Amazon Web Services ブログ

Category: News

Amazon S3 Access Points で共有データセットの管理が簡単に

安全で、スケーラブルで、耐久性があり、可用性の高いストレージは、クラウドコンピューティングの基本的なコンポーネントです。それが、AWS が 2006 年に Amazon Simple Storage Service (S3) を開始したそもそもの理由です。これは、AWS が現在提供している 175 を超えるサービスの多くの構成要素になっています。2020 年代が間近に迫る中、Amazon Redshift、Amazon Athena、Amazon EMR および AWS Lake Formation により、S3 は、オブジェクトだけでなくエンジンも格納する方法にもなり、データを洞察に変えていきます。これらの機能は、バケットに保存されたデータのアクセスパターンと要件が進化したことを意味します。 本日、S3 で共有データセットの大規模なデータアクセスを管理する新しい方法、Amazon S3 Access Points をローンチします。S3 Access Points は、そのエンドポイントを使用してデータにアクセスする方法を記述する専用のアクセスポリシーを持つ一意のホスト名です。S3 Access Points 以前は、データへの共有アクセスは、バケット上の単一のポリシード2020キュメントを管理することを意味していました。これらのポリシーは、多くの異なる権限を持つ数百のアプリケーションを表し、監査と更新が多くのシステムに影響を及ぼす潜在的なボトルネックになる可能性がありました。 S3 Access Points を使用すると、アプリケーションやチームを追加するときにアクセスポイントを追加でき、ポリシーを具体的かつ管理しやすくします。バケットには複数のアクセスポイントを含めることができ、各アクセスポイントには独自の AWS Identity and Access Management (IAM) ポリシーがあります。アクセスポイントポリシーはバケットポリシーに似ていますが、アクセスポイントに関連付けられています。S3 Access Points は、Amazon Virtual Private Cloud 内からのアクセスのみを許可するように制限することもできます。また、各アクセスポイントには一意の DNS 名があるため、AWS […]

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Amazon Elasticsearch Service 向け UltraWarm (プレビュー版) 発表

  本日、Amazon Elasticsearch Service 向けの低コストの完全マネージド型ウォームストレージ層である UltraWarm を発表します。UltraWarm はプレビューでご利用いただけます。UltraWarm はAmazon Elasticsearch Service でホットウォームティアリングを提供する新しいアプローチを採用し、最大 900TB のストレージを提供。既存のオプションに比べて、ほぼ 90% のコスト削減を実現しています。UltraWarm は、Amazon Elasticsearch Service エクスペリエンスのシームレスな拡張機能であり、使い慣れた Kibana インターフェイスから、ホットデータと UltraWarm データの両方をクエリおよび視覚化できます。UltraWarm データは、現在使用しているのと同じ API とツールを使用してクエリできます。また、保管中および転送中の暗号化、統合アラート、SQL クエリなどの一般的な Amazon Elasticsearch Service 機能もサポートしています。 Amazon Elasticsearch Service のお客様に人気のユースケースは、大量の (そしてますます増加している) マシン生成ログデータを取り込んで分析することです。ただし、これらのお客様からは、より多くのこのデータに対してリアルタイム分析を実行したいので、それを使用して運用とセキュリティの問題を迅速に解決するのに役立てたいとの声が寄せられています。数か月、さらには数年分のデータの保存と分析は費用がかかりすぎてしまうため、複数の分析ツールを使用する人もいれば、貴重なデータをただ削除して洞察を逃してしまう人もいます。UltraWarm は、Amazon Simple Storage Service (S3) に裏打ちされた費用対効果の高いストレージで、この問題の解決に役立ち、お客様は長年蓄積してきたデータを保持して分析できます。 UltraWarm のリリースにより、Amazon Elasticsearch Service は、ホットウォームと UltraWarm の 2 つのストレージ層をサポートできるようになります。ホットティアは、インデックス作成、更新、およびデータへの最速アクセスの実現に使用します。UltraWarm は、ホットティアを補完して、アクセス頻度の低い古い大量のデータのサポートを強化し、ストレージコストを削減できる利点があります。前述したように、UltraWarm はデータを […]

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Amazon EC2アップデート – 高性能で費用対効果の高い推論のための AWS Inferentia チップを搭載した Inf1 インスタンス

