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産業用IoT – コンディションベースのモニタリングから品質予測まで、AWS IoTサービスで工場のデジタル化を実現

産業用IoT(IIoT)は、産業用機器やオートメーションネットワーク(通常はOT、オペレーションズテクノロジーと呼ばれる)と情報技術(IT)の間のギャップを埋めるものです。ITでは、機械学習、クラウド、モバイル、エッジコンピューティングなどの新技術の利用が一般的になりつつあります。IIoTは、機械、クラウドコンピューティング、分析、人を結びつけ、産業プロセスのパフォーマンス、生産性、効率性を向上させます。これにより、顧客は品質予測とメンテナンスのためにIIoTアプリケーションを利用したり、どこからでも操作を遠隔監視することができます。 しかし、IIoTの価値を実現することは容易ではなく、下記のような製造業の方々を妨げる3つの要素があります。 データの収集頻度が低すぎる データにアクセスするのが難しい 個々に収集したデータをつなぎ合わせることができない この投稿では、産業企業が品質予測を使用して機器設定の調整をしたり様々な原材料を調整したり、さらには追加の労働者へのトレーニングなどを行うことによって工場の生産品質を向上していく方法について探っていきます。 AWS IoT サービスを活用することで、鉱業、エネルギー・公益事業、製造業、精密農業、石油・ガスなど、さまざまな業種の産業企業は、運用データに基づいて推論を行い、パフォーマンス、生産性、効率性を向上させることができます。 業界の現状と課題 鉱業、エネルギー、製造業、農業、石油・ガス、またはその他の産業市場セグメントのいずれであっても、過去10年、20年、あるいは30年に渡って、十分に機能してきたレガシー機器を持っています。多くの産業企業は、産業用 PC(IPC)、プログラマブルロジックコントローラ(PLC)、またはリアルタイム分散制御ネットワーク(fieldbuses)を接続した大規模分散制御システム(DCS)、および監視制御・データ収集(SCADA)システムなどの運用技術に多額の投資を行ってきました。これらの運用は、数十年続くように設計、導入され深く定着しており、置き換えることは非常に困難です。 次の図は、ISA-95 産業用エッジアーキテクチャと上記の要素がどのように関連しているかを示しています。 図1 – ISA 95モデルによる自動化ピラミッド(出典:researchgate.net) IoTや機械学習、コンピュータビジョンのような新しい技術の恩恵を受けようとすると、IoTアプリケーション用に設計されていない既存の機器やシステムを適応させなければなりません。 あらゆるIIoTアプリケーションの最初の課題は、様々な製造現場の様々なデバイス(センサー、アクチュエーター、電気モーター)からデータを収集するためにレガシー機器を接続することです。多くの場合、異なる産業プロトコルを接続したり、装置を新たに追加することで新しいテクノロジーを古いシステムに追加し、測定やリモートコントロール、接続を行なっていきます。 2番目に、そして最も重要な課題は接続性と一緒に考える必要があるセキュリティです。デバイスとそのデータの安全性を確保しなければなりません。生産環境で機器やシステムに障害が発生すると、コストのかかるダウンタイムが発生し、ビジネスに影響が出る可能性があります。産業用の接続デバイスがクラウド接続されていない場合でも、最高のパフォーマンスで動作するようにしなければなりません。データ収集プロセスは、デバイスの操作を妨害してはならず、遠隔操作や更新操作は、許可されたオペレーターのみから安全な方法で行われるようにしなければなりません。 