Amazon Web Services ブログ

Amazon Aurora Under the Hood: クオーラムセットを使ったコスト削減

Anurag Guptaは幾つものデザインのヘルプを行ったAmazon Auroraを含むAWSが提供するデータベースサービスの責任者です。このシリーズではAnuragがAuroraを支える技術やデザインについて説明します。 このポストはAmazon Auroraが利用しているクオーラムの仕組みについての4回の連載の3本目です。このポストを皆様がご自身で分散システムをデザインする際に活用頂けると幸いです。今回は、クオーラムシステムでどのようにコストを管理するかについてご説明します。 私たちが取り組んでいる基本的な問題は、Auroraが6つのアベイラビリティゾーン(AZ)に分散した6つのクォーラムを使用し、6つのコピーのうち4つを使用して書き込みを行い、読み取り/修復のために6つのコピーのうち3つを使用することです。 このシリーズの最初の記事では、なぜ6つが最小限必要なコピー数であるのかをご説明しました。 2番目の記事では、書き込みと読み取りの両方でクォーラムのパフォーマンスの低下を避ける方法について説明しました。 しかしそれはまだ多くのデータのコピーであり、コストが多くかかります。 Amazon Auroraのストレージが低価格なのは、何か特別なことをしているのではと考えさせるきっかけになるかもしれません。 私たちが何をしているか理解するためには、クオーラムの基本的な定義に戻る必要があります。 一般的に、クオーラムについて書き込み用のセットが大部分の要素を表し、読み書きで必要なセットが重複していいると表現します。 これは正しいのですが、単純化された説明です。 基本的な要件は、読み取りと書き込みのセットがすべてのクオーラムメンバーシップセットのサブセットであることです。正当な書き込みサブセットの場合、少なくとも1つのメンバーも正当な読み取りサブセット内に含まれ、各書き込みサブセットは以前の書き込みサブセットと重複します。 同じように思えますが、そうではありません。 違いは、クオーラムメンバーが互いに同じであるという要件はないということです。 異なるレイテンシ、コスト、または耐久性の特性を持つクォーラムサブセットをうまく組み合わせてクォーラムセットを構築できます。 ブール論理のルールを使用して、完全なクオーラムのクオーラムメンバシップ要件を満たすために、各サブセットにわたってより高度な読み書きルールを作成することができます。 それでは、コストを削減するためにAuroraではこれらをどのように行っているのかを見てみましょう。 Mixing full and tail segments of data Auroraでは、データベースボリュームは10GBのデータセグメントで構成されています。 これらのセグメントはプロテクショングループとして複製され、6つのコピーが3つのAZに分散しています。 しかし、6つのコピーはすべて同じではありません。 コピーの半分はフルセグメントで、ボリュームの10GB部分のデータページとログレコードの両方を含んでいます。 残りの半分は、ログレコードのみを含むテールセグメントです。 各AZには、1つのフルセグメントと1つのテールセグメントが含まれています。 ほとんどのデータベースには、REDOログストレージよりもはるかに多くのデータブロックストレージがあります。 フルセグメントとテールセグメントを組み合わせて使用すると、Auroraの物理ストレージに必要な要件がデータベースの6倍から、3倍より少し多い程度になります。 “AZ+1″の障害に耐えるように設計されたシステムでは、これは最小限のレプリケーションファクターです。 フルセグメントとテールセグメントの組み合わせを使用すると、読取りセットと書込みセットをどのように構築する必要があるかが変わります。 ブール論理のルールを使用して、サブセット間の重複を保証し、メンバーの複雑な分布に対しても正確にそれを行うことができます。 Auroraでは、書き込みクオーラムは6つのセグメントのうち任意の4つ、または3つのフルセグメントのうち3つです。 読み込みクォーラムは、6つのセグメントのうち任意の3つと3つのフルセグメントから1つです。 このことから、クォーラム内のすべてのセグメントに重複があり、フルセグメント上に重複があることがわかります。 これにより、以前に行った6つのセグメントのうち4つにログレコードを書き込むことができます。 これらのうち少なくとも1つはフルセグメントであり、データページを生成します。 前回の記事で説明した最適化を使用して、フルセグメントからデータを読み込み、クオーラムの読み取りを回避しすることで必要なデータを持っているものから読み込むことが出来ます。 破損したセグメントを再構築し、問題のあるクォーラムを修復する方法として読み込みクォーラムを使用します。 また、データベースのマスターノードを再起動する必要がある場合は、ローカルの状態を再構築するためにも使用します。 テールセグメントの1つが破損した場合は簡単です。 単純なクオーラムモデルと同じように他の3つのコピーのいずれかから修復します。 フルセグメントの1つが破損した場合、もう少し複雑です。 破損したものは、書き込みの一部として書き込んだもののコピーであった可能性があります。 しかしその場合、最新の書き込みを見ていなくても、別の完全なセグメントがあります。 また、フルセグメントを最新なものに再構築できる十分なREDOログレコードのコピーがあります。 また、クォーラムのセグメント間をゴシップを利用して、不足している書き込みをすばやく埋めることができます。ここれにより、書き込みパスにパフォーマンスの負担をかけることなく、フルセグメントを再構築する必要がなくなります。 異なるメンバーのクォーラムセットによるコストの管理 異なるメンバーのクォーラムセットを使用すると、コストを抑えることができます。 […]

