Amazon Web Services ブログ

メディア業界向けAWS セミナーシリーズ 第二弾 ｜NAB Recap & AWS パートナーの新ユースケースをご紹介   2019年5月28日、AWS目黒オフィスにて、映像メディアに関わる事業者様および企業様を対象としたクラウド活用最新事例紹介イベントを開催しました。 AWSは、メディアの制作から発信するまでのワークロードを、『コンテンツ制作 & ポストプロダクション』『コンテンツ&ワークフロー管理』『コンテンツ配信 & 送出』『機械学習 & データ分析』と、4つのカテゴリーに定義し、各分野においてクラウドを利用したメディアソリューションを提供しています。 4半期毎の開催セミナー第二弾として、今回は4月の世界最大規模放送機器展示会 NAB Show 2019からの最新レポートと、AWS パートナーとエンドユーザ様から最新のユースケースとして、昨今 ロケーションフリーによるコスト削減や働き方改革、コンテンツ集約化によるセキュリティ強化といった視点で大きな注目を集めている『コンテンツ制作 & ポストプロダクション』カテゴリーのサービスをご紹介しました。 約140名のお客様にご来場頂き会場は満員御礼、東京は本会場とサブ会場、大阪にはサテライト会場をご用意しました。     NABアップデート アマゾン ウェブ サービス ジャパン ソリューションアーキテクト 金目 健二 NAB（National Association of Broadcasters）Showは、全米放送事業者協会が主催する世界最大規模の放送機器展示会です。AWSは今年もブースを出展し、4つのワークロードに沿った新機能紹介とデモを実施しました。『コンテンツ制作 & ポストプロダクション』カテゴリーでは、MediaConvertの最新機能、分散トランスコードにより処理時間を大幅に短縮できる事を紹介しました。また『コンテンツ制作 & ポストプロダクション』に『機械学習 & データ分析』のソリューションを組み合わせることで、人のスケルトンモデルから「腕が上がった」「倒れた」等のイベントを検知し、ハイライトシーンをクリッピングするデモや、『コンテンツ配信 & 送出』に『機械学習 & データ分析』のソリューションを組み合わせた例として MediaTailorとAmazon Personalizeにより、ユーザの視聴履歴やコンテンツからユーザー嗜好に関連する広告を挿入するデモを紹介しました。また『コンテンツ配信 & 送出』カテゴリーではMediaStore、CloudFrontのChunked Transfer対応に伴い大規模な低遅延配信への敷居が低くなった事、及び日本のお客様とのCMAF Ultra […]

すべての AWS サービスと同様に、Amazon Aurora PostgreSQL のロードマップは、主にお客様のご意見と製品強化のご要望によって推進されます。Oracle と Microsoft SQL Server から Amazon Aurora にデータベースを移行した、複数の企業お客様からいただいたフィードバックは、2 つの点を示唆しています。重要なアプリケーションのデータベースワークロードを実行する企業は、最適なデータベースパフォーマンスを必要とします。また、企業には Aurora PostgreSQL と互換性のあるデータベースでさまざまなシステム変更を行っても、安定かつ一貫性を保つパフォーマンスが必要です。 PostgreSQL データベースのパフォーマンスが変動する主な原因の 1 つはチェックポイントプロセスにあります。多くの場合、パフォーマンスと回復性の間のトレードオフのことです。Aurora PostgreSQL では、データベースのチェックポイントを排除することでこの問題に対処してきました。ログ記録とストレージレイヤーを切り離すために、ログベースのストレージサブシステムを実装します。応答時間が変動するもう 1 つの主な原因は、クエリ計画の不安定性によるものです。クエリ実行計画を予期せずに変更する、さまざまな要因があります。以下に例を挙げます。 オプティマイザ統計の変更 (手動または自動) クエリ計画設定のパラメータに対する変更 新しいインデックスの追加など、スキーマに対する変更 クエリで使用されるバインド変数に対する変更 PostgreSQL データベースバージョンへのマイナーバージョンまたはメジャーバージョンのアップグレード。PostgreSQL 9.6.x から 10.x など クエリ計画管理 Aurora PostgreSQL クエリ計画管理 (QPM) 機能は、データベースユーザーが一連の管理 SQL ステートメントに対して安定かつ最適なパフォーマンスを維持できるようにすることで、計画不安定性の問題を解決します。QPM では主に 2 つの目的を果たすことができます。 計画安定性。システムに上記の変更が発生した場合、QPM は計画の回帰が生じないようにして、計画安定性を向上させます。 計画適応性。QPM は、新しい最小費用計画を自動的に検出し、新しい計画が使用されるときに制御し、その変更に適応します。 QPM の仕組み 以下のフローチャートは、QPM […]

