceによって、稼働中のサーバーボリュームの増分レプリケーションを自動化し、スケジューリングし、追跡管理することが出来ます。複製されたボリュームは転送中に暗号化され、新しいAmazon Machine Image (AMI) として保存され、AWS上のEC2インスタンスとして起動可能となります。

Microsoft Premier Support for AWS End-Customers

マイクロソフトとAWSが優れたカスタマーエクスペリエンスを確保するための、新しいサポート統合プログラムを提供できることを嬉しく思います。マイクロソフトのプレミアサポートは、AWSがお客様を支援するのをサポートする事が出来るようになりました。AWSサポートエンジニアはMicrosoftワークロードを実行するAWSのお客様の代わりに、直接Microsoftサポートにエスカレーションすることができます。

ベストプラクティスツール: HIPAA コンプライアンスとデジタルイノベーションワークショップ

我々はこの11月に、AWSを使用してHIPAA準拠のアプリケーションを構築する方法を解説したHIPAAに焦点を当てたホワイトペーパーを更新しました。来年第1四半期には、一般的な医療系ユースケースでの強固なセキュリティ、コンプライアンス、リスク管理に関するHIPAAクイックスタートを拡張した導入ガイド提供する予定です. 私は自身のre:Inventセッションの中で、デジタルイノベーションワークショップをお客様に提供出来ることを嬉しく思い、より多くのお客様がこのワークショップを利用するのを楽しみにしています。

AWS: The Continuous Innovation Cloud

我々とお客様の共通のテーマは、AWSの継続的なイノベーションによっておお客様の改革を実現するという事です。継続的なイノベーションとは、日々より新しくより良いサービスを受けられるという事に他なりません。これは時には新しいサービスや機能の形をとっていたり、時には目に見えない部分の環境がよりよくなっていく形であったりもします。私はぜひ皆さんにも最近AWSが発表したサービスベストプラクティスを活用して、イノベーションの旅をどのように加速させることができるか体験していただきたいと思っています。Windowsワークロードを移行される場合には、ぜひAWSセールス担当者またはAWS Microsoft Workload Competencyパートナーと話し合って、どのようにすればマイグレーションを効率的に行えるかを検討する対話を開始していただければと思います。

– Sandy Carter, Vice President, AWS

Jeff Barr is Chief Evangelist for AWS. He started this blog in 2004 and has been writing posts just about non-stop ever since.

 

 

 

翻訳はSA松崎が担当しました. 原文はこちらです

AWS CloudTrail にAWS Lambda 関数の実行ログ機能を追加

AWS CloudTrail Lambda データイベント機能を利用することで、AWS Lambda関数の実行ログを取得できます。今まではLambda管理イベントだけが記録されていましたが、この機能により、関数がいつ誰によって作成、変更、削除されたかという情報も提供します。そしてこれにより、Lambdaデータイベントを記録したり、どの関数が実行されたか、そしていつ誰がどのAPIコールを呼び出したのかという詳細情報も得ることができます。全てのLambdaデータイベントはAmazon S3バケットやAmazon CloudWatch Eventsに送られ、CloudTrailによってイベント記録されたときに応答させることが出来ます。例えば、過去3日間に実行されたLambda関数をすぐに特定することができ、また、それらのAPIコールのソースを特定することもできます。また、不適切なLambda実行を検出した際、不明なユーザーやロールによるAPIコールの制限を迅速に実施することも可能です。

AWS CloudTrailコンソールやAWS CLI、SDKを使うことで、AWS Lambdaデータイベント機能を有効にすることが可能です。新しいトレールを作成するか既存のトレールを編集することで、どのLambda関数のログを取得するかを表示したり選択したりすることが可能です。

AWS CloudTrail Lambdaデータイベントは現在、全てのパブリックリージョン、AWS GovCloud (米国)、中国(北京)で利用可能です。ぜひこちらにてサポートされる全リージョンをご確認ください。

 

AWS CloudTrail のさらなる詳細情報:
製品ページ(日本語)
サポートされるサービス(日本語)
ドキュメント(日本語)
リリースノート(英語)

