Amazon Web Services ブログ

Amazon RDS Under the Hood: シングル AZ インスタンスのリカバリ

この投稿では、Amazon RDS シングル AZ RTO と RPO で何を期待できるかについて説明します。 ワークロードによっては RTO と RPO の要件が緩和されている可能性があり、これらのニーズを満たすにはシングル AZ 設定で十分な可能性があります。ただし、シングル AZ のみのソリューションに着手する前に、シングル AZ RDS インスタンスのリカバリの期待値と、どのようなシナリオがあるかを理解する必要があります。

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Amazon SageMaker Ground Truth でラベル付けしたデータセットを使用して、モデルを簡単にトレーニングする

 データサイエンティストや開発者は、Amazon SageMaker Ground Truth でラベル付けされたデータセットによって機械学習モデルを簡単にトレーニングすることができます。Amazon SageMaker のトレーニングは、AWS マネジメントコンソールと Amazon SageMaker Python SDK API の両方を通じた入力として拡張マニフェスト形式で作成されたラベル付きデータセットを受け入れるようになりました。 先月の AWS re:Invent の期間中に、人間のラベル付け作業者のパブリックワークフォースならびにプライベートワークフォースを支援する機械学習を使用して、ラベル作成コストを最大 70% 節約し、正確なトレーニングデータセットを構築できる Amazon SageMaker Ground Truth を開始しました。ラベル付きデータセットは、それぞれの入力データセットオブジェクトを、ラベルなどの追加のメタデータを使用してファイル内でインライン展開する拡張マニフェストファイル形式で作成されます。以前は、拡張されたデータセットでモデルをトレーニングするために、低レベルの AWS SDK API しか使用できませんでした。本日から、Amazon SageMaker コンソールですばやく簡単に数回クリックするか、ハイレベルの Amazon SageMaker Python SDK を使用して 1 行の API をコールすることで、そうしたトレーニングをすばやく簡単に実行できるようになります。 さらに、 モデルを Amazon SageMaker のパイプモードを使用してトレーニングすることができます。このモードは、Amazon Simple Storage Service (S3) から Amazon SageMaker にデータがストリーミングされる速度を大幅に高速化するので、トレーニングジョブが早く始まり、素早く完了し、 Amazon […]

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DynamoDB グローバルセカンダリインデックスを使用してクエリのパフォーマンスを向上させ、コストを削減する方法

この記事では、グローバルセカンダリインデックスを使用してデータを照会し、アプリケーションのパフォーマンスを向上させ、毎月の DynamoDB 請求金額を削減する方法をいくつかご紹介します。最近、テーブルあたりのグローバルセカンダリインデックスの最大数が 5 から 20 に、制限が引き上げられました。そのため、今が DynamoDB の使用を最適化するためのグローバルセカンダリインデックスの使用方法を学ぶ恰好のタイミングです。

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Amazon EKS が 東京リージョンに対応しました。

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング エバンジェリストの亀田です。 Kubernetes のマネージドサービスである、Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS)  が東京リージョンに対応しましたのでお知らせいたします。 Amazon EKS では Kubernetes 管理インフラストラクチャ(コントロールプレーン)が複数の AWS アベイラビリティーゾーンで運用されるため、単一障害点をデータセンター単位で排除することができ、高い可用性を実現します。アップストリームの Kubernetes が実行され、Kubernetes への準拠が認証されているため、Amazon EKS で管理されるアプリケーションには、あらゆる標準的な Kubernetes 環境で管理されるアプリケーションとの完全な互換性があります。 また、Amazon EKS は AWS Cloud Mapと統合されています。AWS Cloud Map は動的に変化するインフラストラクチャーが抱える課題である、サービスの自動検出機能を提供します。アプリケーションリソースのカスタム名を定義し、これらの動的に変化するリソースの更新された場所を管理できます。これにより、Webサービスが常にリソースの最新の場所を検出するため、アプリケーションの可用性が向上します。 また、Application Load Balancer とも  AWS ALB Ingress controller を介して連携することが可能です。Application Load Balancer は先日 Lambda対応も発表され、アプリケーション内部において、それぞれの目的に合致したパスベースルーティングを可能とします。 料金はこちらにまとまっています。 – プロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田 […]

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TensorFlow で行うスケーラブルなマルチノードトレーニング

 お客様から、TensorFlow トレーニングのジョブを複数のノードや GPU にスケーリングすることは難しいとの声を聞きました。TensorFlow には分散トレーニングが組み込まれていますが、使用するのは難しい場合があります。最近、TensorFlow と Horovod を最適化し、AWS のお客様が TensorFlow のトレーニングジョブを複数のノードや GPU に拡張できるようにしました。これらの改善により、AWS のお客様は、15 分以内に ImageNet の ResNet-50 をトレーニングするために AWS Deep Learning AMI を使用することができます。 これを実現するため、32 個のAmazon EC2 インスタンス (それぞれ 8 GPU、合計 256 GPU) が TensorFlow で利用できます。このソリューションに必要なソフトウェアとツールは、すべて最新の Deep Learning AMI (DLAMI) に付属しているので、自分で試すことができます。 より早くトレーニングし、モデルをより速く実装し、結果を以前より速く得ることができます。 このブログの記事では、得られた結果について説明し、さらに TensorFlow で分散トレーニングを実行するための簡単で迅速な方法をご紹介ます。 図A. Deep Learning AMI 上で、Horovod を使用した、最新の最適化された TensorFlow で行う ResNet-50 ImageNet モデルトレーニングには、256 […]

