Amazon Web Services ブログ

Amazon DynamoDB – ユーザーの会社にパワーを与える機能

Amazon DynamoDB について初めてお話したのは 2012 年の早い時期で、内容は次のようなものでした。 大きく考えてほしい。大きく夢を見て、知らないあいだにユーザー数を 0 から何千、何億までスケーリング可能なデータ集約型アプリケーションを思い描いて (それからビルドして) 欲しい。良い結果を願っていますが、そのためにはじゃまになるデータベースは要りません。皆さんはご自分のアプリケーションとユーザーベースに集中して、その運用はわれわれにお任せください。 あれから 6 年経って、DynamoDB は毎日何兆ものリクエストを処理する、100,000 以上の AWS カスタマーに最適な NoSQL データベースとなっています。 私はときどき振り返って、最近のローンチをまとめるのが好きです。かつてない速さでイノベーションを起こし続けているため、皆さんが何か重要なものを見逃してしまうことが絶対ないようにしたいという思いもありますし、個別のリリースをより大きなコンテキストに置いて考えたいということもあります。 エンタープライズ向け DynamoDB における最近の新機能の多くは、エンタープライズ顧客のニーズに応えるものでした。以下に例を挙げます。 グローバルテーブル – 昨年 11 月に発表された機能で、グローバルテーブルは 2 つ以上の AWS リージョンに存在し、リージョンをまたいですばやく自動的にレプリケーションします。 暗号化 – 2 月に発表された機能で、オーバーヘッドなしで保存中にテーブルを暗号化できます。 ポイントインタイムリカバリ – 3 月に発表された機能で、連続バックアップがテーブルを 1 秒刻みで以前の状態に復元する機能をサポートし、最大 35 日前まで戻ることができます。 DynamoDB サービスレベルアグリーメント – 6 月に発表された SLA では、DynamoDB テーブルで期待されるアベイラビリティを定めています。 アダプティブキャパシティー – 新機能ではありませんが、最近の人気ブログ記事で […]

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最新情報 – Amazon FreeRTOS 向け Over-the-Air (OTA) Updates

Amazon FreeRTOS はアプライアンス、フィットネストラッカー、業務用センサー、スマートユーティリティメーター、セキュリティシステム、その他などの電源接続型デバイスのマイクロコントローラ用オペレーティングシステムです。小型の低電力デバイス向けにデザインされた Amazon FreeRTOS は、AWS IoT Core などのクラウドサービスと通信するためのライブラリ、また、AWS Greengrass を実行するためのよりパワフルなエッジデバイス (さらに詳しくは、Announcing Amazon FreeRTOS – Enabling Billions of Devices to Securely Benefit from the Cloud) で FreeRTOS のカーネルを拡張します。 ふんだんにローカルメモリーとストレージを用意でき、オンデマンドでコードをロードして実行できる、よりパワフルな汎用コンピュータとは異なり、マイクロコントローラは工場で読み込まれたファームウェアで駆動し、デバイスの寿命を通じてバグフィックスや新機能などで更新されます。一部のデバイスでは現場で、実行中に更新を受け入れるものもありますが、サービスから切断し、取り外して手作業で更新しなければならないものもあります。これは大きな障害で、不便な上、費用もかかります。時間がかかることは言うまでもないでしょう。 いつものことながら、私たちはお客様のためにより良いソリューションを提供したいと考えています。 無線による更新 現在、私たちは現場のデバイスに更新を提供するために使用できる無線の交信メカニズムを追加することで、Amazon FreeRTOS がさらに便利になるよう取り組んでいます。この機能のもっとも重要な特性について以下にまとめました。 セキュリティ – 更新情報は統合コード署名者による署名が可能で、TLS 保護接続全体でターゲットデバイスにストリーミングし、その後、不正や無許可、詐欺的な更新から守るために対象デバイス上で確認することができます。 耐障害性 – デバイスが使いものにならなくなるいわゆる「ブリックド」 (レンガ化した) デバイスの状態を引き起こす可能性のある、問題を含む更新からデバイスを守るために、更新プロセスは回復力があり、一部の更新を処理して反映させ、デバイスを操作可能な状態にできる必要があります。 スケーラビリティ – 取り扱いデバイス群はときに、何千台、何百万台にもなる可能性があり、更新目的で複数のグループに分けることができます。そうした管理は AWS IoT Device Management が行います。 節約 – マイクロコントローラの RAM […]