Read More

Amazon Aurora Under the Hood: クオーラムの読み取りと状態の遷移

Anurag Guptaは幾つものデザインのヘルプを行ったAmazon Auroraを含むAWSが提供するデータベースサービスの責任者です。このシリーズではAnuragがAuroraを支える技術やデザインについて説明します。 前回の投稿では、クォーラムモデルの利点をお話しました。レイテンシーの異常値や短期間のダウンタイム、ディスクとノードの長期的な喪失に直面して、このようなシステムがいかに耐久性があるかについて説明しました。この投稿は、1つの疑問を提起します – もし、クオーラムがとても素晴らしいのであれば、なぜ皆使わないのでしょうか? クォーラムシステムにおける読み取りの性能劣化 1つの問題は、クォーラムシステムでは読み取りが遅くなることです。クォーラムモデルでは、読み込みクォーラム、書き込みクォーラムともに、少なくとも1つのメンバーが必要です。 Amazon Aurora のような6つのメンバーを持つクォーラムシステムでは、書き込みクォーラムの 4 つメンバーを持ちながら、3つのデータのコピーを読み込む必要があります。これは不運です。データベースのページを読み取る場合、通常、バッファキャッシュにヒットしなかったことを意味し、次の処理に進む前に、I/O 処理を待って、SQL 文がブロックされます。3つのデータのコピーを読むには、およそ5回アクセスすることで、異常値を含むレイテンシーや一時的に発生する可用性の問題に対処するのが良いでしょう。そのようにすることは、ネットワークに大きな負荷をかけることになります。データベースページは、かなり大きく、読み取りによる増幅は容易に想像できます。クォーラムシステムの読み取りパフォーマンスは、従来のレプリケーションシステムと十分に比較されているとは言えません。従来のレプリケーションシステムでは、データがすべてのコピーに書き込まれますが、読み取りは、そのうちのどれか1つへアクセスします。 しかしながら、Aurora は、書き込み中、クォーラムによる増幅を避けています。Aurora では、6つのコピーに対して書き込みを行いますが、ログレコードしか書き込みません。データページの全領域を書き込むわけではありません。データページは、以前のバージョンのデータページと送られてくるログを元にストレージノードで組み立てられます。また、非同期に書き込むことができます。これらは読み取りには対応できません。 読み込みクォーラムのオーバーヘッドを避ける方法 読み込みクォーラムのオーバーヘッドは、クォーラムシステムにとって明らかに不利な点です。どのように避けることができるでしょうか?鍵となるポイントは、状態(state)を使うことです。 ノードをスケールさせるに伴い、一貫した状態を管理し、調整するのが難しいため、分散システムにおいて、状態という単語はしばしばよくないワードとして考えられ、不具合を引き起こします。もちろん、データベースシステムの全目的は状態を管理し、原子性、一貫性、独立性、永続性(ACID)を提供することです。Aurora は、これら二つの技術領域が交わる点に位置します。我々のイノベーションの大部分は、1つの領域のコンセプトを適用し、もう1つのドメインの進化を推し進めることから生まれています。 もっとも、通信なしに分散されたそれぞれの状態を一致させることは困難ですが、一致、調整、またはロックの必要性を避けるために利用できる一貫性のローカル領域があります。ここで紹介できる例としては、リードビューがあげられます。多くのデータベースシステムでも同様のコンセプトを持っていますが、ここでは MySQL にフォーカスします。 全てのリレーショナルデータベースと同様に、MySQL は ACID をサポートします。リードビューは論理的な時点を確立します。SQL 文は、その時点より前にコミットされた全ての変更を参照可能となり、まだコミットされていない変更は参照できないようにならなければいけません。MySQL では、直近のコミットのログシーケンス番号(LSN)を確立することで、これを実現しています。このアプローチにより、既にコミットされているすべての変更が参照可能となることが保証され、アクティブなトランザクションの一覧を利用することで、参照されてはならない変更の一覧を作成します。特定のリードビューに対するSQL 文がデーターページをチェックする際、その SQL 文がリードビューを確立した時点でアクティブだったトランザクションに対するいかなる変更も見えなくする必要があります。たとえ、これらの変更が現在コミットされたものであったとしてもこれは同様であり、リードポイントコミット LSN の後に開始された全てのトランザクションについても同様です。トランザクションがリードビューを確立した際に、一貫性のある時点に適切に戻すことができるのであれば、システムで実行されるいかなる変更からも、そのトランザクションから分離できます。 読み込みクォーラムにおいて、これをどう実現すれば良いでしょうか?全てです。データベースは、ストレージノードに対して継続的に書き込みを行います。ACK を受け取るたびに、データベースは各変更が堅牢なものであるとマークします。それ以前の全ての変更がそれぞれ堅牢であると登録されると、ボリュームポイントが堅牢であると更新されます。参照リクエストが来ると、そのリクエストは、データベースが参照しなければならない リードポイントコミット LSN を持ちます。 そのリクエストは、データベースによって、リードポイントコミットLSN を処理可能なことが分かっているストレージノードへと単に転送されます。 このアプローチでは、簿記のように状態管理を行うことによって、クォーラムの読み取りを回避します。その代わり、必要とするデータバージョンを把握しているノードから読み取りを行います。このアプローチにより、ネットワーク、ストレージノード、データベースノードで行われる通信を大幅に抑えられます。 レイテンシーを避ける方法 しかしながら、読み込みクォーラムを避けることによって、単一のストレージノードのレイテンシーに左右されることになります。これについては、ストレージノードに対する読み取りリクエストのレスポンスタイムをトラックすることにより対応してます。通常、読み取りリクエストは最もレイテンシーの低いノードに対して行われます。レイテンシーの情報を最新に保つため、時折、その他のノードに対してもクエリされます。 これは、1つのデータベースノードに対しては非常に分かりやすい作業です。なぜなら、全ての書き込みを認識し、全ての読み込みを調整することができるからです。リードレプリカのことを検討する場合、より複雑です。 Aurora では、リードレプリカは同じストレージボリュームを共有します。同時にマスターデータベースノードから、非同期にマスターの redo ログストリームを受け取り、キャッシュ上のデータページを更新します。このアプローチは、コストの観点で最も安いというだけではなく、データロストや同期レプリケーションによる書き込みレイテンシーなしに、レプリカのマスターノードへの昇格を可能にします。マスターノードへの ACK によりコミットされたとマークされた変更は、たとえレプリカにまだ伝播していなかったとしても、すべて堅牢です。これらのレプリカノードは、それぞれで読み込みを行い、書き込みとその ACK を見ることはできず、それにより何を読み込むべきか把握することはできません。 […]

