Amazon Web Services ブログ

AWS Copilot によるコンテナアプリケーションの自動デプロイ

本投稿は Nathan Peck による記事を翻訳したものです アプリケーションをアイデアから人々に触ってもらえる実装に落とし込むのは複数のステップを含むプロセスです。設計が固まりコードが書かれると、どうやってそのアプリケーションをデプロイし、ユーザーのもとに届けるかというのが次のチャレンジとなります。その実現方法の1つが Docker コンテナを利用することであり、AWS Copilot のようなコンテナを実行するためのインフラストラクチャを自動的に構築してくれるようなツールです。もしあなたがまだ AWS Copilot のことをよく知らない場合は、以前のブログ記事「AWS Copilot のご紹介」をお読みいただくとその全体概要を掴んでいただけるかもしれません。 Copilot を利用すると copilot svc deploy のような CLI コマンドを実行することでアプリケーションのビルドやデプロイを実行することができますが、例えば複数の開発者が複数のサービスからなる規模のアプリケーションについて長期的な視点で考えた時には理想的な使い方とは言えません。この記事では、Copilot の基礎的な使い方に基づいてアプリケーションリリースの自動化を進める方法を紹介していきます。そこで、まずはコード変更をリポジトリにプッシュする度にコンテナアプリケーションをビルド、プッシュ、デプロイするという基本的なリリースパイプラインを動かすところから始めます。その後、複数のステージやテストを備え、プロダクションへのリリース前にそのアプリケーションが動作することを確認できるようなベストプラクティスをパイプラインを実装していきます。『本番環境で発見されたバグを修正し、それをユーザーに向けてリリースする』という現実世界のシナリオのウォークスルーが本記事のフィナーレです。 本日のアプリケーション あなたは “String Services” というオンライン文字列操作 API 界のトッププロバイダになることを狙っているスタートアップで働いているとしましょう。ある日、あなたの会社は “reverse.” と呼ばれる文字列操作のサービスを提供していくことを決めます。このサービスはどんな文字列もそのインプットとして受け入れ、逆向きの(reversed)文字列をその結果として返します。あなたの仕事はこの新しいサービスをデプロイし、この API を熱望するお客さまに届けることです。まずは Node.js で書かれたコードを見ていきましょう。 var getRawBody = require(“raw-body”); var http = require(“http”); var server = http.createServer(function (req, res) { getRawBody(req) .then(function (buf) { […]

Read More

AWS IoTの最新アップデートとイベント情報 9月版

こんにちは、IoTソリューションアーキテクトの飯塚です。今回はIoTに関するサービスやコンテンツ、セミナーやイベントの最新情報を本記事にまとめ、ご紹介しようと思います。前回ご紹介した7月分がこちらになります。

Read More

金融サービスにおける機械学習のベストプラクティス

本投稿は、金融サービスのお客様が AWS でエンドツーエンドの機械学習ソリューションを構築して運用化する支援をしている Stefan Natu 、Amazon SageMaker のシニア事業開発マネージャーである Kosti Vasilakakis 、アマゾン ウェブ サービス、ワールドワイド金融サービス事業開発の資本市場スペシャリストである Alvin Huang 、アマゾン ウェブ サービスのプリンシパル機械学習アーキテクチャ兼 AI/ML ソリューションアーキテクチャのシニアマネージャー であるDavid Ping の4名による寄稿を翻訳したものです。 先日、AWS は機械学習 (ML) ワークフローを構築している金融機関のためのセキュリティとモデルガバナンスに関する考慮事項の要点をまとめた新しいホワイトペーパー、金融サービスにおける機械学習のベストプラクティスを公開しました。このホワイトペーパーは、セキュリティとコンプライアンスに関する一般的な考慮事項について説明し、エンドツーエンドの例を詳しく説明するハンズオンデモとワークショップの提供を目的としています。このホワイトペーパーでは金融サービスの考慮事項に着目していますが、認証とアクセスの管理、データとモデルのセキュリティ、および ML 運用化 (MLOps) のベストプラクティスに関する情報のほとんどは、ヘルスケアなどのその他の規制対象業界にも当てはまります。 次の図にあるように、一般的な ML ワークフローには複数のステークホルダーが関与します。ワークフローを適切に制御して運用化するには、ビジネスステークホルダー、SysOps 管理者、データエンジニア、ソフトウェアエンジニア、および DevOps エンジニアを含めた複数のチームと連携する必要があります。 このホワイトペーパーでは、各チームのための考慮事項を説明すると共に、Amazon SageMaker と AWS のその他サービスを使用して ML ワークロードを構築、トレーニング、およびデプロイする方法の例と図解も提供します。具体的には、規制された環境でワークロードを実行するお客様からのフィードバックに基づいて、以下のトピックを取り上げています。 セキュアな ML 環境のプロビジョニング – これには以下が含まれます。 コンピューティングとネットワークの分離 – インターネット接続がないお客様のプライベートネットワークに Amazon SageMaker をデプロイする方法。 […]

