Amazon Web Services ブログ

Category: General

【開催報告】Amazon Analytics (Data Lake)セミナー ~AWSで実現するビッグデータ&ログ分析およびデータレイクの構築~

2018年6月21日に、「Amazon Analytics (Data Lake)セミナー」というイベントが開催されました。本セミナーでは、ビッグデータの取り扱いとデータ分析を中心とした利活用、またデータレイクによる効率的なデータの運用を中心テーマにおき、AWS クラウド上での最適な実現方法について、AWS ソリューションアーキテクトおよび Amazon Redshift サービスチームからご紹介しました。また、データの可視化については Amazon QuickSight のデモをご覧いただき、あとでお客さまご自身で QuickSight をお試しいただけるよう、セッション終了後にデモのガイドとサンプルデータを配布しました。 この記事ではそのイベントの内容をご紹介します。また、最後に各発表資料へのリンクも掲載しています。  

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AWS アカウント 無料利用枠の確認方法について

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。   今日は弊社サポート部門に多くお問い合わせをいただく、AWSアカウントの無料利用枠についてまとめの情報をご案内します。 AWSには無料利用枠というものが設定されており、ハンズオンイベントなどでまずAWSを触ってみたいかたなどはよくご利用されているかと思います。無料利用枠には大きく、2つあり、アカウント開設後1年間付与される利用枠と、定常的に特定サービスにおいて毎月無料で利用できる枠と2種類が存在しています。前者の方は、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) や Amazon Relational Database Service (RDS)等に設定され、ハンズオンイベント等で起動するインスタンスは、アカウント開設1年未満であれば、こちらが適応されるようなシナリオになっているケースが多いです。 無料利用枠にはご利用量や利用できるリソースに制限がございますので、リソースのご利用量が無料利用枠を超えた場合や、起動、もしくは確保したリソースを削除せず1年が経過すると、課金が発生するため、よくサポートにお問い合わせをいただくことがあります。 無料利用枠はこちらに情報がまとまっています。 ▼AWS 無料利用枠対象サービス及び使用可能量 https://aws.amazon.com/jp/free/ ▼AWS 無料利用枠についてのFAQ https://aws.amazon.com/jp/free/faqs/   前から持ってるAWSアカウントを利用する場合、マネージメントコンソールで、「請求ダッシュボード」へ行くとアカウントが無料利用枠の対象かどうかがわかります。 また、アカウントでリソースの操作を行った後、無料利用枠を超過、もしくは適用外のサービスをご利用し、意図されずに料金が発生してしまうのを防ぐため、請求ダッシュボードの「使用状況別の上位無料利用枠サービス」の一覧より無料利用枠の使用量を追跡することができます。 https://console.aws.amazon.com/billing/home?region=ap-northeast-1#/ 無料利用枠に該当するリソースを利用中の場合、以下の画像のように、使用状況がダッシュボードとして表示されます。   ▼無料利用枠の使用量の追跡について http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/awsaccountbilling/latest/aboutv2/tracking-free-tier-usage.html   ハンズオンイベントは新しい技術に手軽に触れることができる非常に楽しいイベントです。そのイベントにおいて、お客様が予期せず課金が発生してしまうことを弊社では望んでおりません。このため、弊社主催のハンズオンイベントの最後には割り当てたリソースを解放する手順や時間を確保しています。もしご不明な点やリソースの削除が正しくなされているかご不安な方は、遠慮なく弊社スタッフまでお声がけください。 無料利用枠につきましてご不明点がございましたら、サポートセンターよりAWSカスタマーサービス窓口までお問合せくださいませ。 - 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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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS Service Catalog 資料及び QA 公開