Read More

Amazon Aurora under the hood: クオーラムと障害

Anurag Guptaは幾つものデザインのヘルプを行ったAmazon Auroraを含むAWSが提供するデータベースサービスの責任者です。このシリーズではAnuragがAuroraを支える技術やデザインについて説明します。 Amazon Aurora ストレージは、ハイエンドなリレーショナルデータベースに求められる高いパフォーマンス、可用性、堅牢性要件を満たさなければならない分散システムです。これから 4回にわたって Amazon Aurora の設計に関する重要な要素を紹介します。この投稿はその第1回目です。 大規模なシステムにおいて必要な実世界の堅牢性、可用性、パフォーマンスのトレードオフを論じるパブリックドキュメントはあまり多くありません。このシリーズはトランザクショナルデータベースを設計する上での考慮点をベースにしていますが、ミュータブルな分散システムを設計する方に有用だと思います。 第1回目の投稿では、どのようにして Aurora ストレージでクォーラム採用するに至ったか、なぜ 3つのアベイラビリティゾーン(AZ)にわたる 6つのコピーを持つのかについてお話します。今回お話するいくつかは、SIGMOD paper にて論じたものです。 分散ストレージは素晴らしい考え方なのに、なぜうまく実現することが難しいのか まず分散ストレージがなぜよい考え方なのかをお話しましょう。データベースソフトウェアとストレージを1つの箱に配置することで素早くデータベースを構築することは簡単です。この場合、その箱が障害に遭うことが問題となります。障害後にバックアップからリカバリするのに時間がかかります。バックアップされていない直近のデータが失われることを許容できるシステムはほとんどないでしょう。 データベースインスタンスからストレージを分離することで、障害に備えるということに加えて、柔軟性を高めることができます。お客様は、データベースを停止します。スケールアップやスケールダウンを行います。リードレプリカを加えたり、除去します。ストレージとデータベースとを疎結合にすることで、こういった操作が簡単になります。というのも、根幹となるストレージを新しい場所に再作成するのではなく、単にデタッチし、再度アタッチするだけでよいためです。データは重力を持ちますが、コンピュートは異なります。 もちろん、ストレージをコンピュートから分離させることだけでは、それぞれ障害に遭う可能性のある機器を増やしてしまうことになります。それゆえ、同期もしくは非同期のレプリケーションが利用されるのです。もし、障害が複数の機器にまたがるようなものでなければ、レプリケーションが堅牢性を高めます。 しかし、レプリケーションにも考慮が必要な点があります。同期レプリケーションでは、堅牢な書き込みを行うために、すべてのコピーが行われたことを認識されなければいけません。このアプローチでは、最も遅いディスク、ノード、もしくはネットワークに律速されることになります。非同期レプリケーションでは、レイテンシーが改善されますが、もしデータがレプリケートされる前に障害が発生した場合、データロスが起こりえます。どちらの選択肢も魅力的とは言えません。障害によって、レプリカのメンバーシップの変更が必要となります。このアプローチも面倒です。除去されるレプリカを再作成するのも高コストなので、このようなことを行うのは非常に保守的になります。この保守的な振る舞いは、レプリカを隔離するまで数分のダウンタイムが発生することを意味します。 クォーラムモデル Aurora は代わりにクォーラムモデルを採用し、データコピーのサブセットに対して読み込み、書き込みを行います。V 個のコピーを抱えるクォーラムシステムは形式的に 2つのルールに従うことになります。1つ目は、読み込みクォーラム(Vr)、書き込みクォーラム(Vw)が、少なくとも1つのコピーを共通に持つ必要があります。 この方法では、もし 3つのコピーがある場合に、読み込みクォーラム、書き込みクォーラムが 2となり、それぞれがもう一方を確認することができます。