Amazon Web Services ブログ

AWS リージョン間データ転送 (DTIR、Inter-Region Data Transfer) 料金の引き下げ

複数の AWS リージョンにわたる AWS アプリケーションを構築している方に朗報です。南米 (サンパウロ)、中東 (バーレーン)、アフリカ (ケープタウン)、アジアパシフィック (シドニー) リージョンを送信元とする、別の AWS リージョンへのデータ転送料金が引き下げられます。新料金は下記のとおりで、2020 年 5 月 1 日より適用されます。 リージョン 旧料金 (USD/GB) 新料金 (USD/GB) 南米 (サンパウロ) 0.1600 0.1380 中東 (バーレーン) 0.1600 0.1105 アフリカ (ケープタウン) 0.1800 0.1470 アジアパシフィック (シドニー) 0.1400 0.0980 すべての AWS リージョンのリージョン間データ転送料金については、こちらの料金表をご確認ください。 — Jeff;  

Read More

エンタープライズ検索の再発明 - Amazon Kendra が一般発売されました

2019年末には、機械学習を活用した非常に正確で使いやすいエンタープライズ検索サービス Amazon Kendra のプレビューエディションをリリースしました。本日、Amazon Kendra が一般販売されることになりました。 過去数十年間の驚くべき成果のすべてを用いても、情報技術は、必要とする情報をすばやく簡単に見つけ、皆が日々直面している問題を解決するには至っていません。会社の出張規定の最新版を探す場合でも、「エポキシ接着剤の引張強度は?」などのより技術的な質問をする場合でも、すぐに正いい回答を得られれそうにはありません。全く回答を得られない時もあります。 こうした問題はユーザーにとってストレスとなるだけでなく、生産性の大幅な低下にもつながります。IDCの調査によると、非効率的な検索のコストは、従業員 1 人当たり年間 5,700 USD です。従業員 1,000 人の企業では、年間 570 万 USD が蒸発することになります。しかも、これには、精度の低い検索によって発生する責任やコンプライアンスリスクは含まれていません。 この問題にはいくつかの原因があります。第 1 に、ほとんどの企業データは構造化されておらず、必要な情報を特定することが困難なことです。第 2 に、多くの場合、データは組織のサイロに分散し、ネットワーク共有、リレーショナルデータベース、サードパーティアプリケーションなどの異種バックエンドに保存されていることです。最後に、キーワードの検索システムでは、適切なキーワードの組合せを見つける必要があり、通常は多数のヒットを返し、ほとんどのヒットはクエリとは無関係なものです。 これらの問題点を考慮して、Amazonは、お客様が適切な検索機能を構築できるように支援することにしました。この取り組みの結果が、Amazon Kendra です。 Amazon Kendra のご紹介 Amazon Kendra を使えば、数回クリックするだけで、ファイルシステム、アプリケーション、イントラネット、リレーショナルデータベースなど、さまざまなバックエンドに保存された構造化データと非構造化データのインデックスを作成できます。予想される通り、すべてのデータは HTTPS を使用して処理中に暗号化され、また、保存中にAWS Key Management Service (KMS) で暗号化することもできます。 Amazon Kendra は、ドメインから受けとる複雑な言語を理解するように最適化されています。IT関連ドメイン(例: 「 VPNの設定方法を教えてください。」)、医療およびライフサイエンス関連ドメイン(例: 「ALSの遺伝子マーカーとは何ですか。」)およびその他の多くのドメイン領域からの質問を受け取ることになります。このマルチドメインの専門知識により、Kendra はより正確な回答を見つけることができるのです。また、開発者は、信頼できるデータソースやドキュメントの鮮度などの基準を使用して、結果の関連性を明示的に調整することができます。 Kendra 検索は、AWS コンソールまたは API で利用可能なコードサンプルを使用して、任意のアプリケーション (検索ページ、チャットアプリ、チャットボットなど) に迅速に展開できます。お客様は、Kendara の最新のセマンティック検索を数分で実行できます。 […]

