Amazon Web Services ブログ

Amazon Game Tech

【開催報告】Game Tech Night #14 ゲーム企業向け AWS セキュリティ

こんにちは、ゲームソリューションアーキテクトの畑史彦です。 7月23日に第14回となる Game Tech Night を開催致しました。 Game Tech Night は、オンラインゲーム開発と運用に携わる開発者やインフラエンジニアを対象に、ゲームに特化しか技術情報や関連する AWS サービスの情報をお届けすることを目的としたイベントです。最近では概ね 1,2 ヶ月に1度くらいの頻度で定期開催しています。この第14回では セキュリティ をテーマに AWS ソリューションアーキテクトから1つ、株式会社ディー・エヌ・エー 髙橋氏より1つ、計2つのセッションを実施しました。

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AWS 認定 Alexaスキルビルダーになろう

AWS 認定試験を受けて、認定Alexaスキルビルダーになろう   どの分野においても、自分の専門的な知識や経験を認めてもらって差別化を図るには、認定資格が効果的です。音声インターフェースの分野も例外ではありません。本日、AWS認定 「Alexaスキルビルダー – 専門知識」の日本語版が公開されました。これは、Amazon Alexaスキルを開発、テスト、公開する能力を検証する業界初かつ唯一の認定プログラムです。この認定試験は、世界各地のテストセンターで受けることができます。 この認定は、開発者がAlexaおよびクラウドに関する専門知識を持っていることを証明し、音声インターフェース開発者としての信頼を得られる資格です。取得すれば、魅力的な音声エクスペリエンスを開発するチャンスがさらに広がり、1億台を超えるAlexa搭載デバイスを使用しているユーザーにリーチできます。 AWS Certification and Education ProgramsのディレクターであるKevin Kelly氏は次のように述べています。「音声で操作できるデバイスが急速に増加している中、スキルを開発できる技術を持った人材に対するニーズが高まっています。この新しい認定プログラムは、スキル開発に必要な能力を検証するもので、Alexaスキル開発に絞った業界唯一の資格です。」 Voiced, Inc.のチーフスキル開発者であるRyan Hollander氏の見解も同じです。同氏は、AWS認定資格は認定スキルビルダーに優位性を与えるものであり、「将来への足掛かり」だと言います。 「業界で認められたこの資格を持っていれば、自分の能力を発揮できる新たな機会やプロジェクトを見つけて、常に新しいことに挑戦できます」とHollander氏は言います。 業界認定を受けた証明として、認定スキルビルダーには、AWS認定のデジタルバッジが付与され、AWS認定アカウントよりダウンロードできるようになります。バッジを提示することでAWSのイベントで認定者限定のラウンジができ、また、ソーシャルメディアや電子メールの署名等で取得済みの認定を共有することが可能です。   AWS認定 「Alexaスキルビルダー – 専門知識」 試験の準備 この試験は、Alexaスキルのデザインと開発の実務経験を6か月以上有し、プログラミング言語に精通し、少なくとも1つのAlexaスキルを公開している開発者の方にお勧めです。 この試験では、次の能力が問われます。 音声の価値を説明する能力 ユーザーエクスペリエンスをデザインする能力 スキルを開発するためのアーキテクチャをデザインする能力 スキルでAWSとAlexa向けセキュリティのベストプラクティスを実行できる能力 スキルの開発、テスト、検証およびトラブルシューティングの能力 スキル公開プロセスを管理し、Alexa開発者コンソールを使用する能力 スキルの運用とライフサイクルを管理する能力 試験の準備に役立つ試験ガイドも用意しています。このガイドには、チュートリアルや技術文書などへのリンクが記載されています。ガイドに記載されているリソースに加え、AWSトレーニングと認定ページで、無料で受講できる自習形式のデジタルトレーニングコース(英語)も提供しています。   AWS認定 「Alexaスキルビルダー – 専門知識」 試験への受験登録 試験に登録するには、aws.trainingでAWS Trainingアカウントを作成し、上のメニューで「認定」をクリックします。次に、アカウントに移動ボタンをクリックしてAWS認定アカウントに移動し、「新しい試験の予約」をクリックします。 予約を希望する試験を見つけ、「PSIによるスケジュール」または「ピアソンVUEによるスケジュール」のいずれかをクリックします。試験提供会社の予約ページにリダイレクトされますので、そこで試験の登録を完了します。   経験を証明してキャリアアップにつなげよう Alexaスキルを開発できるようになると、新たなビジネスアイデアや音声分野でのキャリア、新たなユーザーエクスペリエンスなど、いろいろな機会が一段と広がります。AWS認定 「Alexaスキルビルダー – 専門知識」 で、スキル開発による様々な将来のチャンスをさらに広げることができます。   みなさまのAWS認定試験へのチャレンジをお待ちしています。  

