Amazon Web Services ブログ

AWS リソースをデプロイする上でのベストプラクティスは、Infrastructure as Code を扱う構成システムを使用することです。Infrastructure as Code は、開発者とオペレーションを連携させてアプリケーション配信を自動化する DevOps プラクティスの成功の鍵です。インフラストラクチャ全体を AWS CloudFormation テンプレートのコードとしてモデリングすることで、次のような利点があります。 クラウドソース用の信頼できる唯一の情報源を確立 開発環境とテスト環境のデプロイメントの自動化 災害対策の準備 バージョン管理などのコード管理ツールとの統合 Amazon DynamoDB などのサーバレスデータベースと組み合わせて AWS CloudFormation テンプレートを使用することで、アジャイルな DevOps プロセスを採用した開発チームの高速なオペレーションを大幅に簡素化できます。この記事では、実際の例と、AWS CloudFormation を使用して DynamoDB の Auto Scaling を設定する方法をご説明します。 注意: この記事では、ソリューションについて説明するためのスクリーンキャストを作成しました。どうぞお試しください。 DynamoDB の Auto Scaling DynamoDB は、あらゆる規模で一貫性のある 1 桁ミリ秒台のレイテンシーを必要とするアプリケーション向けの、完全マネージド型で、高速の、スケーラブルかつ柔軟なクラウドデータベースサービスです。2017 年、AWS は DynamoDB に Auto Scaling 機能を追加しました。Auto Scaling を使用すると、予測不能なパフォーマンスのニーズを持つアプリケーションの管理を簡素化することができます。Auto Scaling では、テーブルとグローバルセカンダリインデックスの読取りおよび書込み容量の上限と下限、およびターゲット使用率を構成できます。 AWS CloudFormation […]

みなさん、こんにちわ。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。今日はみなさんのクラウド移行プロジェクトに役に立つクラウド移行支援プログラム、Migration Acceleration Program (通称MAP)についてご紹介をいたします。 こちらのウェブサイトはまだ英語ですが、日本でもご利用可能なプログラムで大規模なシステム移行プロジェクトを支援するものとなっています。 企業の中ですでに稼働しているITリソースをクラウドへ移行させるためのきっかけは多くのパターンが存在し、お客様毎にその事情は異なります。                 一方システムをクラウドへ移行させるには以下4つのプロセスを経ることが一般的です。 １．個別プロジェクトで小規模なシステムなどでクラウドを使い始めるステージ このステージでは、AWSでは通常ミッションクリティカルなシステムではなく、関係者や連携するシステムが少ないワークロードを選定しクラウドを使い始めることをお勧めしています。そうして、複数のプロジェクトを経験する中で、知見をためていくことになります。 ２．ハイブリッド化のステージ ステージ１である程度の知見が蓄積され手法が確立され、移行対象システムの規模及び範囲が拡大されていきます。一度のすべてのシステム移行は時間がかかるため、システムはオンプレミスとクラウドのハイブリッド化するケースがあります。この時点でAWS Direct Connectの敷設などが実施されるケースも多く存在しています。Direct Connectは専用線による通信によりクラウドとのデータのやり取りをセキュアにする機能の他に、企業ネットワークからクラウドへの通信において安定した帯域を安価に確保する側面も存在しています。 ３．大規模移行のステージ ハイブリッド化のシステムのクラウド全面移行や、ERP等基幹系ミッションクリティカルシステムのクラウドマイグレーション等が行われるステージです。Migration Acceleration Program (通称MAP) は主にこのフェーズをターゲットとして適応可能なプログラムになっています。 ４．クラウド最適化のステージ クラウド上で稼働しているシステムアーキテクチャーの変更を、よりクラウドに適した形態に変更していくステージです。これによりクラウドの利用料はより最適化され、耐障害性や可用性なども併せて最適化されていきます。 企業がこういうステップを踏んでITリソースをクラウドへ移行させるプロセスを、AWSでは「クラウドジャーニー」と呼んでいます。このクラウドジャーニーにおいて同時に整備が必要なものが図の右側にある人的リソース関連になります。 これらをすべて自社で賄うには難しいケースがあります。特に、エンジニアのトレーニングやクラウドマイグレーションの実行計画作成、現状とのフィットアンドギャップ作成、各種試算に役立つツールのご提供などがそれにあたり、それらをお手伝いする、プログラムがMAPです。 –    移行をするかどうかまだ検討中の場合は Rapid Opportunity Calculator というツールをご提供しています。 –    　移行を決められててInfraの移行コストをアセスメントする場合は TCO Calculator　をご利用いただくことができます。どなたでもアクセス可能です。 –    クラウド移行を前提とした、詳細のインフラストラクチャー/アプリケーション/ システムの生産性/財務状況などを含むMigration Business Caseの作成 AWS プロフェッショナルサービスもしくは弊社Partnerが作業をお手伝いいたしますのでお声がけください。 2006年のサービス提供開始以降、10年以上にわたりお客様と共に行った多くのプロジェクト経験で得たノウハウを、文書化やフレームワーク化を行い皆様にご提供差し上げ、また各種試算にご利用いただける用にご提供差し上げるツールも活用しながら、ともにクラウド移行を推進していくプログラムとなっています。 MAPプログラムでは、将来的なAWSのご利用料予測をもとに、AWSご利用料クレジットを一定割合付与させていただける特典もついております。AWSご利用料予測が、移行後の規模において$1M/年以上想定される場合、ぜひお声がけください。 また、MAP以外にもお客様のクラウドジャーニーをお手伝いする、トレーニング、プロフェッショナルサービス、24時間日本語対応が可能なサポートサービス、等もご提供しています。 – プロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田 […]

