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AWS CloudTrail にAWS Lambda 関数の実行ログ機能を追加

AWS CloudTrail Lambda データイベント機能を利用することで、AWS Lambda関数の実行ログを取得できます。今まではLambda管理イベントだけが記録されていましたが、この機能により、関数がいつ誰によって作成、変更、削除されたかという情報も提供します。そしてこれにより、Lambdaデータイベントを記録したり、どの関数が実行されたか、そしていつ誰がどのAPIコールを呼び出したのかという詳細情報も得ることができます。全てのLambdaデータイベントはAmazon S3バケットやAmazon CloudWatch Eventsに送られ、CloudTrailによってイベント記録されたときに応答させることが出来ます。例えば、過去3日間に実行されたLambda関数をすぐに特定することができ、また、それらのAPIコールのソースを特定することもできます。また、不適切なLambda実行を検出した際、不明なユーザーやロールによるAPIコールの制限を迅速に実施することも可能です。

AWS CloudTrailコンソールやAWS CLI、SDKを使うことで、AWS Lambdaデータイベント機能を有効にすることが可能です。新しいトレールを作成するか既存のトレールを編集することで、どのLambda関数のログを取得するかを表示したり選択したりすることが可能です。

AWS CloudTrail Lambdaデータイベントは現在、全てのパブリックリージョン、AWS GovCloud (米国)、中国(北京)で利用可能です。ぜひこちらにてサポートされる全リージョンをご確認ください。

 

AWS CloudTrail のさらなる詳細情報:
製品ページ(日本語)
サポートされるサービス(日本語)
ドキュメント(日本語)
リリースノート(英語)

原文: AWS CloudTrail Adds Logging of Execution Activity for AWS Lambda Functions  (Posted On: Nov 30, 2017)
翻訳担当: PSA市崎

Amazon EC2アップデート – スポットキャパシティー、スムーズな価格変更、インスタンスハイバネーションへの合理化されたアクセス

EC2スポットインスタンスは、AWSクラウドの余剰コンピューティングキャパシティへのアクセスを提供します。 我々のお客様は、オンデマンドインスタンスと比較して大幅な節約をもたらす価格で、CI/CD環境とトラフィックジェネレータ、Webサーバとマイクロサービスのホスト、動画のレンダリング、さまざまなタイプの解析ジョブを実行するためにスポットインスタンスを使用しています 。

新しい合理化されたアクセス

11/28、我々はスポットインスタンスのための新しい、合理化されたアクセスモデルを導入します。 スポットインスタンスを起動したい時、RunInstances関数やrun-instancesコマンド、またはAWSマネージメントコンソールを使用して希望内容をシンプルにサブミットするだけで、条件が満たされている限りそのリクエストを実行することができます。 余分な労力を費やすことなく、インスタンスタイプのオンデマンド価格を最大90%削減できるため、同じ予算でアプリケーションスループットを最大10倍向上できます。 この方法で起動するインスタンスは、終了するまで、またはEC2がオンデマンドリクエストのためにEC2スポットインスタンスをターミネートする必要がある場合まで実行されます。 その時点で、スポットインスタンスには通常2分前の警告が与えられる為、その後再生できるフォールトトレラントなアプリケーションに最適です。

スポットマーケット、入札、およびスタンドアロンの非同期APIへの呼び出しを理解する必要があった旧モデルとは異なり、新しいモデルは同期的でオンデマンドとして使いやすいものです。 あなたのコードまたはスクリプトは即座にインスタンスIDを受け取り、リクエストが処理され受け入れられたかどうかを確認する必要はありません。

私たちは可能な限りクリーンでシンプルにしました。現在の多くのスクリプトやアプリケーションを修正して、スポットリクエストで使用することが容易になると予想しています。 スポットインスタンスの予算をさらに管理したい場合は、スポットリクエスト時に最大価格を指定するオプションがあります。 スポットを使用してAmazon EMRAmazon ECSAWS Batchクラスタにパワーを注いでいる場合、またはAWS CloudFormationテンプレートまたはAuto Scaling Groupを使用してスポットインスタンスを起動した場合、変更を加えることなくこの新しいモデルのメリットが得られます 。

RequestSpotInstancesまたは RequestSpotFleetの周辺に構築されたアプリケーションは、変更なしでうまく動作できます。 しかしながらSpotPriceパラメータを含まない要求を行うことができます。

