Amazon Web Services ブログ

2019 年: Amazon Neptune の 1 年を振り返って

Amazon Neptune はローンチ後先月で 18 か月が経ちました。お客様によるグラフの革新的な使用法を学べたことは、貴重な経験でした。NBCUniversal は、Amazon Neptune を使用して、キュレーションおよびパーソナライズされたコンテンツを提供するためのグラフを管理しています。Thomson Reuters は、複雑な規制モデルを理解するためグラフを使用しています。Netflix は、データ系統にグラフベースのシステムを使用することにより、データインフラストラクチャの信頼性を向上させました。Zeta Global は、グラフベースの ID 解決を使用したカスタマーインテリジェンスプラットフォームを構築し、複数のデバイスとユーザーを関連付けています。本番環境で Amazon Neptune を使用しているお客様はさらに多くあります。 お客様の声に耳を傾けながら、Neptune を改善する方法も学びました。開発者のエクスペリエンス、パフォーマンス、エンタープライズ機能、コンプライアンスの強化、およびリージョンの拡張のために、12 か月の間に 12 回のエンジンリリースを行いました。次の 2019 リリースはカテゴリごとに整理してから、リリースされた日付順に整理してあります。最新のリリースは各カテゴリの最上位にあります。この記事を使って、製品で利用できる機能と修正を参照したり、今後のリリースで見たいものについてコメントしたりできます。いつものように、当社はお客様のご意見を歓迎いたします。質問やフィードバックがある場合は、コメントを残すか、@awscloud までご連絡ください。 開発者の経験 Amazon Neptune は、グラフアプリケーションの開発を簡単かつ高速にする機能を提供します。 10 月 16 日: Amazon Neptune は、グラフデータの変更をキャプチャする Streams のサポートを開始しました Amazon Neptune は、グラフの変更をキャプチャする簡単な方法である Streams をサポートしています。これを有効にすると、Neptune Streams は発生した変更をグラフ (変更ログデータ) に記録できます。Neptune Streams は、グラフで変更が発生したときにプロセスに通知する (つまり、Lambda をトリガーする) 場合に便利です。ストリームは、異なるリージョン、または Amazon Elasticsearch […]

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新年の抱負 : Amazon DynamoDB のベストプラクティスを守る

Amazon DynamoDB のベストプラクティスを守ることを新年の抱負としてみてはいかがでしょうか。これらのベストプラクティスに従うことで、DynamoDB を使用する際のパフォーマンスを最大限に発揮し、最小限に抑えることができます。以下のリンクをクリックして、DynamoDB ドキュメントで各ベストプラクティスの詳細をご覧ください。 パーティションキーを効率的に設計して使用する DynamoDB テーブルにある各アイテムを固有に識別するプライマリーキーは、シンプルなキー (パーティションキーのみ) または複合キー (ソートキーと組み合わされたパーティションキー) にすることができます。アプリケーションは、テーブルとそのセカンダリインデックスの論理パーティションキー全体で統一されたアクティビティのために設計してください。バーストキャパシティー、アダプティブキャパシティー、および書き込みシャーディングといった追加のメリットが得られます。 ソートキーを使用してデータを編成する 適切に設計されたソートキーは、関連する情報を一か所に集め、それを効率的にクエリすることができます。複合ソートキーは、データで階層 (1 対多) リレーションシップを定義することを可能にし、任意の階層レベルでクエリすることができます。バージョン管理の目的でソートキーを使用することもできます。 セカンダリインデックスを効率的に使用する 多くの場合、セカンダリインデックスはアプリケーションが必要とするクエリパターンをサポートするために必須です。その一方、非効率的なセカンダリインデックスの使用は不必要にコストを増加させ、パフォーマンスを低下させます。スパースインデックスの使用方法、マテリアライズされた集計クエリのグローバルセカンダリインデックスの使用方法、および結果整合性のあるレプリカの作成方法を学習します。 大型のアイテムと属性を保存する方法を理解する DynamoDB では現在、テーブルに保存する各アイテムのサイズが制限されています。アプリケーションが、サイズ制限を超過したデータをアイテムに保存する必要がある場合、大きな属性を 1 つ以上圧縮したり、アイテムを複数のアイテムに分割したり (ソートキーによる効率的なインデックス化) することができます。また、アイテムをオブジェクトとして Amazon S3 に保存して、Amazon S3 オブジェクト識別子を DynamoDB アイテムに保存したりすることもできます。 期間ごとに 1 アプリケーションあたり 1 つのテーブルを使って時系列データに対応する DynamoDB における一般的な設計原則では、使用するテーブルの数を最小限にとどめることが推奨されています。ほとんどのアプリケーションには、単一のテーブルしか必要ありません。しかし、時系列データについては、期間ごとに 1 アプリケーションあたり 1 つのテーブルを使うことができます。 多対多リレーションシップを管理する 隣接リストは、DynamoDB における多対多リレーションシップのモデル化に有用な設計パターンの一部です。より一般的には、DynamoDB でグラフデータ (ノードとエッジ) を表現する方法を提供します。 ハイブリッドデータベースシステムを実装する 状況によっては、1 つ以上のリレーショナルデータベース管理システムから DynamoDB への移行が適切ではない場合があります。この場合は、ハイブリッドシステムの作成が望ましいかもしれません。 […]