原文: AWS CloudTrail Adds Logging of Execution Activity for AWS Lambda Functions  (Posted On: Nov 30, 2017)
翻訳担当: PSA市崎

Amazon EC2アップデート – スポットキャパシティー、スムーズな価格変更、インスタンスハイバネーションへの合理化されたアクセス

EC2スポットインスタンスは、AWSクラウドの余剰コンピューティングキャパシティへのアクセスを提供します。 我々のお客様は、オンデマンドインスタンスと比較して大幅な節約をもたらす価格で、CI/CD環境とトラフィックジェネレータ、Webサーバとマイクロサービスのホスト、動画のレンダリング、さまざまなタイプの解析ジョブを実行するためにスポットインスタンスを使用しています 。

新しい合理化されたアクセス

11/28、我々はスポットインスタンスのための新しい、合理化されたアクセスモデルを導入します。 スポットインスタンスを起動したい時、RunInstances関数やrun-instancesコマンド、またはAWSマネージメントコンソールを使用して希望内容をシンプルにサブミットするだけで、条件が満たされている限りそのリクエストを実行することができます。 余分な労力を費やすことなく、インスタンスタイプのオンデマンド価格を最大90%削減できるため、同じ予算でアプリケーションスループットを最大10倍向上できます。 この方法で起動するインスタンスは、終了するまで、またはEC2がオンデマンドリクエストのためにEC2スポットインスタンスをターミネートする必要がある場合まで実行されます。 その時点で、スポットインスタンスには通常2分前の警告が与えられる為、その後再生できるフォールトトレラントなアプリケーションに最適です。

スポットマーケット、入札、およびスタンドアロンの非同期APIへの呼び出しを理解する必要があった旧モデルとは異なり、新しいモデルは同期的でオンデマンドとして使いやすいものです。 あなたのコードまたはスクリプトは即座にインスタンスIDを受け取り、リクエストが処理され受け入れられたかどうかを確認する必要はありません。

私たちは可能な限りクリーンでシンプルにしました。現在の多くのスクリプトやアプリケーションを修正して、スポットリクエストで使用することが容易になると予想しています。 スポットインスタンスの予算をさらに管理したい場合は、スポットリクエスト時に最大価格を指定するオプションがあります。 スポットを使用してAmazon EMRAmazon ECSAWS Batchクラスタにパワーを注いでいる場合、またはAWS CloudFormationテンプレートまたはAuto Scaling Groupを使用してスポットインスタンスを起動した場合、変更を加えることなくこの新しいモデルのメリットが得られます 。

RequestSpotInstancesまたは RequestSpotFleetの周辺に構築されたアプリケーションは、変更なしでうまく動作できます。 しかしながらSpotPriceパラメータを含まない要求を行うことができます。

スムーズな価格変更
11/28発表の一環として、スポット価格の変化の仕様を変えて、需給の長期的なトレンドに基づいて価格がより緩やかに調整されるモデルに移行しています。 先ほどお話したように、On-Demand価格の平均70-90%を引き続き保持し、インスタンスの稼働中の期間に有効なスポット価格を引き続き支払えます。 スポットフリート機能をベースに構築されたアプリケーションは、フリートの作成時に指定した設定に基づいて、最も費用対効果の高いプールにスポットインスタンスの配置を自動的に多様化します。

スポット イン アクション
コマンドラインからスポットインスタンスを起動する際、 単にスポット市場を指定してください:

$ aws ec2 run-instances --instance-market-options '{"MarketType":"Spot"}' \
    --image-id ami-1a2b3c4d --count 1 --instance-type c3.large

インスタンスハイバネーション
メモリに多くの状態を保持するワークロードを実行する場合、この新しい機能が好ましいです!

