Amazon Web Services ブログ

マネージドスキーマを使用して Amazon Cloud Directory 上でアプリケーションを迅速に開発する

この度、Amazon Cloud Directory がマネージドスキーマを使用して、アプリケーションを迅速に開発できるようになりました。マネージドスキーマを使うと、ディレクトリを作成して、それからオブジェクトの作成と検索をさらにすばやく開始できます。今回の立ち上げでは、QuickStartSchema という Cloud Directory マネージドスキーマが利用可能となっています。豊富な種類の階層データモデルを構築し、Amazon Cloud Directory の Typed Links などの構造を使用して、オブジェクト間の関係性を確立することができます。ひいては、階層をトラバースすることで、データ内の任意の情報をクエリすることができます。 Amazon Cloud Directoryでは、動的ファセットという新しいスタイルのファセットも導入されています。これにより、ファセット内の属性を定義しなくても、アプリケーションを迅速にプロトタイプし、開始できるようになりました。アプリケーションのさらなる開発に際して、新しい属性を追加したり、属性に格納されている値をサポートされている他のデータ型へと後日変更したりすることが可能です。 Amazon Cloud Directory では、バリアントという新しいデータ型も導入されています。バリアントデータ型として定義された属性の値を格納するには、Amazon Cloud Directory でサポートされているプリミティブデータ型のいずれかの値 (例えば、文字列またはバイナリ) を利用します。その後、属性の値を別のデータ型に変更することもできます。データ検証を強制されることはありません。 Amazon Cloud Directory は、QuickStartSchema の 1 つのファセットを動的スタイルとして定義しました。これにより、アプリケーションに必要な任意の数の属性を作成することが可能となります。このファセットを使用して任意の属性を作成すると、バリアントデータ型として作成されます。 のブログ記事では、学校のスポーツチームの生徒を追跡するアプリケーションを作成する方法を説明します。Amazon Cloud Directory と新しい QuickStartSchema を使用します。生徒を 1 次元、そしてスポーツチームを 2 次元で作成します。生徒とチームの情報をディレクトリに追加し、データをクエリします。 このブログ記事の例では、Java コードを使用しています。AWS SDK に精通しており、Java ベースのコードを使って Amazon Cloud Directory のコード例を構築できるものとしましょう。この記事で示した概念を、Python や Ruby など他のプログラミング言語に適用してもらって結構です。 Amazon Cloud Directory マネージドスキーマを使って、すばやい開発を行う スポーツチームのディレクトリアプリケーションを大急ぎで開発し、すぐに利用したいとします。階層をトラバースする階層データとクエリが必要です。生徒名やスポーツチーム名など、保存しているデータ型には所定の値が決まっていないため、Cloud Directory が提供するデータ型や制限を確認する作業は必要ありません静的ファセット。つまり私のニーズは、Amazon Cloud […]

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Amazon EC2 アップデート – インスタンスタイプの追加、Nitro システム、CPU オプション

みなさんとシェアしたい EC2 アップデートのバックログがあります。私たちは新しい機能やインスタンスタイプを迅速にリリースしており、追いつくべき時が来ました。ここでは、現在どこにいるのか、今後どこへ行くのかを簡単に見てみましょう… インスタンスタイプの追加 最新の EC2 インスタンスタイプのアナウンスを簡単に要約します。 コンピューティング最適化 – コンピューティング最適化 C5d インスタンスは、C4 インスタンスに対して 25% ~ 50% パフォーマンスが改善されています。5 つのリージョンで利用可能であり、最大で 72 の vCPU、144 GiB のメモリ、1.8 TB のローカル NVMe ストレージを提供します。 汎用 – また、汎用 M5d インスタンスも 5 つのリージョンで利用可能になりました。最大で 96 の vCPU、384 GiB のメモリ、3.6 TB のローカル NVMe ストレージを提供します。 ベアメタル – i3.metal インスタンスが数週間前に一般利用可能になりました。Elastic Block Store (EBS)、Elastic Load Balancing、Virtual Private Clouds などの […]

