Amazon Web Services ブログ

Amazon EFS と AWS Backup を使用した自動バックアップのスケジューリング

  概要 共有ファイルシステムの使用は、多くのコンピューティングインフラストラクチャにとって重要なコンポーネントです。Linux システムの場合は通常、ネットワークファイルシステム (NFS) を使用して、Linux ホストからマウントされます。ユーザーはホームディレクトリにデータを保存でき、ファイルシステム全体で他のユーザーとデータを共有できます。Amazon Elastic File System (Amazon EFS) は、Linux ホストの場合にこの用途を利用できるクラウドネイティブサービスです。 Amazon EFS は、お使いのファイルに可用性と耐久性の高いバッキングストアをもたらしますが、ファイルが誤って削除された場合やファイルの以前のバージョンを復元する必要がある場合に備えて、ファイルシステムのバックアップを作成するのも役立ちます。AWS Backup を使用すれば、Amazon EFS ファイルシステムのバックアップを一元的に管理、自動化でき、リカバリポイントを復元できます。 この記事では、CloudFormation スタックを起動し、Amazon EFS ファイルシステムと AWS Backup のボールトを作成して Amazon EFS バックアップを安全に保存する方法を説明します。その後、EFS ファイルシステムのバックアップについて取り上げ、特定の復旧ポイントからバックアップを復元する方法についても説明します。 Amazon EFS Amazon EFS は、オンプレミスリソースだけでなく AWS でも実行できるシンプルでスケーラブルでフルマネージド型の伸縮自在な NFS ファイルシステムを提供します。オンデマンドでエクサバイト単位にまで伸縮自在に拡張できるように構築されており、ファイルを追加、削除すると自動的に拡大および縮小するため、成長に対応するために容量をプロビジョンしたり管理したりする必要はありません。 EFS は、幅広いユースケースに対応しています。可能な範囲で最高のスループットが求められる、高度に並列化されスケールアウトされたワークロードから、シングルスレッドで低レイテンシ―が必要なワークロードまで、広範囲にわたります。 以下の Amazon EFS のユースケースを検討してください。 リフトアンドシフト方式のエンタープライズアプリケーション ビッグデータ分析 ウェブ配信とコンテンツ管理 アプリケーションの開発とテスト メディアとエンターテインメントのワークフロー データベースのバックアップ コンテナストレージ AWS […]

Read More

Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) re:Invent 2019 まとめ

Amazon DocumentDB チームは、AWS re:Invent 2019 で皆様と直接お会いしてフィードバックやユースケース、次に構築してほしいサービスなどのご希望を伺い、楽しい時間を過ごすことができました。私にとっての re:Invent の見どころは、FINRA と フルフィルメント by Amazon (FBA) による、2 つのお客様導入事例のプレゼンテーションでした。どちらにも、Amazon DocumentDB への移行に至るまでのそれぞれの遍歴や、開発者の効率性を向上しながらアプリケーションのスケーリングを高速化した方法についてお話しいただきました。 このブログ記事では、re:Invent 2019 からの Amazon DocumentDB 録画セッションについてまとめていきます。 DAT372 – データベースを Amazon DocumentDB へ移行する Amazon DocumentDB のシニアスペシャリストソリューションアーキテクトである Jeff Duffy が、顧客戦略および Amazon DocumentDB への移行の際の検討事項の概要についてお話しします。セッションには、リレーショナルおよび非リレーショナルソース、移行のフェーズ (検出/計画/テスト/実行)、クラスターサイジング、および移行ツーリングについてのディスカッションが含まれます。セッションの目玉となったのは、FINRA が XML を利用して、どのようにしてリレーショナルデータベースから Amazon DocumentDB へ移行したかについての講話でした。アプリケーションから必要とされる変換レイヤーがないため、FINRA は Amazon DocumentDB によって JSON をデータベースでネイティブに使用し、よりスピーディーな移行を行えています。また、FINRA は Amazon DocumentDB がどのように SLA とセキュリティ要件の高い基準を満たしたかについても説明しています。 […]