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Amazon SageMaker Python SDK で Git 統合を利用可能

Amazon SageMaker Python SDK で Git 統合が利用可能になりました。これからはトレーニングジョブやホスティングモデルのために Git リポジトリからスクリプトをダウンロードする必要がありません。この新機能を使用すると、Python SDK でモデルをトレーニングするときに Git リポジトリに保存されているトレーニングスクリプトを直接使用できます。モデルをホスティングするときに Git リポジトリに保存されているホスティングスクリプトを使用することもできます。スクリプトは GitHub、別の Git ベースのリポジトリ、または AWS CodeCommit リポジトリでホストされています。 この記事では、Amazon SageMaker Python SDK での Git 統合の使用方法について詳しく説明します。 概要 Amazon SageMaker Python SDK を使用してモデルをトレーニングするときは、次を行うトレーニングスクリプトが必要です。 入力チャネルからデータをロード ハイパーパラメータを使用してトレーニングを設定 モデルをトレーニング モデルを保存 Estimator オブジェクトを作成するときに、entry_point 引数の値としてスクリプトを指定します。 以前は、ユーザが Python SDK で Estimator または Model オブジェクトを作成したときに、entry_point 値として指定した場合は、トレーニングスクリプトがローカルファイルシステム内のパスでなければなりませんでした。Git リポジトリでスクリプトをトレーニングしていると、ローカルでダウンロードしなければならなかったため、この場所は不便でした。 複数の開発者が Git リポジトリに貢献している場合は、リポジトリに対する更新を把握し続ける必要があります。また、ローカルバージョンが古くなっている場合は、すべてのトレーニングジョブを行う前に最新バージョンを入手しなければなりません。 これにより、定期的なトレーニングジョブのスケジューリングがさらに困難になります。 Git […]

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Amazon Redshift にストアドプロシージャを導入する

Amazon は、常にお客様のニーズに基づいて働いています。お客様は、レガシーのオンプレミスデータウェアハウスから既存のワークロードを簡単に移行できるように、Amazon Redshift でストアドプロシージャを使用できることを強く要望しています。 この大切な目標を念頭に置いて、AWS は PL/pqSQL ストアドプロシージャを実装して、既存のプロシージャとの互換性を最大限に高め、移行を簡素化することを選択しました。この記事では、運用の効率性とセキュリティを向上させるためにストアドプロシージャを使用する方法と場合について説明します。AWS Schema Conversion Tool でストアドプロシージャを使用する方法も説明します。 ストアドプロシージャとは ストアドプロシージャとは、一連の SQL クエリと論理操作を実行するためにユーザーが作成するオブジェクトです。プロシージャはデータベースに保存され、実行するのに十分な権限を持つユーザーが利用できます。 ユーザー定義関数 (UDF) とは異なり、ストアードプロシージャーは SELECT 照会に加えてデータ定義言語 (DDL) およびデータ操作言語 (DML) を組み込むことができます。ストアドプロシージャは値を返す必要はありません。ループや条件式を含む PL/pgSQL 手続き型言語を使用して論理フローを制御できます。

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Amazon ES、Amazon Athena、および Amazon QuickSight を使用して AWS WAF ログを分析する

これで AWS WAF に、サービスによって検査されたすべてのウェブリクエストをログに記録する機能が追加されました。AWS WAF は同じリージョンの Amazon S3 バケットにこれらのログを保存できますが、ほとんどのお客様は、アプリケーションをデプロイする場合はいつでも、複数のリージョンにわたって AWS WAF をデプロイします。ウェブアプリケーションのセキュリティを分析するとき、組織はデプロイされたすべての AWS WAF リージョンにわたって全体像を把握する能力を必要とします。 この記事では、AWS WAF ログを中央データレイクリポジトリに集約するための簡単なアプローチを紹介します。これにより、チームは組織のセキュリティ体制をよりよく分析し、理解することができます。 リージョンの AWS WAF ログを専用の S3 バケットに集約する手順を説明します。ログデータを視覚化するために Amazon ES をどのように使用することができるかを実演することによってこれをフォローアップします。 また、AWS Glue ETL を使用して履歴データをオフロードして処理するためのオプションも提示します。データが 1 か所に収集されたところで、Amazon Athena および Amazon QuickSight を使用して履歴データをクエリし、ビジネス上の洞察を抽出する方法を最後に示します。 アーキテクチャの概要 この記事では、クライアント IP アドレスによる分散サービス拒否 (DDoS) 攻撃を識別するための AWS WAF アクセスログをフォレンジックに使用するケースに焦点を当てます。このソリューションにより、セキュリティチームは、インフラストラクチャ内のすべての AWS WAF にヒットしたすべての受信リクエストのビューが得られます。 IP アクセスパターンが時間の経過とともにどのように見えるのかを調べ、短期間にどの IP アドレスがサイトに複数回アクセスしているのかを評価します。このパターンは、IP アドレスが攻撃者になる可能性があることを示唆しています。 このソリューションを使用すると、単一のアプリケーションに対する DDoS 攻撃者を特定し、お客様の世界中の […]