データの安全性を確保したら、洞察力を得るための3番目の課題がやってきます。データは工場の異なる「フロア」(ISA-95 アーキテクチャの異なるレベル)に固定されます。すべての生データから洞察を得るためには、これらのデータが異なるデバイスや製造現場、時系列、フィールドバス、システム、またはデータベースからのものであるかどうかに関わらず、データを接続することが重要です。 どのように動作するか AWS IoTは、企業がビジネス目標を達成するための課題を克服するのに役立ちます。 まず、AWS IoTを利用することで、小型のマイクロコントローラからより強力なゲートウェイデバイスまで、あらゆるタイプのデバイスを簡単に接続、管理、更新できます。既存のハードウェアをオーバーホールしたり交換したりすることなく、シンプルなセンサーを導入してプロセスを監視したり、主要なパフォーマンス指標を追跡したりすることで、プログラマブルロジックコントローラ(PLC)や監視制御・データ収集(SCADA)システムなど、製造現場にある既存のレガシー機器を統合できます。 2番目に、AWS IoTには組み込みのデバイス認証と認証機能を提供して、IoTデータとデバイスを保護し続けます。また、デバイスに関連するセキュリティポリシーを継続的に監査したり、デバイスの異常な動作を監視したり、何かおかしいと思ったらアラートを受信したりすることができます。また、デバイスの電源を切ったり、セキュリティ修正プログラムを適用するなどの是正措置を取ることもできます。 3番目に、AWS IoTは、接続されたデバイスが断続的なインターネット接続で動作できるようにし、予期しないダウンタイムのリスクを軽減します。インターネット接続が可能になるまでも、機械学習モデルやソフトウェアコードを実行したり、データをローカルに保存したりすることができます。 AWS IoTは「プラグアンドプレイ」機能を提供しているため、IoTアプリケーションを数千から数百万台のデバイスに拡張することができます。AWS IoTを利用することで、デバイスのインベントリの整理、デバイスの監視、デバイスソフトウェアのOTA(Over-the-Air)アップデートを含む様々な場所でのデバイスのリモート管理が可能になります。 次の図では、様々なAWS IoTサービスがどのように連携してIIoTを実現しているかを示しています。 図2 – AWS IoT産業用リファレンスアーキテクチャ デバイスが安全に設置されると、AWS IoTはIoTデータの分析を簡単に実行できます。AWS IoTは、IoTデータの収集、処理、分析を迅速かつ簡単に行うことができるため、運用に関する洞察を得ることができます。AWS IoTはAmazon SageMakerと統合されているため、産業用IoTデータに対して機械学習モデルを構築でき、これらの機械学習モデルは、クラウド上で実行したり、デバイスのローカルにデプロイできます。Amazon QuickSightを利用することで、データを可視化して探索し、チーム間で洞察を共有できます。 次のセクションでは、さまざまなAWS IoTサービスが最も重要な産業用ユースケースをサポートするためにどのように価値を提供するかについて詳しく説明します。 アセットの状態監視 予知保全 品質予測 産業用ユースケースとアーキテクチャのウォークスルー アセットの状態監視 アセットの状態監視では、機械や設備の状態を取得することで、現場や工場のアセットがどのように機能しているかを把握することができます。一般的に、温度、振動、エラーコードなどのデータは、機器の使用状況が最適かどうかを示しますが、技術者が機械を物理的に検査する必要があるため、手動で取得することは困難です。AWS […]

