Amazon Web Services ブログ

AWS Data Wrangler v1.0がリリースされました

2019年9月、当ブログでもご紹介したAWS Data Wrangler(以下、Data Wrangler)のv1.0がリリースされました。 以前紹介したときと比べて、主にAmazon Redshift(以下、Redshift)・AWS Glueデータカタログとの連携強化、その他Amazon EMR・Amazon CloudWatch Logsとの連携が追加されており、全体的により使いやすくなりました。v1.0になったことに伴い、改めて「AWS Data Wranglerとは?」および「簡単なチュートリアル」についてご紹介します。 (*)ブログ下段に、2019年9月のブログ投稿以降に追加された主要アップデートのサマリーを記載しています。 AWS Data Wranglerとは? Data WranglerはPandasライブラリの機能をAWSに拡張するオープンソースのPythonライブラリです。DataFrameとAWSデータ関連サービス(Redshift, AWS Glue(以下、Glue), Amazon Athena(以下、Athena), Amazon EMRなど)と接続します。 Pandas、Apache Arrow、Boto3、s3fs、SQLAlchemy、Psycopg2、PyMySQLなどのオープンソースライブラリを用いて、データレイク、データウェアハウス、データベースからのデータのロード/アンロードといった通常のETLタスクに必要となる抽象化された関数を提供します。 (公式ドキュメント:「What is AWS Data Wrangler?」より翻訳・引用) チュートリアル 公式ドキュメントにいくつかサンプルチュートリアルがあります。本ブログではAmazon SageMaker(以下、SageMaker)ノートブックを用いて、公式チュートリアル“01-Introduction.ipynb”、“06-Amazon Athena.ipynb”を参考に、簡易版をご紹介します。 1.S3の設定 1-1.AWSマネジメントコンソールにログインして、サービス一覧から”S3″を選択します。 1-2.[バケットを作成]ボタンをクリックし、[バケット名]に任意の名前(※世界で一意)を入力、リージョンが「アジアパシフィック(東京)」になっていることを確認し、[作成]ボタンをクリックします。 1-3.バケットが作成されたら、[フォルダの作成]をクリックし、フォルダ名に「data」といれてフォルダを作成します。 2.Glueデータカタログのデータベース作成 2-1.サービス一覧から”Glue”のコンソールを開き、左のメニューバーから[データベース]を選択します。 2-2.[データベースの追加]ボタンをクリックし、データベース名に「awswrangler_test」と入力し、[作成]ボタンをクリックします。 3.SageMakerノートブックの起動 ※SageMakerノートブックの起動からコード実行までの手順は簡略化したものとなっています。詳細については、下記URLのステップ2およびステップ3をご確認ください。 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/gs-setup-working-env.html 3-1.サービス一覧から”SageMaker”のコンソールを開き、左のメニューバーから[ノートブックインスタンス]を選択し、[ノートブックインスタンスの作成]を選択します。 3-2.ノートブックインスタンス名に任意の名前を入力し、ノートブックを作成します。(※ここでは新規にAWS IAMロールを作成します。) 3-3.サービス一覧から”IAM”を選択します。 3-4.手順“3-2”で作成したAWS IAMロールに対して、「AmazonS3FullAccess」と「AmazonAthenaFullAccess」を付与します。 3-5.作成したノートブックインスタンスから[Jupyterを開く]を選択し、ノートブックを起動します。 4.サンプルチュートリアルの実行 以下チュートリアルのシナリオはAmazon S3(以下、S3)上にあるCSVファイルをParquetファイルに変換、その後、Athenaからクエリを実行する例です。 […]

