Amazon Web Services ブログ

Category: AWS re:Invent

新機能 – Amazon Comprehend Medical – ヘルスケア業界のお客様のための自然言語処理

私は胃腸科医と皮膚科医の息子で、解剖学的構造、手術手順、投薬名、またそれらの略語など、複雑な医学用語が飛び交う、専門外には理解できない会話を聞きながら育ちました。好奇心を抱いた子供にとってこの経験はとても魅惑的で、両親がある種の魔法使いのようなものなのか、またはとってもちんぷんかんぷんなことを言っているのか、と不思議に思っていました。 このような理由から、Amazon Comprehend の拡張版である、ヘルスケア業界のお客様向けの Amazon Comprehend Medical をご紹介できることは、とても嬉しく思います。   Amazon Comprehend の簡単な振り返り Amazon Comprehend は、昨年の AWS re:Invent でローンチされたものです。簡単にいうと、言語検出、エンティティのカテゴリ分類、感情分析、キーフレーズ抽出などの、シンプルなリアルタイム API を提供する自然言語処理サービスです。さらに、テキストドキュメントを自動的に整理する、教師なし学習である「Topic modeling」もお使いいただけます。

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Firecracker – サーバーレスコンピューティングのための軽量な仮想化機能

私の好きなAmazonリーダーシッププリンシプルの1つはCustomer Obsessionです。 私たちがAWS Lambdaをローンチしたとき、私たちは開発者にセキュアなサーバーレス体験を提供し、インフラストラクチャの管理を避けることに重点を置いていました。 目的のレベルの分離を達成するために、我々は各顧客に専用のEC2インスタンスを使用しました。 このアプローチにより、私たちはセキュリティ目標を達成することができましたが、私たちがLambdaを裏で管理する方法に関していくつかのトレードオフを余儀なくされました。 また、新しいAWSサービスの場合と同様に、顧客がLambdaをどのように使用するのか、あるいはサーバーレスモデル全体をどのように考えているのかもわかりませんでした。 私たちの計画は、時間の経過とともにバックエンドをより効率的にすると同時に、優れたカスタマーエクスペリエンスを提供することに重点を置くことでした。 ちょうど4年後 (Lambdaはre:Invent 2014でローンチされました)、サーバーレスモデルが普及したことは明らかです。 現在Lambdaは毎月何十万人ものアクティブな顧客に対して数兆件の処理を実行しています。 昨年、我々はAWS Fargateのローンチによりサーバーレスの利点をコンテナにまで拡張し、毎週AWSの顧客に数千万のコンテナを提供しています。 私たちの顧客がサーバーレスでの採用を進める中で、効率の問題を再検討する時が来ました。 Invent and Simplifyの原則を念頭に置いて、今のコンテナやファンクションの世界のための設計として仮想マシンがどのように見えるのか自分自身に尋ねました。 Firecrackerの紹介 本日、KVMを利用する新しい仮想化技術であるFirecrackerについてお話したいと思います。 仮想化されていない環境では、軽量のマイクロ仮想マシン(microVM)を数秒で起動することができ、従来のVMで提供されているセキュリティとワークロードの分離と、コンテナに伴うリソース効率性を向上しています。 Firecrackerについて知っておくべきことは次のとおりです: セキュア – これは常に最優先事項です! Firecrackerは複数レベルの分離と保護を使用し、攻撃面は最小限に抑えられています。 ハイパフォーマンス – 今日時点でわずか125ミリ秒 (さらに2019年に高速化予定) でmicroVMを立ち上げることができ、一時的なものや短命のものを含む多くの種類のワークロードに最適です。 Battle-Tested – FirecrackerはBattle-Testedであり、既にAWS LambdaとAWS Fargateを含む複数のハイボリュームなAWSサービスに利用されています。 低オーバーヘッド – Firecrackerは、microVMあたり約5 MiBのメモリを消費します。 同じインスタンス上で、さまざまなvCPUとメモリ構成を持つ数千のセキュアなVMを実行できます。 オープンソース – Firecrackerはアクティブなオープンソースプロジェクトです。私たちはすでにpullリクエストを確認して受け入れる準備を完了しており、世界中の寄稿者とのコラボレーションを楽しみにしています。 Firecrackerは最小限主義の流儀で造られました。 私たちはオーバーヘッドを減らし安全なマルチテナンシーを可能にするために、crosvmからスタートし、最小限のデバイスモデルを設定しました。 FirecrackerはRustで書かれており、その最新のプログラミング言語はスレッドの安全性を保証し、セキュリティの脆弱性を引き起こす可能性があるさまざまなタイプのバッファオーバーランエラーを防止します。 Firecrackerのセキュリティ 前述のように、Firecrackerには多数のセキュリティ機能が組み込まれています! ここに部分的なリストがあります: Simple Guest Model – Firecrackerのゲストには、ネットワークデバイス、ブロックI […]