スムーズな価格変更
11/28発表の一環として、スポット価格の変化の仕様を変えて、需給の長期的なトレンドに基づいて価格がより緩やかに調整されるモデルに移行しています。 先ほどお話したように、On-Demand価格の平均70-90%を引き続き保持し、インスタンスの稼働中の期間に有効なスポット価格を引き続き支払えます。 スポットフリート機能をベースに構築されたアプリケーションは、フリートの作成時に指定した設定に基づいて、最も費用対効果の高いプールにスポットインスタンスの配置を自動的に多様化します。

スポット イン アクション
コマンドラインからスポットインスタンスを起動する際、 単にスポット市場を指定してください:

$ aws ec2 run-instances --instance-market-options '{"MarketType":"Spot"}' \
    --image-id ami-1a2b3c4d --count 1 --instance-type c3.large

インスタンスハイバネーション
メモリに多くの状態を保持するワークロードを実行する場合、この新しい機能が好ましいです!

インスタンスが再利用されたときにメモリ内の状態を保存するように手配し、ラップトップを閉じてから開くときと同じように、キャパシティが再び利用可能になったときに中断した場所とインスタンス上のアプリケーションを選択できます。 この機能は、Amazon Linux、Ubuntu、またはWindows Serverを実行しているC3、C4、および特定のサイズのR3、R4、およびM4インスタンスで動作し、EC2ハイバネーションエージェントでサポートされています。

メモリ内の状態は、インスタンスの起動時に設定された領域を使用してインスタンスのルートEBSボリュームに書き込まれます。 プライベートIPアドレスとElastic IPアドレスは、停止/開始サイクル全体にわたって保存されます。

Jeff;

翻訳担当 : SA小川

原文 : Amazon EC2 Update – Streamlined Access to Spot Capacity, Smooth Price Changes, Instance Hibernation

M5 – 次世代の汎用EC2インスタンス

私はいつも新規のEC2ユーザの方には、他のインスタンスタイプを見る前に、まずは汎用インスタンスから使い始め、負荷テストをしてみて、自分のアプリケーションのコンピュート・メモリ・ネットワーキングの利用具合をよく把握することをアドバイスしています。コンピュート、メモリ、ストレージ等に最適化した幅広いインスタンスの選択肢によって、我々のお客様は要件にフィットする最適なインスタンスタイプを選ぶ柔軟さを得ることができます。

私のEC2インスタンスの歴史の記事にあるように、汎用 (M) インスタンスは我々がm1.smallをローンチした2006年まで遡ります。我々はこの家系図の枝にそって進化を続け、M2 (2009年)、M3 (2012年)、そしてM4 (2015年) インスタンスをローンチしてきました。我々のお客様は、汎用インスタンスを使って、WEB & APPサーバを動かしたり、エンタープライズアプリケーションをホストしたり、オンラインゲームを支援したり、キャッシュのクラスタを構築しています。

新しいM5インスタンス

2017年11月29日、我々は新しいM5インスタンスをローンチすることで、次のステップに進みます。我々の継続的なイノベーションへのコミットによる成果を持ち、旧世代よりも良い費用対パフォーマンスまでも得られるインスタンスです。カスタムの2.5 GHz Intel® Xeon® Platinum 8175Mシリーズのプロセッサをベースに、M5インスタンスは過酷なワークロードのために設計されておりM4インスタンスよりもコア単価で14%の費用対パフォーマンスの向上が得られます。AVX-512命令を使っているアプリケーションでは、コア毎にさらに2倍のFLOPSを生み出します。我々はさらに新しいハイエンドなサイズを追加することで、更に多くの選択肢を提供しています。

こちらがM5インスタンス達です(全てVPCのみ、HVMのみで、EBS最適化です):

インスタンス名 vCPUs
RAM
ネットワーク帯域 EBS最適化帯域
m5.large 2 8 GiB 最大 10 Gbps 最大 2120 Mbps
m5.xlarge 4 16 GiB 最大 10 Gbps 最大 2120 Mbps
m5.2xlarge 8 32 GiB 最大 10 Gbps 最大 2120 Mbps
m5.4xlarge 16 64 GiB 最大 10 Gbps 2120 Mbps
m5.12xlarge 48 192 GiB 10 Gbps 5000 Mbps
m5.24xlarge 96 384 GiB 25 Gbps 10000 Mbps

