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Amazon CodeGuru は、機械学習と自動化された推論を活用した推奨事項により、コードレビューの自動化とコード品質の向上を支援します。 CodeGuru Reviewer を使用すると、検出しにくい潜在的な欠陥やバグを検出し、 CodeGuru Profiler によってライブデータに基づいてアプリケーションのパフォーマンスを微調整することができます。このサービスは 2020 年 6 月から一般公開されています。CodeGuru の使用開始方法については、こちらをご覧ください。 ここ数か月で多くのお客様と協力しながら、 セキュリティ検出器、プレビューでの Python サポート、メモリプロファイリングを導入し、お客様がコード品質を向上させ、デベロッパーの時間を節約するのを支援しています。また、料金設定や対象言語の範囲など、さまざまな分野に関するご意見もいただきました。こうしたフィードバックに対応し、より簡単に組織内で大規模に Amazon CodeGuru を採用できるようにしました。 本日、CodeGuru Reviewer の 2 つの主要なアップデートを発表いたします。 リポジトリのサイズに基づいて月額料金を低く固定し、最大 90% の値下げとなる、まったく新しい、見積もることが簡単な料金モデルになっています。 Python サポートが一般利用可能 (GA)となりました。推奨範囲が広く、Python 検出器に関連する 4 つの更新が行われています。 CodeGuru Reviewer の新しい予測可能な料金 CodeGuru Reviewer を使用すると、GitHub、GitHub Enterprise、AWS CodeCommit、Bitbucket に保存されているリポジトリのフルスキャンを実行できます。また、プルリクエストを送信するたびに、 CodeGuru Reviewer は新しいコードレビューを開始し、コメントの形式で推奨事項と改善を提案します。 以前の料金体系は、1 か月あたりの分析コード行数 (LoC) に基づいており、100 LoC あたり 0.75 USD […]

コール中、コンタクトセンターのエージェントは、多くの場合、顧客の問題を解決するために必要な情報を検索するために、複数のアプリケーションを切り替えます。これは、カスタムのエージェントアプリケーションから顧客関係管理 (CRM) まで、最大 10 種類のアプリケーションを切り替えることを意味します。この問題に対処するために、企業によっては、異なるアプリケーションからの顧客データを自社開発の顧客データベースにまとめて、コンタクトセンターのアプリケーションに供給する複雑な統合に投資しています。これらの統合は、さまざまなアプリケーションでデータをさまざまな形式で保存し、異なる顧客識別子（アカウント ID、電話番号、電子メールアドレスなど）を使用するため、困難でコストがかかります。 Amazon Connect Customer Profiles を使用すると、問い合わせの時点でエージェントに提示された、すべての顧客データを統一したビューにより、より少ない労力でよりパーソナライズされた顧客体験を提供できるようになりました。Amazon Connect Customer Profiles は、Salesforce、Service Now、自社開発のアプリケーションなどのさまざまなデータソースからの顧客データを Amazon Connect の問い合わせ履歴と組み合わせて、統一された顧客プロファイルを作成します。詳細については、管理者ガイドと API ドキュメントを参照してください。 以前のブログでは、数回クリックするだけで、サードパーティ製アプリケーションへのコネクタを設定する方法を学びました。事前に構成されたコネクタの仕組みを理解できたので、このブログでは、統一された顧客プロファイルの作成、パーソナライズされたルーティングの設定、およびエージェントデスクトップへの顧客プロファイルの埋め込み方法について説明します。 ソリューション概要 前提 この手順では、以下の前提があります: AWSアカウント Amazon Connect インスタンス インスタンスでの Customer Profiles の有効化 統一された顧客プロファイルを作成する まず、AnyCompanyは、さまざまなソースからのデータを含む、カスタマージャーニーの全体像をエージェントに提供したいと考えていました。AnyCompany は最大 50 のカスタム統合を追加し、製品の試用やサブスクリプション情報、製品更新オファーやマーケティングチームによって割り当てられたその他のインセンティブなどの顧客データを取り込むことができます。これらの統合により、エージェントは、顧客がトライアルまたはサブスクリプションの終了間近であったかどうかを迅速に検出したり、お客様に電子メールで送信された正確なオファーの詳細を確認したりできます。 Amazon Connect API の PutProfileObjectType を使用して、MarketingAssignedOffers プロファイルオブジェクトなどのカスタムオブジェクトを作成します。 client.putProfileObjectType({ “DomainName”: “AnyCompanyDomain”, “ObjectTypeName”: “MarketingAssignedOffers”, “Description”: “Marketing Managed Offers”, “AllowProfileCreation”: […]

