Amazon Web Services ブログ

[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon FSx for Windows File Server/Lustre 資料及び QA 公開

先日 (2019/3/19) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon FSx for Windows File Server/Lustre」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。 Amazon FSx for Lustre 20190319 AWS Black Belt Online Seminar Amazon FSx for Lustre from Amazon Web Services Japan Amazon FSx for Windows File Server 20190319 AWS Black Belt Online Seminar Amazon FSx for Windows Server from Amazon Web Services […]

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

先日 (2019/3/20) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon EBS」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。 20190320 AWS Black Belt Online Seminar Amazon EBS 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. EBSスナップショットを取得した際のスナップショットのサイズを確認する手段を教えてください。 A. 現在のところ確認する手段はありません。 Q. DLMがEC2一時停止できる環境でおすすめな理由を教えてください。DLMはEC2停止が必須なのでしょうか。 A. DLMで取得されるEBSスナップショットの整合性レベルはクラッシュコンシステンシ−のレベルとなり、アプリケーションレベルでの整合性は保証されません。(メモリ上にまだ未コミットのデータがある場合は、その情報は保管されません)そのため、厳密なデータ整合性が必要な場合は、IOが発生しない状態での取得をお勧め致します。 今後の AWS Webinar スケジュール 直近で以下のオンラインセミナーを予定しています。各オンラインセミナーの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。 AWS Innovate オンラインカンファレンス ≫ 申込先 2019 年 4 月 8 日〜5 月 7 日期間中いつでもオンラインで視聴可能 AWS基礎、業種別事例、人材育成、認定対策講座などAWSが厳選した33セッションを一挙に公開 — AWS Black Belt […]

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AWS IoT Device Managementのフリートインデックスを使っての大量のモノの状態を識別する

本ブログにおいて、新しいAWS IoT Device ManagementのFleet indexingの新しい機能を紹介します。これの記事の内容ではAWS LambdaおよびAmazon CloudWatchを組み合わせてフリートの監視を自動化できます。 IoTデバイスを管理する場合、フリートの状態を監視するのは難しい場合があります。 複雑さは多くの要因によるものです:デバイスの数、監視する動的状態の数、およびフリート状態変更のための通知メカニズムの数。 AWS IoT Device Managementは、リモートで接続されたデバイスを大規模にオンボード化、整理、監視、管理することを可能にするサービスです。   AWS IoT Device Management内では、フリートインデックスを使用すると、フリート内のすべてのデバイスのレジストリ、デバイスシャドウ、および接続状態をインデックス化し、これらの属性の任意の組み合わせに基づいてデバイスを検索できます。 フリートインデックスを使用して、どのデバイスが特定のバージョンのファームウェアを実行しているかを照会したり、どのデバイスがAWS IoTサービスに接続されているかを照会したりできます。 このブログ記事は4つのステップにわけて解説します。 フリートインデックスを有効にします。 Lambda関数のAWS Identity and Access Management(IAM)ロールとアクセス許可を定義します。 Lambda関数を定義して構成します。 フリート管理ダッシュボードを構築し、CloudWatchを使用してアラームを設定します。 本ブログではAWSマネージメントコンソールで作業していきます。この作業はAWS Command Line Interface(AWS CLI)でも実行できます。

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AWS上でのSIOS Protection Suiteを使用した高可用性SAPシステムの実装

Amazon Web Services (AWS)でシニアソリューションアーキテクトを務めるSantosh Choudharyによる記事です。 AWSは、クラウド環境として信頼性、耐障害性があり、可用性の高いシステムを構築するためのサービスとインフラストラクチャを提供しています。SAPシステムはビジネスにとって非常に重要であるため、高可用性は不可欠です。 SAPアプリケーションの高可用性は、使用するオペレーティングシステムとデータベースに応じて、AWS上で様々な方法で実現できます。例えば、SUSE High Availability Extensions (SUSE HAE)、Red Hat Enterprise Linux for SAP with High Availability and Update Services (RHEL for SAP with HA and US)、Veritas InfoScale Enterprise for AWS、SIOS Protection Suiteなどです。 この記事では、SIOS Protection Suiteを使用して、WindowsおよびLinux環境で可用性の高いSAP on AWS環境を実装する方法について説明します。また、Windows環境とLinux環境でのSIOS製品の設定の違いについても説明します。

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【4回シリーズ/2回目】メディアサービス - エンコード、パッケージ化およびCDN配信のおすすめ最適化

スポーツ中継、ゲーム、ニュース配信、TV番組など、動画配信のニーズは高まっているものの、配信遅延や最適なサービスの選択に困っている方もいらっしゃるのではないでしょうか?メディアサービスを検討する際によくある課題とソリューションについて、以下のように4つのパートに分けて解説します。ふたつ目のテーマは「エンコード、パッケージ化、および CDN 配信のおすすめ最適化」です。 パート 1:レイテンシーの定義と測定 パート 2:エンコード、パッケージ化、および CDN 配信のおすすめ最適化(この記事) パート 3:動画プレイヤーのおすすめ最適化 パート 4:参照アーキテクチャとテスト結果

