Amazon Web Services ブログ

Category: General

Amazon EKS が 東京リージョンに対応しました。

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。 Kubernetes のマネージドサービスである、Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS)  が東京リージョンに対応しましたのでお知らせいたします。 Amazon EKS では Kubernetes 管理インフラストラクチャ(コントロールプレーン)が複数の AWS アベイラビリティーゾーンで運用されるため、単一障害点をデータセンター単位で排除することができ、高い可用性を実現します。アップストリームの Kubernetes が実行され、Kubernetes への準拠が認証されているため、Amazon EKS で管理されるアプリケーションには、あらゆる標準的な Kubernetes 環境で管理されるアプリケーションとの完全な互換性があります。 また、Amazon EKS は AWS Cloud Mapと統合されています。AWS Cloud Map は動的に変化するインフラストラクチャーが抱える課題である、サービスの自動検出機能を提供します。アプリケーションリソースのカスタム名を定義し、これらの動的に変化するリソースの更新された場所を管理できます。これにより、Webサービスが常にリソースの最新の場所を検出するため、アプリケーションの可用性が向上します。 また、Application Load Balancer とも  AWS ALB Ingress controller を介して連携することが可能です。Application Load Balancer は先日 Lambda対応も発表され、アプリケーション内部において、それぞれの目的に合致したパスベースルーティングを可能とします。 料金はこちらにまとまっています。 – 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 EU ストックホルムリージョン開設のお知らせ

みなさん、こんにちは。 アマゾン ウェブ サービス、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 EU (ストックホルム) リージョンが新しくラウンチしました。 ストックホルムリージョンは、欧州で 5 番目の AWS リージョンとして、フランクフルト、アイルランド、ロンドン、パリに加えられました。 現在AWSのグローバルインフラストラクチャには、20のリージョン、60のアベリラビリティゾーンが存在しています。 AWSの各リージョンで利用可能なサービスの一覧は、こちらのサイトにまとまっています。 – 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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Amazon Connect が東京リージョンに対応しました。Webinarも緊急開催!

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。 Amazon Connect が東京リージョンに対応しました。 Amazon Connect は、セルフサービスのクラウド型コンタクトセンターであり、大型のインフラ投資なしでコールセンターを立ち上げることができるサービスです。 セルフサービス式のグラフィカルインターフェイスを用いることで、対応フローの設計、スタッフの管理、業績指標の追跡が簡単にできます。 Amazon Connectはオーストラリアリージョンで、日本向けのサービスが今まで提供されており、050,0800の番号が利用可能でしたが、新たに0120が利用できるようになっています。 0AB〜J番号の「03」は利用者(企業もしくは本人確認)の確認が必要となるため、Support Caseから申請を上げていただく必要があります。こちらからお願いいたします。 ハンズオンイベントの開催なども企画しておりますので、また皆さんにご案内したいと思います。取り急ぎ、以下のWebinarにご登録ください。 東京リージョンでのご利用価格はこちらにあります。   【AWS Black Belt Online Seminar】おまたせしました! 東京リージョンローンチ 記念! Amazon Connect アップデート 2018 年 12 月 14 日 | 18:00 – 19:00 | IT 知識レベル:★★★☆☆ | AWS 知識レベル:★★★☆☆ Amazon Connect は、セルフサービスのクラウド型コンタクトセンターサービスです。長らくお待たせしておりましたが、12/11、遂に東京リージョンにローンチしました!これに合わせて、Amazon Connectの基本機能、最近のアップデート情報、東京リージョン関連機能についてデモを交えてご紹介します。 対象者 コールセンターの構築・移設を検討されている方。 そのようなプロジェクトに関わるエンジニアの方。 本セミナーで学習できること Amazon Connectの概要とそのメリット、機能/価格体系、最新Update、よくあるご質問 […]

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Happy Coding Dojo 開催のお知らせ ~オンラインで気軽に視聴できます~

