Amazon Web Services ブログ

AWS ストレージの更新 – S3 と Glacier の値下げ + Glacier に追加された取得オプション

2006 年に、S3 のサービスを画期的な従量課金制 (月額 15 セント/GB の初期料金) で開始しました。以降、これまでの間に GB あたりの料金を 80% 値下げし、すべての AWS リージョンで S3 を開始しました。元の汎用モデルにはユーザー主導型の機能として、ウェブサイトのホスティング、VPC の統合、IPv6 のサポートなどが追加され、さらに S3 の低頻度アクセスなどの新しいストレージオプションも追加されました。AWS の多くのお客様は、法的、コンプライアンス、その他の目的で重要なデータをアーカイブしますが、このようなデータは滅多に参照することがないため、2012 年に Glacier を発表しました。そして、ライフサイクルのルールを使用して S3、S3 の低頻度アクセス、Glacier の間でデータを転送する機能を提供しました。ここでは、2 つのビッグニュースを紹介します。まず、S3 の標準ストレージと Glacier ストレージの料金が値下げになります。さらに、Glacier に新しい取得オプションが追加されます。 S3 と Glacier の値下げ AWS を長くご利用いただいているお客様はご存じだと思いますが、AWS では絶えずコスト削減に取り組んでおり、その結果を AWS の値下げという形でお客様に還元しています。S3 の標準ストレージの GB あたりの料金は、ほとんどの AWS リージョンで 2016 年 12 月 1 日より値下げになります。12 月の使用量に対する請求には、自動的に値下げ後の新料金が反映されます。標準ストレージの新料金は以下のとおりです。 リージョン 0〜50 […]

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CloudTrail の更新 – Amazon S3 オブジェクトレベルの API アクティビティのキャプチャと処理

AWS の複数のサービスを組み合わせることで、多くのお客様が直面している問題に対処できることを示したいと思います。ここでは、本日発表される新しい AWS CloudTrail 機能を紹介し、この機能を CloudWatch イベントと合わせて使う方法について説明します。 課題 お客様はさまざまな種類のミッションクリティカルなデータを Amazon Simple Storage Service (S3) に保存しており、これらのデータに対するオブジェクトレベルのアクティビティを追跡できることを望んでいます。S3 アクセスログには、アクティビティの一部がキャプチャされて保存されますが、その詳細レベルは限定的でログ配信に何時間もかかる場合があります。お客様は、より充実した詳細とタイムリーな配信を求めています。金融サービスなどの規制業界では特にそうです。たとえば、特定の IAM ユーザーが S3 バケットの特定箇所に保存されている機密情報にアクセスした時間を確認したいというような要望があります。このようなお客様のニーズを満たすために、S3 オブジェクトに対するオブジェクトレベルのアクティビティをキャプチャする機能を CloudTrail に追加します。この機能はデータイベントと呼ばれます (CloudTrail の元のイベントは今後、管理イベントと呼びます)。データイベントは、”読み取り” オペレーション (GET、HEAD、Get Object ACL など) と “書き込み” オペレーション (PUT、POST など) で構成されます。これらのオペレーションでキャプチャされる詳細のレベルは、セキュリティ、監査、ガバナンス、コンプライアンスのさまざまなユースケースに対応するよう意図されています。たとえば、この詳細のレベルに基づいて、個人識別情報 (PII) 用に新しいアップロードされたデータのスキャン、保護されたバケット内のデータに対するアクセス試行の監査、適切なアクセスポリシーが適用されていることの確認ができます。 オブジェクトレベルの API アクティビティの処理 以上のすべてを考慮して、選択されたバケット内のオブジェクトやバケット内の選択されたフォルダーに対して S3 オペレーションが実行されるたびに、それをカスタムアクションで処理する Lambda 関数を簡単に設定できます。この投稿に着手する前に、jbarr-s3-trail という新しい CloudTrail 追跡を作成しておきました。 この追跡を使用して、S3 バケットの 1 つ (jbarr-s3-trail-demo) に対するオブジェクトレベルのアクティビティを記録することにします。そのためには、この追跡にイベントセレクターを追加する必要があります。このセレクターは […]

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Redshiftアップデート:列や表の名前に日本語が使用できるように