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FlexMatchマッチング状態を確認するためのサーバレスアプリケーションの実装例

マッチメイキングシステムでは、セッションベースのマルチプレイゲームにおいて重要な1つの要素であり、良いマッチメイキングの結果は良いゲーム体験に繋がります。しかし、マッチングの速度、接続先に対するレイテンシー、マッチングの条件設定など考慮するべき要素が多く、実装工数がしばしば問題になります。Amazon GameLift の FlexMatchを使用すれば誰でも堅牢なプレイヤーマッチメイキングをすばやく簡単に作成できます。大人数のマッチメイキングでもレイテンシーが最も少ないサーバーインスタンスで、最大 200 人のプレイヤーを接続させることができます。 FlexMatchを利用する際にプレイヤーはマッチング状態(成功、失敗)を確認する必要があります。今回では、マッチング状況を確認できるサーバレスアプリケーションの実装例を紹介したいと思います。 アーキテクチャ 今回の構成では、マッチング状況のイベント通知をGameLiftからSNS経由しLambdaで処理した後、DynamoDBに保存します。ゲームクライエントはAPI Gatewayを経由し、Lambdaで現在のマッチング状況を確認します。アーキテクチャはゲームクライエントとバックエンドサーバ間にコネクションが確立されていないことを想定した構成です。もしバックエンドサーバから直接クライエントにプッシュ通知を送ることが可能の構成の場合、DynamoDBに保存せず、マッチングの情報をSNS経由でバックエンドサーバのHTTPエンドポイントを受付、ゲームクライエントに直接送信するシンプルな構成も考えられます。またモバイル端末なら、SNSから直接プッシュすることも可能です。詳細はこちらのドキュメントに参照してください。 マッチング結果の保存 まずマッチング状況のイベント通知をDynamoDBに保存するまでの設定を行いましょう。 SNSを設定 こちらのドキュメントを参照して新規SNS Topicを作成、GameLift の関連権限を JSON に追記します。 GameLiftと連携するには、GameLiftのコンソール画面から、”マッチメイキング設定の作成を選択肢“、‘通知先“のところで設定することが必要です。本記事では、SNSからメッセージの発行を行い、全体をテストするため、GameLiftとの連携は行わなくても大丈夫です。 DynamoDBの設定 DynamoDBのコンソールを開き、”テーブル作成”をクリックします。 テーブル名は先程環境変数に入れたmatchmakingを設定し、プライマリキーはticketIdを設定します。 ”作成”をクリックし、テーブルを作成します。 今回はdefaultの設定になりますが、本番ゲームで利用する際に十分なキャパシティを設定する必要があります。ゲームリリース時はプレイヤーの数は予測困難の場合、キャパシティーモードをオンデマンドに変更することがおすすめです。オンデマンドキャパシティーモードの詳細についてこちらのドキュメントを参照してください。 Lambda関数の作成と関連の権限設定 AWS Lambda関数とは、ユーザによるサーバー管理が不要なAWSサーバーで実行されるコードです。GameLiftからSNSの通知をLambdaで受けて、マッチング成功しましたら、DynamoDBに保存します。 詳細の手順は以下のようになります。 Lambdaのコンソールを開き、”関数の作成”をクリックします。 “一から作成”を選択します。 関数の名前に”FlexMatchEventHandler”を入力します。 ランタイムで”Python 3.8″を選択します。 アクセス権限で”実行ロールの選択または作成”を表示し、”基本的なLambdaアクセス権限で新しいロールを作成”が選択されていることを確認します。 “関数の作成”をクリックします。 Lambdaエディタが開きます。Lambda関数がDynamoDBにアクセスできるか確認する必要があります。アクセス権限のタブを開き、”実行ロール”セクションがあることを確認します。 新しく作成されたロールは”service-FlexMatchEventHandler-role-abc1defg”のような名前です。そのロールリンクをクリックします。 新しいウインドウもしくはタブでロール設定のIAMのページが開きます。アクセス権限タブでポリシーのリストが確認できます。そこにはすでに”AWSLambdaBasicExecutionRole”が存在します。DynamoDB へのアクセスを許可するために2番目のポリシーを追加する必要があります。 “ポリシーをアタッチします”をクリックします。そのリンクを新しいウインドウもしくはタブで開くことをおすすめします。あとで本ページに戻ってきます。 “ポリシーの作成”をクリックします。 ビジュアルエディタを利用します。(JSONのテンプレートを提供することもできましたが、いろいろなAPIが利用可能で、それらがどのように構築されているかを確認いただくのも興味深いと思います) “サービスの選択”をクリックします。 DynamoDBを検索し、結果をクリックします。 アクセスレベルで”読み込み”を展開し、”GetItem”をチェックします。 “書き込み”を展開し、”BatchWriteItem”をチェックします。今回のLambdaではnofiticationを受付、成功したチケットを一気に書き込む機能を持ち、本来であればBatchWriteItemのみが必要になりますが、その後ゲームユーザからTicketIdを用いて現在のマッチング結果的を検索する機能もあるのでGetItemも付与しました。AWSのベストプラクティスとしてIAM権限は最小限に留めておくことをおすすめしますが、もしLambda 関数で他のDynamoDBの操作(QueryやScan)を実装する予定があれば、関連する権限付与を忘れないでください。 リソースはすべてのリソースを指定します。  “ポリシーの確認”をクリックし、ポリシーの名前に“MatchingEventDynamoDBServicePolicy”と入力します。完了後、”ポリシーの作成”をクリックします。  そして、IAMロールのアクセス権限のページに戻ります。画面を更新し、新しいポリシーである”MatchingEventDynamoDBServicePolicy”を検索し、選択、”ポリシーのアタッチ”をクリックします。 Lambda関数にコードを追加します。Lambdaエディタのページに戻り、以下のコードを関数コードのエディタにペーストします。元々存在していたコードもすべて上書きします。 import json import logging […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS ParallelCluster ではじめるクラウドHPC 資料及び QA 公開

