Amazon Web Services ブログ

この投稿は、Marcio Morales、Sandeep Srinivas Indraganti、Alain Vetier、Pavneet Ahluwalia による寄稿です。 このブログ投稿では、Amazon Elastic Container Service (ECS) で動作中の Windows コンテナ用の永続ストレージとして、Amazon FSx for Windows File Server を使用する方法について順を追って説明します。AWS System Manager ドキュメントを使用して、コンテナインスタンス上のファイル共有マッピングを自動化し、Docker ボリュームをコンテナに提供するための ECS タスク定義を設定します。 現在、Amazon FSx File Share を介して Windows コンテナの永続ストレージを公式にサポートしています。マネージド機能は、以下で強調表示されているワークアラウンドに必要とされる差別化されていない手間がかかる作業を取り除くことを目的としています。 では、これをどのように実現するかをご説明します。 Windows Server バージョン 1709 (Windows Server 2016「半期チャネル」) で「SMB グローバルマッピング」と呼ばれる SMB プロトコルの既存の機能を活用します。SMB グローバルマッピングを使用すると、SMB 共有をホストにマウントし、その共有上のディレクトリをコンテナに渡すことができます。コンテナを特定のサーバー、共有、ユーザー名、またはパスワードで設定する必要はありません。これらはすべてホストが代わりに処理します。コンテナは、ローカルストレージがある場合と同じように機能します。 前提条件および仮定 コンピューターに AWS CLI と AWS Tools […]

AWS DeepRacer リーグは、誰でも参加できる世界初の自律型レーシングリーグです。2019 年、世界中の何万人もの開発者が、最速モデルを持っていることを証明するために、時間との戦いに参加しました。大会では日本の SOLA が優勝し、re:Invent 2019 ステージでチャンピオンシップカップを勝ち取りました。 仮想サーキットがオープンしました。レース形式と賞品がより豪華になりました。 レーサーはこの単一車のレース形式を楽しんでいましたが、多くの人は単純な時間との戦いよりもライバルたちと直接レースを競い合うことを切望しました。re:Invent 2019 で、新しい AWS DeepRacer 機能とレースの予定が発表されました。発表では、機械学習 (ML) 開発者にとって 2020 年がさらにオクタン価の高い年になると約束しました。3 月 2 日は 2020 年シーズンの始まりで、仮想サーキットの開幕でもあります。今年の最初のトラックは SOLA のレーススタイルからインスピレーションを得たもので、高速ストレートと背中合わせのヘアピンターンでチャンピオンのようにレースを味わえます。re:Invent 2020 でチャンピオンシップを勝ち取るために、AWS DeepRacer コンソールを介して SOLA Speedway モデルの構築とレースを始めましょう。 2020 年 3 月から 10 月にかけて行われる毎月のレースでは、仮想サーキットシーズンで合計 24 レースが行われ、そのうち 3 つのレース形式 (タイムトライアル、障害物回避、直接対戦) から選択できます。レースの数が増えると、2020 年には 2019 年に比べ 4 倍の勝者を獲得できます。これらのレースでリーダーボードのトップに登り詰めると、チャンピオンシップに出場するための re:Invent 2020 の旅費が支払われます。 タイムトライアルレースは、より伝統的な 2019 […]