このルールにより、データ項目が、2つのトランザクションによって同時に読み込み、あるいは書き込みされないことが保証されます。また、読み取りクォーラムには、最新バージョンのデータ項目を含むサイトが少なくとも1つ含まれていることが保証されます。 2つ目は、書き込みに使用されるクォーラムは、以前の書き込みクォーラムと重複があることを保証する必要があります。これは、Vw > V/2 という式を満たすことにより簡単に保証されます。このルールにより、同じデータ項目に対して、2つのトランザクションによる2つの書き込み操作が並列に発生しないことが保証されます。ここにいくつかのクォーラムモデルを示します。 V (コピーの数) Vw (書き込みクォーラム) Vr (読み込みクォーラム) 1 1 1 2 2 1 3 2 2 4 3 2 5 3 3 […]

Read More

In the Research Spotlight: Zornitsa Kozareva

これは、ドイツのポツダム市にある Hasso-Plattner-Institut の Haojin Yang、Martin Fritzsche、Christian Bartz、Christoph Meinel 各氏によるゲスト投稿です。低パワーデバイスでのディープラーニングの実際の実装に関する研究を見るのはわくわくします。この作業は、強力で知的な機能を毎日の生活に拡大するうえで重要な役割を果たします。 近年、ディープラーニングテクノロジは非常に優れたパフォーマンスと多くのブレークスルーを学会と業界の両方で達成しています。しかし、最新鋭のディープモデルは計算コストが高く、大きなストレージ容量を消費します。ディープラーニングは、モバイルプラットフォーム、ウェアラブルデバイス、自律ロボット、IoT デバイスなどの領域で多数のアプリケーションによって強く要求されています。このような低パワーデバイスにおいてディープモデルをどのように効率的に適用するかが課題となります。 最近提案されたバイナリニューラルネットワーク (BNN) は、標準の算術演算ではなくビット単位演算を提供することで、メモリサイズとアクセスを大幅に減らします。最新鋭のディープラーニングモデルは、実行時に効率を大幅に向上させ、エネルギー消費を低くすることで、低パワーデバイスで実装することができます。この手法を開発者フレンドリーな OpenCL と組み合わせることで (VHDL/Verilog と比較した場合)、FPGA がディープラーニング用の実行可能なオプションとなります。 この投稿では、BMXNet についてご紹介します。これは Apache MXNet に基づくオープンソースの BNN (バイナリニューラルネットワーク) です。開発された BNN レイヤーは他の標準ライブラリコンポーネントにシームレスに適用でき、GPU および CPU モードの両方で機能します。BMXNet は Hasso Plattner Institute のマルチメディア研究グループによって管理、開発され、Apache ライセンスに基づいてリリースされています。このライブラリ、いくつかのサンプルプロジェクト、およびトレーニング済みバイナリモデルのコレクションは、https://github.com/hpi-xnor からダウンロードして入手可能です。 フレームワーク BMXNet は、入力データと重みのバイナリ化をサポートするアクティベーション、畳み込み、および完全に接続されたレイヤーを提供します。これらのレイヤーは、対応する MXNet バリアントに対するドロップインリプレースメントとして設計されていて、QActivation、QConvolution、および QFullyConnected と呼ばれます。さらに、レイヤーによって計算されるビット幅を制御する追加のパラメータ act_bit を提供します。MXNet と比較した、提案のバイナリレイヤーの Python での使用例をリスト 1 およびリスト 2 に示します。当社は、ネットワークの最初のレイヤーおよび最後のレイヤーにバイナリレイヤーは使用しません。使用すると正確性が大幅に低下する可能性があるためです。BMXNet […]