Amazon Redshift で列や表、もしくはビューといったオブジェクトの名前として日本語が利用可能になりました!これは以前から日本のお客様からご要望いただいていた機能ですので、以下で説明します。 Amazon Redshift introduces multibyte (UTF-8) character support for database object names and updated ODBC/JDBC Release: Amazon Redshift on 2016-11-10 Redshiftはこれまではデータとしては日本語を含むマルチバイト文字を格納可能でしたが、表や列の名前には使用できませんでした。これが改善され、Redshift v1.0.1122からは日本語のテーブル名や列名が利用可能になります。利用する前にご自身のRedshiftクラスターが1.0.1122以降に更新されているかをご確認ください。 列や表の名前は最大で127バイトまで利用でき、文字はUTF-8で保存されます(日本語の漢字やひらがなは1文字を表現するのに3バイト必要です)。以下のドキュメントも更新されています。現時点では日本語翻訳はまだ更新されていないので、英語に切り替えてご覧ください。 Names and Identifiers なおマルチバイト文字のテーブル名や列名を使用する場合は、RedshiftのJDBCドライバー 1.2.1以降、ODBCドライバー 1.3.1以降にアップデートする必要がある事に注意してください。どちらもRedshiftのマネジメントコンソールから、もしくは以下のリンクよりダウンロードが可能です(こちらも英語にしてご覧ください)。名前のマルチバイト対応だけでなく、バグフィックスや機能向上を含みますのでぜひこの機会にドライバを最新に更新して御利用ください。 Download the Amazon Redshift JDBC Driver Install and Configure the Amazon Redshift ODBC Driver on Microsoft Windows Operating Systems Amazon Redshift JDBC Driver 1.2.1リリースノート(リンク先PDF) […]

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Human Longevity, Inc. – ゲノム研究で医療を変える ゲノム研究の先端をリードする

Human Longevity, Inc. (HLI) は予防衛生を支持する上で、ヒトゲノムおよび関連性を持つ表現型データや臨床データを蓄える世界最大のデータベースを構築したいと考えています。今回のゲスト投稿では、Yaron Turpaz 氏と Bryan Coon 氏、Ashley Van Zeeland 氏が医学に大きな変化をもたらす努力の一端として生成している大量のデータを保存するため、どのように AWS を使用しているのか語ります。 — Jeff; 2013 年に Human Longevity, Inc. を設立した当時から、前途に待ち受ける挑戦を認識していました。ゲノムには生命体を形成し維持する上で必要なすべての情報が詰まっています。ヒトにおいては、30 億もの DNA ベースのペアを含むゲノム全体のコピーが核を持つ全細胞に含まれています。我々の目的は 100 万のゲノムを配列し、その情報と関連付けた健康記録や疾病リスクを研究者や医師に提供することです。研究者や医師はデータを解釈して的を絞った個人の健康管理プランや、癌やその他の深刻な健康リスクにおいて最適な治療を従来より遥かにすばやく提供することができます。従来のように症状が出始めてから医師にかかり、病気を診断されてから治療を始めるモデルではなく、予防衛生やリスク予防を発展させることで医療を変えることが我々の目的です。大規模なコンピューティングを開発し適用、ゲノム研究に機械学習を使用するには Illumina のような企業が提供する DNA 配列技術による大量なデータの収集、分析、保存が必要になります。1 つのゲノムからの生データは約 100 ギガバイトを消耗します。注釈や表現型のソースや分析を含むゲノム情報を調整し、健康上の情報を分析するに伴ってこの数字は上昇します。我々が選ぶコンピューティングとストレージ技術が当社の成功に直接影響することは初めから理解していました。ですから、クラウドを使用することは明らかに最適な選択でした。当社はゲノミクスを専門としているので、IT インフラストラクチャの構築や維持にリソースを使用することは希望していません。そこで、プラットフォームの広さや当社が必要とする優れたスケーラビリティ、そしてビッグデータで展開した専門知識を備えている AWS を選ぶことにしました。また、AWS によるイノベーションのペースも考慮しました。利用者のために可能な限りコストを抑える AWS の手の込んだ策略も、当社のビジョンを実現する上で非常に大切なポイントだと考えました。 広範囲にわたる AWS サービスの活用 スペクトルの核型分析 / 画像提供: Human Longevity, Inc. 現在、当社では広範な AWS サービスを使用して様々な種類のコンピューティングタスクやストレージタスクを行っています。たとえば HLI のナレッジベースは […]

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AWS Lambda の新機能 – 環境変数とサーバーレスアプリケーションモデル (SAM)

