Amazon Web Services ブログ

只今準備中 – 南アフリカの AWS リージョン

AWS は昨年、フランスと中国 (寧夏) に新しい AWS リージョンを開設し、バーレーン、香港特別自治区、スウェーデンの各リージョン、および米国内で 2 番目の GovCloud リージョンの開設に取り組んでいることを発表しました。 南アフリカ: 2020 年初頭 今日は、2020年前半、南アフリカに AWS リージョンが開設されることをお知らせしたいと思います。この新しいリージョンはケープタウンを拠点とし、3 つのアベイラビリティーゾーンで構成されます。このリージョンは、南アフリカでワークロードを実行し、データを保存する能力を AWS のお客様とパートナーに提供します。AWS アフリカ (ケープタウン) リージョンの追加によって、組織がサブサハラアフリカ全域のエンドユーザーに低レイテンシーを提供することも可能になり、より多くのアフリカ組織が、イノベーションを推進するために、人工知能、Machine Learning、Internet of Things (IoT)、モバイルサービスなどの高度なテクノロジーを活用できるようになります。 AWS のお客様はすでに、世界中で 19 のインフラストラクチャリージョンにまたがる 55 のアベイラビリティーゾーンを活用しています。今日の発表は、グローバルリージョン (運用可能なリージョンと準備中のリージョン) の合計数を 23 に引き上げます。 高まる存在感 この新しいリージョンは、南アフリカにおける一連の投資の中で最新のものであり、南アフリカの変貌をサポートする AWS のコミットメントの一環です。2004 年、アマゾンは、先駆的なネットワーキングテクノロジー、カスタマーサポート向けの次世代ソフトウェア、および Amazon EC2 の背景にあるテクノロジーの構築に焦点を当てる Development Center in Cape Town を開設しました。AWS はまた、アカウントマネージャー、カスタマーサービス担当者、パートナーマネージャー、ソリューションアーキテクトなどを含む多数のチームを追加し、クラウドに移行するあらゆる規模のお客様を援助しています。 2015 年、AWS はその拡大を継続してヨハネスブルグに事務所を開設し、2017 年には […]

Read More

Amazon RDS アップデート – コンソールの更新、RDS の推奨事項、Performance Insights、M5 インスタンス、MySQL 8、MariaDB 10.3、その他多数

 Amazon RDS を素早くアップデートする必要がありそうです。シェアしたいニュースが、たくさんあります: コンソールの更新 – RDS コンソールの外観が新しくなりました。 RDS の推奨事項 – ベストプラクティスに従ってデータベースインスタンスを設定するのに役立つ推奨事項があります。 MySQL 用 Performance Insights – MySQL を深く調べて、クエリの処理方法についてより詳しく理解することができます。 M5 インスタンス – M5 インスタンスで MySQL と MariaDB を使用できるようになりました。 MySQL 8.0 – 現在、MySQL 8.0 を本稼働環境で使用できます。 MariaDB 10.3 – 現在、MariaDB 10.3 を本稼働環境で使用できます。 より詳しく見てみましょう… コンソールの更新 RDS コンソールは、今年初めに外観が新しくなりました。開発中はプレビュー形式で利用できるようにしましたが、現在はすべての AWS ユーザーが標準で使用できます。ホームページから、RDS リソースの概要を一目で確認したり、新しいデータベースを作成したり、ドキュメントにアクセスしたり、さらに多くのことができます: また、Performance Insights と新しい RDS の推奨事項に直接アクセスできます。 RDS の推奨事項 これらのプラクティスが改善されたとしても、RDS […]