従来の AWS のやり方で、AWS Glue チームが DynamoDB テーブルからネイティブに読み取る AWS Glue クローラおよび AWS Glue ETL ジョブの機能をリリースしたときは、AWS ビッグデータブログで Goodreads はどのように Amazon DynamoDB テーブルを Amazon S3 にオフロードし、Amazon Athena を使用してクエリを実行するのかを公開してから一週間も経っていませんでした。おかげで私はかなりわくわくしていました。コードがより少ないということは、バグもより少ないことを意味します。元のアーキテクチャは少なくとも 18 か月前からあり、作業を少し加えると大幅に簡素化できます。 データパイプラインのリファクタリング 前回のブログ投稿で概説した AWS Data Pipeline アーキテクチャは、現在まだ 2 年が経っていません。致命的な開発者エラーが発生した場合に Amazon DynamoDB データを Amazon S3 にバックアップする方法としてデータパイプラインを使用しました。ただし、DynamoDB のポイントインタイムリカバリでは、より優れたネイティブの災害復旧メカニズムを備えています。さらに、データパイプラインでは、一時的であってもクラスターに関連付けられた操作を保持しています。クラスターで Amazon EMR の最新リリースに対応して、未解決のバグを軽減することが共通の課題です。もう 1 つの課題は、DynamoDB テーブルごとに EMR クラスターをスピンアップする際の非効率性です。 私は一歩後退して、次の反復で必要な機能を一覧表示することにしました。 EMR の代わりに AWS Glue […]

Sumo Logic は、AWS スタックが成熟し始めた頃とほぼ同じ時期に創業しました。同社は当初、試行とテストが行われたインフラストラクチャを選択しましたが、同時に最先端のインフラストラクチャ、つまり Amazon RDS for MySQL インスタンスも選択しました。 けれども、時が経つにつれ、その選択で開発者のかなりの時間が取られるようになりました。開発者は、MySQL バージョンのアップグレード、データベース接続の増加によるインスタンスのスケーリング、顧客からのデータと需要の増大に伴うストレージのスケーリングに時間を使いました。 つまり、顧客に見えるダウンタイムを持つことと、古いバージョンの MySQL を長期間使用し続けることとの間に絶え間ない葛藤がありました。当社は、成長するにつれて見込まれる将来のワークロードに対する、より手を加えず、堅牢で柔軟なソリューションを必要としていました。 当社について Sumo Logic は、安全なクラウドネイティブのマシンデータ分析プラットフォームです。アプリケーションのライフサイクルおよびスタック全体にわたって、構造化データ、半構造化データ、および非構造化データからリアルタイムの継続的なインテリジェンスを提供します。 世界中の 2,000 人以上の顧客が最新のアプリケーションとクラウドインフラストラクチャを構築、実行、および保護するための分析と洞察を求め、Sumo Logic を当てにしています。Sumo Logic を利用すると、マルチテナントサービスモデルの優位性を得て、継続的なイノベーションへの移行を加速し、競争上の優位性、ビジネス上の価値、および成長を促進することができます。 Amazon Aurora に移行した理由 Amazon Aurora へ移行することで、Amazon が提供する従来の RDS の実装を超えるいくつかの利点がもたらされました。 完全マネージド: Aurora インスタンスとクラスターは、Amazon RDS によって完全に管理されています。この管理機能により、最小限のダウンタイムでスケーリング、ストレージの追加、アップグレードやパッチの適用を行うことができます。ほとんどの場合、これらはクライアントの中断を招くことなく行われます。これは、Sumo Logic の非常に高い成長率と規模をサポートしているインフラストラクチャチームにとって大きなメリットです。 高可用性と耐久性: 従来の MySQL に関する最大の懸念の 1 つは、メンテナンス、ネットワークパーティション、またはサービスの喪失に伴う、顧客に見える停止時間でした。Aurora はこれらの点ではるかに高い回復力をもたらします。 互換性: Aurora のカギを握る機能は MySQL との互換性です。つまり、クライアントでコードを変更する必要はありませんでした。導入するとすぐにうまくいきました。 デフォルトの VPC: […]

