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休日では、ビジネスニーズに基づいてコンタクトセンターで異なるカスタマーサービスのメカニズムが展開されます。電話が多くかかってくることにより営業時間を延長したい場合もあれば、人員が限られるために営業時間を短縮したり、営業しないようにしたい場合もあります。どちらのシナリオでも、コンタクトセンターのマネージャーがユーザーへの影響を及ぼすことなく、セルフサービスのロジックまたは営業時間を更新できる柔軟で簡単な方法を提供することが重要となります。 Amazon Connect の利点の 1 つは、リアルタイムで変更を行い、これらの変更がコンタクトセンターに与える影響を最小限に抑えるためにお客様に提供できる俊敏性です。休日カレンダーを実装することで、コンタクトセンターは新しい営業時間やセルフサービスのロジックを顧客に知らせることができます。また、事前に定義された時間帯に異なるアナウンスを行うこともできます。 このブログ記事では、AWS CloudFormation、AWS Lambda、および Amazon DynamoDB を活用して、Amazon Connect 内で休日カレンダー機能を作成します。これにより、コンタクトセンターのマネージャーは Amazon Connect の問い合わせフローを最小限の中断で更新できます。   ソリューション概要 前述のアーキテクチャでは、顧客はコンタクトセンターに電話をかけます。Amazon Connect は、AWS Lambda 関数の実行を通じて日付をチェックします。次に、Lambda 関数は Amazon DynamoDB の「Holiday Table」をクエリし、日付が休日リストの日付と一致しているかどうかを判断します。一致する場合、Lambda 関数は関連する値を持つ以下の変数を Amazon Connect の問い合わせフローに渡します。 publicHolliday (true か falseのいずれか) holidayName (もし設定されていれば、休日の名前) ウォークスルー 前提 このウォークスルーでは、以下の前提があります。 AWSアカウント Amazon Connect のインスタンス AWS CloudFormation の基本的な理解 Amazon DynamoDB の基本的な理解 AWS Lambda の基本的な理解 […]

AWS で SaaS Business Lead を務める Oded Rosenmann による記事です。 SaaS（Software as a Service）提供モデルは、多くの企業にとってますます魅力的になっています。 新規および既存のアプリケーション・プロバイダが、この提供モデルで成功を収めたいと望んでいる一方で、SaaS への移行はビジネスに大きな影響を与える可能性もあります。 多くの企業にとって、SaaS への移行は大きな変化をもたらす出来事であり、企業は自社のビジネスをあらゆる側面から検討する必要があります。サービスとしてのビジネスを定義、構築および運用するためには、製品の販売、マーケティング、開発、サポート、収益化の方法など、評価しなければいけない検討事項がたくさんあります。

AWSが高い耐障害性を確保しているか、また、マルチリージョンの活用により、お客様がどのように高いレジリエンスを確保できるかを解説したホワイトペーパーを、AWS Artifactにおいて公開しました。

Operating Lambda シリーズでは、AWS Lambda ベースのアプリケーションに関わる開発者、アーキテクト、システム管理者向けの重要なトピックについて説明します。この3部構成のシリーズではイベント駆動型アーキテクチャと、それがどのようにLambdaベースのアプリケーションと関係しているのかについて説明します。 Part 1 では、イベント駆動型パラダイムの利点と、スループット、スケール、拡張性をどのように改善できるかについて説明しました。この記事では開発者が Lambda ベースのアプリケーション構築におけるメリットを享受するための、設計原則とベストプラクティスについて説明します。   概要 ソフトウェア開発および分散システムに適用されるベストプラクティスの多くは、サーバーレスアプリケーション開発にも適用されます。幅広い原則は、Well-Architected Frameworkと一致しています。全体的な目標は次のようなワークロードを開発することです。 信頼性: エンドユーザーに高レベルの可用性を提供します。AWS サーバーレスサービスは障害に備えるように設計されているため、信頼性が高くなります。 耐久性: ワークロードの耐久性のニーズを満たすストレージオプションを提供します。 安全性: ベストプラクティスに従い、提供されたツールを使用してワークロードへのアクセスを保護し、問題が発生した場合にブラストラディウス（訳注：影響範囲）を制限します。 パフォーマンス: コンピューティングリソースを効率的に使用し、エンドユーザーのパフォーマンスニーズを満たします。 コスト効率: 不要なコストを抑え浪費することなく拡張可能であり、必要に応じて大幅なオーバーヘッドなしに廃棄可能なアーキテクチャを設計します。 Lambda ベースのアプリケーションを開発する際には、上記の目標を達成するワークロードの構築に役立つ、いくつかの重要な設計原則があります。すべてのアーキテクチャにすべての原則を適用するとは限りませんし、Lambda を使用して構築する方法はかなり柔軟性があります。しかし、これらは一般的なアーキテクチャに関する意思決定をガイドする役割を果たします。

