Amazon Web Services ブログ

Amazon Rekognition は当社の人工知能サービスの 1 つです。Rekognition では、画像内の物体、シーン、および顔を検出できるほか、顔を検出して比較することができます。Rekognition は、バックグラウンドで詳細な神経ネットワークモデルを使用して、毎日数十億の画像を分析しています (詳細については、「Amazon Rekognition – ディープラーニングによる画像の検出と認識」を参照してください)。Amazon Rekognition は、画像で見つけた顔ごとに属性の配列を返します。本日、推定年齢範囲という新しい属性を追加します。この値は年数で表され、整数のペアとして返されます。年齢範囲は重なる場合があります。つまり、5 歳の顔の推定範囲は 4～6 歳になるが、6 歳の顔の推定範囲は 4～8 歳となる場合があります。この新しい属性を使用すれば、公共安全アプリケーションの増強、人口動態の収集、必要な期間を対象とした写真の整理が可能になります。この新機能を少し楽しむため (私はこの投稿を金曜日の午後に書いています)、自分の写真アーカイブを掘り起こして、Rekognition に私の年齢を推定させてみました。答えは次のようになりました。最初から始めましょう。この写真では、おそらく私は 2 歳でした。 この写真は、1966 年の春に私の祖母の家で撮られたものです。 私は 6 歳でした。Rekognition は私の年齢を 6～13 歳と推定しました。 2003 年の私の最初の公式な Amazon PR 写真では、私は 43 歳でした。 これには 17 年の範囲があり、私の実年齢はちょうどその中間でした。そして私の最新の (2015 年後半) の PR 写真 (55 歳) です。 これもまたかなり幅がありますが、私の年齢はちょうど中間です。一般的に、顔の実年齢は Rekognition で示された年齢の範囲に収まりますが、正確に中間になることを当てにしないでください。この機能は提供が開始されており、今すぐ使い始めることができます。 — Jeff;

AWS の持続可能性の最前線でのすばらしいニュースで新年が始まりました。 2016 年末に 3 つの風力および太陽光プロジェクトが新たに稼働し、AWS データセンターの電力を賄う送電網にエネルギーを供給しています。簡単なまとめとして、re:Invent 2016 で、副社長兼特別エンジニアの James Hamilton がメインステージで、当社は 2016 年末までに 40% の再生可能エネルギーで電力を賄うという目標を超えたこと、さらに AWS チームとエネルギーパートナー様の取り組みにより、2017 年末までに 50% を賄うという新しい目標を設定したことを発表しました。2016 年初頭に本稼働を開始したインディアナ州ベントン群にある Amazon Wind Farm Fowler Ridge に加えて、3 つの新しいプロジェクトが 12 月にオンラインになりました。これには以下が含まれます。 Amazon Wind Farm US East – 当社はまず昨年 7 月に、Amazon Wind Farm US East に関して Avangrid Renewables (当時の名前は Iberdrola Renewables) との提携を発表し、風力発電所の建設を開始しました。これはノースカロライナ初となる商業規模の風力発電所です。また、アメリカ東南部においても最初の風力発電所の 1 つで、ノースカロライナのパスクォタンク群とパーキマンス郡にまたがるものです。 Amazon Solar […]

Sabari RadhakrishnanはAmazon Web Services(AWS)のパートナー ソリューション アーキテクトです。 SAPアプリケーションをSAP HANAプラットフォーム上に移行、または新規で構築する予定がありますか？もしそうであれば、AWSがSAP HANAのワークロードを実行するためにどのような選択肢を提供しているか知りたいのでは、と思っています。本ブログ記事では、SAP HANAに必要となる主なインフラストラクチャ・コンポーネントおよびAWS上にSAP HANA仮想アプライアンスを構築するためのビルディング・ブロックについて説明します。本記事により、展開方法について深くご理解いただけると幸いです。本記事は、ブログシリーズとして、SAP on AWSに関する様々な情報を公開する最初の記事ですので、頻繁に確認していただければと思います。 SAP HANA Tailored Data Center Integration (TDI) モデルに準拠している場合、メモリー、コンピュート、ストレージ、そしてネットワークの4つがSAP HANAに必要となる主要なインフラストラクチャ・コンポーネントになります。これらの中で、メモリーがデータサイズに依存する唯一の変数となっています。