Amazon Web Services ブログ

クライアントデバイスからのポート443でのTLSクライアント認証によるMQTTの実装方法(Python)

アプリケーション レイヤ プロトコル ネゴシエーション(Application Layer Negotiation:ALPN)は、TLSの拡張機能として、TLSサーバに接続しているクライアントがProtocolNameListという追加パラメータを渡すことを可能とします。ProtocolNameListは、クライアントが通信に使用したいアプリケーションプロトコルの優先順位付きリストです。 AWS IoT Coreでは、ALPN TLS extensionを使用して、ポート443でTLSクライアント認証を使用してMQTT経由でデバイスを接続できるようになりました。なぜこれが便利なのかについては、このブログ記事を参照してください。

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Amazon EC2 インスタンスでのより高いパフォーマンスのために最適化された Chainer 4 と Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 2.5.1

AWS Deep Learning AMIs for Ubuntu および Amazon Linux に、Amazon EC2 インスタンスでのより高いパフォーマンスのために最適化された Chainer 4 と Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 2.5.1 が付属します。AMI はまた、5 つの追加リージョンでも利用できるようになり、対応の AWS リージョンが 16 か所に拡大します。 Chainer 4 で深層学習を加速する この AMI にはアマゾンの コンピューティング最適化 C インスタンスをサポートするインテルアーキテクチャのコンボリューションや ReLU (rectified linear units) ルーチンといった深層学習処理を加速するために構成された Intel’s Deep Learning Extension Package (iDeep) 搭載の Chainer 4 が付属します。 たとえば、開発者は CPU 専用の EC2 […]

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[AWS White Belt Online Seminar] クラウドジャーニー (AWSへの移行プロセスと移行ツール) 資料及び QA 公開

こんにちは、マーケティングの鬼形です。 先日 (2018/4/17) 開催しました AWS White Belt Online Seminar「クラウドジャーニー (AWSへの移行プロセスと移行ツール)」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。

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【開催報告】第12回 AWS Startup Tech Meetup

こんにちは、スタートアップ担当SAマネージャーの篠原英治(@shinodogg)です。 AWSをご利用中のStartup企業で働くエンジニアのコミュニティであるAWS Startup Tech Communityで、先日12回目のMeetupをAmazon目黒オフィスで開催しました。今回も実践的な発表が多く、カジュアルな雰囲気の中でも深い内容になりました。 今回、写真はSORACOMのエンジニア山下さんに撮っていただきました! – カウルを支える技術の作り方: Housmart 高松智明さん 中古マンションの購入を検討している方であれば一度は見たことがカウル。HousmartのCTOとして技術選定を行ってきた高松さん。 機械学習技術やその為のGPUインスタンスの活用など、参考になるお話をありがとうございました! – Under the Hood of SORACOM: ソラコム 松本悠輔さん 会場の挙手アンケートで知らない人がいない存在のソラコムのソリューションアーキテクトの松本さんからSORACOMの裏側のお話をしていただきました。 SORACOMがいかにシンプルさと拡張性を高く保っているかが垣間見えるようなステキなお話でしたし、Q&Aの時間ではサポートエンジニアの山下さんからもご回答いただきました。写真撮影に質問の回答に、と多大なご協力をいただきましてありがとうございました! – aperzaを支える技術: アペルザ 山崎篤史さん 製造業にまつわる膨大なデータを整理していく上でのクローラーやデータストアなどについてアペルザで取り組んでいることを構成図を交えてご紹介してくれました。 – Kubernetes 入門者が 3 か月で本番導入するためにやったこと: freee 坂井学さん 本番環境でDockerを使うのもはじめての状態から、Kubernetesを導入までもっていったfreeeのSRE坂井さんからは、新しい技術を導入する上でのメンタル面も含めた実践的なお話をしていただきました。 – AWS Summit Tokyo 2018の楽しみ方: AWS 塚田朗弘 来るAWS Summit TokyoではAWS JapanのStartupチーム総出で様々なアクティビティを予定していますが、AWSのStartup担当SAの塚田からStartup Architecture of the year 2018 も含めたFinTech, Data Lake, Containerといった領域に関する注目のセッションをご紹介させていただきました。 – Networking Amazon […]

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サンプルデータを使用して Amazon QuickSight で試用する 10 の視覚化

