Amazon Web Services ブログ

 多くの AWS ユーザーは、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) ポートフォリオのマネージドデータベース製品を利用して、日々の活動から均一な重労働を多く取り除いています。Amazon RDS for Oracle を使って、Oracle データベースの管理と保守にかかる管理費用を大幅に削減できます。 Amazon RDS for Oracle は、マルチ AZ 配置オプションを提供し、特定の AWS リージョン内のデータベース (DB) インスタンスの可用性と耐久性を強化しています。これは、多くの場合、ほとんどの顧客ユースケースに効果的な障害復旧 (DR) ソリューションです。ただし、ミッションクリティカルなデータベースを実行している一部のお客様は、異なる AWS リージョンにまたがる DR 構成のビジネス要件を抱えています。同時に、これらのお客様は DR への投資を活用して、本番環境の読み取りワークロードの一部を処理できることを望んでいます。 現在、Amazon RDS for Oracle のセルフマネージド DR ソリューションは、次のいずれかを使用して実装できます。 DB スナップショットを使用して、Amazon RDS for Oracle に低コストのクロスリージョン DR を実装します。詳細については、DB スナップショットと AWS Lambda を使った Amazon RDS […]

先日 (2020/05/27) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「VMware Cloud on AWS」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。 20200527 AWS Black Belt Online Seminar VMware Cloud on AWS 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. ストレッチ構成ではなくても Elastic DRS を使えるのでしょうか？ A. Elastic DRS は標準クラスタ構成で利用可能です。ただし、現在以下のタイプの SDDC ではサポートされていません。詳細および最新情報は VMware 社ドキュメントをご参照ください。 ストレッチクラスタが展開されている SDDC シングルホスト SDDC Q. SDDC は複数のAWSアカウントと接続可能でしょうか？ A. AWS Transit Gateway を利用することにより、1つの SDDC から複数の AWS アカウントに接続が可能です。詳細な接続構成は、こちらのサイト内の ”Integrating […]

先日 (2020/05/26) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS X-Ray」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。 20200526 AWS Black Belt Online Seminar AWS X-Ray 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. beanstalk の X-Ray について、質問させてください。beanstalk で x-Ray を有効にした場合、x-Ray メドリックはどこで確認できますか？AWS X-Ray サービス画面に入って確認しましたが、表示されてませんでした。 A. トレースの収集からコンソールでの表示までに若干のタイムラグがございます。時間を置いてご確認いただければと思います。また、AWS Elastic Beanstalk の場合は AWS X-Ray の SDK をアプリケーションに組み込む必要があることもご留意ください。 Q. 使い方として、1ヶ月間ほど X-Ray で情報収集をして、性能情報の統計や分析が可能と考えて良いでしょうか？ A. そういった使い方も可能です。サンプリング機能によるアプリケーションへの負荷と課金のコントロールが可能なため、本番環境において常時有効化して常にアプリケーションの状態を把握できるようにしておくことも可能です。また、負荷試験艦橋や開発環境においてサンプリングレートを上げて集中的にトラブルシュートや性能分析を行う、といったユースケースも多いです。 Q. X-Ray を停止せずにアプリケーション監視ツールとして使用しても大丈夫でしょうか？ A. パフォーマンス悪化やエラーレートの上昇にしきい値を設けてモニタリングやアラートを設定するといった使い方は可能です。AWS X-Ray のトレースは […]

先日 (2020/05/20) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS Amplify」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。 20200520 AWS Black Belt Online Seminar AWS Amplify 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） Q1. AWS Amplify で使う「カテゴリ」はどのような単位で使うものですか？イメージがわかないので具体例を教えてください。 A. Amplify のカテゴリはユースケース単位でアプリケーションに機能を追加することができます。 Amplify カテゴリの例： REST API や GraphQL の API 基盤を構築する API カテゴリ 画像認識やテキスト翻訳などの機械学習の機能を提供する Predictions カテゴリ グインや各カテゴリに認証機能を提供する Authentication カテゴリ アプリケーションに Amplify の機能を追加するには、Amplify CLI からカテゴリを追加し、バックエンドを構築します。例えば、Amplify CLI からGraphQL API カテゴリを追加した場合は、AWS AppSync […]

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。 去年から会社のメンバー4名で書籍を書いていまして、6月に発売予定になりました。「AWSではじめるデータレイク」という名前で、前半はデータレイクって何？というところから、関連AWSサービスの説明、構成方法、セキュリティ等解説、後半は「ビジネスデータ収集のデータレイク」「ログ収集のデータレイク」の２つを具体的に解説する構成になっています。本屋やWEBで見かけましたら、ぜひチェックしていただければと思います。 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。