コンピュート、ストレージ、ネットワーク要件はメモリーサイズから算出されるか、あらかじめ定義されています。例えば、メモリーサイズに基づいたコンピュートに必要なコア数の決定には、SAP社が設定した標準的なコアとメモリー比率の要件があります。ストレージについては、メモリーサイズに関係なく、SAP HANA Hardware Configuration Check Tool (HWCCT) ガイドに記載されているように、異なるブロックサイズやその他のKPIにおける特定のスループット要件を満たす必要があります。 最後にネットワークですが、特にスケールアウト構成において、メモリーサイズに関係なく、SAP HANAのノード間で最小9.5 Gbpsのスループットを実現する必要があります。 ここ数年、AWSはSAP社と密に連携して、AWSプラットフォーム上でSAP HANAのワークロードを実行するためのコンピュートおよびストレージ構成の認証を取得しています。どのように我々はこれを実現したのでしょうか。その答えは、 AWSがAmazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)のインスタンスを様々なメモリーサイズで設計し、コンピュートのための適切なコアとメモリー比率を含むSAP HANAの厳しい性能要件を満たすことです。加えて、Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)は多くの場合にTDIモデルのストレージKPIを満たしています。そしてEC2インスタンスのネットワーク帯域幅は、スケールアウト構成のノード間通信で必要な9.5 Gbpsを満たしています。 それではこれらのビルディング・ブロックと構成オプションについて詳細をみていきましょう。 メモリーとコンピュート AWSでは様々なワークロードに対応できるよう、いくつかのEC2インスタンスのタイプをご用意しています。 メモリー最適化のR3とR4インスタンス、そして大容量メモリー最適化のX1インスタンスといったSAP HANAのワークロードに最適な2つのEC2インスタンスのタイプがあります。これらのインスタンスファミリーは、SAP HANAのようなインメモリーワークロード専用に設計されています。このインスタンスタイプとインスタンスファミリーにはSAP HANAのワークロードを実行するための様々なコンピュートオプションがあります。OLAP(online analytical […]

同僚のStas Vonholskyが、Amazon ECSアプリケーションの秘密情報管理に関する素晴らしいブログを寄稿してくれました。 —– コンテナ化されたアプリケーションとマイクロサービス指向のアーキテクチャが普及するにつれて、アプリケーションデータベースにアクセスするためのパスワードなどの秘密情報を管理することは、より困難かつ重要になっています。 いくつか課題の例を挙げます： dev、test、prodなどのさまざまなアクセスパターンをコンテナ環境全体でサポートしたい ホストレベルではなくコンテナ/アプリケーションレベルで秘密情報へのアクセスを隔離したい サービスとしても、他サービスのクライアントとしても、アクセスが必要である疎結合なサービスが複数存在する この記事では、Amazon ECS上で動作するコンテナアプリケーションの秘密情報管理をサポートする、新しくリリースされた機能に焦点を当てています。同僚のMatthew McCleanもAWSセキュリティブログに、S3とDockerを使用してECSベースのアプリケーションの秘密情報を管理する方法についての素晴らしい記事を公開しています。この記事では、コンテナパラメータ変数を使って秘密情報を受け渡し／保存する際の制限について説明しています。 多くの秘密情報管理ツールは、次のような機能を提供しています。 高セキュアなストレージシステム 集中管理機能 セキュアな認証と認証メカニズム 鍵管理および暗号化プロバイダとの統合 アクセスのための安全な導入メカニズム 監査 秘密情報のローテーションと失効 Amazon EC2 Systems Manager パラメータストア パラメータストアは、Amazon EC2 Systems Managerの１機能です。秘密情報のための集中化／暗号化されたデータストアを提供し、Run CommandやステートマネージャーなどのSystems Managerの他の機能と組み合わせることで多くの利点をもたらします。このサービスはフルマネージドで、高い可用性・セキュリティを持っています。 System Manager API、AWS CLI、およびAWS SDKを使用してパラメータストアにアクセスできるため、汎用の秘密情報管理ストアとして使用することができます。秘密情報は簡単にローテートしたり取り消したりすることができます。