一番下に並んでいる、m5.24xlargeはvCPUの数でいってXインスタンスの次にならぶサイズであり、さらなるスケールアップやワークロードの統合の余地を与えてくれます。これらは拡張ネットワークをサポートし、Placement Group内では最大25 Gpbsまで出すことができます。

専有のEBS最適化の帯域に加え、EBSストレージへのアクセスはNVMeを使うことで改良されています(古いAMIを利用している場合、適切なドライバをインストールする必要があります)。広い帯域とNVMeの組み合わせによりM5インスタンスが使うことができるデータの量を増加させることができます。

今すぐ起動してみましょう

今からUS East (バージニア北部)、US West (オレゴン)、そしてEU (アイルランド)リージョンで、オンデマンドとスポットの形式で起動することができます(リザーブドインスタンスも利用可能です)。そして追加のリージョンも作業中です。

1つ注意点です: 現在のNVMeドライバは高パフォーマンスのシーケンシャルワークロードには最適化されていないので、sc1st1のボリュームをM5インスタンスで使うことはお勧めしていません。この問題は把握済で、この重要なユースケースのためにドライバを最適化する作業を行っているところです。

Jeff;

原文: M5 – The Next Generation of General-Purpose EC2 Instances (翻訳: SA岩永)

H1インスタンス – ビッグデータアプリケーションのための高速・高密度なストレージ

AWSの規模と顧客基盤の多様性により、様々なタイプのワークロードに特化したEC2インスタンスタイプを作成する機会を得られました。例えば、多くの一般的な新ビッグデータの利用ケースは、数テラバイトのデータへの高速でシーケンシャルなアクセスに依存しています。お客様は巨大なMapReduceクラスタを構築して動かし、分散ファイルシステムをホストし、Apache Kafkaを利用して大量のログを処理したいと考えています。


新しいH1インスタンス

新しいH1インスタンスは、この利用ケースに特化して設計されています。既存のD2(高密度ストレージ)インスタンスに比べ、H1インスタンスはローカル磁気ストレージ1テラバイトあたり、より多くのvCPUとメモリを搭載し、ネットワーク帯域幅を拡張しています。リソースのバランスのとれた組み合わせによって、より複雑な課題に対処する能力を提供します。

H1インスタンスは Intel Xeon E5-2686 v4プロセッサ(2.3GHz)で動作し、以下の4つのインスタンスサイズを用意しました(全てVPCのみ、HVMのみ)

インスタンス名 vCPUs
RAM
ローカルストレージ ネットワーク帯域幅
h1.2xlarge 8 32 GiB 2TB 最大 10 Gbps
h1.4xlarge 16 64 GiB 4TB 最大 10 Gbps
h1.8xlarge 32 128 GiB 8TB 10Gbps
h1.16xlarge 64 256 GiB 16TB 25Gps

大きい2つのサイズでは、全コアのTurboで2.7GHz、シングルコアのTurboで3.0GHzのIntel TurboとCPUパワーマネージメントをサポートします。

ローカルストレージはシーケンシャルI/Oで高いスループットを出せるよう最適化されており、2MBのブロックサイズで最大1.15GB/s の転送が期待できます。ストレージは256ビットのXTS-AESとワンタイムキーにより暗号化されます。2つの最大サイズのインスタンスはIntel TurboおよびCPUパワーマネージメントをサポートし、all-core Turboは2.7GHz、single-core Turboは3.0GHzで動作します。

インスタンス間での大容量データの送受信は、拡張ネットワークを使うことで容易に行うことができ、プレースメントグループ内で最大25Gbpsのネットワーク帯域幅が得られます。

今すぐ起動してみましょう

H1インスタンスは米国東部(バージニア北部)、米国西部(オレゴン)、米国東部(オハイオ)、欧州(アイルランド)の各リージョンで本日(日本時間2017年11月30日)からオンデマンド型及びスポットでの利用が可能です。その他のリージョンでも準備中です。専用ホスト型、専用インスタンス、リザーブドインスタンス(1年および3年)も同じく利用可能です。

— Jeff;

原文: H1 Instances – Fast, Dense Storage for Big Data Applications (翻訳: SA有岡)