インスタンスが再利用されたときにメモリ内の状態を保存するように手配し、ラップトップを閉じてから開くときと同じように、キャパシティが再び利用可能になったときに中断した場所とインスタンス上のアプリケーションを選択できます。 この機能は、Amazon Linux、Ubuntu、またはWindows Serverを実行しているC3、C4、および特定のサイズのR3、R4、およびM4インスタンスで動作し、EC2ハイバネーションエージェントでサポートされています。

メモリ内の状態は、インスタンスの起動時に設定された領域を使用してインスタンスのルートEBSボリュームに書き込まれます。 プライベートIPアドレスとElastic IPアドレスは、停止/開始サイクル全体にわたって保存されます。

Jeff;

翻訳担当 : SA小川

原文 : Amazon EC2 Update – Streamlined Access to Spot Capacity, Smooth Price Changes, Instance Hibernation

M5 – 次世代の汎用EC2インスタンス

私はいつも新規のEC2ユーザの方には、他のインスタンスタイプを見る前に、まずは汎用インスタンスから使い始め、負荷テストをしてみて、自分のアプリケーションのコンピュート・メモリ・ネットワーキングの利用具合をよく把握することをアドバイスしています。コンピュート、メモリ、ストレージ等に最適化した幅広いインスタンスの選択肢によって、我々のお客様は要件にフィットする最適なインスタンスタイプを選ぶ柔軟さを得ることができます。

私のEC2インスタンスの歴史の記事にあるように、汎用 (M) インスタンスは我々がm1.smallをローンチした2006年まで遡ります。我々はこの家系図の枝にそって進化を続け、M2 (2009年)、M3 (2012年)、そしてM4 (2015年) インスタンスをローンチしてきました。我々のお客様は、汎用インスタンスを使って、WEB & APPサーバを動かしたり、エンタープライズアプリケーションをホストしたり、オンラインゲームを支援したり、キャッシュのクラスタを構築しています。

新しいM5インスタンス

2017年11月29日、我々は新しいM5インスタンスをローンチすることで、次のステップに進みます。我々の継続的なイノベーションへのコミットによる成果を持ち、旧世代よりも良い費用対パフォーマンスまでも得られるインスタンスです。カスタムの2.5 GHz Intel® Xeon® Platinum 8175Mシリーズのプロセッサをベースに、M5インスタンスは過酷なワークロードのために設計されておりM4インスタンスよりもコア単価で14%の費用対パフォーマンスの向上が得られます。AVX-512命令を使っているアプリケーションでは、コア毎にさらに2倍のFLOPSを生み出します。我々はさらに新しいハイエンドなサイズを追加することで、更に多くの選択肢を提供しています。

こちらがM5インスタンス達です(全てVPCのみ、HVMのみで、EBS最適化です):

インスタンス名 vCPUs
RAM
ネットワーク帯域 EBS最適化帯域
m5.large 2 8 GiB 最大 10 Gbps 最大 2120 Mbps
m5.xlarge 4 16 GiB 最大 10 Gbps 最大 2120 Mbps
m5.2xlarge 8 32 GiB 最大 10 Gbps 最大 2120 Mbps
m5.4xlarge 16 64 GiB 最大 10 Gbps 2120 Mbps
m5.12xlarge 48 192 GiB 10 Gbps 5000 Mbps
m5.24xlarge 96 384 GiB 25 Gbps 10000 Mbps

一番下に並んでいる、m5.24xlargeはvCPUの数でいってXインスタンスの次にならぶサイズであり、さらなるスケールアップやワークロードの統合の余地を与えてくれます。これらは拡張ネットワークをサポートし、Placement Group内では最大25 Gpbsまで出すことができます。

専有のEBS最適化の帯域に加え、EBSストレージへのアクセスはNVMeを使うことで改良されています(古いAMIを利用している場合、適切なドライバをインストールする必要があります)。広い帯域とNVMeの組み合わせによりM5インスタンスが使うことができるデータの量を増加させることができます。

今すぐ起動してみましょう

今からUS East (バージニア北部)、US West (オレゴン)、そしてEU (アイルランド)リージョンで、オンデマンドとスポットの形式で起動することができます(リザーブドインスタンスも利用可能です)。そして追加のリージョンも作業中です。

1つ注意点です: 現在のNVMeドライバは高パフォーマンスのシーケンシャルワークロードには最適化されていないので、sc1st1のボリュームをM5インスタンスで使うことはお勧めしていません。この問題は把握済で、この重要なユースケースのためにドライバを最適化する作業を行っているところです。

Jeff;