先日 (2018/7/18) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar 「AWS Service Catalog」 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。 20180718 AWS Black Belt Online Seminar AWS Service Catalog from Amazon Web Services Japan Q1. 質問です。説明では1つの製品は1つのテンプレートから構成されていましたが、複数のテンプレートを一つの製品として登録することはできないでしょうか(複数のテンプレートを並列or順序で実行できないか)? 登録できるテンプレートは1つですが、1つのCloudFormationテンプレートから、複数の製品を連鎖的に起動させることが可能です。 ご参照) AWS Service Catalog が複数プロジェクトの起動を連鎖する機能を導入 Q2. CloudFormationテンプレートの中でもパラメータの制約を設けることができますが、それとは別途サービスカタログでテンプレート制約を設けるメリットとは何でしょうか? 汎用的なCloudFormationテンプレートをひとつ用意しておいて、テンプレート制約でその使い方を状況に応じて切り替えることができます。 例えば、開発環境用のポートフォリオと本番環境用のポートフォリオがあったとして、製品(およびCloudFormationテンプレート)はひとつですが、開発環境用のポートフォリオでは、インスタンスタイプを制限する、本番環境用のポートフォリオでは制限をかけない、といった使い方が考えられます。 今後のWebinar情報 AWS Innovate Japan 2018 AWS Innovate は、AWS のラーニングを目的とした日本初開催の大規模オンラインカンファレンスです。お客様は時間や場所の制約にとらわれず、Machine Learning、IoT、コンテナ、IT基礎、ソリューションなどのセッションに自由に参加できます。AWS Innovate は 36 のセッションからなり、初心者も上級者も AWS […]

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[AWS Innovate プレセミナー] クラウドクラウド活用に必要な、クラウド推進組織の作り方・クラウド人材の育て方

〜クラウド活用に必要な、クラウド推進組織の作り方・クラウド人材の育て方〜 今、会社の規模や業種によらずAWSクラウドの活用は益々加速しています。その一方で、クラウドを使いたいけれど、クラウドのメリットを知り、正しく使える人材が足りない、といった課題をお持ちのお客様が数多くいらっしゃいます。これらの声に応えるため、AWS 技術習得を目的とした、日本初開催の大規模オンラインカンファレンス『AWS Innovate』を 8/28 より開催いたします。 一方、技術習得の裏には、クラウド推進組織や人材育成基盤の整備など、技術習得を促進するような仕組みが必要不可欠となります。本オンラインセミナーは、AWS Innovate に向けて、クラウド活用に必要なクラウド推進組織の作成、それに伴うクラウド人材育成についてのAWS ベストプラクティスをお伝えします。 開催概要 日時: 8/22 (水) 10:00-11:00 対象者: ・クラウドをこれから、または今よりさらに活用したいと考えている、クラウドを推進するような組織の方 ・クラウドを活用するのに必要な人材育成を担当されているリーダーの方 申し込み方法: こちらよりお申し込みいただけます。 視聴方法: オンラインセミナーですので、インターネットに接続できる環境からご視聴ください。 内容詳細: クラウド推進組織の作り方 (10:00-10:30) クラウドを導入するにあたり重要な役割を果たすのが「クラウド推進組織(CoE)」です。クラウド推進組織は、企業のクラウド導入に責任を持つスペシャルチームであり、その働き次第で御社のクラウド導入の成否が分かれます。クラウド導入のステージに応じて、クラウド推進組織の構成や役割が変わってくるため、御社に適したチームを組織化することが成功の秘訣です。当セッションでは、「基本編」として、クラウド推進組織の活動内容・必要な人材・組織形態について、クラウド導入ステージの観点より説明し、「実践編」として、AWSコンサル事例から導き出された10のベストプラクティスを紹介します。 スピーカー 川嶋 俊貴 AWS プロフェッショナルサービス アドバイザリーコンサルタント       クラウド人材の育て方 (10:30-11:00) AWSを技術的に使いこなせるエンジニアだけがクラウド人材ではありません。アイデアを形にすることが出来る、アイデアを柔軟に発展させていく能力のある人材が組織に増えれば、イノベーションは加速していきます。つまり、クラウド人材とはエンジニアだけの話ではありません。そのためのヒントを本セッションでは紹介していきます。 スピーカー 松本 照吾 AWS パブリックセクター セキュリティコンサルタント       皆様のご参加をお待ちしております。 AWS Innovateの詳細はこちら

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AWS Summit Tokyo 2018セッション一般公開お知らせとメディア系セッションのまとめ

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。   AWS Summit Tokyo 2018の各セッション動画及び資料の一般公開が開始されました。これまでは、名刺情報などの登録が必須でしたが、その必要はなく自由にご覧いただくことができるようになりました。 ▼配布サイト https://summitregist.smktg.jp/public/application/add/59   また、このブログ記事では、メディア系サービスやセッションについてまとめてみたいと思います。 2020 に向けて、スポーツイベントにおける AWS 活用事例               動画               資料 【朝日新聞社様ご登壇事例】機械学習を用いた編集業務の生産性向上への取り組み               動画               資料 AWS Media Service と […]