Read More

新しい EC2 T4g インスタンス – AWS Graviton2 によるバースト可能なパフォーマンス – 無料で利用可能

2 年前、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) T3 インスタンスが初めて利用可能となり、とても高い費用対効果のある、汎用ワークロードを実行するための方法が提供されました。現在の T3 インスタンスは、多くのユースケースで十分なコンピューティングパフォーマンスを提供していますが、多くのお客様から、ピークパフォーマンスの向上と低コストの恩恵を受ける追加のワークロードがあるとお伺いしました。 本日、AWS は、64 ビット Arm Neoverse コアを使用して AWS がカスタム構築したプロセッサである AWS Graviton2 を搭載した、低コストのバースト可能な新世代のインスタンスタイプである T4g インスタンスをリリースします。T4g インスタンスを使用すると、T3 インスタンスと比較して 20% 低いコストで最大 40% のパフォーマンス上のメリットが得られます。これにより、幅広いワークロードに対して最高のコストパフォーマンスを実現できます。 T4g インスタンスは、多くの時間において CPU をフルパワーで使用しないアプリケーション向けに設計されており、デフォルトで無制限モードが有効になっている T3 インスタンスと同じクレジットモデルを使用します。 大量のデータ処理時にのみ高い CPU パフォーマンスを必要とする運用ワークロードの例としては、ウェブサーバー/アプリケーションサーバー、小規模/中規模のデータストア、および多くのマイクロサービスがあります。以前の世代と比較して、T4g インスタンスのパフォーマンスは、キャッシュサーバー、検索エンジンのインデックス作成、電子商取引のプラットフォームなどの追加のワークロードを移行することを可能にします。 T4g インスタンスは、最大 5 Gbps のネットワークと最大 2.7 Gbps の Amazon Elastic Block Store (EBS) のパフォーマンスを提供する 7 つのサイズで利用可能です。 名前 vCPU ベースラインパフォーマンス/vCPU […]

Read More

AWS IoT Deep Dive #1 2020 上半期 AWS IoT アップデート 資料と録画、Q&Aを公開

こんにちは、IoTソリューションアーキテクトの飯塚です。本ブログ記事では、AWS IoT Deep Diveセミナーシリーズの第1回目の開催内容と資料、当日いただいたご質問とその回答をまとめていきたいと思います。 AWS IoT Deep Diveセミナーとは 本セミナーシリーズは、このタイトル通り、お客様がIoT製品やサービスを設計・開発する際のよくある課題や考慮すべき事項を共有し、AWSによるソリューションをより深く・詳細にお伝えするセミナーです。本セミナーイベントの詳細については、以下のブログ記事にて説明していますので、是非ご覧ください。 AWS IoT Deep Dive – 新しいAWS IoTセミナーシリーズを開始します  

Read More
Weekly AWS

週刊AWS – 2020/9/7週

こんにちは、AWSソリューションアーキテクトの小林です。 この夏はたくさん素麺を食べたので、若干素麺疲れが感じられる今日この頃です。まだ暑い時期なので冷やし素麺が自ずとヘビーローテーションされるのが原因だということはわかっていますので、もう少し涼しくなったら「にゅうめん」に切り替えていきたいと思います。いろいろ調べてみたのですが、様々なレシピがあって面白いですね。胃にも優しいようなので、今年の秋冬はにゅうめんをプッシュしていこうかなと思っています。 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。