原文: M5 – The Next Generation of General-Purpose EC2 Instances (翻訳: SA岩永)

H1インスタンス – ビッグデータアプリケーションのための高速・高密度なストレージ

AWSの規模と顧客基盤の多様性により、様々なタイプのワークロードに特化したEC2インスタンスタイプを作成する機会を得られました。例えば、多くの一般的な新ビッグデータの利用ケースは、数テラバイトのデータへの高速でシーケンシャルなアクセスに依存しています。お客様は巨大なMapReduceクラスタを構築して動かし、分散ファイルシステムをホストし、Apache Kafkaを利用して大量のログを処理したいと考えています。


新しいH1インスタンス

新しいH1インスタンスは、この利用ケースに特化して設計されています。既存のD2(高密度ストレージ)インスタンスに比べ、H1インスタンスはローカル磁気ストレージ1テラバイトあたり、より多くのvCPUとメモリを搭載し、ネットワーク帯域幅を拡張しています。リソースのバランスのとれた組み合わせによって、より複雑な課題に対処する能力を提供します。

H1インスタンスは Intel Xeon E5-2686 v4プロセッサ(2.3GHz)で動作し、以下の4つのインスタンスサイズを用意しました(全てVPCのみ、HVMのみ)

インスタンス名 vCPUs
RAM
ローカルストレージ ネットワーク帯域幅
h1.2xlarge 8 32 GiB 2TB 最大 10 Gbps
h1.4xlarge 16 64 GiB 4TB 最大 10 Gbps
h1.8xlarge 32 128 GiB 8TB 10Gbps
h1.16xlarge 64 256 GiB 16TB 25Gps

大きい2つのサイズでは、全コアのTurboで2.7GHz、シングルコアのTurboで3.0GHzのIntel TurboとCPUパワーマネージメントをサポートします。

ローカルストレージはシーケンシャルI/Oで高いスループットを出せるよう最適化されており、2MBのブロックサイズで最大1.15GB/s の転送が期待できます。ストレージは256ビットのXTS-AESとワンタイムキーにより暗号化されます。2つの最大サイズのインスタンスはIntel TurboおよびCPUパワーマネージメントをサポートし、all-core Turboは2.7GHz、single-core Turboは3.0GHzで動作します。

インスタンス間での大容量データの送受信は、拡張ネットワークを使うことで容易に行うことができ、プレースメントグループ内で最大25Gbpsのネットワーク帯域幅が得られます。

今すぐ起動してみましょう

H1インスタンスは米国東部(バージニア北部)、米国西部(オレゴン)、米国東部(オハイオ)、欧州(アイルランド)の各リージョンで本日(日本時間2017年11月30日)からオンデマンド型及びスポットでの利用が可能です。その他のリージョンでも準備中です。専用ホスト型、専用インスタンス、リザーブドインスタンス(1年および3年)も同じく利用可能です。

— Jeff;

原文: H1 Instances – Fast, Dense Storage for Big Data Applications (翻訳: SA有岡)

AWS Serverless Application Repository が登場します

私が想像していた以上に早くサーバレスアプリケーションはメインストリームになりました。毎日毎秒、数え切れないほどの AWS Lambda ファンクションが起動され、ビジネスクリティカルな処理を実行しています。ユーザの皆さんは その柔軟性、安定性、コスト効率の良さを好きだと言ってくれます。

私たちはすべてのAWSのお客様がサーバレスな未来へ向かえるようにしたいと考えています。AWS Lambdaのサービス提供開始後、サーバレスアプリケーションのデプロイおよび管理プロセスを簡素化するため Serverless Application Model (SAM) を提供しました。さらにサーバレスのリファレンスアーキテクチャを公開しました。現在、Web アプリケーションモバイルバックエンド画像認識&処理リアルタイムファイル処理IoTバックエンドMapReduceリアルタイムストリーミング処理、そしてチャットボット向けの画像加工 を公開しています。

2017年11月30日、私たちは次のステップをお伝えします。AWS コンソールからサーバレスアプリケーションを可能な限り容易に探し、見つけ、デプロイできるようにします。加えて Lambda、SAM、サーバレスアプリケーションに関するオープンソースコミュニティをサポートするため、誰もが共有し、参加し、メリットを得られる場を提供します。