AWS Lambda とサーバーレスアプリケーション開発をめぐる興奮のとりこになっています。過去 1〜2 年間に週刊 AWS で、多くのサーバーレスの成功事例、ツール、オープンソースプロジェクトを紹介しました。今回は Lambda に追加された重要な機能として、環境変数と新しいサーバーレスアプリケーションモデルについて説明します。 環境変数 開発者なら、だれでも複数の環境で利用できるコードを構築したいと思います。コードを簡単に再利用するには、実行時に設定値を受け入れられるように構築する必要があります。設定値とは、コードの環境をカスタマイズするためのテーブル名、デバイス名、ファイルパスなどです。たとえば、多くのプロジェクトは開発環境、テスト環境、本稼働環境ごとに設定が異なります。Lambda 関数に環境変数を指定できるようになりました。これでコードを変更または再デプロイすることなく設定の変更が可能になり、これまで以上にサーバーレスアプリケーション開発が効率化されます。各環境変数はキーと値のペアです。キーと値は AWS Key Management Service (KMS) で暗号化され、必要に応じて復号されます。関数あたりの環境変数の数には制限がありませんが、合計サイズは 4 KB を超えることができません。 Lambda 関数を新規作成する場合は、同時に環境変数も設定します。最新バージョンの関数の値は変更できますが、以前のバージョンの値は変更できません。次の例では、シンプルな Python 関数を作成して、いくつかの環境変数を設定し、その環境変数をコードから参照しています (このために os ライブラリをインポートする必要がありました)。 Lambda に用意されているデフォルトのサービスキーを使えば、この機能を使用しても料金はかかりません (独自のキーを使用する場合は、リクエストあたりの KMS の通常料金が適用されます)。この新しい機能の詳細とさまざまな活用方法については、AWS Compute Blog で「サーバーレスアプリケーションを簡素化する Lambda 環境変数」を参照してください。 AWS サーバーレスアプリケーションモデル サーバーレスアプリケーションを構築するために、Lambda 関数、Amazon API Gateway リソース、Amazon DynamoDB テーブルを併用する場合があります。新しい AWS サーバーレスアプリケーションモデル (AWS SAM) を使うと、これらのすべてのコンポーネントを、AWS CloudFormation でネイティブにサポートされている簡略化された構文で記述できます。この構文を使用するには、CloudFormation テンプレートに次のような […]

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Web Access for Amazon WorkSpaces

2013 年後半に WorkSpaces を発表しました (Amazon WorkSpaces – クラウド内でのデスクトップコンピューティング)。以後、これまでに新しい機能が次々と追加されています。2016 年のハイライトをいくつか以下に紹介します。 2016 年 11 月 – WorkSpaces に GPU を使用したグラフィックスバンドルを追加。 2016 年 10 月 – WorkSpaces が 欧州 (フランクフルト) リージョンで利用可能に。 2016 年 8 月 – WorkSpaces がすべての WorkSpaces バンドルと AWS Marketplace for Desktop Apps をアジアパシフィック (シンガポール) リージョンで時間料金で提供。 2016 年 7 月 – WorkSpaces で自分の Windows 10 デスクトップライセンスを導入可能に。 […]

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Amazon CloudWatch 更新 – パーセンタイル統計およびダッシュボードの新ウィジェット

