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AWS RoboMaker-インテリジェントなロボットアプリケーションの開発、テスト、デプロイと管理

私は何十年もの間ロボットをつくりたいと思っていましたが、今、私にはチャンスができました!私にとって、常時接続で相互に影響する部品の数が非常に多いということが課題でした。複雑なハードウェア、ソフトウェア、センサー、通信システム、および「ロボットの脳」は、ロボットが必要に応じて機能するために、すべて一緒に機能する必要があります。 これから、AWS RoboMakerについてお話しようと思います。この新しいサービスは、あなたの夢であるロボットの開発、シミュレート、テスト、およびデプロイの手助けをするサービスになります。クラウドベースの開発環境でコードを開発し、Gazeboシミュレーションでテストし、完成したコードを1つまたは複数のロボットの群に展開することができます。 コードをデプロイしたら、いくつかのクリックで、アップデートやバグ修正をあなたのフリートに適用することができます。 あなたのコードは、Amazon Lex、Polly、Amazon Rekognition、Amazon Kinesis Video Streams、Amazon CloudWatchなどのAWSサービスを利用して、洗練されたロボットの脳を構築し、ROS(Robotic Operating System)のパッケージとしてアクセスできます。 また、Amazon SageMakerモデルを構築してトレーニングして、ロボットの脳内で機械学習を利用することもできます。 RoboMakerは、さまざまな物理環境(ホームワークショップ、工場フロア、教室、レストラン、ホテル、または別の惑星)、さまざまな形状とサイズのロボットで動作するように設計されています。 それでは見てみましょう

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re:Invent 2018 Midnight Madness/ AWS DataSync

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中にAWS DataSyncという新サービスがサイレントアナウンスにて発表されました。 AWS DataSync AWS DataSyncをご利用いただくことで、AWSとの間のデータ転送が最大10倍となります。オンプレミスストレージとAmazon S3またはAmazon Elastic File System(Amazon EFS)間のデータの移動を自動化するためのデータ転送サービスです。DataSyncは、独自のインスタンスの実行、暗号化の処理、スクリプトの管理、ネットワークの最適化、データ整合性の検証など、移行を遅らせる原因になることや、IT運用に負担をかけるデータ転送に関連する多くのタスクを自動的に処理します。オンプレミスのソフトウェアエージェントを使用して、ネットワークファイルシステム(NFS)プロトコルを使用して既存のストレージまたはファイルシステムに接続するため、アプリケーションの変更が不要となります。 DataSyncエージェントを構内に配置し、ファイルシステムまたはストレージアレイに接続し、Amazon EFSまたはS3をAWSストレージとして選択し、データの移動を開始します料金はコピーしたデータに対してのみ発生します。 データセンターの移行、ハイブリッドワークロードにおけるデータ共有、DRを目的としたデータ保護など多くのユースケースでご利用いただけます。 すべてのデータは、トランスポートレイヤセキュリティ(TLS)で暗号化され、保存されたデータはAWS Key Management Service(AWS KMS)と統合されているため、AWSで安全にデータを暗号化できます。データが正常に到着することを保証し、転送ごとに、転送中と処理完了の両方で整合性チェックを実行します。これらのチェックでは、宛先に書き込まれたデータがソースから読み取られたデータと一致し、一貫性が確認されます。 こちらにチュートリアルとしてステップバイステップガイドがあります。 サービスリリース時点から東京リージョンに対応し、こちらに料金及びその他対応リージョンがまとまっています。 速報をお届けしましたが、日本語ブログが出たらまたご案内したいと思います。 – プロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田

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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に向けて 2018年11月後半アップデートのまとめ 第三弾