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.NET Frameworkのためのカスタムビルド環境でAWS CodeBuildを拡張する

.NET Framework用のカスタムCodeBuildビルド環境の作成方法について説明している、この素晴らしいブログを書いたMicrosoftプラットフォーム担当シニア・ソリューション・アーキテクト、Greg Eppelに感謝します。 — AWS CodeBuildは、ソースコードをコンパイルし、テストを実行し、展開可能なソフトウェアパッケージを生成する、フルマネージドなビルドサービスです。 CodeBuildは、Android、Go、Java、Node.js、PHP、Python、Ruby、Dockerなどのプログラミング言語とランタイムのためのビルド環境を提供します。 CodeBuildは、Microsoft Windows Serverプラットフォーム用のビルドもサポートしています。これには、Windows上の.NET Core用にあらかじめパッケージ化されたビルド環境も含まれます。アプリケーションで.NET Frameworkが使用されている場合は、独自のDockerイメージを使用して、Microsoftの.NET Frameworkクラスライブラリを含むカスタムビルド環境を作成する必要があります。この手順が必要な理由については、よくある質問を参照してください。この記事では、.NET Frameworkアプリケーション用のカスタムビルド環境を作成し、この環境を使用するようにCodeBuildを設定する手順を説明します。

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AWS IoT Core がお客様に提供する Symantec の認証局無効化の対応方法

NOTE: このブログの投稿は、AWS IoT Core に接続するブラウザとモバイルアプリに関連する重要な公開鍵暗号基盤(PKI)の問題について記します。公開鍵証明書と TLS に関する情報については、High Performance Browser Networking の Chain of Trust and Certificate Authorities を参照してください。 概要 Google, Apple および Mozilla は、2018年10月より、AWS IoT Core がサーバ証明書の署名に利用する VeriSign クラス 3 Public Primary G5 ルート CA 証明書 を含む、あらゆるシマンテック社のルート認証局(CAs), の信頼性を無効化すると発表しました。詳細は Google の発表、Apple の発表、Mozilla の発表を参照してください。 もはやこれらの CA 証明書を含まないという決定は モバイル OS や ブラウザによって提供されるトラストストアに依存するモバイル及び Web アプリケーションに影響します。ユーザはブラウザ内で警告の通知を見るかもしれません。モバイルアプリは AWS IoT Core のエンドポイントとの接続を確立できなくなるかもしれません。 CA […]

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Amazon Lightsail の更新 – インスタンスサイズが増えて料金は値引きに

  Amazon Lightsail なら AWS のパワーがシンプルな VPS (Virtual Private Server) で利用できます。メニューから構成を選択し、SSD ベースのストレージ、DNS 管理、および静的 IP アドレスを使用して事前構成された仮想マシン (インスタンス) を開始します。Linux または Windows を使用できます。また、次のような人気のウェブ、eコマース、開発ツールをすぐに実行できる 11 種類の Linux ベースのブループリントから選択することもできます。 Linux/Unix 上で CentOS を含む 6 つのオプションを利用できます。 各インスタンスの月ごとの利用料には十分なデータ転送アロケーションが含まれるため、ウェブサイト、ブログ、オンラインストア、その他皆さんの好みの用途に利用できます。 2016 年後半に Lightsail が開始されて以来、私たちは積極的にお客様のフィードバックに耳を傾け、対応するために最善を尽くしてきました。例: 2017 年 11 月 – Microsoft Windows – 今回の更新により、Windows Server 2012 R2、Windows Server 2016、Windows Server 2016 と SQL Server 2016 […]

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AWS CDK 開発者プレビュー

皆さんに AWS Cloud Development Kit (CDK) の開発者プレビューをご案内できることを嬉しく思います。現在の対応言語は TypeScript、 JavaScript そして Java で、.NET と Python を近々ご案内予定です。AWS CDK はソフトウェア開発のフレームワークであり、クラウドのインフラストラクチャをコードで定義して CloudFormation でプロビジョニングできます。CDK は AWS のサービスと統合され、高レベルかつオブジェクト指向の抽象概念を使ってAWS リソースを定義できます。CDK によってモダンなプログラミング言語を使ってAWS インフラストラクチャを見通しよく効率よく定義できるため、アプリケーションからインフラストラクチャまで一貫した開発体験 (development experience) が得られます。