最近は Amazon CloudWatch 関連の動きが非常に活発です!今月前半には、メトリクスから関連するログへ移動する方法をご紹介し、またメトリックス保存期間の延長とユーザーインターフェイスの更新についてお知らせしました。本日、CloudWatch は再び改良され、パーセンタイル統計および 2 つの新しいダッシュボードウィジェットが追加されました。AWS re:Invent のおかげで時間がほとんどないため、簡潔に説明します。 パーセンタイル統計 ウェブサイトやクラウドアプリケーションを大規模に実行する場合、必要なレベルのパフォーマンスをお客様の大多数にお届けできていることを確認する必要があります。数字で平均を確認することも大切ですが、全体像が分かりにくい場合もあります。平均値によってパフォーマンスの異常値が隠れてしまうことがあり、たとえば、お客様の 1% に不便をおかけしていることがわからない場合があります。カスタマーエクスペリエンスを適切に伝える方法でパフォーマンスや挙動を理解し視覚化するために、パーセンタイルは便利なツールです。たとえば、パーセンタイルを使用して、ウェブサイトに対するリクエストの 99% が 1 秒以内に満たされていることを確認できます。Amazon ではパーセンタイルを広範に使用しており、今やお客様にも同様に使用していただけるようになりました。プレフィックスとして「p」を付け、サイトやサービスの応答時間の目標と実際のパフォーマンスを p90、p99、および p100 (最低の場合) として表現します。長年の経験で、当社ではロングテールにおける応答 (p99 以上) が、データベースのホットスポットおよびその他のトラブルスポットを検出するために使用できることが判っています。パーセンタイルのサポートは、EC2、RDS、Kinesis、および新しく作成された Elastic Load Balancer および Application Load Balancer で利用できます。また、カスタムメトリクスでも利用できます。CloudWatch (カスタムダッシュボード含む) にパーセンタイルを表示できるほか、アラームを設定することもできます。パーセンタイルは他のメトリクスと組み合わせて表示できます。たとえば、オレンジと緑の線は p90 および p95 CPU 使用率を表します。 CloudWatch コンソールに、任意のパーセンタイルを設定できます。 新しいパーセンタイルメトリクスを使用してアプリケーションのパフォーマンスにさらに可視性を追加する方法について詳しくは、Elastic Load Balancing: Support for CloudWatch Percentile Metrics をご覧ください。新しいダッシュボードウィジェット Stacked Area ウィジェットおよび Number […]

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開発者の方へお知らせ – Amazon WorkDocs SDK のパブリックプレビューが利用可能になりました

私は Amazon WorkDocs のヘビーユーザーで、大ファンでもあります。AWS re:Invent をわずか数日後に控え、私は 20 件近いブログ投稿の下書きを作成中です。私は WorkDocs を使って、すべての関係者が各下書きの最新版を確実に確認し、コメントするようにしています。本日は、WorkDocs の Administrative SDK のパブリックプレビューを発表します。私はこれまで、この発表を楽しみしていました。また、ブログを効率化し、ワークフローを確認するツールをビルドすることを待ち遠しく思っています。この SDK により、高度なコンテンツ管理、ドキュメントの移行、ウイルススキャン、データ損失防止、電子情報開示を含む、多くのタイプの付加価値のある統合への扉が開きます。この SDK は、WorkDocs サイト内に含まれているリソースへの完全な管理者レベルのアクセスを提供します。ユーザー、コンテンツ、およびアクセス権限を管理するアプリケーションを構築し、WorkDocs 管理者コンソールを介してデプロイのために AWS Marketplace で販売できます。 リソースとアクション Administrative SDK では、WorkDocs ユーザー、フォルダー、ファイル、およびアクセス許可での作成、読み取り、更新、および削除の各アクションを実行でき、それらにおいてアクションが実行されたときに送信される通知にサブスクライブする機能もあります。特定の機能やリソースへのアクセス権は、AWS Identity and Access Management (IAM) によって付与されます。SDK で提供される機能の概要は次のとおりです。 ユーザー フォルダ ドキュメント アクセス許可 [Notifications] ユーザーの作成 ユーザーのアクティブ化 ユーザーの説明 ユーザーの更新 ユーザーの削除 フォルダーの作成 フォルダーの取得 フォルダーパスの取得 フォルダーの更新 フォルダーの削除 フォルダーの説明 フォルダーコンテンツの削除 ドキュメントの取得 ドキュメントの削除 ドキュメントパスの取得 […]

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Amazon Simple Queue Service の新機能 – 1 回だけの処理と重複排除機能を備えた FIFO キュー

