Amazon Web Services ブログ

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。   去年に引き続き、AWSパートナーと共同で日本全国で開催するイベント、Cloud Express Roadshow 2019が今年も開催されます。AWS のエコシステムを支える各都市にオフィスを構えるコンサルティングパートナー、テクノロジーパートナーによるセミナーを AWS と一緒に地方にて開催するプログラムです。従来のロードショーとは異なり、セミナー終了後のクラウド導入に関する相談や導入検討する際の技術的アドバイスなど、企業のクラウド導入に継続的な支援を提供する AWS とパートナーによる新しい取り組みです。 2018年の開催都市はこちらです。 今年は、20都市、33開催で皆さんの街へ参ります。 6月に開催されたAWSサミット基調講演をより掘り下げた内容をベースとしたAWSセッションに加え、みなさんのクラウドジャーニーを直接お手伝いさせていただくパートナーの支援プログラムの内容を聞くことができ、そのまま個別案件の相談などをすることができる、実践的ななイベントとなっています。 私も去年に引き続き、なるべく多くの会場に足を運び、直接講演をさせていただく予定です。そして各地域のJAWSの皆さんとお会いできることを楽しみにしています。ハッシュタグは「#AWSCER2019 」です。盛り上がっていきましょう。 – プロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田  

レースが始まりました! エンジンをスタートさせよう! Udacity からの AWS DeepRacer 奨学金チャレンジに登録いただけます。 前回の記事で述べたように、AWS DeepRacer 奨学金チャレンジプログラムでは、開発者のスキルレベルに関係なく、基本的な機械学習 (ML) の概念を楽しく魅力的な方法でご紹介します。毎月、自動運転車による世界初の国際的レーシングリーグである AWS DeepRacer League のテストを通してあなたのスキルを試し、毎月ユニークなレースコースでトップ順位を競います。 2019 年 8 月、9 月、および 10 月に上位ラップタイムを記録した生徒は、Udacity 後援の機械学習エンジニアナノディグリープログラムに対する全額支給奨学金 200 枠のひとつを獲得する資格を得ます。 AWS DeepRacer とは? 2018 年 11 月、Jeff Barr が AWS ニュースブログで ML を学ぶための新しい方法、AWS DeepRacer のローンチを発表しました。AWS DeepRacer では、強化学習 (RL) によって動作する 1/18 スケールの完全自走型レースカー、3D レーシングシミュレーター、および世界的なレーシングリーグを実際に体験する機会を得ることができます。 AWS DeepRacer 奨学金チャレンジの仕組み このプログラムは 2019 年 8 […]

AWS DeepLens の新しい 2 つのサンプルプロジェクト、「Build a worker safety system」と 「Who drinks the most coffee?」のリリースを発表します。これらのサンプルプロジェクトで提供される手順ガイドに従うと、AWS でコンピュータビジョンを使用して完全な機能を備えた機械学習アプリケーションを構築することができます。そうしたアプリケーションはエッジとクラウドにまたがって、デバイス上で実行されるモデルとクラウド上の AWS のサービスを統合します。このサンプルプロジェクトはステップバイステップの手順で構成されていて、コードと動画チュートリアルを備えているため、開発者はアプリケーションをゼロから構築可能です。 AWS DeepLens は世界初の深層学習対応ビデオカメラで、あらゆるスキルレベルの開発者による深層学習の開始をサポートします。AWS DeepLens の新しいエディション (2019 年版) は現在、6 か国 (米国、イギリス、ドイツ、フランス、スペイン、イタリア、およびカナダ) で購入可能です。日本では先行予約を受付中です。 2019 年エディションではセットアップがより簡素化し、(Amazon SageMaker Neo のおかげで) 機械学習モデルを旧エディションの最大 2 倍の速さで実行できるようになっています。 充実したガイドを備えたサンプルプロジェクトを開始するには、AWS DeepLens マネジメントコンソールにアクセスします。ナビゲーションペインで [Recipes] をクリックし、最新のステップバイステップチュートリアルにアクセスします。レシピを選択し、表示される手順に従って機械学習アプリケーションを構築します。AWS DeepLens マネジメントコンソールは、アジアパシフィック (東京)、欧州 (フランクフルト)、米国東部 (バージニア北部) リージョンで利用可能です。 次のレシピが利用可能です。 1) Build a worker safety system AWS DeepLens […]

