Amazon Web Services ブログ

Amazon SageMaker Studio notebooks で独自のカスタムコンテナイメージを使用する

本記事は Bringing your own custom container image to Amazon SageMaker Studio notebooks を翻訳したものです。 Amazon SageMaker Studio は、機械学習 (ML) のための統合開発環境 (IDE) です。SageMaker Studio を使用すると、データサイエンティストは Studio ノートブックを起動して、データの探索、モデルの構築、Amazon SageMaker トレーニングジョブの起動、ホストされたエンドポイントにモデルのデプロイを行うことができます。Studio ノートブックには、Amazon SageMaker Python SDK と IPython ランタイムまたはカーネルの最新バージョンで構成された、あらかじめ構築されたイメージのセットが付属しています。この新機能により、Amazon SageMaker ノートブックに独自のカスタム画像を取り込むことができます。これらのイメージは、ドメインで認証されたすべてのユーザーが使用できます。この記事では、カスタムコンテナイメージを SageMaker Studio ノートブックに取り込む方法を共有します。

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データの外部提供における要件

【開催報告】Amazon QuickSight事例祭り ~クラウドBIを使ったデータビジネス~

2020年12月9日に「Amazon QuickSight 事例祭り ~クラウドBIを使ったデータビジネス~」を開催いたしました。今回の事例祭りではAmazon QuickSightを社外に向けて提供するユースケースに焦点をあて、登壇者の東日本電信電話株式会社とソフトブレーン株式会社からお話しいただきました。本ブログでは各発表内容をご紹介します。また、関連資料はこちらからダウンロードいただけます。

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Amazon DynamoDB の使用を開始するためのゲーム開発者ガイド

多くのゲームでデータベースが不可欠の部分であることは周知の事実です。けれども、ゲーム開発者としては、データベースのエンジニアリングではなく、優れたゲームの構築にすべての時間と専門知識を捧げたいでしょう。 わかります。私も、データストレージについて考えるのではなく、コリジョンボリュームの修正、フレームレートの引き上げ、あるいは完璧な制御システムの作成に気をかけたいです。では、それを簡単に行いましょう。この記事では、AWS の高速で柔軟な NoSQL サービスである Amazon DynamoDB を使用して、ゲームにデータベースを追加するのがいかに簡単であるかを示します。 DynamoDB は、キーをデータに関連付ける非リレーショナルデータベースです。データベース、特にゲームでの使用に詳しくない場合は、ゲームでのデータベースの基本的な使用法と、リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベース (ときに SQL と NoSQL と呼ばれる) の違いについて説明したこの記事「素晴らしいゲームのためのマネージドデータベース」をご覧ください。 Dynamo DB テーブルの作成 DynamoDB は、NoSQL データベースですが、SQL データベースから借用した用語テーブルを使用します。この場合のテーブルは、実際にはデータベースに格納されるアイテムの主要な機能を定義したものにすぎません。 DynamoDB には、テーブルを識別するためのテーブルのプライマリキーが常にあり、このキーはデータベースに保存されているすべてのアイテムに対して一意である必要があります。 便利なヒントは、プライマリキーが複数の値のハッシュになる可能性があることです。したがって、単一の一意の属性がない場合は、異なる属性を組み合わせて一意の値を作成できます。たとえば、名前とバージョン番号を持つアイテムです。「broadsword」という名前のアイテムは 10 個あり、「version 1」のアイテムは 100 個ありますが、「broadsword version 1」は 1 個しかありません。 DynamoDB には、オプションで、アイテムをすばやく並べ替えることができるソートキーもあります。たとえば、プレイヤーのソートキーはプレイヤークラスであるかもしれません。これにより、ゲーム内のすべてのファイタークラスのリストを取得するクエリが高速化されることでしょう。データベース内のアイテムを一意に識別するための代替方法でするセカンダリキーを持つこともできます。 このデモでは、プレイヤーキャラクターの属性を表す非常にシンプルなオブジェクトを作成します。オブジェクトには一意のプレイヤー ID、プレイヤーレベル、強さと知力の 2 つの統計が含まれます。プレイヤー ID がプライマリキーになり、このデモ用のソートキーやセカンダリキーはありません。 注意: 自分で練習したい場合は、ソートキーとして機能するプレイヤークラスを追加できます。 DynamoDB テーブルを作成する手順は次のとおりです。 AWS コンソールを開きます。 DynamoDB を検索して選択します。 DyanamoDB コンソールのホームページから [テーブルの作成] を選択します。 […]

