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Category: General

Weekly AWS

週刊AWS – 2020/10/12週

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 今週も週刊AWSをお届けします。 今回紹介するアップデートにはAWS Graviton2 (Armベース)プロセッサ関連のアップデートが2つあるのですが、そのGraviton2の解説や事例を紹介するオンラインセミナーが10/22(木)に開催されます。オンライン開催でどこからでもご参加いただけますので、Graviton2にご興味がある方はぜひご参加ください。申し込みはこちらです。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。

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【開催報告】新聞・出版業界におけるAWS事例オンラインセミナー

はじめに 新聞・出版業界のお客様による AWS の活用は大変活発になっています。お客様は、自社の豊富なメディアデータやインサイトを生かし、ビジネスの課題を解決するため、様々なアプローチでクラウドを活用されています。 ぜひとも、皆様のご参考になる事例を紹介させていただきたいと考え、10 月 1 日に「新聞・出版業界における AWS 事例オンラインセミナー」と題して、アマゾン ウェブ サービス ジャパン初となる新聞・出版業界に特化した、オンラインイベントを開催させていただきました。国内のお客様による事例紹介が中心となりますが、ワールドワイドでこの業界向けのビジネスを統括している Dominika Rybakowska(ドミニカ・リバコフスカ)より海外の事例をご紹介しました。   「新聞業界AWS活用Overview」 アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクト 八木 達也から、新聞業界におけるAWS活用の 3 つの傾向についてご説明しました。 ・テジタル配信基盤は既に AWS がデファクトスタンダードとなっている ・コンテンツ制作・管理システムへの活用も活発化 ・分析、AI サービスによる新たな付加価値の創造が進んでいる 上記を事例の紹介と、それらの事例において AWS を選択いただいた理由について考察をお話しました。 なお 以下の表は、各国の AWS Summit に登壇いただいたり、Keynote で紹介させていただいたり、事例をインターネットに公開いただいたお客様のロゴを、年代別にプロットしたものとなります。この年からAWSを利用開始したことを示すものではございません、予めご了承ください。 また、コンテンツ制作・管理システムにおいては、映像、音声、画像やテキストデータを機械学習サービスと連携して、制作・編集作業の自動化や効率化推進はもちろん、履歴データを活用したサービスの離反防止、レコメンデーションといった機能を短期間に実現されるケースが増えてきています。 登壇資料: [Slide]   お客様事例紹介 「中日新聞社のクラウドジャーニー」 ~全社的クラウド活用に向けたCCoE立ち上げ及びガイドライン策定~ 中日新聞社 技術局 局次長 兼 ネットワーク部長の近藤 祐司様より、AWS をベースとした統合クラウド基盤を構築したお話とプロフェッショナルサービスを活用された事例について紹介いただきました。新聞社にとって新聞制作システムが稼働する IT インフラは事業の重要基盤。しかし、二重三重の冗長性担保が当然の高コストな状況から変化が訪れており、費用対効果が求められる時代になってきているとのことです。当初 Web […]

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Weekly AWS

週刊AWS – 2020/10/5週

こんにちは、AWSソリューションアーキテクトの小林です。 涼しくなったなぁ、過ごしやすくていいなぁ、と思っていたら先週末の東京は肌寒いような気候でした。ここまでひんやりしてくると、やはり美味しいのは鍋物ですね(若干気が早い気もしますが)。鍋物はだいたい何でも好きなのですが、個人的なナンバーワンはシンプルな鶏肉と野菜の鍋にちょっといいポン酢をつけて食べるやつですね。博多の水炊きに近い気もするのですが、一度も実物を食べたことがないので果たしてどれくらい似ているのかが今ひとつわかりません。いつか本場で水炊きを食べるチャンスがあるといいなぁと思うのですが、なかなか果たせず……。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。

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【開催報告】ISV/SaaS事業社向けAWS研修 : AWS『中級』ハンズオン セミナー〜可用性&スケーラビリティ編〜

