Amazon Web Services ブログ

Category: Intermediate (200)

AWS IoT TwinMaker の紹介

この記事は Introducing AWS IoT TwinMaker の日本語訳です。 「ツイン」というコンセプトは新しいものではなく、実は宇宙開発の初期にさかのぼります。1960 年代に行われたアポロ 13 号ミッションは、ツインを使った初期のユースケースの例です。サービスモジュール内の酸素タンクが爆発し、損傷した宇宙船は設計時に想定していた状況をはるかに超えており、その状態は急速に変化していました。そこでエンジニアたちは、最新のセンサー情報や宇宙飛行士の観測結果と、あらゆるエンジニアリング情報を駆使して、損傷状態の最善の理解を示す「ツイン」を地球上に作りました。これらのツインは、地球上の NASA エンジニアが宇宙飛行士の苦境を理解するのに役立ち、宇宙飛行士のクルーを無事に地球に帰還させるためのオペレーション上の意思決定を促しました。 最近では、デジタルツインが注目を集めており、従来の手法を超えてビジネス価値を高める可能性を秘めた(クラウドでの)大規模コンピューティング、新しいモデリング手法、IoT コネクティビティの進歩と融合により、ますます実現性が高まっています。お客様やパートナーがデジタルツインのメリットを実感し、新たなビジネス成果を生み出すことができるように、私たちは AWS IoT TwinMaker を構築しました。これは、実世界のシステムのデジタルツインをより早く簡単に作成し、産業オペレーションの監視と最適化に利用できる新しい AWS IoT サービスです。この記事では、デジタルツインとは何かを定義し、デジタルツインを構築する際に直面する一般的な課題を説明し、AWS IoT TwinMaker サービスの主要な機能を説明し、AWS IoT TwinMaker を使用してデジタルツインの作成を開始する方法を紹介します。

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消費財企業の車両管理部門が考慮すべき 3 つの革新的テクノロジー

このシリーズブローグのパート 2「消費財企業と物流ベンダーがAWSデータレイクで車両管理を最適化する方法」では、消費財企業の車両管理部門が非常にスケーラブルな Amazon Web Services (AWS) データレイクを構築し、リアルタイムデータやドライバーの安全性スコア、車両テレメトリデータから実用的な洞察を得る方法について説明しました。続くこのブログではさらに一歩進んで、消費財企業が車両管理データレイクからさらに多くの価値を得るために実現可能な 3 つの最先端テクノロジーについて説明します。

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Rackspace が実践する、AWS Systems Manager を活用したマルチクラウドおよびハイブリッド環境のインスタンスへのパッチ適用

この記事は Rackspace の Solutions and Services Engineering チームの Principal Engineer である Ryan Walker 氏と共同で作成しました。 クラウド技術が普及した現在、企業がサーバーをホスティングしたりソリューションを構築したりする際に多くの選択肢があります。Rackspace は、複数のクラウドプロバイダーの利用から、ベアメタルデバイス、プライベートクラウド、さらにはオンプレミスのリソースに至るまで、多様なポートフォリオをお客様に提供しています。お客様のシステム構造は、ビジネスニーズ(例えば、クラウドの多様化への関心)に起因することがあります。あるいは、クラウド環境への移行の初期段階に起因するかもしれません。お客様は、オンプレミスの契約が終了するのを待っているのかもしれません。どのような理由であっても、お客様は共通して同じ質問をします。「マルチクラウド環境やハイブリッド環境、オンプレミス環境でのパッチ適用を一元管理するにはどうすればいいですか?」と。

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Experimental construct librariesがAWS CDK v2で利用可能になりました

AWS CDK v2の実験的な(experimental)APIは、既存の安定した(stable)APIとは別のパッケージとして提供されるようになりました。 AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)は、使い慣れたプログラミング言語を使ってクラウドアプリケーションのリソースをモデル化し、プロビジョニングするためのオープンソースのソフトウェア開発フレームワークです。AWS CDKを使用すると、インフラストラクチャをコードとして定義し、AWS CloudFormationを通じてプロビジョニングできます。AWS CDKは、クラウドリソースに対して実績のあるデフォルト値を設定したハイレベルなコンポーネントを提供しているため、専門家でなくてもクラウドアプリケーションを構築できます。また、組織の要件を組み込んだ独自のカスタムコンポーネントを構成して共有できるため、チームが新しいプロジェクトを迅速に開始するのに役立ちます。

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あらゆる言語でのCDKアプリケーションのテスト

AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)は、使い慣れたプログラミング言語でクラウドアプリケーションのリソースを定義するためのオープンソースソフトウェア開発フレームワークです。AWS CDKはインフラストラクチャをプログラミング言語で定義できるため、アプリケーションのコードと同様に、インフラストラクチャのコードに対しても自動化されたユニットテストを記述することができます。テストは効果的なDevOpsの実践のために重要な要素であり、インフラストラクチャのコードをテストすることで、AWSクラウドで期待通りのリソースを確実に作成することができ、リグレッションが発生するのを防ぐことができるなどのメリットがあります。 今日、私はAWS CDK用のassertions モジュールを発表できることを嬉しく思います。これはCloudFormationテンプレートを中心に、CDKアプリケーションに対してユニットテストを書くのに役立つように設計されたAPIのセットです。 すべての言語をサポート 以前のAWS Blogの記事では、JavaScriptとTypeScriptでのみ利用可能なassertモジュールを使ってテストを書く方法を説明しました。assertモジュールと同様に、新しいCDK assertionsモジュールは、CDKアプリによって生成(synthesize)されたCloudFormationテンプレートを正確に検証するためのAPIセットを提供します。さらに、新しいassertionsモジュールは、CDKがサポートするすべての言語に対応しています。

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SaaSソリューションの運用を成功させるには

この記事は、Achieving Operational Success of SaaS Solutions を翻訳したものです。 本投稿は、AWS SaaS Factory の Partner Solutions Architect である Ujwal Bukka により寄稿されました。 運用上の優秀性は、SaaS (Software-as-a-Service) プロバイダーにとって重要な課題です。運用上の優秀性とは、ワークロードを効果的に運用および監視し、サポートするプロセスや手順を継続的に改善してビジネス価値を提供する能力のことです。 それを得るために努力することは、SaaS ソリューションにおけるスムーズな運用、ひいては最適なカスタマーエクスペリエンスの確保につながります。 マルチテナント環境を運用する場合、SaaS プロバイダーは各テナントの現在のステータスを把握し、自動化されたプロセスが新規および既存のテナントに対して同一かつ期待どおりに機能していることを確認し、サポートするプロセスや手順を継続的に改善する必要があります。 マルチテナント環境に関連する運用上の優秀性の設計原則とベストプラクティスには、ソリューションの運用状態を効果的に監視し、管理する能力が含まれます。これには、システムが各テナントや利用プランに対してどの程度効果的にリソースをスケーリングしているかを把握すること、アラートやインサイトを生成するために適切なメトリクスデータを取得すること、テナントのオンボーディングなどの運用プロセスを管理すること、マルチテナント環境におけるテナントのさまざまなニーズをサポートすることなどが含まれます。 今回の記事では、運用上の優秀性の設計原則とベストプラクティスについて確認します。

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VMware Cloud on AWS ワークロードをネイティブ AWS サービスで強化

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。

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AWSで稼働するSAPソリューションをAWSアカウントおよびサービスと接続する方法

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。

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Amazon FinSpace を用いてトレードストラテジーのための What-If シナリオ分析を実行する方法

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。

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Figure 1: Solution workflow

Amazon CloudWatch エージェントで Apache Flink のメトリクスを収集する

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。

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