Read More

【開催報告】ビルシリーズ@住友不動産麻布十番ビル re:Invent 2019 Recap

こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの石見(@kazuya_iwami)です。 先週開催されたAWS re:invent 2019から一週間経ち、徐々に興味のあるサービスを触り始めていらっしゃる方も多いのではないでしょうか。ちなみに自分はre:invent直前に発表されたAmazon Transcribeの日本語対応に惹かれて持っている音源を片っ端から文字起こししてみたところです。 本ブログでは先日、住友不動産麻布十番ビルにてC Channel様、Retty様、エウレカ様、メタップス様の4社合同で開催したre:Invent 2019 Recapイベントの様子をレポートしていきたいと思います。 Re:invent 2019 Recapとは? Recapイベントとは、毎年AWS re:Inventの前後に多数の新サービス・サービスアップデートが公開されるため、その内容を改めて振り返り、普段の業務のどういったところに使えるサービスなのかを復習できるイベントです。今後もAWS Loftなどの会場やオンラインでRecapイベントを開催していきますので、ご興味のある方はこちらをご確認の上ぜひご参加下さい。 https://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/2019/reinvent-2019-recap/ 今回は住友不動産麻布十番ビルにオフィスを構えるC Channel様、Retty様、エウレカ様、メタップス様で同じようなニーズがあり、Recapイベント+個別相談会+交流会という形で4社様とAWS合同で開催いたしました。タイトルにあるビルシリーズって何?という方は他のビルでも開催したこちらのブログを是非! オシャレな会場を貸していただいたエウレカ様、Retty様ありがとうございました。 セッション 当日は4社で計50人程のエンジニアの方々にお集まり頂きました。AWS 平田のre:Invent紹介から始まり、C Channel Tonny様、Retty 小迫様、エウレカ 金子様、メタップス 阿多様から今後のビルイベントへの思いをお話頂きました。 “同じビルでもあまり交流がなかった4社だったが、今回の合同イベントを通じて交流が持てて嬉しい。今後もこういった取り組みを続けていきたい” エウレカ CTO 金子様 そしてre:Invent 2019に参加されたエウレカ 山本様、原田様からの熱い現地レポートLTが続きます。印象に残ったのはDynamoDBやコンテナのセッションだそうです。 re:Inventに参加出来なかった方は、こちらの公式Youtubeにre:Inventのセッション映像が逐次アップロードされていくのでぜひ気になるサービスのDive Deepセッションやグローバル事例を確認してみて下さい。最先端の事例が集結しているので様々な学びが得られるはずです! https://www.youtube.com/channel/UCdoadna9HFHsxXWhafhNvKw/videos ここからre:Invent 2019 recapに入ります。AWS ソリューションアーキテクトの石見・上原からre:Invent前後のアップデートの中で皆様のお役に立ちそうなものをピックアップしてご紹介しました。 当日の話を一部抜粋しますと、例えばコンテナ化に取り組まれている方々には以下のような嬉しいアップデートがありました。 Kubernatesを運用する上でEC2のレイヤーの管理から解放されたいというニーズから開発された、Amazon EKSのAWS Fargate対応 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-eks-on-aws-fargate-now-generally-available/ Fargateをより安価に使いたい方にはFargate SpotやSaving Planが登場 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-fargate-spot-now-generally-available/ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-savings-plans-for-aws-compute-services/ AWS ECS Cluster […]

Read More

Contact Lens for Amazon Connect (Preview)