こんにちは!アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクトの秋田です。 ISV/SaaS事業社向けAWS研修の第3弾「AWS『中級』ハンズオンセミナー~スケーラビリティ&可用性編~」を開催しました!こちらの開催報告と合わせてセミナーの内容の紹介や、今後開催される予定の研修内容について紹介したいと思います。 第1弾「今日から一緒にはじめよう!IT基礎知識 & AWS超入門セミナー」の開催報告こちら 第2弾「今日から一緒にはじめよう!AWS『初級』ハンズオン セミナー」の開催報告はこちら ISV/SaaS事業社向けAWS研修とは? 「SaaSと言えばAWS!」をスローガンに、複数回に渡ってISV/SaaS事業者様に向けてのAWS研修を実施します。 AWSでSaaSとして事業を展開されているお客様、これから構築を検討されているお客様が「SaaS on AWS」でさらに価値のあるサービスを提供できるようにサポートしていきます! 第3弾は「可用性」と「スケーラビリティ」を学ぶ中級ハンズオン 初級編に引き続き、AWS上にチャットアプリケーションを作成することを通して、可用性が高く、負荷に応じて自動的にスケールするアプリケーションの構築を学びます。AWSを使ったことがないエンジニアの方でも、基本的なところから説明しますので、問題なくご参加いただける内容となっています。 初級編ではチャットアプリケーションを構築しましたが、データベースがクラッシュした場合にはサービス全体が停止してしまうなど可用性に課題があるアプリケーションでした。また、アプリケーションに人気がでてアクセス数が急増した際に対応できない(スケールしない)という課題もありました。実際のWebサービス運用ではこれらの課題を常に考えていかなければなりません。中級ハンズオン「可用性&スケーラビリティ編」では、これらについて最も基本的な対応策をご紹介し、実際に構築していきます。 具体的には、リレーショナルデータベースサービスであるAmazon RDSや、仮想サーバサービスであるAmazon EC2を冗長化し、これらのリソースやAvailabilityZoneに障害があってもサービス全体の可用性が損なわれないようにします。また、AWS AutoScalingにより、ロードバランサへのリクエスト数に応じてEC2の台数を自動的に起動/終了する仕組みを導入することで、サービスのスケーラビリティを確保する方法を学びます。 10月に計2回このハンズオンセミナーを実施しました。当日はオンラインでの開催にも関わらずたくさんの質問をいただき、参加者の皆さまが真剣に取り組まれている様子が伺えました。今後のセミナーをよりよいものにするためにも、お気付きの点などありましたらぜひフィードバックをいただければと思います。 11月は中級ハンズオン「コンテナ編」 2020年11月以降は中級ハンズオン「コンテナ編」の実施予定です。これ以降、SaaSのサービス開発でよく使われる要素技術や典型的なアーキテクチャそれぞれについて、AWS上での構築方法を学ぶためのハンズオンを提供していきたいと思いますので、ぜひご参加いただければと思います。こちらも完全無料でご参加いただけます。   このブログの著者 秋田 仁雅(Akita, Yoshinori) AWSのソリューションアーキテクトとして、主にISV/SaaS事業者のお客様に対する技術支援を担当。最近はElastiCacheが好きです。   上原 誠(Uehara, Makoto) AWSのソリューションアーキテクトとして、主にISV/SaaSのお客様に対する技術支援を担当。技術的な得意/興味領域としては、アナリティクス系テクノロジー、広告系ソリューションなど。

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日本語形態素解析器 MeCab を Python から利用する際の語彙データ(UniDic)が AWS 上で Open Data として公開されました

