Amazon Web Services ブログ

この記事は、Amazon Web Services(AWS)でSAP Solutions Architectを務めるSomckit KhemmanivanhとRahul Kabraによるものです。 私たちは、パートナーであるSAP社と緊密に連携しており、AWSクラウド上でのSAP HANA Dynamic Tieringを検証してきました。AWSがSAP HANA Dynamic Tieringのプラットフォームとしてサポートされたことを発表でき、非常に嬉しく思います。SAP HANA Dynamic Tiering Product Managerを務めるCourtney Claussenの発表もご覧ください。ここでは、Dynamic TieringとAWS上での活用におけるメリットについて詳しく説明します。 SAP HANA Dynamic Tieringにより、SAP HANAデータベースは、Dynamic Tieringのサービス(esserver process)を稼働している別の専用ホスト上にウォームデータを格納できるようになります。Dynamic Tieringを使用すると、ウォームデータを格納して処理するためのマルチストアおよび拡張テーブルを作成できます。 Dynamic Tieringには以下の3つの大きなメリットがあります: 頻繁にアクセスされない古いデータを統合ディスク層にオフロードできます。 優れたパフォーマンスでディスク層のデータにアクセスできます。 SAP HANAシステムの総所有コスト(TCO)を大幅に削減します。 Courtney Claussenが、少し前にDynamic Tieringの非常に魅力的なユースケースについてのブログ記事を公開しています。電力・公益事業のお客様の請求処理の一環として、500万レコードが処理されました。これらのレコードは、SAP HANAだけで実行しているときには53分で処理できました。このベースラインが確立された後、500万レコードの25％をDynamic Tieringのマルチストアテーブルに移行しました。その結果、テーブル行の75％がSAP HANAに配置され、残り25%がDynamic Tieringに配置されます。請求処理を再度繰り返した結果、合計実行時間は58分、つまり実行時間はわずか10％の低下に留まっており、これは大幅な低コスト化をしつつ、ほぼ同等の性能を実現できることを意味します。 これらの驚くべき結果とお客様からのフィードバックが、SAP社と緊密に連携してAWSクラウド上のSAP HANA Dynamic Tieringを検証する動機になり、現在、AWSのお客様はこのサービスのパフォーマンス、コスト削減、および今後のイノベーションの恩恵を受けることができます。 AWSでは、認定されたSAP HANAシステム(244 GiB RAMから最大4 TiB RAMまでの範囲)を小規模から始め、要件の変更に応じて規模を拡大することができます。同様に、Dynamic Tieringでも、ニーズ、ワークロード、ユーザー、およびトラフィックパターンの変更に応じて、小規模から始めて容量を追加していくことができます。例えば、4 TiBのSAP HANAシステムを使用している場合、私たちが検証済みの488 […]

アマゾン ウェブ サービス（以下 AWS ）は、日本の金融機関の皆様が参照される FISCのガイドライン や PCI DSS, ISO27001, ISO27017 などの様々な統制やセキュリティ基準への対応をしてきました。現在ではグローバルに世界各国の金融機関やFinTech のお客様にAWS のサービスをご活用いただいております。この度そうした知見や実績を活かし、日本の金融機関やFinTechのお客様が主に参照される各種のガイドラインの主要な要求事項と技術的検討が必要な項目を網羅的に確認し、「AWS FinTech リファレンス・アーキテクチャー 日本版」を作成し、本日AWSコンプライアンスWEBサイトの日本のFinTech向けのページにて公開しました。お客様は、このアーキテクチャーを活用することにより、 AWS 上に FinTech サービスの環境の構築を迅速に実現する、あるいは、既存環境に関連したセキュリティや統制についての確認を行うことが可能となります。 今回の取り組みは「AWS FinTech リファレンス・アーキテクチャー日本版のホワイトペーパー」、「AWS FinTech リファレンス・ガイド 日本版」、「AWS FinTech リファレンス・テンプレート 日本版」の３つの要素で構成されています。