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Amazon SageMaker を使用した収穫の成功で、Bayer のデジタル農業ユニットを強化

2050 年までに、地球は 100 億人を養う必要があります。地球を拡大して農地を増やすことはできないので、食料を増やすための解決策は、農業の生産性を高め、資源への依存を軽減することです。つまり、作物を損失したり、資源を浪費したりする余地はありません。Bayer は Amazon SageMaker を使用して、世界中の田畑で発生する損失を排除しています。 家庭からは、台所での廃棄や食べ残しなどの食べ物を捨てることで、食物の損失が発生します。しかし、多くの国での食物損失の大部分は、実際には、何らかの形で「実を結ばない」作物、つまり、害虫、病気、雑草、土壌の栄養不良などによるものです。Bayer の子会社である Climate Corporation は、こうした課題の解決に役立つデジタル農業サービスを提供しています。 Climate Corporation のソリューションには、トラクターおよび衛星対応のフィールドヘルスマップからのデータの自動記録が含まれます。こうしたサービスなどを世界中の何千もの農家に提供することにより、Climate Corporation は農家が土地を健康で肥沃に保つことをサポートします。 また同社のチームは、FieldCatcher と呼ばれる新しいサービスにも取り組んでいます。このサービスでは、農家はスマートフォンの画像を使用して、雑草、害虫、病気を特定できます。「画像認識を使用して、農家に仮想農学者へのアクセスを提供し、しばしば困難である作物の問題の原因を特定する作業を支援します。これにより、アドバイスにアクセスできない農家にも力を与えるとともに、すべての農家が野外での観察をより効率的にキャプチャして共有できるようになります」と、Climate Corporation の近接センシングのリーダーである Matthias Tempel 氏は述べています。 FieldCatcher は、Amazon SageMaker でトレーニングされた画像認識モデルを使用し、Amazon SageMaker Neo を使用して携帯電話向けにモデルを最適化します。この設定により、農家はモデルを使用して、インターネットにアクセスしなくてもすぐに結果を得ることができます (多くの農地ではインターネット接続がないため)。Amazon SageMaker を使用すると、FieldCatcher が問題の原因を自信を持って特定するのに役立ちます。これは、農家に適切な修復ガイダンスを提供するうえで不可欠です。多くの場合、すぐに対処して問題に確信を持てることは、田畑の収穫量や農家の成功に大きな違いをもたらします。 FieldCatcher ソリューションを強化するため、Bayer は多種多様で高品質な画像を収集し、さまざまな環境、成長段階、気象条件、日光のレベルを含むトレーニングデータを作成しています。それぞれの写真はスマートフォンからアップロードされ、最終的には認識をさらに向上させるための継続的に拡張されるライブラリの一部になります。以下の図は、各画像の過程とそのメタデータを示しています。 具体的には、Amazon API Gateway および Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) へのアップロードを保護する Amazon Cognito への取り込みでプロセスが始まります。サーバーレスアーキテクチャは、他のどの方法よりもスケーラブルで保守が容易であるために選択されますが、ステップを実行し、最終的に受信したデータをデータレイクに移動するために AWS Lambda […]

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週刊AWS

週刊AWS – 2019/7/29週

みなさん、こんにちは。AWSソリューションアーキテクトの下佐粉(しもさこ)です。 今週も週刊AWSをお届けします。このシリーズでは、毎日のようにリリースされるAWSの新機能や新サービスを一週間単位でコンパクトに紹介しています。毎週火曜か水曜ぐらいを目処に更新しています。 梅雨が明けたと思ったら、急激に熱くなりましたね。私はあまりの暑さに折りたたみの日傘を購入してみました。直射日光が体に当たらないだけで体への負担が全然違いますね。暑い時間に外出する必要がある方にはおすすめです。 では先週のアップデートを見ていきましょう。

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Cloud Express Roadshow 2019 のお知らせ