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新機能 – 100Gbpsのネットワーク帯域に対応するC5nインスタンス

私たちは昨年、強力なコンピューティング集約型のC5インスタンスを立ち上げ、今年初めにはローカルNVMeストレージを追加したC5dインスタンスをフォローアップしました。 どちらのインスタンスもAWS Nitroシステム上に構築されており、AWSカスタムの3.0Ghz Intel Xeon Platinum 8000シリーズプロセッサを搭載しています。 それはバッチ処理、分散解析、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)、広告配信、ハイスケーラブルなマルチプレーヤゲーミング、ビデオエンコーディングなどのコンピューティング重視のアプリケーション用に設計されています。 新しい100 Gbpsのネットワーク 本日私たちはさらに強力な変種であるC5nのインスタンスを追加しました。 最大100 Gbpsのネットワーク帯域幅で、シミュレーション、インメモリキャッシュ、データレイク、その他の通信集約型アプリケーションがこれまで以上に優れたパフォーマンスを発揮します。 スペックは以下の通りです: Instance Name vCPUs RAM EBS Bandwidth Network Bandwidth c5n.large 2 5.25 GiB Up to 3.5 Gbps Up to 25 Gbps c5n.xlarge 4 10.5 GiB Up to 3.5 Gbps Up to 25 Gbps c5n.2xlarge 8 21 GiB Up to 3.5 Gbps Up […]

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新発表 – AWS DataSync – 自動化・高速化されたデータ転送

これまで多くの AWS のお客様から AWS Cloud の内外へ大量のデータを移動させる必要があると言われてきました。そのユースケースには以下のものが挙げられます : Migration – 常に変化し続ける大きなデータセットをお持ちのお客様もいます。一度限りの転送を行うため、中断や停止は許されません。 Upload & Process – クラウド上で処理するために大規模データセットをオンプレミスで定期的に生成するお客様もいます。これには Media & Entertainment 業界や Oil & Gas 業界、Life Science 業界の我々のお客様があげられます。 Backup / DR – 最後に、オンプレミス上の貴重なデータを災害対策やビジネス継続性のためにクラウドにコピーするお客様もいます。 これらのお客様は大規模データで利用しています。数十 TB から数百 TB の一度限りや定期的な転送は日常的に行われています。この規模では、ネットワーク帯域を効果的に使用し、高いスループットを得ることは必要不可欠で、信頼性やセキュリティ、使い勝手の良さも同様に重要です。 Introducing AWS DataSync 今日、我々のデータ転送サービスのポートフォリオに AWS DataSync が加わりました。AWS Snowball, AWS Snowmobile, Kinesis Data Firehose, S3 Transfer Acceleration, AWS Storage Gateway に加わる […]

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re:Invent 2018 Midnight Madness/ AWS RoboMaker