AWS サービスファミリーの本当に最初のメンバーである Amazon Simple Queue Service (SQS) は、明らかに時の試練を耐え抜きました。2004 年に、私たちはこのサービスを「分散アプリケーションコンポーネント間でメッセージをバッファリングするための、信頼性が高く、非常にスケーラブルなホストキュー」と説明しました。それからというもの、デッドレターキュー、256 KB のペイロード、SNS の統合、ロングポーリング、バッチオペレーション、遅延キュー、タイマー、CloudWatch メトリクス、メッセージ属性といった多くの機能を追加してきました。 新しい FIFO キュー 現在、私たちは FIFO (先入れ先出し) キューのサポートにより、SQS をさらに強力で柔軟性の高いものにしています。この新しいタイプのキューは、現在 2 つのリージョンで導入中で、2017 年初旬に他の多くのリージョンで利用可能にする計画です。このキューは、メッセージが送信順に 1 回だけ、重複なく処理されることを保証するように設計されています。FIFO キューは財務サービスや e コマースのお客様、メッセージを使ってデータベーステーブルを更新しているお客様にとって特に役立つことを期待しています。こうしたお客様の多くは、送信順にメッセージを受信することを前提にしたシステムをお持ちです。FIFO の順序では、メッセージ A を送信した場合、成功の応答を待機してからメッセージ B を送信し、メッセージ B はメッセージ A の後のキューに入れられてから、適切に配信されます。この順序は、複数の SendMessage 呼び出しを並列で実行する場合には適用されません。SendMessageBatch への呼び出し内の個別のメッセージ、および SendMessageBatch への複数の連続した呼び出しの間では適用されません。1 回だけの処理は、単一のコンシューマーおよび複数のコンシューマーシナリオの両方に適用されます。FIFO キューを複数のコンシューマー環境で使用する場合、現在のメッセージが削除されるか、可視性タイムアウトの有効期限が切れた後でのみ、メッセージを他のコンシューマーに表示するようキューを設定できます。このシナリオでは、最大 1 人のコンシューマーがアクティブにメッセージを処理します。他のコンシューマーは、最初のコンシューマーが終了するか失敗するまで待機します。SQS 外部のネットワーキングの問題により、メッセージ送信者がアクションのステータスを確認できず、呼び出しを再試行するために、重複したメッセージが発生する場合があります。FIFO キューは複数の手法を使用して、重複したメッセージを検出し、排除します。コンテンツベースの重複に加えて、 MessageDeduplicationId を、FIFO キューに対して SendMessage を呼び出すときに含めることができます。ID の長さは最大 […]

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Amazon QuickSightが一般提供開始 – 高速で利用が簡単なビッグデータ用ビジネスアナリティクス