AWS re:Invent 2017 の数日前に使用可能になった EFS File Sync について、お話できるようになりました。 大量のファイルをオンプレミスまたはクラウドのファイルシステムから Amazon Elastic File System に移動させる必要があるなら、このツールが最適です。たとえば、 cp および rsync などのシンプルで、シングルスレッドのコマンドラインツールは、クラウドに対応しておらず、膨大な量のデータをある場所から別の場所へ移動するために必要なスループットを提供することができません。こうしたツールは、多くの場合、スケジューリング、オーケストレーション、ネットワークセキュリティに関するスクリプトで、ビルディングブロックとして使用されるのが一般的です。 安全および並列 EFS File Sync は、安全で高度な並列データ転送メカニズムを使用しており、前述のツールよりも最大 5 倍高速で動作します。VMware ESXi または EC2 インスタンスで実行され、NFS (v3 および v4) 経由でソースファイルシステムにアクセスし、EFS が利用可能なすべての AWS リージョンで使用できるエージェントとして利用できます。このエージェントが AWS とのすべての通信を開始するので、VPN を設定したり、ファイアウォールを介してインバウンド接続を許可したりする必要はありません。 AWS マネジメントコンソールで、エージェントと同期タスクを起動、制御、監視することができます。ジョブは、ファイルシステム全体または特定のディレクトリツリーの転送を指定することができ、転送先にすでに存在するファイルを検出してスキップすることもできます。ファイルのメタデータ (変更やアクセスの時間、POSIX の所有権とアクセス許可、シンボリックリンク、ハードリンク) もコピーされます。 EFS File Sync の使用 このブログへの投稿を書くために、EC2 インスタンスを起動し、NFS ファイルシステム (/data) をエクスポートし、ファイルシステムに Linux カーネルのソースコードを転送しました。 […]

AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) は、データベースエンジン間で既存のデータベーススキーマを変換するのに役立ちます。リレーショナル OLTP スキーマまたはサポートされているデータウェアハウス OLAP スキーマから、Amazon RDS (たとえば、Amazon Aurora MySQL または Amazon Aurora PostgreSQL など) に変換できます。また、リレーショナル OLTP スキーマまたはサポートされているデータウェアハウス OLAP スキーマを Amazon Redshift に変換することもできます。サポートされているすべてのソースとターゲットについては、AWS のドキュメントを参照してください。 AWS SCT は 頻繁に更新されるツールの 1 つであり、新機能を組み込んだビルドがほぼ毎月リリースされます。機能リリースごとにリリースノートを提供していますが、それに加えて AWS SCT リリースのブログシリーズを開始し、各ビルドの重要な新機能を詳しく紹介していきます。 ロードマップはお客様の要望に基づいて構築されます。AWS SCT ユーザーとして、AWS SCT の新機能を確認したい場合は、こちらのブログ記事に自由にコメントしてください。お客様からのフィードバックをお寄せいただければ幸いです。また、AWS SCT 自体にフィードバックを残すこともできます (ヘルプに移動して [Leave feedback] を選択します)。 この記事では、本日リリースしたビルド 613 に含まれるいくつかの新機能を紹介します。このブログ記事で紹介する機能は次のとおりです。 Oracle から PostgreSQL […]

ヘルスケアデータにテクノロジを適用することには、多くのエキサイティングで重要な成果をもたらす可能性があります。ヘルスケアデータから生成された分析は、医療従事者が自分達が提供するケアを向上させるためにより良い意思決定を行えるようにすることで、個人と集団の健康を改善するようにエンパワメントできます。 観察的なヘルスデータ科学と情報 (OHDSI、「オデッセイ」と発音する) プログラムとコミュニティは、観察的健康データを保存し、分析するためのデータ標準とオープンソースソリューションを生成することを目標にしています。OHDSI ツールを使用して、集団全体の健康を可視化することができます。患者のコホートを構築し、さまざまな状態の発生率を分析し、特定の状態の患者に対する治療の効果を推定することができます。また、機械学習アルゴリズムを使用して健康成果の予測をモデル化することもできます。 ビッグデータツールの操作をするときにしばしば直面する課題の一つは、ツールを実行するときに必要なインフラストラクチャが必要になることです。もう一つの課題は、これらのツールを実装して使い始めるための学習曲線です。アマゾン ウェブ サービスを使用すると、エンタープライズクラスのインフラストラクチャーとテクノロジーを手ごろな費用で伸縮自在で自動化された方法で使用可能にすることにより、従来の IT の多くの課題に対応できるようになります。この記事では、AWS テクノロジーにいくつかの OHDSI プロダクト (Atlas、Achilles、WebAPI、およびOMOP Common Data Model) を組み合わせる方法を示します。そうすることにより、ヘルスデータ科学と情報環境を迅速に、少ない費用で実装できます。

