Amazon Web Services ブログ

MySQL は世界で最も普及しているオープンソースデータベースです。それにも関わらず、多くの利用者が一様にバックアップ、高可用性の確保にかかる膨大な手間に苦心していたり、また MySQL のスケーリングが複雑である、時間がかかる、あるいはその両方であると感じています。 お客様がそうした既存の MySQL 環境から Amazon RDS for MySQL へ移行する最大の理由の 1 つはそこにあります。Amazon RDS はポイントインタイムリカバリや高可用性などのオプションを複雑な設定など一切なしですぐに使用できる機能を提供します。RDS for MySQL はさらに、ソースあたり 5 つのリードレプリカに対応しています。このように、バイナリログ (binlog) レプリケーションを手動で設定したり、保守したりする必要なく、簡単にワークロードをスケールできます。 MySQL にハイエンドコマーシャルデータベースのパフォーマンスおよび可用性との互換性を期待するのであれば、MySQL データベースを Amazon Aurora に移行することでそれを実現できます。MySQL との互換性を持つ Amazon Aurora を使用することで、fast database clones および autoscaling replicas などの機能を活用できます。また、AWS Lambda および Amazon CloudWatch Logs といった他の AWS サービスとのネイティブ統合も可能になります。これらの機能に加えて、Amazon Aurora はまた、3 つのアベイラビリティーゾーンをまたぐデータのレプリケーションにより、優れた耐久性を実現します。また、最大で 15 個の Aurora レプリカにスケール可能で、すべてが通常では 20 […]

SAP HANA on AWSクイックスタートのメジャーアップデートをリリースできたことを嬉しく思います。今回のリリースでは、高可用性のためのシングルノード構成のマルチAZ配置をサポートしました。 マルチAZオプションでは、Amazon Web Services (AWS)上のSAP HANA環境として2つのアベイラビリティゾーン (AZ)を使います。プライマリとセカンダリの2つのSAP HANAサーバーを個別のプライベートサブネットに展開し、高可用構成を設定します。新規の仮想プライベートクラウド (VPC)を作成するか、既存のインフラストラクチャにSAP HANAサーバーを展開するかを選択できます。展開には約35分かかります。

Goodreads では現在、モノリシックな Rails アプリケーションをマイクロサービスに分解している途中です。これらのサービスの大半は、Amazon DynamoDB をプライマリデータストアとして使用することに決めました。DynamoDB はストレージとスループットのさまざまなニーズに対応して、一貫した、数ミリ秒のパフォーマンスを提供できるため気に入っています。 しかし DynamoDB は高スループットの読み書きワークロードで優れていますが、1 回限りの、アドホックなクエリやデータウェアハウスワークロードをサポートするようには最適化されていません。しかし、AWS Data Pipeline、Amazon S3、AWS Glue、Amazon Athena を組み合わせることで、DynamoDB から S3 にデータセットをエクスポートし、Athena を使用してデータセットで SQL クエリを実行できます。

先日 (2018/7/3) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar 「Amazon Neptune」 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。 20180703 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Neptune PDF Q. DynamoDBを利用するのはLambdaなどのMicroserviceとの親和性が高いためです。ネプチューンとLambdaの関係はどうですか ? A. HTTP RESTが使えるのでRDBMSのDB接続と比較して親和性は高いです。 Q. 暗号化を有効にした際は、性能が落ちるのでしょうか。落ちる場合は、どの程度落ちるかの指標等はありますか A. 格納データの暗号化について、特筆すべきオーバーヘッドはありません。 Q. オンデマンドインスタンス料金はRI適用は可能でしょうか。 A. いいえ、現在RIは使用できません。 以上です。 直近で以下の無料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 Black Belt Online Seminar AWSで実現するウェブサイトホスティング 2018 年 7 月 10 日 | 12:00 – 13:00 | IT 知識レベル:★★☆☆☆ […]