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。ラスベガスではいよいよre:Invent 2018の開催に向けて準備が本格化してきております。日本からいらっしゃる皆さんも今日到着される方が多いようです。お待ちしております。 それでは、第一弾、第二弾に続き、アップデートのまとめをお届けいたします。 AWS Resource Access Manager が発表されました。 AWS アカウント間でのリソース共有を容易にします。リソースは、組織、組織単位 (OU)、AWS アカウントで共有することができます。また、組織外のアカウントを特定のリソース共有に追加できるかどうかをコントロールすることもできます。日本語ブログをご参照ください。 Amazon Rekognition が、顔の検出、分析、認識機能の更新を発表 これらの更新により、画像からより多くの顔を検出し、より正確な顔のマッチングを実行し、画像内の顔から年齢、性別、感情の属性を取得する能力が向上します。最新の更新により、以前は見逃されていた顔の 40% を検出できるようになりました。同時に、誤検出の割合は 50% 削減されています。こちらの日本語ブログに新たに検知が可能となった画像のサンプルが掲載されています。 AWS Application AutoScaling がAmazon Kinesis Data Streams のスケーリングに対応しました。 シャードを自動的に追加・削除するスケーリングポリシーを定義できるようになりました。 Amazon CloudWatch メトリクスに基づいて Amazon Kinesis Data Streams に Auto Scaling ソリューションをデプロイすることができます。こちらの日本語ブログに、環境を自動的に設定する AWS CloudFormation テンプレートと、Lambda 関数に関連するコードも記載されています。 AWS Database Migration Service が Amazon Elasticsearch Service を移行ターゲットとしてサポートしました。 AWS DMSはデータ移行の自動化を実行を可能とし、サポートされているソースからAmazon ESターゲットへのデータの連続複製の実行が可能です。これらのソースには、関連データベース(OracleやAmazon Aurora等)、NoSQLデータベース(MongoDB)、またはAmazon […]

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re:Invent 2018に向けて 2018年11月後半アップデートのまとめ 第二弾

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。 サンフランシスコの空港に到着し、ラスベガス行きの飛行機を待っています。ラスベガスでは空港でre:Invent2018へのチェックインができるようになっています。会場でもできますので、ご無理なさらず皆さんのご都合の良い場所でチェックインをしてくださいね。 さて、第一弾に続き、2018年11月後半アップデートのまとめをお届けします。 Amazon SageMaker が Object2Vec と IP Insight の組み込みアルゴリズムをサポートするようになりました。 Object2Vecは、類似の単語、フレーズ、および文章があるアプリケーションで使用される教師付き学習アルゴリズムです。例えば、文書分類システムの構築、ユーザーの格付けが紐づく映画推薦システムなどで使われます。 IP Insightsは、リクエストのIPアドレスを分析して不審なオンライン動作を識別する新しい教師なし学習アルゴリズムです。アルゴリズムは統計モデリングとニューラルネットワークを使用して、例えば、銀行のアカウントへのユーザーのアクセス履歴からIPv4アドレスを識別し攻撃の検知等に用いられます。 AWS CodePipeline の実行速度が向上し、かつステージごとにより多くのパイプラインアクションをサポートしました。 パイプラインアクション間の遷移時間を短縮し、パイプラインの実行時間が短縮され、ビルドとテストの結果がすぐに得られ、機能をより迅速に反復することができるようになりました。すべてのアクションタイプに対してステージあたりのアクションのデフォルト制限が最大20から50になりました。 AWS CloudTrail が AWS Organizations をサポートしました。 組織全体でAWS CloudTrailを1つのアカウントから作成、管理、展開することができるよになり、組織内の各メンバーアカウントに自動的に適用される統一イベントロギング戦略を定義できるようになりました。 Amazon EMR が Jupyter Notebook をベースとしたマネージド分析環境である、EMRノートブックをリリースしました。 EMRノートブックはSpark用に事前設定されており、Sparkのマジックカーネルをサポートしているため、PySpark、Spark SQL、Spark R、Scalaなどの言語で書かれたEMRクラスタ上でSparkジョブを対話的に実行することができます。これらのライブラリをインポートしてデータを操作し、豊富なグラフィカルなプロットで計算結果を視覚化することを可能にするCondaのオープンソースライブラリがノートブックに付属しています。さらに、各ノートブックにはSparkの監視機能が組み込まれており、ジョブの進行状況を監視し、ノートブックから直接コードをデバッグすることができます。 Amazon Connect が コンタクトフローの設定に、Loop (ループ)ブロックをサポートしました。 ループブロックを使用すると、コンタクトフローのセグメントを繰り返すことができ、例えば、クレジットカード、口座番号、社会保障番号などの難しい入力を、顧客が簡単に入力できるようになります。また、悪天候のために会社が閉鎖されていることを知らせる際など、指定した回数だけ電話をかける処理ができるようになります。 Amazon Transcribe が リアルタイムの文字書き起こし(トランスクリプション)に対応しました。 ライブ・オーディオ・ストリームからテキスト・トランスクリプトをリアルタイムで受信できる機能が加わり、リアルタイムトランスクリプションが可能となりました。 AWS Lambda が Python 3.7 […]

