Amazon Web Services ブログ

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AWS IoT SiteWiseを使用した大規模な産業データの収集、整理、監視、分析(パート1)

こちらはIoT SiteWiseのシニアプロダクトマネージャー Saras Kaul、AWS Professional Service の IoT Global Specialty Practice に所属するシニアデータアーキテクト Asim Kumar Sasmal、シニアコンサルタント Mark Gilbertによる投稿になります。 産業に関するお客様は、安全で費用効果が高く、信頼性の高い、次のようなフィールドからクラウドへのソリューションを求めています。 数万のPLCとセンサーを持つ数百の産業現場からすべてのデータを取り込む デバイス、プロセス、および機器の主要な測定値およびメトリクスをニアリアルタイムで可視化 状態監視を有効にし、必要に応じてアクションを実行するために、ニアリアルタイムで通知とアラートを送信 レポートのためヒストリカルデータによるビジネスインテリジェンス(BI)を有効にする この複数パートに及ぶ投稿では、AWS IoTが顧客がこれらの主要な課題を解決するのをどのように支援するかの例を紹介します。 パート1(このブログ)で、あなたは次の方法を学びます : AWS IoT SiteWiseを使用して、産業アセットの仮想表現を作成する 産業現場にしまい込まれたデータを収集し、AWS IoT SiteWiseに取り込む この記事では、データをサブスクライブするためにAWS IoT SiteWise の OPC-UAサーバとしてKepwareのKEPServerEXと、付属のSimulator Driver を利用します。ただし、それ以外の任意のOPC-UAサーバも使用できます。 パート2で、あなたは次の方法を学びます : AWS IoT SiteWiseの新機能であるSiteWise Monitorを使用してアセットの主要な運用パラメータとパフォーマンスメトリクスを監視し、必要に応じてニアリアルタイムで必要なアクションを実行する パート3で、あなたは次の方法を学びます : モデル化された機器データをAWS IoT SiteWiseからリアルタイムでストリーミングして、AWS IoT Coreのルールエンジンを介してカスタムアプリケーションで使用する 状態のモニタリングを有効にし、AWS IoT Eventsを使用してニアリアルタイムで通知またはアラートを送信する […]

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Amazon SageMakerですぐに利用可能: Deep Graph Library

本日、グラフニューラルネットワークを簡単に実装できるオープンソースのライブラリ Deep Graph Library が Amazon SageMaker で使用できる機能が発表されました。 近年では、手書き文字・画像・動画などの複雑なデータから、精巧なパターンを抽出できる優れた能力によって、深層学習が世の中を席巻しています。しかしながら、このようなカテゴリーに分類されないデータは多く存在しており、こうしたデータはグラフを使うことでより適切に表現可能な場合があります。直感的にも、畳み込みニューラルネットワークや回帰型ニューラルネットワークのような従来のニューラルネットワークは、このようなデータに対して適切ではないことがわかりますし、新たなアプローチが必要と言えます。 グラフニューラルネットワークとは グラフニューラルネットワーク(GNN)は最近開発された機械学習に関連した技術の中で最もわくわくするものの一つで、これらの参考文献を読むことで、まずは概要を理解できます。 GNNは次のようなデータセットに対する予測モデルを作成するために使用されます。 ソーシャルネットワーク: 人同士の関係性を示すグラフ 推薦システム: カスタマーと商品の関係性を示すグラフ 化学構造解析: 化合物が原子やそれらの結合としてモデル化されているグラフ サイバーセキュリティ: ソースとデスティネーション IP アドレスの関係性を示すグラフ 多くの場合、これらのデータセットは非常に大きく、その一部にしかレベル付けがなされていません。例えば、詐欺行為の検出を目的として、特定の人物が詐欺を働く確率を予測するために、詐欺を過去に働いたことがある既知の人物との関係性を解析するシナリオを考えます。これは、グラフの一部のみが詐欺師または善良な人物としてラベルづけされている半教師あり学習のタスクになります。そして、人手でラベル付けした大規模なデータセットを用意して、データを「linearize」し、従来の機械学習アルゴリズムを適用するよりも良いソリューションであると言えます。 このような問題へ取り組むにあたって、それぞれの業界知識 (小売、金融、化学など) 、コンピュータサイエンスの知識 (Python, 深層学習, オープンソースのツール) 、IT インフラの知識 (モデルのトレーニング、デプロイ、スケールリングの方法) が必要になります。全てのスキルを習得できる方はごく少数でしかないため、Deep Graph LibraryやAmazon SageMakerのようなツールが必要とされています。 Deep Graph Libraryの紹介 Github上で2018年 12月にリリースされたDeep Graph Library (DGL) とは、研究者や科学者が自分たちのデータセットを対象に、GNNのすばやい開発・学習・評価を補助してくれるPythonのオープンソースライブラリです。 DGLは PyTorch や Apache MXNet のようなポピュラーなディープラーニングフレームワークの上で動作するようになっています。これらのフレームワークに関する知識がある場合は、初心者でも安心な実装例を通して簡単に使い始めることができます。GTC 2019 で開催されたワークショップの資料も非常に参考になります。実装例を試したあと、DGL で実装された最先端のモデルをここから試すことも可能です。例えば、Graph Convolution Network (GCN) と CORA […]