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SAP HANAワークロードの非本稼働環境における小さいサイズのX1eインスタンス

この記事は、Amazon Web Services (AWS)でSAP Solutions Architectを務めるWilson Karunakar Puvvulaによるものです。 AWS上でSAP HANAを稼働しているお客様の多くは、R4ファミリーの小規模なインスタンスで開発やQA、テスト環境を実行し、X1/X1eインスタンス上で本稼働環境を実行しています。このブログでは、開発やQA、テスト環境において、より小さいX1eインスタンスを使用する方法について説明します。これは特に、グリーンフィールドソリューションとしてSAPを導入しようとしているお客様や、SAP HANAのデータ使用量が少ないお客様に役立ちます。 AWSでは、お客様がTCO (総所有コスト)の低いソリューションを構築できるよう常に努力しており、SAP HANAワークロードをサポートする多くのインスタンスタイプを提供しています。R4インスタンスは、より最適なvCPUとメモリの比率を提供しますが、非本稼働環境の中には高いCPU性能やI/Oをあまり必要としないものもあります。例えば、r4.8xlargeはx1e.2xlargeと同様のインメモリ処理量を提供しますが、vCPUは4倍のスペックを持っています。これはしばしば十分に活用されません。 すべてのSAP本稼働システムでは、それ以外に数多くの非本稼働システムがあるため、非本稼働システムのコストが全体のTCOのかなりの部分を占める可能性があります。したがって、TCOを下げるために、X1eファミリーの小さなインスタンスの1つで、非本稼働環境を実行してはいかがでしょうか。これは、SAPノート 2271345 – Cost-Optimized SAP HANA Hardware for Non-Production Usage (SAPログオンが必要)に記載されているアプローチと一致しています。

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AWS Innovate ML Live Day が 開催されます。

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。 オンラインカンファレンス、AWS Innovate がいよいよ8月28日から開幕します。 AWS Innovateでは、6つのトラックをご用意しております。 Beginnersトラック オンプレミスエンジニアからクラウドエンジニアへ 〜基本技術の再確認からクラウド技術入門 AWSome Day オンライントレーニング 踏み出そう、AWS への最初の一歩 AWS の基礎を学ぶ 3 時間 Solutions あるある課題を解決! スモールスタートで無理なく Innovate を始めよう Machine Learning 機械学習で イノベーションを実現しよう IoT IoT エッジから分析まで 〜広範囲な IoT テクノロジー概要を一挙に学ぶ〜 Container コンテナ技術の活用で 開発・運用プロセスにイノベーションを! クラウドを活用した生産性の向上やそこから生まれるイノベーションにご興味のある方は是非こちらからお申込みください。 そして初日に機械学習の Live イベントである、Live Day が合わせて開催されます。 AWS Innovate 機械学習トラックでは、 今後多くのITを活用したビジネスが機械学習の影響を受けると予測される中、企業が機械学習に取り組む際にまず考えるべきこと、整理するべきこと、準備するべきこと、そしてそのIT基盤構築をより簡単にするAWSのサービス群などをご紹介します。 特にその中でも、Amazon SageMakerというサービスについて大きく取り上げています。SageMakerは開発者やデータサイエンティストが、機械学習モデルをあらゆる規模で、迅速かつ簡単に構築できるようにする完全マネージド型プラットフォームです。 多くのお客様との会話の中で、機械学習基盤に責任を持つデータサイエンティストと言われるエンジニアが、そのインフラ構築に多くの時間が割かれていることに気づきました。そして、その問題を解決するために生み出されたサービスです。 是非この機械学習トラックを通して、皆さんがイノベーションを起こすお手伝いができれば幸いです。 機械学習の各セッションをライブで配信します。そして最大のポイントは各セッションごとにLiveのQ&Aが実施されることです。これを機に、みなさんの疑問を是非解消してしまいましょう。 – […]