AWS Lambdaファンクション毎の同時実行数の上限設定

2017年11月30日、個別のAWS Lambdaファンクションに対して同時実行数の上限を設定することができるようになりました。実行数上限数の設定は、アカウントレベルの同時実行上限の一部を特定のファンクションに対して予約する事になります。この機能によって、特定のファンクションを事前に設定した最大同時実行数に到達した場合にスロットルさせることが出来ます。この機能は、Lambdaによって呼び出されるダウンストリームリソース(例えばデータベースのような)に対するトラフィックレートを制限したい場合や、プライベートVPCにアクセスするファンクションでのElastic Network Interface(ENI)とIPアドレスの消費を制御したい場合に役に立ちます。

あるファンクションの同時実行上限を数値で指定できます。こちらは、そのアカウント全体の同時実行上限($ACCOUNTで定義)から割り当てられます。1アカウントに対して、リージョンあたりの全てのファンクションのデフォルトの同時実行数は1000となっています。デフォルトでは、全てのファンクションの同時実行数が、このアカウントレベルの上限(つまり$ACCOUNT)に対してカウントされます。特定のファンクションに対して上限を設定すれば、同時実行上限の割当は、共有プールから取りされ、その特定のファンクションに割り当てられます。そのファンクションのその後全ての呼び出しは、ファンクションレベルの上限に対してのみカウントされます。個々のファンクションの同時実行数と、アカウントレベルの同時実行数は、この機能と同時に利用可能となった新しいAmazon CloudWatchメトリクスで追跡することが出来ます。

この機能についてより詳しく知りたい方はドキュメントをご参照ください。また、プロダクトページを訪れてさらなる情報を取得ください。

この機能は、 US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (N. California), US West (Oregon), AWS GovCloud (US), Canada (Central), South America (São Paulo), EU (Frankfurt), EU (Ireland), EU (London), Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Seoul), Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Sydney), Asia Pacific (Tokyo), China (Beijing)のリージョンでご利用可能です。

 

翻訳はSA布目が担当しました。原文はこちら

AWS Machine Learning コンピテンシーパートナーをご紹介

クラウドに駆られたイノベーションの中でも、特に人工知能 (AI) と Machine Learning (ML) はおそらく最もエキサイティングなものでしょう。たとえば IDC は、2020 年までに AI システムの市場価値が 460 億 USD になるだろうと予測しています。これは 2017 年の 125 億ドル (USD) からの上昇、そして複合年間成長率 (CAGR) は 54.4% の成長となります。さらに、AngelList によると AI に焦点を絞っているスタートアップ企業は 3000 社を超えているといいます。

ユーザーを詐欺から守ったり、簡単にエンターテイメントを見つけられるようにしたり、カスタマーエクスペリエンスの改善、産業機器が必要とするメンテナンスの時期を予測するなど、AI/ML は想像できる限りのあらゆるユースケースで応用されています。何よりも重要なのは、コンピュータビジョンアルゴリズムが放射線による診断を自動化したり、より正確に患者の健康状態を予測するために臨床上のデータを使用、そして精密医療が各患者の治療を個人別に調整するなど、医療業界においてこうした技術が応用されていることです。ML が次の救命薬を発見する可能性さえあるのです。

AI の成長予測は大胆ではありますが、研究といった枠を超えて実際のビジネス価値を生み出す方向に動いていることに懐疑的な声もあります。とは言っても、数多くのユーザーが AWS に加え、すでに AI/ML を大規模に適用し、あらゆる部分で様々な問題を解決しています。

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AWS Serverless Application Repository が登場します

私が想像していた以上に早くサーバレスアプリケーションはメインストリームになりました。毎日毎秒、数え切れないほどの AWS Lambda ファンクションが起動され、ビジネスクリティカルな処理を実行しています。ユーザの皆さんは その柔軟性、安定性、コスト効率の良さを好きだと言ってくれます。

私たちはすべてのAWSのお客様がサーバレスな未来へ向かえるようにしたいと考えています。AWS Lambdaのサービス提供開始後、サーバレスアプリケーションのデプロイおよび管理プロセスを簡素化するため Serverless Application Model (SAM) を提供しました。さらにサーバレスのリファレンスアーキテクチャを公開しました。現在、Web アプリケーションモバイルバックエンド画像認識&処理リアルタイムファイル処理IoTバックエンドMapReduceリアルタイムストリーミング処理、そしてチャットボット向けの画像加工 を公開しています。