Read More

AWSの自社認証局への移行に備える方法

更新 2017年12月2日: 本記事を初回に公開した2017/11/7の際、AWS CLIやPython SDK は 2015年2月5日 より古いバージョンを使っている場合に更新が必要としていましたが、2013年10月29日より古いバージョンが更新必要と修正させていただきます。 更新 2018年3月28日: Amazon Trust Services の表にある古い値を新しい値に置き換えました。 TLS (Transport Layer Security, 以前は SSL と呼ばれていました) はインターネットでやりとりされる情報を暗号化するために不可欠です。例えば、Amazon.com ではウェブサイト上の全トラフィックに TLS を使用していますし、AWS は AWS サービスへの安全な呼び出しに使用しています。 証明書と呼ぶ電子ドキュメントは、暗号化した接続を行う際にサーバのアイデンティティを証明します。アドレスバーに入力した Web サイトとブラウザが安全に通信しているかを検査するのに証明書は役立ちます。CA としても知られている 認証局 は、特定のドメイン名に対して証明書を発行します。ドメインが信頼された認証局から発行された証明書を提示すると、ブラウザやアプリケーションは通信を行っても安全だとわかります。 2016年 1月、AWS は AWS Certificate Manager (ACM) の提供を開始しました。このサービスは、AWS サービスで使用できる SSL/TLS 証明書を簡単に作成、管理できるようにします。証明書にはアマゾンの自社認証局 Amazon Trust Services から発行されたものを追加料金無しで利用できます。ブラウザやその他のアプリケーションが証明書を信頼するには、証明書の発行者がブラウザなどが信頼している認証局一覧である 信頼ストア に含まれている必要があります。もし信頼ストアに発行した認証局が含まれていない場合は、ブラウザはエラーメッセージ(参考例)を表示したり、アプリケーションは独自のエラーを表示します。AWS は Amazon Trust Services […]

Read More

アプリ内にボイスインターフェースを開発する方法 Astro Technology

今回のブログは Astro Technology, Inc. の CTO である Roland Schemers 氏より寄稿いただきました。Astro は同社について次のように説明しています。「当社はユーザーやチーム向けに開発した人工知能を使用する Mac や iOS および Android 用のメールアプリを製作しています。アプリ内のメールボイスアシスタント、Astrobot Voice を使えば、Astro アプリを終了せずにメールを読んだり返信することができます。」 そして最近では Astrobot Voice という初のアプリに組み込まれているメールボイスアシスタントをリリースしたばかりです。これにより、iOS 向け Astro や Android 向けアプリを終了する必要なく、メールの読み取り、管理、返信が可能になりました。 Astro が 6 月に Amazon Alexa スキルをリリースしてから、我々はより多くのユーザーが音声でメール管理をできるようにしたいと考えました。そこで、今回のブログではなぜ我々がこうした選択を取ったのか技術面から説明し、どのようにこれを実現しどういったテクノロジーを使用したのかご説明します。 アプリ内ボイスを構築する理由は? 当社では Amazon Echo を愛用しています。実際、Astro の新入社員には「ようこそ」という意味はもちろん、我々の Alexa スキルを社内で試験運用することを兼ねて、各自に Echo Dot を提供しています。結果として私達のスキルが上々であることが分かり、より多くのユーザー、そしてさらに様々な場所で取り入れられる方法を新たに見つけることもできました。そこでアプリ内ボイスを構築できるか、その可能性を探ってみることにしたのです。 ソフトウェアの選択 アプリ内ボイスの構築方法を決定する上で、我々はいくつものオプションを検討しましたが、その上でいくつかのポイントを念頭に置きました。 まず、当社のテキストベースアシスタント (api.ai で実行) または Alexa スキルからできるだけ多くのコードやロジックを再使用することです。 […]