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AWS Systems Manager Parameter Store を使用して最新の Amazon Linux AMI IDを取得する

最新の Amazon Linux AMI を取得するシンプルな方法が必要ですか? AWS Systems Manager Parameter Store はすでに最新の Windows AMI を取得できます。今回、最新の Linux AMI も取得できるよう機能が拡張されました。各 Amazon Linux AMI は、固有の 公開パラメータストア名前空間 を持ちます。AMIの名前空間をクエリすることで、指定したリージョンのイメージIDを得ることができます。

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新機能: Amazon RDS for Oracle Database がvCPUの削減や最適化に対応

すべてのAWSサービスと同様に、Amazon RDS のロードマップは、主にお客様からのフィードバックや製品改善リクエストに基づいています。Oracle RDS for Oracle Database でデータベースワークロードを実行しているエンタープライズの複数のお客様から、私たちはフィードバックを受けました。そのフィードバックとは、物理コアに対するRAMの比率を Amazon RDS for Oracle より大幅に高くすることで、Oracleのワークロードを実行しているエンタープライズのお客様は、ソフトウェアライセンスの価値を最大化しているというものでした。

この記事の目的は、Amazon RDS 上の Oracle Database のための2つの新機能を使用することで、仮想CPU (vCPU) の数を減らし、ライセンスコストを最適化する方法を説明することです。

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Redis セキュリティ アドバイザリ

日本時間 2018年6月13日 03:00 インメモリデータストアであるRedisのセキュリティアドバイザリが公開されました。Amazon ElastiCache によって管理される Redis互換のノードは、単一のエンジンが稼働する、お客様の VPC で独立したお客様専用のノードです。したがって、VPC の設定で明示的に許可されていない限りは、他のお客様がそれらのノードに対しアクセスすることはできません。 Amazon ElastiCache においても、アップデートを含む新しい Redis バージョンがリリースされました。2018年6月10日以降に起動された ElastiCache クラスターには、影響はありません。既存の ElastiCache クラスターをお持ちのお客様は、メンテナンスウィンドウにて新しいバージョンへのアップデートが予定され、順次実施されます。このアップデ―トは今回の問題に完全に対処できるよう設計されており、ElastiCache はデフォルトで意図しない外部からのアクセスを防ぎます。このアップデートに関して、お客様によるアクションは必要ありません。 本件に関してセキュリティの懸念がある場合は、http://antirez.com/news/119 をご覧ください。また、Amazon ElastiCache クラスターへのネットワークアクセスをセキュアに保つ方法は、”Amazon VPCs and ElastiCache Security”[1] をご覧ください。 [1]: https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/mem-ug/VPCs.html   上記はAWS Japan Security Awareness Teamによって翻訳されました。原文は以下です: https://aws.amazon.com/jp/security/security-bulletins/AWS-2018-016/

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AWS DMS を使用して、リレーショナルデータベースのデータを Amazon Glacier にアーカイブする方法

AWS Database Migration Service (AWS DMS) を使用して、複数のソースから、最も普及している商用およびオープンソースのデータベースにデータを移行できます。AWS DMS はまた、移行用にAmazon S3 を ソースおよびターゲットとしてサポートしています。ターゲットとして Amazon S3 を使用するときは、AWS DMS でサポートされている任意のデータベースから情報を抽出するために、AWS DMS を使用できます。その後、ほぼすべてのアプリケーションで使用可能な CSV 形式で、Amazon S3 に書き込むことができます。 次の 2 つのシナリオでは、この機能を使用できます。 Oracle などの商用エンジンから Amazon RDS for PostgreSQL への移行の一部として、Amazon S3 または Amazon Glacier などの AWS ストレージサービスに、アクセスが頻繁ではないデータ、または監査の履歴、アーカイブデータなどを保存できます。こうすることで、長期的なデータ保存のガバナンスやコンプライアンスに準拠しやすくなります。 リレーショナルデータベースのデータサイズが増大するにつれて、データベース管理者 (DBA) と開発者が最適なパフォーマンスを維持するためにインデックスとパーティションのモニタリングと再編成に割く時間も長くなっていきます。この付加的なメンテナンスは、冗長性やバックアップが原因で、データの保存にまつわる運用費の増大を引き起こします。そのため、費用の節約や操作性の向上のために、アクセスが頻繁ではないデータは Amazon S3 または Amazon Glacier にアーカイブするのがベストプラクティスと言えます。 このブログ記事では、アクセスが頻繁ではないデータ、たとえば、数か月まはた数年前の販売情報 (コールドデータと呼ばれる) が、長期間セキュアなボールトにアーカイブされる 2 つ目のユースケースについてお話しします。財務部や情報セキュリティ部は必要なときにこのデータにアクセスできる必要があるものの、そうしたリクエストは極めてまれです。 米国東部 […]