Read More

AWS Graviton2 を搭載した新しい EC2 M6g インスタンス

本日より、第 6 世代の Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 汎用インスタンスである M6g をご利用いただけます。「g」は「Graviton2」を意味します。これは、AWS (および Amazon のグループ企業である Annapurna Labs) が 64 ビット Arm Neoverse N1 コアを使用して設計した次世代の Arm ベースのチップです。 これらのプロセッサは、256 ビットの常時オンの DRAM 暗号化をサポートしています。また、第 1 世代の Graviton と比較して浮動小数点演算の性能を 2 倍にするデュアル SIMD ユニットが含まれており、機械学習の推論ワークロードを加速する int8/fp16 命令をサポートしています。詳細については、AnandTech によって公開されたこの完全なレビューをご覧ください。 M6g インスタンスは、1、2、4、8、16、32、48、および 64 の vCPU を備えた 8 つのサイズで、またはベアメタルインスタンスとして、利用できます。最大で 256 GiB のメモリ、25 Gbps のネットワークパフォーマンス、および 19 Gbps […]

Read More

ハイブリッドの方法を使用して、Amazon DocumentDB へ移行する

Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) は、MongoDB のワークロードをサポートする、高速かつスケーラブルで可用性に優れた完全マネージドのドキュメントデータベースサービスです。お客様は、基盤となるインフラストラクチャの管理を気にすることなく、現在の MongoDB 3.6 用のプリケーションコード、ドライバー、ツールをそのまま使用して、Amazon DocumentDB 上でのワークロードの実行、管理、そしてスケーリングが行えます。ドキュメントデータベースである Amazon DocumentDB は、JSON データの保存、クエリ、およびインデックスを容易にします。 MongoDB から Amazon DocumentDB に移行するための主要なアプローチとしては、オフライン、オンライン、ハイブリッドの 3 つがあります。詳細については「移行アプローチ」をご参照ください。 今回の記事では、ハイブリッドアプローチにより MongoDB のデータを Amazon DocumentDB に移行する方法についてご紹介していきます。ハイブリッドアプローチは、オフラインアプローチが持つ移行速度に、オンラインアプローチが提供するダウンタイムの最小化を組み合わせたものです。詳細については「Video: Live migration to Amazon DocumentDB」をご覧ください。 ソースデータセットが 1 TB を超える場合でダウンタイムを最小限に抑えるには、ハイブリッドメソッドが最良の選択肢となります。ハイブリッドの方法では、並列化を活用しながら、データの一括移行を行う mongorestore に対応した速度を実現します。さらに、ダウンタイム最小化のためには、AWS Database Migration Service (DMS) を利用しています。 データセットのサイズが 1 TB 未満の場合は、オンラインもしくはオフラインのアプローチが適しています。オフライおよびオンラインでの移行の詳細については、「オフラインの方法を使用して、MongoDB から Amazon DocumentDB に移行する」および「オンラインの方法を使用して、Amazon DocumentDB に移行する」をご参照ください。 この投稿では、ハイブリッドのアプローチを使用して、Amazon […]