本日より、Amazon RDS for MySQL, MariaDBのリードレプリカがMulti-AZ配置をサポートしました。Multi-AZ配置を設定したリードレプリカを利用することによって、データベースエンジンのアップグレードプロセスの簡素化やディザスタリカバリを見据えた環境を構築することが可能になります。 Amazon RDSのリードレプリカは1つ以上の読み込み専用のデータベースインスタンスをマスターインスタンスと同一のAWSリージョン、もしくは異なるAWSリージョンに作成することが出来ます。ソースデータベースで行われた変更は非同期でリードレプリカへ伝播されます。読み込みが多いワークロードに対するスケーラビリティに加えて、リードレプリカを必要に応じて単一のデータベースインスタンスへ昇格させることも可能です。 Amazon RDS Multi-AZ配置は1つのAWSリージョン内での可用性を向上させます。Multi-AZ環境では、異なるアベイラビリティゾーン(AZ)に存在するスタンバイインスタンスに対してデータが同期的に伝播されます。インフラストラクチャの障害が発生した場合、Amazon RDSはスタンバイインスタンスへ自動的にフェイルオーバーを行い、アプリケーションへの影響を最小限に抑えます。 本番データベースへのディザスタリカバリ(DR)対応として、Multi-AZ配置のリードレプリカをお使いいただけるようになりました。よくデザインされ、テストされたDRプランは災害が発生した後の事業継続性に対して非常に重要な要素になります。ソースデータベースとは別のリージョンにある、リードレプリカをスタンバイ・データベースとして使用し、万が一リージョン障害が発生した場合に新しい本番データベースへ昇格することが可能です。 また、データベースエンジンのアップグレードプロセスにMulti-AZ配置のリードレプリカを利用可能です。本番データベースにリードレプリカを作成し、新しいデータベースエンジンバージョンへ更新します。アップグレードが完了した後に、アプリケーションを一時的に停止し、リードレプリカを単一のデータベースインスタンスとして昇格させます。そして、アプリケーションの接続先を変更します。既に昇格したデータベースインスタンスはMulti-AZ配置になっているため、追加の作業は必要ありません。 更に詳細な情報はこちらをご覧ください。リードレプリカでMulti-AZ配置を行う際に注意していただきたいパラメータについて記載しています。   翻訳は星野が担当しました。(原文はこちら)

わたしは先週、シアトルを拠点とする INRIX 社社長、ブライアン・ミストル氏の講演を聞きに行きました。ブライアンの講演は、しばしば ACES と略される 4 つの主な属性を中心として、交通機関の将来を垣間見せてくれました。ACES は以下の言葉の頭文字です。 Autonomous (自動) – 車とトラックは、スキャンを行って周囲の状況を理解し、人為的操作なく移動するための機能を備えつつあります。 Connected (接続) – あらゆるタイプの車両に、他の車、およびクラウドベースのリソースへの双方向接続 (常時または断続的) を活用する機能があります。車両は道路とパフォーマンスのデータをアップロードし、群れとなって走る (run in packs) ために互いに通信して、交通と気象データを活用することができます。 Electric (電気) – バッテリーとモーターテクノロジーの継続的な開発は、電気自動車をますます便利でコスト効率がよく、環境にやさしいものにしていきます。 Shared (共有) – ライドシェアサービスは、車の使用を所有型からアズ・ア・サービス型に変えて行きます (聞き覚えがあるのではないでしょうか)。 これらの新たな属性は、個々に、および組み合わせとして、今後10年の間にわたしたちが目にし、使用する車とトラックがこれまでとは著しく異なるであろうことを意味します。 AWS と歩む道 AWS のお客様は、この未来を実現させるために AWS IoT、エッジコンピューティング、Amazon Machine Learning、および Alexa 製品をすでにお使いです。自動車メーカー、それらの一次サプライヤー、そして AutoTech 新興企業はすべて、ACES イニシアチブのために AWS を使っています。AWS Greengrass は、ここで重要な役割を担っており、デザインウィンを引き付け、エッジに処理能力と機械学習インターフェイスを追加するためにお客様を支援しています。 AWS のお客様である Aptiv (旧Delphi) 社は、AWS re:Invent […]

