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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 […]

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 […]

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. […]

(この記事は2018年7月17日に公開したあと、7月31日にシナリオが更新されたので追記しました） 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。 2018年7月3日にAmazon SageMaker ハンズオンを弊社目黒オフィスで開催しました。講師は弊社ソリューションアーキテクトの志村と鮫島がお届けさせていただきました。 その時の資料が公開され、ご自宅でもハンズオンを楽しんでいただくことができるようになりましたのでお知らせいたします。 Amazon SageMaker 紹介 & ハンズオン（2018/07/03 実施） from Amazon Web Services Japan Amazon SageMaker 紹介 & ハンズオン（2018/07/25 実施） from Amazon Web Services Japan （2018年7月31日、シナリオが新しく更新されました） 57ページからがハンズオンの資料となっています。SageMakerはその学習モデルの開発においてJupyter Notebookを使用します。このため、ハンズオンではあらかじめ用意されたJupyter Notebookの内容に従って作業を進めて行く形態をとっています。中身はDeep Learningですので、慣れてない方からすると、すべてを理解いただくのが大変な一方で、ハンズオンの完走自体は非常に簡単に行っていただけるような工夫がされています。 最後に自分のマウスで書いた手書きの文字を判別する実習を行ってハンズオンは終了となります。 またSageMakerは非常に頻繁にアップデートがかかっています。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/category/artificial-intelligence/sagemaker/ 2018年6月1日東京リージョンでの一般提供開始以降に対応した主なアップデートが以下です。 トレーニングジョブのクローン作成機能 自動モデルチューニングにおけるハイパーパラメーターチューニングに対応 PyTorch と TensorFlow 1.8 のサポート AWS PrivateLink を使用した Amazon Virtual Private Cloud […]

AWS ヒーローの新しいカテゴリーを立ち上げ 2014 年より AWS コミュニティヒーロープログラムを開始し、AWS エキスパートたちが運営する活気あふれたグループを認定しています。優秀な開発者がその幅広い知識を駆使し、いろんな媒体にわたり AWS 製品とサービスに関して顧客や技術者を教育しています。AWS が成長するにつれ、ヒーローの新たなグループがどんどん生まれています。 今日、優れたコミュニティリーダーを認定しましたが、AWS ヒーロープログラムが拡大してきている証拠です。コミュニティ内で AWS サービスを幅広く推奨することを目的とするコミュニティヒーローとは異なり、今回の新しいカテゴリーのヒーローは特定のテクノロジーの開発に努力し、その推奨に取り組むスペシャリストたちです。新しいヒーローとして最初に立ち上げたカテゴリーは、AWS サーバーレスヒーローと AWS コンテナヒーローです。テクニカルコミュニティでは、AWS のナレッジ共有へのあふれる情熱がますます大きくなっています。ぜひ、新しいヒーローたちの登場を歓迎してあげてください。 AWS サーバーレスヒーロー サーバレスヒーローは、AWS サーバレスエコシステムを早期に取り入れた熱意あふれるパイオニアたちです。GitHub や AWS Serverless Application Repository のオープンソース化に対する貢献だけでなく、AWS サーバーレステクノロジーをオンラインや対面で普及させる活動を行っています。こうしたサーバーレスヒーローは、開発者、企業、コミュニティなどが最新鋭のアプリケーションを構築する際、その発展に一役買っている人たちです。サーバーレスヒーローとして最初に選ばれたコホートは、下記の人たちです。 Yan Cui Aleksandar Simovic Forrest Brazeal Marcia Villalba Erica Windisch Peter Sbarski Slobodan Stojanović Rob Gruhl Michael Hart Ben Kehoe Austen Collins AWS コンテナヒーローのご紹介 AWS コンテナヒーローは、AWS […]

