Category: Announcements

オンデマンドで合成開口レーダー (Synthetic Aperture Radar, SAR) により撮影した地球観測画像を提供している Capella Space 社は、AWS へ All-in する方針を発表しました。これにより Capella 社は、業務の自動化や規模拡大に向けて、IT インフラすべてを AWS 上で稼働します。

本投稿は AWS の Chief Evangelist (EMEA)であるDanilo Pocciaによる寄稿です。 AWS Lambda関数がAmazon Elastic File System（EFS）をマウントできるようになったことを非常に嬉しく思います。EFSは、高可用性と耐久性のために複数のアベイラビリティーゾーン（AZ）にまたがってデータを格納するスケーラブルでエラスティックなNFSファイルシステムです。このように、使い慣れたファイルシステムインターフェイスを使用して、関数単体、および複数のLambda関数のすべての同時実行環境にわたってデータを保存および共有できます。 EFSは、強力な整合性やファイルロックなどの完全なファイルシステムアクセスセマンティクスをサポートしています。 Lambda関数を使用してEFSファイルシステムを接続するには、EFSアクセスポイントを使用します。これは、ファイルシステムへのアクセス時に使用するオペレーティングシステムのユーザーとグループを含むEFSファイルシステムへのアプリケーション固有のエントリポイント、ファイルシステムのアクセス許可、およびファイルシステム内の特定のパスへのアクセスを制限できます。これにより、ファイルシステム構成をアプリケーションコードから切り離しておくことができます。 同一のアクセスポイント、または異なるアクセスポイントを使用して、複数の関数から同じEFSファイルシステムにアクセスできます。たとえば、異なるEFSアクセスポイントを使用して、各Lambda関数はファイルシステムの異なるパスにアクセスしたり、異なるファイルシステムのアクセス許可を使用したりできます。 同じEFSをAmazon Elastic Compute Cloud（EC2）インスタンス、Amazon ECSとAWS Fargateを使用するコンテナ化されたアプリケーションや、オンプレミスサーバーと共有できます。このアプローチに従って、異なるコンピューティングアーキテクチャ（関数、コンテナ、仮想サーバー）を使用して同じファイルを処理できます。たとえば、イベントに反応するLambda関数は、コンテナで実行されているアプリケーションによって読み取られる構成ファイルを更新できます。または、Lambda関数を使用して、EC2で実行されているWebアプリケーションによってアップロードされたファイルを処理できます。 このようにすると、いくつかのユースケースではLambda関数によって実装がより容易になります。例えば： /tmpで使用可能な容量（512MB）より大きいデータを処理またはロードする。 頻繁に変更されるファイルの最新バージョンをロードする。 モデルやその他の依存関係をロードするためにストレージ容量を必要とするデータサイエンスパッケージを使用する。 呼び出し間で関数の状態を保存する（一意のファイル名またはファイルシステムロックを使用）。 大量の参照データへのアクセスを必要とするアプリケーションの構築。 レガシーアプリケーションをサーバーレスアーキテクチャに移行する。 ファイルシステムアクセス用に設計されたデータ集約型ワークロードとの相互作用。 ファイルを部分的に更新する（同時アクセス用のファイルシステムロックを使用）。 アトミック操作でファイルシステム内のディレクトリとそのすべてのコンテンツを移動する。 EFSの作成 EFSをマウントするには、Lambda関数がEFSマウントターゲットに到達できるAmazon Virtual Private Cloud（VPC）に接続されている必要があります。ここでは、簡単にするために、各AWSリージョンで自動的に作成されるデフォルトのVPC を使用しています。 Lambda関数をVPCに接続する構成にすると、ネットワーク環境の変化に伴う変更が必要になることがある点に注意してください。 Lambda関数がAmazon Simple Storage Service（S3）またはAmazon DynamoDBを使用している場合は、それらのサービスのゲートウェイVPCエンドポイントを作成する必要があります。 Lambda関数がパブリックインターネットにアクセスする必要がある場合、たとえば外部APIを呼び出す場合は、NATゲートウェイを構成する必要があります。通常、デフォルトVPCの構成は変更しません。特定の要件がある場合は、AWS Cloud Development Kitを使用してプライベートおよびパブリックサブネットで新しいVPCを作成するか、これらのAWS CloudFormationのサンプルテンプレートのいずれかを使用します。このようにすることで、ネットワークをコードとして管理できます。 EFSコンソールで、[Create file system]を選択し、default のVPCとそのサブネットが選択されていることを確認します。すべてのサブネットで、同じセキュリティグループを使用してVPC内の他のリソースへのネットワークアクセスを提供するデフォルトのセキュリティグループを使用します。 次のステップでは、ファイルシステムにNameタグを付け、他のすべてのオプションをデフォルト値のままにします。 次に、[Add access […]