Read More

Amazon SageMaker のバッチ変換が Amazon VPC および AWS KMS に基づく暗号化をサポート開始

Amazon SageMaker が、Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) での AWS Key Management Service (AWS KMS) を使用するバッチ変換ジョブのサポートを開始します。Amazon VPC を使用すると、機械学習 (ML) モデルのコンテナやデータへのアクセスをコントロールし、それらをプライベートに保ってインターネット経由でアクセスできないようにすることができます。AWS KMS を使用すると、バッチ変換ジョブを実行する ML コンピューティングインスタンスにアタッチされたストレージボリュームのデータを暗号化できます。これにより、バッチ変換ジョブで使用されるモデルのアーティファクト、ログ、および一時ファイルは常に安全です。このブログでは、こうした機能をバッチ変換ジョブに適用する方法を説明します。 Amazon SageMaker のバッチ変換は、データのバッチが大量にあり、トレーニングデータを前処理して変換する必要があるか、レイテンシーが 1 秒未満であることを必要としないシナリオに最適です。バッチ変換は、ペタバイトのデータから非常に小さなデータセットまで、さまざまなデータセットで使用できます。既存の機械学習モデルは、一切の変更なしで、この新しい機能でシームレスに動作します。Amazon SageMaker は、バッチ変換ジョブの開始時にリソースのプロビジョニングを管理します。ジョブが完了するとリソースが解放されるので、ジョブの実行中に使用されたリソースに対してのみを支払うことになります。 VPC を使用すると、プライベートでインターネットに接続されないように VPC を設定できるため、データやモデルアーティファクトを保存する Amazon S3 バケットなど、アクセスするモデルコンテナや AWS リソースを保護することができます。VPC を使用する場合、VPC フローログを使用して、モデルコンテナ内外のすべてのネットワークトラフィックを監視することもできます。VPC を指定しない場合、Amazon SageMaker はデフォルトでは VPC でバッチ変換ジョブを実行します。 Amazon SageMaker のバッチ変換は、すでに Amazon S3 SSE による入出力データの暗号化をサポートしています。現在は、AWS KMS を使用すると、バッチ変換ジョブで使用するストレージボリュームを、管理する暗号化キーで保護できます。推論を実行したり、データのバッチを変換したりするときに、集中キー管理、キー使用状況監査ログ、マスターキーローテーションなどの […]

Read More

AWS Black Belt オンラインセミナーのご案内 (2018 年 11 月)

こんにちは。マーケティングの鬼形です。11 月の AWS Black Belt オンラインセミナーについてご案内させて頂きます。 11月は、オンラインセミナーで初めて取り上げる AWS Amplify、11月末に開催される AWS re:Invent 2018 のアップデート速報他、さまざまなセミナーをご用意しております!ぜひお役立てください。 視聴方法: オンラインセミナー登録ページよりお申し込みください AWS Amplify 2018 年 11 月 7 日 | 18:00 – 19:00 | IT 知識レベル:★★☆☆☆ | AWS 知識レベル:★★☆☆☆ AWS Amplify はクラウド対応アプリケーションを構築するフロントエンドおよびモバイル開発者向けのJavaScriptライブラリです。これを利用することで アプリケーションから非常に簡単に AWS のリソースを利用することができます。 デモを交えながら Amplify の使い方や、できることを紹介させていただきます。 対象者 フロントエンド・サーバーサイドのアプリケーションデベロッパー、プログラマー GraphQL、React、Serverless等に興味のある方 本セミナーで学習できること AWS Amplifyの特徴および活用方法について学ぶことができます。 スピーカー 塚越 啓介 Solutions Architect   AWS Direct Connect 2018 年 […]