【日本語訳】日本時間 2018年02月14日19:30 関連する CVE: CVE-2017-5715, CVE-2017-5753, CVE-2017-5754 日本時間 2018年02月06日09:30 以下は本件に関するアップデートです。 Amazon Linux 用の更新されたカーネルは、Amazon Linux のリポジトリにて入手できます。2018年1月13日以降にデフォルトの Amazon Linux 設定で起動された EC2 インスタンスには自動的に最新のパッケージが含まれています。 最新のパッケージでは、 CVE-2017-5715 に対処するための安定版オープンソース Linux セキュリティの改善がカーネル内に組み込まれています。また 以前取り込まれた CVE-2017-5754 に対処するカーネルページテーブルアイソレーション（KPTI）にもとづいて作成されています。インスタンス内の CVE-2017-5715 のプロセスープロセス間の問題と CVE-2017-5754 のプロセスーカーネル間の問題を効果的に軽減するには、最新の Amazon Linux カーネルまたは AMI にアップグレードする必要があります。詳細は「プロセッサの投機的実行 – オペレーティングシステムの更新」を参照してください。 para-virtualized（PV）インスタンスについては、以下の「PV インスタンスガイダンス」の情報を参照してください。   Amazon EC2   Amazon EC2 のすべてのインスタンスは、CVE-2017-5715、CVE-2017-5753、および CVE-2017-5754 に記載されたインスタンス間の既知の問題すべてから保護されています。インスタンス間での問題は、インスタンスまたは AWS ハイパーバイザーのメモリを近隣の別のインスタンスから読み取ることができると想定しています。この問題は AWS ハイパーバイザーでは解決されており、インスタンスは別のインスタンスのメモリを読み取ることも、AWS ハイパーバイザーのメモリを読み取ることもできません。 […]

Amazon SageMaker の最新内蔵アルゴリズムとして、Amazon SageMaker DeepAR をリリースします。DeepAR はポイント予測と確率的予測の両方を生成するために再帰型ニューラルネットワーク (RNN) を使用する時系列予測の教師あり学習アルゴリズムです。私たちは、開発者が Amazon 内でミッションクリティカルな決定を行う、この伸縮自在にスケール可能で、極めて精度の高い予測アルゴリズムを利用できるようになることに大変な期待を寄せています。DeepAR アルゴリズムは他の Amazon SageMaker 内蔵アルゴリズムと同じように使用でき、トレーニングや推測のために、インフラストラクチャをセットアップする必要もありません。 どこでも予測 予測は多くの産業で機械学習を適用するためのスタート地点となっています。より良い製品需要予測を介してサプライチェーンを最適化する、ウェブサーバーのトラフィックを予測することでコンピューターリソースを配分する、あるいは、患者のニーズに合わせて病院の人員配備を行い人命を救うなど、その用途に関係なく、正確な予測への投資が、すぐに投資へと還元されない分野はほとんどありません。 Amazon では、様々な使用分野におけるビジネスの意思決定を下すために予測の手法を用いています。その一例としては、配送センターでの製品および労働力需要の予測が挙げられます。たとえば、プライムデー、ブラックフライデー、サイバーマンデーなどの主要な繁忙期の予測です。また、AWS のコンピューティングおよびストレージ能力が AWS のお客様全体に伸縮自在に行き渡るようにすることもその一例です。Amazon の科学者は Amazon におけるこの種の実世界のビジネス用途を、高い精度で解決するために DeepAR などのアルゴリズムを開発します。 DeepAR アルゴリズムのハイライト DeepAR 予測アルゴリズムはいわゆる自己回帰和分移動平均 (ARIMA) や指数平滑化 (ES) といった、予測用のオープンソース型ソフトウェアパッケージと商用ソフトウェアパッケージの多くに実装されている従来の予測技法と比較してより高い精度の予測を提供します。DeepAR アルゴリズムはまた、実世界の用途に特によく適した、他の機能およびシナリオをサポートしています。 コールドスタート予測 コールドスタートのシナリオとは、既存の履歴データがほとんど存在しない、またはまったく存在しない時系列の予測を生成する必要があるときに生じます。これは、実際には新商品の投入時、新 AWS リージョンが登録されたときによく起こります。ARIMA または ES といった従来の手法では個々の時系列に対し履歴データのみに依存するため、コールドスタートのケースでは精度が落ちるのが一般的です。スニーカーのような衣料品の予測を例にして考えてみましょう。 DeepAR のようなニューラルネットワークベースのアルゴリズムは、スニーカーが最初に売り出された時点で他のタイプのスニーカーの販売パターンをベースに新商品のスニーカーの一般的な販売動向を学習できます。 トレーニングデータ内で複数の関連時系列から関係を学習することで、DeepAR は既存の代替アルゴリズムより正確な予測を提供できるのです。 確率予測 DeepAR はまた、ポイント予測と (例: 1 週間に売り上げたスニーカーの量が X) および確率予測 (例: 1 […]

