Amazon Web Services ブログ

SAP と Amazon Connect のデータを使用した Amazon Redshift レイクハウスアーキテクチャによる大規模な分析

ビジネス変革の第一歩として、SAP on AWSのお客様は、Amazon Web Services (AWS) プラットフォームの柔軟性、俊敏性、拡張性およびビジネスクリティカルなSAPワークロードを稼働するためのSAP認定済みオファリングの一式を好んでいます。Madrileña Red de Gas (MRG)のような私たちのお客様の多くにとって、最も直接的な利点はAWSクラウドで得られる柔軟性であり、SAPインフラストラクチャのコスト削減です。 しかし、お客様を最も鼓舞するものは、ビッグデータ、機械学習、サーバレスアーキテクチャ、オムニチャネルクラウドベースのAmazon Connect コンタクトセンターの分野でAWSが提供する幅広い技術です。Amazon Connect コンタクトセンターにより、イノベーションの障壁を下げ、日々の運用を継続的に改善する費用対効果の高いコールセンターツールを実行できます。詳細は、MRGの事例を参照してください。

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[詳解] Amazon Rekognition Custom Labels で特定の動作を認識する機械学習モデルを作る

このブログは、AWS ブログ「Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出」における物体検知モデルを作る手順を詳細に説明したものです。 画像に何が写っているのかや、特定の物体が写っているか、どこに写っているのかを知るために機械学習を使うことがよくあります。しかし、機械学習の知識や経験を得ることは簡単ではないため、自分で機械学習モデルを作ることを諦めている方もいらっしゃるかもしれません。 Amazon Rekognition は、機械学習に詳しくない方でも簡単に機械学習を使った画像分析をご利用いただくためのサービスです。Amazon Rekognition に画像を入力すると、画像に何が写っているのか、有名人の誰が写っているのか、写っている人がどんな表情なのかなどを知ることができます。これらの機能は、あらかじめ決められている対象を分析することができるものですが、お客様が独自に定義した被写体を抽出したり、画像のシーンを特定したい場合は、Amazon Rekognition Custom Labels をお使いいただくことができます。お客様によって用意された画像と各画像に紐づけられたラベル情報を使用して、Amazon Rekognition Custom Labels はお客様独自の機械学習モデル(物体検知モデル、もしくは、シーン分類モデル)を作成します。

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Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出

従来、人間は動物の動きを観察し、様々な目的のために利用してきました。例えば、生態学において動態観察は重要であり、いつその行動が起こるのか、どれぐらいの頻度か、個体差があるのかを観察しています。しかしながら、このような動態や動きを識別してモニタリングする事は難しく、長い時間を要する場合があります。そこで、このワークフローを自動化するために、大日本住友製薬株式会社のアジャイルチームのメンバーとAWSのソリューションアーキテクトで、 Amazon Rekognition Custom Labelsを利用したソリューションを開発しました。Amazon Rekognition Custom Labelsは、画像内の特定の動きのラベル付け、そのデータを元にしたトレーニング、検知したい動きのモデル作成を簡単に行う事ができます。 このブログでは、機械学習(ML)がどのようにしてこのワークフローの自動化に役立つのかを楽しく単純な方法で示すために、我々はAmazon Rekognition Custom Labelsを利用して動画に映る猫の特徴的な行動を検知するカスタムモデルを作成しました。我々はこのソリューションのアーキテクチャ、構築手順、ソースコードを公開する事で、上述の領域や生物学、それ以外の領域に寄与できればと考えています。

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS App Mesh Deep Dive 資料及び QA 公開

先日 (2020/10/22) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS App Mesh Deep Dive」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。 20201014 AWS Black Belt Online Seminar AWS App Mesh Deep Dive 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) Q. APM として New Relic を採用しています。 Envoy のコントロールプレーンとして Istio を利用した場合New Relic 提供の newrelic-istio-adapter が利用できますが、Envoy のコントロールプレーンとして AWS App Mesh を利用した場合どのような方法があるのか教えていただけますか?Roadmap の話は QA 対象外ということですので、現時点での代替案、ワークアラウンドなどについて教えていただけますか? A. 現時点では、New Relic を利用する方法はありませんが、Envoy のメトリクスについては、Prometheus でのモニタリング、または […]

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AWS Black Belt オンラインセミナーのご案内 (2020 年 11 月)