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Amazon QuickSight: 2019 年の振り返り

2019 年は、Amazon QuickSight にとって刺激的な年でした数千社におよぶお客様をオンボーディングし、グローバルに 10 箇所の AWS リージョンに拡張し、60 以上の機能 (各週間に 1 つ以上の機能) をリリースしました お客様や Amazon QuickSight で実施する全てのことに活気づけられています。面談、電話会議、メール、ディスカッションフォーラム、そして AWS サミットを通して、皆様と時間を共にできたことを感謝いたします。今年の締めくくりとして、ハイライトの概要を簡単に紹介いたします。 re:Invent 2019 Amazon QuickSight チームは、 re:Invent で Best Western、Capital One、Club OS などのお客様といっしょに行った、分析ニーズの実装や Amazon QuickSight の使用に関する体験について語りました。また、新しくリリースされた API を使った 2 つの実践的なワークショップを実施しました。 ANT324:Amazon QuickSight を使用して、企業規模でビジネス分析を展開する このセッションでは、企業がすべてのユーザー向けに Amazon QuickSight Enterprise Edition を展開し、 Active Directory 、Federated SSO (SAML/OpenID Connect) 認証、AWSのデータへのプライベート 接続性、E […]

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新年の抱負: AWS ストレージブログで AWS ストレージについて説明する

新年を迎えて、AWS ストレージチームは、AWS ストレージブログで 2019 年の最も人気のある投稿をいくつかお見せしたいと考えました。最初の投稿が 2019 年 3 月 25 日にブログに公開されて以来、AWS のクラウドストレージについて、AWS コミュニティおよびクラウドコミュニティ全体の教育のために、私たちはあらゆる努力をしてきました。そうすることで、75 件以上の投稿とカウントを公開し、優れた顧客導入事例、告知、ベストプラクティスなどを含むコンテンツを提供しています。 この投稿では、AWS ストレージブログで 2019 年の最も人気のある投稿をお見せします。AWS ストレージコミュニティの残りメンバーが貴重だと判断した投稿をいくつかご覧いただけます。 2019 年の最も人気のある投稿 私たちは、有用で顧客重視のコンテンツを公開するよう努めており、読者からのご意見やコメントを常にお待ちしています。さて、2019 年の最も人気のある投稿は次のとおりです。 1. AWS Secrets Manager を使用して AWS Transfer for SFTP のパスワード認証を有効にする カスタム ID データプロバイダー (IdP) – AWS Secrets Managerと統合することにより、AWS Transfer for SFTP でパスワード認証を使用し、Amazon S3 にアクセスするための動的ロール割り当てを使用する方法について学びます。 2. AWS Storage Day 2019 2019 年 11 月 20 […]

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Amazon Redshift でデータの取り込みとレポートのパフォーマンスを最大化する

