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Category: Industries

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SPEKE v2.0とAWS Elemental MediaPackageでコンテンツセキュリティを強化する

CPIXとSPEKEの歴史 2015年にDASH-IFのCPIX(Content Protection Information Exchange Format)仕様が発表されるまで、エンコーダーやパッケージャーがキーサーバーに暗号化キーを要求する際に利用できる標準的なペイロードフォーマットはありませんでした。CPIXはこのギャップを埋めるために、XMLをベースにしたハイレベルなフレームワークを提供し、保護するストリーム、関連する暗号化キーを記述し、マニフェストのシグナリング情報を伝えるものです。 CPIXは当時の業界にとってまさに革新的なものでしたが、その適用範囲は限られていました。CPIXは、実装者をサポートするための複数のオプションを持つ、幅広いフレームワークであり、XMLをやりとりするための標準的なAPIは含まれておらず、当時はDASHのユースケースのみをカバーしていました(HLSやSmooth Streamingのユースケースは含まれていませんでした)。 AWS Elementalは、CPIX v2.0をベースに、2017年末にSPEKE(Secure Packager and Encoder Key Exchange)仕様を作成しました。SPEKE v1.0は、CPIXエクステンション、CPIXプロファイル、CPIX APIを実装しました。CPIXエクステンションは、HLSおよびMSSシグナリングのユースケースをカバーするためのカスタムXML名前空間を追加しています。CPIXプロファイルは、サポートされるCPIX機能の数を特定のスコープに制限し、CPIX APIは、オンプレミスとクラウドの両方のデプロイメントトポロジーをカバーします。

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画像分析を活用した医薬品製造業での「インダストリー4.0」推進

このブログは2021年9月9日にAsha D’Souza,Karim Afifi, Misha St. Lorantによって投稿された“Driving Life Sciences Manufacturing “Industry 4.0” using Image Analytics”をソリューションアーキテクトの吉川が翻訳したものです。 はじめに このブログでは、医薬品製造業でのITによる画像認識の使用について、クラウドへの移行を加速し、「Industry 4.0」ビジョンに向けた基礎となるステップとして予測的なプラント機能を実現するための概要をまとめています。 AWS のコンピュータビジョンサービスは、画像分析を使用して、個々の処理ステップを自動化します。 また、このブログでは、画像分析で製造プロセスを最適化するための、主要なビジネス課題と機会、ターゲットユースケース、AWS アーキテクチャパターンを紹介します。 さらに、これらのワークフローを自動化することで、プロセスのコストが削減され、品質保証に関連しているかに関わらず、重要なプロセス領域に、希少な人員を割り当てることができます。 最後に、皆さんが画像分析の実現を加速させるため、デジタル戦略の重要性を説明し、サンプル異常検出アプリケーションを提供します。

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AWS IoT Deep Dive #5 – Industrial IoT 向けサービス・ソリューション特集 資料と録画、Q&Aを公開

こんにちは。IoT スペシャリストソリューションアーキテクトの嶺です。 本記事では、AWS IoT Deep Dive セミナーシリーズの第5回の開催内容と資料、当日いただいたご質問とその回答をまとめております。

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ドローンとAIを活用した風力発電所のメンテナンスの自動化

この記事は、「Automating Wind Farm Maintenance Using Drones and AI」を翻訳したものです。 はじめに 風力タービンのメンテナンスは、高額でハイリスクな作業です。ニュースサイトの最近の分析によると、風力発電所のオーナーは、10年間で400億ドル以上を運用・保守に費やすと予想されています。また、別の最近の研究  では、従来のロープを使った検査の代わりにドローンを使った検査を行うことで、運用コストを70%削減し、さらにダウンタイムによる収益の損失を最大90%減少させることができるとしています。 このブログ記事では、ドローン、機械学習(ML)、モノのインターネット(IoT)をエッジとクラウドで活用することで、タービンのメンテナンスをより安全に、よりコストを抑えて行う方法を紹介します。まず、機械学習モデルをクラウド上で学習させ、タービンブレード上の腐食、摩耗、アイシングなどの危険を検出しました。機械学習部分の詳細は、前回のブログ記事でご紹介しています。このモデルをエッジに展開することで、より安全で迅速な検査を実現します。また、クラウドへの継続的な接続を必要とせず、オフラインでも動作します。ユニークなのは、Amazon Augmented AI を通じて、カスタムアラートや条件に基づいて調査結果に関与できる既存のメンテナンスチームを組み込むことができることです。この方法では、専門家があなたから指定された通りにレビューを行うというように、機械学習モデルを継続的な学習プロセスの中に組み込むことができます。このブログ記事は、re:Invent 2020 のビルダー・フェア・プロジェクト「Automating Wind Turbine Maintenance Using Drones and AI」の続きになります。

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インダストリアルIoTソリューションにおける10のセキュリティゴールデンルール