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re:Invent 2018に向けて 2018年11月後半アップデートのまとめ 第一弾

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。 いよいよ明後日からre:Invent2018が米国ラスベガスで開催されます。毎年re:Inventの開催に先立ち多くの機能リリースが行われます。今年は例年以上のボリュームで多くの機能リリースが11月後半に発表されました。量が多くまとめるのが大変というお声をいただき、以下にその内容を纏めたいと思います。 Cloud Frontが10周年を迎え6つのエッジロケーションが新たにオープンしました。 シカゴ、ニューアーク、アシュバーン、ミュンヘン、東京、リオデジャネイロ。世界65都市、29カ国、150拠点となりました。 CloudFrontがオリジンのフェイルオーバー機能をサポートしました。 プライマリオリジンが利用できないことをCloudFrontが検出した場合に、セカンダリオリジンからコンテンツが提供されるようにプライマリとセカンダリの2つのディストリビューションを設定できるようになり、サービスの継続性が向上します。 CloudFrontがWebSocketをサポートしました。 デフォルトで有効となり、設定変更は不要です。そして追加料金も発生しません。 Amazon Neptune がHTTPSの暗号化通信に対応しました。 Transport Layer Security(TLS)1.2プロトコルを介してNeptuneのGremlinサーバーとSPARQL 1.1プロトコルRESTエンドポイントに接続できるようになりました。SSL用証明書は自動で設定され管理の必要はありません。 Amazon SageMakerがAmazon CloudWatchと連携しトレーニングジョブの監視、視覚化に対応しました。 ClouldWatchコンソールでメトリックを視覚化し、SageMaker APIとCloudWatch APIの両方を使用してメトリックを照会することができます。組み込みアルゴリズムとカスタムアルゴリズムの両方でサポートされました。 Amazon SageMaker が Apache Airflowに対応しました。 Apache Airflowは、クラウドやオンプレミスに導入できるワークフローをプログラムで作成、スケジュール、および監視するためのオープンソースのプラットフォームであり、モデルトレーニング、ハイパーパラメータチューニング、モデル展開、バッチ変換などの管理でご利用いただけます。 Amazon SageMakerがTensorflow 及び Chainer のサポートで機能拡張されました。 TensorFlowおよびChainerスクリプトの実行が容易になり、高性能アルゴリズムのライブラリ、自動モデルチューニング、ワンクリック展開、マネージドホスティングによる管理および分散トレーニングなどでご利用いただけます。 Amazon CloudWatch が Automatic Dashboard という機能をリリースしました。 自動ダッシュボードには、AWSサービス推奨のベストプラクティスがあらかじめ組み込まれており、リソースを認識したままで動的に更新され、重要なパフォーマンスメトリックの最新の状態が反映されます。すべてのAWSリソースの正常性とパフォーマンスの集計ビューを取得できるようになり、モニタリングを迅速に開始し、メトリックとアラームのアカウントとリソースベースのビューを調べ、ドリルダウンしてパフォーマンスの問題の根本原因を探ることができます。 AWS Batch が EC2 AMD インスタンスをサポートしました。 AMDベースのEC2インスタンスである R5a 及び […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS Direct Connect 資料及び QA 公開

