Amazon Web Services ブログ

アプリケーションにおける遅延やエラー、失敗の増加を AWS X-Ray が検知した際に Amazon CloudWatch と Amazon SNS を利用して通知する

AWS X-Ray は、開発者がマイクロサービスやサーバレス・アーキテクチャで構築された本番環境のアプリケーションを分析及びデバッグすることを手助けし、顧客への影響を定量化します。AWS X-Ray を使うと、アプリケーション及びそのアプリケーションが依存しているサービスがどのように振る舞っているかを把握し、パフォーマンスの問題やエラーに対する根本原因の究明やトラブルシュートを行うことができます。これらの洞察を駆使してアプリケーションの問題点を見つけ出し最適化の機会を得ることができます。 このブログ記事では、X-Ray がアプリケーションにおける遅延やエラー、あるいは失敗の増加を検知したときに、どうすれば Amazon CloudWatch と Amazon SNS を使って通知を受信することができるのかをお見せします。特に、エンドユーザがあなたのアプリケーションを利用していて遅延の増加やサーバサイドのエラーに遭遇した際にEメールや SMS メッセージを通して通知を受け取るためにはどうすればよいでしょうか。サンプルアプリケーションを使ってお見せしたいと思います。サンプルアプリケーションは、コードを修正することによってアラームやイベントをカスタマイズすることも可能です。

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2018 年 4 月の AWS Black Belt オンラインセミナーのご案内

こんにちは。ソリューションアーキテクトの藤原です。2018 年 4 月の AWS Black Belt オンラインセミナーの配信についてご案内をさせて頂きます。 2018 年 4 月の BlackBelt オンラインセミナーは、AWS をはじめて利用される方や、あらためて学び直したい方に向けた入門コンテンツを取りそろえております。技術者の方だけでなく、ビジネス担当者の方もぜひご参加ください。

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AWS ドキュメントがオープンソースになり、GitHub でご利用可能に

今年に入ってから GitHub のリポジトリとして、AWS SDK の開発者ガイドを公開 (すべて awsdocs 組織で閲覧可能) し、関心を示した団体・組織を招いて、プルリクエスト (編集結果の送信) 方式で変更および改善への協力を募りました。 今日現在で、さらに 138 件の開発者ガイドとユーザーガイドが組織に追加されています。さらに皆さんからのリクエストが届くのを楽しみにしています。皆さんには正確さや分かりやすさの観点から、バグの修正、コードサンプルの改善 (または新しいサンプルの送信)、詳細の追加、 文や段落の書き換えなどにご参加いただけます。また新しい機能やサービスの開始についてさらに詳しく学んだり、ドキュメントの改善を追跡するために、コミット履歴を見ることもできます。 参加する 始める前に、関心のある AWS サービスについて Amazon Open Source Code of Conduct を一読し、Contributing Guidelines の文書をご覧ください (一般的に CONTRIBUTING.mdという名称)。その後、GitHub のアカウントをまだお持ちでなければ、アカウントを作成します。 変更または改善する内容を見つけたら、文書の HTML 版にアクセスし、ページの上部で Edit on GitHub (GitHub で編集) ボタンをクリックします。 この操作により、ソース形式 (一般的な Markdown または reStructuredText 方式) で文書を編集できるようになります。 ソースコードは文書を HTML、PDF、および Kindle 版で生成するために使用されます。 GitHub にアクセスしたら、鉛筆アイコンをクリックしてください。 これにより「フォーク」が作成されます。フォークとは独立した環境でファイルを編集できるようにファイルを別途コピーしたものです。 […]

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【JAWS DAYS 2018】Technical Evangelist パネルセッション書き起こし

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。 3月10日に五反田で開催されたJAWS DAYS 2018において、Keynoteの「AWS Technical Evangelists Special talk session -スペシャルトークセッション AWSとユーザーコミュニティが生み出すNo borderな未来-」について、非常に含蓄の多い話が多かったため、当日の流れを以下に記載します。 JAWS DAYS 2018ではコミュニティメンバーを中心にAWSでも、海外から多くのゲストが訪れていました。 パネルセッションはAWSエバンジェリストの以下4名とモデレーターの私で行いました。 – Jeff Bar                       – Randall Hunt                       – Julio Faerman               […]

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新登場 – 使用量に応じた Amazon Chime 料金

私は Amazon Chime を定期的に高頻度で使用するユーザーで、私の同僚の大半も同様です。同僚たちそれぞれと行う数多くの継続的なポイントツーポイントセッションに加えて、私は AWS ブログチームのチャットルームと、AWS エバンジェリストのチャットルームにも参加しています。また、毎日数件のミーティングに参加し、Amazon Chime の会議機能を使用して月に何度か自分のミーティングを設定しています。毎月の請求額を実際に見ることはありませんが、私はユーザー 1 人につき月額 15 USD の Amazon Chime Pro プランを使用しています。 お客様からのフィードバックによると、これは定期的にミーティングをホストするユーザーにとっては値打ちのあるものですが、他の機能を使用するユーザーや、ミーティングをホストするよりも参加することのほうが多いユーザーにとってはこころもち高額すぎるようです。 使用量に応じた料金 これらのユーザーのニーズを満たし、Amazon Chime をさらに経済的にするため、AWS は 2018 年 4 月 1 日から実施される新しい使用量に応じた料金モデルを導入します。 最初の 30 日無料体験期間中、ユーザーはすべての Amazon Chime 機能に無料でアクセスできます。 体験期間終了後、ユーザーはユーザー同士のチャット、そしてミーティングへの参加の両方を無料で行うことができます。ミーティングをホストする日は、毎月の上限を 15 USD として、1 日あたり 3 USD が課金されます。履歴的な使用パターンに基づくと、これは実質上すべての Amazon Chime のお客様に対する全体的な値下げにつながります。 体験期間終了後にスケジュール機能とホスティング機能を使用するには、ユーザーが AWS アカウントに接続し、管理者がそのアカウント用に Amazon Pro 機能を有効にする必要があります。使用量ベースのモデルによって、管理者は組織内のユーザーそれぞれにライセンスを購入する必要がなくなりました。その代わりに、Active Directory 設定と […]