多くの機械学習デベロッパーの方々が、AWS 上でさまざまなアルゴリズムの開発やモデルの構築を行なっています。中でも自然言語処理を行う際には、対象言語の特性に即した形で前処理を行う必要があります。日本語の自然言語処理を実施する際には、形態素解析と呼ばれる文章の分解処理を前位処理として一般的に行います。日本語形態素解析を行うためには、日本語の語彙データが必要となりますが、このデータは通常 GB 以上のサイズに及ぶ大きなサイズとなります。またこれらを用いた計算の際にも大量の GPU および CPU を必要とするため、従来こうしたモデルを構築する際には常にストレージおよびコンピューティングのリソースの調達が問題となってきました。AWS 上で自然言語処理モデルの開発を行う際には、Amazon Sagemaker を用いて学習に必要なリソースを確保することで、ALBERT のような最新の言語モデルを利用することが可能です。 今回、AWS の Open Dataset に新しく、日本語自然言語処理で定番の形態素解析器である MeCab を、ラッパーライブラリである fugashi 経由で Python で使用する際の語彙データが加わりました。以下で詳しく説明します。 MeCab MeCab はオープンソースの形態素解析器で、日本語の形態素解析において幅広く使用されています。言語、辞書、コーパスに依存しない汎用的な設計を 基本方針としており、高速に動作します。 fugashi fugashi は MeCab を Python から使用する際のラッパーライブラリです。unidic-py と連携することにより、下記の UniDic を簡単に読み込んで使用することができます。 UniDic UniDic は国立国語研究所により構築された、日本語テキストを単語に分割し、形態論情報を付与するための電子化辞書です。 このデータは S3 上でホストされているため、AWS で日本語自然言語処理モデルの開発を行う際に、素早くデータをダウンロードして利用することができます。例えば UniDic のデータをダウンロードするのであれば、AWS CLI から以下のコマンドを打つだけです(AWS CLI のインストールについては、こちらをご覧ください。)! aws s3 cp s3://cotonoha-dic/unidic.zip ./ […]

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日本語形態素解析器 Sudachi の語彙データ(SudachiDict)および単語ベクトル(chiVe)が AWS 上で Open Data として公開されました

多くの機械学習デベロッパーの方々が、AWS 上でさまざまなアルゴリズムの開発やモデルの構築を行なっています。中でも自然言語処理を行う際には、対象言語の言語ごとの辞書データや単語ベクトルデータを用いることが一般的です。これらのデータは GB 以上のサイズにおよび、また計算の際にも大量の GPU および CPU を必要とするため、従来こうしたモデルを構築する際には常にストレージおよびコンピューティングのリソースの調達が問題となってきました。AWS 上で自然言語処理モデルの開発を行う際には、Amazon SageMaker を用いて学習に必要なリソースを確保することで、ALBERT のような最新の言語モデルを利用することが可能です。 今回 AWS の Open Dataset に新しく、日本語自然言語処理で定番の形態素解析器である Sudachi の語彙(SudachiDict)および単語ベクトル(chiVe)のデータが加わりました。これらについて以下でご紹介します。 Sudachi Sudachi はオープンソースの日本語形態素解析器です。形態素解析では、主に文章のテキスト分割、品詞の付与、そして正規化処理を行います。Sudachi は従来の形態素解析器と比較して、(1) 複数のテキスト分割単位を併用することが可能、(2) UniDic や NEologd をベースとした多数の語彙を収録している、(3) プラグインによりさまざまな機能を追加可能、といった特徴を持っています。そのため日本語で自然言語処理を行う際に一般的によく利用されています。 SudachiDict SudachiDict は形態素解析器 Sudachi で利用されている語彙データです。収録語彙の範囲に応じた以下の 3 種類が提供されているため、用途に合わせて好きなものを利用することが可能です。 Small: UniDic の収録語とその正規化表記、分割単位を収録 Core: 基本的な語彙を収録 Full: 雑多な固有名詞まで収録 chiVe chiVe は大規模コーパスと複数粒度分割に基づく、日本語単語ベクトルです。自然言語処理において、2013 年に提唱された word2vec 以降、単語をベクトルに変換して機械学習モデル構築の中で利用するのは、非常に一般的なアプローチとなっています。chiVe では、国立国語学研究所の日本語ウェブコーパス(NWJC)に対して、Sudachi による分かち書きを用いています。chiVe は、オープンソースの日本語自然言語処理ライブラリである GiNZA と組み合わせて利用することもでき、それにより高精度なモデル開発を行うことが可能です。 […]