みなさん、こんにちは。 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。   去年に引き続き、AWSパートナーと共同で日本全国で開催するイベント、Cloud Express Roadshow 2019が今年も開催されます。AWS のエコシステムを支える各都市にオフィスを構えるコンサルティングパートナー、テクノロジーパートナーによるセミナーを AWS と一緒に地方にて開催するプログラムです。従来のロードショーとは異なり、セミナー終了後のクラウド導入に関する相談や導入検討する際の技術的アドバイスなど、企業のクラウド導入に継続的な支援を提供する AWS とパートナーによる新しい取り組みです。 2018年の開催都市はこちらです。 今年は、20都市、33開催で皆さんの街へ参ります。 6月に開催されたAWSサミット基調講演をより掘り下げた内容をベースとしたAWSセッションに加え、みなさんのクラウドジャーニーを直接お手伝いさせていただくパートナーの支援プログラムの内容を聞くことができ、そのまま個別案件の相談などをすることができる、実践的ななイベントとなっています。 私も去年に引き続き、なるべく多くの会場に足を運び、直接講演をさせていただく予定です。そして各地域のJAWSの皆さんとお会いできることを楽しみにしています。ハッシュタグは「#AWSCER2019 」です。盛り上がっていきましょう。 – プロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田  

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Udacity からの AWS DeepRacer 奨学金チャレンジが今オープン

レースが始まりました! エンジンをスタートさせよう! Udacity からの AWS DeepRacer 奨学金チャレンジに登録いただけます。 前回の記事で述べたように、AWS DeepRacer 奨学金チャレンジプログラムでは、開発者のスキルレベルに関係なく、基本的な機械学習 (ML) の概念を楽しく魅力的な方法でご紹介します。毎月、自動運転車による世界初の国際的レーシングリーグである AWS DeepRacer League のテストを通してあなたのスキルを試し、毎月ユニークなレースコースでトップ順位を競います。 2019 年 8 月、9 月、および 10 月に上位ラップタイムを記録した生徒は、Udacity 後援の機械学習エンジニアナノディグリープログラムに対する全額支給奨学金 200 枠のひとつを獲得する資格を得ます。 AWS DeepRacer とは? 2018 年 11 月、Jeff Barr が AWS ニュースブログで ML を学ぶための新しい方法、AWS DeepRacer のローンチを発表しました。AWS DeepRacer では、強化学習 (RL) によって動作する 1/18 スケールの完全自走型レースカー、3D レーシングシミュレーター、および世界的なレーシングリーグを実際に体験する機会を得ることができます。 AWS DeepRacer 奨学金チャレンジの仕組み このプログラムは 2019 年 8 […]

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AWS DeepLens の新しい 2 つのサンプルプロジェクト (ステップバイステップガイド付き) の紹介

AWS DeepLens の新しい 2 つのサンプルプロジェクト、「Build a worker safety system」と 「Who drinks the most coffee?」のリリースを発表します。これらのサンプルプロジェクトで提供される手順ガイドに従うと、AWS でコンピュータビジョンを使用して完全な機能を備えた機械学習アプリケーションを構築することができます。そうしたアプリケーションはエッジとクラウドにまたがって、デバイス上で実行されるモデルとクラウド上の AWS のサービスを統合します。このサンプルプロジェクトはステップバイステップの手順で構成されていて、コードと動画チュートリアルを備えているため、開発者はアプリケーションをゼロから構築可能です。 AWS DeepLens は世界初の深層学習対応ビデオカメラで、あらゆるスキルレベルの開発者による深層学習の開始をサポートします。AWS DeepLens の新しいエディション (2019 年版) は現在、6 か国 (米国、イギリス、ドイツ、フランス、スペイン、イタリア、およびカナダ) で購入可能です。日本では先行予約を受付中です。 2019 年エディションではセットアップがより簡素化し、(Amazon SageMaker Neo のおかげで) 機械学習モデルを旧エディションの最大 2 倍の速さで実行できるようになっています。 充実したガイドを備えたサンプルプロジェクトを開始するには、AWS DeepLens マネジメントコンソールにアクセスします。ナビゲーションペインで [Recipes] をクリックし、最新のステップバイステップチュートリアルにアクセスします。レシピを選択し、表示される手順に従って機械学習アプリケーションを構築します。AWS DeepLens マネジメントコンソールは、アジアパシフィック (東京)、欧州 (フランクフルト)、米国東部 (バージニア北部) リージョンで利用可能です。 次のレシピが利用可能です。 1) Build a worker safety system AWS DeepLens […]

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