この記事は、BlueToad の共同オーナー兼 CEO である Paul DeHart 氏によるゲストブログです。 デジタルコンテンツソリューションのトップグローバルプロバイダーのひとつである BlueToad では、イノベーションを最優先しています。2017 年以来、BlueToad は Amazon Polly を使用して、出版社 (当社のお客様) がそのデジタルマガジンに記載されている記事のオーディオバージョンを提供できるようにお手伝いしてきました。 私たちは、小説のコンテンツエクスペリエンスが今日の読者の関心を引いているのを目の当たりにしています。モバイルコンテンツエンゲージメントに見られる著しい成長に加えて、オーディオは好ましいコンテンツ消費方法として浮上してきています。2019 年の Infinite Dial 調査 は、米国消費者が 1 週間に平均 17 時間オーディオを聞いていることを報告しているとしています。ほぼ 40% 以上のアメリカ人が、現在 Amazon Echo のようなスマートスピーカーを所有しています。さらに、アメリカ人が通勤に費やす時間が上昇しており、ほとんどの乗り物ではモバイルデバイスを使ってオーディオに簡単にアクセスし、再生することができます。その結果、9,000 万人のアメリカ人が先月ポッドキャストを聞いたと言っています。 オーディオのこの流れを踏まえ、BlueToad は Amazon Polly を使用して、出版社があらゆる記事を簡単にリスニングエクスペリエンスに変換するために役立つソリューションを開発しました。読者が携帯電話でデジタル版を開くと、オーディオアイコンを選択して物語を聞き始めることができます。出版社の観点から見ると、この機能は BlueToad プラットフォームのボックスをチェックするだけでよいため、実装はいたってシンプルです。困難な作業はすべて BlueToad と Amazon Polly が行います。 このソリューションのために Amazon Polly を選択した理由は、その使いやすさと比類ないパフォーマンスです。オーディオソリューションを初めて実装したとき、私たちは Amazon Polly と他の音声サービスをいくつかテストしましたが、最終的に Polly が最も一貫して正確であることがわかりました。 Polly の新しくリリースされたニューラルテキスト読み上げ […]

これは、Pluto Money の共同創設操業者兼 CTO の Dante Monaldo 氏のゲストブログ記事です。 サンフランシスコを拠点とするスタートアップ企業である Pluto Money は、銀行、行動経済学、および機械学習 (ML) を組み合わせて、ジェネレーション Z を大学内外での経済的目標に導く、無料の資金管理アプリです。当社は、ジェネレーション Z の大学生の経済的ニーズに応え、卒業後も共に成長するように設計された初めてのモバイルバンクを構築しています。 健全な経済的習慣を早期に確立することの重要性が、私と共同創業者の Tim Yu および Susie Kim が私たち自身の経験に基づいて Pluto を設立したことにつながっています。私たちは、当社のビジネスにも同じように財政的厳密さを適用しています。クラウドサービスはコストを削減し、これまでの急成長企業には想像もできなかった柔軟性をもたらすため、クラウドを使用することは私たちにとって当然の選択でした。 AWS ソリューションは堅牢であり、シームレスに連携できるので、コアコンピューティングから ML まで、私たちは AWS を主要なクラウドプラットフォームとして選択しました。当社のチームは成長を続けており、多くのスタートアップ企業と同様に、私たち全員が様々な役割を担っています。そのため、AWS の製品を利用して時間を節約しながら、チームの規模を拡大していく中でエンタープライズクラスの技術スタックを構築することができます。 Pluto Money の心臓部は、Pluto Money モバイルアプリから発信されるすべてのリクエストを処理するクライアント API です。Node.js で書かれており、Classic Load Balancer の背後にある Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスで動作します。これは、AWS が Network Load Balancer […]