12月3日、AWS は Contact Lens for Amazon Connect を発表しました。これは、機械学習(ML)によって実現される Amazon Connect の機能セットであり、重要な顧客フィードバックを特定し、顧客体験を改善するために、顧客との会話の内容、感情、傾向を理解する手段をコンタクトセンターのスーパーバイザとアナリストにもたらします。Amazon Connect は、Amazon の受賞歴のあるカスタマーサービスを支えるのと同じテクノロジーが用いられたオムニチャネルクラウドコンタクトセンターサービスです。 Intuit、GEアプライアンス、Capital One、Dow Jonesなどの企業は、Amazon Connectを使用して数千のエージェントを容易にスケーリングしながらコンタクトセンターを低コストで運営しています。   コンタクトセンターは毎日大量の顧客との会話を行うため、何百万時間もの通話が記録されます。企業は、これらのコールの正確なトランスクリプト(会話の文字起こし)を取得し、すべてのコールを検索して、問題、共通のテーマ、エージェント・コーチングの機会を特定できるようにしたいと考えています。既存のコンタクトセンター分析サービスを使用できますが、これらのツールはコストが高く、トランスクリプトの提供に時間がかかり、必要な精度が不足しています。そのため、顧客の問題を迅速に検出し、エージェントに実用的なパフォーマンスフィードバックを提供することが困難になります。また、既存のツールがリアルタイム分析を提供できないため、通話中に不満を感じた顧客が電話を切る前にそのようなコールをスーパーバイザが特定して支援することができなくなります。このような課題に対して、企業の中には時間をかけてデータサイエンティストやプログラマを雇い、機械学習技術を適用してカスタムアプリケーションを管理していくところもあります。   Contact Lens for Amazon Connectは、これらの課題に対処し、コンタクトセンターのスタッフが数クリックで機械学習のパワーを簡単に利用できるような従来の枠を超えるエクスペリエンスの一部として、機械学習の分析セットを簡単に有効にできる機能を提供します。Contact Lens for Amazon Connectの使用は簡単です。問い合わせフロー設定で分析するコールを設定するには、「通話記録動作の設定」ブロックの「Contact Lens for Amazon Connect」オプションをチェックします。設定が完了すると、Contact Lens for Amazon Connectは指定されたコールの分析を自動的に開始します。ここをクリックして、プレビューにサインアップできます。   それでは、顧客との会話の分析にContact Lens for Amazon Connectがどのように役立つのかを見てみましょう。   1. 問い合わせ検索の強化:   Amazon Connectの問い合わせの検索ページでは、日付範囲、エージェントのログイン、電話番号、キューなどの条件に基づいて履歴の問い合わせを検索できるようになりました。Contact Lens for Amazon Connect では、指定されたすべてのコールは、最先端の機械学習技術を使用して自動的に文字起こしされ、自然言語処理エンジンを使用して感情を抽出し、検索用にインデックス化されます。したがって、コンタクトセンターのスーパーバイザおよびアナリストは、問い合わせの検索ページから、コール中に顧客やエージェントが言及した単語やフレーズに基づいて問い合わせが特定できるエクスペリエンスをすぐに使用できるようになります。コールで話された内容に基づいて問い合わせを検索できるため、組織は顧客に影響を与えている問題を深く掘り下げることができます。たとえば、ある組織は、自社製品の1つに対して最近発売されたプロモーションコードが機能していないことに気付きました。顧客がこの問題について問い合わせのどの部分で言及したかを検索することで、問題の重大度を把握し、プロモーションコードが失敗した状況を正確に診断することができました。 […]

Read More

AWS のリンクと更新 – 2019 年 12 月 9 日 (月)

re:Invent 2019 が終了し、今月のブログ業務はかなり少なくなりました。しかし、最新のニュースおよびリンクの数々を新鮮なうちに共有したいと思います。 12 月の AWS オンラインテックトーク – 今月の残りの期間に、18 のテックトークが予定されています。AWS Fargate での Kubernetes の実行、AWS IoT 関連のニュース、そして AI によるヘルスケアの変容などについて学ぶことができます ! AWS Outposts : 注文およびインストールの概要 – この動画では、Outposts ラックの注文およびインストールの手順について概要を説明します。物理的要件、電気要件、およびネットワーク要件について学び、実際のインストールを直接見ることができます。 NFL Digital Athlete – データおよび分析手法を用いて選手の安全およびケアを改善することを目的としたプラットフォームである Digital Athlete を共同開発し、怪我を予知して回避するために、NFL と提携しました。このツイートの動画で詳細をご覧ください。 AWS JPL Open Source Rover Challenge – エネルギー消費と損傷リスクを最小限に抑えつつ、シミュレートされた火星環境の特定の場所の間で JPL’s Open-Source Rover を自律的に駆動するため、AWS で強化学習 (RL) モデルを構築して、トレーニングを行いました。詳細は、ウェブサイトを閲覧するか、Launchpad Video をご覧ください。 AWS での機械学習のマッピング – […]