Read More

AWS アカウントのセキュリティを改善するための 10 個の項目

クラウド・セキュリティを向上させたいと考えているなら、AWS のチーフ・インフォメーション・セキュリティ・オフィサー (CISO) であるステファン・シュミットが AWS re:Invent 2019で発表したクラウド・セキュリティのための上位 10 個の項目 を参照してみてはいかがでしょうか? 下記が項目のサマリーです。皆様の理解のために、順番に説明していきます。 1) アカウント情報を正しく保つ AWS が AWS アカウントについて連絡が必要な場合、AWS マネジメントコンソールで設定された連絡先の情報を利用します。これは、アカウントを作成する時に指定した E メールアドレス、代替の連絡先の中で指定されている E メールアドレスになります。全ての E メールアドレスは個人に依存しないようにエイリアスのアドレスにするべきです。また、定期的に指定している E メールアドレスが有効で、E メールが届いた時に返信可能かどうかを確認するプロセスが必要です。特に、 abuse@amazon.com から受信する可能性のあるセキュリティに関する通知に返信出来るかどうかが重要です。あなた自身が不在の時に、他の誰かがメール受信を出来るように代替の連絡先指定のマニュアルページで確認してみてください。 2) 多要素認証 (MFA) を利用する MFA は不正なアクセスからアカウントを保護するためのベストな方法の1つです。MFA をルートユーザおよび AWS Identity and Access Management (IAM) ユーザに対して設定してください。AWS へのアクセス制御に AWS Single Sign-On (SSO) を使っていたり、企業内の ID ストアとフェデレーションを指定している場合には、MFA を Identity Provider (IdP) […]

Read More

Amazon Polly を使用した日本語テキスト読み上げの最適化

Amazon Polly は、高度な深層学習テクノロジーを使用して、29 の言語および 61 の音声で、人間のように聞こえる音声を合成するテキスト読み上げ( TTS )を提供するクラウドサービスです。Amazon Polly サービスは、自動コンタクトセンター、言語学習プラットフォーム、翻訳アプリ、および記事の読み上げなど、幅広い用途に対応する音声合成を使用するデジタル製品の開発において企業をサポートしています。 Amazon Polly は現在、2 つの日本語音声を提供しています。日本語は書記体系が複雑であるため、TTS システムに多くの課題をもたらします。 この投稿では、日本語が TTS に与える課題の概要、Amazon Polly がそれらの課題に対処する方法、および正しい発音を合成してカスタマーエクスペリエンスを最適化するために開発者が利用できる手法について説明します。 日本語はTTS にとって課題が多い言語 日本語の書記体系は、主に 3 つの書記法(漢字、平仮名、片仮名)で構成されており、多くの場合、これらの書記法は互換できます。たとえば、ロウソクを表す単語は、漢字(蝋燭)、平仮名(ろうそく)、または片仮名(ロウソク)で書くことができます。 漢字の読み方には音読みと訓読みがあり、さらに熟語の読みは、当て字の場合など、構成文字の読みから予想されるものとは異なる場合があります。これは、人名の場合に特に顕著であり、文字列からその名前の発音を常に予測できるとは限りません。 TTS システムの最初のステップの 1 つは、文を単語に分割することです。英語の場合、単語はスペースで分かれているためこの作業は簡単ですが、日本語の場合は一筋縄にはいきません。日本語は、間にスペースを入れずに単語をつなぎ合わせるため、単語と単語の境界を予測するモデルが必要になります。英語で、Applesonatable などの文字列を個々の単語に分解する場面を想像してください。言語的な知識を用いると、“Apple son at able” ではなく “Apples on a table” であることがわかります。これを自動的に行うにはモデルを学習する必要があります。 さらに、日本語の単語の発音は周囲の文脈に大きく依存します。同じ漢字の連なりの単語であっても、発音が異なり、文脈に応じて異なる意味を有することがあります (同形異義語)。これらはTTS にとって最大の課題です。例えば「東京都」を「とうきょうと」と読むと「現在の日本の首都」を指しますが、「ひがしきょうと」と読むと「京都の東部」を指します。また、「行った」を「いった」と読むと、「ある場所に出かけたこと」を意味しますが、「おこなった」と読むと、「何かを実行したこと」を意味します。 「東京都に行った」は、「東京/都/に/行った」と分割でき、この場合は「とうきょうとにいった」と読みますが、「東/京都/に/行った」の場合は「ひがしきょうとにいった」と読みます。これらの両方の場合において、「行った」は「いった」と読みますが、「東京都に行った事業の報告をする」という文脈では、2 番目の意味(「何かを実行したこと」)となり、「いった」ではなく「おこなった」と読みます。 さらに、日本語は高低アクセント言語であるため、アクセントの違いによって単語の意味に違いが生じる可能性があります。例として、雨(頭高型アクセント)と飴(平板型アクセント)があります(いずれも標準語・共通語のアクセント)。平仮名で書くと両方とも「あめ」ですが、アクセントの表記はありません。 これらの困難に対処するために、Amazon Polly は日本語のTTS システムでいくつかの機械学習(ML)モデルを採用しています。ML モデルは、周囲の単語およびその構文(文法)および形態(単語構造)情報に関する情報を使用して、単語の発音または高低アクセントおよび抑揚を予測します。これらのモデルは、言語のパターンを一般化するのに役立ち、合成されたことのない文の発音および抑揚を予測できます。 私たちは Amazon Polly のモデルの改善に継続的に取り組んでいますが、それでもサービスが正しい発音を予測できない場合があります。人間は、書かれた文脈が不十分でも、より広い文化的または状況的知識から文脈情報を推測し、筆記された文を理解できます。これらの情報の一部は現在の TTS モデルでは利用できず、または利用可能な情報はあってもモデルがそれを使って正確な予測を行うことができないこともあります。母国語話者でさえ、背景知識がないために正しい発音を予測するのに苦労する場合があります。これは、人名や地名で特によくあることで、たとえば、「愛」という名前は、「あい」、「めぐみ」、「まなみ」、「まな」など、少なくとも 28 通りの読み方があります。 これらの問題を回避するために、日本語テキストの発音をコントロールする方法がいくつかあります。 […]