米国国立標準技術研究所 (NIST) のサイバーセキュリティフレームワーク (CSF) のバージョン 1.1 （英語版）が 2018 年に公開されていましたが、今回、この CSF への準拠を目指す組織のために、ガイダンスとなる資料が更新され、日本語のホワイトペーパーも公開されたことをご紹介致します。 更新された NIST サイバーセキュリティフレームワーク (CSF): AWS クラウドにおける NIST CSF への準拠は、AWS のサービスやリソースを活用して CSF に準拠する組織の支援を目的としています。またこれは官民を問わず、中小企業から大企業まで、世界各地のあらゆる組織に役立つように作成されています。 この資料は CSF の更新のポイントが AWS の最新のサービスやリソースとどのように対応するのかを説明しており、独立した第三者評価機関による検証の新しい証明書も掲載しています。この証明書では、FedRAMP Moderate および ISO 9001/27001/27017/27018 の認証を取得している AWS のサービスがCSF に準拠していることが明示されています。 NIST CSF に馴染みのない方のために簡単に説明すると、このフレームワークは政府や民間から意見を集めて作成されたもので、リスクごとに実施すべき重点対策が示されています。CSF を活用することにより、識別、防御、検知、対応、復旧という 5 つの機能を中心としたセキュリティ対策の基盤を築き、セキュリティの強化、リスク管理の改善、組織の信頼性向上を実現できます。 CSF は当初、重要インフラの分野を対象としていましたが、今では規模の大小や種別を問わずあらゆる組織で活用、推奨される指針として、世界中の政府や産業界から支持されています。 この事からわかるように、NIST CSF は広い分野に適用可能なものです。国際標準化機構 (ISO) は 2018 年 2 月に「ISO/IEC 27103:2018 — […]

2019年5月、Amazon Kinesis Data Analytics が東京リージョンで利用できるようになりました。 これまで、東京リージョンにあるデータソース（Amazon Kinesis Data Streams または Amazon Kinesis Data Firehose）を Kinesis Data Analytics に接続するためには、リージョンを跨いで接続する必要がありました。Kinesis Data Analytics が東京リージョンで利用可能となったことにより、日本国内にあるデータソースと接続しやすくなり、ストリームデータ分析の環境をよりシンプルに構築できるようになりました。 Kinesis Data Analytics では、ストリーミングデータをリアルタイムに分析できるため、ビジネス上の素早いアクションが可能になります。今日では、Web・モバイルアプリケーションからのクリックストリームデータ、サーバーのアプリケーションログなど様々なデータソースから継続的にデータが生成されています。Kinesis Data Analytics は、新しいプログラミング言語や処理フレームワークを習得することなく、標準 SQL や Java (Apache Flink) でストリーミングデータをリアルタイムに分析することができます。また、フルマネージドサービスであり、受信データのボリュームとスループットレートに応じて自動的にスケールします。クエリで使用されるリソースのみが課金の対象となり、最低料金や初期費用はありません。