本番稼働上の問題の修正は、システム管理者とネットワーク管理者の重要な役割の 1 つです。実際、私はいつも、それがインフラストラクチャエンジニアリングの最も興味深い要素の 1 つであることに気づきます。目の前の問題を必要に応じて深く掘り下げれば、問題解決に (最終的に) 満足できるだけでなく、その過程で通常であれば目にすることのできない多くのことを学べます。 オペレーティングシステムは、まさしくそうした機会を提供します。OS は時間とともにますます複雑化し、管理者はおびただしい数の構成ファイルや設定を習熟せざるを得ません。Infrastructure as Code やオートメーションによりサーバーのプロビジョニングや管理が大幅に向上しましたが、システムの正常な起動を妨げる間違いや故障が発生する余地は、常に存在しています。ハードウェアドライバーがない、ファイルシステムの構成が間違っている、ネットワーク構成が無効である、アクセス許可が不正であるなど、尽きることはありません。さらに悪いことに、管理者は多くの問題によって実質的にシステムから締め出され、ログインや問題の診断、適切な修正の適用を行えなくなります。唯一の選択肢はサーバーに帯域外接続を確立することで、そうすることでユーザーは EC2 インスタンスのコンソールの出力を確認することができます。操作はできません ― でした、これまでは。 本日、 EC2 Serial Console を発表できることをうれしく思います。こちらは、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスへのシリアル接続を確立することで、起動やネットワーク接続の問題をトラブルシューティングする、簡単かつ安全な方法です。 EC2 Serial Console のご紹介 EC2 Serial Console アクセスは、AWS Nitro System をベースとする EC2 インスタンスで利用できます。主要な Linux ディストリビューション (FreeBSD、NetBSD、Microsoft Windows、VMware) のすべてをサポートしています。 実行中のネットワーク設定がなくても、AWS マネジメントコンソールのブラウザベースのシェル、またはマネージドコンソールサーバーへの SSH 接続を使用することで、インスタンスに接続することができます。インスタンスで sshd サーバーを実行する必要はありません。唯一の要件は、root アカウントにパスワードを割り当てていることです。ログインにはこれを使用します。その後、インスタンスのシリアルポートの 1 つに、キーボードとモニターを直接接続しているかのように、コマンドを入力することができます。 さらに、オペレーティングシステムに固有の手順をトリガーすることができます。 Linux […]

デベロッパーとして、最近、企業が機械学習 (ML) を利用してビジネス上の問題を解決した経緯について頻繁に話を聞くことから、2021 年の私の目標の 1 つは機械学習をさらに詳しく知ることです。 ここ数年間、私は Amazon Rekognition、Amazon Comprehend などの人工知能 (AI) サービスを幅広く使用しています。AI サービスは、画像認識、テキスト読み上げ、テキスト内の感情の分析など、一般的な ML 問題を解決するためのシンプルな API を提供しています。こうした高レベルの API を使用する場合、基盤となる ML モデルの仕組みを理解する必要はなく、トレーニングやメンテナンスを行う必要もありません。 こうしたサービスは素晴らしく、ほとんどのビジネスケースをこうしたサービスによって解決できますが、ML アルゴリズムの仕組みを理解したいと考えました。それが、私が AWS Deepracer を楽しみ始めた理由です。 AWS Deepracer は、強化学習 (RL) を学ぶのに役立つサービスであり、2018 年から提供されています 。RL は高度な ML テクニックで、トレーニングモデルに対して他の ML メソッドとはまったく異なるアプローチをとります。基本的には、ラベル付きのトレーニングデータを必要とせずに非常に複雑な動作を学ぶことができ、長期的な目標に向けて最適化しながら、短期的な意思決定を行うことができます。 AWS DeepRacer は、AWS DeepRacer コンソールで仮想的にレースをしたり、AWS やカスタマーイベントのトラックで物理的にレースしたりすることで、RL モデルをテストするように設計された自律型 1/18 スケールのレースカーです。AWS DeepRacer は、ML 経験がない場合も含めて、あらゆるスキルレベルのデベロッパー向けです。AWS DeepRacer を使用して RL を学習する場合、 […]