ダウンタイムを許容できない重要な Oracle OLTP データベースが組織にございますか? 最小限のダウンタイムで、またはダウンタイムなしで Oracle データベースを AWS に移行したいとお考えですか? 24 時間年中無休でアプリケーションとデータベースが利用できることが求められる今日のペースの速い世界では、アプリケーションによっては、オンプレミスデータベースをクラウドに移行する際に大幅なダウンタイムを許容できないものもあるでしょう。 この記事では、AWS Database Migration Service (AWS DMS) とその変更データキャプチャ (CDC) 機能を使用してダウンタイムを最小限に抑えるために、オンプレミスの Oracle データベースを Oracle の Amazon Relational Database Service (RDS) に移行するソリューションについて説明します。 AWS DMS の概要 AWS DMS は、データベースを AWS に移行するのに役立つクラウドサービスです。AWS DMS は、リレーショナルデータベース、データウェアハウス、NoSQL データベース、およびその他の種類のデータストアを AWS クラウドに移行できます。AWS DMS は、異なるデータベースプラットフォーム間の同種および異種の移行をサポートしています。1 回限りの移行を実行し、進行中の変更をレプリケートして、ソースデータベースとターゲットデータベースを継続的に同期することができます。AWS DMS を使用するには、少なくともソースデータベースまたはターゲットデータベースのいずれか 1 つのデータベースエンドが AWS にある必要があります。 AWS DMS のみを使用してデータ変更をレプリケートする場合、AWS […]

先週、AWS の大口顧客である企業の経営陣の方々とお話をして、Amazon 文化の側面を共有する機会がありました。リーダーシッププリンシプルとワーキングバックワードモデルについて話すことができました。多くのお客様と同様に、今後 5 年または 10 年で業界がどうなるかについて質問がありました。これは回答が難しい質問です。なぜなら、製品ロードマップの約 90% がお客様からのリクエストに基づいているからです。正直なところ、私は、未来が私たちをどこへ連れて行ってくれるのかについてはわかりません。しかし、未来は、私たちのお客様がその目標を達成し、そのビジョンを実現することをサポートしてくれることは確かです。 クラウド AI 開発者サービスに関するマジック・クアドラント 弊社の努力によってお客様の喜びが持続しているのを見ること、また、ガートナーや他の一流のアナリストたちから認められることは、いつでもうれしいものです。本日、AWS がガートナーのクラウド AI 開発者サービスのマジック・クアドラントの上部右端部分に位置取り、実行能力とビジョンの完全性において、いずれも最も上位である評価を受けたことを共有できることを嬉しく思います。 詳細については、レポート全体をご覧ください (登録が必要です)。 猫を入れない AWS AI および ML サービスのパワーのシンプルかつ強力な例として、Ben Hamm 氏の DeepLens を搭載した猫のドアをご覧ください。 AWS AI および ML サービス AWS のコンピューティング、ストレージ、ネットワーキング、セキュリティ、データベース、および分析サービスを基礎に構築された AI および ML 製品のラインナップは、初心者、専門家、および中間にあるすべての人々に役立つように設計されています。それらのいくつかを見てみましょう。 Amazon SageMaker – これにより、開発者およびデータサイエンティストが、機械学習モデルを構築、トレーニング、テスト、調整、デプロイ、および管理することができます。SageMaker は、労力を削減し、コストを削減し、可能な限り迅速にモデルを本番環境に投入するように設計された機械学習コンポーネントのフルセットを提供します。 Amazon Kendra – 機械学習を原動力とする、高精度で使いやすいエンタープライズ検索サービスです。Kendra は、強力な自然言語クエリを使用して、複数の異なるソースのコンテンツを検索可能にします。 Amazon CodeGuru – このサービスは、自動化されたコードレビューを提供し、最も高価なコード行を識別することにより、アプリケーションのパフォーマンスを改善するための推奨を行います。数十万の Amazon 内部プロジェクトと […]

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの小林です。 前回私が担当したブログポストで河津桜について触れましたが、先週末に実際に見に行ってきました。残念ながら見頃を過ぎて葉っぱが大分出てしまっていましたが、菜の花も咲いており春の気分を味わうことができました。 だんだん暖かくなってきて、春が近づいている感じがします。やっぱり徐々に春めいてくるこの時期の雰囲気は良いですね。これで花粉症さえなければ、最高のシーズンと断言できるのですが、こればかりはどうしようもありません……。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。

Amazon Relational Database Service (RDS)、Amazon Aurora、または Amazon DocumentDB をご使用中のお客様で、データベースインスタンスにSSL/TLS接続している方は、2020年3月5日までにSSL/TLS証明書を更新してください。実行しなかった場合、SSL/TLSでのデータベース接続ができなくなります。