お客様は機械学習を大いに活用しています。オブジェクト検出、音声認識、自然言語処理、パーソナライズ、不正検出など、さまざまな種類のワークロードを実行しています。大規模な本番ワークロードで実行する場合、可能な限り迅速かつ費用対効果の高い方法で推論を実行できることが不可欠です。お客様の話では、推論は機械学習作業のコストの最大 90% を占めます。 新しい Inf1 インスタンス 本日、4 つのサイズの Inf1 インスタンスを起動します。これらのインスタンスは AWS Inferentia チップを搭載しており、高速で低レイテンシーの推論を提供するように設計されています。 AWS Inferentia チップは、推論プロセスを加速するように設計されています。各チップは次のパフォーマンスを提供できます。 16 ビット浮動小数点 (FP16 および BF16) と混合精度データの 64 teraOPS。 8 ビット整数 (INT8) データの 128 teraOPS。 チップには、高速インターコネクトと大量のメモリも含まれています。最大のインスタンスに 16 個のチップが搭載されているため、新規および既存の TensorFlow、PyTorch、および MxNet 推論ワークロードは、2 petaOPS を超える推論能力の恩恵を受けることができます。G4 インスタンスと比較した場合、Inf1 インスタンスは推論スループットを最大 3 倍にし、推論あたりのコストを最大 40% 削減します。 サイズと仕様は次のとおりです。 インスタンス名 Inferentia チップ vCPUs RAM EBS 帯域幅 ネットワーク帯域幅 inf1.xlarge 1 […]

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新機能 – VPC Ingress Routing – サードパーティアプライアンスの統合を簡素化

Architecting on AWS クラスを担当していたとき、お客様から、Amazon Virtual Private Cloud を設定して、オンプレミスと同じネットワークセキュリティポリシーをクラウドで実施する方法をよく尋ねられました。たとえば、侵入検知システム (IDS) アプライアンスを使用してすべての入力トラフィックをスキャンしたり、クラウドでオンプレミスと同じファイアウォールを使用したりするために。今日まで、私が提供できる唯一の答えは、すべてのトラフィックを VPC からオンプレミスのアプライアンスまたはファイアウォールにルーティングして、クラウドにルーティングする前に通常のネットワーク機器でトラフィックを検査することでした。これは明らかに理想的な設定ではなく、レイテンシーと複雑さが増します。 今日、新しい VPC ネットワーキングルーティングプリミティブを発表します。これにより、インターネットゲートウェイ (IGW) または仮想プライベートゲートウェイ (VGW) との間の送受信、または Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスの Elastic Network Interface へ送信されるすべてのトラフィックをルーティングできます。つまり、トラフィックがビジネスワークロードに到達する前にすべてのトラフィックを EC2 インスタンスに送信するように仮想プライベートクラウドを設定できるようになりました。通常、インスタンスはネットワークセキュリティツール (IDS/IPS または Firewall など) を実行して、疑わしいネットワークトラフィックを検査またはブロックするか、他の EC2 インスタンスにトラフィックを中継する前に他のネットワークトラフィック検査を実行します。 仕組み その仕組みを学ぶために、この CDK スクリプトを作成して、アプライアンス用のサブネットとビジネスアプリケーション用のサブネットの 2 つのパブリックサブネットを持つ VPC を作成しました。このスクリプトは、パブリック IP アドレスを持つ 2 つの EC2 インスタンス (各サブネットに 1 つずつ) […]

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AWS Compute Optimizer – カスタマイズされたリソース最適化サービス