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サポート終了を迎えたWindows Server用アプリケーションの延命を支援する新しいプログラム

by Martin Beeby | on 02 DEC 2019 | in AWS re:Invent, Enterprise Strategy, Launch, Migration, News | Permalink | Comments |  Share エンタープライズのお客様では、業務に必要な古いWindows Serverアプリケーションがあり、サポートされている新しいバージョンのWindows Serverに移行できない状態に陥ることがよくあります。 お客様は、これらの古いアプリケーションを移行できない多くの理由をお持ちです。アプリケーションはWindows Serverの特定のバージョンに依存しているか、そのアプリケーションに関する専門知識がなかったり、インストールメディアやソースコードが失われた状態になっているのかもしれません。 2020年1月14日に、Windows Server 2008および2008 R2のサポートは終了(EOS: End of Support)します。 これらのサポートされていないバージョンのWindows Serverでのみ実行できるアプリケーションがあると、セキュリティ更新プログラムが無償提供されなくなり、セキュリティとコンプライアンスのリスクに対して脆弱になるため問題があります。 またこのようなアプリケーションは、大幅な改修グなしでクラウドに移行することも困難です。 EOSを迎えたバージョンのWindows Serverでのみ実行される古いアプリケーションがある場合、延長サポートが検討される事があります。 ただし、OSのアップグレードと言う避けられないことを遅らせているだけであり、お客様は古いアプリケーションを将来にわたって保証する長期的なソリューションが必要だと語っています。 長期的な解決策 これ等の問題を支援するために、本日、 AWS End-of-Support Migration Program (EMP) for Windows Server プログラムを発表します 。 この新しいプログラムは、テクノロジと専門家のガイダンスを組み合わせて、Windows Serverの旧バージョンで実行されている古いアプリケーションを、AWSでサポートされている新しいバージョンのOS上に移行します。 […]