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 の基調講演にてアナウンスいたしました、Amazon Elastic File System (EFS)が東京リージョンで今日一般提供が開始されました。 Amazon EFSは複数のEC2からマウント可能なファイルストレージサービスです。従来ご利用いただいていたブロックストレージであるAmazon Elastic Block Store (EBS)との使い分けの考慮が大事なサービスとなりますので、その特徴とご利用における検討事項を纏めます。 Amazon EFS の特徴 Amazon EFSはシンプルで、スケーラブル、伸縮自在なファイルストレージを、AWS クラウドサービスとオンプレミスの両方でご利用いただくことが可能です。 シンプル – ファイルシステムを迅速かつ容易に作成および構成できるシンプルなウェブサービスインターフェイスを備え、ファイルストレージインフラストラクチャを管理するため、複雑なデプロイ、パッチ適用、複雑なファイルシステムデプロイメントを維持する必要はありません。また課金体系もシンプルであり、保存されているデータ容量にたいしてのみ課金されます。東京リージョンでの価格は0.36USD / GBとなります。 スケーラブル – ファイルシステムの拡大に合わせて、スループットおよび IOPS が自動でスケールされます。こちらにパフォーマンスについてはまとまっています。 伸縮自在 – ファイルの追加や削除に合わせてファイルシステムのストレージ容量を直ちに自動で拡張または縮小でき、これによりスループット及びIOPSが変動します。 高可用性および高耐久性 – ファイルシステムの各オブジェクト (ディレクトリ、ファイル、リンクなど) は、複数のアベイラビリティーゾーンに冗長的に保存されるため、高いレベルの可用性と耐久性を確保できます。 オンプレミス環境からの利用 – AWS Direct Connect で Amazon VPC に接続し、オンプレミスのデータセンターサーバーにファイルシステムをマウントすることが可能です ご利用上の留意点 EFS はNFS v4 プロトコルをサポートしています。NFS […]

みなさんこんにちわ。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。   2017年12月にご案内したAmazon Linux 2 の正式版が一般公開開始されましたのでお知らせいたします。また日本語版FAQも併せて更新されています。Amazon Linux 2 がAmazon Linux と異なる主な特徴は以下です。 Long Term Support (LTS) の提供 コアに含まれるパッケージに対し、セキュリティ更新とバグ修正を5年間提供 ユーザー空間のアプリケーションバイナリインターフェイス (ABI) とアプリケーションプログラミングインターフェイス (API) の互換性を 5 年間維持 LTSの提供は2017 年 12 月 13 日と 2018 年 4 月 9 日にリリースされたLTS Candidate 版には適用されないのでご注意ください。 オンプレミス環境のサポート VMWare、KVM、VirtualBox (Oracle VM)、Microsoft Hyper-V　の4つの仮想プラットフォームをサポートしており、最小で512MBのメモリ環境で動作します。それぞれ以下からイメージをダウンロードできます。 VMWare KVM Oracle VirtualBox Microsoft Hyper-V その他、詳しい情報はこちらにまとまっていますので是非ご確認ください。従来のAmazon Linux […]

先日 (2018/6/20) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar 「AWS Support」 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。 20180620 AWS Black Belt Online Seminar AWS Support from Amazon Web Services Japan PDF Q. たまに利用実績のないサービスのアラートメールが届いたりするのですが、現状サポート契約をしていない（ベーシックプラン）のでどこに確認していいか迷うときがあります。そもそもご配信では？というときはどこに聞けばいいでしょうか？ こちらは、一度料金関連のサポートケースをご起票いただけたらと思います。料金関連のお問い合わせはベーシックプランでもご利用可能です。ご利用実績がないということで、料金の発生有無から切り分けを進める形が良いと考えます。 Q. AWS費用に応じてサポートがかわりますが、どのタイミングの費用で計算されるのでしょうか AWSサポート料金は、実際にAWSサポートにご加入いただいていた期間に発生したAWS月額ご利用料金を基に算出されます。開発者サポート及びビジネスサポート料金は、対象期間の料金を月末締めで算出し、翌月初旬にAWS月額料金に含まれ請求されます。 なお、AWSサポートご加入時に前払い金有りのリザーブドソースを保有されている場合、リザーブドソースの前払い金の案分料金*がAWSサポート料金計算に含まれます。案分料金に対するサポート料金は、サポートご加入初月にまとめて計算されますので、翌月以降は案分料金に対するサポート費用の発生はございません。 *前払い料金をリザーブドソースの有効期限までの残日数で案分した金額となります。 Q. サポートプランを途中で変更した場合は日割りとなるのでしょうか。クリティカルな障害が発生した際にビジネスサポートへ変更して１時間以内または４時間以内に回答を求める、といったことは可能なのでしょうか。 月の途中でサポートプランの変更を行った場合、それぞれのサポートプランに加入していた期間の案分料金が請求されます。お使いのシステムの重要性が上がるタイミングに合わせて、ビジネスサポートプランをご検討いただければ幸いです。 Q. 請求を分割するために複数のアカウントを利用しているのですが、組織での統合請求と同じようにサポートも組織 にまとめることはできないのでしょうか？ こちらのご質問、「組織」はAWS Organizationsを指しているものとして回答します。恐れ入りますが、サポート契約については、Organizationsの利用にかかわらず、アカウント単位でのご選択をお願いしております。 Q. パフォーマンスの妥当性について、解析やサポートできますか ? AWSインフラ側の稼働状況を調査し、またログや各種メトリクスを中心としたご利用状況から見解をお答えすることができます。切り分けに際しては、アプリケーション側の切り分けを実施していただく必要がございますので、ご協力のほどお願いいたします。またご支援に際し、性能指標の妥当性についてはお客様にご判断いただく必要があること、またお客様の開発されたプログラムコードのレビューやデバッグは対象外となりますこと、何卒ご了承ください。 以上です。 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！ AWS Black Belt Online Seminar Amazon […]

