Amazon Web Services ブログ

Category: AWS re:Invent

re:Invent 2019 の AWS アイデンティティセッション、ワークショップ、チョークトークのご案内

AWS re:Invent 2019 が間近にせまってきました! 参加するセッションの優先順位をつけないといけませんね。そこで AWS re:Invent 2019 での AWS Identity セッション、ワークショップ、チョークトークのリストをご用意しました。re:Invent にまだ登録していない場合は、社内承認のためのテンプレートがありますのでこちらもご利用ください。 AWS アイデンティ リーダシップ キーノート SEC207-L — Leadership session: AWS identity (Breakout session) リーダーシップセッション: AWS アイデンティティ (ブレイクアウトセッション) デジタルアイデンティティは、クラウドで最も急速に成長し、最も急速に変化している領域の1つです。ゼロトラストネットワーク、GDPRの懸念、および新しい IoT の機会がニュースでよく報道されています。このセッションではこの重要な業界の変化について触れ、お客様とその顧客の両方のアイデンティティにアプローチする AWS の方法について学びます。 新機能の発表や、オープンスタンダードと業界グループへの取り組みについて議論し、アイデンティティ、アクセス制御、リソース管理をより簡単にする方法を説明します。 自社環境向けの AWS アイデンティティ マネジメント FSI310 — The journey to least privilege: IAM for Financial Services (Chalk talk) 最小権限への旅:金融サービスのための IAM (チョークトーク) AWS […]

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re:Invent 2019 の AWS マネジメント&ガバナンスセッションご案内

AWS上で広がり続けるビジネスの運用は、かつてないほど効率的に行えるようになっています。AWS マネジメントツール を使用すると、イノベーションの速度とガバナンスコントロールのどちらかをあきらめる必要は無く、両立させることができるのです。皆さんの環境を効率的に運用管理するために、ビジネスのアジリティ、コンプライアンス、ガバナンスに関するAWSサービスについて興味を持って学んでください!

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AWS re:Invent 2019 で開催予定の Amazon DynamoDB セッション、ワークショップ、およびチョークトークのご案内

 AWS re:Invent 2019 がもうすぐ開催されます! この記事には、AWS re:Invent 2019 で行われる、Amazon DynamoDB セッション、ワークショップ、チョークトークの全リストを掲載しています。この記事の情報で、今年のラスベガスでのコンファレンスウィークをうまくスケジューリングしましょう。上司を説得できず、まだ AWS re:Invent 2018 に登録していない方々は、こちらの 出張の必要性についてのメモをお読みください。 レベル 200 – 入門 DAT205 – Verizon Media が Amazon DynamoDB を使用してプッシュ通知を実施する方法 Verizon Media は Verizon の象徴的なブランドの要件に対応し、3 分未満で 2,700 万台のデバイスのプッシュ通知完了時間を実現し、すべてのユーザーにプッシュ「トースト」を一貫して表示するために、より優れ、強力で高速のプッシュ通知システムを作成する必要がありました。Verizonは、Amazon DynamoDB と Amazon ElastiCache や Amazon SQS などの他の AWS のサービスを独自の Vespa 検索エンジンと組み合わせて使用し、ブランドのすべてのユースケースを強化することにしました。Verizon はまた、Kubernetes も使用して、多くの Amazon EC2 インスタンスにわたるマイクロサービスを調整します。このセッションにご参加いただき、Verizon がこれらのすべてを達成してきた方法を学んでください。 レベル 300 […]

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【開催報告】AWS re:Invent 2018 Security re:Cap Workshop and Seminar