1,500以上のスタートアップからグローバルエンタープライズまでのAWSカスタマーが参加したプレビュー期間を経て、 Amazon QuickSightが一般提供開始(Generally Available:GA)になった事を発表いたします!去年、プレビューへのお誘いのブログエントリで、私は以下のように書きました: これまではビジネスインテリジェンス(Business Intelligence, BI)を実現するには対処方法が不明確で複雑な作業が大量に必要でした。インフラとソフトウェアをセットアップし、ユーザが不満に思わないようにシステムをスケールさせるために多くの費用が必要で、データからモデルを作成するために高給のコンサルタントを雇う必要がありました。システムが出来上がったあとは、ユーザは複雑なユーザインターフェースに不満を覚え、モバイルデバイスからデータを分析できるようにするリクエストを受けることになります。さらにNoSQLやストリーミングデータも含めて分析したいですって?幸運を祈ります! Amazon QuickSightは、高速で使いやすくクラウドの力で構築されたビジネスアナリティクスをトラディショナルなオンプレミスBIシステムと比較して1/10のコストで提供します。QuickSightは数分で利用開始することが可能です。ログインし、データソースを指定すればデータを可視化(Visualize)できるようになります。その背後でSPICE(Super-fast, Parallel, In-Memory Calculation Engine)があなたのクエリを高速に処理し、結果を美しく可視化します。 データにディープダイブする 私が会話したお客様はみな、保存したデータからより多くの価値を得たいを考えておられました。彼らは価値を生む可能性がデータの中に埋もれており、そのデータが日々増えているということを理解していました。しかし、データから価値を取り出すことはとても高くつき、難易度が高いということを学習し、しばしば落胆していました。オンプレミスのビジネスアナリティクスツールは高価なライセンスが必要であり、既存のインフラに大きい負荷を追加する必要がありました。このライセンスコストと高い難易度は、ツールを利用できる人間をごく一部に制限してしまっていました。これらの要因が合わさることにより、多くの組織は自分たちが本当にビジネスアナリティクスの機能に投資をできる状態には無いと結論付けてしまっていました。 QuickSightはこういった状態を変えます!サービスとして実行され、全てのタイプ・全てのサイズの組織にビジネスアナリティクスをもたらします。高速で使うのが簡単であり、既存のインフラに負荷を追加することなく、わずか1ユーザあたり1ヶ月$9からという費用で利用を開始することが可能です。 使い始めるとすぐに分かるように、QuickSightは異なる場所に格納された多種多様なサービスのデータにアクセスすることが可能です。Amazon Redshiftデータウェアハウスや、Amazon Relational Database Service (RDS) 、S3上に置かれたフラットファイルからデータを取得することが可能です。オンプレミス上のMySQL、PostgreSQL、SQL Server、もしくはMicrosoft ExcelのスプレッドシートやSalesforce等の外部サービスにもデータコネクターを使うことでアクセスが可能です。 QuickSightはお客様の利用に合わせてスケールします。ユーザやデータソースを追加したり、新たなデータを追加した場合でもDC上でハードウェアを増強したり、長期契約のライセンスを追加購入する必要はありません。 ツアーに出かけましょう QuickSightをめぐるツアーに出かけましょう。組織の管理者が、すでに私をQuickSightに招待(Invite)してくれています。これでもうログインしてスタート出来る状態にすでになっています。こちらがメインスクリーンです: Redshiftクラスターからデータを取得するところから始めたいと思います。Manage dataをクリックして、存在するデータセットを確認します: 欲しいものが無いようですので、New data setを押して別の方法をとることにします: Redshift(Manual connect)をクリックし、認証情報を入力します。これでデータウェアハウスにアクセスできるようになりました(もし私が自分のAWSアカウント内にRedshiftクラスターを稼動させている場合は、自動ディスカバリによりデータソースとして最初から現れているでしょう): QuickSightはデータウェアハウスをクエリし、スキーマ(テーブルのセット)の一覧と、存在するテーブル一覧を見せてくれます。publicというスキーマを選択し、all_flightsテーブルから始めることにします: ここで2つの選択肢があります。テーブルをSPICEにインポートしてアナリティクスの速度を上げる方法、もしくはクエリをウェアハウスで直接実行する方法です。ここではSPICEにデータをインポートします: もう一度2つの選択肢があります!Edit/Preview dataを選択してどの行や列をインポートするかを選択するか、もしくはVisualizeをクリックして全データをインポートし、楽しいパートをすぐに開始するかです!ここではEdit/Previewを選択しましょう。左側にフィールド(Fields)が確認でき、ここから必要な列だけにチェックボックスを付けて選択することができます: New Filterを選択してポップアップメニューからフィールドを選択し、フィルター(絞り込み条件)を作成することもできます: それぞれの選択肢(フィールドを選択、列を選択)によりSPICEにインポートするデータをコントロールすることが可能です。つまり可視化したいデータを自分でコントロールすることができ、メモリをより効率的に利用することを可能にします。準備が完了したら、Prepare data & visualizeをクリックします。この時点でSPICEにデータがインポートされ、そのデータを使った可視化が可能になります。ここではシンプルにフィールドを選択して開始します。例えばorigin_state_abbrフィールドを選択して、それぞれの州を出発点としたフライトがどれぐらいあるのかを確認します: 右側の縮小ビュー(右側の縦長いスクロールバー)を使うと追加の情報を得られます。スクロールアップ・ダウンして表示するレンジを調整することが可能です。データからもっと知見を得るためめに上部の2つ目のフィールドをクリックします。flightsをクリックし、ソート順をdescending(大きい順)とし、スクロールバーで一番上までスクロールします。これにより、それぞれの州からどれぐらいのフライトがあるかを自分のデータから取得し、確認することができます: QuickSightのAutoGraph(オートグラフ)は、選択したデータをもとに自動的に適切なビジュアルを使用します。例えば、fl_data_fieldを追加すると、州ごとの折れ線グラフが表示されます: また、クエリやデータ型、もしくはデータの特質に応じてQuickSightは他の表現方法を提案します: 縦&横棒グラフ、折れ線グラフ、ピボットテーブル、ツリーマップ、パイチャート、ヒートマップなど多くの他のビジュアルから自分で選択することも可能です: 効果的なビジュアルを作成した後は、それらをキャプチャし、ストーリーボードに結果をまとめることによって、データドリブンのストーリーを伝えることが可能になります: これらビジュアルを同僚と共有することも可能です: 最後に、作成したビジュアルにモバイルデバイスからアクセスしてみましょう:   価格とSPICEキャパシティ QuickSightは1ユーザかつ1GBのSPICEのキャパシティを無料で永続的に利用することが可能です。これによりAWSユーザは追加コスト無しでビジネスインサイトを得ることが可能になります。Amazon […]

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