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re:Invent 2019 12月3日のまとめ

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 シニアエバンジェリストの亀田です。re:Invent 2019 2日目(12月3日)が終了しました。本日はAndy JassyのKeynoteがあり、非常に多くのサービスが発表されました。re:Invent2019らしい一日でした。 またJapan Nightもおこなわれ会場は大きく盛り上がりました。弊社代表取締役社長の長崎による始球式 (ストライクチャレンジ中) 司会を務めさせていただくのもなんと4年目となりました。今年は会場も広く音量も適切で安心しました。 それでは早速本日のまとめです。 Amazon Kendraが発表されました 機械学習を活用した非常に正確で使いやすい新しいエンタープライズ検索サービスです。自然言語を使用したより直感的な検索方法を提供し、より正確な回答を返すので、エンドユーザーは会社全体に広がる膨大な量のコンテンツに保存されている情報を見つけることができます。ユーザーは、「産休はどれくらいですか」などの質問をすることができます。「14週間」、そしておそらく関連するであろう「VPNの設定方法」などの具体的な回答が得られます。プロセスを説明するドキュメントから特定の文章を抽出します。Kendraを使用すると、マニュアル、調査レポート、FAQ、HRドキュメント、カスタマーサービスガイドなどのコンテンツから正確な検索精度を提供できます。Kendraのプレビューには、SharePoint Online、Amazon S3、およびデータベース用の組み込みコネクタが用意されていますが、Kendra APIを使用して他のデータソースからデータを取り込むこともできます。将来的に、Kendraは、Box、Dropbox、Salesforce、OneDriveなどの他の一般的なデータソース用追加のコネクタを提供を予定しています。 Amazon Managed Apache Cassandra Serviceをプレビューリリースしました Apache Cassandra互換のデータベースサービスであり、使用する同じCassandraアプリケーションコード、Apache 2.0ライセンスのドライバー、およびツールを使用してAWSクラウドでCassandraワークロードを実行することができます。テーブルは、実質的に無制限のスループットとストレージで、実際の要求トラフィックに基づいて自動的に拡大縮小できます。Amazon Managed Cassandra Serviceは、あらゆる規模で一貫した1桁ミリ秒のパフォーマンスを提供します。テーブルはデフォルトで暗号化され、データは耐久性と高可用性のために複数のAWSアベイラビリティーゾーンに複製されます。 Amazon EC2 M6g, C6g, and R6gがリリースされました 次世代のArmベースのAWS Graviton2プロセッサを搭載し最大40%の価格/パフォーマンスの向上を実現します。64ビットArm Neoverseコアを使用する新しいAWS Graviton2プロセッサと、AWSが設計した高度な7ナノメートル製造技術を使用して構築されたカスタムシリコンを使用しています。AWS Graviton2プロセッサは、第7世代のパフォーマンス、4倍の計算コア、コアあたり2倍のプライベートキャッシュ、5倍の高速メモリなど、第一世代のAWS Gravitonプロセッサに比べていくつかのパフォーマンス最適化を提供します。コアあたり2倍の浮動小数点パフォーマンス。さらに、完全に暗号化された常時オンのDDR4メモリを備え、セキュリティをさらに強化し、コアごとの暗号化パフォーマンスを50%高速化します。 Amazon EKSでAWS Fargateがリリースされ、サーバレスのKubernetesポッドが実行できるようになりました Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)は、AWSでKubernetesを簡単に実行できるマネージドサービスです。AWS Fargateは、Amazon EKSクラスターの一部としてKubernetesポッドとして実行されるコンテナに、オンデマンドで適切なサイズの計算能力を提供します。Fargateを使用して、Kubernetesポッドは、要求された計算能力だけで実行され、各ポッドは他のポッドとリソースを共有することなく、独自のVM分離環境で実行されます。実行したポッドに対してのみ料金を支払うことで、追加の作業なしでアプリの使用率とコスト効率を改善します。 Amazon Elasticsearch ServiceのUltraWarmがプレビューリリースされました Amazon […]

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AWS Transit Gatewayの新機能– Network Managerを使用してグローバルネットワークを構築し、モニタリングを集中化

会社が成長し、クラウドベースのインフラストラクチャのメリットを享受するにつれて、オフィスや店舗などのオンプレミスサイトは、AWSや他のサイトへの高性能なプライベート接続を手頃なコストでますます必要としています。専用回線に基づく従来のブランチネットワークはコストがかかり、従来のデータセンターと同じ弾力性と俊敏性の欠如に悩まされているため、ネットワークの成長は困難です。 同時に、AWSリージョンとオンプレミスサイトに広がるグローバルネットワークの管理と監視がますます複雑になっています。これらのさまざまな場所からのデータをつなぎ合わせる必要があります。これにより、一貫性のない運用経験、コストと労力の増加、さまざまなテクノロジーにわたる可視性の欠如からの見落としが生じます。 現在、AWS Transit Gatewayの次の新機能により、グローバルネットワークの構築、管理、監視を簡単にしたいと考えています。 トランジットゲートウェイのリージョン間ピアリング 高速化されたサイト間VPN AWS Transit Gatewayネットワークマネージャー

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Amazon Managed Apache Cassandraサービス(MCS)がアナウンスされました

大規模なデータベース管理は決して簡単ではありません。キーと値や表形式を含む大量の構造化データを保存、取得、管理するオプションの1つにApache Cassandraがあります。Cassandraでは、表現力豊かなCassandra Query Language(CQL)  を使用して、アプリケーションを迅速に構築できます。 ただし、大規模なCassandraクラスターの管理は困難な場合があり、多くの時間がかかります。基盤となるインフラストラクチャのセットアップ、構成、および保守には専門的な専門知識が必要であり、Apache Cassandraオープンソースソフトウェアを含むアプリケーションスタック全体を深く理解するひつようがります。ノードを手動で追加または削除し、パーティションを再調整する必要があります。必要なパフォーマンスでアプリケーションを使用可能に保ちながら、再調整を行うことも必要です。顧客と話をすると、スケールダウンが複雑であるため、ピーク負荷に合わせてクラスターをスケールアップし続けることが多いことがわかりました。Cassandraクラスターを最新の状態に保つには、ノードごとに実行する必要があります。更新中に問題が発生した場合、クラスターのバックアップと復元は難しく、パッチをスキップしたり、古いバージョンを実行したりする可能性があります。