パラメータストアはAWS Key Management Service (KMS)と統合されているため、デフォルトまたはカスタムのKMSキーを使用して特定のパラメータを暗号化できます。 KMSキーをインポートすることで、独自のキーを使用して機密データを暗号化することも可能です。 パラメータストアへのアクセスはIAMポリシーによって実現にされ、リソースレベルのアクセス許可をサポートします。特定のパラメータまたは名前空間にアクセス権を持つIAMポリシーを使用して、これらのパラメータへのアクセスを制限することができます。 CloudTrailログを有効にすると、パラメータへのアクセスを記録することも可能です。 Amazon S3も上記の機能の多くを持つので、集約秘密情報ストアの実装にも使用できますが、パラメータストアにはさらに次のような利点があります。 アプリケーションライフサイクルのさまざまなステージをサポートするためのネームスペースを簡単に作成できる インスタンスまたはコンテナからKMSキーにアクセスし、ローカルメモリ内で復号化を実行することで、アプリケーションからパラメータの暗号化を抽象化するKMS統合機能を提供する パラメータの変更履歴を保管できる 他の多くのアプリケーションで使用されるS3とは別に制御できる 複数システムを実装する際のオーバーヘッドを削減する構成情報ストアとなる 使用料がかからない 注：本記事の公開時点では、Systems ManagerはVPCプライベートエンドポイント機能をサポートしていません。プライベートVPCからのパラメータストアエンドポイントへのより厳密なアクセスを強制するには、限られたIPアドレスセットからのみにアクセスを制限するIAMポリシーConditionとともに、Elastic IPアドレスを持つNATゲートウェイを使用します。 タスクIAMロール […]

ここ数年で、エンタープライズ企業において Apache hadoop エコシステムを用いて、センシティブであったり、きわめて秘匿性が高かったりするデータを扱う、重要なワークロードを走らせるケースが非常に増えてきています。そうしたワークロードの特性により、エンタープライズ企業ではしっかりした組織/業界全体のポリシーや、規制、コンプライアンスのルールを定めています。それに基づいて、機密データの保護や、権限のない人がアクセスできないようにすることが求められています。 こうしたポリシーにおいては一般的に、データストアに保存されているとき、そしてデータを転送しているときの両方で暗号化が要求されます。Amazon EMR では “セキュリティ設定” を使うことで、AWSキーマネジメントサービス (KMS) からお客様自身が用意した暗号化要素まで、さまざまな暗号化キーや証明書を指定することができます。 暗号化設定についてのセキュリティ設定を作り、クラスター作成の際に、その設定を当てることができます。セキィリティ設定を一度作っておくことで、いくつものクラスターにその設定を簡単に適用可能です。 この投稿ではEMRのセキュリティ設定による、複数段階のデータ暗号化のセットアッププロセスを概観します。暗号化について深く見ていく前に、データ暗号化が必要な状況を整理しましょう。 保存時のデータ Amazon S3にあるデータ – EMRのS3クライアントサイド暗号化 ディスク上のデータ – Linux Unified Key System (LUKS) による、Amazon EC2 のインスタンスストアボリューム(ブートボリュームを除く)、クラスターインスタンスにアタッチされた Amazon EBS ボリューム 転送中のデータ EMRからS3に転送中のデータ、またはその逆 – EMR の S3 クライアントサイド暗号化 クラスター内のノード間で転送中のデータ – Secure Socket Layer (SSL) による MapReduce の in-transit 暗号化と、Simple Authentication と Security Layer (SASL) による […]

Lumberyardをローンチしてから1年も経っていないとは信じられません。お客様の反応とLumberyardとのエンゲージメントは私たちの期待を超えており、2017年にはお客様の進展を加速させることができて非常に興奮しています。Cloud Imperiumのような業界で最も野心的な開発者を含むあらゆるタイプのゲーム開発者から、信じられないほどつながっている世界を築いています。今日では、発売以来の最大のリリースで新年を始めることができて嬉しく思っています。 Lumberyard Beta 1.7には、403以上の新機能、改善点、修正点が含まれており、ここからダウンロードできます。 今回のリリースでは好きなことがたくさんあります。Lumberyardを使いやすくし、プロフェッショナルなゲーム開発者がもっと使いやすいようにするために、いくつかのアップデートをお伝えしたいと思います。