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【開催報告】Digital Advertising Japan Seminar 2018 – Machine Learning 事例祭り –

こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの八木達也 ( @ygtxxxx ) です。 7月23日に、「Digital Advertising Japan Seminar 2018 – Machine Learning 事例祭り –」を開催いたしました。 AWSジャパン主催でデジタル広告業界の方向けのイベントを開催するのは2年ぶりでしたが、定員60人のところ55名の方にお集まりいただき、盛況となりました。             このイベントは「Digital Advertising、AdTech 領域における Machine Learningの実践知」を「互いに学び合う」ことができる場を作ることを目標としていたため、AWSメンバーによるプレゼンテーションだけではなく、お客様プレゼンテーションを中心としたAGENDAを構成しました。機会学習という領域における、テクノロジー視点でのお取組み、組織育成視点でのお取組み、それぞれの視点で最先端な活動をなさる方々よりご登壇を頂きました。 まずは主催者の唐木/八木よりオープニングセッションを行いました。 唐木より全体の説明を行い、八木より「Machine Learning for Digital Advertising」というタイトルでプレゼンテーションを行いました。 Machine Learning for Digital Advertising from Amazon Web Services Japan 次に、アナリティクス スペシャリスト ソリューションアーキテクトの志村より「AWS ML Services Update」というタイトルでプレゼンテーションを行いました。 AWS ML Update from Amazon […]

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【本日よりお申し込み開始!】AWS Innovate Japan 2018 オンラインカンファレンス

AWSのラーニングを目的とした日本初開催の大規模オンラインカンファレンス「AWS Innovate Japan 2018」を、8/28〜10/10に開催することが決定しました!お客様は、時間や場所の制約にとらわれず自由に参加でき、初心者も上級者も AWS クラウドについての新たな学習ができます。8/28、9/4、9/11 のライブ開催では、AWS エキスパートによるQAも用意されています。また、セッション内容に関連した AWS に関するクイズ、ハンズオン資料、ホワイトペーパー、AWS アカウント作成のためのリンクなどが配置され、次のアクションをすぐに起こすことができます。また、Virtual Summit Osakaという名前でAWS Summit大阪で予定されていたお客様事例セッション、パートナー様資料の一部も展示されます。 本日より以下リンクから詳細確認・お申し込みが可能です。   特徴1: 目的に合ったセッションを視聴 Machine Learning、IoT、Container トラックのほか、AWSome Day オンライントレーニングを含む初心者向けなど、様々なセッションをご用意しています。 特徴2: ライブ Q&A Machine Learning、IoT、Container(ライブ配信)当日は AWS エキスパートに直接質問できます。 特徴3: 修了証明書を発行 業務として活用できるよう、視聴したセッションの証明書を発行します。 特徴4: 豊富な資料ダウンロード ハンズオンのほか、様々なソリューションやパートナー企業の資料をダウンロードできます。 Live配信スケジュール 1日目:2018 年 8 月 28 日(火)12:15 ~16:00 テーマ:「Machine Learning」機械学習でイノベーションを実現しよう 機械学習はイノベーションを実現するために必要不可欠な技術になりつつあります。本トラックでは、機械学習プロジェクトを成功に導くためのポイントを提示し、プロジェクトを加速するために AWS が提供する機械学習サービス、ならびにその利用方法について紹介します。 2日目:2018 年 9 月 4 日(火)12:15 […]

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2018 年 8 月の AWS Black Belt オンラインセミナーのご案内

こんにちは。マーケティングの鬼形です。8 月の AWS Black Belt オンラインセミナーの配信についてご案内させて頂きます。 !!オンラインセミナーお申し込み方法: 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 QuickSight アップデート:一般公開後に追加された特徴的な新機能 2018 年 8 月 1 日 | 18:00 – 19:00 | IT 知識レベル:★★☆☆☆ | AWS 知識レベル:★★☆☆☆ Amazon QuickSight は高速かつサーバ運用不要の BI(ビジネスインテリジェンス) サービスです。AWS内のRDSやRedshiftといったデータソースだけでなく、オンプレミス環境や各種SaaSにも対応しています。2016年11に一般公開(GA)されて以降60以上の新機能が追加されてきました。今回サービスアップデートとして、QuickSight GA後に追加された機能の中から、便利で特徴的な機能を中心に御説明いたします。 対象者 BI環境に興味があり、Amazon QuickSightを知りたいという方全般 本セミナーで学習できること Amazon QuickSightの基本機能や料金の理解に加え、GA後に追加された特徴的な新機能をクイックに把握することが出来ます スピーカー 下佐粉 昭 Solutions Architect   クラウド設計・運用のベストプラクティス集 “AWS Well-Architected Framework” 2018 年 8 月 7 日 | 12:00 – 13:00 […]