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新しいT2 Unlimited – バーストを超え、高い性能を発揮

T2インスタンスについての最初の投稿は2014年の夏でした。そこでは、多くのワークロードは継続的なCPUパワーに対する需要は控えめであり、かなり多くのCPUパワーを必要とするのは時々であるとお話しました。このモデルはお客様と共鳴しました。T2インスタンスは非常に普及しており、マイクロサービス、低レイテンシーの対話型アプリケーション、仮想デスクトップ、ビルド&ステージング環境、プロトタイプなどをホストするために利用されています。

 

新しいT2 Unlmitedインスタンス
本日(日本時間2017年11月30日)、AmazonはT2インスタンスで開拓したバーストモデルを拡張し、コストを可能な限り低く抑えながら、任意の時間枠で高いCPUパフォーマンスを維持する能力を提供します。インスタンスを起動する際に、この機能を有効にするだけです。すでに実行中のインスタンスに対しても、有効にすることができます。時間あたりのT2インスタンスの価格は、平均CPU使用率が24時間のウィンドウにおけるベースラインよりも低い場合には、すべての瞬間的なスパイクをカバーします。長期間に渡って高いCPU使用率でインスタンスが稼働する場合には、少額の時間課金が発生します。例えば、t2.microインスタンスを平均CPU使用率15%(ベースラインに比べ5%高い)で24時間動かすと、追加で6セントが課金されます(vCPU時間あたり5セント * 1 vCPU * 5% * 24時間)。

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Amazon Comprehend – 継続的に学習される自然言語処理

数年前、私はメリーランド大学の図書館 をさまよい、What Computers Can’t Do というタイトルのホコリをかぶった古い本と、その続編 What Computers Still Can’t Do を見つけました。2冊めの本はより分厚く、コンピューター・サイエンスが学ぶべき価値ある領域であることを認識させる内容でした。このブログを書く準備をしている間に、私は最初の1冊の保存されたコピーを見つけ、面白い考えを見つけました。

人間は自然言語で記述された文脈依存する暗黙的な知識を必要とする文章を使い、理解しているので、同じように自然言語を理解し、翻訳できるコンピューターを作る唯一の方法は、チューリングが嫌疑していたように、多分コンピューターが世界について学ぶようにプログラムすることだろう。

これは、とても先見の明のある考えでした。そして、私は Amazon Comprehend についてお話したいと考えています。Amazon Comprehend は現実に世界のことを相当詳しく知っている新しいサービスで、そのことを共有できるのがとても幸せです。

Amazon Comprehend の紹介

Amazon Comprehend はテキストを分析し、最初にアフリカ語からヨルバ語まで、その間にある 98 以上の言語に始まり、見つけたことを教えてくれます。Amazon Comprehend は英語かスペイン語で記述されたテキストからエンティティ(人、場所、ブランド、製品、など)の違い、キーフレーズや感情(ポジティブ、ネガティブ、混合、中立)を識別し、キーフレーズやその他全ての情報を抽出することができます。最後に、Comprehend のトピックモデリングサービスが巨大なドキュメントセットの中から分析やトピックに基づくグルーピングのために複数のトピックを抽出します。

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Amazon Kinesis Video Streams – コンピュータビジョン・アプリケーションのためのサーバーレスな動画データの収集と保存

携帯電話、防犯カメラ、ベビーモニター、ドローン、WEBカメラ、車載カメラ、さらには人工衛星まで、これらすべては高輝度で高品質の動画ストリームを生成できます。 住宅、オフィス、工場、都市、街路、高速道路は現在、膨大な数のカメラを備えています。これらのカメラは、洪水などの自然災害時に被害状況の調査を可能にし、公共の安全性を高め、子供が安全かつ健康であることを知らせ、無限に繰り返す「失敗」動画のための一瞬を補足し(個人的な趣味の話です)、身元の判定に役立つデータを集め、交通の問題を解決するなど、様々な場面で活用されます。

