Amazon Web Services ブログ

機械学習と深層学習のモデルがより高度になるにつれて、高スループットで予測を素早く提供するためのハードウェアアクセラレーションの必要性も急増しています。本日より、AWS のお客様は、クラウドにおける高パフォーマンス性と最も低い予測コストのために Amazon ECS で Amazon EC2 Inf1 インスタンスをご利用いただけるようになります。これらのインスタンスは、数週間前から Amazon Elastic Kubernetes Service での利用が可能になっています。 EC2 Inf1 インスタンスの手引き Inf1 インスタンスは、AWS re:Invent 2019 でリリースされました。これらは AWS が一から構築したカスタムチップの AWS Inferentia を使用しており、機械学習の推論ワークロードが加速します。 Inf1 インスタンスは複数のサイズで利用可能で、1、4、または 16 の AWS Inferentia チップがあり、最大 100 Gbps のネットワーク帯域幅と最大 19 Gbps の EBS 帯域幅があります。AWS Inferentia チップには 4 つの NeuronCore が含まれています。いずれも高性能のシストリックアレイ行列乗算エンジンを実装しているため、畳み込みや変換などの一般的な深層学習のオペレーションを大きく高速化します。NeuronCores には大容量のオンチップキャッシュも搭載されており、外部メモリからのアクセスを削減し、プロセスの I/O 時間を節約できます。複数の AWS Inferentia チップが Inf1 […]

SAPのお客様から「AWSは他のクラウドプロバイダーとどこが違うのか？」とよく聞かれますが、答えられることは多くあります。長年に渡って私たちを信頼してくれている5,000を超えるSAPのお客様を挙げられます。2012年から、SAP on AWSのお客様は、SAP向けの比類のないイノベーションのペースと幅広いクラウドネイティブなサービスを利用しています。しかし、これらの差別化要因は、堅実な基盤、つまり私たちとSAPやAWS Partner Network (APN) SAPコンピテンシーパートナーとの強力なパートナーシップの成果にすぎません。AWSは、SAPと提携しているだけでなく、クラウドプロバイダーの中でも最も成熟したSAPパートナーエコシステムを構築しています。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 インダストリー事業開発部 の佐近です。 ヘルスケア領域のシステム企画・開発・運用にご興味をお持ちのエンドユーザーおよびパートナーを主な対象として2020年7月16日に開催したウェビナー「AWS 環境上での医療情報ガイドライン対応の最新動向」は、400名以上の方々にご視聴いただけました。 本記事では医療情報システム向けAWS利用「リファレンス」作成パートナー5社の登壇内容を含む当日の資料・動画と、ウェビナー視聴者にAWSの活用を今後1年以内で新規にご検討中の分野を伺ったアンケートの回答結果を皆様にご紹介します。

こんにちは、Prototyping Solutions Architectの市川です。この記事では、AWS IoT Events ハンズオンについてご紹介します。 AWS IoT Eventsサービスページより抜粋 AWS IoT Events は、IoT センサーやアプリケーションで発生したイベントを容易に検出し対応できるようにする、完全マネージド型の IoT サービスです。(中略) ユーザーは、取り込みたい関連のデータソースを選択し、単純な if-then-else 文を使って各イベントのロジックを定義して、イベント発生時にトリガーさせるアラートまたはカスタムアクションを選択するだけで済みます。

2019 年 6 月の AWS セキュリティブログで説明した、 AWSドキュメント の取り組みについての最新情報をお伝えします。 AWS セキュリティドキュメントに 150 以上のAWS サービスが追加されたことをお知らせできることを嬉しく思います。 AWS セキュリティドキュメントに馴染みがない方のためにお伝えすると、これは既存のサービスドキュメントの中にあるセキュリティコンテンツを簡単に見つけることができるように開発されたもので、AWS サービスのセキュリティ機能を確認する際に複数のソースを参照する手間を省くものです。これは、AWS 責任共有モデルで説明されている、クラウド “の” セキュリティ、クラウド “における”セキュリティに関する情報を含む、AWS クラウド導入フレームワーク（ Cloud Adoption Framework – CAF）のセキュリティに沿った内容となっています。各章では、各 AWS サービスに適用される CAF の中から、以下のセキュリティトピックを取り上げています。

