Amazon Web Services ブログ

Category: News

AWS Serverless Application Repository が登場します

私が想像していた以上に早くサーバレスアプリケーションはメインストリームになりました。毎日毎秒、数え切れないほどの AWS Lambda ファンクションが起動され、ビジネスクリティカルな処理を実行しています。ユーザの皆さんは その柔軟性、安定性、コスト効率の良さを好きだと言ってくれます。 私たちはすべてのAWSのお客様がサーバレスな未来へ向かえるようにしたいと考えています。AWS Lambdaのサービス提供開始後、サーバレスアプリケーションのデプロイおよび管理プロセスを簡素化するため Serverless Application Model (SAM) を提供しました。さらにサーバレスのリファレンスアーキテクチャを公開しました。現在、Web アプリケーション、モバイルバックエンド、画像認識&処理、リアルタイムファイル処理、IoTバックエンド、MapReduce、リアルタイムストリーミング処理、そしてチャットボット向けの画像加工 を公開しています。 2017年11月30日、私たちは次のステップをお伝えします。AWS コンソールからサーバレスアプリケーションを可能な限り容易に探し、見つけ、デプロイできるようにします。加えて Lambda、SAM、サーバレスアプリケーションに関するオープンソースコミュニティをサポートするため、誰もが共有し、参加し、メリットを得られる場を提供します。

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Amazon Aurora Multi-Master のプレビュー申し込み開始

Amazon Aurora Multi-Master は、複数のアベイラビリティゾーンにわたって複数のRead/Writeマスターインスタンスを作成することができます。これによって、リードレプリカで現在できることと同様に、アプリケーションは1つのクラスター内の複数のデータベースインスタンスを読み書きできるようになります。 Multi-MasterクラスターはAuroraの高可用性を向上させます。複数インスタンス内の1つが落ちたとしても、クラスター内のその他のインスタンスに即座に引き継がれます。インスタンス障害やAZ全体障害が起きたとしても、アプリケーションのダウンタイムほぼゼロで、読み書きの可用性が維持されます。 現在のSingle-MasterのAuroraは、1つのクラスター内に1台の書き込みインスタンスと最大15台の昇格可能なリードレプリカをサポートし、書き込みインスタンスはr4.16xlargeで秒間200,000書き込みを実行できます。Aurora Multi-Master であれば、より高い書き込みスループットを必要とするワークロードであっても、マスターインスタンスを追加することで書き込みを水平方向にスケールアウトさせることができます。 このプレビューはMySQL互換のAuroraで使用でき、サインアップフォームに記入することで参加できます。 Aamazon Aurora はオープンソースデータベースのシンプルさとコスト効率、およびハイエンド商用データベースのパフォーマンスと可用性を両立した、完全マネージドなリレーショナルデータベースです。 Aurora Multi-Master プレビュー: サインアップ (翻訳はSA柴田が担当しました。原文はこちら)

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新しいT2 Unlimited – バーストを超え、高い性能を発揮

T2インスタンスについての最初の投稿は2014年の夏でした。そこでは、多くのワークロードは継続的なCPUパワーに対する需要は控えめであり、かなり多くのCPUパワーを必要とするのは時々であるとお話しました。このモデルはお客様と共鳴しました。T2インスタンスは非常に普及しており、マイクロサービス、低レイテンシーの対話型アプリケーション、仮想デスクトップ、ビルド&ステージング環境、プロトタイプなどをホストするために利用されています。   新しいT2 Unlmitedインスタンス 本日(日本時間2017年11月30日)、AmazonはT2インスタンスで開拓したバーストモデルを拡張し、コストを可能な限り低く抑えながら、任意の時間枠で高いCPUパフォーマンスを維持する能力を提供します。インスタンスを起動する際に、この機能を有効にするだけです。すでに実行中のインスタンスに対しても、有効にすることができます。時間あたりのT2インスタンスの価格は、平均CPU使用率が24時間のウィンドウにおけるベースラインよりも低い場合には、すべての瞬間的なスパイクをカバーします。長期間に渡って高いCPU使用率でインスタンスが稼働する場合には、少額の時間課金が発生します。例えば、t2.microインスタンスを平均CPU使用率15%(ベースラインに比べ5%高い)で24時間動かすと、追加で6セントが課金されます(vCPU時間あたり5セント * 1 vCPU * 5% * 24時間)。