この動画データの洪水を扱うことは、言い表せないほど難しいことです。 入力ストリームには、個別に、または何百万という単位でデータが到着します。 ストリームには価値あるリアルタイムなデータが含まれており、遅延したり、一時停止したり、より適切なタイミングで処理するためにデータを脇に置いておいたりすることはできません。生のデータを取得すると、他の課題が発生します。動画データの保存、暗号化、索引作成などが頭に浮かびますね。価値を引き出すこと、つまりコンテンツに深く潜って、そこにあることを理解し、行動を起こすことは、次の大きなステップです。

新しい Amazon Kinesis Video Streams

2017年11月29日、リアルタイムストリーミングサービスであるAmazon Kinesisファミリーの新しいメンバーとして、Amazon Kinesis Video Streamsをご紹介します。 これによって、独自のインフラストラクチャを構築して動かすことなく、何百万ものカメラデバイスからストリーミング動画(または時系列にエンコードされたデータ)を取り込むことができます。 Amazon Kinesis Video Streamsは、入力ストリームを受け入れ、永続的かつ暗号化された形式で保存し、時間に基づいたインデックスを作成し、コンピュータビジョン・アプリケーションの作成を可能にします。 あなたはAmazon Recognition VideoやMXNetTensorFlow、OpenCV、または独自のカスタムコード、つまりクールな新しいロボットや、分析、あなたが考え出すコンシューマー・アプリケーションを支えるあらゆるコードを使用して、入力ストリームを処理することができます。
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Amazon SageMaker – 機械学習を加速する

機械学習は多くのスタートアップやエンタープライズにとって重要な技術です。数十年に渡る投資と改善にも関わらず、機械学習モデルの開発、学習、そして、メンテナンスはいまだに扱いにくく、アドホックなままになっています。機械学習をアプリケーションに組み込むプロセスはしばしば一貫しない仕組みで数ヶ月間に及ぶエキスパートチームによるチューニングと修正を伴います。企業と開発者は機械学習に対する生産パイプラインに対するのエンド・エンドな製品を望んでいます。

 

Amazon SageMaker の紹介

 

Amazon SageMaker はフルマネージドなエンド・エンド機械学習サービスで、データサイエンティストや開発者、機械学習のエキスパートがクイックに機械学習モデルをスケーラブルにビルド・学習・ホストすることを可能とします。このサービスが機械学習に関する全ての試みを急激に加速し、プロダクションアプリケーションに素早く機械学習を追加可能とします。

Amazon SageMaker には3つの主要なコンポーネントが存在します:

  • オーサリング:データに関する調査・クレンジング・前処理に対してセットアップ無しで利用可能な Jupyter notebook IDE をCPUベースのインスタンスやGPUを利用可能なインスタンスで実行することが可能です。
  • モデルトレーニング:モデルトレーニングは分散モデル構築/学習/評価サービスです。ビルトインされた共通の教師あり/教師なし学習アルゴリズムやフレームワークの利用や Docker コンテナによる独自の学習環境を作ることも可能です。学習では、より高速なモデル構築を可能とするため、数十のインスタンスにスケールすることが可能です。学習データは S3 から読み出され、モデルアーティファクト が S3 に保存されます。モデルアーティファクトはデータと分離されたモデルのパラメータであり、モデルを使って推論を可能とするような実行コードではありません。この分離により、IoT デバイスのような他のプラットフォームに SageMaker で学習したモデルをデプロイすることが容易になります。
  • モデルホスティング:モデルをホストするサービスで、リアルタイムに推論結果を取得するためにモデルを呼び出す HTTPS エンドポイントを提供します。エンドポイントはトラフィックに対処するためにスケールすることができ、同時に複数モデルで A/B テストすることを可能とします。加えて, ビルトインの SDK を利用してエンドポイントを構築できるだけでなく、カスタム設定で Docker イメージを利用することができます。

これらコンポーネントはそれぞれ分離して利用することができ、分離されていることが、存在するパイプラインのギャップを埋めるために Amazon SageMaker を採用することを本当に簡単にしています。故、エンド・エンドにサービスを使用するときに有効になる、本当に強力な事象がいくつも存在します。
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