Category: Launch

Amazon CodeGuru は、コードの品質を向上させるデベロッパーツールであり、次の 2 つの主要コンポーネントで構成されています。 CodeGuru Reviewer は、プログラム分析と機械学習を使用して、コード内で見つけにくい潜在的な欠陥を検出し、改善のための提案を提供します。 CodeGuru Profiler は、ライブアプリケーションからランタイムパフォーマンスデータを収集し、アプリケーションのパフォーマンスを微調整するのに役立つ視覚化と推奨事項を提供します。 本日は、3 つの新機能を発表いたします。 CodeGuru Reviewer および CodeGuru Profiler 用の Python のサポート (プレビュー) – CodeGuru を使用して Python で記述されたアプリケーションを改善できるようになりました。このリリース以前には、CodeGuru Reviewer は Java コードを分析でき、CodeGuru Profiler は Java 仮想マシン (JVM) で実行されるアプリケーションをサポートしていました。 CodeGuru Reviewer 用の Security Detector – CodeGuru Reviewer 用の新しい検出機能セットで、セキュリティの脆弱性を特定し、Java コード内のセキュリティのベストプラクティスをチェックします。 CodeGuru Profiler 用の Memory Profiling – 時間の経過に伴うオブジェクトタイプごとのメモリ保持の新しいビジュアライゼーションです。これにより、メモリリークを検出し、アプリケーションによるメモリの使用を最適化することが容易になります。 これらの機能をもっと詳しく見てみましょう。 […]

当社は、2020 年にイタリアと南アフリカで新しい AWS リージョンを立ち上げました。そして現在、インドネシア、日本、スペイン、インド、およびスイスのリージョンについての準備を進めています。 2020 年のオーストラリアのメルボルン 本日は、アジアパシフィック (メルボルン) リージョンのオープン準備に入りましたことをお知らせいたします。2022 年後半には、3 つのアベイラビリティーゾーンを備えてオープン予定です。アジアパシフィック (シドニー) リージョンに加えて、オーストラリアにはすでに 7 つの Amazon CloudFront エッジロケーションがあり、シドニーのリージョナルエッジキャッシュによってバックアップされています。 これは、オーストラリアで 2 番目のリージョンとなるとともに、アジアパシフィックでは 9 番目のリージョンとなり、既存のオーストラリア、中国、インド、日本、韓国、およびシンガポールの各リージョンに続くリージョンとなります。現在、24 の AWS リージョン内で 77 のアベイラビリティーゾーンが稼働しているほか、さらに 18 のアベイラビリティーゾーンと 6 つのリージョン (このリージョンを含む) の準備が進められています。 当社の Climate Pledge に関する取り組みの一環として、Amazon は 2040 年までにネットゼロカーボンを達成するという目標の一環として、当社の事業で必要とするエネルギーを 2025 年までに 100% 再生可能エネルギーでまかなうための道のりを歩んでいます。この目的のために、当社は、オーストラリアにおいて、165 MW の容量と年間 392,000 MWh の発電能力を備えた 2 つの再生可能エネルギープロジェクトに投資しました。 新しいリージョンでは、オーストラリア内の地理的に分離された場所にバックアップデータを格納する機能など、追加のアーキテクチャオプションがお客様 (およびオーストラリアにおける数十万のアクティブな他の AWS […]