グローバル AWS ヒーロープログラムは、地域の技術コミュニティで著名なリーダーである個人を表彰します。ヒーローは、ブログ記事、プレゼンテーション、ソーシャルメディア、オープンソースプロジェクトを通じて知識を共有したり、イベント、交流会、ワークショップを開催したりすることで、他のユーザーが AWS について学ぶのを助けます。グローバルコミュニティが成長するにつれ、新たなリーダーが登場し続けています。今回は、オーストリア、ベルギー、ブルガリア、コロンビアの初めてのヒーローを含め、2021 年に初登場した AWS ヒーローをご紹介いたします。 Ben Bridts – アントワープ、ベルギー コミュニティヒーローである Ben Bridts は、2015 年から AWS を専門的に使用しており、Cloudar の AWS テクノロジストとして、スタートアップ企業から大企業まで幅広い種類の企業と仕事をしています。また、彼は AWS 認定インストラクターでもあり、The Campus で AWS クラスルームトレーニングの講師を勤めています。彼のブログ記事は Cloudar ブログに掲載されており、GitHub にも参加していります (CloudFormation スタックには彼が書いたコードが使用されている可能性があります)。ベルギーの AWS ユーザーグループの共同主催者でもあり、他のさまざまなイベントで頻繁に講演しています。彼は、サーバーレス、自動化、ビルダーの有効化など幅広い関心を持っています。現在、お気に入りのサービスとして CloudFormation、Lambda、KMS、CloudFront、Lambda @Edge などを挙げています。 Nana Janashia – ウィーン、オーストリア コンテナヒーローである Nana Janashia は、DevOps のコンサルタント兼トレーナーです。彼女は「Techworld with Nana」チャンネルを開始し、さまざまな DevOps トピックに関する専門知識を共有し、愛好家がより簡単にこの分野へ入れるように支援しています。CI/CD、コンテナー化、オーケストレーションの既存のプロセスの改善を支援するために、デベロッパーや DevOps エンジニアのチームに対してコンサルティングを行っています。2020 年、彼女は DevOps […]

投稿日：2021年3月30日 PDT Amazon API Gateway のカスタムドメイン名のパスセグメントを構成することで、API Gatewayが受けたリクエストを異なるAPIリソースにルーティングできるようになりました。マルチレベルのベースパスマッピングを使用すると、パスベースでAPIのバージョンを実装することができ、APIトラフィックを多くのセグメント（マルチレベル）を持つリクエストパスに従ってAPI間で移行できます。

顧客がコンタクトを取りに来るシナリオでは、コンタクトセンターに到達する前に彼らのジャーニーを理解することは、パーソナライズされたセルフサービスおよびエージェント体験を提供するのに非常に役立ちます。過去の保留時間、顧客感情、最近のビジネストランザクションなどのデータは、効果的な顧客解決と顧客満足度スコア（CSAT）の向上において大きな役割を果たします。しかし、この顧客データを、異なるビジネスアプリケーションから単一のプロファイルに統合することは、困難で複雑で、コストがかかり、継続的なメンテナンスを必要とします。 Amazon Connect Customer Profiles は、すべての顧客データを単一のプロファイルインターフェースに統合することで、この課題を解決します。顧客プロファイルには、名前、住所、Eメール、購入履歴、および出荷状況、訪問したウェブページ、カスタマーサービスのコンタクト履歴などのマーケティングデータなどの関連情報を含めることができます。Customer Profiles は、Amazon Connect 内の過去のやり取りと、顧客関係管理 (CRM) システム、マーケティングオートメーションソリューション、業務アプリケーションなどのサードパーティアプリケーションからのデータを組み合わせて、統一された顧客プロファイルを提供します。Amazon Connect からのデータには、以前のキュー期間、保留数、エージェントへの連絡手順、会話記録、顧客の感情など、顧客の連絡履歴が含まれます。同様に、サードパーティアプリケーションのデータの例には、お客様の電話番号、住所、過去のトランザクション、チケットの詳細などがあります。 Salesforce、ServiceNow、Zendesk、Marketo用に用意されている事前構築されたコネクタを活用して、わずか数クリックで、サードパーティのアプリケーションからデータを取り込み、統一された顧客プロファイルを作成できます。お客様は、Amazon Connect Customer Profiles API を使用して、自社開発のアプリケーションとデータストアを統合することもできます。 開始方法 Amazon Connect インスタンスで Customer Profiles を有効化する (ブログ訳注: 操作のための用語は英語表示を前提としています) AWSマネジメントコンソールにログインし、Amazon Connect を選択します Amazon Connect コンソールを開きます インスタンス画面にて、インスタンスのエイリアスを選択します。インスタンスのエイリアスはインスタンス名で、Amazon Connect URL にて表されています。例えば https://mytest88.awsapps.com/connect/home であればインスタンス名は mytest88 です。 ナビゲーションページで Customer Profiles を選択します Enable Customer Profiles を選択します 下の画像で表されるようなフォームが表示されます フォームでは、顧客データのコンテナとなる顧客プロファイルのドメインを作成するためにすべてのフィールドに入力する必要があります。以下のステップに従ってください。 Create New […]