Read More

Cost allocation tagsについて

AWS リソースにタグを付け、タグごとにコストの内訳を確認する機能は、以前から提供されていました。コスト配分の機能は 2012 年に開始され (「お客様の請求のための AWS コスト配分」を参照)、当社はその他のサービスのサポートを安定して追加してきました。最も最近では DynamoDB (「Amazon DynamoDB 用のコスト配分タグの概要」)、Lambda (「AWS Lambda がタグ付けとコスト配分をサポート」)、EBS (「新規 – AWS Snapshots 用のコスト配分」) が追加されました。 本日は、Amazon Simple Queue Service (SQS) 用のタグベースのコスト配分を発表いたします。これにより、キューにタグを割り当て、それを使用して、アプリケーション、アプリケーションステージ (キューを介して通信する疎結合アプリケーション用)、プロジェクト、部署、開発者など、目的とするあらゆるレベルでコストを管理できます。キューにタグを付けたら、AWS Tag Editor を使用して、対象のタグが付けられたキューを検索できます。 私のキューの 1 つに 3 つのタグ (app、stage、department) を追加する方法をご覧ください。 この機能はすべての AWS リージョンで今すぐご利用いただけます。タグ付けの詳細については、「Amazon SQS キューにタグを付ける」を参照してください。タグを使用したコスト配分の詳細については、「コスト配分タグの使用」を参照してください。メッセージキューを使用して最新のアプリケーション用の疎結合マイクロサービスを構築する方法については、当社のブログ投稿 (「Amazon SQS および Amazon SNS による疎結合のスケーラブルな C # アプリケーションの構築」) を参照するとともに、当社の最近のウェビナー (「Amazon SQS and […]

Read More

Getting Ready for AWS re:Invent 2017

AWS re:Invent の開催まで後わずか 40 日となったので、私の同僚と私は、お客様がラスベガスでの時間を有効に活用するためのヒントをいくつかご紹介します。いつもどおり、トレーニングと教育に重点を置き、それ以外の時間にはお楽しみイベントやレクリエーションも用意されています。 場所、場所、場所 re:Invent Campus はラスベガス商業地全体にわたって行われ、MGM Grand、Aria、Mirage、Venetian、Palazzo、Sands Expo ホール、Linq Lot、Encore でイベントが開催されます。各施設では、特定のトピック専用のトラックをホストします。 MGM Grand – ビジネスアプリ、エンタープライズ、セキュリティ、コンプライアンス、アイデンティティ、Windows。 Aria – Big Data & Analytics、Alexa、コンテナ、IoT、人工知能 & 機械学習、サーバーレス。 Mirage – ブートキャンプ、認証 & 認定試験。 Venetian / Palazzo / Sands Expo ホール – アーキテクチャ、AWS Marketplace & Service Catalog、コンピューティング、コンテンツ配信、データベース、DevOps、モバイル、ネットワーキング、ストレージ。 Linq Lot – Alexa ハッカソン、Gameday、ジャムセッション、re:Play パーティー、講演者との交流 & 挨拶。 Encore – 予約可能な会議会場。 […]

Read More

AWS JapanがRed Hat Japan CCSP Partner of the Yearを受賞

Partner SAの河原です。10月20日にレッドハット社主催の年次カンファレンス「Red Hat Forum Tokyo 2017」が開催されました。同日に「Red Hat Partner Awards 2017 レセプションパーティー」があり、アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社は、「CCSP Partner of the Year」を受賞いたしました。本日、レッドハット社より以下のニュースリリースが発行されましたので、授賞式の様子をご紹介します。 レッドハット、「Red Hat Japan Partner Awards 2017」を発表 これは、レッドハット社の認定クラウド&サービスプロバイダー(CCSP)としてクラウド市場の拡大に最も貢献したパートナーに贈られる賞です。レッドハット製品、技術をクラウド上で活用する環境として幅広いお客様層に支持され、継続的に高い売上成長を果たした点を評価いただいています。また、Red Hat Enterprise Linux(RHEL)に限らずRed Hat OpenShift Container PlatformやRed Hat JBoss Middlewareを活用した案件も創出し、ソリューションの拡大にも貢献したことが受賞の理由となっております。 Red Hat Forumでは、「Red Hat on AWS 最新の取り組みご紹介」と題したブレークアウトセッションも行い、AWS上にお客様がお持ちのサブスクリプションを持ち込むことが可能となるRed Hat Cloud Access、AWSと連携したAnsibleおよびOpenShiftによるデプロイメント自動化などをご紹介いたしました。AWS上にAnsible Tower by Red Hatを容易に構築できるAWS Quick Startはこちらから、AWS上にRed Hat OpenShift Container Platformを容易に構築できるAWS […]