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Amazon Kinesis Video Streams – コンピュータビジョン・アプリケーションのためのサーバーレスな動画データの収集と保存

携帯電話、防犯カメラ、ベビーモニター、ドローン、WEBカメラ、車載カメラ、さらには人工衛星まで、これらすべては高輝度で高品質の動画ストリームを生成できます。 住宅、オフィス、工場、都市、街路、高速道路は現在、膨大な数のカメラを備えています。これらのカメラは、洪水などの自然災害時に被害状況の調査を可能にし、公共の安全性を高め、子供が安全かつ健康であることを知らせ、無限に繰り返す「失敗」動画のための一瞬を補足し(個人的な趣味の話です)、身元の判定に役立つデータを集め、交通の問題を解決するなど、様々な場面で活用されます。 この動画データの洪水を扱うことは、言い表せないほど難しいことです。 入力ストリームには、個別に、または何百万という単位でデータが到着します。 ストリームには価値あるリアルタイムなデータが含まれており、遅延したり、一時停止したり、より適切なタイミングで処理するためにデータを脇に置いておいたりすることはできません。生のデータを取得すると、他の課題が発生します。動画データの保存、暗号化、索引作成などが頭に浮かびますね。価値を引き出すこと、つまりコンテンツに深く潜って、そこにあることを理解し、行動を起こすことは、次の大きなステップです。 新しい Amazon Kinesis Video Streams 2017年11月29日、リアルタイムストリーミングサービスであるAmazon Kinesisファミリーの新しいメンバーとして、Amazon Kinesis Video Streamsをご紹介します。 これによって、独自のインフラストラクチャを構築して動かすことなく、何百万ものカメラデバイスからストリーミング動画(または時系列にエンコードされたデータ)を取り込むことができます。 Amazon Kinesis Video Streamsは、入力ストリームを受け入れ、永続的かつ暗号化された形式で保存し、時間に基づいたインデックスを作成し、コンピュータビジョン・アプリケーションの作成を可能にします。 あなたはAmazon Recognition VideoやMXNet、TensorFlow、OpenCV、または独自のカスタムコード、つまりクールな新しいロボットや、分析、あなたが考え出すコンシューマー・アプリケーションを支えるあらゆるコードを使用して、入力ストリームを処理することができます。

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S3 Select と Glacier Select – オブジェクトのサブセットを取得

Amazon Simple Storage Service (S3) は、各業界のマーケットリーダーが使用する数百万のアプリケーションのデータを保存しています。セキュアで耐久性のある非常に低コストのアーカイブストレージとして、これらの多くのお客様は Amazon Glacier も使用しています。S3 では、望むだけの数のオブジェクトを格納することができますし、個々のオブジェクトは最大5テラバイトとすることができます。オブジェクトストレージのデータは、通常1エンティティ全体としてアクセスされます。そのことは、例えば 5GB のオブジェクトに対してなんらかの要求をすれば、5GB 全てのデータ取得を行うことを意味します。これはオブジェクトストレージとしては自然なことです。 2017年11月29日、このパラダイムに挑戦すべく、S3とGlacierに2つの新機能を発表します。シンプルなSQL文を利用して、それらのオブジェクトから必要なバイトだけを引き出すことを可能としました。この機能により、S3やGlacierのオブジェクトにアクセスするすべてのアプリケーションが強化されます。 S3 Select プレビューとして発表された S3 Select により、アプリケーションはシンプルなSQL文を用いて、オブジェクトからデータの一部分のみを取り出すことができます。アプリケーションが必要とするデータのみを取得するので、大幅なパフォーマンス向上が達成でき、400%ほどの改善が見込めることもあります。

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Amazon Elastic Container Service for Kubernetes