Read More

グローバルマルチメディア通信社であるロイターがアマゾン ウェブ サービスをどのように利用しているかをご覧ください

私は Thomson Reuters でソリューションアーキテクトを担当している、Romeo Radanyi です。チームがクラウドテクノロジーを理解したり、導入できるようサポートしています。企業レベルの標準規格の設定、人工知能や機械学習の計画の推進、そして数多くのロイターシステムの構築にも携わっています。また、データサイエンスとJupyterノートブックの初心者向けのコースを A Cloud Guru で開発して提供しました。 ロイターは、世界最大のマルチメディアニュース源で、みなさんが目にしたり、読んだり、聞いたりするニュースネットワークへのニュースソースを提供しています。弊社は、いわば卸売業者の一種です。つまり、BBC、CNN、ニューヨークタイムズ、ワシントンポスト、そして他の世界中のお客様向けに、さまざまな形式で生のニュースを販売しています。 このブログ投稿では、ロイターがコンテンツの大部分を AWS に移行した方法を取り上げます。AWS のターンキーオブジェクトストレージソリューションである Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) とそのコンテンツ配信ネットワーク (CDN) である Amazon CloudFront を使用して、どのように世界中の何十億もの人々に日々コンタクトするのかを説明します。 レガシーシステムが直面した課題 弊社は 5年前に、新しく開発したすべてのロイターシステムの戦略的プラットフォームとして AWS を選択しました。あなたは、「なぜ?」と質問するかもしれません。 ロイターは、さまざまなフォーマットでコンテンツを作成して配信しています。フォーマットには、動画、画像、テキスト、さらにはニュース速報でのライブストリームなどがあります。さらに、記録保管として1896年当時の物理テープもありました。最後に重要なことですが、弊社は実質的にミニデータセンターである 200 を超えるニュース局から成るグローバルな規模を持っています。これらの局では、現場で生のコンテンツを撮影し、編集した主な情報源を扱っています。世界中のこのようなコンテンツすべてをさまざまなフォーマットやフレームレートで、瞬時に保存、変換、提供することは簡単な作業ではありません。 最初は、コンテンツの保存、変換、提供、チームが学習してプロセスに統合するために必要な工数などの一部の作業をサードパーティに頼ってました。サードパーティと協業した際、サービス停止やサービス関連の問題を解決するのに課題が発生し、それらを改善するためのプロセスを実行するまで時間がかかりました。ロイターチームからの広範なサポートがあっても、コストは増加していました。様々な記録媒体において、テープは安価で使いやすいですが、取り出しに時間がかかるため、コンテンツを世界中のニュースアウトレットに配信して販売するのはほぼ不可能です。弊社の実際の局において、それらのすべてのミニデータセンターをそれぞれが島であると想像してください。コンテンツを編集用に暫定的に保管するための拡張可能な空間がない限り、共同作業するのは難しいです。 結果として、ロイターは 3 つの主な課題に直面していました。一つ目は、第三者にすべてのメディア資産の保管を委託するとか、高価な CDN を使用することが、将来的な選択肢でなくなりました。二つ目は、記録保管されているテープが広範囲なコレクションのため、情報を迅速に配布することが困難でした。三つ目は、弊社の実際の局では、島のようなデータセンターすべての間で結びつきが不十分なため、チーム間で協力し合うことがうまくいきませんでした。 AWS Glue の選択 AWS と Amazon S3 に慣れるにつれ、API と HTTPS 呼び出しによる幅広い機能と使いやすく、組織全体の課題に対する完璧なソリューションであることがわかりました。さらに、AWS と Amazon S3 […]

Read More

Amazon EFS を Amazon ECS と AWS Fargate で使用するための開発者ガイド – パート 1

 Amazon Elastic Container Service (ECS) と Amazon Elastic File System (EFS) のネイティブ統合が最近導入されました。Amazon ECS は、クラウド専用に構築され、他の AWS のサービスと統合されたフルマネージド型のコンテナオーケストレーターサービスです。ECS は、Amazon EC2 と AWS Fargate の両方で、(いわゆるタスクにラップされる) コンテナのデプロイをサポートしています。Amazon EFS は、ECS や EC2 インスタンスなどの他の AWS のサービスで使用するように設計された、フルマネージド型の柔軟な共有ファイルシステムです。Amazon EFS は透過的にスケーリングし、データをレプリケートし、アベイラビリティーゾーン全体で利用できるようにし、複数のストレージ階層をサポートしています。これにより、大部分のワークロードの要求に対応しています。 この統合は、EC2 インスタンスまたは Fargate を使用するすべての ECS のお客様がご活用いただけます。この統合は、Fargate の、AWS が最近リリースしたプラットフォームバージョン 1.4 で有効になりました。 開始する前に、この統合はオーケストレーター固有であることをはっきりさせておくことが重要です。これは、ECS on EC2 と ECS on Fargate の両方に適用される Amazon ECS タスクレベルの設定だからです。Amazon EKS […]

Read More

Amazon EFS を Amazon ECS と AWS Fargate で使用するための開発者ガイド – パート 3

 Amazon EFS を Amazon ECS と AWS Fargate で使用する方法に関するこのブログ記事シリーズのパート 3 へようこそ。参考までに、このブログ記事シリーズは次のように構成されています。 パート 1: このブログ記事は、この統合の必要性とその範囲に関する背景情報を提供し、この機能により道が開かれ、お客様に役立つユースケースとシナリオの概要を示します パート 2: ECS と Fargate に基づきコンテナをデプロイする際の EFS のセキュリティの仕組みの詳細と、リージョンごとの ECS と EFS のデプロイのベストプラクティスに関する高レベルの考慮事項を扱います パート 3: [このブログ記事] コンテナ化されたアプリケーションの再利用可能なコードとコマンドを含む実用的な例を紹介します。アプリケーションは EFS を使用した ECS タスクにデプロイされたものです この記事では、パート 1 とパート 2 で学んだことを試すためのサンプルコードを作成します。このブログを 2 つのメインブロックに分割します (2 つの個別の例を使用して)。その 2 つは以下のとおりです。 ファイルシステムの永続性を必要とするアプリケーションを実行するためのスタンドアロンのステートフルタスク 共有ファイルシステムに並行して複数のタスクにアクセスする これらの背後にある理論について詳しく知りたい場合は、パート 1 をご覧ください。次に、サンプルコードについて詳しく説明します。 これらの例では、ECS タスクは Fargate で実行されますが、EC2 […]