過去 18 か月間において、当社は、お客様に汎用およびメモリ集約型のワークロードを実行するための追加の選択肢を提供するため、AMD を搭載した M5a と R5a/M5ad と R5ad、および T3a インスタンスをリリースしました。AWS Nitro System 上に構築されたこれらのインスタンスは、カスタムの第 1 世代 AMD EPYC™ プロセッサを搭載しています。これらのインスタンスは、同等の EC2 M5、R5、および T3 インスタンスよりも 10% 低い料金で利用可能で、コストとパフォーマンスに基づいてインスタンスミックスのバランスをとるためのオプションを提供します。 本日より、最大 3.3 GHz の周波数で動作する、第 2 世代 AMD EPYC™ プロセッサを搭載したコンピューティング最適化 C5a インスタンスの一般提供が開始されます。C5a インスタンスは、Amazon EC2 のコンピューティング最適化 (C5) インスタンスファミリーのバリアントであり、同等のインスタンスよりも 10% 低いコストで高性能な処理を提供します。C5a インスタンスは、バッチ処理、分散分析、データ変換、ログ分析、ウェブアプリケーションなど、コンピューティングを多用する幅広いワークロードに最適です。 現在、C5a インスタンスは、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、欧州 (アイルランド)、欧州 (フランクフルト)、アジアパシフィック (シドニー)、およびアジアパシフィック (シンガポール) リージョンにおいて、オンデマンド、スポット、およびリザーブドインスタンス、または Savings […]

Amazon Chimeは、ミーティングやビデオ会議を行うためのサービスです。開発者は、Amazon Chime SDKを使うことで、Amazon Chimeと同じコミュニケーションインフラストラクチャを利用して、音声、ビデオ、画面共有などの機能をアプリケーションに直接追加できます。re:Invent 2019でAmazon Chime SDKが発表されて以来、多くのお客様がこのSDKを使用して音声やビデオを自社のビジネスプロセスに組み込んできました。例えば、オンラインコンサルティング、オンライン診療、不動産のオンライン内見会といったユースケースにこのSDKを使用しているお客様がいます。このようなお客様にとって、ビデオ映像は、単にビデオ会議で使われるものではなく、自社のアプリケーションコンテキストに深く組み込まれる重要な機能となっています。最近、Slack社は リアルタイムコミュニケーションを強化するため、Slackコールの機能要素として Amazon Chime SDKを選択し、今週ロールアウトを開始しました。

グラフアプリケーションを構築する場合、Apache TinkerPop または RDF/SPARQL グラフアプリケーションを構築するために反復する際、高速で費用効果の高いインスタンスが必要です。Amazon Neptune では、固定パフォーマンスインスタンス (R5 および R4) に加えて、バースト可能なパフォーマンスインスタンス (T3) を選択できるようになりました。Amazon Neptune db.t3.medium のバースト可能なパフォーマンスインスタンスは、このようなユースケース用に特別に設計されており、最小の固定パフォーマンスインスタンスよりも 76% 低い料金でご利用いただけます。本番環境に入る準備ができているか、データベースの本番環境ワークロードで常に高い CPU パフォーマンスが必要な場合は、AWS マネジメントコンソール、AWS SDK、または AWS CLI を使って、固定パフォーマンスインスタンスを既存のクラスターにすばやく追加できます。 この記事では、Amazon Neptune T3 バースト可能なパフォーマンスインスタンスと、このインスタンスタイプでデータベースクラスターを作成する方法について説明します。 バースト可能なパフォーマンスインスタンスについて バースト可能なパフォーマンスインスタンスは、ベースラインレベルの CPU パフォーマンスを提供し、ベースラインを超えてバーストする機能を備えています。Neptune T3 インスタンスは、ワークロードが必要とする限り、高い CPU パフォーマンスを維持できます。ほとんどの開発およびテストワークロードでは、T3 インスタンスは低コストで優れたパフォーマンスを実現します。T3 インスタンスの平均 CPU 使用率が、24 時間を超えてベースラインよりも低い場合は、T3 インスタンスの時間料金で使用時のすべての一時的なスパイクがカバーされます。 T3 インスタンスのベースラインパフォーマンスとバースト能力は、CPU クレジットによって決まります。CPU クレジットは、フル CPU コアのパフォーマンスを 1 分間提供します。vCPU の数、使用率、および時間の他の組み合わせも、1 つの CPU クレジットに相当します。たとえば、1 […]