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Amazon SageMaker を利用して都市の空気汚染データをもとに天気への影響を予測するモデルを構築する。

都市における大気汚染は、人々、動物、植物や財産への悪影響をもたらす深刻な問題を引き起こしかねません。大気汚染は都市の人口が増え続けるにつれて注目を浴びるようになってきた重要な問題です。今年は ACM SIGKDD が主催する、毎年開催されるデータマイニングとナレッジディスカバリーの競技大会、2018 KDD Cup のテーマとして取り上げられました。 輸送と家庭暖房用に化石燃料を燃焼すると、汚染物質の二酸化窒素 (NO2) が生成され、都市環境の大気が汚染される主な原因となっています。二酸化窒素は、一酸化窒素 (NO) が酸化することによって生成される二次汚染物質です。これは呼吸器疾患の主な原因となっています。  欧州連合においては、2008/50/EC (Cleaner Air For Europe、CAFÉ) 指令により、NO2 の上限を毎時 200μg/m3、年平均 40μg/m3 と定められました。1 時間あたりの制限値の上限が年間で 18μg よりも上回ることは許されていません。 世界中の多くの都市で、少なくとも 1 日単位で大気質の水準が報告されています。私たちは、Amazon SageMaker (開発者やデータサイエンティストがあらゆる規模の機械学習モデルを短期間で簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにする完全マネージド型プラットフォーム) を使用して大気質のデータを調べることにしました。 シナリオ このブログ記事のデモンストレーションでは、選択した都市の大気汚染物質 (NO2) と天気の関係を調べます。 アイルランド、ダブリン。 大気質データは、アイルランド環境保護庁が運営する、長年にわたって確かな地位を築いてきたモニタリングステーションから取得したものです。このモニタリングステーションは、アイルランドのダブリン市のラスミネスにあります。ラスミネスは市内中心部から約 3 キロ南のダブリンの郊外に位置しています。  アイルランド共和国の首都ダブリンの人口は、約 100 万です。ダブリンは東側には海、南側には山があり、そして西と北側には平坦な地形が広がっています。市の風速と風向きは、ダブリンの南側にある山々から影響を受けます。一般的に風向きが南であるとき、山があることで風向きは南西または南東に偏向させられます。 天気データは、ダブリン空港にある長年信頼されてきた気象観測所から取得したものです。ダブリン空港は都市の北側の平坦な地形に位置していて、ダブリン市内中心部からは約 12 キロ北にあります。 ツール 探索的データ解析と機械学習のための Amazon SageMaker Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) […]

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動的なDeepLearningによる時系列データの予測

時間の経過とともに展開していくイベントを予測することは、オプション価格決定や、病気の進行、音声認識、サプライチェーン管理などを扱う多くのアプリケーションにとって不可欠な機能です。と同時に、こうした予測は難しいことでも知られています。 全体的な結果を予測するのではなく、特定の時刻に発生するイベントの一連の動き ( シーケンス ) を正確に予測することを目指します。物理学のノーベル賞受賞者である Niels Bohr 氏は、「予測は非常に難しいもので、未来については特にそうです。」と述べています。 このブログ記事では、AWS での深層学習アプローチを使用した時系列予測の高度なテクニックについて見ていきます。この投稿では、任意の時系列値予測に注目します。ですので、時系列を研究している読者にとって興味深い内容になるでしょう。またこの投稿では、読者が機械学習の分野で基礎的な技術知識をすでに持っていることを仮定しています。  Amazon SageMaker (Bring-Your-Own-Algorithm を使用 ) を活用して、複数の要因の過去の傾向に基づく時系列を予測する、独自の RNN ( リカレントニューラルネットワーク ) 深層学習アルゴリズムを開発していきます。Amazon SageMaker は完全マネージド型の機械学習プラットフォームで、データサイエンティストや開発者が機械学習モデルを素早くかつ簡単に構築し、大規模な実稼動アプリケーションとなるようにトレーニングするのををサポートします。これにより、ビルトインアルゴリズムとビルトインフレームワークの両方を使用できるようになり、Docker コンテナを使ったカスタムコードをインポートすることも可能になります。

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