Amazon Web Services ブログ

Category: AWS re:Invent

自社製品/ソリューションのサービス化 ~SaaSビジネスおよびSaaS plus a Boxビジネスの促進セミナー~

AWS IoT Device Defender ML 検出を発表

このブログは、AWS IoT Device Defender Announces ML Detect GA を翻訳したものです。 2021 年 3 月 24日(米国時間)、AWS は AWS IoT Device Defender Machine Learning Detect and Mitigation(ML 検出)の一般提供を発表しました。これは、過去のデバイスデータからの学習に基づいて、IoT デバイスレベルの運用およびセキュリティの異常を自動的に検出する新機能です。お客様は、AWS IoT Device Defender の ルール検出機能を使用して、静的アラームを手動で設定できます。ML 検出は、フリートの予想される動作を自動的に設定することでこれを容易にします。これにより、メッセージの送信、切断頻度、byte in/out など、さまざまなメトリクスでデバイスがどのように動作するかを深く理解する必要がなくなります。また、ML 検出は、季節性やその他の変化する要因によって引き起こされる新しいデータトレンドに基づいて、予想される動作を自動的に更新します。 このブログ投稿では、機能概要を示し、いくつかのお客様が機能によって提供されるデバイスレベルの監視と運用の信頼性からどのように恩恵を受けているかを紹介し、開始するための手順を説明します。 AWS IoT Device Defender ML 検出の概要 ML 検出は、機械学習を使用して、IoT デバイスの予想される動作のしきい値を設定します。この機能を設定する前に、デバイスの動作(切断頻度、送信されたメッセージの数など)を包括的に理解する必要がなくなるため、AWS IoT Device Defender の検出機能を簡単に使用できます。異常が特定されたら、デバイスの隔離などの組み込みの緩和アクションを選択することで対応できます。

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Amazon Connect Tasksでコンタクトセンターのエージェント作業の優先順位づけ、割り当て、追跡そして自動化を簡単に行う

エージェントの時間の半分近くは、顧客との通話やチャットから離れ、CRM や業務別ソリューションなどの外部アプリケーションのタスクに費やされています。多くの場合、企業は口頭での指示、電子メール、外部アプリケーションのメモなど、さまざまな方法でこれらのタスクをエージェントに割り当てます。このため、これらのタスクの追跡、測定が困難になります。エージェントはタスクを完了するために異なるアプリケーション間を移動しなければならないため、どれが最優先事項であるかを把握するのに苦労します。そして、エージェントはタスクやフォローアップ項目を追跡するために、記憶や手書きのメモに頼ることがよくあります。これにより、生産性が低下し、顧客に影響するタスクが完全に失われるリスクも増大します。Amazon Connect Tasks を使用すると、企業やコンタクトセンターのマネージャーは、エージェントの効率性の向上、反復作業の自動化、コストの削減といった課題に対処できます。

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Amazon Elastic ファイルシステムの更新 – ミリ秒未満の読み取りレイテンシー

Amazon Elastic File System (Amazon EFS) は 2015 年の初めに発表され、2016 年に一般提供が開始されました。ファイルデータへの共有アクセスを必要とするアプリケーションを簡単に構築できるように、EFS がリリースされました。EFS はシンプルでサーバーレスです (そして常にそうです)。ファイルシステムを作成し、任意の数の EC2 インスタンス、Lambda 関数、またはコンテナにアタッチするだけで、作業に取り掛かることができます。EFS は耐久性とスケーラビリティに優れており、強力な書き込み後読み出し整合性モデルを提供します。

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App Runner の新機能 — Amazon Virtual Private Cloud (VPC) をサポート

AWS App Runner を使用すると、ウェブアプリケーションと API をあらゆるスケールですばやくデプロイできます。ソースコードまたはコンテナイメージから始めることができ、App Runner はアプリケーションのサーバー、ネットワーク、ロードバランシングを含むすべてのインフラストラクチャをすべて管理します。必要に応じ、App Runner でデプロイパイプラインを設定することもできます。 2022 年 2 月 8 日(米国時間)より App Runner では、Amazon Virtual Private Cloud (VPC) でホストされているデータベースやその他のアプリケーションとサービスが通信できるようになります。

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新機能 — Amazon SageMaker Training Compiler のご紹介

2021 年 12 月 1 日(米国時間)、新しいAmazon SageMaker の機能である Amazon SageMaker Training Compiler を発表できることを嬉しく思います。これにより、深層学習 (DL) モデルのトレーニングを最大 50% 高速化できます。 DL モデルが複雑化するにつれて、DL モデルの最適化とトレーニングにかかる時間も増加します。例えば、一般的な自然言語処理 (NLP) モデル「RoBERTa」のトレーニングには 25,000 GPU 時間かかることがあります。モデルのトレーニングにかかる時間を短縮するために顧客が適用できる手法や最適化はありますが、実装には時間がかかり、特別なスキルセットが必要です。これは、人工知能 (AI) の幅広い採用におけるイノベーションと進歩を妨げる可能性があります。 これは今日までどのように行われてきましたか? 通常、トレーニングを高速化するには、次の 3 つの方法があります。