Read More

New – Amazon Lightsail のためのマネージドデータベース

Amazon Lightsail により、AWS の利用を簡単に開始することができます。実行するオペレーティングシステム (とオプションのアプリケーション) を選択し、インスタンスプランを選択してインスタンスを作成します。すべての作業は数分で実行できます。Lightsail は、コンピューティング性能、ストレージ、データ転送を含むインスタンスプランで予測可能な低い料金で提供されます。 マネージドデータベース Lightsail は今日、数回のクリックでマネージドデータベースを作成できるようになり、さらに便利になりました。これは大切なお客様から要望があった点で、それを共有できることをうれしく思っています。 この機能は、学生、独立系開発者、起業家、IT マネージャーなど、Lightsail の現在および将来の非常に幅広いユーザーにとって興味深いものになるでしょう。データベースを設定して実行する際に発生する最も一般的で複雑な問題に対処しました。間もなく目にするように、データベースの選択、起動、セキュリティ、アクセス、監視、および保守のプロセスを簡素化して微調整を行いました。 各 Lightsail データベースバンドルは月ごとの固定料金で課金され、データベースインスタンス、SSD ベースの大容量ストレージ、インターネットやその他の AWS リージョンへのテラバイトまたはそれ以上のデータ転送、7 日間のポイントインタイムリカバリを行える自動バックアップが含まれます。また個別に課金する手動データベーススナップショットを作成することもできます。 マネージドデータベースの作成 マネージドデータベースを作成し、既存の MySQL バックアップをマネージドデータベース中にロードするプロセスについて説明します。Lightsail コンソールにログインし、[データベース] をクリックして開始します。次に、[データベースの作成] をクリックして進みます。 すべてのオプションを一目で確認、編集することができます。場所、データベースエンジンとバージョン、プランを選択して名前を入力し、[データベースの作成] をクリックします(これらのオプションはすべて便利なデフォルト設定で 1 回クリックするだけでほとんどの場合十分です)。 MySQL 5.6 および 5.7 のサポートを開始し、間もなくPostgreSQL 9.6 および 10 のサポートを追加で行います。標準データベースプランにより、冗長性のない 1 つのアベイラビリティーゾーンにデータベースが作成されます。高可用性プランは 2 番目の AZ にもプレゼンスを作成し、プロダクションに使用することをお勧めます。 データベースの作成が数分で完了すると、ステータスは [ Available] に変わり、データベースが使用できる状態になります。 [Database-Oregon-1] をクリックすると接続の詳細が表示され、他の管理情報やツールにアクセスできます。 これで接続する準備ができました。 Lightsail インスタンスへの […]

Read More

AWS Lambda のタイムアウトが15分になりました。

みなさん。こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社、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。 AWS Lambdaのタイムアウトが5分から15分に延長されましたのでお知らせいたします。マネージメントコンソールでは15分まで設定を投入できるようになっています。 デフォルトではNode.jsだと3秒、.NET Coreだと15秒が設定されていますが、そちらを修正できますので、アプリケーションの内容に応じた適切な内容を設定いただくことができます。 また、9月11日には、.NET Core 2.1 ランタイムを使用して、PowerShell Core 6.0 で AWS Lambda 関数を開発できるようになりました。サーバレス関数を作成する際、現在使用可能なすべての PowerShell cmdlets あるいはご自身で開発したものを使うことができます。開始するには、Powershell Gallery から PowerShell 用の AWS Lambda ツールモジュールをダウンロードしてください。 現在AWS Lambdaがサポートしている言語環境は以下になります。 用途が広がるAWS Lambdaですが、AWS Serverless Application Repositoryでは、サーバーレスコミュニティーのデベロッパー、企業、パートナーが公開したサーバーレスアプリケーションが登録されており、参考にすることができます。みなさんも、ご自身で開発したサーバレスアプリケーションを登録できます。   – プロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田