Amazon EC2 インスタンスタイプについて公に話すと、よく受ける質問の 1 つに「アプリケーションに適したインスタンスタイプを間違いなく選択するにはどうすればよいですか?」というものがあります。 正しいインスタンスタイプの選択は、芸術と科学の中間にあります。通常は、通常の環境 (ベースライン) でのアプリケーションのパフォーマンス特性と予想される日ごとの変動を把握して、これらの特性に一致するインスタンスタイプを選択します。その後、主要なメトリクスをモニタリングして選択を検証し、時間をかけてプロセスを繰り返して調整し、アプリケーションのコストとパフォーマンスの割合に最適なインスタンスタイプになるようにします。リソースを過剰にプロビジョニングするとインフラストラクチャへの支払いが過剰になり、リソースを過少にプロビジョニングするとアプリケーションのパフォーマンスが低下し、顧客体験に影響を与える可能性があります。 今年の初めに Cost Explorer Rightsizing Recommendations を開始しました。これは、使用率が低い Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスを特定するのに役立ちます。このインスタンスを同じファミリー内でダウンサイジングして、お金を節約します。受け取ったフィードバックは素晴らしく、お客様からは同じインスタンスファミリー内の単なるダウンサイジング以上の推奨事項を求める声が上がりました。 本日、ワークロード向けのコンピューティングリソースの最適化に役立つ新しいサービスを発表します。AWS Compute Optimizer です。AWS Compute Optimizer は、機械学習技術を使用してアカウントのリソース消費の履歴を分析し、リソースの使用状況に合わせて明確で実用的な推奨事項を作成します。AWS Compute Optimizer は AWS Organizations に統合されており、マスター titletitleAWS Organizations アカウントから複数のアカウントの推奨事項を確認できます。 AWS Compute Optimizer を開始するには、AWS マネジメントコンソールに移動し、[AWS Compute Optimizer] を選択してサービスをアクティブ化します。Amazon CloudWatch メトリクスを使用してリソースの使用状況と履歴の分析をすぐに開始し、数時間後に最初の推奨事項を提示します。 次のように、AWS Compute Optimizer ダッシュボードで最初の推奨事項を確認できます。 次のように、[オーバープロビジョニング: 8 インスタンス] をクリックして詳細を取得します。 8 […]

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新機能 – EBS Direct API – EBS スナップショットコンテンツへのプログラムによるアクセス

EBS スナップショットは実に有能です。 これは、AWS マネジメントコンソール を通じて双方向的に作成できます。 作成するには、コマンドライン (create-snapshot) を使うか、CreateSnapshot 関数を呼び出します。また、Data Lifecycle Manager (DLM) により、スナップショット自動管理の設定が行えます。 スナップショットについて スナップショットは Amazon Simple Storage Service (S3) に保存され、これにより、必要に応じて新しい EBS ボリュームを素早く作成できます。ボリュームの最初のスナップショットには、ボリューム上にある 512K サイズのブロックすべてのコピーが含まれます。その後のスナップショットには、前のスナップショット以降に変更されたブロックのみがふくまれます。スナップショットが増分を扱うこの性質により、コスト効率が非常に高くなります。(統計的にいって) EBS ボリューム上にあるブロックの多くは、ほとんど変更されることがないからです。 その手短な例をご覧いただきましょう。今、8 個のブロックがある EBS ボリュームを作成およびフォーマットしたと考えます (これは許可された最小サイズより小さいですが、例としてお許しください) 。これにいくつかファイルをコピーした後、最初のスナップショット (Snap1) を作成します。このスナップショットには、次に示すようにすべてのブロックが含まれます。 次に、いくつかのファイルをさらに追加し、1 つのファイルを削除してから、2 つめのスナップショット (Snap2) を作成します。このスナップショットには、1 つめを作成した後に修正されたブロックのみが含まれ、それは次のようになります。 さらに、いつくかの変更を加えた後、3 つめのスナップショット (Snap3) を作成します。 現実には、ディレクトリー、ファイル、そして下層ブロックの間の関係性はファイルシステムで制御されており、一般的にかなり複雑なものになることは、心に留めておいてください。 さて、3 つのスナップショットができましたので、これらを使って新しくボリュームを作成したいと思います。EBS ボリュームのスナップショットを作成するたび、前のスナップショットへの内部参照も作成されます。これにより、CreateVolume が各ブロックについて最新のコピーを見つけられるようになっています。次に示すような関係です。 詳細な管理は、この背景にある EBS が受け持ってくれます。たとえば、Snap2 を削除するとそれに含まれる Block […]

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Amplify DataStore – GraphQL でオフラインアプリの開発を簡素化

