Amazon Web Services ブログ

Category: Storage

Amazon S3とAWS Lambdaを使って差分チェッカーを構築してみよう

この投稿は、AWSソリューションアーキテクトであるJames Beswickによって書かれました。 異なるバージョンのファイルやオブジェクトを保存する際、自動的にバージョン間の差分を検知して記録する仕組みがあれば有用かもしれません。一般的に言うと差分チェッカーツールというのは、設定変更によって起こるJSONファイルの変更や、ユーザーによって作られたドキュメントの変更を、記録したりすることができます。 このブログ記事ではAmazon S3とAWS Lambdaを使ってスケーラブルな差分チェッカーサービスをビルド・デプロイする方法を示します。今回のアプリケーション例ではAWS Serverless Application Model(AWS SAM)を使用しているため、あなたの保有しているAWSアカウント上に簡単にデプロイすることができます。

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AWSを活用した次世代型ハイブリッドおよびバーチャル臨床試験

この記事は “Running next generation hybrid and virtual clinical trials on AWS” を翻訳したものです。 CliniOpsは、AI、モバイル、分析、クラウド、センサー、コネクテッドデバイスを活用して、デジタル臨床試験をサポートする、ライフサイエンス業界向けのデータサイエンスプラットフォームを提供しています。遠隔医療を組み込んだこの斬新な統合プラットフォームアプローチは、被験者、医療機関、製薬企業向けにカスタム設計されており、低コストで高いデータ品質を保証します。また、このプラットフォームは非常に柔軟で協調性が高く、臨床オペレーション、データマネジメント、生物統計、薬事の各機能にわたるワークフローを合理化します。

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AWS DataSync を使った Amazon S3 へのデータ同期

このブログは2021年8月24日に David DeLuca (Senior Storage Solution Architect)によって執筆された内容を日本語化した物です。原文はこちらを参照して下さい。 オンプレミスからクラウドへデータを移行する際には、スピード、効率、ネットワーク帯域、コストなど、考慮すべき要素が数多くあります。多くの企業が直面する共通の課題は、大量のデータをオンプレミスから Amazon S3 バケットにコピーする際の適切なユーティリティの選択です。 私はよく、お客様が無料のデータ転送ユーティリティーや AWS Snow Family デバイスを使って、データをS3に取り込むことから始めるケースを目にします。また、同じお客様が AWS DataSync を使用して継続的な増分変更をキャプチャすることもあります。 1つのツールを使用してデータを S3 に最初にコピーし、DataSync を使用して増分更新を適用するというこの種のシナリオでは、考慮すべきいくつかの疑問があります。別のデータ転送ユーティリティで書き込まれたファイルを含む S3 バケットにデータをコピーする場合、DataSync はどのように動作するのか? DataSync は既存のファイルがオンプレミスのファイルと一致することを認識するのか?データの2つ目のコピーが S3 に作成されるのか、データを再送信する必要があるのか?等の疑問です。 追加の時間、コスト、および帯域幅の消費を避けるためには、DataSync が「変更された」データをどのように識別するかを正確に理解することが重要です。DataSync はオブジェクトメタデータを使用して増分的な変更を識別します。データが DataSync 以外のユーティリティーを使用して転送された場合、このメタデータは存在しません。この場合、DataSync は増分変更をS3に適切に転送するために追加の操作を行う必要があります。最初の転送にどのストレージクラスを使用したかによっては、予想外のコストが発生する可能性があります。

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フォーミュラ 1(F1)のクラウド化:AWS Media2Cloudを活用したアセットライブラリ管理

1950年の創設以来、フォーミュラ1(F1)は世界的に認知されたブランドに成長し、世界中のグランプリレースイベントで撮影された画像、音声、映像の膨大なライブラリーを持っています。長い時間をかけて撮影されたF1の膨大なメディア資産は、保存、管理、利用する上での課題となっていました。研究者、編集者、プロデューサーは、新旧の映像を探したりアクセスしたりするために、プロジェクト全体の時間の50%を費やし、ワークフローの非効率性を生み出していました。AWS Solutions Media2Cloud: Architecture for the Formula 1 Legacyでは、AWSがMedia2Cloud(M2C)リファレンス実装を用いて、F1のメディアアセット管理ニーズに対する長期的な解決策をどのように構築したかを紹介しています。このソリューションにより、F1はクラウド上のメディア資産に効率的にアクセスできるようになります。

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Amazon AppFlowを用いてSAP ERPとBWからデータ抽出

はじめに AWSでは、SAPシステムをクラウドに移行するだけでなく、組織内のデータ活用や分析機能の変革もしたいというお客様の声をよく耳にします。さらに、SAPデータとSAP以外のデータを組み合わせて、AWS上で統一のデータおよび分析ソリューションも求められています。そのため、先日、お客様の声にお応えして、SAP ERP/BWシステムのデータをAWSサービスで使えるように、Amazon AppFlow SAP OData Connectorを使用してデータ抽出できるようになったことを発表しました。今回の発表により、SAPからAmazon S3へのデータ抽出フローを数クリックで簡単に設定できるようになりました。