私たちのチームはアクセシビリティについて考えており、チームの洗練さや品質、チームの規模や構成にかかわらず、私たちの選択肢があなたのビジョンを達成することを決し妨げないようにしたいと考えています。 アクセシビリティを測定する最も重要な方法の1つは、「顧客がどれくらい迅速に資産を取得して再利用できるのか」という問題です。ゲーム開発者にとって最も反復的なタスクの1つは、プロジェクト資産の作成と管理です。アーティスト、デザイナー、ゲームプレイエンジニアにとっては、1日に数百回から数千回の時間がかかるため、アセットを数秒で処理することができれば、チームのスピードに大きな違いが生まれます。加速を達成するための当社の戦略は、LumberyardのAsset Processorと、Lumberyard Beta 1.7を初めて導入したAsset Browserです。資産プロセッサーを使用すると、資産をほぼすぐにエンジンに取り込むことができます。ファイル（MayaやPhotoshopなど）をフォルダに保存するだけで、Asset Processorはそのファイルをソースアートからゲーム用アセットに自動的に処理します。元に戻ってアセットを編集すると、Lumberyardは変更を認識し、バックグラウンドで数秒で自動的に更新します。 1.7での新しいLumberyard Asset Browser Previewを使用すると、エディタ内の使い慣れたビューで使用可能なすべてのアセット（エディタ、Gem、プロジェクトフォルダ内のソースフォルダとファイルを含む）を表示し、シーン内のアセットをドラッグ＆ドロップできます。エディタからワンステップでソース資産にアクセスすることができれば、特にプロジェクトで複数の出力を生成できる複雑なソースアセット（たとえば、メッシュとマテリアルの両方を含む単一の.fbxファイル）を使用する場合は、処理速度が大幅に向上します。また、Lumberyard Asset Processorを使用して、資産が変更、削除、または追加されると、新しい資産ブラウザが自動的に更新されます。 Asset Browserの基礎となるAPIはLumberyardバスシステムに公開されているので、独自のプラグインやコントロールを作成している場合は、ファイルサイズ、名前、場所、資産を作成したソース、資産などの豊富な情報にアクセスできます。他のどの資産が同時に生産されたか アクセシビリティについて考えるもう一つの方法は、Lumberyardエディタ自体のレイアウトと情報アーキテクチャです。 Lumberyard Editorには、基本的な編集者や照明ツールなどのさまざまな機能があり、ジャンル固有のツール（道路や川のツールなど）があります。時間の経過とともに自然に成長するフィーチャの量は、効率的に整理されていなければ、学習することが難しくなります。さらに、両方のゲームチームが新しい専門的な役割を創り出し、DCCツールが進化するにつれ、ベストプラクティスは長年にわたって進化しています。このため、Lumberyard Beta 1.7では、最高品質の、最も野心的なゲームを構築するための機能を失うことなく、Lumberyardのアクセシビリティを向上させるために、Editor Editorのコアに加えたいくつかの変更点をご紹介します。デフォルトのエディタレイアウト自体は少し違って見えます： （以前のバージョンのLumberyardをインストールしている場合は、現在のレイアウトを上書きしませんが、[View – Layouts – Component Entity Layout]を選択して新しいレイアウトに切り替えることができます） 上記の内容は、Editor UXの改良の第1段階です。私たちは、社内外の多くのゲーム開発者にインタビューし、新しいコンポーネントエンティティシステムと顧客からのフィードバックを基にしたメインエディタインタフェースの再構成と合理化を開始しました。以前はゲームオブジェクトを作成するために、12種類のオブジェクトタイプの中から選択し、ロールアップバーの複数のレイヤーをナビゲートしてカスタマイズしなければなりませんでした。今では、単純な右クリックで作成できるゲームエンティティの1つのタイプとなりました。エンティティのコンポーネントを編集し、そのエンティティで使用するファイルを選択し、すべてのレベルのエンティティを切り替えるのは、すべてメインウィンドウで行われます。エンティティのネストされたプレハブ（「スライス」）を簡単に作成することもできます。メインウィンドウを右クリックするだけです。 次にUXチームのリストでは、ツールバーとトップメニューを合理化しながら、自分の役割や好みに基づいてレイアウトを深くカスタマイズすることができます。私たちは、顧客からより多くのデータとフィードバックを収集しています。あなたがアイデアを持っているなら、それについて聞きたいのです。フォーラムで、私達がどこに向かうのかのプレビューをご覧ください。 