先日 (2018/11/14) 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。 AWS Black Belt Online Seminar AWS Direct Connect from Amazon Web Services Japan その他の過去資料はこちら Q. Public VIFを使ってオンプレから通信する場合、AWSから提供される/31のグローバルIPにNATする必要があると思いますが、それは利用者側のNW機器で行う必要がある認識で合っていますでしょうか? A. はい。認識合っております。利用者側のNW機器でNATをお願いいたします。 Q. ホスト接続、共有型のものと利用シーンが同じと思ったのですが、何か違いはありますでしょうか? A. ほぼ同じです。共有型の場合は帯域がほかのお客様と共有され、パートナーにより帯域がギャランティされるかどうかは異なります。ホスト接続は帯域がAWSとパートナーにより保証されます。また、共有型では仮想インターフェイスの設定はパートナーが行いますが、ホスト接続の場合はお客様にてセルフサービスで実施していただく必要があります。 Q. DirectConnectGatewayの利用有無による金額変動はありますか? A. 追加料金はかかりません。Direct Connect Gatewayの追加によりリモートリージョンへの転送料金が追加になっておりますので詳しくは料金表をご参照ください。 今後の AWS Black Belt Online Seminar のスケジュール 直近で以下のオンラインセミナーを予定しています。各オンラインセミナーの詳細およびお申し込み先は下記URLからご確認いただけます。皆様のご参加をお待ちしております! 11月分申込先 ≫  12月分申込先 ≫ AWS Key Management Service (KMS) 2018 年 11 月 […]

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AWS Black Belt オンラインセミナーのご案内 (2018 年 12月)

こんにちは。マーケティングの鬼形です。12 月の AWS Black Belt オンラインセミナーについてご案内させて頂きます。 12 月は、Amazon AthenaやAWS Certificate Managerなど各サービスの最新情報他、Amazon DynamoDB Advanced Design Patternでは普段お使いの皆さまに向け利用のヒントになるような情報をお届けします!ぜひお役立てください。 視聴方法: オンラインセミナー登録ページよりお申し込みください Amazon Athena 2018 年 12 月 5 日 | 18:00 – 19:00 | IT 知識レベル:★★★☆☆ | AWS 知識レベル:★★★☆☆ Amazon Athena は、S3 上のデータに対して直接 SQL を実行することができるサービスです。このセミナーでは、Athena の概要やアーキテクチャの説明,最適なクエリの実行方法やアーキテクチャパターンについて、リリースしてから 2 年間の間のアップデートも含めてお伝えします。 対象者 技術者の方 本セミナーで学習できること Amazon Athena の概要 Amazon Athena の効果的な使い方、システムアーキテクチャ スピーカー 志村 誠 […]

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AWS Dev Day Tokyo 2018 Machine Learning トラック資料公開

AWS Dev Day Tokyo 2018が、2018年10月29日から11月2日にかけて5日間開催されました。Machine Learningのトラックオーナーを担当したSAの鮫島より、Machine Learningトラックならびにハンズオンの内容をご紹介します。Machine Learningトラックは、機械学習システムを開発・運用するためのAmazon SageMakerと、機械学習システムにおいて重要な役割を担うIoTのセッションで構成されています。 Machine Learningトラックにおいて、お客様セッションにご登壇を頂いたコネヒト株式会社 島田様、Wantedly株式会社 南様、CfPセッションにご登壇いただいた株式会社スナックミー 三好様、鈴木様に御礼申し上げます。また、会場にお越し頂いた皆様ならびにストリーミングを御覧頂いた皆様へ御礼を申し上げます。