産業用デジタルトランスフォーメーションは、オペレーショナルテクノロジー(OT)の状況に変化をもたらし、インターネット、ITシステム、およびソリューションとの接続性を高めています。オペレーショナルテクノロジーとは、ハードウェアとソフトウェアを使用して、物理的な資産と生産オペレーションを監視および制御することです。OTの要素である産業用制御システム(ICS)は、産業でプロセス制御に使用されるいくつかの種類の制御システムと関連する計器類を含む一般的な用語です。これらの環境が進化し続けるにつれて、OT環境はより多くのITソリューションを活用して、生産オペレーションにおける生産性と効率を向上させています。このITとOTシステムの融合により、厳しい条件のネットワーク環境に耐えるように設計された技術とそうでない技術が混在しており、リスク管理の課題が生じています。産業用機器のインターネット(IIoT)は、産業用制御システムと業務システム、インターネット、ビジネスプロセス、分析を接続および統合するシステムであり、スマートマニュファクチャリングおよびインダストリー4.0の重要な要素です。これは、産業環境で使用可能な技術の範囲を大幅に拡大しました。本記事では、このOT/ITの融合について説明し、産業分野のお客様が適切に管理しなければならない新しいセキュリティリスクと課題を紹介します。

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小売企業におけるヘッドレスコマースの実現方法

販売システムをモダナイズしたいと考えている小売企業であれば豊富なテクノロジーを利用できます。すでに最新のテクノロジーインフラストラクチャに移行しているお客様であれば、メンテナンスコスト削減やビジネスの俊敏性の向上、顧客体験の向上といったメリットを享受しているでしょう。CIO は、既存システムをリファクタリングして機能領域を徐々に移行するか、サードパーティベンダーの最新ソリューションを利用してモダンなソリューションに素早く切り替えていくか、選択することができます。いずれのパスであれ、基盤となるテクノロジーと、テクノロジーがより高いビジネス成果の達成にどのように役立っているのかを理解することが重要です。

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Seven-SmartStore-Strategies-Streamline-RetailOps

小売業のオペレーションを効率化する 7 つのスマートストア戦略

小売業界では、消費者行動の劇的な変化、商品構成の大幅な変更、オンライン注文の大幅な増加に取り組んでいますが、革新的な企業は、このような市場の変化に対応するために、テクノロジーを駆使したカスタマーエクスペリエンスの取り組みを進めています。私たちは、こうした取り組みを心から称賛します。 しかしながらそれでは十分ではありません。 小売企業は、店舗のバックオフィス業務にも注力し、自動化、効率化、コスト削減を図らなければなりません。なぜなら、これらの要素は、顧客対応と財務の健全性に不可欠だからです。従業員や内部プロセスを無視して、顧客体験のテクノロジーへの投資を行っても、意図したとおりの効果は得られないでしょう。

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ヘッドレスコマース: 消費財企業にとってなぜ重要なのか

ヘッドレスコマース。この言葉は 2021 年の流行語対象にノミネートしてもよいくらいでしょう。非常にホットなトピックになっています! ヘッドレスコマースとは何なのでしょうか。そしてなぜ重要なのでしょうか? このブログでは、eコマース領域で最も議論されつつあり、一方ほとんどまだ理解されていない、この新しい言葉について解説します。 消費財企業リーダーとテクノロジーチームがヘッドレスコマースを理解すれば、アーキテクチャを実装するための戦略構築を始めることができます。

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新機能 – ライブマルチストリーム動画トランスコーディング用の Amazon EC2 VT1 インスタンス

動画コンテンツに対する世界的な需要は急増しており、現在ではインターネットおよびモバイルネットワークトラフィックのオーディエンスの大部分を獲得しています。Twitch などのオーバーザトップストリーミングサービスでは、優れた画質のライブ配信を求めているコンテンツクリエイターが爆発的かつ継続的に増加しています。一方、信頼性を犠牲にすることなくコストを削減し、需要に応じて効率的に拡張するために、アジャイルなクラウドインフラストラクチャを採用することを検討するライブイベントのブロードキャスターは増加の一途をたどっています。 2021 年 9 月 13 日、最大 4K UHD の解像度でマルチストリーム動画トランスコーディング向けに最高の料金パフォーマンスを提供するように設計された Amazon EC2 VT1 インスタンスの一般提供についてお知らせします。これらの VT1 インスタンスは、高速化された H.264/AVC および H.265/HEVC コーデックを備えた Xilinx® Alveo™ U30 メディアアクセラレータートランスコーディングカードを備え、最新の GPU ベースの EC2 インスタンスと比較して最大 30% 低いストリームあたりの料金と、最新の CPU ベースの EC2 インスタンスと比較して最大 60% 低いストリームあたりの料金を提供します。

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教育現場での課題を解決するオンライン授業用番組ライブラリーにおけるAWS活用

オンライン授業用番組ライブラリーを開発した背景 2020年に発生した新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックにより教育現場のオンライン化が進み、従来であれば対面で授業を行っていた大学でもオンライン授業が行われるようになりました。教育機関では対面での授業であれば、動画コンテンツのような著作物を条件を満たしている場合に限り著作権者の許諾なくかつ無償で利用することが可能です。しかし、オンライン授業で著作物を利用する場合は有償利用となり、著作物の利用に際して手続きする必要があるという課題があります。 このような状況下で大学から相談を受けた株式会社NHKエンタープライズは、オンライン授業で利用する著作物の権利処理の手間をなくすため、日本放送協会(NHK)で放送した権利処理済の動画コンテンツを大学でのオンライン授業はもちろん、自習や予習にも利用できるソリューション「オンライン授業用番組ライブラリー」(以降 番組ライブラリー)を構築・提供しています。

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