Amazon Web Services ブログ

VMware Cloud on AWSのアカウントとVPCに関する考慮事項

AWSでSr. Partner Solutions Architectを務めるSchneider Larbiによる記事です。 VMware Cloud on AWSは、VMwareとアマゾン ウェブ サービス (AWS)が共同開発をした、AWSのグローバルインフラストラクチャ上でお客様のVMwareワークロードの実行を可能にするサービスです。 VMware Cloud on AWSサービスのデプロイ中に、Software Defined Data Center (SDDC)がAWS (またはお客様の)アカウントに接続され、ネイティブAWSサービスにシームレスにアクセスが可能となります。 この記事では、ネイティブAWSサービス連携を活用するために、VMware Cloud on AWSに接続するAWSアカウント及びそれぞれのAmazon Virtual Private Cloud (VPC)に関するガイダンスを提供いたします。

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管理者が複数の Private Marketplace カタログを管理できるようになりました

AWS Marketplace では、管理者がその組織内の異なる AWS Marketplace アカウントのために、独自にキュレーションした複数のサードパーティ製品のセットを作成できるようになりました。この新機能は、管理者がさまざまなユーザーグループに対するソフトウェアガバナンスを拡張できるようにすることによって Private Marketplace を拡大するため、俊敏性が向上され、そのユーザーのためのソフトウェア調達プロセスを迅速化できるようになります。

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お客様のソフトウェアニーズに合わせて AWS Private Marketplace カタログを管理

Private Marketplace を使用すると、AWS コンサルティングパートナー、再販業者、システムインテグレーターは、承認された AWS Marketplace 製品のカタログを作成および管理して、複数のお客様や個別のニーズに対応できます。この多様なチャネルコミュニティは、お客様のニーズに合わせてカスタマイズされた Private Marketplace カタログの作成により、ソフトウェア環境の管理を支援することができます。さらに、独立系ソフトウェアベンダー (ISV) または再販業者からのソフトウェアソリューションおよびプロフェッショナルサービスを、Private Marketplace カタログに追加できます。お客様のために Private Marketplace カタログを作成することの価値を共有したいと考えています。Private Marketplace では、独自の価値提案を強調しながら、さまざまなユースケースやチームにわたって調達戦略の最新化を支援できます。

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「Resiliency in Japan-日本におけるAWSリージョンのレジリエンス-」ホワイトペーパーがAWS Artifactから入手できるようになりました。

AWSが高い耐障害性を確保しているか、また、マルチリージョンの活用により、お客様がどのように高いレジリエンスを確保できるかを解説したホワイトペーパーを、AWS Artifactにおいて公開しました。

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AWS Inferentiaを搭載した Inf1インスタンスが東京リージョンでAmazon SageMakerに対応しました

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリストの亀田です。 AWS Inferentiaを搭載した Inf1インスタンスが東京リージョンにおいて、SageMakerで利用可能になりましたのでお知らせいたします。 AWS Inferentia と Inf1インスタンスとは? 一般的に機械学習のビジネス利用は、データ準備、学習と推論の3つのフェーズに分かれます。このうち学習環境は高価なGPUを搭載した専用 Amazon EC2インスタンスが用いられるケースが多くありその金額が課題となりえます。Amazon SageMaker を使うと高価な学習用インスタンスは、学習が終了した時点で学習用インスタンスを自動で停止させることで無駄な課金を抑えることができ、さらに、Managed Spot Training機能を使うことで、スポットインスタンスをベースとした安価な学習を行うことが可能です。その学習の結果として推論モデルが生成され、さらにAPIが生成され商用環境に組み込まれることとなります。 概して、推論環境は高価なGPU搭載インスタンスが必要な学習環境よりそのコストは安いものとなりますが、一時的かつ反復的に行われる学習環境とことなり、常時起動が前提となることが多く、そのコストは時間とともに積みあがります。さらに、ビジネスが順調に成長した場合、学習環境は中央集権型で構築されるのに対して、推論環境は多くの環境に組み込まれそのコストが課題となっていきます。 AWS Inferentiaはこの課題を解決するためにAWSが開発した高パフォーマンスの機械学習推論チップです。高性能の推論を提供し、推論の総コストを削減し、デベロッパーが機械学習をビジネスアプリケーションに簡単に統合できるように設計されています。また、Inferentia のワークロードのパフォーマンスを最適化するのに役立つコンパイラ、ランタイム、およびプロファイリングツールから構成される AWS Neuron ソフトウェア開発キット (SDK) は、AWS Inferentia ベースの 環境で TensorFlow、PyTorch、および MXNet などの一般的なフレームワークで作成およびトレーニングされた複雑なニューラルネットモデルを実現します。推論の高速化によるコスト削減は、Neuron Cores と呼ばれる Inferentia のプロセッシングコアにより実現されます。コアはオンチップメモリに格納され、帯域幅によって制限されないモデルに高速でアクセスすることが可能です。 そして、このInferentiaチップを搭載したEC2インスタンスがAWS Inf1 インスタンスになります。単一のチップで最大 128 TOPS (1 秒あたり数兆回の操作) のパフォーマンスをサポートし、EC2 Inf1 インスタンスごとに最大 16 個の Inferentia チップを有することができます。 Inf1インスタンスはEC2、または、Amazon Elastic Kubernetes Service […]