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新規 – Amazon ElastiCache での Redis 4.0 の互換性

Amazon ElastiCache は、Redis または Memcached での完全マネージド型のインメモリデータストアやキャッシュの設定を簡単にします。本日、ElastiCache が Redis 4.0 と互換になったことを発表いたします。これにより、すべての商用 AWS リージョンで、Redis 4.0 互換の ElastiCache ノードまたはクラスターを起動できるようになります。ElastiCache Redis クラスターは、テラバイト単位のメモリや毎秒当たり何百万回もの読み書きへスケールして、ゲーム、IoT デバイス、金融アプリケーション、ウェブアプリケーションなどの最も厳しいニーズに対応することができます。 AWS マネジメントコンソールまたは AWS コマンドラインインターフェイス (CLI) で Redis クラスターを起動する方法は、引き続き簡単です。新しい Redis 4.0 の機能を使ってみるための小さなクラスターを作成し、新しいバージョンを使用するために「Engine version compatibility」で 4.0 リリースを選択します。これにより、この記事を書いている時点で、4.0.10 互換のクラスターが起動します。 新機能 Least Frequently Used (LFU) キャッシュエビクションポリシー – Redis 4.0 は、新しい LFU キャッシュエビクションアルゴリズムを含めて多くのキャッシング機能が強化されたことで、Least Recently Used (LRU) より優れたパフォーマンスを実現できます。Antirez のブログが、いくつかの変更について深く掘り下げています。 非同期の FLUSHDB、FLUSHALL、UNLINK – […]

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AWS Step FunctionsとAWS Lambdaを使って複数のETLジョブの統合を行う

抽出、変換、ロード(Extract, Transform, Load, ETL)操作は、現在のエンタープライズデータレイクのバックボーンにひとまとまりとして形成されています。rawデータを役に立つデータセットへ変換し、最終的には、洞察可能な状態に変換します。ETLジョブは通常1つまたは1つ以上のデータソースからデートを読み、様々な種類の変換を適用し、結果を利用準備できているターゲットに書き込みます。ETLジョブのソースとターゲットはリレーショナルデータベースであるAmazon RDS(Amazon Relational Database) もしくはオンプレミス、データウェアハウスとしてAmazon Redshift 、オブジェクトストレージとしてAmazon Simple Storage Service(Amazon S3) のバケットなどがあります。Amazon S3は、AWSでデータレイクを構築するという状況において特に一般的です。 AWSは、ETLジョブの作成とデプロイを支援するAWS Glueを提供しています。AWS Glueは抽出・変換・ロードを行うフルマネージドなサービスであり、お客様が簡単に自分のデータとして準備、ロードできるものとなります。他のAWSサービスでもETLジョブを実装、デプロイすることも可能です。 AWS Database Migration Service(AWS DMS)、Amazon EMR(ステップAPIの利用)、さらにAmazon Athenaも含まれます。   ETLジョブワークフロー統合へのチャレンジ 多様なETLテクノロジーを含むETLワークフローをどのように統合できるでしょうか? AWS Glue、AWS DMS、Amazon EMRなどのサービスは、Amazon CloudWatch Eventsをサポートしており、ETLジョブを連動させることができます。 Amazon S3は、中心に置かれたデータレークストアでもあり、CloudWatch Eventsをサポートしています。しかし、CloudWatchイベントのみに依存するということは、ETLワークフローの視覚的表現が1つもないことを意味します。また、全体的なETLワークフローの実行ステータスを追跡し、エラー・シナリオを処理することは困難になります。 本ブログでは、AWS Step FunctionsとAWS Lambdaを使用して、任意の複雑なETLワークフローでさまざまなテクノロジを含む複数のETLジョブを編成する方法を説明します。