先日 (2020/04/08) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS ParallelCluster ではじめるクラウドHPC」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。 20200408 AWS Black Belt Online Seminar AWS ParallelCluster ではじめるクラウドHPC 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. Parallel ClusterはAWSサポート対象外でしょうか?問合せ等はできますでしょうか? A. AWS ParallelCluster は、AWS 公式のオープンソースソフトウェアであり、サポートの対象となります。 — 今後の AWS Webinar | イベントスケジュール 直近で以下を予定しています。各詳細およびお申し込み先は下記URLからご確認いただけます。皆様のご参加をお待ちしております。 — AWS Innovate Online Conference / AWS Startup Day Online ** 好評につき期間延長!5/8 まで ** 【42セッション公開中】AWS Innovate は、AWS […]

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COVID-19 データの分析用のパブリックデータレイク

COVID-19 のパンデミックは、世界中に脅威をもたらし、命を奪い続けています。私たちはこの病気と戦うために組織や科学的分野を超えて協力する必要があります。数え切れないほどの医療従事者、医学研究者、科学者、公衆衛生担当者は、すでに最前線で患者の世話、治療法の探求、国民の教育、政策立案の手助けをしています。AWS は、COVID-19 の原因となるウイルスをよりよく理解および追跡し、対応を計画し、最終的に封じ込めて制圧するために必要なデータとツールをこれらの専門家に提供することが一助になることを信じています。 今日、私たちはパブリックの AWS COVID-19 のデータレイクを用意しました。このデータレイクは、新型コロナウイルス (SARS-CoV-2) とこれに関連する病気である COVID-19 の拡大と特性に関する、キュレーション済みの最新のデータセットを一元化したリポジトリです。世界的には、このデータを収集するためにいくつかの取り組みが進行中であり、当社はパートナーと協力して、この重要なデータを自由に利用できる状態にし、最新の状態に保てるように尽力しています。AWS クラウドでホストされており、ジョンズ・ホプキンズ大学とニューヨークタイムズからの COVID-19 のケーストラッキングデータ、Definitive Healthcare からの病院の病床の利用可能性、およびアレン人工知能研究所からの COVID-19 および関連するコロナウイルスに関する 45,000 を超える研究記事をキュレーションされたデータレイクに提供しています。その他の信頼できる情報源からデータが公開されれば、このデータレイクに定期的に追加していきます。 誰もがこの重要な情報に簡単にアクセスして実験できるようになることで、この病気との戦いに打ち勝つための飛躍的な進歩をより早く実現できます。AWS COVID-19 データレイクを使用すると、実験者は、利用可能なすべてのデータソースからデータを抽出してラングリングする時間を無駄にすることなく、所定の場所にあるデータについての分析を迅速に行うことができます。AWS またはサードパーティーのツールを使用して、傾向分析の実行、キーワード検索の実行、質問/回答分析の実行、機械学習モデルの構築と実行、またはカスタム分析の実行により、特定のニーズを満たすことができます。この戦いに関わるステークホルダーは独自の視点を持っているので、ユーザーは、このパブリックデータレイクを使うことも、このデータレイクを独自のデータと組み合わせて使うこともできますし、あるいは AWS Data Exchange 経由で提供されるソースデータセットを直接サブスクライブすることもできます。 私たちは、各地の保健当局が感染を追跡するためのダッシュボードを構築し、病院の病床や人工呼吸器などの重要なリソースを効率的に配給するために協力できると考えています。あるいは、疫学者は、独自のモデルとデータセットを補完して、ホットスポットや傾向についてのより優れた予測を取得できます。 たとえば、科学分野とテクノロジー分野のリーダーが協力して、病気の治療、予防、または管理を行う非営利団体である Chan Zuckerberg Biohub では、科学者が AWS COVID-19 データレイクを使用して新たな疫学的洞察を得ています。「私たちの研究チームは、COVID を疫学的により適切に予測するために、AWS COVID-19 データレイクのデータセットを独自のデータと組み合わせて活用することで、病気の広がり、その地理的側面、および時間発展の傾向を分析しています」と Chan Zuckerberg Biohub のデータサイエンスおよび情報技術担当の Vice President である Jim Karkanias 氏は述べています。 この投稿では、AWS COVID-19 データレイクを分析に使用する方法の例を紹介します。このデータレイクは、パブリックに読み取り可能な Amazon […]

