Amazon Web Services ブログ

 学術研究とオープンソースソフトウェア開発は、機械学習 (ML) 技術開発の最前線にあります。2017 年以降、 AWS Machine Learning Research Awards (MLRA) は機械学習の進化を目指し、革新的な研究への資金提供や、学生へのトレーニング、さらに研究者への最新技術の提供を行ってきました。MLRA は、MLアルゴリズム、コンピュータービジョン、自然言語処理、医学研究、神経科学、社会科学、物理学、ロボット工学などの分野において、100 件を超える最先端の ML プロジェクトをサポートしてきました。MLRA が支援するプロジェクトの多くが、メディアで取り上げられています。たとえば、「Researchers are Using Machine Learning to Screen for Autism in Children」、「The Robotic Future: Where Bots Operate Together and Learn from Each Other」、「Autonomous Vehicles: The Answer to Our Growing Traffic Woes」、「Amazon Gives AI to Harvard Hospital in Tech’s Latest Health […]

 AWS 上でビッグデータの ETL ワークフローを実行している大企業は、多数の内部エンドユーザーにサービスを提供できるようなスケールで運用しており、何千もの同時パイプラインを実行しています。これは、新しいフレームワークと、ビッグデータ処理フレームワークの最新のリリースに後れを取らないためにビッグデータプラットフォームを更新し拡張する継続的なニーズだけでなく、ビッグデータプラットフォームの管理の簡素化、そしてビッグデータアプリケーションへの容易なアクセスの促進の両方を可能にする効率的なアーキテクチャと組織構造が必要となります。 この記事シリーズのパート 1 では、Apache Airflow、Genie、および Amazon EMR を使用してビッグデータワークフローを管理する方法を学びました。 今回の記事では、AWS CloudFormation テンプレートのデプロイメント、Genie の設定、および Apache Airflow で作成されたワークフロー例の実行について説明していきます。 前提条件 このウォークスルーには、以下の前提条件が必要です。 AWS アカウント ソリューションの概要 このソリューションは、AWS CloudFormation テンプレートを使用して必要なリソースを作成します。 ユーザーは、踏み台ホストへの SSH トンネルを経由して Apache Airflow Web UI と Genie Web UI にアクセスします。 Apache Airflow デプロイメントは、Celery バックエンドとして Amazon ElastiCache for Redis、DAG を保存するためのマウントポイントとして Amazon EFS、およびデータベースサービスに Amazon RDS for PostgreSQL を使用します。 […]