先日 (2019/7/23) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS CloudHSM」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。   20190723 AWS Black Belt Online Seminar AWS CloudHSM 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）   Q. SDKとCloudHSMは、直接接続は出来ないのでしょうか？ A. CloudHSMの暗号化や復号機能を利用する場合、CloudHSMクライアント経由である必要があります。 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cloudhsm/latest/userguide/client-tools-and-libraries.html#client PKCS #11や、JCE、Webサーバー用のOpenSSL Dynamic Engine, Microsoft KSPおよびCNGプロバイダーでは、AWS CloudHSMソフトウェアライブラリーを利用しますが、これらのライブラリもCloudHSMクライアント経由でCloudHSMの機能を利用します。 CloudHSMクラスターとHSMの作成、修正、削除などのオペレーションを行うための、AWS CloudHSM APIについてはSDKからご利用が可能です。 Q. Classic から V2への移行に関して、気をつけておくべきことはございますか。資料情報があれば教えていただければと思います。 A. 英語のドキュメントになりますが、こちらのマイグレーションガイドがあるのでご確認ください。 大きな点としては、V2ではリージョンをまたがったクラスターがサポートされない点です。ClassicでリージョンをまたがったHAグループを設定していた場合には、CloudHSMのバックアップを別リージョンに転送して手動でCloudHSMクラスターを再構成する運用手順を確立しておく必要があります。 また、別の観点になりますが、ClassicとV2ではクラスターやHSMの構成情報なども異なるので、マイグレーション先のCloudHSMで新規にクラスターやHSMの定義をすることになることにご留意ください。 Q. CloudHSMは、Amazonのハードウェアがデータセンターに配置されているのですか？どこかのHSM製品なのでしょうか？ A. […]

こんにちは！　8 月の AWS Black Belt オンラインセミナーについてご案内させて頂きます。 8月は、6本のWebinarを開催いたします！ぜひお役立てください。 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   8月のスケジュール AWS Glue 2019 年 8 月 6 日 (火) | 12:00 – 13:00 | IT 知識レベル:★★★☆☆ | AWS 知識レベル:★★★☆☆ AWS Glueはデータの抽出、変換、ロード(ETL処理)を実行するフルマネージドサービスです。フルマネージドであるため、サーバーの管理が不要である他、様々なAWSサービスをデータソースとして利用することができます。本ウェビナーでは最新のアップデートを含め、Glueの機能やユースケースについて紹介します。 対象者 技術者の方 本セミナーで学習できること AWS Glueの概要 スピーカー 倉光 怜 Solutions Architect   実践的 Serverless セキュリティプラクティス 2019 年 8 月 13 日 (火) | 12:00 – 13:00 | IT […]

本投稿は Wesley Pettit と Michael Hausenblas による寄稿を翻訳したものです AWS はビルダーのために作られています。ビルダーは常に最適化の方法を模索し、それはアプリケーションのロギングにも当てはまります。全てのログの重要性が同等ということはありません。あるログはリアルタイムの分析を必要とし、他のログは必要となった時に分析が行えるよう単に長期間保管しておくことを必要としたります。それ故に AWS とパートナーが提供する様々なストレージや分析のツールに容易にログをルーティングできることが重要です。 そこで私たちは Fluent Bit をサポートし、コンテナ化されたアプリケーションから AWS やパートナーのログ保存ソリューション、ログ分析ソリューションへのログストリーム向けに、容易に利用可能な拡張ポイントを作成できるようにします。新しくリリースしたAWSコンテナイメージ向けの Fluent Bit プラグインを用いて、ログを Amazon CloudWatch と Amazon Kinesis Data Firehose の送信先 (Amazon S3、Amazon Elasticsearch Service、Amazon Redshift を含みます)へルーティングすることが可能です。 本投稿では、Fluent Bit プラグインのECS、EKS 両クラスタでの動作をご紹介いたします。ツール自体に慣れていない場合は、こちらの記事（basics of Fluentd and the Kinesis Firehose）にあるチュートリアルを確認いただくと参考になるかもしれません。よろしければ AWS containers roadmap の関連するイシュー #10 と #66 もご参照ください。