Read More

AWS Systems Manager を使用したソフトウェアのパッチ適用

世界中の企業でクラウドコンピューティングの導入が急速に増加しており、クラウドジャーニー(クラウド活用を進める過程)の中で、さまざまな移行パターンが選ばれています。モノリシックなレガシーアプリケーションをそのまま使用してクラウドに移行することは「リフト・アンド・シフト」とも呼ばれるアプローチであり、クラウド移行の有力な手法の1つです。一方で、お客様が移行パターンについての知識を深めるにつれ、クラウドネイティブツールを最大限に活用できるようにリフト・アンド・シフト方式を最適化する必要があります。

Read More

Amazon Pinpoint 東京リージョン対応のおしらせ

皆さん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、 シニアアドボケイトの亀田です。 Amazon Pinpointが東京リージョンに対応しましたのでお知らせいたします。 Amazon Pinpoint Amazon Pinpoint は柔軟でスケーラブルな、マーケティングコミュニケーションサービスです。E メール、SMS、プッシュ通知、音声などのチャネルを介してインバウンド、アウトバウンド双方でカスタマーとつながることができます。 従来AWSでは、通知を行うメッセージングサービスとしてAmazon Simple Notification Service (SNS)を提供していました。Amazon Pinpointでは、例えば、キャンペーンの対象となる顧客を細分化し、内容に合わせてメッセージをパーソナライズして配信を行うなど、カスタマーのセグメンテーションを踏まえたコミュニケーションを実現でき、 1 日あたり何十億ものメッセージを送るところまで拡張します。 顧客リストに基づいて対象となる顧客を細分化し、モバイルアプリケーションやウェブアプリケーションのデータからセグメントを作成し、カスタマーを引き込むようメッセージの内容をパーソナライズします。AWSが提供しているパーソナライズなレコメンドを構築可能なAIサービスであるAmazon Personalize との連携を行うことでカスタマー毎の推奨を作成し、通知を行うことを実現できます。 マーケティングのキャンペーンと連動させ、メッセージ配信結果から、閲覧数やクリック数などのキャンペーンデータまで、コミュニケーションの効果を理解できるようメトリクスを活用します。結果に沿って顧客リストをさらに更新し、次のキャンペーンで役に立ちそうなデータを適用し、さまざまな送信先に対するキャンペーンメトリクス等分析結果を確認することができるようになります。 また、購入の確認やワンタイムパスワード、発送通知など、トリガーベースの顧客連絡事項を直接送信する機能に加えて、SMS を使って、カスタマーからメッセージの返信を受信することも可能となり、双方向のコミュニケーションを実現できます。 Available Today Amazon Pinpointは今日から東京リージョンでご利用いただけます。PinpointはE メール、SMS、プッシュ通知、音声でのカスタマーコミュニケーションを実現しますが、今回のリリースでは音声は東京リージョンに対応していませんのでご注意ください。 利用における必要なリソースはこちらをご覧ください。 – シニアアドボケイト 亀田  

Read More

サーバーレス LAMP スタック – Part 2: リレーショナルデータベース

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 パート6:MVC からサーバーレスマイクロサービスへ この投稿では、サーバーレスアプリケーションで Amazon Aurora MySQLリレーショナルデータベースを使用する方法を学びます。Amazon RDS Proxy を使用してデータベースへの接続をプールおよび共有する方法と、構成を選択する方法を示します。この投稿のコード例は PHP で記述されており、この GitHubリポジトリにあります。なお、この概念自体は、AWS Lambda でサポートされている他のランタイム言語にも適用できますので、PHP に限定しない内容としてお読みいただけます。 サーバーレス LAMP スタック このサーバーレス LAMP スタックアーキテクチャについては、この記事で説明しています。このアーキテクチャでは、PHP Lambda 関数を使用して、Amazon Aurora MySQL データベースの読み取りと書き込みを行います。 Amazon Aurora は、MySQL および PostgreSQL データベースに高いパフォーマンスと可用性を提供します。基盤となるストレージは、最大64 テビバイト(TiB)まで需要に応じて自動的に拡張されます。 Amazon Aurora DB […]

Read More