Amazon QuickSight を使って視覚化を構築し、ビジネスに関する詳細な情報に素早くアクセスできる方法をまだ知らないなら、ぜひこれを読んでみてください。この記事では、サンプルデータセットを使用して、よくあるシナリオをいくつか紹介しながら、データを接続して高度な分析を行い、ウェブブラウザやモバイルデバイスから結果にアクセスする方法についての概要を解説します。 次の視覚化は、下のリンクで公開されているデータセットから作成されています。その前に、サポートするデータソース、ファイル形式、および典型的な QuickSight ワークフローを見ながら、視覚化をいろいろ構築してみましょう。 Amazon QuickSight はどのデータソースをサポートしていますか? この記事の公開時には、次のデータメソッドを使用できます。 次のような AWS データソースに接続します。 Amazon RDS Amazon Aurora Amazon Redshift Amazon Athena Amazon S3 Excel スプレッドシートまたはフラットファイル (CSV、TSV、CLF、および ELF) をアップロードする Teradata、SQL Server、MySQL、PostgreSQL などのオンプレミスデータベースに接続する Salesforce や Snowflake などの SaaS アプリケーションからデータをインポートする Spark や Presto のようなビッグデータ処理エンジンを使用する このリストは現在も増え続けています。詳細については、「サポートされているデータソース」を参照してください。 瞬時に答える SPICE は Amazon QuickSight の超高速並列インメモリ計算エンジンで、アドホックなデータの視覚化用に特別に設計されています。SPICE は、高可用性のために設計されたシステムにデータを保存します。このシステムでは、削除するまで保存されます。直接データベースクエリを使用するのではなく、SPICE にデータをインポートして、データベースデータセットのパフォーマンスを向上します。データセットに必要な SPICE の容量を計算するには、「SPICE 容量の管理」を参照してください。 一般的な Amazon […]

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Amazon Polly が HIPAA に準拠

Amazon Polly は、文章をリアルな音声に変換できるサービスです。話すことができるアプリケーションを構築可能な、まったく新しいカテゴリの音声対応製品です。Amazon Polly API は、AWS HIPAA 準拠サービスです。 何十種類もの生き生きとした音声を多数の言語に変換でき、最適な音声を選択して、音声対応アプリケーションを構築できます。例として、英国最大の診断およびヘルスケアソリューション提供企業 Inhealthcare 社 の事例があります。同社は Amazon Polly を使用して、英国の全人口向けに遠隔ホームモニタリングをサポートする、デジタルインフラストラクチャを構築しました。この事例では、サービスを大規模に展開するために自動電話システムが最適なコミュニケーションチャネルとして使われています。なぜならば、インターネットにアクセスできなかったり、スマートフォンを持っていなくても、ほぼすべての人がサービスを使用できるからです。また多くの高齢者の方々にとって、従来の電話機は使い勝手がよく、安心して使えます。Inhealthcare 社が患者様のケアを提供するために、どのように Amazon Polly を使用しているのかについて、詳しくはブログ投稿を参照してください。 HIPAA 準拠は、Amazon Polly を利用できる、すべての AWS リージョンに適用されます。PHI を保存、処理、転送するように AWS HIPAA 準拠サービスを設定する方法に関する情報およびベストプラクティスについては、アマゾン ウェブ サービスの HIPAA セキュリティおよびコンプライアンスのためのアーキテクチャ設計ホワイトペーパーを参照してください。 AWS Business Associate Addendum (BAA) をご使用の場合は、Amazon Polly で医療情報 (PHI) が含まれているテキストから音声を作成することができます。AWS BAA を使用していない場合や AWS HIPAA で規制されているワークロードの実行に関するその他のご質問があれば、お問い合わせください。 今回のブログ投稿者について Binny Peh は AWS Machine Learning […]

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Amazon より 新しい .BOT gTLD が誕生

本日、 Amazon の新規汎用最上位ドメイン (gTLD) 、 .BOT の公開をお知らせします。.BOTドメイン をお使いいただくと、ボットにIDやポータルを提供することができます。フィットネスボット、 slack ボット、 e コマースボットなど、 .BOT のドメインを通じて全機能に簡単にアクセス可能です。「ボット」という言葉は .COM TLD 内で2016年、4番目に登録数の多いドメインキーワードであり、ひと月に6000以上の登録がありました。.BOT ドメインではお客様のボットへのインターネット ID の付与、そして SEO パフォーマンスの向上をご提供します。 本記事の執筆時点では .BOT ドメインの価格は $75 〜、 Amazon Lex 、Botkit Studio 、 Dialogflow 、 Gupshup 、 Microsoft Bot Framework 、 Pandorabots のようなサポートツールを使って検証し公開する必要があります。今後さらに多くのツールのサポートを予定していますが、お気に入りのボットフレームワークがサポート対象外の場合はお気軽にご連絡ください。contactbot@amazon.com ここからは、whereml.bot のポッドを例にドメインの登録とプロビジョニングの流れを紹介します。その後でホストゾーンとして Amazon Route 53 にドメインを設定する手順を見ていきましょう。では始めましょう。 .BOT ドメインの登録 まず https://amazonregistry.com/bot で新規ドメインを入力し、magnifying classをクリックして入力したドメインが利用可能かどうかを確認します。利用可能であれば、登録ウィザードに進みます。 次に、ボットの認証方法を選ぶ画面になります。私は全てのボットを […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS で構築するデータレイク基盤のアーキテクチャ 資料及び QA 公開