これは ZS のゲスト投稿です。ZS の言葉を借りると、「ZS は企業と緊密に連携して、製品とソリューションの開発および提供を支援し、顧客価値と企業成果を押し上げるプロフェッショナルサービス企業です。ZS は、テクノロジー、コンサルティング、分析、運用も併せて行い、クライアントの商業体験を改善することを目指しています」 ZS は、MicroStrategy ベースの BI アプリケーションのセットアップと運用に関わりました。これは、Amazon がホストするバックエンドアーキテクチャのデータウェアハウスとして Amazon Redshift から 700 GB のデータを供給するものです。ZS は、Amazon S3 バケットや FTP システムなどのさまざまなシステムのさまざまな製薬データベンダーから医療データをデータレイクに供給しました。一時的な Amazon EMR クラスターを使用してこのデータを処理し、消費をレポートするために Amazon S3 に保存しました。レポート固有のデータは、COPY コマンドを使用して Amazon Redshift に移動させ、MicroStrategy はそれを使用してフロントエンドダッシュボードを更新します。 ZS には、利用可能な Amazon Redshift インフラストラクチャに対応するための厳格なクライアント設定 SLA があります。利用可能な小さな Amazon Redshift クラスターを使用して、大量のデータを処理するアプローチを見出すための実験を行いました。 この記事では、S3 から Amazon Redshift に大量のデータを読み込み、効率的な分散技術を適用して、比較的小さな Amazon Redshift クラスターでクエリのレポートのパフォーマンスを向上させるためのアプローチを示します。 データ処理方法 ZS インフラストラクチャは […]

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Amazon FSx for Lustre と Amazon S3 の間でデータを移動するための新しい機能強化

 Amazon FSx for Lustre のご紹介 Amazon FSx for Lustre は、機械学習、高性能コンピューティング、ビデオ処理、財務モデリング、電子設計自動化、分析などのワークロード向けに最適化された高性能ファイルシステムです。Amazon FSx は Amazon S3 とネイティブに連携し、パフォーマンスの高いファイルシステムでクラウドデータセットを簡単に処理することができます。S3 バケットにリンクされると、FSx for Lustre ファイルシステムは透過的に S3 オブジェクトをファイルとして提示し、結果を S3 に書き戻すことができます。 多くの場合、顧客は、ファイルシステム上の機密データへのアクセスを制御し、シンボリックリンクなどの特殊ファイルを処理し、Amazon S3 などの長期リポジトリにデータをバックアップおよび復元する際にこれらの制御と特殊ファイルを維持する機能を必要とします。Amazon FSx は、新規または変更されたファイルを Amazon FSx から S3 にエクスポートする hsm_archive などのファイルシステムコマンドを提供します。ただし、これらのコマンドはファイル権限をコピーせず、転送を監視またはキャンセルする機能は提供しません。 このブログでは、データリポジトリタスクのアプリケーションプログラミングインターフェイス (API) をご紹介します。これは、Amazon FSx から S3 にファイルを簡単にエクスポートできる新しい AWS API です。新しい API を使用して、新規または変更されたファイルの S3 への書き込みを開始、監視、およびキャンセルできます。AWS ネイティブ API であるため、Lambda ベースのサーバーレスアプリケーションなどのクラウドネイティブワークフローからのデータエクスポートタスクを簡単に調整するために使用できます。 この […]

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Amazon RDS のお客様: 2020 年 2 月 5 日までに SSL/TLS 証明書を更新してください

Amazon RDS と Amazon Aurora をご利用のお客様の場合、AWS から SSL/TLS 証明書のローテーションについてお知らせメールを受信されたことでしょう。RDS DB インスタンスの SSL/TLS 証明書は、RDS の標準的なメンテナンスとセキュリティのベストプラクティスの一環として、2020 年 3 月 5 日に有効期限が切れます。証明書を検証して SSL/TLS により DB インスタンスに接続するすべての RDS のお客様は、有効期限後に接続を維持するために行わなければならない手順があります。このブログ記事では、今後の有効期限について詳述し、影響を受けるかどうかを確認する方法を説明します。そしてデータベースインスタンスへの接続を維持するために何をすべきかをお教えします。 現在の状況 RDS の標準的なメンテナンスとセキュリティのベストプラクティスの一環として、RDS DB インスタンスと Aurora DB クラスターの SSL/TLS 証明書は有効期限が切れ、5 年ごとに置き換えられます。現在の証明書は、2020 年 3 月 5 日に期限切れになります。 クライアントとデータベースサーバーの両方で SSL/TLS 証明書を更新しない場合、証明書を検証して SSL/TLS により RDS DB インスタンスまたは Aurora クラスターに接続するデータベースクライアントとアプリケーションは、2020 年 3 月 5 日から接続できなくなります。Amazon […]