私の同僚 Deepak Singh が、コンテナに関してたくさんお伝えしたいことがあります! – Jeff; AWS 上で Kubernetes を利用している多くのお客様がいます。実際、Cloud Native Computing Foundationによると、Kubernetes のワークロードの63%が AWS 上で動作しています。AWS は Kubernetes を実行するうえで人気の場所ですが、お客様が Kubernetes クラスターを管理するためには、依然として多くの手動設定が必要となります。Kubernetes のマスターをインストールして運用し、Kubernetes のワーカーのクラスターを構成する必要があります。Kubernetes クラスターで高可用性を実現するには、異なる AZ 間で少なくとも三つの Kubernetes マスターを実行する必要があります。各マスターは、それぞれで対話し、障害が発生した場合に備え情報を共有し、負荷分散、フェールオーバーを他のマスターに確実に実行するように構成する必要があります。そして、すべての設定と実行が完了しても、マスターとワーカーのソフトウェアのアップグレードとパッチ適用を行う必要があります。これらは運用の専門家とその努力必要としており、我々はお客様からもっと簡単にしてほしいと言われてきました。 Amazon EKS の紹介 Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS) は、Kubernetes クラスターの専門家でなくてもKubernetesを AWS 上で簡単に使用することができるフルマネージドサービスです。開発者の皆様にこのサービスを気に入ってもらえるいくつかの点があります。まず、Amazon EKS は オープンソースの Kubernetes を基に実行されますので、Kubernetes コミュニティの全ての既存のプラグインとツールを使用できます。Amazon EKS 上で動作するアプリケーションは、オンプレミスのデータセンターやパブリッククラウドで動作しているかにかかわらず、標準の Kubernetes 環境で動作するアプリケーションと完全に互換性があります。つまり、コード変更なしで簡単にあなたの Kubernetes アプリケーションを […]

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AWS Fargate: サービス概要

AWS上でコンテナを運用管理するお客様の手助けになるようAmazon Elastic Container Service(Amazon ECS)をアナウンスしたのは約3年前でした。Amazon ECSを利用することで、クラスター管理やオーケストレーション用ソフトウェアを運用することについて心配する必要がなくなり、大規模に高い可用性を持ってワークロードを稼働させることが可能になりました。 2017/11/29、AWSは AWS Fargateをアナウンスしました。下回りとなるインスタンス群の管理をせずとも、コンテナを基本的な計算単位として利用することができる技術です。Fargateをご利用いただくことで、コンテナを動かすためにクラスター内の仮想マシンのプロビジョニング、設定やスケールを行う必要はもうありません。Fargateは現在Amazon ECSから利用可能ですが、将来的にはAmazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS)もサポートする予定です。 Fargateでは、アプリケーションの要件に対して最も近い設定を柔軟に行うことができ、請求は秒単位となります。 Amazon ECSとFargate Amazon ECSは、コンテナを大規模に稼働させることを可能にします。また、このサービスは、VPC networking、load balancing、IAM、Amazon CloudWatch LogsやCloudWatch metricsといったAWSプラットフォームとネイティブに連携しています。これらの連携により、ECSタスクはAWSプラットフォームの中でファーストクラスオブジェクトとして扱うことができます。 タスクを起動するためには、適切なインスタンスタイプと数を選び、Auto Scalingを設定し、パフォーマンス向上のためにクラスターのサイジングを管理するといったクラスターの立ち上げが必要ですが、Fargateでは、それらを全て忘れることができ、アプリケーションの定義、権限やスケーリングについてのポリシー設定に専念することができます。

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Amazon Neptune – フルマネージドのグラフデータベースサービス