マイクロサービスという用語は、話し相手に応じて異なる意味と利点を持ちます。しかし、私の意見と一致した利点の 1 つは、マイクロサービスにより、チームが各ジョブに最適なツールを自由に選択できるということです。つまり、マイクロサービスアーキテクチャは「サイズが 1 つでもすべてに適合する」アプローチに従う必要がありません。 このアプローチのおかげでチームは独立して作業できますが、その一方でマイクロサービスアーキテクチャの成長に伴い、いくつかの課題に直面する可能性があります。多言語マイクロサービスアーキテクチャの課題の 1 つは、さまざまなアクセスログを一元化されたログソリューションに送信する際に、一貫した形式に関連付けるということです。ログにデータの一貫性がない状態で相互作用しているさまざまなサービスで特定のエラーまたはステータスコードを見つける場合を想像してください。 さらに、そのデータをログソリューションに取り込むために必要なすべての異なるパーサーを維持しようとしていると仮定します。マイクロサービスアーキテクチャが組織にもたらすイノベーションと、市場投入までの時間を短縮できるので、サイクルを無駄にしたくないと思うでしょう。 前述の課題は、AWS App Mesh がサービスメッシュの背後でサービスを統合するのが最適である理由の 1 つにすぎません。App Mesh を使用すると、環境内のさまざまなサービス間で可視性を確保しながら、それらのサービス間の通信を簡単にモニタリング、制御、デバッグすることができます。App Mesh は Envoy をサービスメッシュにあるコンテナの前のプロキシとして活用し、一貫した形式でアクセスログを生成できます。このブログ記事では、AWS App Mesh と Fluent Bit を使用して、マイクロサービスアプリケーション用に構造化された一貫ログ形式を実装する方法を学びます。 Envoy と Envoy アクセスログについて理解する 始める前に、Envoy と App Mesh の基本を説明しましょう。前述のように、App Mesh はオープンソースの Envoy プロキシを使用しており、幅広い AWS Partner Network (APN) テクノロジーパートナーとオープンソースツールと互換性があります。これにより、複数のタイプのコンピューティングインフラストラクチャにわたって構築されたサービスの一貫した可視性とネットワークトラフィック制御を実現します。 アクセスログとそれらのログ形式に関して、Envoy プロキシはアクセスログを生成するときに形式文字列を使用します。これは HTTP リクエストの詳細を含むプレーンな文字列です。以下は、Envoy がアクセスログに使用する形式です。 [%START_TIME%] “%REQ(:METHOD)% %REQ(X-ENVOY-ORIGINAL-PATH?:PATH)% %PROTOCOL%” %RESPONSE_CODE% %RESPONSE_FLAGS% […]

AWS re:Invent 2017 でローンチされた Amazon Transcribe は自動音声認識 (ASR) サービスで、AWS のお客様が音声テキスト変換機能をアプリケーションに簡単に追加できるようにします。この記事の執筆時点では、 は 31 の言語をサポートしており、そのうち 6 つについてリアルタイムで文字起こしを行うことができます。 の一般的な使用例は、お客様のコール (コールセンター、テレマーケティングなど) の自動トランスクリプションで、ダウンストリーム分析や、感情分析などの自然言語処理タスク用のデータセットを構築します。したがって、プライバシーを保護し、現地の法律や規制を遵守するためにあらゆる個人情報 (PII) を削除する必要があります。 ご想像のとおり、これを手動で行うのは非常に面倒で時間がかかり、間違いが起こりやすいため、Amazon Transcribe が PII の自動リダクションをサポートするようになったことを発表できることを大変嬉しく思います。 Amazon Transcribe でのコンテンツ編集のご紹介 そう指示した場合、 は次の PII を自動的に識別します。 社会保障番号、 クレジットカード/デビットカード番号、 クレジットカード/デビットカードの有効期限、 クレジットカード/デビットカードの CVV コード、 銀行の口座番号、 銀行ルーティング番号、 デビット/クレジットカードの PIN、 名前、 E メールアドレス、 電話番号 (10 桁)、 郵送先住所。 これらは、文字起こしされたテキストの中で「[PII]」タグに置き換えられます。また、開始と終了のタイムスタンプだけでなく、(通常の ASR スコアの代わりに) 編集信頼度スコアも取得します。これらのタイムスタンプは、オーディオファイル内の PII を見つけるのに役立ちます。これにより、ストレージと共有を安全に行い、追加のオーディオ処理をしてソースで編集できるようにします。 […]