みなさん、こんにちわ。 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。   大阪ローカルリージョンで AWS Snowball / Snowball Edgeの提供が開始されました。 Snowball はセキュリティに考慮して設計されたデバイスを使用するペタバイト規模のデータ転送ソリューションで、AWS クラウド内外に大容量データを転送できます。AWSのリージョンへ大量のデータを転送するだけではなく、データの取り出しにもご利用可能です。 Snowballの使い方はシンプルです。例えばImportの場合、マネージメントコンソールでJOBを作成すると、Snowballデバイスが皆さんのところに送付されてきます。Snowballデバイスは業界標準のネットワークインターフェイス (RJ45、銅線 SFP+、光ファイバー SFP+ アダプタを使用した 10Gb イーサネット) とストレージプロトコル (HDFS、S3 API、S3 CLI) をサポートしています。このインターフェースを使用してAWSのリージョンへコピーするデータをSnowballデバイスへ書き込みます。その後指定された住所まで送付すると、指定したS3バケットにデータがアップロードされます。 すべてのデータは256 ビット暗号化を使用して暗号化されます。暗号化キーは、AWS Key Management Service (KMS) を使用して管理されます。キーがデバイスに送信されたり、保存されたりすることはないので、郵送途中のSnowballからデータが漏洩することはないようになっています。 インターネット経由でのデータアップロードとSnowballによるデータアップロードの比較 100 テラバイトのデータを転送するには、1 Gbps の専用接続を使っても 100 日以上かかります。Snowball デバイスは1個80テラバイトのデータを格納可能ですので、 2 個使用すれば同じ容量のデータを 1 週間未満 (別途、運送時間がかかる) で転送することができます。 東京リージョンと大阪ローカルリージョン間のデータコピー Snowballはリージョン間のデータコピーはサポートしていません。東京リージョンのデータを大阪ローカルリージョンへコピーする場合は、S3 のクロスリージョンレプリケーションを使用してください。 料金表 Snowballの料金表はこちらにあります。 Snowball […]

みなさん、こんにちわ。 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。   7月から10月にかけて、Cloud Express Roadshowが予定されており、現在17都市にて27回開催が決定しています。 Cloud Roadshowは、従来AWS Summit終了後、日本の各都市を回るイベントとして行っていました。今年はなるべく多くの回数、なるべく多くの都市を回るべく、APNパートナーとの共催で開催することを目的として Cloud Express Roadshowと命名しました。 従来のロードショーとは異なり、セミナー終了後のクラウド導入に関する相談や導入検討する際の技術的アドバイスなどを継続的にAPNパートナーにご相談いただくことができます。 北海道・東北　6回 開催 【受付中】 7月12日（木） 北海道 札幌市 クラスメソッド株式会社 【受付中】 7月24日（火） 北海道 札幌市 日本電気株式会社 【準備中】 8月31日（金） 北海道 札幌市 株式会社野村総合研究所 【準備中】 9月12日（水） 北海道 札幌市 日本事務器株式会社 【準備中】 9月27日（木） 北海道 札幌市 株式会社スカイ３６５ 【準備中】 9月（調整中） 宮城県 仙台市 日本事務器株式会社 関東・信越　6回 開催 【受付中】 7月11日（水） 新潟県 新潟市 […]