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新機能 — FreeRTOS 最大 10 年間メンテナンスプランを延長

前回の AWS re:Invent 2020 では、FreeRTOS 長期サポート (LTS) を発表しました。この長期サポート (LTS) は、メーカーが現場にデバイスをデプロイし、後で更新するにつれて、標準リリースよりも安定した基盤を提供します。FreeRTOS は、マイクロコントローラ用のオープンソースのリアルタイムオペレーティングシステムで、小型で省電力のエッジデバイスのプログラミング、デプロイ、保護、接続、管理を容易にします。 2021 年、FreeRTOS LTS は、AWS IoT AWS IoT Over-the-Air (OTA) アップデート、AWS IoT Device Defender、および機能の安定性、セキュリティパッチ、および今後2年間のクリティカルバグ修正を提供する AWS IoT ジョブライブラリを含む 202012.01 をリリースしました。 2021 年 12 月 2 日(米国時間)、FreeRTOS Extended Maintenance Plan (EMP) を発表したことを嬉しく思います。これにより、組み込みデベロッパーは、選択した FreeRTOS LTS バージョンで、初期 LTS 期間の満了後最大 10 年間、クリティカルなバグ修正とセキュリティパッチを受け取ることができます。

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AWS re:Post – AWS コミュニティのために再考された Q&A サービス

インターネットは、善意のガイダンスと回答を得るための優れたリソースです。しかし、自分が見ているものが、実際に従うべきアドバイスであるかどうかを判断するのが難しい場合があります。また、一部のユーザーは、オープンインターネットではなく、信頼できる単一のオンラインコミュニティを使用して、信頼できる、吟味された、最新の質問に対する回答を提供したいと考えています。 2021 年 12 月 2 日(米国時間)、AWS のお客様、パートナー、従業員のコミュニティが推進する AWS 無料利用枠の一環である、新しい質疑応答 (Q&A) サービスの  AWS re:Post を発表できることを嬉しく思います。AWS re: Post は、AWS が管理する Q&A サービスで、AWS に関する技術的な質問に対して、クラウドソーシングにより専門家監修の回答を提供し、AWS フォーラムに代わるものです。コミュニティメンバーは、承認された回答を提供し、他のユーザーからの回答を確認することで、評判ポイントを獲得してコミュニティエキスパートとしての地位を築くことができます。これにより、すべての AWS のサービスにおいて公開知識の可用性を継続的に拡大できます。

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Construct Hub と AWS Cloud Development Kit Version 2 の一般提供を発表

2021 年 12 月 2 日(米国時間)、Construct Hub と AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) バージョン 2 が一般提供されたことをお知らせします。 AWS CDK は、使い慣れたプログラミング言語 C#、TypeScript、Java、Python、Go (デベロッパープレビュー中) を使用して、クラウドリソースの操作を簡素化するオープンソースフレームワークです。デベロッパーはアプリケーション内で、コンストラクトと呼ばれる再利用可能なタイプを使用してクラウドリソースを作成および設定します。コンストラクトは、選択した言語の他のタイプと同じように使用します。また、カスタムコンストラクトを作成して、チームや組織全体で共有することもできます。 現在、一般提供されている新しいリリースでは、CDK を使用したクラウドリソースの定義がさらに簡単で便利になり、Construct Hub により、より広範なクラウド開発コミュニティ内でオープンソースのコンストラクトライブラリを共有できるようになりました。

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プレビュー開始 – 機械学習を学び、実験できる無料のサービス、Amazon SageMaker Studio Lab

AWS の使命は、機械学習 (ML) をより利用しやすくすることです。ここ数年の会話を通して、私は機械学習の初心者の多くが直面している障壁について学びました。既存の機械学習環境は、初心者には複雑すぎるか、最新の機械学習実験をサポートするには制限が強すぎることがよくあります。初心者は、予算超過を避けるために、インフラストラクチャのスピンアップ、サービスの設定、請求アラームの実装について心配することなく、すぐに学習を開始したいと考えています。これは、多くの人のもう一つの障壁を強調しています。サインアップ時に請求情報とクレジットカード情報を提供する必要があるということです。 誤って大きな請求を出すことがない Jupyter ノートブックをホストするための予測可能で制御された環境を持つとしたらどうでしょうか? それがサインアップ時に請求情報とクレジットカード情報をまったく必要としないものだとしたら? 2021 年 12 月 1 日(米国時間)、Amazon SageMaker Studio Lab のパブリックプレビューを発表できることを非常に嬉しく思います。これは、AWS アカウント、クレジットカード、クラウド設定の知識がなくても、誰でも機械学習を学んで実験できる無料のサービスです。

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