Read More

Amazon EFS を Amazon ECS と AWS Fargate で使用するための開発者ガイド – パート 2

Amazon EFS を Amazon ECS と AWS Fargate で使用する方法に関するこのブログ記事シリーズのパート 2 へようこそ。参考までに、このブログ記事シリーズは次のように構成されています。 パート 1: このブログ記事は、この統合の必要性とその範囲に関する背景情報を提供し、この機能により道が開かれ、お客様に役立つユースケースとシナリオの概要を示します パート 2: [このブログ記事] ECS と Fargate に基づきコンテナをデプロイする際の EFS のセキュリティの仕組みの詳細と、リージョンごとの ECS と EFS のデプロイのベストプラクティスに関する高レベルの考慮事項を扱います パート 3: コンテナ化されたアプリケーションの再利用可能なコードとコマンドを含む実用的な例を紹介します。アプリケーションは EFS を使用した ECS タスクにデプロイされたものです このブログ記事は、Amazon ECS と AWS Fargate を使用している開発者で、Amazon EFS との統合を使用して、各リージョンで弾力性があり、スケーラブルなステートフルサービスをデプロイする方法を学びたい方を対象としています。 パート 3 は、このすべての理論を実践するパートです! 可用性、コスト、拡張性のための Amazon ECS と AWS Fargate アーキテクチャ Amazon ECS は、リージョン別に分散されたコンテナオーケストレーターで、AWS […]

Read More

AWS DMS を使用して Amazon Aurora for PostgreSQL のメジャーバージョンへのアップグレードを最小ダウンタイムで実現する

AWS は 2 つのマネージド型 PostgreSQL オプションを提供しています。Amazon RDS for PostgreSQL と Amazon Aurora PostgreSQL です。Amazon RDS または Aurora がデータベースエンジンの新しいメジャーバージョン (PostgreSQL 10 から 11 など) をサポートしている場合、DB インスタンスを新しいバージョンにアップグレードできます。メジャーバージョンのアップグレードには、既存のアプリケーションとの下位互換性がない可能性があるデータベースの変更が含まれる可能性があります。詳細については、「Aurora PostgreSQL 向けの PostgreSQL DB エンジンをアップグレードする」と「Amazon RDS を PostgreSQLのメジャーバージョンとマイナーバージョンにアップグレードするためのベストプラクティス」を参照してください。 Amazon RDS と Aurora のどちらにも、DB インスタンスを変更することにより、メジャーバージョンのアップグレードを手動で開始するオプションがあります。これは、インプレースアップグレードとも呼ばれ、アップグレードプロセス中にアプリケーションのダウンタイムを必要とします。また、アップグレードで問題が発生した場合は、最新のバックアップを復元する必要があります。したがって、このオプションはすべてのワークロードタイプに望ましいとは限りません。別のアプローチは、メジャーバージョンのアップグレードに AWS Database Migration Service (DMS) を使用することです。AWS DMS は、PostgreSQL 論理レプリケーションを使用して、2 つのメジャーバージョン間のデータをほぼリアルタイムで同期します。AWS DMS は、次の要件を満たしている場合にのみ使用してください。 特定のメジャーバージョンで利用できるインプレースアップグレードオプションがない Aurora クラスター内の少数または一部のデータベースをアップグレードする必要がある アップグレードプロセスに必要なダウンタイムを最小限に抑え、カットオーバーで問題が発生した場合に古いインスタンスへ素早くロールバックできるオプションを確保したい […]

