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VMware Cloud on AWS は、VMware ワークロードを AWS クラウドで実行している VMware 管理の Software-Defined Data Center (SDDC) への迅速な移行を可能にします。また、アプリケーションをリプラットフォームまたはリファクタリングすることなく、オンプレミスのデータセンターを拡張できます。 SDDC の仮想マシン (VM) からネイティブ AWS サービスを使用すると、運用のオーバーヘッドと総所有コスト (TCO) を削減しながら、ワークロードの俊敏性とスケーラビリティを向上させることができます。 この投稿では、ネイティブ AWS サービスと VMware ワークロード間の接続パターンについて説明します。 また、SDDC からの AWS クラウドストレージの使用や、AWS ネットワーキングサービスを使用した VM ワークロードの保護、SDDC で実行しているワークロードからの AWS データベースと分析サービスの使用などの、よくある連携例についても説明します。

最近のITインフラでは、異なるサービスとPaaSまたはSaaSソリューション間の接続性とデータ交換が重要です。HANA Enterprise Cloud（HEC）、RISE with SAPまたはSAP Business Technology Platform（BTP）などのSAPサービスを利用しているAWSのお客様からは、AWSが提供する接続サービスを活用し、セキュリティとパフォーマンスを向上させながら、複雑さの軽減とコストの削減を実現したいという声を聞きます。

本投稿は AWSのソリューションアーキテクトである Diego Colombatto と Oliver Steffmann による寄稿を翻訳したものです。   はじめに 以前のブログ記事では、AWS で機械学習ベースのトレードストラテジーをバックテストするためのアーキテクチャについて説明しました。このアーキテクチャの主要なコンポーネントの1つは、データマネジメントと分析のためのコンポーネントです。 特定のユースケースに応じて、これを実装するためのさまざまな選択肢があります。多くの企業は、データレイクに基づくソリューションを採用しており、最近ではレイクハウスアーキテクチャを採用しています。どのようなアプローチを選んでも、ソリューションは次の主要な機能領域(データマネジメント、データガバナンス、データ分析、機械学習)をカバーする必要があります。機械学習モデルの開発には、データ探索やデータ準備などの機能が必要です。さらに、顧客には、さまざまなソースからの金融データをクエリして結合するためのより高度なツールと、指標や金融時系列データを簡単に操作できる方法が必要です。 Amazon FinSpaceのローンチにより、金融データを扱うための安全、スケーラブルなデータ管理、および分析基盤をセットアップするための付加価値につながらない重い作業が不要になりました。利用者はマネージドサービスを活用できるため、これらのタスクは以前よりはるかに簡単になります。Amazon FinSpace には、分析や機械学習を目的としたデータ準備のための、タイムバーやボリンジャーバンドなど、100以上の関数ライブラリも含まれています。

Apache Flink は分散ストリーム処理エンジンです。Amazon EMR では Flink を YARN アプリケーションとして実行することができます。Flink のメトリクスはFlink ウェブインターフェースで可視化することができますが、メトリクスの値に応じた対処をするにはどうしたらよいでしょうか？このブログ記事では、CloudWatch エージェントを使用して Flink のメトリクスを Amazon CloudWatch に収集する方法を紹介します。これによってFlink メトリクスのモニタリングやダッシュボードへの追加、アラームのトリガー、さらにはアラームを契機とするイベントドリブンな処理も実行できるようになります。

AWS WAF は 2021年 3月にカスタムレスポンスとリクエストヘッダー挿入をサポートしました。このブログでは AWS WAF をカスタマイズして、アプリケーションのユーザー体験及びセキュリティを向上させる方法を紹介します。

AWS で Sr. Specialist Solution Architect を務める Sheng Chen による記事です。 VMware Cloud on AWS は、Amazon Web Services (AWS) グローバルインフラストラクチャ上で、 VMware Software-Defined Data Center (SDDC) を展開し、 vSphere ワークロードを実行するための柔軟でスケーラブルなソリューションを提供します。 200 以上の AWS ネイティブ サービスとの統合アクセスにより、VMware Cloud on AWS は、お客様がビジネスの中断を最小限に抑えつつ、アプリケーションのモダナイゼーションジャーニーを加速するのに役立ちます。 具体的には、VMware Cloud on AWS と AWS サービス統合するための独自の機能を利用することで、お客様はアプリケーションの変革とマイクロサービス アーキテクチャへの移行を開始することができます。