Read More

Amazon CloudWatch Contributer Insights による時系列分析の簡素化

複数のロググループとログストリームを検査すると、問題の影響をリアルタイムで分析して診断することが困難になり、時間がかかります。どのような顧客が影響を受けるでしょうか? それはどの程度の影響でしょうか? 一部の顧客は他よりも影響を受けていますか、それとも外れ値ですか? おそらく、段階的なロールアウト戦略を使用して更新のデプロイを実行し、問題が発生したかどうか、またはさらに続行する前にターゲットの顧客に対してすべてが期待どおりに動作しているかどうかを知りたいと考えているのではないでしょうか。これらの質問に答えるのに役立つデータポイントはすべて、エンジニアがアドホックの測定結果を取得するためにクエリする大量のログに埋もれてしまうことでしょう。または、追跡できるようにカスタムダッシュボードを構築および維持します。 Amazon CloudWatch Contributor Insights は、現在一般公開されている新機能で、CloudWatch Logs の時系列データに対する上位 N 番のコントリビューターの分析を簡素化するのに役立ちます。これにより、システムとアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えている人またはものをリアルタイムで大規模に、より迅速に理解することができます。これにより、運用上の問題の原因を特定し、誰または何が最も影響を受けるかを理解できるため、運用上の問題に対処する時間を節約できます。Amazon CloudWatch Contributor Insights は、外れ値、パフォーマンスのボトルネック、上位の顧客、使用率の高いリソースを一目で簡単に確認できるため、システムとビジネスの最適化を継続的に分析するのにも役立ちます。ログに加えて、Amazon CloudWatch Contributor Insights は、メトリクスやアラームなど、CloudWatch ポートフォリオの他の製品でも使用できます。 Amazon CloudWatch Contributor Insights は、JSON または Common Log Format (CLF) のいずれかで構造化ログを分析できます。ログデータは、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンス、AWS CloudTrail、Amazon Route 53、Apache アクセスおよびエラーログ、Amazon Virtual Private Cloud (VPC) フローログ、AWS Lambda ログ、および Amazon API Gateway ログから取得できます。また、CloudWatch に直接公開された構造化ログを使用するか、CloudWatch エージェントを使用するかを選択できます。Amazon […]