AWS BackupがAWS大阪リージョンでのサービスを開始しましたのでお知らせします。このアップデートにより、東京リージョンで取得したバックアップをAWS Backupのクロスリージョンバックアップ機能を利用して大阪リージョンにコピーできるようになります。また、バックアッププランをスケジューリングし、自動的にコピーすることも可能です。 AWS Backupを利用することでお客様の大切なデータをファイルシステム、ブロックストレージ、データベースなどに保存して管理することがさらに容易に実現できます。今日では、ストレージのクラウドマイグレーションも数多く実施されています。その理由のひとつは必要な時にいつでもリソースを拡張できることにあります。しかしながら、重要なデータをクラウド上に保存する際にビジネスやコンプライアンスの要件を満たすためのデータ保護を実現することが求められます。この課題に対して、AWS Backupを利用することで、日本国内で距離の離れたAWS リージョンにバックアップをコピーして、ビジネス継続性、災害対策、コンプライアンス要件をより簡単に満たすことができます。 AWS Backup は複数のリソースから取得したバックアップの自動化と集中管理を実現します。ポリシー設定、実行中バックアップのモニタリング、コンプライアンス確認、バックアップを検索してリストアなどの作業を管理コンソールから実施できます。既存のスナップショット機能とAWS Backupを組み合わせることでAWS Backupでは現在Amazon EC2インスタンス、Amazon EBS ボリューム、Amazon EFSファイルシステム、Amazon FSxファイルシステム、Amazon Auroraデータベース、Amazon RDSデータベース、Amazon DynamoDBテーブル、AWS Storage Gatewayボリュームを含むバックアップデータをAmazon Simple Storage Service (S3)に保存して集中管理することが可能です。AWS Backupの用途はAWS内部のバックアップに留まりません。AWS Storage Gatewayボリュームを介してお客様のオンプレミス環境から取得したバックアップデータも管理対象にすることができます。

Amazon Simple Storage Service（S3）にデータを保存すると、複数のアプリケーションで使用するためにデータを簡単に共有することができます。しかし、それぞれアプリケーションごとに固有の要件があり、データの異なるビューが必要になる場合があります。例えば、eコマースアプリケーションによって作成されたデータセットには個人識別情報（PII）が含まれる場合がありますが、データ分析のために処理するときには個人識別情報は不要であり、編集（マスキング等）がされているべきです。一方、同じデータセットがマーケティングキャンペーンに使用されている場合は、顧客ロイヤルティデータベースからの情報など追加の詳細データで補填する必要があるかもしれません。複数のアプリケーションにデータの異なるビューを提供するには、現在、2つのオプションがあります。データの派生コピーを追加作成、保存、維持して、各アプリケーションに独自のカスタムデータセットを持たせるオプションと、S3 の前にプロキシレイヤーとしてインフラストラクチャを構築および管理して、リクエストごとにデータをインターセプトして処理するオプションです。両オプションともに複雑性とコストが追加で発生するため、S3 チームはよりよいソリューションを構築することを決定しました。

ＡＷＳは「政府情報システムのためのセキュリティ評価制度（Information system Security Management and Assessment Program: 通称、ISMAP（イスマップ））」に登録されましたことをお知らせします（有効期間：2021年3月12日から2022年3月31日まで）。