安全性、耐障害性、および効率性に優れた高パフォーマンスソリューションの AWS での構築を支援するため、AWS は 2015 年に AWS Well-Architected Framework を一般公開しました。これは、1 部のホワイトペーパーとしてスタートしましたが、ドメイン固有のレンズ、ハンズオンラボ、およびワークロードを定期的に評価し、高リスク問題を識別して、改善点を記録するメカニズムを提供する AWS Well-Architected Tool (AWS マネジメントコンソールから無料でご利用いただけます) に拡大されました。 ワークロード固有のアドバイスをより多く提供するため、2017 年には「レンズ」の概念でフレームワークを拡張し、一般的な見解の枠を超えて、特定のテクノロジー分野に参入しました。現在、Software-as-a-Service (SaaS) ソリューションの構築を促進するために、AWS SaaS Factory チームが新しい AWS Well-Architected SaaS レンズ を構築する取り組みを先導しています。 SaaS は、ソフトウェアがプロバイダーによって一元的に管理およびホストされ、サブスクリプションベースで顧客に提供されるライセンス供与/デリバリーモデルです。このモデルの使用により、ソフトウェアプロバイダーは迅速に革新し、コストを最適化して、運用効率性を向上させることができます。それと同時に、顧客側もシンプル化された IT 管理、スピード、および使用分の料金だけを支払うというビジネスモデルのメリットを活かすことができます。 Well-Architected SaaS レンズは、SaaS ワークロード向けにカスタマイズされ、SaaS ワークロードの開発と運用に対するクリティカルシンキングを促進することを目的とした質問をツールに追加します。各質問にはベストプラクティスのリストがあり、各ベストプラクティスにはそれらを実施するために役立つ改善計画のリストがあります。何千人ものソフトウェアデベロッパーや AWS パートナーと連携してきた AWS SaaS Factory Program の AWS ソリューションアーキテクチャは、これらの Well-Architected パターンを AWS で SaaS アーキテクチャを構築して運用するための重要な要素として認識しています。 Well-Architected Tool […]

私たちは、昨年 12 月にロサンゼルスで最初の AWS ローカルゾーン を立ち上げ、2020 年 8 月に 2 つ目のローカルゾーン (ロサンゼルス) を追加 しました。私は最初の記事で、より多くの地理的な領域へのローカルゾーンの追加を検討することになるだろうという Andy Jassy の発言を引用しました。 お客様は、これらのゾーンの EC2 インスタンスおよびその他のコンピューティングサービスを使用して、特にアーティストワークステーション、ローカルレンダリング、スポーツ放送、オンラインゲーム、金融取引処理、機械学習の推測、バーチャルリアリティ、拡張現実アプリケーションなどをホストしています。これらのアプリケーションは、地理的な近接性によって可能になる極めて低いレイテンシーの恩恵を受けます。 追加のローカルゾーン 本日、さらに 3 つのローカルゾーンを開設し、2021 年にはさらに 12 のローカルゾーンが開設予定であることをお知らせできることを嬉しく思います。 ボストン、ヒューストン、マイアミのローカルゾーンがプレビューフォームで利用できるようになりました。今すぐアクセスをリクエストできます。2021 年には、ニューヨーク市、シカゴ、アトランタなどの主要都市および大都市圏にローカルゾーンを開設する予定です。 米国本土の大多数のユーザーに 1 桁のミリ秒のレイテンシーでアクセスを提供することを目標として、ターゲットとなる都市を選択しています。アプリケーションの最もレイテンシーの影響を受けやすい部分をローカルゾーンにデプロイすることで、ユーザーに素晴らしいパフォーマンスを提供できます。上記のユースケースに加えて、まだ想像や構築されていないさらに多くのものが見れることを期待しています。 ローカルゾーンの使用 最初の投稿では、ローカルゾーンを使用するプロセスをステップスルーしました。そこで述べたすべてが引き続き適用できます。するべきことは、次のとおりです。 プレビューへのアクセスをリクエストし、返信を待ちます。 ローカルゾーンの新しい VPC サブネットを作成します。 EC2 インスタンスを起動し、EBS ボリュームを作成して、アプリケーションをデプロイします。 知っておくべきこと ここでは、新しいローカルゾーンおよび今後のローカルゾーンについて知っておくべきことをいくつか紹介します。 インスタンスタイプ – ローカルゾーンには、C5、R5、T3、G4 など、さまざまな EC2 インスタンスタイプがあります。 モデルの購入 – コンピューティングキャパシティをローカルゾーンにおいてオンデマンドで使用できます。また、Savings Plan を購入して、割引を適用できます。一部のローカルゾーンは、スポットインスタンスの使用もサポートしています。 AWS […]