AWS Glue は、Apache Spark のパワーを使用して分析用のデータセットを準備および処理するサーバーレス環境を提供します。シリーズの第 3 回目の記事では、AWS Glue が一般的なデータ変換を実行するコードを自動的に生成する方法について説明しました。また、AWS Glue ワークフローを使用して、分析のためにデータを簡単に取り込んで変換し、ロードできるデータパイプラインを構築する方法も見てきました。 Apache Spark には、さまざまなワークロードに対してメモリがどのように管理されるかを制御するためのノブがいくつもあります。ただし、これは厳密な科学ではなく、非効率的な変換ロジック、最適化されていないデータ分割、または基盤となる Spark エンジンの他の特異な動作のために、アプリケーションにさまざまなメモリ不足 (OOM) の例外が発生する可能性があります。本シリーズのこの記事では、Glue Spark ETL ジョブの内部処理について詳しく説明し、AWS Glue 機能を Spark のベストプラクティスとどう組み合わせて、ジョブをスケーリングしてデータの多様性とボリュームを効率的に処理するかについて説明します。 Apache Spark ドライバーのスケーリング Apache Spark ドライバーは、ジョブを分析および調整し、作業をタスクに分散させて、可能な限り最も効率的な方法でジョブを完了できるようにします。ETL ジョブの大部分で、ドライバーは通常、Amazon S3 でテーブルパーティションとデータファイルを一覧表示してから、ファイル分割を計算して個々のタスクを処理しています。ドライバーは次に、各ファイル分割を処理する変換タスクを調整します。さらに、ドライバーは各タスクの進行状況を追跡し、最後に結果を収集する必要があります。ジョブが多数のファイルとパーティションを処理する必要がある場合、Spark ドライバーがボトルネックになる可能性があります。AWS Glue は、多数のファイルを処理する際、Spark ドライバーのメモリを効率的に管理するための 5 つの異なるメカニズムを提供しています。 プッシュダウン述語: Glue ジョブでは、プッシュダウン述語を使用して、基になるデータを読み取る前に、テーブルから不要なパーティションをプルーニングできます。これは、テーブルに多数のパーティションがあり、Glue ETL ジョブでそのサブセットのみを処理する場合に便利です。カタログパーティションをプルーニングすると、ドライバーのメモリフットプリントが削減され、さらにプルーニングパーティション内のファイルを一覧表示するために必要な時間が短縮されます。不要なパーティションを無視するために先ずプッシュダウン述語を適用してから、ジョブのブックマークやその他の除外によって、各パーティションから読み取られるファイルのリストをさらにフィルタリングできます。以下は、週末に限って記録されたイベントのデータのみを処理するためにプッシュダウン述語を使用する方法の例です。 partitionPredicate =”date_format(to_date(concat(year, ‘-‘, month, ‘-‘, day)), ‘E’) in (‘Sat’, ‘Sun’)” […]

世界中がパンデミックの進行具合に合わせて対応しているため、COVID-19 に関連する情報に正確にアクセスし、その情報を利用して分析することは、これまで以上に重要になりました。医療危機に関するトピックは、ニュースレポート、ソーシャルメディア、ビジネス会議、ラジオとポッドキャスト、カスタマーサポートコール、特に臨床医と患者の会話などのさまざまなチャネルを通じて、私生活や仕事におけるさまざまな側面に浸透しています。より多くのデータ分析アプリケーションビルダーが求める医療用音声認識機能では、COVID-19 用語を含む動画と音声をダウンストリーム分析用のテキストに効率的かつ正確に文字起こしすることができます。この記事は、Amazon Transcribe Medical でカスタム語彙を使用して COVID-19 用語をよりよく認識する方法を示しています。 Amazon Transcribe Medical は、音声テキスト変換機能をアプリケーションに追加することを容易にする完全マネージド型の音声認識サービス (ASR) です。深層学習を利用したこのサービスは、すぐに使用できる医療用音声認識モデルを提供しています。このモデルを医療およびライフサイエンスドメインのさまざまな音声アプリケーションに統合できます。これで、カスタム語彙機能を使用して、薬の名前、製品ブランド、医療処置、病気など、より具体的な医療用語を正確に文字起こしできます。文字起こしをしたい用語を入力して、各用語を対応する発音と表示フォームに関連付けることができます。カスタム語彙は、Amazon Transcribe Medical が利用可能なすべての AWS リージョンでご利用いただけます。 COVID-19 固有用語の文字起こし バッチ (非同期) 文字起こし API とストリーミング (同期) 文字起こし API はどちらもカスタム語彙をサポートしています。この記事では、前者を使用してカスタム語彙のメリットをお見せします。 この使用例では、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに保存されたオーディオファイル (covid-19.wav) を使用します。Amazon S3 の使用については、Amazon Simple Storage Service の使用開始を参照してください。以下は、音声ファイルの文字起こしです。 「COVID-19 としても知られている 2019 年度コロナウイルス病は、重症急性呼吸器症候群コロナウイルス 2 によって引き起こされる感染症です。略して SARS-CoV-2 です。この病気は、2019 年 12 […]