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリストの亀田です。 コンピュータービジョンを使用した、視覚表現の欠陥や異常の発見を実現するAmazon Lookout for Visonが東京リージョンで一般提供が開始されました。また2021年2月25日現在、開催中のAWS Innovate AI/ML Editionで日本語によるオンデマンドウェビナーが視聴可能になっています。 Amazon Lookout for Visionの仕組み 2020年11月30日から3週間にわたって開催されたAWS re:Invent 2020で発表された新しいサービスで、コンピュータービジョン (CV) を使用して視覚表現の欠陥や異常を発見することを実現できる機械学習 (ML) サービスです。対象の画像の違いを大規模で速やかに特定することで、品質を向上させ、従来の目視による検査における運用コストなどを削減できます。たとえば、主な利用用途として、製品に不足しているコンポーネント、車両や構造物の損傷、生産ラインの不規則性、シリコンウェーハの微小な欠陥、その他の同様の問題を特定することができます。 従来AWSが提供していたAmazon Rekognition Custom Labelsでも同様のお客様独自ロジックを組み込んだ画像判別機能を構築することが可能でしたが、Lookout for Visionでは、異常検知に特化したモデルの学習機能や精度判別のインターフェースなどが提供されることで、より産業用途に適した利用が可能となっています。 視覚的に検査したいプロセスの画像をわずか 30 枚程度準備しサービスにアップロードすることで利用を開始することができ、機械学習の複雑な知識は不要です。モデルを自動的に作成し、ライブプロセスラインを監視するカメラからの画像を分析し、ベースライン画像と比較して違いを見つけます。画像による判断はクラウド側で行われるため、より安価なカメラ (時にはすでに設置済のカメラ) を ML 対応の目視検査カメラにすることができ、その導入コストを下げることが可能です。 例えば以下のカーペットなどの製造工程における異物混入のサンプルをみてください。右の正常品に対して、左は異物が混入しており異常と判断されていることがわかります。 モデルの学習は簡単です。あらかじめそれぞれ正常品、異常品の画像を数十枚ずつ準備し投入することでモデルが生成されます。生成される都度検証用画像を投入しその精度を以下のように確認し、求める精度を実現するまで、追加で学習を行わせることが簡単に可能です。 最終的には出力された異常は人間が手作業により目検を行う必要があるとしても、怪しいものは全て異常として出力を行うようなモデルを生成しておくことで、従来行っていた全数検査などの工数を短縮することができ、製造工程の短縮やコスト削減が期待できます。 詳しい利用イメージなどはAWS Innovateのセッションを是非ご覧ください。 – シニアエバンジェリスト 亀田;    

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリストの亀田です。 AWS Gateway Load Balancerが東京リージョンに対応しましたのでお知らせいたします。 Virtual Private Cloud (VPC)では、インターネットゲートウェイ (IGW) または Virtual Private Gateway (VGW)  において、すべての発着信トラフィックを、特定の Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスの Elastic Network Interface にルーティングさせる機能を用いることで、トラフィックをターゲットの EC2 インスタンスに中継する前に、バーチャルアプライアンスなどをインストールした別のEC2インスタンスを用いて、疑わしいネットワークトラフィックを検査またはブロックすることができます。 さらにこの機能を活用することでセキュリティ系ツールを提供しているパートナーは、検査を行うソフトウェアが起動しているEC2を動作させる専用VPCを起動し、AWS PrivateLink 経由で検査対象のEC2が存在しているVPCと連携させることで、VAaaS (Virtual Appliance as a Service) ビジネスを展開することが可能になりました。 このような構成をとる場合、仮想アプライアンスが動作しているEC2の高可用性、スケーラビリティは非常に重要となります。時として、ピーク時の負荷と高可用性を処理するために仮想アプライアンスのためにEC2を過剰にプロビジョニングするか、トラフィックに基づいてアプライアンスを手動でスケールアップ/ダウンするか、等の対応を行う必要がありましたが、Gateway Load Balancer を用いることで、簡単かつ費用効果の高い方法で、デプロイ、スケーリング、管理が可能となります。 AWS Gateway Load Balancer (GWLB)の仕組み こちらのBlog記事にその詳細がありますので、合わせて読んでみてください。以下はその抜粋です。 VPC のルートテーブルで簡単な設定更新を行うことで、トラフィックを GWLB に送信することができるようになります。GWLB を使用すると、仮想アプライアンスのフリート間でトラフィックの負荷分散を行うことで、仮想アプライアンスを自在にスケーリングできます。GWLB […]

1月28日に「第一回 アップデート紹介とちょっぴりDiveDeepするAWSの時間」をオンラインで開催しました。本Blogでは開催報告と本イベントのご説明をいたします。

みなさん、こんにちは。AWSソリューションアーキテクトの小林です。 先週のアップデートを振り返ってみましょう。

こんにちは。IoTソリューションアーキテクトの飯塚です。 本記事では、2021/2/10に開催されたIoT@Loft #17の各LTの内容と登壇資料をご紹介します。

先日 (2021/02/09) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS Direct Connect」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。 20210209 AWS Black Belt Online Seminar AWS Direct Connect 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. 接続のパターン2で、Direct Connect (DX) ロケーション内のパートナー機器がお客様機器になるパターンはないんでしょうか。 A. ロケーション内にお客様機器を設置し、専用線で接続するパターンもございます。スライド 17 のパターン 1 において、広域網、専用線など、キャリヤ様提供の回線種別からご選択いただく構成となります。 Q. router の設置場所は全国のデータセンターならどこでも対応可能なのでしょうか？ A. データセンターに限らず、ロケーションからパートナー様が接続できる環境であればどちらでも配置可能です。詳しくはパートナー様にご確認ください。 Q. SLA 99.9% のためには DX 冗長化しか方法が無いのでしょうか？バックアップを Site-to-Site VPN などでは達成できないのでしょうか？ A. Site-to-Site […]