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AWS Schema Conversion Tool で仮想パーティション分割を使用する

データウェアハウスの移行では、AWS SCT はデータベーススキーマを Amazon Redshift に移行するだけでなく、データを移行することもできます。この記事では、仮想パーティション分割を使用して AWS SCT でデータウェアハウスの移行を最適化する方法について検討します。仮想パーティション分割は、並列処理を使用することで大きなテーブルからのデータ抽出作業を高速化します。。

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Intuit 社の導入事例: オンプレミス MySQL から Amazon Aurora への移行の自動化

Intuit社はレガシーデータセンターを売却し、顧客向けアプリケーションである QuickBooks、TurboTax、および Mint を AWS に移動させており、今後数年の間には完全に移行させる予定です。このブログ記事では、彼らがオンプレミスMySQLの移行先として、どのような基準で Amazon Aurora を選び、どのようにして最小限のダウンタイムで移行したのかについて共有されています。

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[発表]Amazon API GatewayでWebsocketが利用可能

本日より、任意のサーバーをプロビジョニングして管理することなく、Amazon API GatewayでWebSocket APIを使用して双方向通信アプリケーションを構築できます。 HTTPベースのAPIは、リクエスト/レスポンスモデルを使用して、クライアントがサービスにリクエストを送信し、サービスがクライアントに同期して応答します。 WebSocketベースのAPIは本質的に双方向です。 これは、クライアントがメッセージをサービスに送信し、サービスが独立してメッセージをクライアントに送信できることを意味します。 この双方向の振る舞いにより、クライアント/サーバーとのやりとりがより豊富になります。これは、明示的なリクエストをする必要のないクライアントにデータをプッシュできるためです。 WebSocket APIは、チャットアプリケーション、コラボレーションプラットフォーム、マルチプレイヤーゲーム、金融取引プラットフォームなどのリアルタイムアプリケーションでよく使用されます。 このブログでは、WebSocket APIとAPI Gatewayを使用してサーバーレスのリアルタイムチャットアプリケーションを構築する方法について説明します。

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Amazon EMR を保護するベストプラクティス

どの業界でも、組織が機能する上で中心となるのは、データです。お客様とデータ戦略について話し合うとき、データの取り込み、保存、処理、分析、配布、最終的なデータを安全性について語ります。 Amazon EMR は、膨大な量のデータを処理するために使用するマネージド型 Hadoop フレームワークです。お客様が Amazon EMR を選ぶ理由の 1 つは、そのセキュリティ機能です。例えば、金融サービスなどの規制された業界や医療分野の FINRA のようなお客様は、データ戦略の一環として Amazon EMR を選びます。ペイメントカード業界データセキュリティ基準(PCI)や 医療保険の携行と責任に関する法律(HIPAA)など、エンティティからの厳しい規制要件に準拠するためのものです。 この記事では、Amazon EMR セキュリティの原則についていくつか説明します。また、Amazon EMR で使用できる機能についての説明は、ビジネスのセキュリティとコンプライアンスの目標を達成するのに役立ちます。使用している共通のセキュリティベストプラクティスについて取り上げます。また、開始するためのサンプル構成もいくつか示しています。詳しい情報については、「EMR管理ガイド」の「セキュリティ」を参照してください。

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[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon Connect 資料及び QA 公開

先日 (2018/12/14) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「おまたせしました! 東京リージョンローンチ 記念! Amazon Connect アップデート」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 AWS Black Belt Online Seminar 2018 Amazon Connect from Amazon Web Services Japan AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q1. 0~abj番号を使えるようになりますか? A:ブラックベルト資料の「よくある質問」の中の「電話番号の制限事項(東京リージョン)」をご参照ください。 Q2. 03番号は取得できますか? A:東京リージョンにて取得可能です。ブラックベルト資料の「東京リージョンで利用できる電話番号」をご参照ください。 Q3. 現在使っている電話番号を継続して使う場合はどうしたらいいですか? A:番号の持ち込みは現時点で未対応となっております。ブラックベルト資料の「電話番号の制限事項(東京リージョン)」をご参照ください。 Q4. NTT等で取得済みのフリーダイヤルはそのまま使用、もしくは転送する事は可能でしょうか?? A:ブラックベルト資料の「電話番号の制限事項(東京リージョン)」をご参照ください。 Q5. セキュリティプロファイルは追加できますか? A:追加可能です。Connectインスタンスからメニューを「ユーザー」→「セキュリティプロファイル」とたどることで新しいセキュリティプロファイルを追加することが出来ます。 Q6. 任意の権限種類を追加できるかどうか知りたいです A:セキュリティプロファイルを追加する事で可能です。Q5の回答をご参照いただけますでしょうか。 Q7. ソフトフォン以外にも対応していますか? A:ハードフォン(デスクフォン)をご利用できますが、各AgentのCCPにて、転送する外線電話番号を設定する事で、Amazon Connectからハードフォンに外線転送する方式となります。 内線電話機をSIP等で直接接続する事はできません。 Q9. ハードフォンが使えるというのは、そのハードフォンのPSTNへAmazon […]

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