Read More

Amazon Redshift の更新 – ra3.4xlarge インスタンス

クラウドデータウェアハウスサービスとして Amazon Redshift を 7 年以上前にリリースして以来、何万もの顧客がワークロードを構築してきました。私たちは常にお客様のご意見に耳を傾けており、昨年 12 月に、コンピューティングとストレージを別々にスケーリングする機能を備えた第 3 世代の RA3 ノードタイプを発表しました。前世代の DS2 および DC2 ノードではストレージの量が固定されていたため、クラスターにノードを追加してストレージ容量を増やす必要がありました。新しい RA3 ノードを使用すると、ワークロードをサポートするために必要なコンピューティング容量を決定し、ニーズに基づいてストレージの量をスケーリングできます。RA3 ファミリーの最初のメンバーになったのは ra3.16xlarge でした。多くのお客様から、素晴らしいけどワークロードのニーズに必要なレベルを超えているとのご意見がありました。 本日、RA3 ファミリーに小さな新規メンバーである ra3.4xlarge を追加します。 RA3 ノードタイプは AWS Nitro に基づいており、Redshift マネージドストレージのサポートが含まれています。Redshift マネージドストレージは、ストレージのティア全体にわたってデータ配置を自動的に管理し、最もホットなデータを高性能 SSD ストレージにキャッシュし、よりコールドなデータを Amazon Simple Storage Service (S3) に自動的にオフロードします。Redshift マネージドストレージは、ブロック温度、データブロックの経過時間、ワークロードパターンなどの高度な手法を使用してパフォーマンスを最適化します。 マネージドストレージを備えた RA3 ノードは、大容量のストレージ容量を必要とする分析ワークロードに最適であり、最も重要なデータのサブセットが時間とともに常に進化する運用分析などのワークロードにも適しています。以前は、ストレージ制限が固定されていたため、古いデータを他のストレージにオフロードまたはアーカイブする必要がありました。これにより、運用分析データセットとより大きな履歴データセットを維持する必要が生じたときにクエリを実行することが困難でした。 新しい ra3.4xlarge ノードは、12 個の vCPU、96 GiB の RAM を提供し、最大 64 TB […]

Read More

オンラインの方法を使用して、Amazon DocumentDB に移行する

Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) は、MongoDB のワークロードをサポートする高速でスケーラブル、かつ可用性に優れた完全マネージドのドキュメントデータベースサービスです。お客様は、基盤となるインフラストラクチャの管理を気にすることなく、現在ご使用のものと同じ MongoDB 3.6 向けのアプリケーションコード、ドライバー、ツールを、そのまま Amazon DocumentDB 上でワークロードを実行、管理、そしてスケールするのに使えます。ドキュメントデータベースである Amazon DocumentDB は、JSON データの保存、クエリ、およびインデックスを容易にします。 MongoDB から Amazon DocumentDB に移行するには、オフライン、オンライン、ハイブリッドの 3 つの主なアプローチがあります。詳細については、Amazon DocumentDB への移行を参照してください。 この投稿では、オンラインアプローチを使用して、オンプレミス、あるいは EC2 にホストされた自己管理型の MongoDB クラスターを Amazon DocumentDB に移行する方法について説明します。オンラインのアプローチがダウンタイムを最小限に抑えます。これは、DMS が移行元の MongoDB の oplog から継続的に読み込み、ソース の Amazon DocumentDB クラスターにほぼリアルタイムでそれらの変更を適用するからです。オンラインの方法のデモについては、Video: Live migration to Amazon DocumentDBをご覧ください。 ダウンタイムを最小限に抑え、ソースデータセットが小さい (1 TB 未満) 場合は、オンライン方法が最適です。データセットが 1 TB より大きい場合は、ハイブリッドまたはオフラインのアプローチを使用して、mongorestore […]

Read More

AWS DataSync と Amazon S3 Glacier を使用してファイルアーカイブやバックアップアーカイブを保護する

オンプレミスでは、生成されるデータの量が増えるにつれて、ファイルアーカイブやバックアップアーカイブを格納するためにストレージ容量を増やす必要があります。一般的な方法でバックアップを行い、異なる場所に複数のバックアップがある場合、オンプレミスのディスクストレージまたは物理テープアーカイブには大量のコールドデータが存在する可能性があります。オンプレミスにあるデータのコピーすべてを追跡するのは困難で、多くの場合、時間と費用の両方で多大な損失が発生します。 AWS クラウドストレージ は、オンプレミスのバックアップストレージや物理テープアーカイブに代わる強力な代替手段です。たとえば、Amazon S3 Glacier Deep Archive は、99.999999999% (イレブンナイン) の耐久性を、1 TB あたり月額約 1 USDの価格で提供します。管理するストレージハードウェア、オフサイト持ち出し用のテープ、ハードウェア更新サイクルによる高額な費用などは一切不要になります。AWS クラウドストレージを使用する場合、使用した分だけを支払うだけで、クラウドのスケーラビリティや耐久性などのすべての利点を利用できます。 AWS DataSync は、お客様が AWS との間で迅速、簡単、安全にデータのやり取りができるように設計したオンラインデータ転送サービスです。DataSync を使用すると、オンプレミスの NFS またはSMB の共有リソースから直接 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Elastic File System (Amazon EFS)、または Amazon FSx for Windows File Server にデータをコピーできます。DataSync は、専用のパラレル転送プロトコルを使用しているため、オープンソースツールよりも最大 10 倍高速です。DataSync には、実行中と静止中の両方でデータ検証機能が組み込まれているため、データ転送を確実に行えます。 この投稿では、DataSync を使用してオンプレミスのアーカイブデータを 選択したAWS クラウドストレージサービスにコピーする方法について説明します。また、データ保存用として AWS クラウドストレージサービスの選び方と、Amazon S3 がオンプレミスのファイルとバックアップアーカイブを保護する点で理想的なサービスである理由も説明します。最後に、進行中の転送タスクを監視しながら、データ保護ワークロード用に […]