Veeva Systems は、グローバルなライフサイエンス業界向けのクラウドベースソフトウェアのプロバイダーであり、臨床、規制、品質など、複数の領域に対応する製品を提供しています。Veeva の Vault Platform は、単一のプラットフォームでコンテンツとデータの両方を管理します。これにより、コンテンツ、データ、およびワークフローを使用してエンドツーエンドのプロセスを管理する強力なアプリケーションをデプロイできます。Vault Platform は、ビジネスアプリケーションの迅速な設定と変更によるカスタマイズのほか、他のシステムとのシームレスな統合により、Veeva Vault 機能を拡張し、データを移行し、または処理を自動化することを可能にする、オープンアーキテクチャと包括的な API を提供します。 商業空間におけるそのような製品の 1 つが Veeva Vault PromoMats です。165 を超える国の 400 を超えるライフサイエンス企業が、Veeva Vault PromoMats で商用コンテンツとデジタルアセット管理を行っています。 Veeva Vault PromoMats は、デジタルアセット管理とレビューおよび配信機能を組み合わせ、簡単なレビューと承認に加えて、チャネル全体での自動コンテンツ配信と配信停止を提供し、すべてのデジタル資産と資料の完全な可視性と制御を提供します。Veeva Vault PromoMats は、準拠コンテンツの信頼できる唯一の情報源を提供します。これにより、ローカルの製品マネージャーは、自らが必要とするものにすばやくアクセスし、検索し、見つけることができます。 典型的なデジタルマーケティングチームは、Veeva Vault PromoMats を使用して、世界中の従業員のために、マーケティングアセットを保存、検索、キュレート、レビュー、および配布します。これらのアセットは、電子メール、ウェブページ、画像、動画、オーディオファイルなど、さまざまです。再利用を促進するために、マーケティングチームは通常、グローバルに配された人のチームを使用して、これらのアセットを分析してタグ付けし、簡単に検索できるようにします。この現在のプロセスは、不正確で、一貫性がなく、非効率的なタグ付けの影響を受けやすく、人のチームが特定のアセットを見つけるために貴重な工数を費やすことにつながります。組織は通常、コンテンツを正確かつ簡単に検索できるようにレビュアーのチームを設けます。これにより、コストが増加するだけでなく、チームに付加価値を生まない膨大な作業に集中することを余儀なくさせるため、有能な人員がもたらすことのできる付加価値が減少することになります。 お客様から遡って解決法を考えるとき、これらの手動プロセスを自動化するには、次のことが可能なソリューションが必要です。 コンテンツタイプ (電子メール、テキスト、画像、メディアファイルなど) を識別する コンテンツを区別し、識別されたコンテンツタイプに対応する分類に基づく値の付与を自動化する アセットへのタグ付けの自動化を有効にし、これらのアセットを簡単に検索するソリューションを提供する タグ付けのための機械学習 (ML) 値などを使用して、継続的に強化する この投稿では、Amazon AI サービスを使用して、Veeva Vault に格納されているリッチコンテンツを迅速かつ確実に、コスト効率よく、大規模に分析する方法を紹介します。この投稿では、全体的なアーキテクチャ、ソリューションとダッシュボードをデプロイする手順、およびアセットメタデータのタグ付けのユースケースについて説明します。このユースケースの概念実証コードベースの詳細については、GitHub リポジトリをご覧ください。 ソリューションの概要 次の図は、ソリューションのアーキテクチャを示しています。 Veeva […]