こちらのブログ記事は、二部構成のうちの二つ目のブログ記事となり、引き続きAWS Systems Manager Incident Managerに関する内容をご紹介していきます。一つ目のブログ記事では、連絡先、エスカレーションプラン、対応プランの作成などの設定手順についてご紹介してきました。このブログ記事では、Incident ManagerとAmazon CloudWatchの統合及び、Incident Managerのコンポーネントを使ったインシデント管理についてご紹介していきます。また、インシデント後の分析方法についてもご紹介していきます。 多くのお客様は、AWS環境のモニタリングにAmazon CloudWatchを利用されています。Incident ManagerとAmazon CloudWatchの統合により、アラームが設定されたしきい値に達すると、インシデントを発生させることが出来ます。まずはアラームを作成しましょう。

AWSでSpecialist Solutions Architectを務めるBalakrishnan NairとPartner Solutions Architectを務めるKiran Reidによる記事です。 オンプレミスでVMwareを稼働させているお客様は、VMware Cloud on AWSをハイブリッドクラウド戦略に取り入れることでAWSグローバルインフラストラクチャを使えるという非常に大きなメリットを得ようとしています。 一方で、AWS Analyticsサービスはお客様のエンタープライズデータベース、データレイク、ログファイルレポジトリにあるデータからビジネス価値を創出する手段を提供します。 データ分析ソリューションの主な流れは以下です。 ソースから未整形の状態のデータを取り出します。これはテキスト、数値、ビデオファイルなどです。 データを整形しデータベースやデータレイクなどのストレージソリューションに格納します。 分析、洞察のために収集、ノイズ除去されたデータを可視化します。 お客様のデータセンターではファイルサーバー、FTPサーバー、データベース、ログなどの様々な異なるソースやアプリケーションからデータが生成され、なおかつこれらはビジネスにとって極めて重要なデータを含みます。 有用なデータの管理と抽出はお客様にアドバンテージをもたらし、また遵守しなければならない特定の企業コンプライアンス要件にも合致する可能性があります。 VMware Cloud on AWSへ移行中のお客様の中には、非構造化データを含むファイルシステムを扱うワークロードの移行を考えている方もおられるかもしれません。これらのファイルシステムは有用なビジネスデータを生み出す貴重なソースとなり得ますが、データセットからどうやって意義のある洞察を得るかを決めづらくする原因ともなり得ます。 本稿ではVMware Cloud on AWSがどのようにこういったデータセットをAWS Analyticsサービスの近くに配置し、これらのサービスを利用してより容易にビジネスデータから有用な洞察を引き出せるかをガイドします。

多くのお客様はオペレーショナル・エクセレンスやパフォーマンス効率向上に効果的なインシデント管理やインシデント対応のソリューションを必要としています。インシデント管理プロセスでは、インシデントによって影響を受ける側と、インシデント対応を行う側の間にある透明性が重要になってきます。今発生しているアプリケーションやワークロードのインシデント対応について、どのチームが最適であるかを判断するには数時間かかることもあります。それに加えて、インシデント対応のプロセスはたいてい手動であり、多くの不確定要素が伴います。特にビジネスインパクトの大きいアプリケーションであればこの状況は望ましくありません。 お客様は多くの場合、社内でインシデントをどのように管理すべきかを課題に感じられていることがあります。 インシデント対応の管理をシンプルにするために、AWS Systems Managerの新機能としてIncident Managerがリリースされました。この機能には、Amazonでのインシデント管理におけるベストプラクティスが組み込まれています。Incident Managerを使用すると、適切な担当者を適切なタイミングでアサインし、インシデントの更新を追跡し、修復アクションを自動化し、チャットでの連携を可能にします。

AWSでSpecialist Solution Architectを務めるSchneider Larbiによる記事です。 VMware Cloud on AWSではお客様のオンプレミスネットワークをレイヤー2レベルでシームレスにクラウドへ延伸することができます。これは重要なことです。なぜならオンプレミスのレイヤー2ネットワークからIPアドレスを変更せずに、仮想マシンをVMware Cloud on AWSへ移行できるからです。 本稿執筆時点(2020年7月7日)で、VMware Cloud on AWSへネットワーク延伸する方法は以下の2つがあります。 VMware Autonomous NSX Edge Appliance VMware Hybrid Cloud Extension (HCX) ネットワーク延伸を実装するにあたりオンプレミスにNSXを持つ必要はありません。オンプレミスにNSX-Tがある場合、NSXにより自動でプロビジョニングされるNSX-T Edgeを、Software Defined Data Center (SDDC)やVMware Cloud on AWSの環境に接続するためのL2VPN (レイヤー2 VPN)のクライアントサイドとして利用することはできません。 本稿では、オンプレミスのネットワークをVMware Cloud on AWSへ延伸する際のアーキテクチャの考慮事項について説明します。これによりハイブリッドクラウドを実装したり、IPアドレスを変更することなくクラウドへ移行することができるようになります。