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Amazon RDS for MySQLでMySQLエンジンバージョンを5.5から5.7へアップグレードする方法

Amazon RDSでは、定期的にメジャーまたはマイナーエンジンバージョンの廃止を行います。メジャーバージョンについては、コミュニティ版の対象バージョンがEOLを迎え、ソフトウェアの修正やセキュリティアップデートが行われなくなった場合に廃止を行います。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互換性のないデータベースの変更が含まれる場合があります。そのため、DB インスタンスのメジャーバージョンアップグレードは、事前に十分な検証を行うことを推奨致します。この記事では、アップグレードの必要性と、その方法についてご説明します。

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【開催報告 & 資料公開】 AI/ML@Tokyo #9 機械学習モデルの可視化、説明可能性とMLセキュリティ

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクトの大渕です。AWS Japan では、AI/ML 関連情報を発信するイベント「AWS AI/ML@Tokyo」を定期的に開催しています。2020年12月17日にオンラインで開催された AWS AI/ML@Tokyo #9 では、AWS の 機械学習ソリューションアーキテクトより Amazon SageMaker を使って機械学習モデルの可視化と説明可能性を実現する方法をご紹介し、ソリューションアーキテクトより AWS の AI/ML サービスにおけるセキュリティについてご紹介しました。また、お客様活用事例として、東日本旅客鉄道株式会社様より、画像認識を活用した PoC 環境構築事例をお話しいただきました。

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リテールDX

【開催報告】AWS リテールセミナーシリーズ #3 Retail DX – Turn Your Data into Action 価値を得る動と静

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクトの伊藤です。2020年10月28日にAWSはリテールビジネスにおけるオンラインセミナー「AWS リテールセミナーシリーズ」の第3回を開催いたしました。本Blogでは、今回のテーマである「Retail DX – Turn Your Data into Action 価値を得る動と静」について、セミナーの配信会場の様子を含めながらレポートしたいと思います。 AWSではこれまで、「Born from Retail, Built for Retailers」というメッセージを掲げ、Amazon での経験をもとにした様々なソリューションを小売業のお客様にご提案してきました。しかし、世の中がかつてない変容を遂げようとしている中、小売業のお客様においても、消費者の新たな購買行動に対応していくために変革を行っていくことが喫緊の課題となっています。そのようなお客様に対し、AWSが持つ知見や技術を広くお伝えするために、このセミナーシリーズが企画されました。 10月28日の第3回では、個社ごとに異なるビジネス価値創出戦略において、ビジネス価値を得るためにデータをアクションに繋げるためのアーキテクチャとはどのようなものなのかという視点で、モダンアーキテクチャのご紹介、蓄積された静的データの活用方法、リアルタイムな動的データの取得と活用のユースケースと具体的なアーキテクチャをご紹介させていただきました。ここから、簡単にではありますが、それぞれのセッションの内容ついて振り返っていきたいと思います。動画も公開されていますので、お時間がある方はぜひご覧ください!