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Amazon EC2 生誕 15 周年

15 年前の 8 月 23 日、私は Amazon EC2 ベータ版のリリースについてのブログ記事を書きました。思い起こせば、特徴セット、料金モデル、その他の無数の詳細を詰めるべく取り組んでいたため、かなり長い間、リリースできるかどうかの瀬戸際にありました。リリース日が最終的に決まりました。それは、私が長い間をかけて計画していたメキシコのサンルーカス岬への家族旅行の期間中の日となりました。くじけることなく、私は休暇にノートパソコンを持参しました。文字を入力する際に画面が見えるように、ノートパソコンをタオルで覆わなければなりませんでした。確信は持てませんが、[Publish] (公開) をクリックしたのはプールの近くのラウンジチェアに座っていたときだったと記憶しています! その週の残りの期間はオフラインで過ごしたため、このリリースによってどのくらいの興奮が生まれたのかをまったく知りませんでした。

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【開催報告&資料公開】AWS メディアセミナー Q3 ~クラウドライブプロダクション~

2021年9月2日にメディア業界のお客様向けに、AWSで実現するライブリモートプロダクションソリューションについてのセミナーを開催いたしました。ライブプロダクションの現場では、現地へ派遣するスタッフや機材を減らし、制作コストを抑えるニーズが高まっています。そこで本セミナーでは、AWSで実現するライブリモートプロダクションソリューションを実現するための課題とポイント、AWSのお客様の事例を交え、お客様がどのようにこの課題に対して取り組まれてきているのかについてお話をいただきました。 セミナーのアジェンダ: アマゾンウェブサービス(AWS)ジャパン : Cloud Live Production の展望 株式会社フジテレビジョン様: フジテレビ ニュース総局 LIVE STUDIOとしての取り組み ~AWSを用いた番組制作とクラウド編集~ 株式会社フォトロン様: フォトロンが提供するクラウドライブプロダクション 株式会社Jストリーム様: リモートプロダクション/ライブパブリッシングを実現するGrabyoサービスのご紹介 ~ソーシャルメディア配信の重要性と配信環境の課題について~

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VMware Cloud on AWS ワークロードをネイティブ AWS サービスで強化

VMware Cloud on AWS は、VMware ワークロードを AWS クラウドで実行している VMware 管理の Software-Defined Data Center (SDDC) への迅速な移行を可能にします。また、アプリケーションをリプラットフォームまたはリファクタリングすることなく、オンプレミスのデータセンターを拡張できます。 SDDC の仮想マシン (VM) からネイティブ AWS サービスを使用すると、運用のオーバーヘッドと総所有コスト (TCO) を削減しながら、ワークロードの俊敏性とスケーラビリティを向上させることができます。 この投稿では、ネイティブ AWS サービスと VMware ワークロード間の接続パターンについて説明します。 また、SDDC からの AWS クラウドストレージの使用や、AWS ネットワーキングサービスを使用した VM ワークロードの保護、SDDC で実行しているワークロードからの AWS データベースと分析サービスの使用などの、よくある連携例についても説明します。

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AWS 責任共有モデルを GxP ソリューションに適用する

この記事は “Applying the AWS Shared Responsibility Model to your GxP Solution” を翻訳したものです。 AWS 責任共有モデルは、AWS のセキュリティ原則を説明するトピックとしてよく説明されますが、GxP などのコンプライアンス関連のアクティビティにも適用できます。共有モデルは、AWS とお客様(訳者注: AWS を利用するためにお客様が起用する SI 事業者やソリューションパートナー等を含みます)との間のタスクの分離を示す建設的なメカニズムを提供します。AWS はクラウド “の” セキュリティとコンプライアンスを担当し、お客様はクラウド “における” セキュリティとコンプライアンスについて責任を負います。

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新機能 – Amazon EFS Intelligent-Tiering がアクセスパターンの変化に応じてワークロードのコストを最適化

Amazon Elastic File System (Amazon EFS) では、Amazon EFS 標準および Amazon EFS 標準 – Infrequent Access (EFS 標準 – IA) の 2 つの標準ストレージクラスと、Amazon EFS 1 ゾーン および Amazon EFS 1 ゾーン – Infrequent Access (EFS 1 ゾーン – IA) の 2 つのワンゾーンストレージクラスといった 4 つのストレージクラスを提供しています。標準ストレージクラスは、複数のアベイラビリティーゾーン (AZ) 内および複数のアベイラビリティーゾーンにまたがってデータを保存します。1 ゾーンストレージクラスは、マルチ AZ の回復力を必要としないワークロードのために、標準ストレージクラスを使用するファイルシステムと比較して 47% 低い料金で、単一の AZ 内にデータを冗長的に保存します。

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