本日は、産業環境のお客様が、簡単かつコスト効率性に優れた方法で製造装置と機器の外観欠陥を検出するために役立つ新しい機械学習 (ML) サービス、Amazon Lookout for Vision をご紹介します。 これらの画像から欠陥がある回路基板を見つけられますか? 回路基板に詳しい人なら見つけられるかもしれませんが、私が欠陥を見つけるのには少し時間がかかってしまいました。適切な訓練を受け、十分に休息を取った人ならば、一連のオブジェクトから異常を上手く見つけることができますが、疲れていたり、この例での私のように適切な訓練を受けていなかったりすると、異常を見つけるのが遅くなり、ミスや食い違いが生じやすくなります。 多くの企業が異常の検出にマシンビジョンテクノロジーを使用しているのはこのためです。ただし、これらのテクノロジーは、制御された照明とカメラ視点で較正する必要があります。さらに、欠陥とされるものとされないものを定義するハードコードされたルールを指定しなければならないため、このテクノロジーは高度に特化されたものとなり、構築も複雑になります。 Lookout for Vision は、生産工程全体における製品欠陥の目視検査を自動化することによって、工業製品の品質向上と運用コストの削減を助ける新しい機械学習サービスです。Lookout for Vision では、ハードコードされたルールの代わりに深層学習モデルが使用され、カメラアングルの違い、照明、および運用環境に起因するその他の課題に対応します。Lookout for Vision により、慎重に制御された環境の必要性を減らすことができます。 Lookout for Vision を使用することで、製造された部品の損傷を検出し、欠落しているコンポーネントや部品を特定して、生産ラインにおける潜在的な工程関連の問題を発見することができます。 Lookout for Vision の使用開始方法 最初にお伝えしておきたいのは、Lookout for Vision は機械学習の専門家でなくても使用できるということです。Lookout for Vision は完全マネージド型サービスで、ユースケースとデータに合わせて最適化できる異常検出モデルが搭載されています。 Lookout for Vision を使用するには、いくつかのステップがあります。最初のステップは、データセットの準備です。これには、画像のデータセットの作成と画像のラベル付けが含まれます。次に、Lookout for Vision がこのデータセットを使用して、製品における異常の検出を学習する ML モデルを自動的にトレーニングします。最後のステップは、本番環境でのモデルの使用です。トレーニングしたモデルのパフォーマンスは、いつでも Lookout for Vision が提供するツールを使用して、継続的に評価し、改善することができます。 データの準備 モデルの作成を始めるには、まず一連の製品画像が必要になります。より良い結果を得るため、正常な製品 (欠陥なし) と異常な製品 (欠陥あり) の画像を含めます。トレーニングを始めるには、少なくとも 20 […]

