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Amazon Simple Queue Service の新機能 – 1 回だけの処理と重複排除機能を備えた FIFO キュー

AWS サービスファミリーの本当に最初のメンバーである Amazon Simple Queue Service (SQS) は、明らかに時の試練を耐え抜きました。2004 年に、私たちはこのサービスを「分散アプリケーションコンポーネント間でメッセージをバッファリングするための、信頼性が高く、非常にスケーラブルなホストキュー」と説明しました。それからというもの、デッドレターキュー256 KB のペイロードSNS の統合ロングポーリングバッチオペレーション遅延キュータイマーCloudWatch メトリクスメッセージ属性といった多くの機能を追加してきました。

新しい FIFO キュー
現在、私たちは FIFO (先入れ先出し) キューのサポートにより、SQS をさらに強力で柔軟性の高いものにしています。この新しいタイプのキューは、現在 2 つのリージョンで導入中で、2017 年初旬に他の多くのリージョンで利用可能にする計画です。このキューは、メッセージが送信順に 1 回だけ、重複なく処理されることを保証するように設計されています。FIFO キューは財務サービスや e コマースのお客様、メッセージを使ってデータベーステーブルを更新しているお客様にとって特に役立つことを期待しています。こうしたお客様の多くは、送信順にメッセージを受信することを前提にしたシステムをお持ちです。FIFO の順序では、メッセージ A を送信した場合、成功の応答を待機してからメッセージ B を送信し、メッセージ B はメッセージ A の後のキューに入れられてから、適切に配信されます。この順序は、複数の SendMessage 呼び出しを並列で実行する場合には適用されません。SendMessageBatch への呼び出し内の個別のメッセージ、および SendMessageBatch への複数の連続した呼び出しの間では適用されません。1 回だけの処理は、単一のコンシューマーおよび複数のコンシューマーシナリオの両方に適用されます。FIFO キューを複数のコンシューマー環境で使用する場合、現在のメッセージが削除されるか、可視性タイムアウトの有効期限が切れた後でのみ、メッセージを他のコンシューマーに表示するようキューを設定できます。このシナリオでは、最大 1 人のコンシューマーがアクティブにメッセージを処理します。他のコンシューマーは、最初のコンシューマーが終了するか失敗するまで待機します。SQS 外部のネットワーキングの問題により、メッセージ送信者がアクションのステータスを確認できず、呼び出しを再試行するために、重複したメッセージが発生する場合があります。FIFO キューは複数の手法を使用して、重複したメッセージを検出し、排除します。コンテンツベースの重複に加えて、 MessageDeduplicationId を、FIFO キューに対して SendMessage を呼び出すときに含めることができます。ID の長さは最大 128 文字で、存在する場合はコンテンツベースの重複排除よりも優先順位が高くなります。FIFO キューに対して SendMessage を呼び出す場合、 MessageGroupId を含めることができるようになりました。同じグループ (ID によって示されます) に属するメッセージは順番に処理され、1 つのキュー内で順序が設定された複数のストリームを作成し、処理するとともに、複数のグループからのデータを区別して順序を保持しながら、複数のコンシューマーを使用することができます。標準キュー (元のキュータイプ) を作成するか、CreateQueue 関数、create-queue コマンド、または AWS Management Console を使って新しい FIFO キューを作成できます。同じ API 関数は両方のタイプのキューに適用されますが、1 つのキュータイプを別のキュータイプに変換することはできません。同じ API コールは両方のキュータイプに適用されますが、最新の AWS SDKs および SQS クライアントは、いくつかの追加機能を備えています。これには、失敗した ReceiveMessage 呼び出しの自動的なべき等の再試行が含まれます。個別の FIFO キューは、1 秒あたり最大 300 件の送信、受信、または削除リクエストを処理できます。

SQS リソース
SQS および新しい FIFO キューの詳細を参照するために役立つリソースをいくつか示します。

AWS re:Invent のためにラスベガスに来る予定で、AWS のお客様である Capital One による SQS および FIFO キューの使用事例の詳細についてお聞きになりたい場合は、11 月 30 日 (水) 午後 3:30 の ENT-217「エンタープライズメッセージングをクラウドに移行するには」への登録と参加をご検討ください。