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ECS、S3、Athena、Lambda、AWS Data Exchange を使用して、詳細な暗号通貨市場データを収集して配布する

これは Floating Point Group によるゲスト投稿です。彼らの言葉を借りると、「Floating Point Group は、機関投資家レベルの取引サービスを暗号通貨の世界にもたらすことをその使命としています」。 デジタル資産の取引向けに設計された金融インフラの必要性と需要はどれだけあるのかは、はっきりしないかもしれません。コインとトークンは、通貨、商品、株式、債券などの従来の資産に効果的にネイティブに相対するデジタル商品であると、広く受け止められています。この説明はよく、専門家が仮想空間内のさまざまなプロジェクトの価値提案を伝えようとするときに、力強く簡潔に伝えるために繰り返し用いられています (「ビットコインは、アルゴリズムで制御された改ざん防止の財務ポリシーが備わった、単なる通貨です」、または、「イーサリアムは、ガソリンのような金融商品です。それを使って、グローバルコンピューターの計算作業に支払うことができます」)。驚くことではありませんが、FPG である質問をよく耳にします。「暗号通貨が専用の金融サービスであることを保証するのに特別な点は何かありますか? なぜすでに解決された問題の解決策が必要なのですか」 実際、これらの資産とそれを取り巻く広範な公共の利益には、まったく前例がありません。ネットワークトランザクションのイミュータブルな記録として機能する分散型台帳テクノロジー。合理的なアクターを経済的に動機付けてネットワークのセキュリティを維持するためのプルーフオブワークアルゴリズムの巧妙な使用 (プルーフオブワークの概念は少なくとも 1993 年まで遡りますが、このテクノロジーが広く採用される可能性が示されたのは、ビットコインが登場してからです)。人的ミスや強要などの場合に固有の法的課題を引き起こす不可逆的な取引の性質。自己管理の不安定性 (サードパーティの保管ソリューションには、信頼を高める実績はありません)。これらの資産を分類することと、最終的に IRS、SEC、CFTC のようなエンティティによって調整する必要がある通貨交換を仲裁することの両方の困難を伴う規制上の不確実性。これらはすべて、非常に新しく、非常に特異なものです。24 時間取引が行える市場の規模は定期的に 1,000 億 USD を超えており、この記事では特にこれらの資産の取引に関連する問題に焦点を当てます。 確かに、仮想通貨取引は、ウェブフォーラムでビットコインを交換し始め、国際取引所間で 10% の価格スプレッドが確認されて以来、間違いなく成熟してきました。しかし、まだ長い道のりがあります。 機関投資家のために取り組むことを目指す上で抱える主な問題点の 1 つに、流動性 (またはより正確には、流動性の欠如) の問題があります。簡単に言えば、暗号通貨の売買は多くの異なる取引の場 (取引所) で行われ、流動性 (特定の価格で特定の量の資産を売買するオファー) は、新しい取引所が出現するにつれて断片化し続けています。100 ビットコインを購入しようとしているとしましょう。あなたは売りたい人から買う必要があります。最良の (最も安い) オファーを取得するにつれ、残りのオファーはどんどん高価になります。注文を完了するまでに (この例では、100 ビットコインをすべて購入するまでに)、たとえば注文の最初のビットコインに支払った価格よりも平均的にはるかに高い価格を支払うことになったかもしれません。この現象はスリッページと呼ばれています。スリッページを最小限に抑える 1 つの簡単な方法は、オファーの検索範囲を広げることです。そのため、1 つの取引所のオファーを見るのではなく、数百の取引所のオファーを見るのです。このプロセスは、従来スマートオーダールーティング (SOR) と呼ばれ、当社が提供するコアサービスの 1 つです。当社の SOR サービスにより、トレーダーは数十の取引所の流動性を積極的に監視することで、システムが複数の取引所で利用できる最高のオファーとマッチする注文を簡単に送信できます。 最良の価格を求めて大量注文を出すことは、かなり直感的で広く適用できる概念です。株式の約 75% が SOR を介して売買されています。けれども、暗号化市場向けのこのようなサービスの価値は特に顕著です。既存の取引所が行き詰まる中、新しい取引所が人気を博すという永続的なサイクルのため、取引所全体で流動性が絶え間なく断片化されています。けれどもトレーダーは、取引所に依存しない考え方を持つ傾向があります。ある特定量の資産にとって最良の価格を見つけることにのみ関心があるのです。 […]