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Amazon ECS Fargate/EC2 起動タイプでの理論的なコスト最適化手法

この記事は、 Theoretical cost optimization by Amazon ECS launch type: Fargate vs EC2 を翻訳したものです。 本ブログは Julia Beck, Thomas Le Moullec, Kevin Polossat, and Sam Sanders によって投稿されました。 お客様から、 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) のベストプラクティスについてご質問をいただくことがよくあります。特に、 Well-Architected Framework の コスト最適化 の柱に注目されるケースがあります。こちらに関する大きな要因の 1 つには、お客様が EC2 もしくは Fargate 起動タイプという選択肢をとることができるという点が考えられます。2019年には Fargate 起動タイプについて 最大50%の値下げ が発表され、また現在は Fargate Spot や Savings Plan も発表されており、大きく節約することが可能です。これらの考慮事項を踏まえて、 2 […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS Glue DataBrew 資料及び QA 公開

先日 (2021/02/17) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS Glue DataBrew」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。 20210217 AWS Black Belt Online Seminar AWS Glue DataBrew 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. DataBrew でジョブを実行する際に、読み込む S3 上のファイルの文字コードを指定し?統一して出力することは可能でしょうか。(複数の源泉からファイルを集めた際に、SJIS のファイルを読み込むと文字化けしてしまったため) A. 現状、AWS Glue DataBrew 内での文字コード変換は対応しておりません。 Q. ジョブを日中何度も実行する場合で、処理済ファイルは取得の対象外としたいが、そのような機能はあるでしょうか。? または、そのような状態を再現するためのベストプラクティスがあればご教授いただきたいです。 A. 現状、AWS Glue DataBrew 内ではそのような仕組みがありませんので、外部で処理済ファイルのハンドリングの仕組みをいれていただく必要があります。または AWS Glue DataBrew ではなく、AWS Glue のジョブブックマーク機能を利用することでそのような処理を実現することが可能です。AWS Glue のジョブブックマークの詳細は、ドキュメンテーションをご参照ください。 […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS Database Migration Service 資料及び QA 公開

先日 (2021/02/16) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS Database Migration Service」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。 20210216 AWS Black Belt Online Seminar AWS Database Migration Service 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. DMS でレプリケーションされないオブジェクト(インデックスなど)は、手動で移行とのことでしたが、SCTを使用することもできる、で相違ないでしょうか。 A. SCT を使用することも可能ですが、同一エンジンでの移行であれば、ソースの DB エンジンで適用したDDLをターゲット側にも適用頂くのが良いと思います。 Q. Aurora MySQL と Aurora PostgreSQL の間で on-going CDC として DMS を使用する予定です。これは、移行のためだけでなく、進行中のCDCになります。TaskRecoveryTableEnabled = true に設定して、DMS リカバリが必要な計画外のイベントに備える予定です。DMS チェックポイントはいつ発生しますか?24時間ごとでしょうか? […]

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Operating Lambda: イベント駆動型アーキテクチャの設計原則 – Part 2

Operating Lambda シリーズでは、AWS Lambda ベースのアプリケーションに関わる開発者、アーキテクト、システム管理者向けの重要なトピックについて説明します。この3部構成のシリーズではイベント駆動型アーキテクチャと、それがどのようにLambdaベースのアプリケーションと関係しているのかについて説明します。 Part 1 では、イベント駆動型パラダイムの利点と、スループット、スケール、拡張性をどのように改善できるかについて説明しました。この記事では開発者が Lambda ベースのアプリケーション構築におけるメリットを享受するための、設計原則とベストプラクティスについて説明します。   概要 ソフトウェア開発および分散システムに適用されるベストプラクティスの多くは、サーバーレスアプリケーション開発にも適用されます。幅広い原則は、Well-Architected Frameworkと一致しています。全体的な目標は次のようなワークロードを開発することです。 信頼性: エンドユーザーに高レベルの可用性を提供します。AWS サーバーレスサービスは障害に備えるように設計されているため、信頼性が高くなります。 耐久性: ワークロードの耐久性のニーズを満たすストレージオプションを提供します。 安全性: ベストプラクティスに従い、提供されたツールを使用してワークロードへのアクセスを保護し、問題が発生した場合にブラストラディウス(訳注:影響範囲)を制限します。 パフォーマンス: コンピューティングリソースを効率的に使用し、エンドユーザーのパフォーマンスニーズを満たします。 コスト効率: 不要なコストを抑え浪費することなく拡張可能であり、必要に応じて大幅なオーバーヘッドなしに廃棄可能なアーキテクチャを設計します。 Lambda ベースのアプリケーションを開発する際には、上記の目標を達成するワークロードの構築に役立つ、いくつかの重要な設計原則があります。すべてのアーキテクチャにすべての原則を適用するとは限りませんし、Lambda を使用して構築する方法はかなり柔軟性があります。しかし、これらは一般的なアーキテクチャに関する意思決定をガイドする役割を果たします。

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