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AWS Black Belt オンラインセミナーのご案内 (2019 年 4月)

こんにちは。マーケティングの鬼形です。4月の AWS Black Belt オンラインセミナーについてご案内させて頂きます。 視聴方法: オンラインセミナー登録ページよりお申し込みください Let’s dive deep into AWS Lambda Part1 | Part2 Part1 2019 年 4 月 2 日 (火) | 12:00 – 13:00 | IT 知識レベル:★★☆☆☆ | AWS 知識レベル:★★☆☆☆ Part2 2019 年 4 月 9 日 (火) | 12:00 – 13:00 | IT 知識レベル:★★★☆☆ | AWS 知識レベル:★★★☆☆ サーバーレスアプリケーション開発におけるキーコンポーネントであるAWS Lambdaについて、その概要から機能の詳細、ベストプラクティスにアンチパターンまでくまなくお伝えします。AWS Blackbelt Online SeminarでAWS Lambdaそのものを深掘りするのは約3年ぶり(!)です。というわけでボリュームたっぷりの予定なため、本Webinarは Part1、Part2と2週にわたってお届けします。 対象者 サーバーレスアプリケーション開発に興味のある開発者の方 本セミナーで学習できること […]

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デベロッパー達、2019 AWS DeepRacer League に向けてエンジン始動せよ

AWS DeepRacer League でポールポジションを狙ってください。本日、皆さまに AWS DeepRacer の旅路にとってのネクストステージ、AWS DeepRacer League 2019 をお伝えすることに興奮しています。 2018年11月、AWS のニュースブログにおいて Jeff Barr が、機械学習 (ML) を学ぶための新たな道、AWS DeepRacer の立ち上げを発表しました。AWS DeepRacer に参加するデベロッパーは、強化学習による 1/18 スケールの完全自律型レースカー、3D レースシミュレーション、グローバルなレースリーグの機会を得ることができます。 AWS re:Invent 2018 では、数千人のデベロッパーが、レーシングコース上の実戦に臨み、名誉と賞金、そして、憧れの AWS DeepRacer チャンピオンカップを手中に収めるべく競い合いました。2018 年の王座を獲得したのは、Rick Fish 氏。UK に本拠を持つフィンテック系スタートアップ企業、Jigsaw XYZ の共同出資者です。これは僅差のレースでしたが、最終的に Rick 氏が 50.51 秒のウィニングタイムで勝ち抜きました。deepracerleague.comでは、去年のレースの模様、そして、リック氏のレースチームが、2019年のタイトル防衛のために準備しているアップデートなどを伝える、彼との最近のインタビューがご覧いただけます。 さあ、次にレースコースに出て、AWS DeepRacer を使った ML についての学習機会を得るのは、あなたです。AWS DeepRacer League 2019 への参加方法には、Summit Circuit と Virtual Circuit […]

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AWS 深層学習 AMI が TensorFlow 1.13 と MXNet 1.4 を搭載し Amazon Linux 2 に対応

AWS 深層学習 AMI に、新たに MXNet 1.4.0、Chainer 5.3.0、TensorFlow 1.13.1 が追加されました。これらはソースから直接カスタムビルドされ、Amazon EC2 インスタンス全体で、高パフォーマンスのトレーニング向けに調整されています。 AWS 深層学習 AMI が Amazon Linux 2 で使用可能に 開発者は、AWS 深層学習 AMI と Deep Learning Base AMI を、次世代の Amazon Linux である Amazon Linux 2 で使用できるようになります。本バージョンは、2023 年 6 月 30 日までの長期サポート (LTS) を備え、Linux エコシステムの最新のイノベーションを利用することができます。Amazon Linux 2 の深層学習 AMI は、Python 3.6 と Python 2.7 で、TensorFlow (Keras 含む)、MXNet、PyTorch、Chainer 向けに事前構築され最適化された仮想環境を備えています。開発者は、Ubuntu […]

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AWS Database Migration Service (DMS) レプリケーションインスタンスをスケールする方法

AWS Database Migration Service (DMS) は、データベースを AWS に迅速かつセキュアに移行するために役立ちます。AWS DMS の移行プロセスには、レプリケーションインスタンス、ソースエンドポイントとターゲットエンドポイント、およびレプリケーションタスクの設定が含まれます。 レプリケーションインスタンスは、CPU、メモリ、ストレージ、I/O などのリソースを使用します。これらは、インスタンスのサイズやワークロードの種類によって制約を受ける可能性があります。 この記事では、必要に応じて AWS DMS レプリケーションインスタンスを自動的にスケールして、より高い負荷 (スケールアップ) を処理し、負荷が低いときにコストを削減 (スケールダウン) する方法を示します。 ユースケース AWS DMS レプリケーションインスタンスをセットアップする際には、以下を分析します。 データベース内のテーブル数 それらのテーブルのデータ量 同時レプリケーションタスク数 ソースデータベースへのトラフィック AWS DMS レプリケーションインスタンスを適切なサイズにするには、適切なリソース使用率 (CPU) を予測できなければなりません。 動的サイジングソリューションの概要 こちらがアーキテクチャのダイアグラムです。 AWS DMS のベストプラクティスホワイトペーパーでは、適切なサイズの AWS DMS レプリケーションインスタンスを設定するいくつかの戦略について概説しています。 この記事では、AWS DMS レプリケーションインスタンスのサイズ設定において大きな柔軟性を実現する方法を説明します。 Amazon CloudWatch を使用して、AWS DMS レプリケーションインスタンスの CPU 使用率を監視します。CloudWatch のアラームしきい値に達すると、Amazon Simple Notification Service (Amazon […]