Read More

Amazon Sumerian および Amazon Lex を使用して AR/AI 車両マニュアルを作成する

自動車メーカーは、新しいコントロール、インターフェイス、インテリジェンスを車両に継続的に追加しています。これらの機能の使用方法を詳しく説明したマニュアルを公開していますが、これらのハンドブックは扱いにくいものです。それら数種類の言語の何百ものページで構成されているため、特定の機能に関する関連情報を検索することは困難です。紙ベースのマニュアルをビデオまたはモバイルアプリに置き換えようとしても、エクスペリエンスは向上していません。その結果、すべての所有者が自動車メーカーが提供するイノベーションすべてを知って利用できるわけではありません。 この投稿では、Amazon Sumerian およびその他の AWS のサービスを使用して、インタラクティブな自動マニュアルを作成する方法について説明します。このソリューションは、拡張現実、AI chatbot、および AWS IoT を通じて提供されるコネクテッドカーデータを使用します。これは包括的な段階的なチュートリアルではありませんが、論理コンポーネントの概要を提供します。 AWS のサービス このブログ投稿では、次の 6 つのサービスを使用しています。 Amazon Sumerianは、特別なプログラミングや3Dグラフィックの専門知識を必要とせずに、仮想現実 (VR)、拡張現実 (AR)、および 3D アプリケーションをすばやく簡単に作成および実行できます。作成された 3D シーンはワンクリックで公開し、Web、VR ヘッドセット、モバイルアプリケーションで配布できます。この投稿では、Sumerian を使用して、車両の内部と外部 (オプション) の両方の 3D モデルをレンダリングし、アニメーション化します。 Amazon Lex は、音声とテキストを使用して任意のアプリケーションに会話形式のインターフェースを構築するためのサービスです。Amazon Lex は、Amazon Alexaを強化するためのテクノロジーと同じテクノロジーを活用しています。Amazon Lex は、Alexaの パワーをすべての開発者が利用できるようにすることで、深層学習テクノロジーを普及させます。この投稿では、Amazon Lex を使用して音声コマンドを認識し、所有者から問い合わせられている機能を特定します。 Amazon Polly は、このテキスト読み上げサービスは、人の声のように聞こえる音声を合成するために、高度な深層学習テクノロジーを使用します。Amazon Polly を使用すると、まったく新しいカテゴリの音声対応製品を話し、構築するアプリケーションを作成できます。Amazon Polly は、さまざまな言語で多数の音声をサポートし、さまざまな国でアプリケーションを使用できるようにします。この投稿では、Amazon Polly を使用して Amazon Lex の回答をリアルな音声に発声しています。 Amazon DynamoDB は、任意の規模で […]

Read More

AWS Local Zones がロサンゼルスで利用可能に

AWS のお客様は、より多くの機能、より多くの帯域幅、より高いの計算能力、より多くのメモリを常に求める一方で、レイテンシと価格の低下も求めています。これらの競合する要求を満たすために最善を尽くします。新しいEC2 インスタンスタイプ、EBS ボリュームタイプ、およびS3 ストレージクラスを迅速にローンチし、定期的に価格を下げていきます。 ロサンゼルスでの AWS 本日、カリフォルニア州ロサンゼルスで Local Zone を開始します。Local Zone は、特定の地理的エリアに非常に近い AWS のサービスを選択する新しいタイプの AWS インフラストラクチャのデプロイメントです。この Local Zone は、ロサンゼルスや南カリフォルニアの他の場所からアクセスされるアプリケーションに非常に低いレイテンシ (ミリ秒 1 桁) を提供するように設計されています。レイテンシに特に敏感な非常に要求の厳しいアプリケーションからは特に関心が得られるでしょう。本サポートに含まれるものは次のとおりです。 メディア&エンターテインメント – ゲーム、3D モデリングとレンダリング、ビデオ処理 (リアルタイムの色補正を含む)、ビデオストリーミング、メディア制作パイプライン。 電子設計自動化 – インタラクティブな設計とレイアウト、シミュレーション、検証。 Ad-Tech – 迅速な意思決定と広告配信。 機械学習 – 高速で継続的なモデルトレーニング。高性能で低遅延の推論。 Local Zone の詳細 ロサンゼルスの新しい Local Zone は、米国西部 (オレゴン)リージョン (これを親リージョンと呼びます) の論理的な部分であり、いくつかのユニークで興味深い特性があります。 : ネーミング – Local Zone には、プログラムで us-west-2-lax-1a […]