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Amazon Redshift の新機能 – 次世代コンピュートインスタンスと、マネージドで分析に最適化したストレージ

私たちはAmazon Redshiftを2012年にローンチしました(Amazon Redshift – The New AWS Data Warehouse)。数万ものお客様を抱え、今では世界で最も人気のあるデータウェアハウスとなっています。私たちのお客様は、業界を牽引するコストパフォーマンスで享受できる高速なパフォーマンス、複雑なクエリのサポート、トランザクション機能などに満足しています。 オリジナルのRedshiftのモデルは、計算能力とストレージのキャパシティが強固に結びついた形で規定されています。特定数のインスタンスからなるクラスターを作成すると、同時にインスタンスが搭載するローカルストレージの総量が約束されます(ときには総量によって容量が限定されます)。Concurrency Scaling(同時実行スケーリング)によって追加の処理能力を得ることもできますし、数分でクラスターのスケールアウトやスケールダウンが可能なElastic Resize(伸縮自在なサイズ変更)を使うことができるため、変化する処理能力やストレージの要求に適応することが可能です。 私たちはもっとうまくやれると思っています!今日、私たちはRedshiftに、処理能力とストレージをそれぞれ別々に最適化することができる新しいストレージ管理モデルで支えられている、Nitroベースの次世代コンピュートインスタンスをローンチします。このローンチは、ネットワークの広帯域化、Amazon Simple Storage Service (S3)を背後に持つSSDベースのローカルストレージを利用するマネージドストレージ、そしてS3との間で行き来するデータの動きを最適化するための複合的で高度なデータ管理技術といった、アーキテクチャの改良を利用しています。

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re:Invent 2019 12月2日のまとめ

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 シニアエバンジェリストの亀田です。re:Invent 2019 2日目(12月2日)が終了しました。今日は1つ目のKeynote、Monday Night Liveがありました。ご覧になった皆さんはご存知の通り、とても斬新な終わり方で私自身もびっくりしました。 それでは早速本日のまとめです。 Amazon Braket 量子コンピューティングサービスがアナウンスされました 科学者、研究者、開発者が1か所で複数の量子ハードウェアプロバイダーのコンピューターで実験を開始できるようにする完全に管理されたサービスです。カリフォルニア工科大学(Caltech)に隣接する研究センターである、AWS量子コンピューティングセンターを開設し、世界をリードする量子コンピューティングの研究者とエンジニアを集めて、量子コンピューティングハードウェアとソフトウェアの開発を加速します。あわせて、Amazon Quantum Solutions Labをリリースします。これは、 AWSの顧客とAmazonの量子コンピューティングエキスパートおよび非常に厳選されたコンサルティングパートナーのセットを結び付ける新しいプログラムです。 AWS Identity and Access Management(IAM)Access Analyzerがリリースされました この新しい機能は、AWSでビルドするほぼすべての人のセキュリティを向上させる一種のものであり、ほとんど設定なしでオンにすることができ、料金もかかりません。リソースにアタッチされたアクセスコントロールポリシーを数学的に分析し、パブリックまたは他のアカウントからアクセスできるリソースを決定します。Amazon Simple Storage Service(S3)バケット、IAMロール、AWS Key Management Service(KMS)キー、AWS Lambda、およびAmazon Simple Queue Service(SQS)キューへのアクセスポリシーを継続的に監視します。この機能はCloudWatchイベントと統合されるため、カスタムルールを使用して、検出結果に関する自動的な応答やアラートの送信を簡単に行うことができます。 Access Analyzer for Amazon S3がリリースされました アクセスポリシーを監視し、ポリシーがS3リソースへの意図したアクセスのみを提供することを保証します。バケットアクセスポリシーを評価し、意図しないアクセスの可能性があるバケットを検出して迅速に修正できるようにします。インターネット上のすべてのユーザーへのアクセスを許可するように構成されているバケット、または他のAWSアカウントと共有されているバケットがある場合、S3のAccess Analyzerは警告を表示します。パブリックアクセスまたは共有アクセスのソースとレベルに関する洞察または「調査結果」を受け取ります。たとえば、Access Analyzer for S3は、アクセス制御リスト(ACL)またはバケットポリシーを介して読み取りまたは書き込みアクセスが意図せずに提供されたかどうかを事前に通知します。これらの洞察により、目的のアクセスポリシーをすぐに設定または復元できます。 Amazon EC2 Inf1 Instancesインスタンスが発表されました 機械学習推論アプリケーションをサポートするためにゼロから構築されたインスタンスです。AWSが設計および構築した高性能機械学習推論チップとなる最大16個のAWS Inferentiaチップを搭載しており、Intel®Xeon®スケーラブルプロセッサおよび最大100 Gbpsのネットワークを組み合わせて、高スループットの推論を可能にしました。この強力な構成により、Inf1インスタンスは、クラウドで利用可能な機械学習推論の最低コストインスタンスであったAmazon EC2 G4インスタンスよりも推論あたり最大3倍高いスループットと最大40%低いコストを実現できます。   […]