こんにちは、マーケティングの鬼形です。 先日(2018/4/24)開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS で構築するデータレイク基盤のアーキテクチャ」の資料を公開致しました。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。

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AWS KMS と独自の CMK を使用して Amazon Aurora を暗号化する方法

リレーショナルデータベースエンジンを選ぶとき、お客様は、管理、性能、信頼性、自動化など、さまざまな面に注目しますが、最近では、さらに保存されたデータをネイティブに暗号化する機能にも注目が集まっています。Amazon Aurora は、可用性と拡張性が高い最適なリレーショナルデータベースエンジンで、MySQL と PostgreSQL の両方をサポートしています。Amazon Aurora は、保存されたデータのネイティブ暗号化をサポートしており、AWS Key Management Service (AWS KMS) を使用して暗号化用のキーの保管と管理をします。 AWS KMS を使用して暗号化キーの作成、保管、管理をすることができます。これはハードウェアセキュリティモジュール (HSM) で強化されており、確実にキーを安全に保管できます。 AWS KMS は、次のようなさまざまなコンプライアンススキーマに準拠しています。 連邦情報処理標準 (FIPS) 140-2 System and Organization Controls (SOC) 1、2、3 ペイメントカード業界データセキュリティ基準 (PCI-DSS) レベル 1 Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP) 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法令 (HIPAA) AWS KMS の特長は、お客様管理のカスタマーマスターキー、すなわちCMKです。AWS KMS では CMK を使用することで、独自のポリシーに基づくキーのローテーション、キーの削除、KMS ポリシーと IAM ポリシーによるキーへのアクセス制御などの機能が得られます。AWS KMS […]

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Amazon Rekognition Video と Amazon Kinesis Video Streams を使用してサーバーレスのビデオ分析環境を構築し、ライブフィードをベースにした顔分析を簡単に実行する

ビデオを撮影し、保存するとろこまではごく一般的に行われていますが、そのビデオに主要人物、場所、またはものが映り込んでいるかどうかは、だれかが画面の前に座って、そのビデオを見る時間がとれるまで分析されることはありませんでした。  深層学習を活用した使い勝手の良いサービスを使用して、ビデオを分析するプロセスを合理化し、自動化できるとしたらどうでしょう? Amazon Rekognition Video は、人物を追跡したり、活動を検出したり、物体、有名人、および不適切なコンテンツを認識したりする、深層学習を使用した動画分析サービスです。Amazon Rekognition Video は、ライブストリーム内の顔を検出して認識できます。Rekognition Video は、Amazon S3 に保存されている既存のビデオを分析し、活動、人物と顔、物体を示すラベルをタイムスタンプ付きで返すため、シーンを簡単に見つけることができます。Amazon Kinesis Video Streams からライブビデオの顔認識を実行することも可能です。Amazon Kinesis Video Streams を使用することで、分析、機械学習 (ML)、およびその他の処理のために、接続されたデバイスから AWS へ動画を簡単かつ安全にストリーミングできるようになります。 今回のブログ記事では、自分で顔認識機能をテストする方法をご紹介します。この機能を利用することで、ライブビデオフィードから、既知の個人の顔情報を集めた特定の顔情報コレクションに一致する顔がそのビデオに含まれているかを判別することもできます。 これらの例としては、要人、参考人、会社や組織の特定の人々、または個々のユースケースで意味をなすあらゆる種類の顔情報コレクションが挙げられます。 サーバーレスアーキテクチャの概要 以下はこのブログ記事でご紹介するビデオ分析フローを図式化したものです。このコレクションでは単一の顔を使用しますが、容易に数百万の顔情報コレクションに拡張することができます。 このブログ記事では、Amazon Kinesis Video Stream にライブフィードを送信するためにあなたのノート PC のウェブカムを使用します。 そこから Amazon Rekognition Video のプロセッサがフィードを分析し、私たちの作成したコレクションと比較します。  一致した結果は、AWS Lambda と Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) との統合によりメールで私たちに送信されます。 結果を理解する 次に、ライブのビデオストリームで顔情報が特定されたときに、Amazon Rekognition Video からの結果を見てみます。この結果はウェブカムのフィードに既知または未知の顔が現れたときに、Amazon […]

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