クラウドデータウェアハウスサービスとして Amazon Redshift を 7 年以上前にリリースして以来、何万もの顧客がワークロードを構築してきました。私たちは常にお客様のご意見に耳を傾けており、昨年 12 月に、コンピューティングとストレージを別々にスケーリングする機能を備えた第 3 世代の RA3 ノードタイプを発表しました。前世代の DS2 および DC2 ノードではストレージの量が固定されていたため、クラスターにノードを追加してストレージ容量を増やす必要がありました。新しい RA3 ノードを使用すると、ワークロードをサポートするために必要なコンピューティング容量を決定し、ニーズに基づいてストレージの量をスケーリングできます。RA3 ファミリーの最初のメンバーになったのは ra3.16xlarge でした。多くのお客様から、素晴らしいけどワークロードのニーズに必要なレベルを超えているとのご意見がありました。 本日、RA3 ファミリーに小さな新規メンバーである ra3.4xlarge を追加します。 RA3 ノードタイプは AWS Nitro に基づいており、Redshift マネージドストレージのサポートが含まれています。Redshift マネージドストレージは、ストレージのティア全体にわたってデータ配置を自動的に管理し、最もホットなデータを高性能 SSD ストレージにキャッシュし、よりコールドなデータを Amazon Simple Storage Service (S3) に自動的にオフロードします。Redshift マネージドストレージは、ブロック温度、データブロックの経過時間、ワークロードパターンなどの高度な手法を使用してパフォーマンスを最適化します。 マネージドストレージを備えた RA3 ノードは、大容量のストレージ容量を必要とする分析ワークロードに最適であり、最も重要なデータのサブセットが時間とともに常に進化する運用分析などのワークロードにも適しています。以前は、ストレージ制限が固定されていたため、古いデータを他のストレージにオフロードまたはアーカイブする必要がありました。これにより、運用分析データセットとより大きな履歴データセットを維持する必要が生じたときにクエリを実行することが困難でした。 新しい ra3.4xlarge ノードは、12 個の vCPU、96 GiB の RAM を提供し、最大 64 TB […]

Amazon DynamoDB では、1 か月あたり数リクエストから 1 秒あたり数百万のリクエストまで、簡単にスケーリングできる完全マネージド型のキーバリューデータベースサービスをお客様に提供しています。DynamoDB は、あらゆる規模で一貫した 1 桁のミリ秒の応答時間を実現することにより、世界最大規模のアプリケーションを複数サポートしています。実質的に無制限のスループットとストレージでアプリケーションを構築できます。DynamoDB グローバルテーブルは、データを複数の AWS リージョンにレプリケートして、グローバルに分散されたアプリケーションのデータにローカルで高速にアクセスできるようにします。マイクロ秒のレイテンシーでさらに高速なアクセスが必要なユースケースでは、DynamoDB Accelerator (DAX) が完全マネージド型のインメモリキャッシュを提供しています。 2019 年 11 月に、Amazon DynamoDB の Amazon CloudWatch Contributer Insights をプレビューとして発表しました。本日、すべての AWS リージョンで一般的にご利用いただけるようになったことをお知らせします。 Amazon DynamoDB の Amazon CloudWatch Contributer Insights 2019 年 11 月に開始された Amazon CloudWatch Contributor Insights は、ログデータを分析し、時系列視覚化データを作成して、システムパフォーマンスに影響を与える上位のコントリビューターを確認できるようにしています。これを行うには、Contributor Insights ルールを作成して、CloudWatch Logs (AWS のサービスからのログを含む) と、自社のサービスまたはオンプレミスサーバーから送信されたカスタムログを評価します。たとえば、不良ホストを見つけたり、最も重いネットワークユーザーを特定したり、エラーを最も多く生成している URL を見つけたりできます。 DynamoDB の上にアプリケーションを構築する開発者にとっては、トラフィックの傾向や頻繁にアクセスするキーなどのデータベースアクセスパターンを理解して、DynamoDB のコストとパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。DynamoDB […]

Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) は、MongoDB 3.6 ワークロードをサポートする高速でスケーラブル、かつ可用性に優れた完全マネージドのドキュメントデータベースサービスです。お客様は、基盤となるインフラストラクチャを気にすることなく、現在ご使用のものと同じ MongoDB 向けのアプリケーションコード、ドライバー、ツールを、そのまま Amazon DocumentDB 上で実行や管理をしたり、処理負荷を調整したりするのに使えます。 Amazon DocumentDB にロールベースのアクセス制御 (RBAC) のサポートが追加されました。RBAC では、1 つ以上の事前定義されたロール (たとえば、read、readWrite、または dbOwner) をユーザーに付与できます。これにより、1 つ以上のデータベースで実行を許可されている操作が決まります。RBAC の一般的な使用例は、単一のアプリケーション内で最小権限アクセスを実施することです。もう 1 つの一般的な使用例は、マルチテナントアプリケーションを構築することです。マルチテナントアプリケーションでは、複数の顧客にサービスを提供するソフトウェアとハードウェアをデプロイします。Amazon DocumentDB のコンテキストでは、マルチテナントアプリケーションの例に、各顧客 (またはテナント) がクラスター内のデータベースにアクセスする場合が挙げられます。 この記事では、Amazon DocumentDB の RBAC の概念と機能を紹介し、2 つのユースケースを取り上げ、RBAC を使用してマルチテナントアプリケーションを構築する際の設計上の考慮事項について説明します。新しい RBAC 機能の詳細については、ドキュメントの「ロールベースのアクセス制御 (組み込みロール)」を参照してください。 概念 Amazon DocumentDB は、以下の RBAC の主要な概念を用いています。 ユーザー – 認証して操作を実行できる名前付きエンティティ パスワード – ユーザーを認証する秘密の言葉 ロール – ユーザーが […]