Amazon Web Services ブログ

Category: General

HawkEye 360 による Deep Graph Libraryと Amazon Neptune を用いた船舶の運航管理リスク予測

この記事はHawkEye 360 の Ian Avilez氏とTim Pavlick氏が共同で執筆しています。 HawkEye 360は、商業用無線周波数 (RF) 信号空間、データ、分析を提供する企業です。その信号には、超短波 (VHF) プッシュツートーク無線機、海上レーダーシステム、AIS(船舶自動識別装置)ビーコン、緊急用ビーコンなどがあります。分析の対象となる信号の種類は年々増加しています。

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[AWS Black Belt Online Seminar] VMware Cloud on AWS

「VMware Cloud on AWS」 の AWS Black Belt Online Seminar についてご案内させて頂きます。 視聴方法: 下記ページにて資料を公開いたしましたので、オンデマンドでご視聴いただけます。   202110 AWS Black Belt Online Seminar VMware Cloud on AWS AWS Black Belt Online Seminar オンデマンド動画 コンテンツ 一覧 AWS サービス別資料 (すべての過去資料が閲覧できます)   VMware Cloud on AWS IT 知識レベル:★★☆☆☆ | AWS 知識レベル:★★☆☆☆

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thumnail

AWS X-Ray と AWS Application Cost Profilerを使用して共有 AWS インフラストラクチャのテナントコストを追跡する

こちらのブログ記事では、AWS Application Cost Profiler をご紹介しました。この新サービスでは、マルチテナントのアプリケーションを実行しているお客様が、テナント間で共有されている AWS リソースの詳細なコスト内訳を取得することができます。AWS Application Cost Profiler は、お客様、特に SaaS ISV に、各顧客またはテナントのインフラストラクチャコストを関連付けて報告する標準的なメカニズムを提供します。この詳細なテナントベースのコスト表示により、ISV は製品の利用プランベースまたは使用量ベースの価格設定による市場投入戦略を策定し、マルチテナントアーキテクチャモデルのコストを効果的に管理できます。また、マルチテナント型のアプリケーションを運用している企業は、このデータを活用して、チャージバック目的の正確なコスト配分モデルを定義することができます。 Application Cost Profiler では、アプリケーションの所有者は、テナントの使用量メタデータを生成し、Application Cost Profiler の入力として使用できるように、アプリケーションを計測する必要があります。以前、Amazon CloudWatch Logs を利用するサンプルアプリケーションのインストルメンテーションをご紹介しました。この例では、テナント情報が Amazon CloudWatch Logsの出力に追加され、スケジュールされた AWS Lambda 関数がログ出力を時間ごとに処理して、AWS Application Cost Profiler によって使用されるテナント使用量のメタデータを生成します。次の例では、AWS X-Ray のトレースサマリを使用して、テナントの使用量メタデータを生成し、AWS Application Cost Profiler と統合します。

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AWS DevOps Monitoring Dashboard ソリューションを使用して CI/CD メトリクスのキャプチャと分析を自動化する方法

この記事は 2021年4月14日に Solutions Builder and Data Analytics SME の Aijun Peng と Technical Program Manager の Rakshana Balakrishnan により投稿された How to automate capture and analysis of CI/CD metrics using AWS DevOps Monitoring Dashboard solution を翻訳したものです。 世界中の企業が、ソフトウェア・デリバリー・プロセスの生産性を向上させるために、DevOps ツールに投資しています。お客様からは、継続的インテグレーション/継続的デリバリ (CI/CD) パイプラインのパフォーマンスや運用に関するメトリクスを収集して、DevOps の自動化から得られる価値を定量化し、ソフトウェアデリバリーの効率化を行える箇所を特定したい、という声が寄せられています。しかし、お客様の中には、適切なメトリクスを特定し、CI/CD パイプラインのさまざまなコンポーネントからメトリクスを集約することは、複雑で時間のかかるものであるため、困難であると感じている方もいらっしゃいます。 この記事では、AWS DevOps Monitoring Dashboard ソリューションを使うことで、DevOps メトリクスを収集して可視化するためのセットアッププロセスを自動化し、時間と労力を節約する方法を紹介します。このソリューションは、あらゆる規模の組織がソフトウェア・デリバリー・プロセスにおける主要な運用指標を収集、分析、可視化することを容易にするリファレンス実装です。

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WeeklyAWS

週刊AWS – 2021/10/25週

みなさん、こんにちは。AWSソリューションアーキテクトの小林です。 11月10日の15時から、年内最後のAWSome Dayが開催されます。AWSに関する基礎知識を3時間で効率よく学習することができる無償のオンラインイベントですので、ぜひご参加ください。1:1のチャット形式によるQ&Aもできるようになっています。 さて、今回の週刊AWSですが、ぜひ取り上げたいと思うアップデートが多く大盛り号になってしまいました。Amazon DocumentDBの複数のアップデートや、Amazon EC2 Spot placement score、Amazon RDS Custom for Oracle、Babelfishなど興味深いアップデートが多数ありますので、ぜひ時間を取って目を通して頂ければ幸いです。 それでは、10月25日週のアップデートを振り返ってみましょう。

