Amazon Web Services ブログ

【開催報告】「 AWSアドテク夏祭り2021 〜事例から学ぶアドテク業界の先進的取り組み〜」セミナー

こんにちは!アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクトの成尾です。 2021年8月20日にオンラインでAWSアドテク夏祭り2021 〜事例から学ぶアドテク業界の先進的取り組み〜を開催いたしました。セミナーの開催報告として、ご紹介した内容や、当日の資料・収録動画などを公開いたします。 開催の背景 私たちが普段お客様と接する中で、市場環境の変化が著しいアドテク業界では、その変化への対応や厳しい技術要件をクリアするために、多くの企業がAWSを活用して日々様々なアプローチで課題解決に取り組まれている事を認識しています。 そこで、アドテクプロダクトを開発/運用されている皆さまの課題解決を加速するため、業界に特化したソリューション・事例紹介セミナーを開催することになりました。 セッションでは、AWSソリューションアーキテクトより、”アドテクにおけるAI/ML活用、QuickSightで実現する、管理画面向けサーバーレス BI、低レイテンシを実現するAWSサービスとアーキテクチャ、Spot Instances, Graviton2 活用によるコンピューティングコスト最適化” をご紹介とアドテクプロダクトを開発・運用されている実際のユースケースとして、株式会社アドウェイズの三谷様より、”機械学習を活用した運用型広告の課題解決 〜 初学者が実践する AutoGluon-Tabular on SageMaker 〜”株式会社AJAの坂本様より、”AJA SSPのアーキテクチャ 〜 マネージドサービスを活用したビジネスの加速を止めないシステム開発 〜” をご紹介いただきました。 セミナーの内容 / 収録動画 / スライド 各セッションの概要を下記に記載しておりますので、ご関心をお持ちの内容があれば資料もご覧いただれば幸いです。 アドテクにおけるAI/ML活用(前編) (SA 黄 光川) 概要:アドテクにおける AI/ML 活用の前編では、海外のアドテク企業で AWS AI/ML 系サービスをビジネスに取り入れた成功事例を2つ ( Smaato 社のリアルタイムビッティングにおけるトラフィックフィルタリングサービスの構築事例、 TripleLift 社の動画内にシームレスに広告を挿入した事例 ) の紹介と共に、事例で登場したサービス Amazon Rekognition, Amazon SageMaker, AWS Elemental MediaTailor について、アドテクでの使い所とユースケースについて紹介しました。 […]

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ETL solutions on AWS

【資料&動画公開】AWS で実践!Analytics Modernization ~ETL 編~

2021年7月14日に、「AWS で実践!Analytics Modernization ~ETL 編~」というオンラインセミナーを開催しました。昨今、データレイクをクラウド上に作ることが一般的になりつつありますが、データレイクに溜まったデータを活用する際に重要になるのが前処理(ETL)であり、その前処理をどのようにAWS上で実現し、モダン化するかという点を解説しました。 今回このセミナーの動画と資料を公開しましたのでご紹介します。全部で3つのセッションがありますが、各セッションの中も内容単位で区切った動画にしていますので、必要なところだけ見ていただけるようになっています。

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Amazon Elasticsearch Service が Amazon OpenSearch Service となり、OpenSearch 1.0 をサポート

当社では、2015 年に Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) をリリースしました。Amazon ES は、インタラクティブなログ分析、リアルタイムのアプリケーションモニタリング、ウェブサイト検索などの実行を容易にするフルマネージドサービスです。 Amazon ES は、大量のログデータを取り込むことができるため、ログ分析のために長らく愛用され続けています。さらに、UltraWarm 階層とコールドストレージ階層を使用すると、Amazon ES 上の従来のホットストレージと比較して 10 分の 1 のコストに削減できます。Amazon ES は、Logstash、Amazon Kinesis Data Firehose、Amazon CloudWatch Logs、および AWS IoT と統合するため、ユースケースの要件を満たす安全なデータ取り込みツールを選択できます。

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AWS Nitro Systemに於けるベアメタルインスタンスの性能

この記事は、2021 年 8 月 5 日に Matt Koop によって投稿された Bare metal performance with the AWS Nitro System をソリューションアーキテクトの小野が翻訳したものです。 ハイ・パフォーマンス・コンピューティング(HPC)は、アプリケーションの中でも特定プラットフォーム上で最も高いパフォーマンスを要する領域として知られています。当然の疑問として、ワークロードをAWS上に移行した場合のパフォーマンスと、既存のオンプレミスの「ベアメタル」プラットフォームでのパフォーマンスの差はどれくらいなのか、というものがあります。このブログ記事では「ベアメタル」インスタンスとAWSのNitro Hypervisorで動くインスタンスのパフォーマンスの差が、HPCワークロードに於いても僅かである事を紹介します。

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Amazon EKS Anywhere — オンプレミスで Kubernetes クラスターの作成と管理が広く利用可能になりました

AWS re: Invent 2020 では、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) Anywhere と Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) の新しいデプロイオプションを顧客のデータセンター内で事前発表しました。 2021 年 9 月 8 日、Amazon EKS Anywhere が広く利用可能になったことをお知らせします。Amazon EKS のデプロイオプションで、2021 年 9 月 8 日から VMware vSphere を使用して Kubernetes クラスターをオンプレミスで簡単に作成し、運用できます。EKS Anywhere は、Kubernetes クラスターをオンプレミスで作成し、運用するためのインストール可能なソフトウェアパッケージと、クラスターのライフサイクルサポートのためのオートメーションツールを提供します。