 企業のお客様は、毎日データセンターで生成されるペタバイト規模のデータへのアクセスを維持、保護、提供する必要があります。従来、これには、未加工データをネットワークアタッチトストレージ (NAS)、ストレージエリアネットワーク (SAN)、またはダイレクトアタッチトストレージ (DAS) に保存し、それを変換してリレーショナルデータベースにロードして照会および分析活動をサポートする、一連の複雑な相互関連システムが含まれます。これは、一般に抽出、変換、ロードまたは ETL として知られています。 これらのシステムはそれぞれ、別々のチームによって別々に維持する必要があります。データベースは DBA によって、基盤となる物理インフラストラクチャはシステムエンジニアによって、などです。AWS では、常にお客様のために「Invent and Simplify」の方法を模索しています。この記事では、オンプレミスで生成された重要なデータを照会するプロセスを簡素化するための、お客様のデータセンターにデプロイできる AWS テクノロジ (AWS Storage Gateway) とサーバーレスのクラウドネイティブテクノロジ (Amazon Athena) の組み合わせた使用について説明します。 Tableau などの一般的なエンタープライズ分析ツールを使用してデータを分析するお客様は、ODBC または JDBC を使用してデータに接続し、データに対してクエリを実行しています。逆に、ファイルシステムはファイルの読み書きに SMB や NFS などのプロトコルを使用します。これまで、データを分析できるようにするためには、データを未加工の形式 (多くの場合はテキストファイル) からリレーショナルデータベースに変換する必要がありました。AWS Storage Gateway および Amazon Athena に入ります。

 私が AWS を気に入っている理由の 1 つは、幅広い技術的ユースケースに取り組むために使用できる多数のビルディングブロックがあることです。Amazon ElastiCache for Redis は、そうしたビルディングブロックの 1 つです。データベースキャッシュの高速化のニーズを最もよく考慮していますが、ElastiCache は非常に柔軟で高速 (マイクロ秒) です。これまでに、ElastiCache を使用して地理空間クエリを実行し、リアルタイムダッシュボードを構築する方法について説明しました。 この記事では、既存のワークロードにほとんど変更を加えることなく、信頼性と可用性を強化するためにクラスターモードを有効にした ElastiCache for Redis を活用する方法について説明します。後で説明するように、クラスターモードには、Redis クラスターの水平方向の拡大および縮小という主な利点があり、クラスターのパフォーマンスへの影響はほとんどありません。これまでに過剰または過少にプロビジョニングされている Redis クラスターに遭遇したことがあるか、その内部の仕組みをもっとよく理解したいなら、この記事をお読みください。 詳細を説明する前に、ElastiCache for Redis クラスターを起動する際の構成オプションについて簡単に説明します。次の図に示すように、(1) シングルノード、(2) クラスターモード無効、(3) クラスターモード有効の 3 つのクラスター構成のいずれかを使用することができます。モードに関係なく、特定のクラスター内のすべてのノードは、(基礎となる EC2 インスタンスに関して) 同じノードタイプおよび構成になるように設計されています。 3 つのモードは、主に信頼性、可用性、およびスケーリングの動作が異なります。本稼働のワークロードの場合は、データの保護を強化するためにレプリケーションを含む構成を使用することを検討してください。プライマリノードを除いて、何らかの理由でノードに障害が発生した場合でも、他のノードにレプリケートされているためデータは失われません。プライマリノードに障害が発生した場合は、レプリケーションのレイテンシーが原因で一部のデータが失われる可能性はあります。次の表は、ElastiCache for Redis の構成間の主な違いをまとめたものです。 シングルノード クラスターモード無効 クラスターモード有効 レプリケーション可能? いいえ はい (ノードあたり最大 5 つのレプリカ) はい (ノードあたり最大 5 つのレプリカ) データパーティション分割可能? […]