2017 年の Amazon Connect のローンチ以来、何千社ものお客様がクラウドで独自にコンタクトセンターを構築しておられます。Amazon Connect は、非技術系のお客様によるインタラクションフローの設計、エージェントの管理、およびパフォーマンスメトリクスの追跡を容易にします。 たとえば、ヨーロッパで Best Western ホテルの部屋を電話で予約した場合、その通話は Amazon Connect によって管理されます。イギリスでは、郵便局が、アイデアから本稼働開始までわずか 3 週間で完了しました。フランスでは、ビジネスプロセスアウトソーシングの世界的リーダーである WebHelp が、わずか 72 時間で数千台のワークステーションとリモートエージェントをアクティブ化しました。 Amazon Connect について最後にブログを投稿して以来、チームは継続的にお客様からのフィードバックを聞いています。本日、Amazon Connect をよりスマートにし、サードパーティのツールとの統合を強化する新しい機能セットを発表できることをうれしく思います。 機械学習 (ML) を使用して、Amazon Connect が、会話をリアルタイムで分析し、コンタクトセンターのエージェントが必要とする関連情報を見つけ、顧客の声で顧客を認証することで、よりスマートにしてます。2 番目の機能セットにより、Amazon Connect はサードパーティのツールやサービスとの統合が容易になり、統合化された顧客プロファイル情報をコンタクトセンターエージェントに提示し、タスクの管理を容易にします。 それでは、詳細を一つずつ見ていきましょう。 Contact Lens Real Time Contact Lens for Amazon Connect は、機械学習 (ML) 機能のセットです。これを使うと、コンタクトセンターのスーパーバイザーは、顧客との会話の感情、傾向、コンプライアンスをよりよく理解することができます。re:Invent 2019 で初めて発表され、2020 年 7 月から 利用可能になりました。エージェントを効果的にトレーニングし、成功したインタラクションを複製し、企業と製品に関する重要なフィードバックを特定することができます。 本日から、顧客が不満を表明するなど、ライブ通話中のカスタマーエクスペリエンスに関するリアルタイムの洞察を得ることができます。カスタマーエクスペリエンスの分析とライブコールのアラートは、Amazon Connect のリアルタイムメトリクスダッシュボードで配信されます。スーパーバイザーは、重要なコールをいつリッスンするかを特定し、チャットを介してエージェントにガイダンスを提供したり、エージェントにコールを転送して支援を求めたりすることが容易になります。 […]

Amazon Elastic Block Store (EBS) ボリュームは、2008 年の発売以来、EC2 の必要不可欠なコンポーネントです。現在、特定のユースケースに対応し、指定されたパフォーマンスが得られるように設計された 6 種類の HDD ボリュームおよび SSD ボリュームから選択できます。 今年初めに、以前の io1 ボリュームよりも 100 倍高い耐久性と 10 倍の IOPS/GiB を備えた io2 ボリュームを発売しました。io2 ボリュームは、ハイパフォーマンスでビジネスクリティカルなワークロードなど、I/O 負荷が高くレイテンシーの影響を受けやすいアプリケーションに最適です。 さらに進化 本日から、さらに優れたパフォーマンスを提供する io2 Block Express ボリュームのプレビューを開始します! このボリュームは、AWS Nitro System の一部として実装された高度な通信プロトコルを活用した新しい EBS Block Express アーキテクチャに基づいて構築され、最大 256 K IOPS と 4000 MBps のスループット、最大 64 TiB のボリュームサイズを実現します。すべてミリ秒未満で、低分散 I/O レイテンシーです。スループットは、プロビジョンド IOPS ごとに […]

2006 年に S3 をローンチした当時、私はその事実上無制限の容量 (「あらゆる数のブロックを簡単に保存…」)、99.99% の可用性を実現するように設計されており、データが複数の場所に透過的に保存される耐久性に優れたストレージを提供するという事実について説明しました。このローンチ以来、AWS のお客様は、バックアップと復元、データアーカイブ、エンタープライズアプリケーション、ウェブサイト、ビッグデータ、そして最終集計で 10,000 個を超えたデータレイクといった、驚くほど多様な方法で S3 を使用しておられます。 S3、およびその他の大規模な分散システムの興味深い (時には分かりにくいこともある) 側面のひとつに、一般に結果整合性として知られているものがあります。要するに、PUT などのデータを格納または変更する S3 API 関数を呼び出した後には、データが受け入れられ、永続的に保存されたものの、まだどの GET または LIST リクエストも参照できない短い期間があるということです。これは、以下の図のようになります。 S3 のこの側面は、書き込み直後に最新のデータにアクセスする必要があるビッグデータワークロード (そのほとんどが Amazon EMR を使用) とデータレイクにとって極めて困難なものになり得ます。お客様がクラウドでビッグデータワークロードを実行できるようにするため、Amazon EMR は EMRFS Consistent View、およびオープンソースの Hadoop デベロッパーは S3Guard を構築して、これらのアプリケーションに強力な整合性レイヤーを提供しました。 S3 の整合性が強力になりました 前置きが長くなってしまいましたが、良いニュースをいくつかお知らせしたいと思います! 本日から、S3 の GET、PUT、LIST 操作のすべて、およびオブジェクトタグ、ACL、またはメタデータを変更する操作に強力な整合性が適用されます。書き込む内容をすぐさま読み取ることができるようになり、LIST の結果はバケットの内容を正確に反映するようになります。これは、既存および新規の S3 オブジェクトすべてに適用され、全リージョンで機能し、追加料金なしでご利用いただけます! パフォーマンスへの影響はなく、必要に応じてオブジェクトを毎秒何百回でも更新でき、グローバルな依存関係はありません。 この改善はデータレイクにとってすばらしいメリットですが、他のアプリケーションタイプにもメリットがあります。強力な整合性を備えた S3 により、オンプレミスワークロードの移行と AWS へのストレージもこれまで以上に容易になります。 私たちは、お客様がそれぞれのビッグデータワークロードでこの更新を活用できることを確実にするため、Amazon […]