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AWS サーバーレスサービスによるマルチテナント SaaS ソリューションの構築

この記事は、Building a Multi-Tenant SaaS Solution Using AWS Serverless Services を翻訳したものです。 本投稿は、AWS SaaS Factory の Sr. Partner Solutions Architect である Anubhav Sharma と AWS SaaS Factory の Partner Solutions Architect である Ujwal Bukka により寄稿されました。 SaaS (Software-as-a-Service) 提供モデルへの移行に際しては、コストと運用効率を最大限に高めたいという要望が伴います。 これは、利用傾向を予測することが困難なマルチテナント環境では特に難しい場合があります。なぜならば、テナントの活動とリソースの実際の消費量を一致させるスケーリング戦略の組み合わせを見つけることは困難だからです。今日はうまくいっていても、明日はうまくいかないかもしれません。 このような特性により、SaaS はサーバーレスモデルに非常に適していると言えます。SaaS のアーキテクチャからサーバーの概念を取り除くことで、企業はマネージドサービスを利用することによって、アプリケーションが消費するリソースの正確な数をスケーリングして提供することができます。 これにより、アプリケーションのアーキテクチャと運用のフットプリントが簡素化され、スケーリングポリシーを継続的に追跡・管理する必要がなくなります。また、運用上のオーバーヘッドや複雑さも軽減され、運用責任の多くをマネージドサービスに委ねることができます。 この記事では、機能的なマルチテナントのサーバーレス SaaS 環境に関してエンドツーエンドで提供するリファレンスソリューションを見ていきます。その目的は、このリファレンスソリューションを作成する際に考慮されたアーキテクチャと設計の検討事項を探ることです。

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初めてのサーバーレスコンテナを AWS に素早くデプロイ

この記事は Fast forward on your first serverless container deployment on AWS を翻訳したものです。 はじめに モダナイゼーションとコンテナ技術は、最近のテクノロジー関連のニュースやレポート、カンファレンスでも話題になっています。コンテナは、オンプレミス、ローカル、およびハイブリッドのワークロードにおいて、モダンなコンピュートレイヤーとして主流になりつつあります。この記事では、コンテナのコンセプトをわかりやすい例で紹介し、AWS に初めてコンテナをデプロイするための軽量なツールセットを提供します。 あなたは技術的な初心者ですか?それとも技術領域以外のロールで仕事をしていますか?時間がある時にコーディングやハンズオンをしていますか?AWS でコンテナをデプロイしてみたいと思ったことはありませんか?もしあなたの答えが「はい」、もしくは「はい」、または「はい」であるならばグッドタイミングです!あなたは数分後には AWS上で最初のコンテナをデプロイして、ビルダーの経験を体験することができるでしょう。

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Amazon SageMakerによるマルチモーダルなヘルスデータの機械学習モデルトレーニング

この記事は、”Training Machine Learning Models on Multimodal Health Data with Amazon SageMaker” を翻訳したものです。 これは、マルチモーダル機械学習(マルチモーダルML)に関する2部構成のブログ記事です。第1部では、RNA配列データ、臨床データ(EHRデータからの引用)、およびアノテーションを含む医用画像を処理するためのパイプラインを実装しました。この記事では、各データモダリティから特徴量をプールし、非小細胞肺がん(NSCLC)と診断された患者の生存を予測するモデルを学習する方法を説明します。最初のブログ記事に基づいて、RNA配列データ、臨床データ、医用画像、およびそれらの画像のアノテーションで構成されるNSCLC Radiogenomicsデータセットを引き続き使用していきます[1]。

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Example visualization of a CT scan, with lung tumor mask overlaid in yellow

マルチモーダルなヘルスデータのためのスケーラブルな機械学習パイプラインの構築

この記事は、”Building Scalable Machine Learning Pipelines for Multimodal Health Data on AWS” を翻訳したものです。 ヘルスケアおよびライフサイエンスの組織においては、機械学習(ML)を使用することで、プレシジョンメディシンの実現、患者嗜好の予測、疾患検出、ケアの質の改善などに取り組んでいます。ヘルスケアにおけるITの急速な成長により、ますます多様なデータモダリティから患者レベルのデータが利用可能になりました。さらに、複数のデータドメインからのデータを組み込むことで、MLモデルの有用性と精度を向上させることが研究によって示されています[1]。これは個人のより完全なビューをモデルに与える事によるものだということは、直感的にも理解できます。

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マネージドサービスを活用した機械学習のためのCI/CDパイプラインの構築

この投稿は株式会社ブレインパッドのエンジニアである 小杉 知己 氏に、自社で取り組まれた機械学習のための CI/CD パイプライン構築についてご紹介頂き、AWS 社員と共著したものとなります。 はじめに 機械学習 (ML) のビジネスにおける活用はますます加速しています。しかし、MLプロジェクトの初期段階における概念実証 (PoC) フェーズを乗り越え、MLを本番環境において運用するには多くの課題があることが知られています。例えば、運用中のデータの質の変化に対応するためにMLモデルの再訓練を行う必要が出てきたとき、さまざまなモデルのバージョンをいかに管理するかが課題となります。また、作ったモデルの本番適用可否の判断を効率的に行うためにはライフサイクルの管理が必要となります。

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