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Amazon Polly を使用した日本語テキスト読み上げの最適化

Amazon Polly は、高度なディープラーニングテクノロジーを使用して、29 の言語および 61 の音声でテキスト入力を音声波形に変換するシステムである、テキスト読み上げ (TTS) 機能を提供するクラウドサービスです。Amazon Polly サービスは、自動コンタクトセンター、言語学習プラットフォーム、翻訳アプリ、および記事の読み上げなどのさまざまなユースケースのために音声合成を使用するデジタル製品の開発において企業をサポートしています。 Amazon Polly は現在、ポートフォリオに 2 つの日本語音声を提供しています。日本語は、その筆記体系の複雑さのために、TTS システムに多くの課題をもたらす言語です。 この投稿では、日本語が TTS に与える課題の概要、Amazon Polly がそれらの課題に対処する方法、およびカスタマーエクスペリエンスを最適化するために開発者が利用できるものについて説明します。 日本語は TTS にとって課題が多い言語 日本語の書記体系は、主に 3 つの書記法 (漢字、平仮名、および片仮名) で構成されており、多くの場合、これらの書記法は同じ意味合いで使用できます。たとえば、「キャンドル」を表す単語は、漢字 (蝋燭)、平仮名 (ろうそく)、または片仮名 (ロウソク) で書くことができます。漢字は表語文字であり、平仮名と片仮名 (総称して仮名と呼ばれます) は、発音をより正確に表す音節文字です。日本語の文章には、ほとんどの場合、漢字と仮名の両方が含まれています。 この豊富な書記法により、日本語を話す人はクリエイティブに筆記することができ、熟語の読みは、構成文字 (当て字) から予想されるものとは異なる場合があります。これは、人名でさらに顕著であり、文字の連なりからその名前の発音方法を常に予測できるとは限りません。 TTS フロントエンドの最初のステップの 1 つは、文を単語に分割することです。これは、日本語においては、別の課題となります。英語では、単語をスペースで確定的に分離できるため、タスクは簡単です。日本語は、間にスペースを入れずに単語をつなぎ合わせます。そのため、単語の終わりと次の単語の始まりを予測するモデルが必要です。英語で、Applesonatable などの文字の順序を個々の単語に分解することを想像してみてください。言語的な知識に基づき、これが「Apple son at able」ではなく「Apples on a table」であることがわかります。 これを行うにはモデルに教える必要があります。 さらに、日本語の単語の発音は周囲の文脈に大きく依存します。同じ漢字の連なりの単語であっても、発音が異なり、文脈に応じて異なる意味を有することがあります (同形異義語)。これらは TTS にとって最大の課題です。次の例は、この発音の違いを示しています。 「とうきょうと」と発音される「東京都」は「東京という都市」を意味します […]

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Amazon CloudWatch メトリクスを使用して Amazon RDS についてより適切な意思決定を行う

Amazon Relational Database Service (RDS) を使用している場合、インスタンス設定を変更するのに最適なタイミングを判断する方法について悩んでいるかもしれません。これには、インスタンスクラス、ストレージサイズ、ストレージタイプなどの設定の決定が含まれる場合があります。Amazon RDS は、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、Amazon Aurora などのさまざまなデータベースエンジンをサポートしています。Amazon CloudWatch は、これらすべてのエンジンをモニタリングできます。CloudWatch メトリクスは、最適なインスタンスクラスを選択するためのガイドとなるだけでなく、適切なストレージサイズとタイプを選択するのにも役立ちます。この記事では、CloudWatch メトリクスを使用して、データベースのパフォーマンスを最適化するために Amazon RDS の変更をどう判断したらよいかを説明します。 CPU とメモリの消費 Amazon RDS では、CPUUtilization、CPUCreditUsage と CPUCreditBalance の CloudWatch メトリクスを使用して CPU をモニタリングできます。すべての Amazon RDS インスタンスタイプは、CPUUtilization をサポートしています。CPUCreditUsage と CPUCreditBalance は、バースト可能な汎用パフォーマンスインスタンスにのみ適用できます。 CPUCreditUsage は、インスタンスが CPU の使用に費やした CPU クレジットの数として定義されます。CPU クレジットは、バースト可能なパフォーマンスインスタンスのベースラインレベルを超えてバーストする機能を管理します。CPU クレジットは、100% の使用率で 1 分間実行されるフル CPU コアのパフォーマンスを提供します。CPUUtilization は、インスタンスでの CPU の使用率を示します。CPU 消費量の不規則な急上昇でデータベースのパフォーマンスが低下することはないかもしれませんが、CPU が高い状態が継続すると、その後のデータベースリクエストを妨げることがあります。データベース全体のワークロードに応じて、Amazon […]