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Amazon Relational Database Service を使用したシャーディング

水平パーティション分割とも呼ばれるシャーディングは、リレーショナルデータベースの一般的なスケールアウトアプローチです。Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) は、クラウドでシャーディングを使いやすくするための優れた機能を提供するマネージド型リレーショナルデータベースサービスです。この記事では、Amazon RDS を使用してデータストレージの高いスケーラビリティ、高可用性、およびフォールトトレランスを実現するために、シャードデータベースアーキテクチャを実装する方法について説明します。Amazon RDS をデータベースシャードとしてデプロイする際のスキーマ設計とモニタリングメトリクスに関する考慮事項について説明します。また、リシャーディングの課題についても概説し、Amazon RDS でのプッシュボタンによるスケールアップおよびスケールアウトソリューションを紹介します。 シャードデータベースアーキテクチャ シャーディングは、データをより小さなサブセットに分割し、それらを物理的に分離された多数のデータベースサーバーに分配する手法です。各サーバーはデータベースシャードと呼ばれます。すべてのデータベースシャードは通常、同レベルのパフォーマンスを生成するために、同じタイプのハードウェア、データベースエンジン、およびデータ構造を持っています。ただし、それらはお互いの知識を持っておらず、その点が、データベースクラスタリングやレプリケーションなどの他のスケールアウトアプローチとシャーディングを区別する重要な特性です。 シェアードナッシングモデルにより、スケーラビリティとフォールトトレランスの点で、シャードデータベースアーキテクチャは独自の強みを発揮します。データベースメンバー間のコミュニケーションや競合を管理する必要はありません。それに伴う複雑さとオーバーヘッドは存在しません。1 つのデータベースシャードにハードウェアの問題があるか、フェールオーバーを経ても、単一障害点やスローダウンは物理的に分離されているため、他のシャードは影響を受けません。アプリケーション層に存在するデータマッピングとルーティングロジックの一部から発生するレイテンシーが非常に少ないという条件で、シャーディングは必要なだけのデータベースサーバーを利用する可能性があります。 ただし、シェアードナッシングモデルでは、シャーディングという避けられない欠点も発生させます。そこでは、さまざまなデータベースシャードに分散しているデータが分離されています。複数のデータベースシャードからデータを読み取りまたは結合するためのクエリは、特別に設計する必要があります。通常、片方のシャードでのみ動作するピアよりも高いレイテンシーが発生します。すべてのデータの一貫したグローバルなイメージを提供できないことは、データ分析機能が通常データセット全体に対して実行されるオンライン分析処理 (OLAP) 環境で積極的な役割を果たすことにおいて、シャードデータベースアーキテクチャを制限します。 オンライントランザクション処理 (OLTP) 環境では、大量の書き込みまたはトランザクションが単一のデータベースの容量を超えることがあり、スケーラビリティが懸念される場合、シャーディングは常に追求する価値があります。Amazon RDS の登場により、データベースの設定と運用は大幅に自動化されました。これにより、シャードデータベースアーキテクチャを扱う作業がずっと簡単になります。Amazon RDS は、Amazon RDS for MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、およびAmazon Aurora を含むデータベースエンジンのセットを提供します。これらのいずれかを、シャードデータベースアーキテクチャのデータベースシャードの構成要素として使用できます。 Amazon RDS を使用して構築されたシャードデータベースアーキテクチャの例を見てみましょう。AWS クラウドコンピューティング環境のコンテキストでは、データフローパス内での位置はいくつかの特徴があります (次の図に示します)。 Auto Scaling 機能を備えた Amazon EC2 インスタンスのグループでホストされているウェブアプリケーションを介してデータがシステムに入力されます。 データストレージは、さまざまなビジネス要件および所有権要件を満たすために OLTP 環境が OLAP 環境から分離されている層になっています。 OLTP 環境ではデータベースシャーディングを使用します。これは、高いスケーラビリティで書き込みスループットに対する増大する需要を満たすために Amazon RDS で構築されたデータベースのグループで構成されています。Multi-AZ 機能を使用してデプロイされたスタンドアロンデータベースを使用した高可用性を実現するために各データベースシャードを構築します。注意: […]

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