Read More

[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon Chime 資料及び QA 公開

先日 (2019/12/10) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「 Amazon Chime 」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。 20191210 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Chime 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. ビデオが16越えた時はどうなりますか? A. Amazon Chime では参加者の最大 16 の動画タイルが動画バーに先着順に表示されるため、17人目はビデオが表示されません。 — 今後の AWS Webinar | イベントスケジュール 直近で以下を予定しています。各詳細およびお申し込み先は下記URLからご確認いただけます。皆様のご参加をお待ちしております。 AWSome Day Online Conference 「AWSome Day Online」は、実際に足を運んでいただく 1 日の AWSome Day の内容を 2.5 時間に凝縮し、AWSの主要サービスや基礎知識をポイントを押さえて紹介いたします。技術的な面だけではなく、AWS クラウドを学ぶために必要となる知識を身に付けたい方、エンジニアのみならず、営業職、プリセールス職、学生まで幅広い方々におすすめします。 日時: 12 月 […]

Read More

Amazon S3 Access Points で共有データセットの管理が簡単に

安全で、スケーラブルで、耐久性があり、可用性の高いストレージは、クラウドコンピューティングの基本的なコンポーネントです。それが、AWS が 2006 年に Amazon Simple Storage Service (S3) を開始したそもそもの理由です。これは、AWS が現在提供している 175 を超えるサービスの多くの構成要素になっています。2020 年代が間近に迫る中、Amazon Redshift、Amazon Athena、Amazon EMR および AWS Lake Formation により、S3 は、オブジェクトだけでなくエンジンも格納する方法にもなり、データを洞察に変えていきます。これらの機能は、バケットに保存されたデータのアクセスパターンと要件が進化したことを意味します。 本日、S3 で共有データセットの大規模なデータアクセスを管理する新しい方法、Amazon S3 Access Points をローンチします。S3 Access Points は、そのエンドポイントを使用してデータにアクセスする方法を記述する専用のアクセスポリシーを持つ一意のホスト名です。S3 Access Points 以前は、データへの共有アクセスは、バケット上の単一のポリシード2020キュメントを管理することを意味していました。これらのポリシーは、多くの異なる権限を持つ数百のアプリケーションを表し、監査と更新が多くのシステムに影響を及ぼす潜在的なボトルネックになる可能性がありました。 S3 Access Points を使用すると、アプリケーションやチームを追加するときにアクセスポイントを追加でき、ポリシーを具体的かつ管理しやすくします。バケットには複数のアクセスポイントを含めることができ、各アクセスポイントには独自の AWS Identity and Access Management (IAM) ポリシーがあります。アクセスポイントポリシーはバケットポリシーに似ていますが、アクセスポイントに関連付けられています。S3 Access Points は、Amazon Virtual Private Cloud 内からのアクセスのみを許可するように制限することもできます。また、各アクセスポイントには一意の DNS 名があるため、AWS […]

Read More

Amazon SageMaker Processing – 完全マネージド型のデータ処理とモデル評価

本日、フルマネージドインフラストラクチャで前処理、後処理、およびモデル評価のワークロードを簡単に実行できる、Amazon SageMaker の新機能、Amazon SageMaker Processing をリリースいたしました。 高精度な機械学習 (ML) モデルをトレーニングするにはさまざまな手順を踏む必要がありますが、中でもデータセットの前処理が最も重要となるでしょう。たとえば: 使用中の ML アルゴリズムに合う入力形式にデータセットを変換する、 既存の特徴をより表現力のある表現 (one-hot エンコーディングカテゴリ別特徴など) に変換する、 数値特徴を再スケーリングまたは正規化する、 高レベル特徴量エンジニアリングを行う (例: 住所を GPS 座標に置き換える)、 自然言語処理アプリケーションのテキストをクリーニングし、トークン分割する、 などなど! これらのタスクは、(とても大変な) データセットに対する特注スクリプトの実行と、後でトレーニングジョブで使用する処理済みバージョンの保存を伴います。ご想像のとおり、それらを手動で実行したり、オートメーションツールを構築およびスケールしたりする必要があることを考えると、ML チームは気が重くなります。後処理ジョブ (フィルタリングや照合など) やモデル評価ジョブ (さまざまなテストセットに対するモデルのスコアリング) についても同じことが言えます。 この問題を解決するために、私たちは Amazon SageMaker Processing を構築しました。それでは、詳細を説明しましょう。 Amazon SageMaker Processing のご紹介 Amazon SageMaker Processing には、データサイエンティストと ML エンジニアが Amazon SageMaker で前処理、後処理、およびモデル評価ワークロードを簡単に実行できる新式の Python SDK が導入されています。 この SDK では […]

Read More