2018年12月20日、AWS Loft Tokyoにて、AWS re:Invent 2018で発表されたセキュリティ新サービスなど最新情報を振り返るイベントが開催されました。 AWS re:Invent 2018とは、2018年11月25日から11月30日まで米国ラスベガスで開催されたAWS最大のカンファレンスです。エンドユーザー様、パートナー様を中心に、世界中から50,000人以上の来場者、100,000以上のライブ参加者を集めました。re:Inventは、基調講演や2100を超えるブレイクアウトセッション、パートナー様ソリューション紹介、参加者同士のネットワーキングイベントなどからなります。期間中に発表された新サービスや機能アップデートは100を超えました。 そこで本イベントは、セキュリティ分野に絞り、企業のセキュリティ意思決定者・担当者に向けて効率的に情報収集いただく目的で開催されました。AWSソリューションアーキテクトによる新サービスアップデートに加えて、AWSに関わりの深いエンドユーザー様、パートナー様からAWSへの期待やAWSサービス使用時のGood Practiceを伝えていただきました!   第一部 AWS Threat Detection and Remediation Workshop 本イベントは二部構成で実施されました。第一部は新サービスAWS Security Hubを用いた実践的参加型ワークショップです。参加者は企業のセキュリティ管理者となり、AWS環境で構築しているWebサーバーを、外部脅威から保護します。複数のAWSサービスを駆使し、一早く脅威を検知し、詳細調査しながら、企業として適切なインシデント対応フローを構築します。 AWS Security Hub, Amazon GuardDuty, Amazon Macie, Amazon Inspector, Amazon CloudWatch, AWS Lambda, AWS Systems Manager, AWS Config, AWS Cloud Trail などのセキュリティサービスを講義で紹介しつつ、ハンズオンで実際触ってみて、最後に参加者自身がセキュリティ管理者だったらどのような脅威検知と対応の仕組を構築するかをディスカッションしました。 約40名の参加者からは、「実践的な内容のワークショップだったので、参考になりました。 会社でも実践してみたいと思います。」「ハンズオンで体験が出来良かったです。」「具体的に脅威へ対応する体験ができたのがよかったです」「セキュリティの設定や実際の攻撃を体験することが出来、大変参考になりました。」「実践的な流れで体験したことでそれぞれの機能の概要が、短時間で理解できた気がします。」「実際にサービスを触りながら学ぶことができたので良かったです。」「AWSセキュリティ体系の重要性と勉強の必要性を多分に感じました。」などの声をいただきました。 今後もAWS Loft Tokyoなどで同ワークショップを開催していきますので、是非ご参加ください!   第二部 AWS re:Invent 2018 Security re:Cap […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS re:Invent 2018 アップデート速報 資料及び QA 公開

先日 (2018/11/30) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS re:Invent 2018 アップデート速報」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 【12/5 最新版】AWS Black Belt Online Seminar AWS re:Invent 2018 アップデート情報 from Amazon Web Services Japan AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q. Transit Gatewayが出たことによってvpc peeringは不要になりますか? A. 不要にはなりません。Transit GatewayはVPC Peeringを置き換えるものではありません。 例えば単純に2つのVPCの接続したい場合は、VPC Peeringを使うのが簡単な解決方法です。 今後もVPC Peeringはご利用いただけますので、使い分けを意識してみてください。 Q. Transit Gatewayの制限事項はご紹介して頂いた以外にどういったものがありますでしょうか。 A. Webinar中は概要をお伝えすることしかできず、すみませんでした。 リリースされたばかりなのでまだ翻訳が追いついていないのですが、FAQとドキュメントをご一読ください。 海外リージョンでは利用できますので、試してしまうのも良い手です。 Q. FSx for WindowsはWorkspaces経由で使えるのですが、Dx経由では使えないのでしょうか。 A. 現時点ではこちらに記載のあるクライアントがサポートされています。 残念ながら現在はDirect Connect経由での接続には対応しておらず、開発を進めている状況にありますのでしばしお待ちください。 Q. License […]

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新発表 – AWS Step Functions が コンピュート、データベース、メッセージング、アナリティクス、機械学習 のサービスと統合

AWS Step Functions はアプリケーション開発者のためのフルマネージドなワークフローサービスです。各アクティビティの接続と整理を、信頼性があり繰り返し可能な形で、ビジネスロジックとワークフローロジックを分離しながら、高レベルの設計と作業で実現できます。ワークフロー(ステートマシンと言います)を設計、テストした後、スケーラブルにデプロイして10,000から100,000もの処理を独立かつ同時に実行することができます。Step Functions は各ワークフローの状態を追跡し、モニタリングやロギングもシンプルにします。詳しくは 「サーバーレスワークフローを作成する」 のチュートリアルをお試しください。

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新機能 – Amazon SageMaker Neo – トレーニングしたモデルをどこでも実行