Read More

東京に5番目のエッジロケーションを開設。アトランタ(A)からチューリッヒ(Z)までAmazon CloudFrontの接続拠点数が100箇所に

アマゾン ウェブ サービス(AWS)が、グローバルなコンテンツデリバリーネットワーク(CDN)のAmazon CloudFrontのリリースしたのは、約9年前の出来事になります。14の接続拠点からなる高性能なエッジネットワークとして始まったこの新しいサービスは、現在、世界中からの数百万ビューアーの接続に対応するまで成長しました。本日、Amazon CloudFrontの成長が最も著しい地域の一つである日本で100番目の接続拠点(89のエッジロケーションと11のリージョナルエッジキャッシュ)を発表できることを嬉しく思います。100番目の接続拠点(POP)は、東京で5番目そして、日本で6番目のエッジロケーションとなります。 「Amazon CloudFrontのグローバル展開におけるこの節目は、お客様のアプリケーションをよりセキュアで高速、かつ信頼性の高いものにしたいと言う私達のこだわりの成果です。」とAWS Edge Services VPのPrasad Kalyanaramanは、語っています。「東京を100番目の接続拠点のロケーションとして発表できることを特に嬉しく思います。新たなロケーションへの展開やLambda@Edge、AWS Shieldなどの革新的な技術の導入などを通して今後も私達のグローバルのお客様にサービスを提供して行くことを楽しみにしています。」 100番目の接続拠点が東京で展開されることについて日本でも特にご利用が大きい数社のお客様から激励のコメントを頂いています: ソニー・インタラクティブエンタテインメント(SIE)は、PlayStation®のハードウェア及びソフトウェアの製造販売と、PlayStation™Network(PSNSM)などのサービスを手がけている会社です。 SIE、システム/ネットワークエンジニアリング オペレーション部門、課長の田中博規氏は次のように語っています。「このたびはCloudFront100番目のエッジロケーション開設おめでとうございます。CloudFrontは、PlayStation™Networkの安定的な配信と高いパフォーマンスを支える重要なサービスのひとつとなっています。同時に、ゲームコンテンツの高精細化・多機能化・大容量化に伴い、CloudFrontは、弊社のグローバルの利用帯域増に対応できる数少ないCDNサービスの一つです。ユニークで付加価値の高いCDNサービスとしてCloudFrontのさらなる発展を心より期待しています。」 キヤノン株式会社は、カメラ、ビデオカメラなどの精密機器を製造するメーカーです。キヤノン株式会社、映像事務機DS開発センター、主席の八木田 隆氏は次のように語っています。「CloudFrontの100番目のエッジロケーションがTokyoということを感慨深く感じると同時にエッジロケーションが増えていくことはとても喜ばしいことです。Amazon CloudFrontとCloudFrontのAWSサービスとの連携は、キヤノンのクラウドサービスのDynamic ContentsとStatic Contentsの両方の高速な配信に欠かせないものとなっています。ワールドワイドに展開されているCloudFront DistributionをAPIで簡単に制御できるため、我々のサービスの継続的統合と継続的デリバリー(CI/CD)及び自動化に寄与しています。」 三菱電機株式会社は、一般消費者から産業向けまで幅広い製品の製造とサービスを提供している会社です。三菱電機株式会社、インフォメーションシステム統括事業部、部長の岩城新一氏は次のように語っています。  「この度の100番目のエッジロケーション開設大変おめでとうございます。当社では3年前からCloudFrontを活用した大規模動画配信システムによるコンテンツ提供サービスを開始しております。開発当時を振り返りますと、システム設計段階からの手厚いご支援はもとより、システムのカットオーバー前の当社からの突然の負荷テストの依頼など無理なお願いも快く引き受けていただき、人的なサポート面でも大変お世話になったことを思い出します。また、御社の日米のチームがうまく連携していることもとても印象的でした。CloudFrontは立ち上げ初期のチューニング以降は一切問題がなく現在大変安定した配信をしています。Amazon CloudFrontの機能とエッジロケーションも継続して増えているので、日々急激に進化していることを肌で感じています。今後もCloudFrontがどのような進化を遂げていくのか期待をもって見守っていきたいと思っています。」 