みなさんこんにちわ。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング エバンジェリストの亀田です。   2017年12月にご案内したAmazon Linux 2 の正式版が一般公開開始されましたのでお知らせいたします。また日本語版FAQも併せて更新されています。Amazon Linux 2 がAmazon Linux と異なる主な特徴は以下です。 Long Term Support (LTS) の提供 コアに含まれるパッケージに対し、セキュリティ更新とバグ修正を5年間提供 ユーザー空間のアプリケーションバイナリインターフェイス (ABI) とアプリケーションプログラミングインターフェイス (API) の互換性を 5 年間維持 LTSの提供は2017 年 12 月 13 日と 2018 年 4 月 9 日にリリースされたLTS Candidate 版には適用されないのでご注意ください。 オンプレミス環境のサポート VMWare、KVM、VirtualBox (Oracle VM)、Microsoft Hyper-V　の4つの仮想プラットフォームをサポートしており、最小で512MBのメモリ環境で動作します。それぞれ以下からイメージをダウンロードできます。 VMWare KVM Oracle VirtualBox Microsoft Hyper-V その他、詳しい情報はこちらにまとまっていますので是非ご確認ください。従来のAmazon Linux […]

EU の一般データ保護規則 (GDPR) には、データプロセッサー（取扱者）とデータコントローラー（管理者）の役割が記述されており、一部のお客様や APN（Amazon Partner Network）のパートナー各社から、こうしたGDPR上の役割が、AWS 責任共有モデルにどのような影響を与えるかといった質問をいただいています。今回は、GDPR の観点から、私たちとお客様にとっての責任共有について説明したいと思います。 AWS 責任共有モデルは GDPR によってどのように変わりますか? という質問への簡易な回答は「変わりません」ということになります。AWS は、お客様に提供するクラウド環境とサービスをサポートする基盤となるインフラストラクチャを保護する責任を負います。一方、データコントローラーまたはデータプロセッサーとして行動するお客様と APN パートナーは、クラウドに入れた個人データに責任を負います。責任共有モデルには、AWS とお客様、APN パートナーの様々な責任が示され、同じ分類の責任が GDPR の下で適用されます。 データプロセッサーとしての AWS の責任 GDPR によって、データコントローラーおよびデータプロセッサーに関する明確な規則と責任が導入されます。AWS のお客様が当社のサービスを使用して個人データを処理するとき、データコントローラーは通常 AWS のお客様 (および場合によっては AWS のお客様の顧客) です。また、あらゆるケースで、AWS は常にこのアクティビティに関してデータプロセッサーとなります。なぜなら、お客様は AWS のサービス管理との相互作用を通じてデータの処理を指示しており、AWS はお客様の指示を実行しているにすぎないからです。データプロセッサーとして、AWS は、当社のすべてのサービスを実行するグローバルなインフラストラクチャの保護に対して責任を負います。AWS を使用する管理者は、エンドユーザーのコンテンツと個人データを処理するためのセキュリティ構成の管理を含めて、インフラストラクチャの保護は当社の最優先事項であり、セキュリティ上の統制を検証するためにサードパーティーの監査に多額の出資をしています。そこで明らかになった問題があれば、AWS Artifact を通じてお客様にお知らせすることになります。当社の ISO 27018 レポートはよい例であり、特に個人データの保護に重点を置いてセキュリティ管理をテストしています。 マネージドサービスに対する AWS の責任は大きくなっています。マネージドサービスには、Amazon DynamoDB、Amazon RDS、Amazon Redshift、Amazon Elastic MapReduce、Amazon WorkSpaces 等があります。ゲストオペレーティングシステム (OS) やデータベースのパッチ適用、ファイアウォール構成、障害回復等の基本的なセキュリティタスクは AWS […]

Amazon SageMaker が AWS PrivateLink を使用した Amazon Virtual Private Cloud (VPC) エンドポイントをサポートすることになりました。これで、インターネットに頼ることなく、ユーザーの VPC 内の Amazon SageMaker にホスティングされた機械学習モデルの予測呼び出しを開始できます。 Amazon SageMaker は、開発者やデータサイエンティストが、機械学習モデルをあらゆる規模で、迅速かつ簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにする完全マネージド型プラットフォームです。機械学習モデルは Amazon SageMaker を使用して実稼働状態にデプロイされると、ユーザーのアプリケーションにセキュアな HTTPS エンドポイントを設定します。予測の低いレイテンシーおよび高いスループットを達成するために、アプリケーションに求められるのは SageMaker Runtime API を使用することのみとなりました。AWS PrivateLink をサポートすることで、SageMaker Runtime API はインターネットで接続するのではなく、VPC 内のインターフェイスエンドポイントから呼び出しが可能になります。クライアントアプリケーションと SageMaker Runtime API の間での通信は VPC 内で行われるので、インターネットゲートウェイ、NAT デバイス、VPN 接続、AWS Direct Connect は必要ありません。 AWS コマンドラインインターフェイス (AWS CLI) のコマンドまたは AWS マネジメントコンソールを使用して、SageMaker Runtime に接続するための […]