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2019: Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) の 1 年を振り返って

2019 年 1 月 9 日 の Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) のリリースと共に、当社の 2019 年が幕を開けました。リリース当初から、当社では皆様からいただいたフィードバックを謙虚に受け止めています。2019 年は、サービスの可用性、規模、およびパフォーマンスの向上を継続すると共に、サービスに追加してほしい機能を元に、要望から逆向きに開発する時間を取りました。 以下は、2019 年のリリースをカテゴリ単位でアルファベット順に分類してから、リリースされた日付け順 (最新リリースが各カテゴリの最上部) に並べたものです。2019 年に起こった Amazon DocumentDB に関する出来事などを把握したり思い出したりする際に、こちらの記事をお役立てください。Amazon DocumentDB でローンチされた機能の中に、皆様がご存知ない機能が見つかるかもしれません。質問がございましたら @josephidziorek までお知らせください。 コンプライアンス Amazon DocumentDB は、最高のセキュリティ基準を満たし、当社のセキュリティ検証を簡単にして、独自の規制およびコンプライアンス義務を満たせるように設計されています。Amazon DocumentDB は、HIPAA 対応に加えて、PCI DSS、ISO 9001、27001、27017、27018、および SOC 1、2、3 に準拠しているという評価をいただいています。 5 月 22 日: Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) が SOC 1、2、3 に準拠 この発表により、Amazon DocumentDB は SOC 1、2、3 に準拠したことになります。 12 […]

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Amazon Comprehend を使用してカスタム分類子を構築する

Amazon Comprehend は、機械学習 (ML) を使用してテキストの洞察と関係を見つける自然言語処理 (NLP) サービスです。Amazon Comprehend はテキストの言語を識別し、キーフレーズ、場所、人、ブランド、またはイベントを抽出し、テキストがどれほどポジティブかネガティブかを理解します。Amazon Comprehend でできることの詳細については、「Amazon Comprehend の機能」を参照してください。 研究段階をリードすることなく、ニーズに合わせてすぐに使用できる NLP 機能が必要になる場合があります。それがあれば、ビジネスに固有のドキュメント分類を実行できます。たとえば、エンティティタイプを認識し、業界固有の用語を認識したり、顧客のフィードバックをさまざまなカテゴリに分類したりできます。 Amazon Comprehend は、このようなユースケースに最適です。2018 年 11 月、Amazon Comprehend は、カスタムエンティティを認識してカスタム分類を実行するようにトレーニングする機能を追加しました。詳細については、「AWS で独自の自然言語モデルを構築する (ML の経験は不要)」を参照してください。 この記事では、特定のラベルを特定のテキストに割り当てることができるカスタムテキスト分類子を作成する方法を説明します。ML の予備知識は必要ありません。 このブログ記事について 完了するまでの時間 縮小されたデータセットの場合は 1 時間。完全なデータセットの場合は 2 時間 完了するためのコスト 縮小されたデータセットの場合は 50 USD。完全なデータセットの場合は 150 USD これには、トレーニング、推論、モデル管理の料金が含まれます。詳細については、Amazon Comprehend の料金表をご覧ください。 学習レベル 高度 (300) AWS のサービス Amazon Comprehend Amazon S3 AWS […]

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