2012 年の HS1 や 2015 年の D2 を含む、高密度ストレージを持つ EC2 インスタンスを数世代立ち上げてきました。この名前から推測できるように、お客様は、データウェアハウス、データレイク、ネットワークファイルシステム、Hadoop クラスターなどに、非常に経済的なオンインスタンスストレージを大量に必要とする場合に、これらのインスタンスを利用しています。このようなワークロードには、大量の I/O とネットワークスループットが必要ですが、コンピューティング能力に対するストレージ比率が高いと正常に動作します。 新しい D3 インスタンスおよび D3en インスタンス 本日、D3 インスタンスおよび D3en インスタンスをローンチします。以前のインスタンスと同様に、これらのインスタンスにより、大量の低コストオンインスタンス HDD ストレージにアクセスできます。D3 インスタンスには 4 つのサイズがあり、最大 32 個の vCPU と 48 TB のストレージを利用できます。仕様は以下のとおりです。 インスタンス名 vCPU RAM HDD ストレージ ディスクスループットの総計 (128 KiB ブロック) ネットワーク帯域幅 EBS 最適化帯域幅 d3.xlarge 4 32 GiB 6 TB (3 x 2 […]

非常に高いコアあたりのパフォーマンスと高いメモリ対コア比をお求めのお客様のために、コンピューティング集約型の z1d インスタンスを 2018 年半ばにローンチしました。これにより、フロントエンドの電子設計自動化 (EDA)、保険数理、および CPU バウンドのリレーショナルデータベースワークロードを強化します。 補完的なユースケースに対応するため、お客様から、ローカル NVMe ストレージがなく、ネットワークスループットが高く、メモリ対 vCPU 比が低い、z1d のような高いコアごとのパフォーマンスを発揮する EC2 インスタンスを求められています。お客様から、この属性セットを持ったインスタンスを構築した場合、そのインスタンスはゲーム、金融アプリケーション、それに自動車、航空宇宙、エネルギー、電気通信産業、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) で使用されるシミュレーションモデリングアプリケーションなどのワークロードに最適だとご指摘いただきました。 M5zn のご紹介 本日、z1d インスタンスの成功に基づき、M5zn インスタンスを 7 つのサイズでローンチします。このインスタンスは、最大 4.5 GHz のオールコアのターボクロック周波数を持つ、第 2 世代のカスタム Intel® Xeon® Scalable (カスケードレイク) プロセッサーを使用します。M5zn インスタンスは高頻度処理を特徴とし、汎用 M5 インスタンスの変形で、AWS Nitro System 上に構築されます。このインスタンスは、低レイテンシーの 100 Gbps ネットワークと Elastic Fabric Adapter (EFA) も備え、HPC や通信負荷の高いアプリケーションのパフォーマンスを向上させます。 次に、M5zn インスタンス (すべての VPC のみ、HVM […]