モバイルデベロッパーにとって、「使いやすい」とは、可能な限り短時間でエディターからデバイスにゲームを展開できることを意味します。そのため、ゲームを編集してから再生することができます。 Lumberyard Beta 1.7には、エディタに新しいデプロイメントツールが含まれているため、ワンクリックでエディタからAndroidデバイスにリリース、プロファイル、またはデバッグビルドをわずか数秒で展開できます。以前は、エンジニアはコマンドラインツールのみを使用してモバイルビルドを導入する必要がありました。これで、チームの誰もがAndroidビルドをエディタからデバイスに展開できます。 私たちのチームは、エディタをより使いやすくすることでより速く反復できるようにすることに加えて、マルチプレイヤーゲームをより簡単に作成できるようにするために多くの時間を費やしています。PCとコンソールゲームの上位80％がマルチプレイヤーをフィーチャーし、Twitchでストリーミングされるトップゲームの90％がマルチプレイヤーゲームです。だから、他のエンジンよりもマルチプレイヤーを簡単にするためのシステムとサービスをリリースしても、ゲーム開発者からの肯定的なフィードバックを引き続き得ることは驚くことではありません。この目的のために、私たちのネットワークチームは、コンポーネントエンティティのワークフローと高性能なネットワークレイヤ、GridMateを使用して完全に構築された新しいマルチプレイヤーサンプルをリリースしました。GridMateは効率的な帯域幅使用と低遅延通信を目的として設計されています。 30分以内に、新しいサンプルを起動して実行して、自分のマルチプレイヤーゲームやプロトタイプの出発点として使用できます。サンプルは現在PCをサポートしており、すぐにモバイルプラットフォームとコンソールプラットフォームをサポートするようにサンプルを拡張します。 これらの例は、Lumberyardを世界最高クラスの使いやすいエンジンにするための、我々が継続的に行った変更のサンプルです。それは、我々はちょうど始まっていると言いました。業界の進化に伴い、より多くの人々がプレイし、ファンはさらに高品質のコンテンツを要求しています。私たちはあなたの能力が向上し、最も野心的なビジョンを達成し、ファンの愛するゲームを構築します。エンジニア、アーティスト、ゲームデザイナー、またはまだ発明されていない新しい役割を持つことができます。 Visual Studio 2015のサポート、VRの球面ビデオ再生のサポート、Perforce Helixとの統合、Geppetto文字ツールのUXの改良、オーディオ、照明、複合図形、アニメーションをサポートする新しいコンポーネントエンティティなど、このアップデートにはさらに多くのものがあります。 Twitch ChatPlayとMetastreamのアップデート、最新のAWS 1.0.24 SDKとの統合などが含まれます。 Lumberyard Beta 1.7の新機能の詳細については、こちらのリリースノートを参照してください。 Amazon […]

長い間ブログをお読みいただいているお客様は、私が Amazon WorkSpaces を非常に気に入ってフルタイムで使用していることをご存知かと思います (詳細については、「Amazon WorkSpace がお気に入りです!」を参照してください)。さまざまなデバイスやウェブブラウザからアクセスできる単一の環境があることにより、作業に集中し、多くの問題を軽減することができます。本日は、SSD ボリュームと WorkSpaces 用の新しいコストオプティマイザについてご紹介します。 新しい SSD ボリューム 本日より、新しく起動されたすべての Amazon WorkSpaces では、ルートボリュームおよびユーザーボリューム用に汎用 SSD ストレージが追加料金なしで使用されます。これらのボリュームにより、マグネティックボリュームよりもパフォーマンスが向上するため、ディスクのレイテンシーの影響を受けるアプリケーションを実行するときに、より高速な起動時間とより良いユーザーエクスペリエンスが得られます。既存の WorkSpaces は、再構築してストレージに SSD ボリュームを使用するようアップグレードすることができます (これにより、システムドライブ (C:) は元の状態にリストアされ、最新の自動スナップショットのコンテンツを使用してデータドライブ (D:) が再作成されます)。システムドライブの既存データはすべて失われます。新しい SSD ボリュームの追加料金はなく、Amazon WorkSpaces が運用されているすべてのリージョンで利用できます (両方の詳細については、WorkSpaces の料金表ページを参照してください)。SSD ストレージの利点を得るため、コンソールから新しい WorkSpaces を起動できます。目的のバンドルを選択し、通常どおり作業を続行します。 