ファイルサーバーとネットワーク接続ストレージ (NAS) ファイルシステムを管理し、ファイル共有とホームディレクトリを提供すると、管理上のオーバーヘッドと複雑さが大幅に増大する可能性があります。ファイルシステムには、定期的なパッチ適用とメンテナンスが必要です。ファイルシステムが物理インフラストラクチャでホストされている場合、容量の拡張が必要になるにつれて、さらに時間と費用がかかります。Amazon FSx for Windows File Server (Amazon FSx) は、管理オーバーヘッドを取り除きます。 Amazon FSx は、ユーザーのホームディレクトリとユーザーのファイル共有をエンドユーザーと共有できる、完全マネージド型ネイティブの Microsoft Windows ファイルシステムを提供します。これらのエンドユーザーは、Amazon EC2、Amazon WorkSpaces、Amazon AppStream 2.0、および VMware Cloud on AWS で実行されている VM 上の Microsoft Active Directory に対して認証されます。また、SMB プロトコルを使用して、AWS Direct Connect または AWS VPN で接続され、オンプレミスで実行されている Microsoft Windows コンピューティングインスタンスに対して認証を行うこともできます (図 1)。Windows Server 上に構築された Amazon FSx は、Microsoft Active Directory との統合により、高可用性で高耐久性ストレージの共有 Windows ファイルシステムを提供し、Windows ACL […]

Amazon CodeGuru (プレビュー) は AWS re:Invent 2019 で開始されたサービスで、アプリケーションのパフォーマンス特性を分析し、改善方法に関する自動推奨を提供します。これを行うには、アプリケーションのランタイムをプロファイリングし (CodeGuru Profiler を使用)、ソースコードの変更を自動的にレビューします (CodeGuru Reviewer を使用)。詳細については、Amazon CodeGuru Profiler とはを参照してください。 この記事では、CodeGuru Profiler の仕組み、一般的な使用方法、本番環境でのアプリケーションのパフォーマンスに対する理解を向上させる方法についての概要を説明します。JVM (Java Virtual Machine) の基本的な知識と、スレッドや呼び出しスタックなどの関連概念を前提としています。 CodeGuru Profiler を使用する理由 CodeGuru Profiler は、常時実行される継続的なプロダクションプロファイラーを使用して、アプリケーションのランタイムパフォーマンスに関する洞察を提供します。現在実行中のスレッドとスレッドが実行しているコードに関するアプリケーションのランタイムからデータを収集します。CodeGuru Profiler は、アプリケーションの実行を理解するのに役立つ視覚化と、最適化の方法に関する自動推奨を提供します。これらの推奨事項は、CPU 使用率とアプリケーションレイテンシーの削減に重点を置いて、インフラストラクチャコストを削減し、顧客により快適な体験を提供します。 これらの最適化によって、大規模なフリートに適用する時にコストを大幅に削減できます。Amazon 内で、CodeGuru Profiler は 80,000 以上のアプリケーションで実行されています。推奨される最適化により数千万 USD を節約できました。また、運用上の問題とパフォーマンスへの影響を分析するために一貫して使用されます。 CodeGuru Profiler の概要 CodeGuru Profiler は、3 つの主要コンポーネントで構成されています。 エージェント – アプリケーション内で実行され、現在のランタイム状態をポーリングし、このデータを CodeGuru Profiler に送信します コンソール […]