Read More

Amazon Neptune を使用して顧客識別グラフを作成する

顧客識別グラフは、プライバシー保護に準拠した方法を用いて、クッキー、デバイス識別子、IP アドレス、E メール ID、および内部エンタープライズ ID などの複数の識別子を既知の個人または匿名プロファイルにリンクすることにより、顧客と見込み顧客の単一の統合ビューを提供します。また、デバイスやマーケティングチャネル全体での顧客の行動や好みをキャプチャします。これは中央ハブとして機能し、ターゲットを絞った広告、顧客体験のパーソナライズ、およびマーケティング効果の測定を可能にします。 この記事では、AWS で顧客識別グラフを作成する方法の概要を説明し、主要なビジネスドライバー、課題、ユースケース、顧客の成功事例、およびソリューションの利点を確認します。また、ソリューション、サンプルデータモデル、AWS CloudFormation テンプレート、および開発を開始するために使用できるその他の技術コンポーネントについても説明します。 次の図は、デバイス識別子、クッキー、ブラウザ、動作など、特定のユーザーに関するデータのコレクションを顧客識別グラフプラットフォームで示しています。これにより、ID 解決、スコアリング、パーソナライズ用のオーディエンスセグメントの作成が行えるようになります。 ソリューションは、クラウドの専用グラフデータベースである Amazon Neptune で構築します。Amazon Neptune は何十億もの相互接続された関係を保存およびナビゲートするのに理想的で、リアルタイムの広告およびマーケティングアプリケーション向けにミリ秒のレイテンシーをサポートします。このソリューションは、機械学習モデルの構築、トレーニング、開発のためのフルマネージドプラットフォームである Amazon SageMaker も使用しています。このソリューションでは、ホストされた Jupyter ノートブックを提供できる Amazon SageMaker を使用して、顧客識別グラフデータをロードし、一般的なユースケースに対してクエリします。 プライバシー保護に準拠したカスタマーエクスペリエンス マーケティング担当者、広告主、デジタルプラットフォームは、顧客のニーズを特定、理解、予測し、さらにプライバシー保護に準拠した方法を使用してエクスペリエンスのパーソナライズを大規模に行う必要があります。 このような期待に応えることは、多くの面で困難に直面します。ビジネスの観点からは、マーケティング、販売、ロイヤルティなどの企業サイロからデータを集約する必要があります。テクノロジーの観点から見ると、グローバルに拡張できる安全で柔軟なデータベースプラットフォームが必要です。これにより、デバイス、顧客 ID、チャネル、および設定間の相互に関連する何十億もの関係について、リアルタイムの顧客識別および行動グラフを継続的に維持できます。 AWS で顧客識別グラフソリューションを構築する 顧客識別グラフソリューションにより、参照アプリケーションがもたらされます。そのため、独自のビジネスルールを使って、コスト効率が高く、スケーラブルで、安全で、可用性の高い顧客データプラットフォームを構築できます。顧客シグナルにリアルタイムで応答して、広告およびマーケティングアプリケーションとカスタマージャーニーオーケストレーションを自動化できます。 このソリューションにより、マーケッター、アドテック、マーテック、ゲーム、メディア、およびエンターテインメント企業は、何百万もの顧客プロファイルの何十億もの関係から洞察をリアルタイムでキャプチャしてアクティブ化できます。Zeta Global、NBCUniversal、Activision Blizzard などのお客様は、Amazon Neptune を使用して識別グラフを作成し、消費者のジャーニーをキャプチャして、何百万ものユーザーのために広告、コンテンツ、ゲーム内体験をパーソナライズしています。 このソリューションには、サンプルデータモデル、CloudFormation テンプレート、Amazon SageMaker ノートブックが含まれており、データベースで一般的なユースケースをクエリすることができます。完全な顧客識別グラフソリューションは、通常、取り込みパイプライン、データ検証、クレンジング、ID 解決アルゴリズム、ID グラフデータベース、およびオーディエンスセグメンテーションで構成されています。この記事では、Neptune データベースへのデータの取り込み、相互に関連するプロファイルをキャプチャするためのデータモデリング、およびクエリメカニズムに焦点を当てます。これにより、クロスデバイスグラフ、オーディエンスセグメンテーションなどのユースケースをサポートます。 ユースケース このソリューションの一般的なユースケースを次に示します。 クロスデバイスと関心グラフ – カスタマージャーニーとデバイス全体で費やした時間を分析して、特定のユーザーの関心を見つます。これにより、広告をパーソナライズします 決めかねている消費者を納得させる – 以前訪問したウェブサイトに基づいて e […]

Read More