WorkSpaces コストオプティマイザ 当社のお客様は、Amazon WorkSpaces を多くの異なる方法で使用しています。単一の組織内でフルタイムで使用するお客様もいれば、移動中や特定のプロジェクトでパートタイムで使用するお客様もいます。WorkSpaces では、お客様のニーズを満たすため、時間別および月別の請求オプションと、必要に応じてそれらを切り替える機能を提供しています。新しい Amazon WorkSpaces コストオプティマイザでは、この柔軟性に基づき、WorkSpaces 使用量データを分析し、結果に基づいて最もコスト効果の高い請求オプションを自動的に適用します。コストオプティマイザは、AWS CloudFormation テンプレートを通じてデプロイされる AWS ソリューションとして提供されます。このソリューションでは、CloudWatch イベント、CloudWatch ログ、AWS Lambda 関数、Amazon […]

2016年は、前年に引き続きクラウドに移行するうえで障壁とされていた規制やコンプライアンスはなくなりつつあり、ますますクラウドの普及が加速した年でした。また、いかに早くITリソースの調達し、アプリケーション開発を俊敏に行うか、実現するためのサービスも多数発表され、メディアでもクラウドの活用事例を多数目にする機会があったかと思います。 今年も、日々クラウドの普及に大きな貢献をしていただいているJAWS-UG (Japan AWS User Group) の中から、AWS Samurai 2016 を発表いたします。AWS Samurai は、2011年12月から続いている制度で、2016年のユーザーコミュニティにおけるさまざまな継続的な活動において、ユーザーコミュニティの成長およびAWSクラウドの普及に大きく貢献または影響を与えた方々を Amazon Web Services (AWS) から認定させていただく制度です。 今年は下記の3名の方々を AWS Samurai として選出いたします。選出されたみなさま、おめでとうございます！  赤塚 誠二 さん（JAWS-UG 山形支部） Facebook 海外にはJAWS-UGと同様、多くのユーザーグループがあります。その中でも、韓国およびシンガポールのユーザーグループとのミートアップなど、JAWS-UGおよび現地のユーザーグループのメンバーが交流する企画を立ち上げ、言語の異なる他地域との橋渡しを積極的に実施しました。また、ユーザーグループの参加メンバーが中心となり企画から実施までを進めるJAWS DAYS 2016の実行委員長としてチームをまとめ、1,000名以上が参加したコミュニティ主導の大型イベントを実現しました。今後もさらに海外との交流を深めていただき、ユーザーグループのメンバー同士の新たな出会いの機会や交流を通じて、AWSクラウドが世界中で広がるような活動につながっていく事を期待しています。  吉田 真吾 さん（JAWS-UG 横浜支部） Facebook 新たなクラウドのアーキテクチャとして注目されているサーバーレスや開発効率を向上させるための関連フレームワークなど、インフラエンジニアやアプリ開発者向けのイベントや各種勉強会をオーガナイザーとして多くの仲間を集め、東京や大阪地域で積極的に企画および実施しました。また、JAWS-UG横浜をリブートし、次世代のコミュニティリーダーの発掘・育成など、ユーザーグループが今後さらに成長する為の施策を進めました。アプリ／ウェブデベロッパーやインフラエンジニアをはじめとした開発・運用に関わるエンジニアの方々にサーバーレスアーキテクチャを知ってもらい、サービスを活用してイノベーションを起こしてもらえるよう、今後もファンや仲間を増やす活動を進めていただきたいと思います。  青木 由佳 さん（JAWS-UG 初心者支部） Facebook 初心者支部の運営をはじめ、JAWS-UGやAWSクラウド初心者に対して、各支部の活動、「学ぶ」ことの楽しさを、イベント、勉強会やSNSで積極的に情報発信しました。本業はマーケティング職ですが、エンジニアと一緒に何かを実現したいという思いの中、JAWS DAYSの運営や登壇し、クラウドの魅力を自分の視点からわかりやすく伝えています。また、JAWS-UG運営のコアメンバーのひとりとして、60を超える支部が実施する勉強会等の予定をとりまとめ、メール通知やイベントカレンダー表示など、活動のみえる化を実現しました。ユーザーコミュニティの活用法やエンジニア以外の方々がJAWS-UGに継続的に参加していただけるよう情報発信を続けていただきたいと思います。   2016年11月に米国ラスベガスで開催された学習型カンファレンス AWS re:Invent 2016 では、大小合わせて50以上もの新機能やサービスが発表されました。年間の発表数は1,000以上あり、2017年もイノベーションのスピードはますます加速していきます。AWSからも多くの情報提供とインパクトのある新機能やサービスを提供させていただき、人と人がつながり学習する場としてのJAWS-UGの成長をサポートしてまいります。   アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 マーケティング本部　シニアプロダクトマーケティングマネージャー 石橋