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【開催報告】AWS リテールセミナーシリーズ #2 ~ニューノーマル時代の小売業、DXへの取り組み~

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 デジタルトランスフォーメーションアーキテクトの國田です。2020年8月24日にAWSはリテールビジネスにおけるオンラインセミナー「AWS リテールセミナーシリーズ」の第二回を開催いたしました。本Blogでは、今回のテーマである「ニューノーマル時代の小売業、DXへの取り組み」について、セミナーの配信会場の様子を含めながらレポートしたいと思います。 AWSではこれまで、「Born from Retail, Built for Retailers」というメッセージを掲げ、Amazon での経験をもとにした様々なソリューションを小売業のお客様にご提案してきました。しかし、世の中がかつてない変容を遂げようとしている中、小売業のお客様においても、消費者の新たな購買行動に対応していくために変革を行っていくことが喫緊の課題となっています。そのようなお客様に対し、AWSが持つ知見や技術を広くお伝えするために、このセミナーシリーズが企画されました。 8月24日の第二回では、筑波大学の立本博文氏を迎え、ニューノーマル時代の流通DXに関する提言からスタートしました。そして、この度基幹システムのクラウド移行を完了されたミニストップ株式会社の齊藤様、吉田様に登壇いただき、移行プロジェクトのご経験に加え内製化の推進と今後の展開についてご講演をいただきました。AWSからは海外などの動向に加え、リテールテクノロジーソリューションの概要をご紹介しました。ここから、簡単にではありますが、それぞれのセッションの内容ついて振り返っていきたいと思います。

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【開催報告】AWS リテールセミナーシリーズ #1 リテールテクノロジーの新潮流 ~ニューノーマル時代の店舗、ECサイト、接客~

みなさま、はじめまして。ソリューションアーキテクトの柏村です。2020年7月7日にAWSは新しいオンラインセミナーとして「AWS リテールセミナーシリーズ」をスタートいたしました。本Blogでは、記念すべき第一回である「リテールテクノロジーの新潮流 ~ニューノーマル時代の店舗、ECサイト、接客~」について、セミナーの配信会場の様子を含めながらレポートしたいと思います。   AWSではこれまで、「Born from Retail, Built for Retailers」というメッセージを掲げ、Amazon での経験をもとにした様々なソリューションを小売業のお客様にご提案してきました。しかし、世の中がかつてない変容を遂げようとしている中、小売業のお客様においても、消費者の新たな購買行動に対応していくために変革を行っていくことが喫緊の課題となっています。そのようなお客様に対し、AWSが持つ知見や技術を広くお伝えするために、このセミナーシリーズが企画されました。 7月7日の第一回では、実店舗やECサイトをテーマに、これからのニューノーマル時代を見据えた新たな購買体験を提供する仕組みについて、3つのソリューションをAWSのソリューションアーキテクトからご紹介させて頂きました。ここから、簡単にではありますが、それぞれのセッションの内容ついて振り返っていきたいと思います。なお、下記では動画が公開されていますので、お時間がある方はぜひそちらもご覧ください!

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週刊AWS

週刊AWS – 2020/12/14週 (re:Invent 特別編集号)

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。 3週間に渡って開催した AWS re:Invent 2020 のWave 1が終了しました。今回は初のオンライン開催でしたが、みなさま楽しんでいただけましたでしょうか?第1週と第2週のセッションの多くはオンデマンド配信が開始になっています。こちらにカテゴリ別に整理されていますので、見逃した内容がある方はぜひチェックしてみてください。 今号は引き続きre:Invent特別編集号として、筆者らが独断でピックアップした重要アイテムを紹介する形でお送りします。今号はKeynote (Werner Vogels)とLeadership Session (IoT)で発表されたものを中心にご紹介します。 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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AWS IoT Device Defenderハンズオンを公開 – デバイスの脅威を検出し対応する方法について学べます

こんにちは、Prototyping Solutions Architectの市川です。この記事では、AWS IoT Device Defender ハンズオンについてご紹介します。 AWS IoT Device Defender サービスページより抜粋 AWS IoT Device Defender は、IoT デバイスの保護に役立つ完全マネージド型サービスです。AWS IoT Device Defender は IoT 設定を継続的に監視し、セキュリティのベストプラクティスからの逸脱がないようにします。 AWS IoT Device Defenderでは、決められた内容を監査する仕組みと、メトリックスを元に、デバイスの挙動を判定する仕組みがあります。

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