新年明けましておめでとうございます。新しいテックトークの素晴らしい第一陣で AWS の知識を広め、2018 年の幸先良いスタートを切りましょう。今回のテックトークでは、Amazon Neptune、Amazon Rekognition Video、AWS Fargate、AWS Cloud9、Amazon Kinesis Video Streams、AWS PrivateLink、AWS Single-Sign On などを含む re:Invent 一番のビッグローンチをいくつか紹介する予定です。 2018 年 1 月 – スケジュール 以下は、1 月に行われることが予定されているライブのオンラインテクニカルセッションです。AWS 関連のエキスパートによるトークは無料ですが、お見逃しないよう早目にご登録ください。 今月行われるウェビナーは次のとおりです。 1 月 22 日 (月) 分析 & ビッグデータ 午前 11:00～11:45 (太平洋時間) Analyze your Data Lake, Fast @ Any Scale  レベル: 300 データベース 午後 1:00～1:45 (太平洋時間) Deep Dive […]

※本リンク先には英語トレーニングも含まれています。日本語版ができた時点で改めてご案内をさせていただきます。 先日、AWS トレーニングと認定で無料のトレーニングコースをリリースしました。このコースはクラウドのスキルを磨いたり Machine Learning (ML) や人工知能 (AI) を学びやすくするために提供しています。これには「ディープラーニングの概要 (Introduction to Deep Learning)」や「Amazon SageMaker の概要 (Introduction to Amazon SageMaker)」といった新しいコースが含まれています。 AWS エキスパートが構築した aws.training では、アクセス制限なしに 100 件以上のデジタルトレーニングを無料で利用することができます。ML や AI のデジタルトレーニングへのアクセスは簡単です。[Find Training] ページの [Artificial Intelligence] カテゴリを選択すると、使用可能なトレーニングをブラウズできます。キーワードに [Filter] を使用して特定のトレーニングを検索することもできます。 推奨トレーニング 初めてのご利用ですか、それとも新しいサービスに関する情報をお探しですか?次のデジタルトレーニングコースをご覧ください。 AWS Machine Learning サービスの概要 (AWS Machine Learning Services Overview) (所要時間: 5 分) このコースではフレームワーク、インフラストラクチャ、Machine Learning プラットフォーム、API によるサービスで機能を有効にする Amazon Machine Learning や人工知能ツールについて紹介します。 […]

2017年の AWS re:Invent で発表された Amazon SageMaker は、データサイエンスと機械学習ワークフローのためのフルマネージド型サービスを提供します。Amazon SageMaker の重要な部分のひとつは、モデルの構築に使用できる強力な Jupyter ノートブックインターフェイスです。Amazon SageMaker 機能は、ノートブックインスタンスを Amazon EMR で実行されている Apache Spark クラスターに接続することによって強化することができます。Amazon EMR は、大量のデータを処理するためのマネージドフレームワークです。この組み合わせにより、大量のデータに基づいてモデルを構築することが可能になります。 Spark はビッグデータの迅速な処理を可能にするオープンソースのクラスターコンピューティングフレームワークで、機械学習ワークロードのための MLlib が含まれています。Amazon SageMaker ノートブックと Spark EMR クラスターとの接続を容易にするには、Livy の使用が必要になります。Livy は、Spark クライアントを必要とすることなく、どこからでも Spark クラスタとやり取りするためのオープンソース REST インターフェイスです。 このブログ記事では、Spark EMR クラスターをスピンアップする、Amazon SageMaker と EMR 間のコミュニケーションを許可にするために必要なセキュリティグループを設定する、Amazon SageMaker ノートブックを開く、そして最後に Livy を使用してそのノートブックを EMR 上の Spark に接続する方法を説明します。このセットアップは、PySpark、PySpark3、Spark、および SparkR ノートブックで利用できます。 EMR […]

あけましておめでとうございます。パートナーソリューションアーキテクトの相澤です。2018年1月のAWS Black Belt オンラインセミナーの配信についてご案内させて頂きます。 昨年度開催された、re:invent 2017の振り返りは、みなさまお済みでしょうか？　多くの新サービス、新機能が発表されましたが、2018年1月のBlackBeltでは、その振り返りをしていきたいと思います。 1月16日(火) 12:00～13:00 Machine Learning / Database 1月17日(水) 18:00～19:00 Compute、Container / Network 1月23日(火) 12:00～13:00 IoT / DevOps 1月24日(水) 18:00～19:00 Security / Other お申し込みは、それぞれ上記のリンクより行って頂けます。キャンセルの際も連絡不要ですので是非お早めにご登録ください。Speaker、Staff 一同みなさまのご参加をお待ちしております。