Read More

Amazon Connect が数ヶ月以内に東京リージョンで利用可能に

Amazon Connectはサービス開始以降、利用可能なリージョンを増やしてきましたが、数ヶ月以内に東京リージョンでも利用できるようになることを、2018年10月10日に発表いたしました。Amazon Connectは簡単に利用でき、セルフサービスで設定可能なクラウド型のコンタクトセンターサービスであり、顧客体験をより良くするために活用できます。 お客様の声により、私達は次のAmazon Connectの展開先を東京リージョンにすることに決めました。東京リージョンで利用可能となると、Amazon Connectの管理画面にて東京リージョンを選択可能となり、Amazon Connectインスタンスが起動できるようになります。Amazon Connectのセットアップ手順については、getting started guideをご覧ください。 東京リージョンでAmazon Connectとともに利用できるサービスとしては、Amazon PollyやAWS Lambdaなどがあります。Amazon Lex※1など、他のリージョンで利用可能なサービスについてはクロスリージョンサポート※2によって利用することが可能です。 ※1 Amazon Lexは2018年10月10日現在では、日本語でのご利用はできません ※2 Amazon Connectと別リージョンにあるAmazon Lexに接続するための機能   Amazon Connectの東京リージョンローンチに向けて既に準備いただいているお客様もいらっしゃいます。一例としてトランスコスモス株式会社はAmazon Connectチームと共に、別のリージョンでPoCを行っていただいています。 またパートナーである株式会社アドバンスト・メディアは、彼らのコールセンターソリューションとAmazon Connectのインテグレーションを我々と進めています。これによって、お客様は彼らが持つ日本語の音声解析技術を利用したソリューションを利用する事ができるようになります。これに加えて、Amazon Connect認定を受けたISVパートナーのサービスもAmazon Connectと組み合わせて東京リージョンでご利用いただくことが可能となります。 現時点でAmazon Connectが稼働しているAWSリージョンはこちらからご覧になれます。Amazon ConnectおよびセルフサービスについてはAmazon Connect websiteをご覧ください。 翻訳は SA 石橋が担当しました。原文はこちらです。  

Read More

買い物客のセンチメント: 店内での顧客経験の分析

小売業者は何年もの間、顧客の行動とデモグラフィックを分析するために店内ビデオを使用してきました。 一般に、異なるタスクには別個のシステムが使われます。 例えば、あるシステムは店内を歩く顧客の人数を数え、これらの顧客が店のどの部分で、およびどの製品の近くで立ち止まるかを調べます。 店のレイアウトを保持するシステムもあれば、取引を記録するシステムもあるかもしれません。 歴史的に見て、戦略に従って売り上げをさらに伸ばすことができる洞察を得るために、小売業者がこれらのデータソースを結合させるには、複雑なアルゴリズムとデータ構造が必要となります。また、それらの実現にも多額の投資が必要で、継続的なメンテナンスコストが発生します。 このブログ記事では、店内ビデオ分析のためのエンドツーエンドソリューションを構築するために、AWS のサービス (Amazon Rekognition、AWS Lambda、Amazon S3、AWS Glue、AWS Athena および AWS QuickSight) を使ってこのプロセスを簡素化する方法を説明します。ここでは、既存の損失防止用店内カメラを活用した静止画像の分析に焦点を当てて、小売店内経験のデータを生成します。 以下の図は、全体的なアーキテクチャと、関与する AWS のサービスを示すものです。 Amazon Rekognition などの AWS 上の Machine Learning サービスを使用して、それらを店舗からの動画ビデオまたは静止画像に適用することで、顧客の行動 (つまり、店舗のどの箇所を頻繁に訪れているか)、来店者のデモグラフィックセグメンテーション (つまり、性別またはおおよその年齢など) から洞察を引き出すと同時に、顧客センチメントのパターンも分析することが可能になります。この方法はすでにこの業界で一般化していますが、AWS が提案するソリューションは、これをより簡単、迅速、かつ正確にします。センチメント分析は、例えば、ブランドコンテンツとサイネージ、エンド陳列のディスプレイ、または宣伝キャンペーンに顧客がどのように反応するかに対する洞察を、以下の例に似たダッシュボードを使って提示しながら得るために使用できます。 全体的なソリューションは、収集、保存、処理、および分析という 4 つの主なステップに分解できます。  これらのコンポーネントを一つずつ説明していきましょう。 収集 この段階での目的は、カメラから顧客の店内経験の画像または動画ビデオを収集することです。   これは、既存の CCTV または IP カメラシステムなどの各種カメラ、カメラモジュールが接続された (設定済みの) Raspberry Pi、AWS DeepLens、またはその他同様のカメラを活用することで実行できます。   これらの静止画像または動画ビデオのファイルは、さらなる処理のために Amazon S3 バケットに保存されます。 この例では、モーションパッケージがインストールされた Raspberry Pi を使用しました。このパッケージは、処理する必要があるデータの量を制限する、興味深いイベントがあった時に画像を収集するために役立ちます。このパッケージはまた、動作を検知してローカルフォルダに静止画像を作成します。このフォルダは、入力 S3 バケットに簡単に同期化 (リアルタイムで、またはバッチ的に) できます。AWS […]