先日 (2019/5/22) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS Step Functions」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。 20190522 AWS Black Belt Online Seminar AWS Step Functions 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. DynamoDBから取得したデータにちょっとした加工を行おうとした場合は、結局Lambdaが必要になりますか？ A. はい、DynamoDB から取得したデータに対して何らかの加工を行う場合は、Lambda をはじめとする他のサービスと Step Functions を連携させることをご検討ください。たとえば、Step Functions の Task State にて、DynamoDB の getItem を呼び出し、得られたデータを続く Task State にて、Lambda へ入力するといったワークフローが考えられます。 Q. ASL の記述には漢字は使えるのでしょうか？ A. はい、Comment フィールドの内容や、State […]

こんにちは。マーケティングの鬼形です。6 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。 6 月は、Webinar初登場の「Amazon DocumentDB (with MongoDB Compatibility)」を含め 4つの Webinar を開催します。ぜひ学習にお役立てください。 視聴方法: Black Belt Online Seminar 登録ページよりお申し込みください Amazon Simple Notification Service (SNS) 2019 年 6 月 4 日 | 12:00 – 13:00 | IT 知識レベル:★★☆☆☆ | AWS 知識レベル:★★☆☆☆ Amazon Simple Notification Service (SNS) は、マイクロサービス、分散型システム、およびサーバーレスアプリケーションの分離を可能にする、高可用性で、耐久性に優れたセキュアな完全マネージド型 pub/sub メッセージングサービスです。SNS の機能やユースケース等をご案内いたします。 対象者 技術者の方 本セミナーで学習できること Amazon Simple […]

皆さんこんにちは。AWSソリューションアーキテクトの小林です。みなさんはAWS Loft Tokyoにお越し頂いたことはありますか？AWS Loft TokyoはAWSを利用中のスタートアップとデベロッパーの方々のためのコワーキングスペースです。Ask an Expertというコーナーではエキスパート陣がAWSにまつわる様々な質問にご回答していますので、AWSを活用する上での疑問や課題があれば、ぜひぶつけてみてくださいね。（不在のタイミングもありますので、その際はご容赦を……）

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) では、クロスリージョンレプリケーション (CRR) を使用して、異なる AWS リージョン内のバケット間でオブジェクトを自動的かつ非同期にコピーできます。CRR はバケットレベルの設定であり、データのコピーを異なるリージョンに保存することで、コンプライアンス要件を満たし、レイテンシーを最小限に抑えるのに役立ちます。CRR は、プレフィックスとタグによって制御されるソースバケット内のすべてのオブジェクト、またはオプションでサブセットを複製します。 CRR を有効にする前に存在していたオブジェクト (既存のオブジェクト) は複製されません。同様に、レプリケーションに使用される IAM ロールまたはバケットポリシー (バケットが異なる AWS アカウントにある場合) のいずれかで権限が設定されていないと、オブジェクトの複製に失敗することがあります (失敗したオブジェクト)。 お客様との作業では、前述の理由で多数のオブジェクトが複製されないという状況を経験しました。この記事では、既存のオブジェクトと失敗したオブジェクトに対してクロスリージョンレプリケーションをトリガーする方法を説明します。 方法論 高いレベルで、既存のオブジェクトと失敗したオブジェクトに対してコピーインプレース操作を実行する戦略です。この操作では、Amazon S3 API を使用して、タグ、アクセスコントロールリスト (ACL)、メタデータ、および暗号化キーを保持しながら、オブジェクトを自分自身の上にコピーします。操作は、オブジェクトの Replication_Status フラグもリセットします。これにより、クロスリージョンレプリケーションがトリガーされ、次にオブジェクトが宛先バケットにコピーされます。 これを達成するために、以下を使用します。 その場でコピーするオブジェクトを識別する Amazon S3 インベントリ。これらのオブジェクトはレプリケーションステータスがないか、または FAILED ステータスを持っています。 S3 インベントリファイルをテーブルとして公開するための Amazon Athena と AWS Glue。 AWS Glue テーブルをクエリしてインプレースコピー操作を実行する Apache Spark ジョブを実行するための Amazon EMR。 […]