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング エバンジェリストの亀田です。 re:Invent 2018 ミッドナイトマッドネスでAWS RoboMakerという新サービスが発表されました。 AWS RoboMaker https://aws.amazon.com/robomaker/ インテリジェントロボットアプリケーションの開発、テスト、および展開を容易にするサービスです。RoboMakerは、最も広く使用されているオープンソースのロボティクスソフトウェアフレームワークであるRobot Operating System(ROS)をクラウドサービスへの接続性で拡張します。これには、ロボットがデータをストリーミングし、ナビゲートし、コミュニケーションし、理解し、学ぶことを可能にするAWSの機械学習サービス、監視サービス、および分析サービスが含まれます。RoboMakerは、アプリケーション開発のためのロボティクス開発環境、アプリケーションテストを加速するロボティクスシミュレーションサービス、およびリモートアプリケーションの展開、更新、および管理のためのサービスを提供します。 AWS RoboMakerは、インテリジェントロボットアプリケーションの開発、テスト、および展開のための4つのコア機能を提供します。 ROS用クラウド拡張 Robot Operating System(ROS)は、ロボットアプリケーションの構築に役立つソフトウェアライブラリを提供する、最も広く使用されているオープンソースのロボットソフトウェアフレームワークです。AWS RoboMakerは、ROSのクラウド拡張機能を提供しているため、インテリジェントなロボティクスアプリケーションに必要な、よりリソース集約型のコンピューティングプロセスをクラウドにオフロードし、ローカルのコンピューティングリソースを解放することができます。これらの拡張機能により、ビデオストリーミング用のAmazon Kinesis Video Streams、画像およびビデオ分析用のAmazon Referencing、音声認識用のAmazon Lex、音声生成用のAmazon Polly、ロギングおよび監視用のAmazon CloudWatchなどのAWSサービスとの統合が容易になります。RoboMakerはこれらのクラウドサービス拡張をオープンソースのROSパッケージとして提供しているため、クラウドAPIを活用してロボットに機能を構築することができます。 開発環境 AWS RoboMakerは、ロボットアプリケーションの構築と編集を行うためのロボット開発環境を提供します。RoboMaker開発環境はAWS Cloud9をベースにしているため、ロボティクスアプリケーションコードを編集、実行、デバッグするための専用ワークスペースを起動できます。RoboMakerの開発環境には、オペレーティングシステム、開発ソフトウェア、ROSが自動的にダウンロード、コンパイル、設定されます。さらに、RoboMakerクラウドエクステンションとサンプルロボティクスアプリケーションは環境にあらかじめ統合されているため、数分で起動することができます。 シミュレーション シミュレーションは、ロボットアプリケーションが複雑な環境や変化する環境でどのように動作するかを理解するために使用されるため、高価なハードウェアに投資したり、物理的なテスト環境を設定する必要はありません。代わりに、物理的なハードウェアに展開する前に、ロボットアプリケーションのテストや微調整にシミュレーションを使用できます。AWS RoboMakerは、大規模および並列シミュレーションをサポートし、シミュレーションの複雑さに基づいて基盤となるインフラストラクチャを自動的に拡張する、完全に管理されたロボティクスシミュレーションサービスを提供します。RoboMakerは、屋内の部屋、小売店、レーストラックなどの事前構築された仮想3Dワールドを提供しているため、シミュレーションでこれらのワールドをダウンロード、変更、使用することができ、迅速かつ簡単に始めることができます。 フリート管理 アプリケーションが開発または変更されたら、アプリケーションをロボットに安全に展開し、後でロボットが使用されている間にアプリケーションを更新するOTA(Over-The-Air)システムを構築します。AWS RoboMakerは、ロボットレジストリ、セキュリティ、フォールトトレランス機能を備えた車両管理サービスを提供しています。これにより、ロボットのライフサイクル全体にわたって、OTAアップデートを展開し、ロボットアプリケーションを管理することができます。RoboMakerのフリート管理を使用して、ロボットをグループ化し、それに応じてバグ修正や新機能を更新することができます。 また日本語ブログでAWS RoboMakerの記事が出たら詳細をお知らせしたいと思います。 ROSのAWS RoboMakerクラウド拡張は、Apache Software License 2.0にて無料で提供されます。ROSアプリケーションがこれらのクラウド拡張を介してAWSサービスを利用する場合にのみ、標準のAWSサービス料金が発生します。 GitHubにサンプルアプリケーションがありますので合わせてご参考ください。 https://github.com/aws-robotics/aws-robomaker-sample-application-helloworld https://github.com/aws-robotics/aws-robomaker-sample-application-persondetection https://github.com/aws-robotics/aws-robomaker-sample-application-voiceinteraction https://github.com/aws-robotics/aws-robomaker-sample-application-cloudwatch Amazon RoboMaker はUS East […]

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Re:Invent 2018 での AWS ビッグデータと分析セッション

re:Invent 2018 が間もなく開催です! 今年は、データと分析の追跡が盛り上がっています。 このブログ記事では、re:Invent 2018 のデータと分析セッションを特集しています。本年のイベントに参加されるなら、会議で行われるセッション、ワークショップ、チョークトーク、ビルダーセッションを確認してください。これまでと同じく、分析、深層学習、AI Summit、サーバーレス、アーキテクチャ、データベースなど、さまざまなトピックカテゴリーのイベントが行われます。 Intuit、Nike、Intel、WuXi NextCODE、Warner Brothers、AutoDesk、NFL、SendGrid、McDonald、AirBnB、Hilton、Guardian Life、Amazon Go、Pfizer など、多くの企業の素晴らしいセッションが行われます。 これらのセッションは録画され、会議後に YouTube から視聴可能です。また、これらのセッションのすべてのスライドデッキは、会議後に SlideShare.net で入手できます。 ブレークアウトセッションの詳細については、この記事のリンクを選択してください。 注意: 機械学習に興味があれば AI Summit と Machine Learning、AI ワークショップとセッションを確認してください。次のブレークアウト分析セッションは、今年のセッションカタログを構成します。 AWS Analytics と DB Services のバイスプレジデント Anurag Gupta と、Amazon Machine Learning (Amazon ML) のバイスプレジデント Swami Sivasubramanian による 2 つのセッションがあります。 ANT205 – テクノロジーの動向: データレイクと分析 この講演では、AWS Analytic と Transactional […]

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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、MXNet、TensorFlowやCaffe2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 […]

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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

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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 EMR、Amazon ECS、AWS 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。 […]

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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 […]

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