AWSパブリックセクターより、これまで英語版でのみ閲覧頂いていましたホワイトペーパー『Ten Considerations for a Cloud Procurement』の和訳版が公開されましたのでお知らせします（下記ウェブページからダウンロードいただけます　 https://d1.awsstatic.com/whitepapers/ja_JP/10-considerations-for-a-cloud-procurement.pdf?did=wp_card&trk=wp_card）。 多くの場合、官公庁や教育機関などパブリックセクターの各機関のお客様においては、過去のソフトウェア調達、物品調達の調達仕様書・要件定義書を参考にしながら、クラウドサービス調達の検討を進めることになると考えられます。今回のホワイトペーパーでは、AWSのこれまでの多くのお客様との意見交換やベストプラクティスを踏まえ、そうした検討を進めるにあたってまず考慮いただくべきハイレベルな考え方を、以下の10の切り口から整理しています。 クラウドコンピューティングの違い；　カスタマイズ性が高い製品を購入し物理的資産として所有・管理するものでなく、標準化された市販のサービスをオンデマンドで利用するもの。 早期にクラウドのメリットを引き出せるように計画する；　すべての主要な関係者が早期より関与すべき 過度に規範的に要求しない；　データセンター等に関しカスタマイズされた調達仕様（例　ラック、サーバーのタイプ、データセンター間の距離など）を指示する必要はなく、商用クラウド業界の標準やベストプラクティスを活用。不用意な制約を避け、革新的でコスト効率の高いソリューションを活用していく クラウドインフラストラクチャ（IaaS）と、その活用のためのサービスを分けて考える；　システムの設計・開発・運用として包括的に調達するにせよ分離して調達するにせよ、クラウドインフラストラクチャはそれ自体に責任分界・SLA・利用規約が設定されている別個のサービスとみておく “従量課金”；　“毎月末に使用した分の料金を支払う”　“市場価格に基づいて変動する柔軟な料金体系” セキュリティ、プライバシー、監査について第三者認証等を活用；　FedRAMP, SOC, ISOなど セキュリティは“責任共有モデル”；　IaaSモデルでは、クラウド事業者は強固なインフラを構築し、様々なセキュリティ機能を提供。これらを活用してシステムを構成し、アプリケーションやデータをコントロールするのは利用者 データガバナンスの設計・実装；　クラウド利用者はデータの統制と所有を完全に保持（クラウド事業者はデータ管理しない）。この原則を前提に検討を進めることが必要。 “市販品”の利用規約；　クラウドコンピューティングは民間利用者も政府利用者も同じ利用規約の下で利用するもの。どの事業者の利用規約が適切か考慮した上で、これを組み込んでいくという考え方。 “クラウド評価基準”を定義する；　性能要件に照準をおき、適切なクラウド事業者を選定していくとの考え方   調達担当者にとってクラウドサービスに適合的な調達仕様書を作り込むことは、チャレンジと言えますが、今回の和訳版は、日本政府が推進する「クラウド・バイ・デフォルト原則」の下で具体的な調達プロジェクトに取り組む日本の調達担当者の皆様に、グローバルな議論の積み上げを知っていただく指針の一つとして活用いただけるものと考えています。今後、AWSとしては、このホワイトペーパーやその他資料のご説明の機会を日本のパブリックセクター領域の皆様に提供し、更に活用し易くすると同時に、具体的な調達プロジェクトへの当てはめを含め、各機関からの相談にも対応していきたいと考えています。 今回の資料をご覧いただき、「なんとなくわかる気もするけど、具体的にはどういうこと？」「日本ではどう理解したらいいの？」等々様々な疑問やご質問がありましたら、ぜひ、AWSパブリック・セクター公共調達渉外担当までお問い合わせください。 なお、英語版原文は下記より参照可能です。https://aws.amazon.com/jp/blogs/publicsector/ten-considerations-for-a-cloud-procurement/ 本ブログは、アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 パブリックセクター 統括本部長補佐の小木郁夫・市ノ渡佳明が執筆いたしました。

NFL の試合をストリーミングで観戦することや、ミステリースリラー番組「ストレンジャー・シングス」の新シーズンを好きなだけ見たりする事から、消費者はストリーミングビデオ体験に対し、高い映像品質を期待するようになってきています。また、コンテンツ制作者や配給事業者にとって、低遅延且つ高品質のビデオを作成することが不可欠となっています。ただし、拡大するデバイスへの配信や多様なネットワーク接続環境を考慮に入れると、映像品質について高い水準を維持することは困難になっています。 日本の SoC（ System-on-Chip ）テクノロジープロバイダーである株式会社ソシオネクスト（以下、ソシオネクスト社）では、映像伝送にAWS Elemental MediaConnect、AV1エンコード処理にAmazon Elastic Compute Cloud（ EC2 ）F1 インスタンス、コンテンツ配信に Amazon CloudFront を使用しクラウドベースの AV1 リアルタイムエンコードを可能にするソリューションを構築することで、処理時間を大幅に短縮しながら一貫した高い映像品質を実現しました。 その仕組みは次のとおりです。 エンコーダを内蔵し Zixi プロトコルに対応した JVCのCONNECTED CAMカメラで撮影をします。JVC カメラは 前方誤り訂正（FEC）および自動再送要求（ARQ）パケット損失回復を使用するメカニズムであるZixiプロトコルに対応した唯一のプロフェッショナル用カメラです。JVC カメラから出力された信号は MediaConnect に送信されます。その後、信号は EC2 F1 インスタンスに入力され、リアルタイムで次世代の圧縮コーデック AV1 にエンコードされ、CloudFront を介して視聴者に送信されます。 適切に実装された場合、AV1 エンコーディングは H.264 および H.265 コーデックよりも小さいファイルサイズでより高品質の画像を生成しますが、エンコーディングのための高いコンピューター処理装置（ CPU ）要件によって、広く採用されていません。MediaConnect と EC2 F1 インスタンスがサポートするフィールドプログラマブルゲートアレイ（ FPGA ）を組み合わせることで、ソシオネクスト社のソリューションはリアルタイムの AV1 エンコードを可能にし、専用 CPU のハードウェアコストを削減します。また、不安定なネットワーク環境でも、エンドユーザーエクスペリエンスとストリームの品質を向上させながら、ストレージとコンテンツ配信ネットワーク（ CDN […]