こんにちは!AWS Webinar チームです。 2020 年の残すところあと 11 月と 12 月ですね。 11 月は「霜月」といって霜が降る月ですが、もうそんな季節なんですね。 少しづつ寒くなる 11 月の Black Belt では 4 本のアジェンダを配信予定です! 興味のあるトピックはぜひご登録ください。 視聴方法: オンラインセミナー登録ページよりお申し込みください 11 月のスケジュール AWS CodeStar & AWS CodePipeline 2020 年 11 月 11 日 (水) | 18:00 – 19:00 | IT 知識レベル:★★☆☆☆ | AWS 知識レベル:★★☆☆☆ AWS には素早い市場の変化に追従できるように、迅速に開発および構築をサポートするサービスがあります。今回はその中より、頻繁なアプリケーションアップデートを支える継続的デリバリーサービスの AWS CodePipeline、ならびに継続的デリバリーやコードリリースの環境構築をサポートする AWS CodeStar の機能紹介とユースケースについて解説します。 対象者 AWS […]

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サーバーレス LAMP スタック – Part 6: MVC からサーバーレスマイクロサービスへ

本投稿は AWS サーバーレス アプリケーションのシニアデベロッパーアドボケートである Benjamin Smith による寄稿です。 本シリーズの他のパートは以下のリンクからアクセスできます。また、関連するサンプルコードはこちらの GitHub リポジトリにあります。 パート1:サーバーレス LAMP スタックの紹介 パート2:リレーショナルデータベース パート3:Webサーバーの置き換え パート4:サーバーレス Laravel アプリの構築 パート5:CDK コンストラクトライブラリ この投稿では、マイクロサービスを使用してサーバーレス PHP アプリケーションを構築する方法をご理解いただけます。これまでご紹介してきた MVC フレームワークを利用した単一の Lambda 関数によるスケーラブルな Web ホスティングから、分離されたマイクロサービスモデルに移行する方法を示します。なお、このブログ投稿に付随するコード例は、この GitHub リポジトリにあります。 MVC アーキテクチャパターン 従来の LAMP スタックでは、多くの場合、Model-View-Controller(MVC)アーキテクチャを使って実装しています。これは、アプリケーションロジックをモデル、ビュー、およびコントローラの3つの部分に分離して実装する、確立された手法です。 モデル:この部分はアプリケーションのデータを管理する役割を果たします。その役割は、データベースから生データを取得したり、コントローラからユーザー入力を受け取ることです。 ビュー:このコンポーネントは表示に焦点を当てています。モデルから受け取ったデータをユーザーに提示します。ユーザーからの応答が認識され、コントローラコンポーネントに送信されます。 コントローラ:この部分はアプリケーションロジックを担当します。ユーザー入力に応答し、データモデルオブジェクトに対して相互作用を実行します。 データ、ロジック、およびプレゼンテーション層を分離するという MVC の原則により、1つの層での変更が他の層に与える影響を最小限に抑えることが可能です。これにより、開発プロセスがスピードアップし、レイアウトの更新、ビジネスルールの変更、および新機能の追加が容易になります。コンポーネント化によって、再利用とリファクタリングの適用性があがり、同時/並行開発がしやすくなります。 サーバーレス LAMP スタック サーバーレス LAMP スタックアーキテクチャについては、この投稿で説明しています。そこでは Webアプリケーションが 2つのコンポーネントに分割されています。アプリケーションにおける MVC フレームワークの役割をはたす単一の AWS Lambda 関数と、各応答を同期的に返す […]

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連邦選挙委員会は”Auto-Scaling”により、未曾有の5億件超の選挙献金を迅速に処理・開示