Read More

DynamoDB の CloudWatch Contributor Insights が一般公開されました

Amazon DynamoDB では、1 か月あたり数リクエストから 1 秒あたり数百万のリクエストまで、簡単にスケーリングできる完全マネージド型のキーバリューデータベースサービスをお客様に提供しています。DynamoDB は、あらゆる規模で一貫した 1 桁のミリ秒の応答時間を実現することにより、世界最大規模のアプリケーションを複数サポートしています。実質的に無制限のスループットとストレージでアプリケーションを構築できます。DynamoDB グローバルテーブルは、データを複数の AWS リージョンにレプリケートして、グローバルに分散されたアプリケーションのデータにローカルで高速にアクセスできるようにします。マイクロ秒のレイテンシーでさらに高速なアクセスが必要なユースケースでは、DynamoDB Accelerator (DAX) が完全マネージド型のインメモリキャッシュを提供しています。 2019 年 11 月に、Amazon DynamoDB の Amazon CloudWatch Contributer Insights をプレビューとして発表しました。本日、すべての AWS リージョンで一般的にご利用いただけるようになったことをお知らせします。

Read More

Amazon WorkSpacesによる在宅勤務のご提案

2020 年 3 月 18 日に、Jeff Barr は、Amazon Connect、Amazon WorkSpaces、Amazon Chime といったAWSのサービスを使用して、お客様が在宅勤務を実現する方法を共有しました。同時に、ブログ投稿では、最大50人のユーザーがAmazon WorkSpaces と Amazon WorkDocs 無料で使用できるようにすることを発表しました。 この投稿ではAmazon WorkSpacesのオファーの詳細を共有したいと思います。 Amazon WorkSpaces は、安全なフルマネージド型のDaaS(Desktop-as-a-Service)ソリューションで、わずか数分で Windows または Linux デスクトップ環境をユーザーに提供し、世界中の従業員に数千のデスクトップを提供するために、迅速に拡張できます。2020年4 月 1 日から2020年6月30日までの間、WorkSpaces の新規のお客様は、最大 50 の Windows スタンダードバンドルに加え、Windows バリューとパフォーマンス、そしてLinuxスタンダードの各バンドルを組み合わせて、無料利用枠の範囲内でご利用いただけます。 WorkSpaces の新規のお客様は、Amazon WorkSpaces 無料利用枠にサインアップすることで、最大50のWindows スタンダードバンドル WorkSpacesを利用できます。 さらに、無料利用枠には、Windows パフォーマンスバンドルWorkSpacesを 1 つ、Windows バリューバンドルWorkSpaces を1 つ、そしてLinux スタンダードバンドル WorkSpaces 2 つが含まれます。 これらの WorkSpaces は、WorkSpaces […]