こんにちは、AWSソリューションアーキテクトの小林です。そろそろ紅葉でも見に行ってみようかな、という時期になってきました。どこにでかけようかと色々考えているのですが、なんとなく例年よりも色づきが遅いような印象があります。最近寒くなってきたので、一気に色づいていくパターンなのかもしれません。お勧めの紅葉スポットがあれば是非教えてください。

必要なデータを検索するためにSAP GUIを果てしなくクリックすることがありませんか？そして、必要な結果を得るための単純なクエリを実行するだけのために、表をスプレッドシートに出力しなければならないときがありませんか？ 私にはあります。そのため、SAPデータに簡単にアクセスして、思い通りに利用できる場所に格納したいと思っていました。 この記事では、AWS Glueを使用してSAP HANAとの接続を構成し、 Amazon S3にデータを抽出します。このソリューションにより、SAPをさまざまな分析サービスや可視化サービスに公開し、必要な結果を得ることのできる、シームレスなメカニズムを実現します。

こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社 Well-Architected リードの高山です。 このたびクラウド設計・運用のベストプラクティス集である”AWS Well-Architected フレームワーク“から、特に信頼性にフォーカスした「信頼性の柱ホワイトペーパー日本語版」を公開しましたのでお知らせします。 AWS Well-Architected フレームワーク「信頼性の柱」には、インフラストラクチャまたはサービスの障害からの復旧、必要に応じた動的なコンピューティングリソースの獲得、設定ミスや一時的なネットワークの問題などによる障害の軽減などのシステムの機能が含まれます。このホワイトペーパーでは、AWS で信頼性の高いシステムを構築するための、詳細なベストプラクティスを扱っています。 ダウンロードはこちらから＞ AWS Well-Architected フレームワーク 信頼性の柱ホワイトペーパー(PDF) ■ AWS Well-Architected フレームワークとは？ AWS Well-Architected フレームワークは、AWSのソリューションアーキテクト(SA)が、AWSのサービス開始から10年以上に渡り、様々な業種業界、数多くのお客様のアーキテクチャ設計および検証をお手伝いしてきた経験から作成したクラウド活用のベストプラクティス集です。具体的には「運用の優秀性」「セキュリティ」「可用性」「パフォーマンス効率」「コスト最適化」の5つの観点について、クラウドをより活用するための設計原則と、お客様システムがベストプラクティスに沿っているかを確認するための質問と回答で構成されています。本ホワイトペーパーは、クラウドにおけるアーキテクチャ設計や運用に携わっているすべての方に読んでいただきたい内容となっています。 一方でお客様のシステムが必ずしもAWSが提唱する全てのベストプラクティスに沿っている必要はありません。ベストプラクティスをご理解いただいた上で、お客様ご自身でのビジネス的なご判断を実施いただくためのアイデアです。 ■ AWS Well-Architected フレームワーク ホワイトペーパーから先にご覧ください 9月26日にお伝えしたとおり、AWS Well-Architected Toolの日本語化および東京リージョン対応と合わせて、最新の日本語版AWS Well-Architected フレームワークホワイトペーパーも公開しております。こちらを先にお読みいただいた上で、より詳細を扱った信頼性の柱ホワイトペーパーに進んでいただくことをおすすめします。 AWS Well-Architected フレームワーク(ウェブサイト形式で閲覧) | ホワイトペーパー(PDF)    

 何十年もの間、IT 管理者は SQL Server ワークロードを Windows でしか実行できませんでした。ただし、SQL Server 2017 の時点で、SQL Server は Linux オペレーティングシステムでも実行できるようになりました。IT 管理者にとって、これは、希望するオペレーティングシステムで SQL Server ワークロードを実行できる機会であり、Windows Server のライセンスコストを削減し、オープンソース技術でアプリケーションスタックの近代化を開始できる機会でもあります。しかも、すべてシステムアーキテクチャやユーザーエクスペリエンスを大幅に変更することはありません。Linux で既存の SQL Server ワークロードを実行したいお客様を支援するために、AWS は Microsoft SQL Server データベースのための Windows から Linux へのプラットフォーム変更アシスタントの提供を開始しました。 この記事では、Microsoft SQL Server データベースのための Windows から Linux へのプラットフォーム変更アシスタントを利用して、Microsoft SQL Server データベースを Windows から Amazon EC2 Linux に移行するプロセスについて解説します。この記事では、プラットフォーム変更アシスタントを実行するための前提条件の設定を示し、2 つの使用例を提示します。最初の例では、プラットフォーム変更アシスタントを利用して、SQL Server 2017 で新しい […]