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Amazon Personalize の推奨スコアのご紹介

Amazon Personalize を使用すると、Amazon.com で使用されているのと同じ機械学習テクノロジーを使用して、事前の機械学習の経験を必要とせずに、ウェブサイト、アプリ、広告、メールなどをパーソナライズできます。Amazon Personalize を使用すると、シンプルな API インターフェイスを介してユーザーのためにパーソナライズされたレコメンデーションを生成できます。Amazon Personalize は、パーソナライズされたレコメンデーションごとに生成された推奨スコアの提供を開始しました。これらのスコアは、レコメンデーションの関連性の相対的差異を理解するのに役立ちます。この投稿では、これらのスコアの使用法と解釈につ​​いて説明します。 推奨スコアの使用 Amazon Personalize の推奨スコアは、レコメンデーションに追加のビジネスロジックを適用するのに役立ちます。以下の例をいくつか見てみましょう。 相対しきい値を超えるアイテムを推奨します。たとえば、返されたアイテムの中で最高スコアの 50% を超えるスコアを持つアイテムのみを推奨します。推奨スコアが 0.001 を超えるアイテムのみを推奨するなど、絶対しきい値を設定することはお勧めしません。 あるユーザーについて、アイテムのスコアが非常に高い場合は、特別なアクションを実行します。たとえば、アイテムのスコアが 0.2 を超える場合、ユーザーに特別な通知を送信するか、特別な UI エレメントを表示して、この信頼性の高いアイテムについてユーザーに知らせます。 レコメンデーションの関連性と、スポンサー付きコンテンツの表示などの他のビジネス目標との間でバランスを調整するなど、Personalize の結果に対してカスタマイズされた再ランキングを実行します。 推奨スコアは、リアルタイムレコメンデーションおよびバッチレコメンデーションを通じて利用できます。リアルタイムレコメンデーションについては、Amazon Personalize コンソールからも利用できます。スコアは、次のレシピを使用して作成されたソリューションバージョンで有効となります。 arn:aws:personalize:::recipe/aws-hrnn arn:aws:personalize:::recipe/aws-hrnn-metadata arn:aws:personalize:::recipe/aws-hrnn-coldstart arn:aws:personalize:::recipe/aws-personalized-ranking 現時点では、aws-sims および aws-popularity-count レシピを使用して作成されたソリューションのスコアは使用できません。 この投稿では、コンソールで推奨スコアを取得する方法の簡単なデモを行います。これまでに Amazon Personalize を使用したことがない場合は、続行する前に開始方法を参照してください。 リアルタイムレコメンデーションのスコアの取得 Amazon Personalize コンソールでは、GetRecommendations または GetPersonalizedRanking API からのチェック結果を簡単に見つけることができます。本番アプリケーションでは、AWS CLI または言語固有の SDK を使用してこれらの API を呼び出します。推奨スコアを取得するには、Amazon […]

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ShootProof は写真のアップロード速度の向上に Amazon S3 Transfer Acceleration を使用