Amazon Web Service Japan の Solutions Architect 3人を中心にウェブ開発、プログラミング、モバイル、AWS にフォーカスした、Happy Coding Dojo を開催します。Tech 面では AWS の話はもちろんなんですが、Microservicesとか世間の流行りなどアプリケーション開発にまつわる話全般をお題に幅広めにやっていきます。また、AWS 関連ではアプリ開発者向けの新機能や新サービスをライブコーディングなど交えつつ紹介したり、私見を交えつつ紹介したり(あくまでも私見です!)、ときに視聴者の皆さんからの質問やコメントを拾いつつインタラクティブにライブでお届けします。オンラインでライブ配信しますので、気軽に参加可能です。Let’s Happy Coding! 開催日時: 2018 年 12 月 12 日(水)18:00 – 19:00 形式: オンライン お申し込みはこちら >>

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re:Invent 2018 / 11月30日 アップデートのまとめ

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。 今日はWerner Vogels のKeynoteで発表を中心として、多くの発表がありました。その纏めをお届けします。 Amazon Redshift concurrency scalingが発表になりました。 同時実行スケーリングはAmazon Redshiftの新機能であり、必要に応じて一時的な容量を追加し、同時ユーザーやクエリからの大量の要求を処理します。Amazon Redshiftは、並行処理の増加によりクエリがキュー内で待機する期間、クラスタを自動的にスピンアップさせます。メインクラスタが使用されている24時間ごとに、同時実行スケーリングのために1時間のクレジットが発生します。 Amazon MSK (プレビュー)が発表されました。 Apache Kafka APIを使用してデータ・レイクを作成したり、データベースとの間で変更をストリーミングしたり、マシンの学習および分析アプリケーションを強化することができるフルマネージドサービスです。 AWS Toolkit for IntelliJ(プレビュー)がは発表されました。 AWS Toolkit for Visual Studio Code(プレビュー)が発表されました。 AWS Toolkit for PyCharmが発表されました。 これらオープンソースのツールキットによって、サーバーレス・アプリケーションを簡単に開発することができます。 例えば、 AWS Toolkit for PyCharmを使えば次のようなことができます: 好みのランタイムで、デプロイための準備が整ったサーバーレス・アプリケーションを新規に作成する。  Lambda ライクな実行環境でステップ実行のデバッギングを用いて、ローカルでコードをテストする。 選択した AWS リージョンにアプリケーションをデプロイする。 ローカルやリモートで Lambda 関数を起動する。 Amazon Simple Storage Service (S3), Amazon […]

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アプリケーションロードバランサー(ALB)のターゲットにAWS Lambdaが選択可能になりました

本日より、アプリケーション ロードバランサー (ALB)はAWS Lambda functionをターゲットにすることをサポートします。ウェブサイトの構築やウェブアプリケーションをAWS Lambdaを使いサーバレスなコードとして作成、管理し、ウェブブラウザやクライアントからのリクエストに簡単なHTTP(S)フロントエンドを提供するように設定できます。

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新発表 – AWS Well-Architected Tool – クラウドベストプラクティスのレビューツール

2015年、私たちはAWS Well-Architected フレームワークを発表し、私は”Are you Well-Architected?“と問いかけをしました。このフレームワークには、クラウドでのシステム設計する際の、5つの柱について設計原則とベストプラクティスが含まれています。

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re:Invent 2018 / Werner Vogels Keynote / Serverless Updates