みなさんこんにちは！アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクトの木村公哉（@kimyan_udon2）です。梅雨が明けて、気づけばお盆も明けた今日この頃ですが、皆様いかがお過ごしでしょうか？ 7月31日に「Amplify Meetup #01」を開催しました。「Amplify Meetup」はAWS AmplifyのユーザーとAWS Amplifyに興味のあるエンジニアのみなさんでLTなどを通して盛り上がるコミュニティーイベントです。今回初めて開催しましたので、開催報告と合わせて「Amplify Meetupとは？」という点についてもご紹介いたします。

デベロッパーは AWS Step Functions を使用して、AWS Lambda、AWS Fargate、Amazon SageMaker などのサービスをリッチアプリケーションに接続するワークフローを設計および実行できます。ワークフローは一連のステップで構成され、1 つのステップの出力が次のステップの入力になります。AWS Step Functions を使用すると、アプリケーションの開発がより直感的になります。これにより、デベロッパーは AWS Lambda 関数や、ステートレスで開発されたコンテナ上の関数などの一連の関数を使って各アプリケーションを設定できます。 本日、Amazon States Language (ASL) を更新することで AWS Step Functions を強化したことを発表します。ASL は JSON ベースの構造化言語で、作業を実行できるステートマシンと状態の集合 (Task 状態) を定義し、次にどのステートに移行するかを決定し (Choice 状態)、エラー時に実行を停止します(Fail 状態)。今日のアップデートにより、シンプルなワークフローアプリケーションを作成し、ステートマシン定義内の柔軟性を高め、Lambda 呼び出しを減らし、状態の移行を減らしてコストを節約することができます。 AWS Step Functions マネジメントコンソールにアクセスすると、定義ステップの下に新しいコードスニペットが表示されます。

昨年、私はAmazon Braket について取り上げ、量子ビットから始めて、量子回路へと進め、量子コンピューティングの基礎をご説明しました。プレビュー中に、Enel、Fidelity (アマゾン ウェブ サービスによる量子コンピューティングの探索)、Volkswagen などの AWS のお客様は Amazon Braket を使用して量子コンピューティングを探索し、経験を積んでいます。 Amazon Braket が一般公開され、D-Wave、IonQ、Rigetti などの古典的な電源回路シミュレータと量子コンピュータの両方を利用できるようになったことをお知らせいたします。今日は、簡単な回路の作成およびシミュレーション、そして実際のハードウェア (QPU、または量子処理ユニットとも呼ばれる) での実行という両方の要素をご説明します。 簡単な回路の作成とシミュレーション 以前の記事で述べたように、ノートブックスタイルのインターフェイスを介して Amazon Braket にアクセスすることができます.まず、Amazon Braket コンソールを開き、目的のリージョン (後で詳しく説明します) を選択し、[ノートブックインスタンスを作成] をクリックします。 ノートブックに名前 (amazon-braket-Jeff-2) を指定し、インスタンスタイプを選択して、IAM ロールを選択します。また、root アクセスをオプトアウトして、この例では暗号化キーの使用を中止します。VPC でノートブックを実行することを選択できるので、([追加設定] で) ノートブックの EBS ボリュームのサイズを変更できます。すべての選択を行い、[ノートブックインスタンスを作成] をクリックして続行します： ノートブックの準備は数分で完了するので、クリックしてアクセスします。 このノートブックモデルは Jupyter に基づいており、例を参照することから始めます。 Superdense Coding の例をクリックして開き、概要と説明を読みます (この通信プロトコルの背後にある数学とロジックの詳細はこちらから、詳しく学ぶことができます)。 ノートブックは、Braket の一部であるシミュレータ、または利用可能な量子コンピュータのいずれかでコードを実行することができます。 # シミュレータのデバイス ARN を選択 device = […]