著者: Simon Woldemichael、アソシエイトソリューションアーキテクト、WWPS ソリューションアーキテクチャ Josh Jiang、アソシエイトクラウド開発者、プロフェッショナルサービス共有配信チーム 学習レベル: 300 Kubernete クラスターでリソースデプロイを制御すると、難しい課題に直面することがあります。たとえば、本番環境に変更をプッシュすると、互換性のないパッケージやサービスをクラッシュさせる脆弱な依存関係をインストールする危険性があります。 Kubernetes のカスタムアドミッションウェブフックを作成すると、規制を厳格に定義し、承認済みリソースをクラスターでのみ起動できます。 次の図は、サンプルのウェブフックのアーキテクチャを示しています。 このブログでは、Kubernetes の開発者とクラスター管理者に向けて、AWS サーバーレスアプリケーションモデル (SAM) を使用してサーバーレスアドミッションウェブフックを作成する方法を解説します。ウェブフックの有用性を示すために、Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) のデプロイを、Amazon Elastic Container Registry (ECR) のイメージに対して検証するようにウェブフックを設定します。 サーバーレスアドミッションウェブフックは、このユースケースに適しています。ですが、Kubernetes リソースの作成、削除、更新に機能を拡張することもできます (Pod など)。最初に、Kubernetes で作成できるウェブフックのタイプについて説明します。次に、構築済みウェブフックをデプロイします。最後に、カスタムウェブフックを作成する方法について説明します。 バックグラウンド Kubernetes クラスターの動的受付制御 Kubernetes がどのように新しいクラスターリソースを内部で調整するかを理解することは、独自のルールを構築するために重要です。Kubernetes ではいくつかのアドミッションコントローラーを使用して、クラスター内のリソースが特定の予想に一致するようにします。これらのアドミッションコントローラーは、有効な作成、更新、削除操作のみを実行できることを保証します。たとえば、存在しないクラスター名前空間に Deployment を作成しようとすると、NamespaceExists アドミッションコントローラーは作成を拒否します。 Kubernetes バージョン 1.9 以降、カスタムプラグインを作成できる 2 つのコードパッケージ (ValidatingAdmissionWebhook と MutatingAdmissionWebhook) が導入されました。これらのプラグインを使用すると、リソースの受付処理に直接統合できます。 ValidatingAdmissionWebhook で、リソースが予想基準に一致するかどうかを検証 できます。たとえば、作成中の Pod には正しいラベルがあり、制限された量の CPU […]

先日、AWS は Amazon EKS コンソールにおけるクラスターの作成機能、管理機能、およびサポートドキュメントの使用感を改善したことを発表しました。このブログ記事では、どのような改善が施されたか、またお客様やクラスターの管理者が Amazon EKS コンソールを使用してクラスターを作成する際に、今回の改善がどう役立つかについて詳しく説明します。 1.複数ステップのクラスター作成フロー EKS のコンソールには、複数ステップのクラスター作成フローが追加され、ネットワーキング、ログ記録、タグやシークレットの暗号化といった追加の設定で、クラスターを簡単に作成できるようになりました。今回のアップデートでは、上図や下記のとおり、4 ステップのクラスター作成プロセスが導入されました。 クラスターの設定 ネットワーキングの指定 ログ記録の設定 レビューと作成 2.情報リンクと画面移動のない参照 クラスター作成中に画面を移動しなくてもドキュメントを参照できるよう、入力フィールドに情報リンクが追加されました。リンクをクリックすると、同じページのタブ内に情報が表示されるので、クラスター管理者は情報を参照しやすくなります。クラスター作成フロー中に表示できる新しい情報パネルの一覧を次に示します。 一般的なクラスター設定 (ステップ 1) Kubernetes のバージョン (ステップ 1) クラスターサービスロール (ステップ 1) シークレットの暗号化 (ステップ 1) タグ (ステップ 1) VPC、サブネット、セキュリティグループ (ステップ 2) クラスターエンドポイントアクセス (ステップ 2) コントロールプレーンのログ記録 (ステップ 3) 3.設定の「コンソール内」リフレッシュ クラスター作成の各ステップにおいて、ページ全体をリロードしなくても設定フィールドが動的に更新されるようになりました。また、入力フィールドの横に導入された更新ボタンにより、VPC、サブネット、セキュリティグループ、クラスターサービスロール、KMS キーなど、EKS 外で定義した設定を動的に反映させることができます。この動的更新機能により、コンソールページをリフレッシュすることなしに利用可能なリソースの最新リストをロードできます。 その他のマイナーアップデート クラスター作成後に設定を更新する際に、コンソールから更新タブに移動し、現在のステータスをモニタリングしたり、以前の更新履歴を確認したりできるようになりました。 エンドポイントアクセスを選択するためのトグルボタンがラジオボタンに変更され、クラスターに対して現在どのエンドポイントアクセスオプションが選択されているかが分かりやすくなりました。 複数ステップの設定を反映して、ステップ 4 のクラスターレビューページの編成が変更されました。 クラスター作成レビューページでは、設定情報を失うことなく、各ステップ内で動的に編集できるようになりました。 サブネット/セキュリティグループの選択が、大きなテーブルからコンパクトな複数選択リストになりました。 […]