オープンソースの Amplify Framework は、ウェブおよびモバイル開発者がクラウドベースのサービスを簡単にプロビジョニングおよびアクセスできるようにするコマンドラインツールおよびライブラリです。たとえば、モバイルアプリケーション用に GraphQL API を作成したければ、開発マシンで amplify add api を使用してバックエンド API を設定します。いくつかの質問に答えた後、amplify push と入力して、クラウドで AWS AppSync API バックエンドを作成します。Amplify はコードを生成し、アプリが新しく作成された API に簡単にアクセスできるようにします。Amplify は Angular、React、Vue などの一般的なウェブフレームワークをサポートしています。また、React Native、iOS 用の Swift、Android 用の Java で開発されたモバイルアプリケーションもサポートしています。モバイルアプリケーションで Amplify を使用する方法について詳しく知りたい場合は、re:Invent 2019 カンファレンス向けに準備したワークショップ (iOS または React Native) にお気軽にご参加ください。 AWS のお客様は、ウェブおよびモバイルアプリケーションを開発する際に最も難しいタスクは、デバイス間でデータを同期し、オフライン操作を処理することだと語っています。理想的には、デバイスがオフラインのときも、お客様はデータにアクセスするだけでなく、データを作成および変更するためにアプリケーションを引き続き使用できる必要があります。デバイスがオンラインに戻ると、アプリケーションはバックエンドに再接続し、データを同期して、競合がある場合は解決する必要があります。AWS AppSync SDK のオンデバイスキャッシュをオフラインミューテーションとデルタ同期で使用している場合でも、すべてのエッジケースを正しく処理するには、多くの未分化コードが必要です。 本日、Amplify DataStore を導入いたします。これは、開発者がデータへの変更を書き込み、読み取り、監視するための永続的なオンデバイスストレージリポジトリです。Amplify DataStore を使用すると、開発者は、オフラインまたはオンラインシナリオ用の追加コードを作成することなく、分散データを活用するアプリを作成できます。Amplify DataStore は、クラウドへの接続や AWS アカウントを必要とせずに、ウェブおよびモバイルアプリケーションでスタンドアロンのローカルデータストアとして使用できます。ただし、クラウドバックエンドで使用する場合、Amplify DataStore は、ネットワーク接続が利用可能であれば、データを AWS […]

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新機能 – AWS Step Functions 高速ワークフロー: 高パフォーマンスと低コスト

re:Invent 2016 では AWS Step Functions を開始しました。お客様はすぐにサービスを利用して、多段階ワークフローのコア要素として使用しました。現在、機械学習トレーニング、レポート生成、注文処理、IT オートメーション、およびその他の多くの多段階プロセスを調整するサーバーレスワークフローを構築しているお客様もいらっしゃいます。これらのワークフローは最大 1 年間実行でき、チェックポイント、一時的な障害の再試行、監査目的での詳細状態の追跡を含むワークフローモデルを中心に構築されます。 使用状況とフィードバックから、お客様方がコアな Step Functions モデルを非常に好んでいることがわかります。お客様は、宣言仕様と、ワークフローを簡単に構築、テスト、スケーリングできることを気に入っています。実際、お客様は Step Functions が非常にお気に入りのため、IoT データの取り込み、ストリーミングデータ処理、モバイルアプリケーションバックエンドなどの大容量で短期間のユースケースに使用したいと考えています。 新しい高速ワークフロー 本日、既存の標準ワークフローのオプションとして高速ワークフローを開始しました。高速ワークフローは同じ宣言仕様モデル (Amazon States Language) を使用しますが、これらの大容量で短期間のユースケース向けに設計されています。知っておくべきことは、次のとおりです。 トリガー – AWS サービスの長いリストに関連付けられたイベントと読み取り/書き込み API 呼び出しを使用して、高速ワークフローの実行をトリガーできます。 実行モデル – 高速ワークフローは 1 回以上実行モデルを使用し、失敗したステップを自動的に再試行することはありませんが、エラー処理で説明されているように、再試行とキャッチを使用できます。ステップはチェックポイントとして表示されないため、ステップごとのステータス情報は利用できません。成功と失敗は CloudWatch Logs に記録され、ログ記録レベルを完全に制御できます。 ワークフロー段階 – 高速ワークフローは、アクティビティタスクを除き、標準ワークフローと同じサービス統合の多くをサポートします。AWS Batch、AWS Glue、Amazon SageMaker などの長期実行サービスを開始できます。とても待ち遠しいことでしょう。 期間 – 高速ワークフローは、実際の経過時間で最大 5 分間実行できます。他の高速ワークフローまたは標準ワークフローを呼び出すことはできますが、とても待ちきれないでしょう。また、標準ワークフローから高速ワークフローを呼び出して、アプリケーションのニーズを満たすために両方のタイプを構成することもできます。 イベント料金 – 高速ワークフローは、1 秒あたり 100,000 […]