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Amazon RDS for MySQL および MariaDB に MariaDB MaxScale を使用して Binlog Server を設定する方法

Amazon RDS for MySQL と Amazon RDS for MariaDB の主要機能の 1 つが リードレプリカ を作成する機能です。AWS マネジメントコンソールまたは AWS CLI を使用して、1 つのマスターデータベースインスタンスについて、最大 5 つのレプリカを簡単に作成できます。Amazon RDS は、マスターのバックアップを作成し、バックアップをレプリカとしてリストアし、マスターとレプリカへのレプリケーションチャネルを確立する、といった作業すべてを処理します。Amazon RDS のレプリケーションを完全に自動化した処理は、マネージドレプリケーションと呼ばれます。 非標準のレプリケーショントポロジを求めている場合は、Binlog Server を使用できます。たとえば、レプリカが 5 つ以上必要な場合や、下流のアプリケーションにレプリケーションログレコードを転送する場合です。Binlog Server はレプリカとは違い、マスターのログレコードを使用せず、マスターと 1 つ以上のサブスクライバーの間にキャッシングレイヤーを提供します。今回の記事では、このアプローチを使用した場合の利点 (といくつかの制限) について説明します。MariaDB MaxScale と ノンマネージドレプリケーション を使用して、Amazon RDS for MySQL および MariaDB に Binglog Server をセットアップする作業を紹介します。 Amazon RDS for MySQL および MariaDB […]

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AWS DeepLens の出荷開始 – ご注文をどうぞ!

AWS DeepLens は外出先でデバイスに直接深層学習モデルを実行できるビデオカメラです。昨年、こちらの記事でそのハードウェアとシステムソフトウェアについて詳しく解説しましたが、簡単にまとめた内容がこちらです。 ハードウェア – 400 万画素のカメラ (1080P ビデオ)、2D マイクアレイ、Intel Atom® プロセッサ、デュアルバンド Wi-Fi、USB およびマイクロ HDMI ポート、モデルおよびコード用のメモリ 8 GB。 ソフトウェア – Ubuntu 16.04、AWS Greengrass Core、MXNet と Intel® clDNN ライブラリのデバイス最適化バージョン、他の深層学習フレームワークのサポート。 この AWS re:Invent への反響はすぐにあり、喜びもひとしおでした!教育関係者、学生、開発者などがハンズオンセッションに登録し、すぐにモデルの構築やトレーニングを始めました。彼らの情熱はプレビュー期間、そして今年の AWS Summit シーズンに入ってからも冷めることはなく、デバイス、ツール、トレーニングなどを利用できるよう、関心をお持ちの皆さんのためにできる限りのことをしてきました。 ハッカソンとチャレンジ 先月開催された HackTillDawn にて参加者の皆さんに DeepLens デバイスを試してもらいました。私は、この栄えあるイベントに参加し、3 名の勝者の選出に加わるという大変な幸運に恵まれました。チームの皆さんの様子を垣間見るという体験はとても刺激的でした。とりわけ、ほとんど機械学習やコンピュータビジョンに造詣のない人々がそれらに挑戦し、関心を持っていく様子や、大規模な音楽フェスティバルで参加者に素晴らしい体験を提供するために設計された最新アプリケーションなどが目を引きました。3 名の勝者は EDC ベガスの大会に参加し、そこでグランプリの優勝者が選出されました (Find Your Totem)。チームの皆さんおめでとうございます。EDC オーランドでも楽しんでくださいね! また、AWS DeepLens Challenge も開催しました。このイベントでは参加者に DeepLens を活用した機械学習プロジェクトを構築してもらいました。Amazon […]

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