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Amazon SQS のFIFO機能が東京リージョンでもご利用いただけるようになりました

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス、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。 非常に多くのユーザーさんからご要望をいただいていた Amazon SQS のFIFO (First In First Out)機能が東京リージョンでご利用いただける用になりましたのでお知らせいたします。 Amazon SQSの特徴 Amazon SQSは完全マネージド型のメッセージキューイングサービスで、マイクロサービス、分散システム、およびサーバーレスアプリケーションの切り離しとスケーリングを可能とします。 AWS上でのアプリケーション設計において、非常に重要な役割を果たすサービスである一方、そのコンセプトなどが従来の一般的なWEBサービス(以下のような構成です)の設計に頻繁に用いられるものではないことから、使い方のイメージが湧きづらく敬遠されるケースもあります。 非常に良いサービスであり、コストの適正化とシステムの耐障害性を実現することができる可能性のあるサービスですので、少しその特徴を説明します。 コストの適正化: 上記のアーキテクチャを取る場合、ユーザーからのリクエスト数が増えれば増えるほど、WEB、DBともに求められるスペックは比例して向上していきます。これは、すべてのリクエストに対して同期処理、リアルタイムでレスポンスを出力しようとするためです。WEBサービスにおいては、すべてのリクエストが必ずしも同期処理、リアルタイムでのレスポンス出力が必要ないケースがあります。 ECサイトにおけるユーザーからの注文等がその一例です。ユーザーからの注文を受け付けた時点で、画面には「注文を受け付けました。ありがとうございました」と表示させ、後ほどメールやアプリへのプッシュ通知で「注文を確定しました」という連絡をユーザーへ行う実装などはよくあります。 この場合、上記のWEBをさらに2階層に分割し、 1階層目:ユーザーからのリクエストを受け付ける。 SQSへリクエストを書き込む ユーザーへリクエスト受付を行った旨をレスポンスで戻す。 2階層目:SQSに記載されているリクエストを処理する SQSからリクエストを読み込む リクエストを処理ユーザに非同期で処理結果を返す。 とすることができます。この場合、ユーザー数、リクエスト数の増加に応じて求められるスペックの向上が必要なのは、1階層目だけであり、2階層目は自身のコンピュートリソースの状況に応じて任意のタイミングで処理を行うことができるため、システムのサイジングを適切に保つことができます。(もちろんSQSへ書き込まれるリクエストが処理待ち状態で滞留すればするほど、ユーザーからは処理確定の遅延にみえてしまいますので、ある程度のリソース増強は必要になっていきます。) 耐障害性の向上: SQSを採用したアーキテクチャは耐障害性の向上も見込むことができます。SQSは完全マネージド型サービスであり、書き込まれたメッセージが失われることはないため、システム障害においても、SQSからデータを取り出すという処理部分から再開させることで、耐障害性が向上します。 SQS FIFOの特徴 従来のAmazon SQSは、書き込まれたメッセージの配信順序はベストエフォート型であり、「少なくとも最低1回の配信」をサポートしておりました。このため、順番の入れ違いや同じメッセージの複数回配信はアプリケーション側で冪等性を確保しておく必要があり、それらが大きい課題となる場合Amazon Kinesis Data Streamsの利用などが検討されるケースもありました。 新しいSQS FIFO キューでは、「メッセージが送信される順序のとおりに 1 回のみ確実に処理」されるようになるため、アプリケーションでの実装におけるこの考慮点が解消されることとなります。 FIFOキュー利用の注意点 SQS FIFOキューは従来のSQS標準キューからの移行をサポートしておらず、新規でキューの作成が必要となります。 デフォルトでは、FIFO キューはバッチ処理により 1 秒あたり最大 3,000 件のメッセージをサポートします。制限の引き上げをリクエストする場合は、サポートリクエストを提出してください。 バッチ処理なしでは、FIFO キューは、1 秒あたり最大 […]

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