Read More

2020年のGameLift – 大型アップデートがプレビューで利用可能に

Amazon GameLiftを利用することで、開発者はセッションベースのマルチプレイヤーゲーム向けの専用サーバーを、低コストでデプロイ、運用、スケールすることができます。GameLiftはAWSのパワーと信頼性を活用し、世界中のプレイヤーにシームレスなゲームプレイ体験を提供します。例えば、Large Matchを利用して200人以上のプレイヤーが参加できるバトルロイヤルゲームを作成したり、Auto Scalingを使用してプレイヤーのトラフィックに応じてサーバーキャパシティを自動的に調整したりすることができます。本日、ゲーム開発者がGameLiftを採用する際に柔軟性を大幅に向上させられるアップデートをリリースします。現在プレビュー中のGameLift FleetIQ機能を利用すれば、既存のツールを流用し、他のGameLift機能を採用することなく、自分のペースでサーバワークロードをクラウドに移行することが可能になります。既存のオンプレミスでの導入と比較し、最大70%のコスト削減を実現することができます。EC2 スポットインスタンスとGameLift Fleet IQのセッション管理により、既存のゲームや新しいゲームを徐々にクラウドに移行することができます。コスト削減、リードタイム時間短縮、信頼性の高いプレイヤー体験を提供することが期待されます。更に、掘り下げてみましょう。 柔軟性が備わった低コストの専用ゲームサーバーを自分のペースでクラウド上に立ち上げましょう 昨年、私たちは、オンプレミスのデプロイメントより優れた機能を作るために何が必要かとお客様に尋ねました。コスト削減と低レイテンシーはもちろんですが、高い柔軟性が求められています。具体的には、お客様はGameLiftのゲームサーバー管理レイヤーを使わずに既存のツールを使いたい、またゲームをクラウドに移行する際もっとコントロール性を高めたいと考えていました。現在、開発者はGameLiftの他の機能と独立したGameLift FleetIQにアクセスすることができ、既存のツールやソフトウェアを使用して、ゲームを部分的または完全にクラウドに移行することができます。 FleetIQのアルゴリズムは常に、新しいゲームセッションをホストする最も適しているEC2 スポットインスタンスをリアルタイムで予測しています。今回のアップデートにより、開発者は既存のオンプレミスのゲームサーバーのキャパシティに沿って、そのインスタンスをAuto Scaling Groupsにプロビジョニングすることが可能になりました。これにより、ゲームセッションの中断が発生しにくいインスタンスにプレイヤーを誘導しながら、より多くのコントロールと柔軟性を提供することができます。インスタンスはお客様のアカウントで起動されるため、コンテナを使用したり、AWS ShieldやAmazon Elastic Container Serviceなどの他のAWSサービスを統合したりすることも可能です。 GameLift FleetIQは40種類のインスタンスタイプと15のリージョンをサポートしており、開発者はゲームに最適なインスタンスタイプとリージョンを選択することができます。GameLift FleetIQのドキュメントはこちらをご覧ください。 Ubisoft、Panzerdogと他の企業はどのようにGameLift FleetIQを活用していますか Ubisoft (For Honor)、Panzerdog (Tacticool)、Behaviour Interactive (Dead by Daylight)を始め、世界で最も成功しているゲーム会社は、GameLiftを信頼しています。 UbisoftのオンラインプログラミングリーダーであるLaurent Chouinard氏は”Ubisoftは、思い出に残るオリジナルなゲーム体験を通じ、プレイヤーの生活を豊かにすることを目指しています。その目標を実現するため、For Honorでは、Amazon GameLiftを利用しました。FleetIQスポットインスタンスを使用することで、100万のゲームセッションのうち、中断されたセッションは1以下でした。全体的にシームレスで拡張性の高いプレイヤー体験を提供することができました。” と述べました。 同様に、PanzerdogのCEOであるAlexey Sazonov氏は、次のように述べています。“Amazon GameLiftとスポットインスタンスを併用することで、ゲーム「Tacticool」のローンチを加速させ、コストを削減することができました。私たちは1,800万回以上のゲームセッションの中、中断を経験したのはわずか 0.004% であり、専用サーバにおける優れたプレイヤー体験を維持ながら大幅なコスト削減を実現できました。”上記の声はGameLiftのお客様のほんの一部ですが、1年を通してGameLift FleetIQの事例をもっとシェアできればと思います。 アップデートされたGameLift FleetIQをプレビューで使い始めよう プレビューでGameLift FleetIQを使用する際には、EC2の使用料とデータ転送料のみに料金が発生します。GameLift FleetIQアップデートが一般的に利用できるようになるのは今年後半になり、その時にはGameLiftの標準価格が適用されます。もちろん、既存GameLiftの機能(例;FlexMatch、FleetIQ、フリート管理)には、今までと同様の価格設定や条件で利用することができます。 これはほんの始まりに過ぎません 今回のアップデートは、今年に入ってからのお客様からのご要望の第一弾であります。これからの更新もご期待ください。その間に、お客様からのご意見もお待ちしております。今回のアップデートについてのご意見や、将来的にどのような機能があると良いかなどをお聞かせください。フォーラムまたは通常のソーシャルメディアチャンネルからのご連絡を心からお待ちしております。 原文: https://aws.amazon.com/jp/blogs/gametech/gamelift-in-2020-major-update-now-available-in-preview/ 翻訳:ゲームソリューションアーキテクト Fan Liang […]

Read More