技術的なコミュニティで AWS の知識をシェアしようとする熱意と勢いはとどまるところを知りません。多くの経験を積んだ AWS 支持者たちは、自身の挑戦やサクセスストーリー、コードなどをシェアすることで、AWS の構築に取り組む他のユーザーの支援に力を入れています。AWS の利用がそれほど長くないユーザーもまた、コミュニティの構築に同様の熱意を持っており、コミュニティの活動により深く関わるにはどうすればよいかといった声が後を絶ちません。こうしたビルダーは、コミュニティの知識共有の改善に役立てるため、ユーザー同士をつなげたり、ベストプラクティスをシェアしたりするほか、リソースの取得、メンターシップの獲得により良い方法を求めています。 こうした要望にお応えするため、新しい AWS コミュニティビルダーズプログラムを発表します。本プログラムには、知識のシェアおよび技術的コミュニティとつながることに熱心な AWS 支持者や新たに出現したソートリーダー向けに、技術的なリソース、メンターシップ、ネットワーキングの機会を提供します。今日現在、本プログラムはどなたでもご参加いただけます。こちらよりお申し込みください。 本プログラムのメンバー向け特典: 新サービスと機能について、AWS の製品チームおよび情報を利用できる コンテンツの作成、コミュニティの構築、講演の仕事の獲得など、様々なトピックについて、AWS のエキスパートからメンターシップを受けられる AWS のプロモーションクレジットやコンテンツの作成とコミュニティに基づいた作業に役立つその他の有用なリソースを利用できる AWS の構築に熱心に取り組む個人のお客様であれば、どなたでも AWS コミュニティビルダーズプログラムに申し込むことができます。申請プロセスは、世界中の AWS ビルダーの皆様にご利用いただけます。本プログラムでは、すべてのリージョン、利用者層、および取り上げられることの少ないコミュニティからの申請者を求めています。 プログラムへの参加に具体的な条件などは定められていませんが、ブログへの投稿、オープンソースへの貢献、プレゼンテーション、オンラインでの知識の共有など、技術コンテンツの内容や正確さ、AWS Community Days、AWS ユーザーグループ、その他のコミュニティを基盤とする各種イベントなどのホストといった、コミュニティ組織での取り組みについて全体的に検証されます。また、同様に重要な点として、当プログラムではこうした種類の活動に積極的に参加することに熱意のある多様な経歴を持つ個人を求めています。 本プログラムでは 1 年間に受け入れられる応募者数に上限を設けています。 AWS コミュニティビルダーに本日、お申し込みください。さらに詳しくは、様々なコミュニティリソースよりご覧ください。 — Channy および Jason;

ゲノム解析、機械学習モデルのトレーニング、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)、分析アプリケーションなど、多くのワークロードは、同じデータセットにアクセスする複数のコンピューティングインスタンスに依存しています。これらのワークロードでは、コンピューティングインスタンスのクラスターは、通常、高パフォーマンス共有ファイルシステムに接続されます。Amazon FSx for Lustre を使用することで、世界でも最も人気のある高パフォーマンス共有ファイルシステムを簡単かつコスト効率よく起動および実行できます。そして本日、FSx for Lustre 向けの新しいHDDストレージオプションを発表します。これにより、SSDストレージのミリ秒未満のレイテンシーを必要としないスループット集約型のワークロードにおいて、ストレージコストを最大 80% 削減します。 お客様は、スループットが主要なパフォーマンス属性である場合にワークロードのストレージコストを削減しながら、1 秒あたり最大 10 GB のスループットを達成できます。このようなスループット集約型ワークロードの 2 つの例として、ビデオレンダリングと財務シミュレーションがあります。 この発表には、シーケンシャルファイルデータの読み取りと書き込みに最適化された 2 つの新しい HDD ベースのストレージオプションが含まれています。1 つはストレージの TiB あたり 12 MB/秒のベースラインスループットを提供し、もう 1 つはストレージの TiB あたり 40 MB/秒のベースラインスループットを提供し、どちらもそのスループットレベルの 6 倍までバーストできます。頻繁にアクセスされるファイルのパフォーマンスを向上させるために、SSD キャッシュをプロビジョニングすることもできます。これにより、HDD ファイルシステムのストレージ容量の 20% に自動的にサイズ設定できます。SSD キャッシュでプロビジョニングされたファイルシステムでは、キャッシュから読み取られたファイルは、ミリ秒未満のレイテンシーで提供されます。