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Weekly AWS

週刊AWS – 2020/9/28週

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 今週も週刊AWSをお届けします。 10月に入りましたね。先月は初のオンライン開催となった AWS Summit Online Japan が開催されていましたが、今月はエンジニア向けイベントAWS Dev Day Online Japanが開催されます。2020年10月20日(火)~22日(木)、こちらもオンラインで開催されます。キーノートにはJavaの産みの親ジェームス・ゴスリンが登壇する等、見どころ満載になっていますのでぜひこちらもご参加いただければと思います。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。

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株式会社レンガにおけるCodeGuruを使ったコードレビューの自動化

このブログは株式会社レンガ 取締役 開発担当 小原 和磨 氏により寄稿され、AWS Japan ソリューションアーキテクト 金杉 有見子 が編集したものです。 株式会社レンガは 、月間100万人以上に利用されている日本最大級のマンションの口コミ・評価サイト『マンションノート』を運営している会社です。マンションノートは日本全国にあるマンション・アパートの「口コミ」と「ランキング」を見ることができるWEBサービスです。マンションの住人をはじめとして、元住人、周辺住人、専門家、不動産会社、物件オーナーなど、あらゆる立場の方々が自分の立場を表明し、マンションに対する生の意見・評価を投稿・共有します。その集合知により、マンション検討者が(住む前に)住んだ後のリアルな生活を想像できるようになり、大切な住まい選びにおいて“こんなはずではなかった”、“別のマンションを選べば良かった”といった後悔を世の中からなくすことを目的としております。 エンジニアは私を含め合計6名在籍しています。レンガはコードクオリティを非常に重要視しているため、コードレビューは私たちの開発において欠かせないプロセスです。しかし、開発量に比例してコードレビューのタスクが増えるため、レビュアーの負担が大きいという課題がありました。また、レビューを重ねたとしても見落としてしまうバグは存在するため、より網羅的にコードレビューを行える仕組みを必要としていました。

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サーバーレス LAMP スタック – Part 4: サーバーレス Laravel アプリの構築

本投稿は AWS サーバーレス アプリケーションのシニアデベロッパーアドボケートである Benjamin Smith による寄稿です。 本シリーズの他のパートは以下のリンクからアクセスできます。また、関連するサンプルコードはこちらの GitHub リポジトリにあります。 パート1:サーバーレス LAMP スタックの紹介 パート2:リレーショナルデータベース パート3:Webサーバーの置き換え パート5:CDK コンストラクトライブラリ パート6:MVC からサーバーレスマイクロサービスへ この投稿では、サーバーレスアプローチで Laravel アプリケーションをデプロイする方法を学びます。 これは「サーバーレス LAMP スタック」シリーズの4番目の投稿になります。過去の投稿はこちらです。 パート1:サーバーレス LAMP スタックの紹介 パート2:リレーショナルデータベース パート3:Webサーバーの置き換え Laravel は PHP 用のオープンソースの Web アプリケーションフレームワークです。フレームワークを使用すると、開発者は一般的なコンポーネントとモジュールを再利用することで、より速く構築できます。また、開発標準に準拠することにより、長期的なメンテナンスにも役立ちます。ただし、従来の LAMP スタックを使用して PHP フレームワークをスケーリングする場合は、まだ課題があります。サーバーレスアプローチを使用してフレームワークをデプロイすると、これらの課題の解決に役立ちます。 Laravel アプリケーションのサーバーレスインフラストラクチャへの展開を簡素化する方法は数多くあります。ここで紹介する方法では、AWSサーバーレスアプリケーションモデル(AWS SAM)テンプレートを使用しています。これによって、Laravel アプリケーションが単一の Lambda 関数にデプロイされます。この関数は、Bref FPM カスタムランタイムレイヤーを使用して PHP を実行します。AWS SAMテンプレートは、「サーバーレス LAMP スタック – パート3: […]

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