2017年11月30日、私たちは次のステップをお伝えします。AWS コンソールからサーバレスアプリケーションを可能な限り容易に探し、見つけ、デプロイできるようにします。加えて Lambda、SAM、サーバレスアプリケーションに関するオープンソースコミュニティをサポートするため、誰もが共有し、参加し、メリットを得られる場を提供します。

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AWS Cloud9 – クラウド開発環境

プログラミングを始める時に最初に学ぶことは、どんな職人でも同様ですが、道具についてです。メモ帳は役に立たないでしょう。強力なエディタとテスティング パイプラインがあなたの生産性に大きく貢献します。私はまだ最初にVimの使い方を学んだ時のことを覚えています。それを使ってシステムと複雑なプログラムをZip化しました。すべてのコンパイラと依存関係を新しいマシンにセットアップすることが、どれほど大変だったか覚えていますか?新しいデベロッパーをプロジェクトに参加させるためにバージョンをマッチさせ、構成ファイルを取り繕い、ドキュメントを書くのに、どれほどのサイクルを浪費したことか。

本日(11/30)コーディング、実行、デバッグを可能にする統合開発環境(IDE)をWebブラウザ上で実現するのAWS Cloud9をローンチしました。Cloud9は多くの人気のある開発言語(Javascript、Python、PHP、その他)のための主要なツールをパッケージ化しているので、様々なコンパイラやツールなどをインストールする必要はありません。Cloud9はまたサーバーレスアプリケーションとのシームレスなエクスペリエンスを提供しておりローカルとリモートの間でテストやデバッグを素早くスイッチできます。ポピュラーなオープンソースのAce Editorとc9.io IDE(昨年買収しました)をベースに、AWS Cloud9は非常にパワフルなペアプログラミング機能と共にクラウド開発におけるコラボレーションが容易になるように設計されています。Cloud9は、このBlog記事でカバーしているものよりも多くの機能を提供していますが、ここではクイックにエディタ機能、AWSとのインテグレーション、コラボレーション機能の3つのコンポーネントに分解して掘り下げていきます。

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Amazon EC2用スプレッドプレイスメントグループ提供のお知らせ

スプレッドプレイスメントグループは、クラスタやインスタンスのグループが障害になる可能性を低減する手助けを行います。Amazon EC2は、多くのHPCアプリケーションに典型的な、密なノード間コミュニケーションのために低レイテンシーなネットワークパフォーマンスが必要なアプリケーション向けに、クラスタプレイスメントグループを持っていました。今回リリースされた、スプレッドプレイスメントグループを利用することにより、メンバーのインスタンスが別個のハードウェアに配置され、アプリケーションに対してハードウェア障害による影響を低減することが可能になりました。スプレッドプレイスメントグループは全てのAWSリージョンでご利用可能です。スプレッドプレイスメントグループは、AWS Management Console, AWS Command Line Interface (CLI), AWS SDKからご利用可能です。

 

翻訳はSA布目が担当しました。原文はこちら

Amazon Aurora Multi-Master のプレビュー申し込み開始

Amazon Aurora Multi-Master は、複数のアベイラビリティゾーンにわたって複数のRead/Writeマスターインスタンスを作成することができます。これによって、リードレプリカで現在できることと同様に、アプリケーションは1つのクラスター内の複数のデータベースインスタンスを読み書きできるようになります。

Multi-MasterクラスターはAuroraの高可用性を向上させます。複数インスタンス内の1つが落ちたとしても、クラスター内のその他のインスタンスに即座に引き継がれます。インスタンス障害やAZ全体障害が起きたとしても、アプリケーションのダウンタイムほぼゼロで、読み書きの可用性が維持されます。

現在のSingle-MasterのAuroraは、1つのクラスター内に1台の書き込みインスタンスと最大15台の昇格可能なリードレプリカをサポートし、書き込みインスタンスはr4.16xlargeで秒間200,000書き込みを実行できます。Aurora Multi-Master であれば、より高い書き込みスループットを必要とするワークロードであっても、マスターインスタンスを追加することで書き込みを水平方向にスケールアウトさせることができます。

このプレビューはMySQL互換のAuroraで使用でき、サインアップフォームに記入することで参加できます。

Aamazon Aurora はオープンソースデータベースのシンプルさとコスト効率、およびハイエンド商用データベースのパフォーマンスと可用性を両立した、完全マネージドなリレーショナルデータベースです。

Aurora Multi-Master プレビュー: サインアップ

(翻訳はSA柴田が担当しました。原文はこちら