Werner VogelsのKeynoteで、AWS LambdaのアップデートやServerless関連のアップデートが発表されました。 Rubyサポート 従来のJava, Go, PowerShell, Node.js, C#, Pythonに加えて Ruby がサポートされました。 Custome Runtime Linuxで動作するあらゆる言語のランタイムを利用することができるようになりました。 Nested Applications using Serverless Application Repository ネストされたアプリケーションを使用すると、小さなアプリケーションコンポーネントからアプリケーションをまとめて、これらのネストされたアプリケーションを展開することができます。 敏捷性を向上させるために、コンポーネント、モジュール、および完全なアプリケーションをチームと共有することができます。 ALB Support for Lambda LambdaがALBとの連携をサポートしました。 LambdaをALBのターゲットとして登録できるようになり、これにより、既存のアーキテクチャをLambdaに簡単に移行することができます。 EC2、Fargate、およびLambdaを一括して使用するなど、ニーズに基づいてコンピューティングバックエンドを混在させることも可能となります。 Step Functions service integrations AWSの各サービスサーと連携するワークフローをコードの記述なしで作成することができるようになります。 Web Socket support for API Gateway API GatewayのWeb Socket対応予定が発表されました。 LambdaとAPI Gatewayで実行されるリアルタイムの双方向通信アプリケーションを構築することができるようになります。    

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re:Invent 2018 / Werner Vogels Keynote / Amazon MSK

Amazon Managed Streaming for Kafka(MSK)のプレビューが発表になりました。 Amazon MSK ストリーミングデータを処理するApache Kafkaは、リアルタイムのストリーミングデータパイプラインとアプリケーションを構築するためのオープンソースのプラットフォームです。Amazon MSKは、Apache Kafka APIを使用してデータ・レイクを作成したり、データベースとの間で変更をストリーミングしたり、マシンの学習および分析アプリケーションを強化することができるフルマネージドサービスです。 Apache Kafkaクラスターは、実動環境でセットアップ、スケール、および管理が難しく、、サーバーのプロビジョニング、手動によるApache Kafkaの構成、障害が発生したサーバーの置き換え、サーバーのパッチとアップグレードの調整、高可用性のためのクラスターの設計、データの永続的な保管と保護、負荷変動をサポートするスケーリングイベントの計画などが必要になります。 KafkaのAmazon Managed Streamingは、Apache Kafkaのインフラストラクチャ管理の専門知識を必要とせずに、Apache Kafkaで本番アプリケーションを構築して実行することを容易にします。つまり、インフラストラクチャの管理に要する時間を短縮し、アプリケーションを構築する時間を短縮できます。 Amazon MSKは、ネットワーク分離、Amazon VPC、コントロールプレーンAPI認証用のAWS IAM、および残りの暗号化など、Apache Kafkaクラスターの複数レベルのセキュリティーを提供します。Amazon MSKの暗号化サポートは、AWS Key Management Service  (KMS)と統合されてい  ます。 – 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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新機能 – Amazon SageMaker Neo – トレーニングしたモデルをどこでも実行

機械学習(Machine Learning: ML)は、トレーニングと推論という2つの異なるフェーズに分かれています。 トレーニングは、モデルを構築すること、すなわち、意味のあるパターンを識別するためにデータセット上で ML アルゴリズムを実行することを扱います。これには大量のストレージとコンピューティングパワーが必要なことが多く、クラウドは Amazon SageMaker や AWS Deep Learning AMI などのサービスで ML ジョブをトレーニングするためのうってつけな場所になります。 推論は、モデルの使用、すなわちモデルが一度も見たことがないデータサンプルの結果を予測することを扱います。ここでは、要件が異なります。開発者は通常、待ち時間(1回の予測でどれくらい時間がかかるか)とスループット(並列で実行できる予測の数)を最適化することに関心があります。 もちろん、リソースが制約されているデバイスを扱う場合は、予測環境のハードウェアアーキテクチャがこのようなメトリックに非常に大きな影響を与えます。Raspberry Pi の愛好家として、私はしばしば、若い仲間が私の推論コードをスピードアップするためにもう少し誘導して欲しいと思っています。 特定のハードウェアアーキテクチャーのモデルをチューニングすることは可能ですが、ツールの欠如が原因でエラーが発生しやすく時間がかかります。ML フレームワークやモデル自体にマイナーな変更を加えると、通常、ユーザーは再び最初からやり直す必要があります。残念なことに、ほとんどの ML 開発者は、基礎となるハードウェアにかかわらずどこでも同じモデルを展開する必要があり、パフォーマンスは大幅に向上しません。

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