Read More

Apache MXNet を Amazon SageMaker および AWS Greengrass ML Inference と共に使用する脳組織のセグメント化 – パート 2

 このブログ記事のパート 1 では、Amazon SageMaker を使用した簡単で合理的な方法によって、MRI スキャンから脳組織を自動的にセグメント化するためにニューラルネットワークをトレーニングおよびデプロイする方法を説明しました。パート 1 では、「Bring Your Own Script」というパラダイムを使用して、Amazon SageMaker で畳み込みニューラルネットワーク (CNN) をトレーニングするために Apache MXNet を使い、U-Net と効率的で低レイテンシーの ENet の 2 つのネットワークをトレーニングしました。パート 2 では、AWS Greengrass ML Inference を使用して、接続性が低い、または接続のない環境で、オフライン推論用のポータブルエッジデバイスに ENet をデプロイする方法を説明していきます。 このユースケースでは、医療画像を保護医療情報 (PHI) ではなく未処理画像として取り扱っていますが、以下の点に注意してください。 AWS Greengrass は、この記事の執筆時点では AWS HIPAA 準拠サービスではありません。AWS Business Associate Addendum (BAA) に従って、AWS Greengrass は、米国の医療保険の携行と責任に関する法律 (HIPAA) における保護医療情報 (PHI) の作成、受信、維持、送信に使用してはなりません。HIPAA の対象であるかどうかを判断する責任はお客様にあります。対象である場合は、HIPAA とその実施規則をどのように遵守するのが最適であるかを判断する必要があります。HIPAA 準拠サービスを使用して […]

Read More

Amazon SageMaker Neural Topic Model で、補助語彙チャンネル、新しいトピック評価メトリクス、およびトレーニングサブサンプリングのサポートを開始

このブログ記事では、Amazon SageMaker Neural Topic Model (NTM) の 3 つの新機能をご紹介します。これらの新機能では、ユーザーの生産性を向上し、トピック評価機能を強化し、さらにはモデルトレーニングのスピードアップに貢献しています。これらの新機能に加えて、スパース (疎) 処理とパラメータサーバーを最適化することで、アルゴリズムの速度をトレーニングに 2 倍、単一 GPU 上での評価に 4 倍向上させました。マルチ GPU トレーニングでは、さらなるスピードアップが可能です。 Amazon SageMaker NTM は、大量の文書集合 (コーパス) のトピック分布を学習する、教師なし学習アルゴリズムです。SageMaker NTM を使用して、文書分類、情報検索、コンテンツの推奨といったユースケースのための機械学習ソリューションを構築できます。Amazon SageMaker NTM についてもっと知りたい方は、Introduction to the Amazon SageMaker Neural Topic Model をご参照ください。 機械学習をよく知らない、あるいは他のタスクに専念したいという方には、完全自動化した Amazon Comprehend トピックモデリング API が最適です。データサイエンスの専門家の方で、ご自身のトピックモデルの構築やチューニングのさまざまなレイヤーをもっと細かく制御したい場合には、Amazon SageMaker NTM がぴったりです。例えば、カスタマイズした語彙を必要とするドキュメントトピックタグ付けアプリケーションを構築していて、ニューラルネットワークのレイヤー数などのアルゴリズムハイパーパラメータを調整する必要があるとしましょう。Amazon SageMaker NTM なら、一貫性および一意性スコアの目標精度を満たすトピックモデルをトレーニングすることができます。このような場合には、Amazon SageMaker NTM は適切なツールでしょう。 補助語彙チャネル トピックモデルをトレーニングする際に、顧客がトピックの内容を理解できるよう、各トピックのトップワードを知ることが重要です。Amazon […]

Read More