主成分分析 (PCA) は、主に株式市場の予測から医用画像分類に至るまで数多くのアプリケーションの次元削減のために、データ科学者が使用する非常に一般的な手法です。PCA のその他の用途としては、ノイズ除去および特徴抽出があります。また、PCA は、探索的データ解析ツールとしても使用されます。 PCA をよりよく理解するために、トラックのプロパティで構成されるデータセットの例を考えてみましょう。これらのプロパティは、色、サイズ、コンパクトさ、座席数、ドア数、トランクのサイズなどによってそれぞれのトラックを記述します。測定されるこれらの特徴の多くは重複しているため、こうした重複を取り除き、より少ないプロパティでそれぞれのトラックを説明する必要があります。これが、まさに PCA が目指すものです。 このブログ記事では、カリフォルニア大学アーバイン校のアイリス (あやめ) 標準データセットで実行されている PCA を使用して、Jupyter ノートブックのコードの簡単な例で PCA の基本を紹介し、次に Amazon SageMaker 環境で動作する PCA を紹介します。Amazon SageMaker を使用するメリットのいくつかを指摘します。 PCA とは？ PCA は、できるだけ多くの情報を保持しながら、d 個の特徴を p << d 個の特徴に圧縮する技術です。PCA のための古典的なデモンストレーションは、画像で行われます。白黒画像は、各ピクセルのグレースケールを決定する整数の n X d の行列として表すことができます。PCA は、圧縮された画像が元の画像とほぼ同じに見えるように、nd 個ではなく、(n+d) p 個で保存できるマトリックスによる低ランクの表現を提供します。機械学習 (ML) の文脈では、PCA は次元削減技術ということになります。特徴の数が多い場合、ML アルゴリズムには過剰適合のリスクがあるか、トレーニングに時間がかかりすぎることになります。そのために、PCA は入力の次元を減らすことができます。PCA が次元を減らす方法は、相関関係に基づいています。2 つの特徴が相関していて、一方の値が与えられると、もう一方の値について知識を使って推測することができます。p をターゲットの次元とする PCA は、これらの線形関数が元の d 個の特徴を最も正確に予測するような p […]

AWS Service Update 動画が更新されましたのでお知らせします。今回は 6/14~6/26 のうち主要なサービスアップデート情報をお届けしています。また、AWSサービスの詳細を知りたい方は 7 月のオンラインセミナーもご活用ください。今月は西谷が担当する Amazon Elastic Container Service for Kubernetes も開催されます。

みなさん、こんにちわ。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング エバンジェリストの亀田です。   AWS Summit Tokyo 2018の基調講演にてアナウンスしました、AWS Fargate の東京リージョン対応ですが、サービスが開始されましたのでお知らせいたします。 AWS Fargate は Amazon Elastic Container Service (ECS)の1モードとして動作しますので、マネージメントコンソールから「Elastic Container Service」を選択し、「クラスターの作成」をクリックすると、クラスターテンプレートとしてAWS Fargate を選択できるようになっています。 AWS Fargate は従来の ECS と異なり、サーバーやクラスターを管理することなくコンテナを実行できるという特徴を持っています。これによりコンテナを実行するために仮想マシンのクラスターをプロビジョニングしたり、設定やスケールの管理を行うことなく、アプリケーション開発に注力いただくことができます。   現在AWS Fargate はECSでサポートされていますが、Amazon EKS 対応も2018年中に予定されていますので、また続報をお伝えしたいと思います。 ドキュメント や FAQ も日本語化されていますので、合わせて確認してみてください。 – プロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田