ディライトワークス株式会社は、ゲームの企画・開発・運営を行っており、その中でも『Fate/Grand Order』は現在、1,000万ダウンロードを突破しています。ディライトワークス株式会社、テクニカル・ディレクターの田村祐樹氏は次のように語っています。「ディライトワークスは、”ただ純粋に、面白いゲームを創ろう。”という開発理念のもとに、ゲームの創作をおこなっております。そこで重要な要素となるのが、より多くのユーザーにより高品質なコンテンツを届けることです。多くのCDNサービスがある中、高い品質、低いコスト、安定した配信と速いインバリデーションからAmazon CloudFrontの利用を決断しました。また、Amazon Route 53、AWS WAFやSSL証明書の自動更新が可能なAWS Certificate Manager(ACM)などの他のAWSサービスとの親和性も高いことにメリットを感じています。今後もCloudFrontとAWSから革新的なサービスに出会えることを期待しています。」 株式会社サイバーエージェントは、メディア事業、広告事業、ゲーム事業とインターネットを軸に様々な事業を展開しています。株式会社サイバーエージェント、メディア統括本部 最高技術責任者の福田一郎氏は、次のように語っています。「CloudFrontの100番目のエッジロケーションという節目が東京で迎えられるということを大変喜ばしく思います。CloudFrontが私達のサービスにとって、より安定・高速にサービス提供をするための一翼を担っていることは間違いありません。これからも、CloudFrontおよびAWSがより一層成長・発展していくことを願っております。」 Amazon CloudFrontの100の接続拠点は、23カ国、50都市と全世界に配置されています。この1年間で37のエッジロケーションを追加しネットワーク帯域を50%以上増設しています。追加された拠点には、新しく4カ国*と9都市が含まれまています: ドイツ、ベルリン;米国、ミネアポリス;チェコ共和国*、プラハ;米国、ボストン;ドイツ、ミュンヘン;オーストリア*、ウィーン;マレーシア*クアラルンプール;米国、フィラデルフィア;スイス*、チューリッヒ。 アマゾンウェブサービスは、ネットワークの拡大に積極的に取り組んでおり、 中東の新しいAWSリージョン開設の予定を発表できたことも嬉しく思います。その取組みに先立って2018年の第1四半期にアラブ首長国連邦に最初のエッジロケーションを解説します。 私達は、常に世界中のお客様により良いサービスを提供する方法を考えています。2016年のre:Inventカンファレンスでは、リージョナルエッジキャッシュという新しいキャッシュ階層の発表で11の接続拠点をネットワークに追加しました。これらの接続拠点は従来のエッジロケーションと比べ大きいキャッシュ容量がありエッジロケーションとお客様のオリジンサーバの間に配置されます。この配置によりビューアーにより近いところでお客様のコンテンツをより長い間キャッシュに残すことができるため、お客様のオリジンサーバの負荷を下げ、ファイルの取得を早くします。 私達は、CDNの評価は、世界にあるロケーションの数だけで決まらないないことも理解しています。Amazon CloudFrontの広大なネットワークに加え、ビジネス要件を満たすために必要な機能やパフォーマンスを満たせるように常にお客様の声に耳を傾けています。セキュリティは、私達にとって最大の優先事項であり、つい最近ではセキュリティポリシー機能のリリースとHIPAA対応を発表できたことを嬉しく思います。また数ヶ月前には、お客様がエンドユーザにより近い所でLambda関数が実行できるLambda@Edgeの一般提供をはじめました。また、開発者の利便性と使い勝手を良くするために、グローバルのキャッシュのインバリデーションと設定変更の伝搬にかかる時間を改善しました。CDNサービスによって、 インバリデーションや設定変更のパフォーマンスの定義が異なる場合があります。CloudFrontの場合、数ミリ秒でインバリデーションのリクエストを受け付け、殆どの場合60秒以内に「全世界のすべてのサーバーでキャッシュをクリア」したことを確認します。   話題性の高いロケーションでの拠点や新機能の追加以上に、私達は、世界中の様々な規模のお客様と共に協力できることを光栄に感じています。個人のブロガーや中小企業のオーナーから世界有数の大企業まで、私達にとって全てのお客様が重要であることお伝えすると同時に私達のグローバルなネットワークに加わっていただいていることを深く御礼申し上げます。 ·         Amazon CloudFrontチームより Amazon CloudFrontのご利用についてより詳しい情報をご希望の場合、こちらのWebページから最新のウェビナーの開催情報や資料を入手いただけます。

Read More