Amazon RDS を使用すると、クラウド内のリレーショナルデータベースを迅速かつ簡単に設定、操作、拡張できます。Amazon RDS Reserved Instances（RI）には、1年間または3年間のデータベースインスタンスを予約するオプションが用意されています。このオプションでは、オンデマンド価格と比較して大幅な割引（最大69％）があります。 この記事では、AWS Cost Management 製品を使用する際に、RI でコスト削減の機会を特定するのに役に立つ方法を学ぶことができます。同時に、ネイティブの AWS ツールを使用すると、新規および既存の Amazon RDS の管理に役立てることができます。 AWS Cost Explorer を使用すると、AWS のコストと使用状況を視覚化し、理解し、管理することができます。すでにご存知とは思いますが、Cost Explorer は、コスト分析と使用状況の分析を開始するのに最適です。しかし、Cost Explorer でも、Amazon RDS の使用状況履歴に基づいた、RI 購入推奨事項が提供されていることをご存知でしたか？ Cost Explorer の左上隅にあるナビゲーションメニューを使用して、Recommendations エリアから RDS をすばやく選択し、カスタマイズされた RI 購入推奨事項にアクセスできます。 Amazon RDS の Cost Explorer の RI購入推奨事項を開始する 次のスクリーンショットでは、Cost Explorer コンソールを見ることができます。  支払人（マスター）のアカウントから、Cost Explorer が識別した RI 購入機会にアクセスできます。これを行うには、Cost Explorer の RDS RI […]

いくつかの必須の EC2 リソースに対する長い ID を提供するための以前の仕事のフォローアップとして、当社は移行の期日を 2018 年 7 月に設定して、同じことを残りの EC2 リソースに対しても行っています。ユーザーごと、リージョンごと、タイプごとにオプトインして、コード、正規表現、データベーススキーマおよびデータベースクエリが期待通りに動作することを確認できます。 EC2 リソースのタイプについて ID を認識、処理、または保存するコードがある場合は、注意深く、この投稿をお読みください。知る必要があることは、次のとおりです。 移行期日 – お使いのコードおよびスキーマが新しい、長い ID を処理し、保存できるのは、2018 年 7 月までです。その後、長い ID はすべての新しく作成されたリソースにデフォルトで割り当てられます。既存のリソースの ID は、そのまま残り、機能し続けます。 詳細なリソースタイプ – 長い ID はすべてのタイプの EC2 リソースに対してサポートされ、希望に応じてオプトインすることができます。 できるだけ早く、テストアカウントから始めて、オプトインするようにお勧めします。このことは、コードを徹底的にテストし、コードを本番稼働させるためにプロモーションする前に、必要な変更を行うための時間を与えます。 その他のリージョン – 長い ID は、現在、AWS 中国 (北京) および AWS 中国 (寧夏) リージョンで使用可能です。 AMI のテスト – テストするために使用できる長い ID をもつ AMI を発行しました […]

空間コンテキストでプロセスを記述するデータは、私たちの日常生活のいたるところにあり、ビッグデータの問題を支配しています。たとえば、道路ネットワークや衛星からのリモートセンシングデータを記述する地図データは、どこへ行く必要があるか示してくれます。シミュレーションやセンサーからの大気データは、天気予報や気候モデルの基礎となります。GPS を備えたデバイスおよびセンサーは、ほぼすべてのモバイルデータに空間的なコンテキストを提供できます。 この記事では、Amazon のクラウドサービスで世界に公開されている膨大な (500 TB) オープン気象モデルデータセットの WIND ツールキットを紹介します。このデータにアクセスする方法と、こうしたデータに簡単にアクセスできるように開発されたオープンソースソフトウェアのいくつかを説明します。このソリューションでは、グリッド (ラスタ) 上に存在する地理空間データのサブセットを検討し、気象モデルから大規模なラスタデータへのアクセスを提供する方法を探索します。このソリューションでは、基礎的な AWS のサービスと、科学データ用によく採用されている形式である Hierarchical Data Format (HDF) を使用します。

こんにちは、ソリューションアーキテクトの廣瀬です。 先月 (2018/3/13) 開催致しました AWS Black Belt Online Seminar 「AWS Well-Architected Framework によるコスト最適化」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 の回答と併せてご紹介致します。

AWS Cloud9 は 2017年11月の AWS re:Invent で発表されました。Cloud9 はブラウザベースの IDE で、サーバレスアプリケーションも含め、数多くのクラウド上の開発ユースケースに適しています。AWS CloudFormation を使うことで AWS CodeCommit と連携した AWS Cloud9 の開発環境を迅速に構築することができます。このブログでは、CloudFormation を使った Cloud9 環境の構築手順を説明します。さらに Cloud9 の環境で Python と Boto3 のコードを書き、 Troposphere を使って CloudFormation の YAML テンプレートを生成する方法についても説明します。