AWS 公共部門ブログチームより、 米国の政府機関である「連邦選挙委員会」が Amazon Aurora、Amazon QuickSightなどのAWSのサービスを用いて、いかに効率的に重厚かつ完全性を保ったデータベースを構築し、迅速に分析(Analytics)を遂行することを可能としているか ──その事例を以下にご紹介します。 Photo by Jonathan Simcoe on Unsplash 米国では、選挙献金が──件数・金額ともに── 指数関数的に増加しています。1980 年には、約 50 万件の献金がなされました。連邦選挙委員会 (Federal Election Committee = FEC) は、2020 年だけで献金の件数が総計で 5 億 “件”を越えると見込んでいます。この間、テクノロジーの進化は、アメリカ人が選挙献金をする方法を劇的に変え、多くの”少額”の献金が容易になりました。データの”透明性/追跡容易性”に対する前例のないほどの需要の高まりを満たすために、連邦選挙委員会はクラウドへの移行を決行しました。 選挙献金の財務上の透明性 連邦選挙委員会は、選挙献金の支出入を監視し、米国の選挙献金関連の法規を施行し、情報の公表と共有を行うことにより、大統領・上下両院の各選挙を含めて選挙献金全般に関する財務プロセスの健全性を保護・向上させることを目指しています。この高度な独立性を保った行政機関は、1974 年に連邦選挙運動法( Federal Election Campaign Act)に基づき創設され、選挙献金活動法(campaign finance law)を施行し、政治活動に関わる財務情報の開示を可能にしています。こうしたミッションは、選挙資金制度や国政選挙の完全性(integrity)を守るうえで重要です。 前例のない需要急増に対応する拡張性 連邦選挙委員会は、ミッション・クリティカルな対市民向けのウェブサイト・アプリケーションをクラウドへ移行した 2014 年以来、AWSを利用しています。 ただし、2014 年に比すると年を追って、同委員会のサイトに対して送信されるデータの”量”は大幅に増加しています。2024 年には、連邦選挙委員会は (2020年時点の倍の)”10 億件”の個別の選挙献金をレビュー、処理することになると見込んでいます。こうした献金件数やデータの量そのものの増加は、同委員会が解決しなければならない幾つかの喫緊の課題を生み出しています。 連邦選挙委員会の副CIOである Wei Luo 氏は次のように述べています。「この対-国民向けウェブサイトのAWS移行という”成功”を受けて、より多くの大規模なエンタープライズ・アプリケーションをクラウドに移行する長期計画をわれわれは検討しています。 2020 年の大統領選挙が間近に迫り(*訳注:英語版のBlog執筆は同年7月)、同委員会の役割がさらに重要となっていくため、連邦選挙委員会は AWS をより深く、徹底的に活用することを決定しました。連邦選挙委員会の設定した目標は、1)ウェブ サイトのクエリのパフォーマンスを向上させ、2)データの取り込みプロセスを改善し、3)蓄積されたデータへのアクセスや分析を容易にしインサイトを引き出すこと──です。2014 年に軽量級のウェブサイト・プロジェクトとしてスタートしたクラウド・ジャーニーは、大型の全組織的なデジタル・トランスフォーメーション(DX)へと拡大しました。 […]

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Weekly AWS

週刊AWS – 2020/10/12週

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 今週も週刊AWSをお届けします。 今回紹介するアップデートにはAWS Graviton2 (Armベース)プロセッサ関連のアップデートが2つあるのですが、そのGraviton2の解説や事例を紹介するオンラインセミナーが10/22(木)に開催されます。オンライン開催でどこからでもご参加いただけますので、Graviton2にご興味がある方はぜひご参加ください。申し込みはこちらです。 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。

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新機能 – Graviton2 プロセッサでの Amazon RDS

Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) で M6g、R6g、C6g インスタンスファミリーをご利用いただけるようになったことを、最近ブログでお知らせしました。これらのインスタンスは、x86 対応のインスタンスよりも優れたコストパフォーマンスを提供します。これらは AWS が設計した AWS Graviton2 プロセッサをベースとし、64-bit Arm Neoverse N1 コアを使用しています。 加えて本日のローンチで、RDS 向け AWS Graviton2 プロセッサによって以前の M5 および R5 世代のデータベースインスタンスタイプと比較して向上した、Amazon Relational Database Service (RDS) データベースのコストパフォーマンスのメリットも得られます。M6g および R6g のインスタンスファミリーと、3 つのデータベースエンジン(MySQL 8.0.17以降、MariaDB 10.4.13 以降、 PostgreSQL 12.3 以降)の中から選択できます。 M6g インスタンスは、汎用ワークロードに最適です。R6g インスタンスは、M6g 対応のものより 50% 多いメモリ容量を提供するため、ビッグデータ分析などのメモリ集約型のワークロードに向いています。 コンピューティングとメモリ要件に関するさまざまな特性を持つワークロードの社内テストによると、Graviton2 インスタンスでは、RDS オープンソースデータベースでのパフォーマンスが最大 35% 向上し、コストパフォーマンスは最大 52% 向上しています。 […]

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SAP on AWSにおけるMicrosoft SQL ServerのHAの設計と構成

AWSプロフェッショナルサービスのSAPグローバルスペシャリティプラクティスの一員として過ごす間、私が気づいたお客様の求めている重要なことの一つに、ビジネス/ミッションクリティカルなSAPアプリケーションの高可用性 (HA)の実装があります。このブログ記事では、WindowsとMicrosoft SQL Server上でSAPワークロードを稼働するお客様向けにHAの設計と構成の選択肢をご紹介します。 Windows オペレーティングシステムは、Microsoft SQL Server上で稼働するSAPワークロードのデータベース層としてHAを構成するために使用できるクラスタリング機能を提供しています。この機能により、お客様はSAP NetWeaverベースのアプリケーションに対してリージョン内のAWSアベイラビリティーゾーン (AZs)をまたがったHAクラスタを展開できます。

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