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AWS DeepComposer – 生成的な機械学習モデルを使用して音楽を作成する

本日、世界初の機械学習対応のミュージカルキーボードである AWS DeepComposer を発表します。読み間違えではありません。 機械学習 (ML) には、数学、コンピューターサイエンス、コード、およびインフラストラクチャの知識がかなり必要です。これは非常に重要なことですが、意欲的な ML 開発者の多くは圧倒され、時には (あえて言うと) 退屈に感じさえするでしょう。 誰もが実用的な ML について学び、それを楽しんでいただけるように、ML を搭載したデバイスをいくつか導入しました。AWS re:Invent 2017 では、世界初の深層学習対応カメラである AWS DeepLens を導入し、開発者がコンピュータービジョンの ML について学習できるようにしました。昨年は、AWS DeepRacer を発売しました。これは強化学習によって駆動する完全に自立型の 1/18 スケールのレーシングカーです。今年、当社はそのバー (水準) をババッと引き上げます (駄洒落をお許しください)。 AWS DeepComposer の紹介 AWS DeepComposer は、開発者が事前トレーニング済みのモデルまたは独自のモデルで Generative AI を使用できるように設計された 32 キー、2 オクターブのキーボードです。 デバイスが入手できるようになったときに E メールを受信するリクエストを行うことも、AWS コンソールで仮想キーボードを使うこともできます。 以下はその詳細な説明です。 DeepComposer コンソールにログインし、 短い曲を録音するか、あらかじめ録音された曲を使用し、 お気に入りのジャンルの生成モデルを選択し (事前トレーニング済みまたは独自のもの)、 このモデルを使用して、新しいポリフォニックコンポジションを生成し、 コンソールでコンポジションを再生し、 コンポジションをエクスポートするか、SoundCloud […]

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Microsoft Windows Server と SQL Server 向けの新しくシンプルになった独自のライセンスエクスペリエンス

お客様は、Microsoft Windows Server および SQL Server の既存のライセンスを AWS に持ち込み、管理するための簡単な方法を提供するように求めています。本日、新しい、よりシンプルな、Bring-Your-Own-License (BYOL) エクスペリエンスを発表できることを嬉しく思います。 Windows Server または SQL Server インスタンスを起動するとき、お客様は従量課金モデルで AWS のライセンスを使用するか、既存の独自のライセンスを持ち込むことができます。AWS から取得したソフトウェアライセンスを使用する場合、お客様は複雑なライセンス契約条件を管理する必要のない、完全準拠の従量課金ライセンスモデルを取得します。本日発表された新しい BYOL エクスペリエンスにより、既存の Windows Server または SQL Server ライセンスを使用したいお客様は、EC2 で仮想マシンをシームレスに作成できます。その一方で、AWS はライセンスを管理し、お客様が指定したライセンスルールに確実に準拠するのをサポートします。 以前は、独自のサーバーごとのライセンスを持参する場合、キャパシティーを管理し、BYOL に必要な専用ホストを効果的に使用するために、追加の自動化を記述する必要がありました。このプロセスにより、ホストの管理があたかも EC2ではないようになり、AWS が提供するライセンスを使用する際の、シンプルで使いやすいエクスペリエンスとはまったく異なっていました。新しい BYOL エクスペリエンスは、ホストの割り当てやリリースなどの主要なホスト管理タスクを自動化し、ホストキャパシティーを管理し、ホストの Auto Scaling や自動リカバリなどの機能を有効にすることで、お客様のホスト管理エクスペリエンスをシンプルにします。その結果、他の EC2 インスタンスを作成するのと同じ方法で、専用ホスト上に BYOL インスタンスを簡単に作成できます。 ライセンスされたイメージを AWS クラウドに持ち込むための、新しくシンプルになったエクスペリエンスを見ていきましょう。この記事では、Windows Server ライセンスを使用しますが、Windows Server と SQL Server のライセンスを持ち込む場合も同じです。 ライセンス管理のセットアップ ライセンス画像をインポートして、Amazon […]

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