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EC2 Image BuilderによるOSイメージビルドパイプラインの自動化

社会人になったばかりの頃、開発チーム向けのOSイメージビルドの仕事がアサインされたのを今でも思い出します。時間はかかるし、エラーはよく出るし、再作成とスナップショット再取得をなんども実行する必要がありました。さらに、ご想像のとおり、そのあとには大量の手動テストが控えていたのです。 OSを最新に保つことの重要性は現在も変わりません。場合によっては自動化スクリプトを開発してくれるチームがあるかもしれませんが、いずれにせよVMのスナップショットを手動で取得するという作業は、多くのリソースを消費し、都度エラー対処が要求される、時間のかかる作業であることに変わりはありません。今日ここで、EC2 Image Builderを発表できることを大変うれしく思います。これは、自動化されたビルドパイプラインによる、簡単、かつ高速にセキュアなWindows ServerおよびLinux OSイメージをビルドし保守していくためのツールです。EC2 Image Builderで作成されたイメージは Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)で用いることができ、また満たすべき情報セキュリティ基準を遵守できるよう、セキュリティを強化することができます。今後AWSは規制を受ける業界向けに、はじめの一手として使える“Security Technical Implementation Guide (STIG – セキュリティ設定チェックリスト)”に準拠したセキュリティ強化ポリシーを提供していきます。 EC2 Image Builderパイプラインに含めることのできる設定項目は、OSイメージのレシピ、基盤の構成、イメージの配布先、それからテスト構成です。さらに、セキュリティパッチを含むソフトウェアアップデートに応じて、イメージビルドを自動実行する機能も含まれます。パイプラインにより新たなイメージが作成されたタイミングで、各AWSリージョンにイメージを配布する前に検証すべきテストの自動実行を設定することもできます。またEC2 Image BuilderをEC2 VM Import/Export機能と併用することで、オンプレミスに存在するVMDK, VHDX, OVFそれぞれのフォーマットからなるVMイメージと連携することができます。自動テスト機能ではAWS提供のテストとユーザー定義のテストを組み合わせることもできます。 それでは、EC2 Image Builderの開始方法を見ていきましょう。 OSイメージビルドパイプラインの作成 AWSマネジメントコンソールのサービス一覧からEC2 Image Builderを選択し、EC2 Image Builderマネジメントコンソールに進みます。ここで”Create Image Pipeline”ボタンをクリックします。今回はAmazon Linux 2イメージをカスタマイズしてビルドすることにします。はじめの一歩はソースになるOSイメージを選択し、イメージに適用するビルドコンポーネントを指定し、実行するテストを構成するレシピを定義するところからです。 OSソースイメージの選択では、EC2 Image Builderの提供するAWS管理のイメージを選択しました(“Select managed images”).  この手順では他にも、自分で作成したAMIや共有されたAMIを選択することもできます。AMI IDを直接指定することができます。 “Browse images”ボタンを押すとAWS管理のイメージを選択する画面が開きます。イメージを選択するには、OS名のボックス右上のラジオボタンをクリックします。 続いてイメージに適用するビルドコンポーネントを指定します。これはインストールすべき追加ソフトウェアを指定する手順です。ウィザードの”Create build component”をクリックすると、ユーザー定義の新しいビルドコンポーネント作成のためのオプションを指定することができます。新規にビルドコンポーネントを作成するには、ビルドコンポーネントの名前(と説明書き), OS種別、コンポーネント暗号化のためのAWS Key […]

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