Matt Wood の投稿 当社は Alexa から Amazon Go まで Amazon のすべての領域でディープラーニングを広範に使用し、これまで多くのディープラーニングエンジンを試してきました。そして 1 つのエンジンがディープラーニングを実行するための最もスケーラブルで効率的な方法として出現しました。その理由により、Amazon のエンジンとして MXNet が選択されました。MXNet はオープンソースの最新鋭のディープラーニングエンジンであり、これにより開発者は高度なカスタム人工知能システムを構築することができます。 このようなシステムのトレーニングは、そのスケールとパフォーマンスにより、MXNet では著しく高速です。たとえば、よく使用される画像認識ネットワークの Resnet では、MXNet は他のエンジンと比較して 2 倍のスループットを実現し、同等のモデルを半分の時間でトレーニングできます。また、MXNet は数百の GPU にわたって線形に近いスケーリングを示しますが、他のエンジンのパフォーマンスでは、規模に見合った増加は見られません。 Amazon には重要なチームがあり、MXNet コミュニティと連携して、この進化に継続的に取り組んでいます。チームは MXNet に対して Apache Incubator に参加し、Apache Software Foundation のプロセス、財産管理、支援活動、およびコミュニティイベントを活用することを提案しました。幸い、この提案は受け入れられました。Apache MXNet への投資は開始点にあり、当社はコミュニティと連携して既に重要になっているユーティリティを拡大していくことを楽しみにしています。MXNet の使用開始を希望される場合は、AWS Re:Invent で私が行った基調講演をご覧になり、AWS ディープラーニング AMI のインスタンス (またはクラスター全体) を起動してください。これには MXNet と、プリコンパイルされ、すぐに使用できるサンプルコードが含まれています。また、推奨モデリングに関する Leo のプレゼンテーションとチュートリアルもご覧ください。 Twitter で @apachemxnet […]

AWS では非常に多くのことが起こっており、十分な知識に基づく決定や、計画プロセスの例のまとめ方について支援を求める声が読者の方々からよく寄せられています。本日は、Amazon Marketplace の上級カテゴリーリーダー Jim Carroll が、AWS Marketplace における AWS ネットワーキングサービスとソリューションについて説明します。 -Ana 先月、当社は新しいロンドンの AWS リージョンについて発表しました。この新しいリージョンは当社のグローバルインフラストラクチャを拡大し、コスト効果のあるスケーリングを行い、コンプライアンスおよびデータレジデンシー要件を満たすための、より多くの地理的オプションをパートナーやお客様に提供します。この発表は私の記憶に生々しいものです。というのも、AWS Marketplace の AWS ネットワーキングサービスとソリューションに関してお客様と最近行った会話の中で、お客様はこれを利用して企業ネットワークを AWS クラウドの仮想プライベートネットワークと接続しているというお話を聞いたからです。通常、お客様は、次のいずれかのビジネスニーズまたはその組み合わせをサポートするために、AWS でこのアーキテクチャをデプロイしています。 AWS クラウドにアプリケーションを継続して移行する 離れた支社やリモート接続のために迅速かつコスト効果の高い方法でネットワークをスケールし、アプリケーションを AWS クラウドに移行中のエンドユーザーエクスペリエンスを向上させる コンプライアンスおよびデータレジデンシー要件を満たす 本日は、このようなビジネスニーズを持つお客様が利用できる VPN オプションを概説し、意思決定を簡単に行えるよう支援します。Amazon VPC では、AWS が管理する VPN の設定、AWS Direct Connect でのプライベート回線接続の使用、および VPN 接続のための VPC でのサードパーティーネットワーキングソフトウェアの有効化が可能です。ユーザーがデスクトップまたはモバイルデバイスから直接 AWS にアクセスできるようにする、クライアントからサイトへの VPN を選択することもできます。Steve Morad の 2014 年のホワイトペーパー「Amazon Virtual Private Cloud Connectivity […]