現代の生活を可能にするために必要な全てのデータ構造やアルゴリズムの中でも、グラフは日々世界を変えています。ビジネスからは、複雑な関係性を持つリッチなデータが生まれ続け、また取り込まれ続けています。しかし開発者は未だにトラディショナルなデータベースの中でグラフのような複雑な関係性を扱うことを強要されています。必然的に、そのような関係性-リレーションシップが追加されるにつれ、パフォーマンスは劣化し、いらいらするくらい高コストで複雑なクエリとなっていきます。我々はそのようなモダンで複雑性が日々高まるようなデータセットやリレーションシップ、パターンを簡単に扱えるようにしたいと考えました。 Hello, Amazon Neptune 2017年11月29日、我々は限定プレビュー版のAmazon Neptuneを発表します。Amazon Neptuneにより、高度に接続されたデータセット間のリレーションシップから簡単に洞察を得ることができます。Neptuneのコア部分は、数十億ものリレーションシップが格納可能で、グラフに対してミリ秒レベルの遅延となるよう最適化された、専用の、高性能なグラフデータベースエンジンです。フルマネージドなデータベースとして提供されることで、Neptuneはお客様をメンテナンスやパッチ適用、バックアップ/リストアなどの退屈なオペレーションから解放し、アプリケーションに集中できるようにします。高速なフェイルオーバー、Point-in-Timeリカバリ、そしてマルチAZでの実装など高可用性のための各種機能も備えるサービスです。最大15個のリードレプリカによりクエリのスループットを秒間10万件レベルまでスケールさせることも可能です。Amazon NeptuneはAmazon VPC内で動作し、データを暗号化して保管でき、保管時や転送時にデータの整合性について完全に制御することができます。

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In The Works – Amazon Aurora Serverless

既にご存知の通り、Amazon AuroraはMySQL互換とPostgreSQL互換があり、マネージドサービスで自動的に64TBまでスケールアップするデータベースストレージ’を備えています。Auroraデータベースインスタンスを作成する際に必要なインスタンスサイズの選択や、リードスループットを向上させるためにリードレプリカを作成するかどうかのオプションを選択します。処理の需要やクエリ数の増減に応じて、インスタンスサイズやリードレプリカの数を必要に応じて変更可能です。このモデルはリクエスト数や負荷などのワークロードが予測し易い場合はうまくいきます。 しかし、場合によっては1日や1週間の間に数時間、もしくは数分間だけリクエストがスパイクするようなワークロードの割り込みがあったり予測が難しいケースがあります。セールや1回だけもしくは不定期イベント、オンラインゲームや日時・週次のレポーティング、dev/test、新規アプリケーションなどが当てはまります。適切なキャパシティに調整し続けるためには多くの作業が必要です、そのため安定している状態を基準として支払いを行うほうが懸命です。

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AWS Fargateの紹介 – インフラストラクチャの管理不要でコンテナを起動

コンテナは、開発者がアプリケーションを開発・パッケージ・デプロイするのに強力な手法の1つです。AWSでは、十万以上のアクティブなECSクラスタが稼働しており、毎週数億の新しいコンテナが起動しています。これは、2016年からすると400%を超えるお客様成長率です。Amazon ECSやKubernetesといったコンテナのオーケストレーションソリューションは、コンテナワークロードのデプロイ・管理・スケールをより容易にし、敏捷性を増します。しかし、それらのどのソリューションも下回りとなるインフラストラクチャの可用性、キャパシティやメンテナンスを行う必要が依然としてあります。AWSにおいて、私たちはこれを差別化とならない重労働を取り除く機会と考えました。私たちは、コンテナがもたらすスピード、敏捷性や不変性のメリットを十分にお客様にご利用いただき、インフラストラクチャの管理ではなくアプリケーションの構築に注力いただきたいと思っています。 AWS Fargate AWS Fargateは、コンテナをデプロイする最も簡単な方法です。端的に言うと、FargateはEC2に似ていますが、仮想マシンを提供する代わりに、コンテナを提供します。これにより、下回りとなるインスタンス群の管理をせずとも、コンテナを基本的な計算単位として利用することができる技術です。やるべきことは、コンテナイメージ構築し、CPUやメモリの要件を指定し、ネットワークやIAMポリシーを定義し、そしてコンテナを起動することです。Fargateでは、アプリケーションの要件に対して最も近い設定を柔軟に行うことができ、請求は秒単位となります。

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