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【AWS Samurai 2017 の発表】

AWS Samurai 2017 の発表 先日、AWSユーザーグループのJAWS-UG(Japan AWS User Group)による1大イベント「JAWS DAYS 2018」が東京 五反田で開催されました。過去最高の1,900人を超える申込数、1,400名を超える参加者数を記録、日本国内の多くAWSユーザーによるセッションのみならず、海外のユーザーグループのメンバーや米国他の海外のテクニカルエバンジェリストもJAWS DAYSに参加いただきました。

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Amazon Polly が Nexmo の次世代型テキスト読み上げのユースケースを強化

この記事は Nexmo, the Vonage API Platform の プロダクトディレクター、ボイスアンド RTC、Roland Selmer 氏によるゲストブログ記事です。彼は Nexmo についてこのように述べています。「テキストメッセージング、チャット、ソーシャルメディア、音声などを通じて、リアルタイムかつ容易にカスタマーと情報を共有するのに必要なツールを提供することで、デジタルカスタマーエクスペリエンスを再考できるようにします。」 ビジネスがアプリケーションにコミュニケーション機能を統合できるようにするクラウドコミュニケーションプロバイダーとして、Nexmo, the Vonage API Platform は、 当社のカスタマーために提供している合成音声ユースケースの多くに役立つテキスト読み上げ (TTS) ソリューションが必要でした。私たちの選ぶソリューションは、Nexmo のグローバル TTS 製品を強化するために、当社のテクノロジー要件と製品哲学に合致している必要がありました。 Amazon Polly はこれらの基準のすべてを完璧に満たしていました。このパワフルなサービスは、Nexmo の合成音声ユースケースの核となるメインエンジンとなっています。このサービスは言語と音声で幅広い分野を網羅しています。 Amazon Polly を活用した Nexmo ユースケース Nexmo では、アプリケーショントゥパーソン (A2P) コミュニケーションのインターフェイスとして音声に注目しており、当社のカスタマーがこの最も自然なコミュニケーション方法を第一に独自のアプリケーションに統合できるようにします。Amazon Polly はその屋台骨と言えます。 特に、様々な業界のお客様が次に示す主要なユースケースにおいて、より良いビジネス収益を上げるために、Amazon Polly を活用した TTS を利用することができました。 音声放送 重大な音声アラート 着信通話通知 2 要素認証 (2FA) による PIN コードのフェイルオーバー音声配信 音声放送: […]

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Amazon CloudFront & Lambda@Edge で画像をリサイズする

多くの画像に対してリサイズを行ったり、新しいデザインレイアウトにウォーターマークを付与したり、ブラウザのサポートのためにフォーマットの最適化を行ったことはありませんか? 画像毎に事前処理を行う必要なく、必要に応じてその場ですぐに画像を自動生成できないかとおもったことはありませんか? Lambda@Edge はそれらを可能にし、ユーザーの利便性を向上させ、帯域使用量を削減します。

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Auto Scaling が Amazon SageMaker で使用できます

AWS ML プラットフォームチーム担当製品マネージャーである Kumar Venkateswar は、Amazon SageMaker でオートスケールの発表の詳細を共有します。 Amazon SageMaker により、何千もの顧客が容易に Machine Learning (ML) モデルを構築、訓練、およびデプロイすることができました。当社は Amazon SageMaker のオートスケール対応により、本番稼働の ML モデルの管理をさらに容易にしました。インスタンスの必要があるスケールと照合するために数多くのインスタンスを手動で管理する代わりに、SageMaker に AWS Auto Scaling ポリシーに基づいてインスタンスの数を自動的にスケールさせることができます。 SageMaker は多くの顧客のために ML プロセスの管理を容易にしました。顧客がマネージド型 Jupyter ノートブックとマネージド型配布トレーニングを利用するのを見てきました。SageMaker は、マシン学習をアプリケーションに統合するため、顧客が推論のために SageMaker ホスティングにモデルをデプロイしたのを見てきました。SageMaker はこのことを容易にします。推論ホスト上でオペレーティングシステム (OS) または枠組みをパッチすることについて考える必要はなく、アベイラビリティーゾーン全体で推論ホストを設定する必要はありません。SageMaker にモデルをデプロイするだけで、残りの部分は処理されます。 今まで、エンドポイント (または本番バリアント) ごとのインスタンスの数とタイプを指定して、推論に必要なスケールを求める必要がありました。推論の容量が変更された場合、その変更に対応するために、ダウンタイムの発生なしに、各エンドポイントに対応するインスタンスの数またはタイプ、もしくはその両方を変更できます。プロビジョニングの変更が容易であることに加えて、顧客は SageMaker の管理機能をさらに容易にするために私たちが行っている方法を尋ねてきました。 Amazon SageMaker の Auto Scaling を使用して、SageMaker コンソールで、AWS Auto Scaling API と AWS […]

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