機械学習(Machine Learning: ML)は、トレーニングと推論という2つの異なるフェーズに分かれています。 トレーニングは、モデルを構築すること、すなわち、意味のあるパターンを識別するためにデータセット上で ML アルゴリズムを実行することを扱います。これには大量のストレージとコンピューティングパワーが必要なことが多く、クラウドは Amazon SageMaker や AWS Deep Learning AMI などのサービスで ML ジョブをトレーニングするためのうってつけな場所になります。 推論は、モデルの使用、すなわちモデルが一度も見たことがないデータサンプルの結果を予測することを扱います。ここでは、要件が異なります。開発者は通常、待ち時間(1回の予測でどれくらい時間がかかるか)とスループット(並列で実行できる予測の数)を最適化することに関心があります。 もちろん、リソースが制約されているデバイスを扱う場合は、予測環境のハードウェアアーキテクチャがこのようなメトリックに非常に大きな影響を与えます。Raspberry Pi の愛好家として、私はしばしば、若い仲間が私の推論コードをスピードアップするためにもう少し誘導して欲しいと思っています。 特定のハードウェアアーキテクチャーのモデルをチューニングすることは可能ですが、ツールの欠如が原因でエラーが発生しやすく時間がかかります。ML フレームワークやモデル自体にマイナーな変更を加えると、通常、ユーザーは再び最初からやり直す必要があります。残念なことに、ほとんどの ML 開発者は、基礎となるハードウェアにかかわらずどこでも同じモデルを展開する必要があり、パフォーマンスは大幅に向上しません。

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Amazon SageMaker RL – Amazon SageMakerを使ったマネージドな強化学習

この数年、機械学習はたくさんの興奮をもたらしました。実際、医療画像分析 から自動運転トラックまで、複雑なタスクを機械学習によって成功させ、成長を遂げてきました。それにしても、どうやってこれらの機械学習モデルは賢くなっているのでしょうか? 端的には、機械学習のモデルは、以下の3つのいずれかの方法で学習されています。 教師あり学習:ラベル付きのデータセット(サンプルと答えを含む)を使って学習を実行します。徐々にモデルは学習し、正しい解を予測をするようになります。回帰と分類などが、教師あり学習の例として挙げられます。 教師なし学習: ラベルのないデータセット(サンプルのみを含む)を使ってアルゴリズムを実行します。ここでは、モデルはデータ中のパターンを徐々に学習し、それに応じてサンプルを編集します。クラスタリングやトピックモデリングなどが、教師なし学習の例として挙げられます。 強化学習: これは上の二つとはとても異なっています。ここでは、コンピュータープログラム(エージェントを指す)は環境と相互作用し、ほとんどの場合、これはシミュレータの中で行われます。エージェントは行動に応じて正または負の報酬を得ますが、報酬は、その行動がどれぐらい良いのかを表す数値表現を出力するユーザー定義関数によって計算されます。生の報酬を最大化することで、エージェントは最適な意思決定の戦略を学ぶことができます。

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Amazon SageMaker Ground Truth — 高い精度のデータセットを構築し、ラベル付けのコストを最大70%削減

1959年、アーサー・サミュエルは機械学習を「明示的にプログラムされなくても新しいことを学べる能力をコンピュータに与える学問分野」と定義しました。しかし、機械仕掛けの神 (deus ex machina) など存在せず、学習プロセスにはアルゴリズム (「どのように学ぶか」) と学習用データセット (「何から学ぶか」) が必要です。 今日では、ほとんどの機械学習タスクは教師あり学習という技術を用いており、アルゴリズムはラベル付けされたデータセットからパターンや行動を学習します。ラベル付けされたデータセットにはデータサンプルに加え、それぞれに対する正しい答え、すなわち “ground truth” が含まれています。手元の問題に合わせて、ラベル付きの画像 (「これは犬」「これは猫」) を使ったり、ラベル付きのテキスト (「これはスパム」「これは違う」) を使ったりします。

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Amazon Elastic Inference — GPUを利用した深層学習推論の高速化

近年の AI や深層学習の発展には、Graphics Processing Units (GPU) の素晴らしい処理能力が重要な役割を果たしてきました。 10年程前、研究者は機械学習や High Performance Computing (HPC) に対して、大規模なハードウェア並列演算能力を活用する方法を編み出しました。興味のある方は、2009年にスタンフォード大から発表され大きな影響を与えた、この論文 (PDF) をご覧ください。 現在では、GPU のおかげで開発者やデータサイエンティストは複雑なモデルを医療画像分析や自動運転の大量のデータで学習できています。例えば、Amazon EC2 P3 ファミリーを利用すると1インスタンスあたり最大8枚の NVIDIA V100 GPU、つまり混合精度演算で最大 1PFLOPS を利用できます。これが10年前の最速のスーパーコンピューターと同じパフォーマンスだなんて信じられるでしょうか?

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