 データのソースが増えると、新しく接続されたデータを保存する必要性が高まります。企業のお客様は、オンプレミス Hadoop アプリケーションのデータレイクストレージリポジトリとして Hadoop 分散ファイルシステム (HDFS) を使用しています。お客様は、より安全で、スケーラブルで、アジャイルで、費用対効果の高いソリューションを求めて、データレイクを AWS に移行しています。 AWS への高速転送速度が妥当ではない HDFS 移行には、AWS は AWS Snowball Edge サービスを提供しています。AWS Snowball Edge を使用した HDFS 移行のベストプラクティスは、ファイル転送に中間ステージングマシンを使用することです。このブログ記事では、移行中に中間ステージングマシンを使用する方法を詳しく説明します。 AWS Snowball Edge がお客様に出荷するのは、物理的なデータ移行およびエッジコンピューティングデバイスです (図 1)。デバイスは大量のデータを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に転送するために使用します。 Amazon S3 は、業界をリードするスケーラビリティ、データの可用性、セキュリティ、およびパフォーマンスを提供するオブジェクトストレージサービスです。バルク取り込みの場合、データレイクのエントリポイントが Amazon S3 です。99.999999999％ (9 が 11 個) の耐久性を持つオブジェクトストアである Amazon S3 は、10,000 データレイク以上をホストします。 AWS のデータレイクストレージの基盤として、Amazon S3 […]

みなさんこんにちは。ソリューションアーキテクトの岡本です。10/25 に AWS が主催する自動車業界向けイベント「AWS Autotech Forum 2019」が開催されました。「AWS と自動車業界」という組み合わせを意外に感じる方も多いのではないでしょうか？実は自動車業界の様々なワークロードや取り組みの中で AWS が活用されております。本イベントでは Mobility as a Service(MaaS) 、自動運転開発、コネクテッドカー、エッジコンピューティング等の分野に携わるビジネスリーダー及びエンジニアの方々をお招きし、この領域で AWS を活用頂いているお客様から最新の取り組みをご紹介いただきました。本ブログでは各セッションやデモブースの内容を紹介したいと思います。 オープニングセッション 「拡がるモビリティーサービスの実現に向けて」と題し、AWS ソリューションアーキテクト岡本から今年のイベントテーマである MaaS を巡る市場動向を紹介しました。技術トレンドとしての CASE(Connected/Autonomous/Shared/Electric) がそれぞれ深化する中でビジネストレンド MaaS の注目度が高まっており、今後大きな市場の出現が期待されています。MaaS にはエマージングビジネスの側面と企業間アライアンスによる新プラットフォームビジネスの側面があり、それぞれ技術基盤に求められる要件が異なりますが、AWS を活用頂くことでこれらの要件を満たし、ビジネスに集中して頂くことができます。 エマージングビジネスに必要な基盤の要件 コア領域に集中 アイデアをすぐ形に スケーラビリティ 企業間連携及び新プラットフォームに必要な基盤の要件 セキュアなデータ連携 グローバルフットプリント 学習コストの最小化（技術者の”共通言語”化） またゲストスピーカーとしてイスラエル発のスタートアップである Otonomo 様の平戸様と、日本の多くの自動車会社と連携し社会インフラとしての MaaS プラットフォームを推進されている MONET Technologies 株式会社様の 湧川様にご登壇頂き、最新の取り組みをご紹介頂きました。 ブレイクアウトセッション デンソーの MaaS 開発 ～アジャイル開発で顧客との協調・チームビルディング・実装概要～　株式会社デンソー このセッションでは、Small Start でソフトウェアファーストな開発を行う手法として、デンソー デジタルイノベーション室で採用されているアジャイル開発の手法について講演いただきました。試作から本番までの開発プロセスを 4 […]