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〜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

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 […]

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 […]

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 […]