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アセットライブラリにおける課題:機械学習を利用したプロダクションパイプラインの高速化

利用したいテクスチャをライブラリから探す作業は非常に手間がかかる作業です。Amazon RekognitionやAmazon Machine Learning APIを利用することで、テクスチャへのタグ付けを行い、高速な検索が実現できます。 ゲーム開発では一般的に”painter’s pallet(画家のパレット)”として扱われるテクスチャやシーンを扱う巨大なアセットライブラリを持っています。これらは3Dのランドスケープや地形を表現するために利用されており、データの選択によって世界観をを変えることができるため、非常に重要なものとなります。テクスチャによっては実生活の風景や漫画の陰影、セル画調での世界滅亡の風景などを自由に表現することができます。 膨大な数のデータが保存されているライブラリから、何千ものテクスチャを選ぶことも珍しいことではありません。その場合、まれに正しいタグが付与されていなかったり、ファイルやフォルダ名に依存することで生じる誤解などが問題となります。より正確性を向上するために、正確なタグ付けを手作業によって行うことは非現実的でとてつもない作業になるでしょう。 正確なタグ付けを実現するために、1人または複数人でデータを確認し、意見を集め、その情報によって各ファイルにタグ付けをする必要がありますが、どんなシナリオでも非常に多くの時間がかかります。 しかし、機械学習を利用したAmazonの画像認識サービスであるAmazon Rekognitionを使えば、これらの作業を非常に簡単に高速に行うことができます。アーティストがファイルを開くのに40秒かかり、画像を見て意見を集め、複数のタグを書き込んでデータベースに格納する場合、5,000ファイルを処理するのに約55時間を要します。Amazon Rekognitionを利用する場合、画像のアップロードをバッチ処理することが可能で、私たちのテストコードでは200Mbpsの速度でアップロードしたところ3分未満で完了しました。 試してみましょう! もし1枚の画像で試す場合、こちらをご確認ください。画像をアップロードし、レスポンスを確認するだけです。 https://console.aws.amazon.com/rekognition/home?region=us-east-1#/label-detection もちろん、SDKもご利用になれます。こちらのページからインストールできるAWS SDKを利用します。 https://aws.amazon.com/tools/#sdk それでは、特定のフォルダで簡単なサンプルを動かしてみましょう。ご紹介するサンプルはフォルダの中のすべてのJPEG/PNGファイルをAmazon Rekognitionにアップロードし、メタタグをファイル名と一緒にSQLiteに保存します。また、簡単な検索機能も提供します。 今回はPythonを使ったシンプルな例をご紹介します。もしあなたがPythonのファンではない場合は、AWS SDKでサポートされているお好みの言語を利用いただくことができます。 まずはAWS SDK for Pythonをこちらの手順に沿ってインストールします。 https://boto3.readthedocs.io/en/latest/guide/quickstart.html 最も早い方法は”Boto3″パッケージのインストールです。 pip install boto3 また、AWSアクセスキーの設定をAWSマネージメントコンソール(https://console.aws.amazon.com)から行います。 [IAM]-[ユーザー]-[認証情報]-[アクセスキーの作成]をクリックしてください。 アクセスキーIDとシークレットアクセスキーをメモし、以下のクイックスタートの設定ファイルを編集してください。(Macの場合は”~/.aws/credentials”、Windowsの場合は”%USERPROFILE%\.aws\credentials”となります。) あとは数行のコードで実行することができます。 1. boto3のライブラリをインポートします。 import boto3   2.  利用するリージョンをRekognition APIに設定します。 def detect_labels(bucket, key, imagebytes=None, max_labels=6, min_confidence=70, region=”us-east-1″): rekognition = boto3.client(“rekognition”, region)   3. […]

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