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[AWS Black Belt Online Seminar]AWS Network Firewall 応用編1 資料公開

「AWS Network Firewall 応用編1」 の AWS Black Belt Online Seminar についてご案内させて頂きます。 視聴方法: 下記ページにて資料を公開いたしましたので、オンデマンドでご視聴いただけます。 動画はこちら 202110 AWS Black Belt Online Seminar AWS Network Firewall 応用編1 AWS Black Belt Online Seminar オンデマンド動画 コンテンツ 一覧 AWS サービス別資料 (すべての過去資料が閲覧できます) AWS Network Firewall 応用編1 IT 知識レベル:★★★★☆ | AWS 知識レベル:★★★★☆

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Cortica が Amazon HealthLake を使用してより深い洞察を得て患者ケアを改善する方法

この記事は、“How Cortica used Amazon HealthLake to get deeper insights to improve patient care” を翻訳したものです。 これは、Cortica のエンタープライズアプリケーションおよびデータの責任者である Ernesto DiMarino (エルネスト・ディマリノ) によるゲスト投稿です。 Cortica は、自閉症やその他の神経発達症を持つ子供たちの医療に革命を起こすというミッションを達成するため日々活動をしています。Cortica は、多くの家族が子供の診断と治療法を探す時に典型的に辿る、統一されていないバラバラなユーザー体験を解決するために設立されました。目的を実現するために、Cortica では、神経学、研究ベースの治療法、テクノロジーをシームレスに融合させ、彼らが支える子供たちに包括的なケアプログラムを提供しています。この調和した取り組みは、利用者にとって最高の満足度に繋がり、家族の長く続く改善の達成を支援します。

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Kinesis Data Firehose で Amazon S3 への動的パーティショニングのサポートを開始

Amazon Kinesis Data Firehose は、ストリーミングデータをデータレイク、データストア、および分析サービスに確実にロードするための便利な方法を提供します。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Redshift、Amazon OpenSearch Service、汎用 HTTP エンドポイント、および Datadog、New Relic、MongoDB、Splunk などのサービスプロバイダーにストリーミングデータをキャプチャ、変換、配信することができます。Amazon Kinesis Data Firehoseは、データのスループットに合わせて自動的にスケーリングされるフルマネージドサービスであり、継続的な管理を必要としません。また、データストリームをロードする前にバッチ、圧縮、変換、暗号化できるため、ストレージの使用量が最小限に抑えられ、セキュリティが向上します。 Amazon Kinesis Data Firehose を使用するお客様は、多くの場合、分析のためにデータを送信先に送る前に、各コードに含まれる情報に基づいて受信データを動的に分割したいと考えています。その一例として、モノのインターネット (IoT)から受信したデータを生成したデバイスの種類 (Android、iOS、FireTV など) に基づいてセグメント化することが挙げられます。以前は、この機能を実現するには、データが Amazon S3 に書き出されたあとに全く別のジョブを実行してデータをパーティショニングし直す必要がありました。

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ライブOTTイベントにおけるコンテキスト化された視聴者エンゲージメントと収益化

人気のライブ配信イベントの多くは、そのコンテンツのスリルや予測不能性、新鮮さ、未知要素によって、視聴者の高い注意を引き付けます。一方、オーバーザトップ (OTT) の世界では、ラストマイルのネットワークレイテンシーとメディアプレーヤーバッファによって、多くの場合、視聴者はリアルタイムよりも少なくとも数秒遅れに抑えられています。視聴者のその関心の高まりとラストマイルのネットワークレイテンシーを組み合わせて活用することで、コンテキスト化されたハイパーターゲットによるエンゲージメントや、ティーザー広告、サプライズを提供することができます。それは、収益化の機会の増大や効果的な視聴者エクスペリエンスにつながる可能性があります。ライブコンテンツのコンテキストと視聴者プロファイルに応じて、パーソナライズされ、コンテキスト化されたエンゲージメントのインストルメント(手段)を、ほぼリアルタイムで視聴者のインターフェイスにプッシュすることが可能です。そのようなインストルメントには、トリビア、クーポンのオファー、投票、コンテスト、アクションを促すパーソナライズされた広告などがあります。

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AWS SDK for Java 2.xにおけるGraalVM Native Imageのサポート

この記事は2021年2月23日に公開された GraalVM Native Image Support in the AWS SDK for Java 2.x を翻訳したものです。 AWS SDK for Java 2.x (バージョン 2.16.1 以降) で GraalVM Native Imageのコンパイルが標準でサポートされるようになったことをお知らせします。

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