ShootProof は、写真家が作品を共有し、作品を販売し、ビジネスを成長させるのに役立つ簡単なオンラインツールを提供しています。当社は米国のアトランタに拠点を置いていますが、写真家のお客様が「どこにいても」利用できることを誇りに思っています。毎月、何万人もの写真家にサービスを提供しており、現在、38 か国にクライアントを抱えています。ShootProof は、オンラインギャラリー (18 の異なる言語で)、契約、請求書サービスをプロの写真家に提供しています。プロの写真家は、当社のアプリケーションを使用してデジタル写真を販売、共有、印刷、およびダウンロードできます。 当社のホームページは以下からご覧いただけます。 この記事では、ShootProof が Amazon S3 Transfer Acceleration (S3TA) を使って世界中のお客様の写真アップロード速度を向上させている方法についてご紹介します。最初に、当社が直面した課題と AWS の IT アーキテクチャについて少しお話しします。これにより、S3TA を使用する理由がお分かりいただけることでしょう。 課題 クライアントの画像のコピーを多数保持し、数ペタバイトの規模でストレージを維持することは、多くのオーバーヘッドがかかります。当社はストレージエンジニアリングチームを構築し、コロケーション施設 (または 3 か所) でスペースを借り、そのデータセンターに多数のラックをデプロイする必要がありました。また、ディスクドライブの故障など、ハードウェアの問題を管理するためだけに人を雇わなければなりませんでした。さらに、グローバル企業として、すべての顧客が場所に関係なく一流のサービスとパフォーマンスにアクセスできるようにする方法を考え出す必要がありました。これらすべてにより、写真家のためにより良い製品を作るという当社のコアミッションから距離が開いてしまいました。当社は、お客様にとって重要なことにチームとリソースを集中させます。データセンターのハードウェアを増やすことはもちろん、スタッフの人数を増やしてもお客様にとっての真の価値を生み出しません。 モダンなデータアーキテクチャ向けの AWS のサービス ShootProof は、創業以来 AWS を使い続けています。AWS なしでは ShootProof は存在しないと言っても過言ではありません。これは特に、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に関して言えます。AWS は、事業を立ち上げて間もない頃から、ペタバイト規模の写真ファイルを S3 に保存するようになった今日まで、つまり約 10 年間、当社のビジネスをサポートしてきました。当社は AWS の IT スタックですべてを実行しています。これには、ウェブアプリケーションサービスや写真処理のための Amazon Elastic Compute Cloud […]

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2019 年にリリースされた Amazon RDS および Aurora 機能のまとめ

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) で、クラウド内でのリレーショナルデータベースのセットアップ、運用、およびスケーリングが簡単になります。費用効果が高く、容量のサイズ変更も可能です。同時に、ハードウェアのプロビジョニング、データベースのセットアップ、パッチの適用、バックアップといった時間を費やす管理作業を自動化します。そのため、お客様はアプリケーションの開発に集中でき、アプリケーションが必要とする高速な性能、高可用性、セキュリティ、さらに互換性の実現に取り組むことができます。 セルフマネージドデータベースをマネージドデータベースサービスに移行することは新しいスタンダードで、当社は Amazon RDS に矢継ぎ早に機能を追加し続けています。2019 年は忙しい年でした。そこで、さまざまなデータベースエンジンにかけて導入された機能をまとめてみましょう。 Amazon RDS は、10 年以上前の 2009 年 10 月に初めてリリースされました。 Amazon RDS for MySQL からすべてが始まりました。それ以来、合計 7 つのデータベースエンジンオプションに対応するまでになりました。その 7 つとは、Amazon Aurora MySQL、Amazon Aurora PostgreSQL、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracle Database、および Microsoft SQL Server です。 2019 年に、Amazon RDS と Aurora データベースエンジン全体で 100 を超える機能をリリースしました。過去の記事をおさらいしたい方は、2018 年のまとめと 2017 年のまとめをご覧ください。まず、データベースの戦略と運用に最大の影響を与えると考えられる、各データベースエンジンと主要なリリースについて説明します。次に、2019 年にリリースしたすべての機能を便宜上分類して以下に列記します。 新しいインスタンスタイプ、リージョン、バージョン – さまざまなデータベースデプロイオプションを提供 管理性 – […]

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Amazon Redshift の速度とスケーラビリティの向上

2012 年に Amazon Redshift がリリースされて以来、その焦点は常に、可能な限り最高のパフォーマンスを、大規模に、そして可能な限り低コストで提供することでした。世界中のほとんどの組織にとって、データウェアハウスに送信されるデータの量は指数関数的に増加しており、そのデータから洞察を得たいと考えている人の数は日に日に増えています。このため、Amazon Redshift は、増え続けるデータを処理し、洞察に対する需要に応えるために継続的に革新を続けています。 Amazon Redshift は、最も要求の厳しいワークロードに対して、大規模な高速パフォーマンスを提供します。そこにたどり着くのは簡単ではありませんでした。これを実現するには、さまざまな技術的な重点領域にわたって一貫した投資が必要です。この記事では、世界最速のクラウドデータウェアハウスを構築するために何が必要だったかを詳しく説明します。

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