今すぐ利用可能
FIFO キューは US East (Ohio) および US West (Oregon) のすべてのリージョンで利用可能になり、今すぐ使用を開始していただけます。お客様が US East (Northern Virginia) で運用中で、この機能をお試しになりたい場合は、US East (Ohio) でキューを作成し、リージョン間の低コストかつ低レイテンシーの接続を活用することができます。本日の発表の一環として、標準キューの料金も 20% 値下げいたします。最新の料金については、SQS 料金表ページを参照してください。

Jeff;

 

Amazon QuickSightが一般提供開始 – 高速で利用が簡単なビッグデータ用ビジネスアナリティクス

1,500以上のスタートアップからグローバルエンタープライズまでのAWSカスタマーが参加したプレビュー期間を経て、 Amazon QuickSightが一般提供開始(Generally Available:GA)になった事を発表いたします!去年、プレビューへのお誘いのブログエントリで、私は以下のように書きました:qs_net_tty_1

これまではビジネスインテリジェンス(Business Intelligence, BI)を実現するには対処方法が不明確で複雑な作業が大量に必要でした。インフラとソフトウェアをセットアップし、ユーザが不満に思わないようにシステムをスケールさせるために多くの費用が必要で、データからモデルを作成するために高給のコンサルタントを雇う必要がありました。システムが出来上がったあとは、ユーザは複雑なユーザインターフェースに不満を覚え、モバイルデバイスからデータを分析できるようにするリクエストを受けることになります。さらにNoSQLやストリーミングデータも含めて分析したいですって?幸運を祈ります!

Amazon QuickSightは、高速で使いやすくクラウドの力で構築されたビジネスアナリティクスをトラディショナルなオンプレミスBIシステムと比較して1/10のコストで提供します。QuickSightは数分で利用開始することが可能です。ログインし、データソースを指定すればデータを可視化(Visualize)できるようになります。その背後でSPICE(Super-fast, Parallel, In-Memory Calculation Engine)があなたのクエリを高速に処理し、結果を美しく可視化します。

データにディープダイブする

私が会話したお客様はみな、保存したデータからより多くの価値を得たいを考えておられました。彼らは価値を生む可能性がデータの中に埋もれており、そのデータが日々増えているということを理解していました。しかし、データから価値を取り出すことはとても高くつき、難易度が高いということを学習し、しばしば落胆していました。オンプレミスのビジネスアナリティクスツールは高価なライセンスが必要であり、既存のインフラに大きい負荷を追加する必要がありました。このライセンスコストと高い難易度は、ツールを利用できる人間をごく一部に制限してしまっていました。これらの要因が合わさることにより、多くの組織は自分たちが本当にビジネスアナリティクスの機能に投資をできる状態には無いと結論付けてしまっていました。

QuickSightはこういった状態を変えます!サービスとして実行され、全てのタイプ・全てのサイズの組織にビジネスアナリティクスをもたらします。高速で使うのが簡単であり、既存のインフラに負荷を追加することなく、わずか1ユーザあたり1ヶ月$9からという費用で利用を開始することが可能です。

使い始めるとすぐに分かるように、QuickSightは異なる場所に格納された多種多様なサービスのデータにアクセスすることが可能です。Amazon Redshiftデータウェアハウスや、Amazon Relational Database Service (RDS) 、S3上に置かれたフラットファイルからデータを取得することが可能です。オンプレミス上のMySQL、PostgreSQL、SQL Server、もしくはMicrosoft ExcelのスプレッドシートやSalesforce等の外部サービスにもデータコネクターを使うことでアクセスが可能です。

QuickSightはお客様の利用に合わせてスケールします。ユーザやデータソースを追加したり、新たなデータを追加した場合でもDC上でハードウェアを増強したり、長期契約のライセンスを追加購入する必要はありません。

ツアーに出かけましょう

QuickSightをめぐるツアーに出かけましょう。組織の管理者が、すでに私をQuickSightに招待(Invite)してくれています。これでもうログインしてスタート出来る状態にすでになっています。こちらがメインスクリーンです:

qs_main_screen_turn_on_how_are_you_gentlemen_1

Redshiftクラスターからデータを取得するところから始めたいと思います。Manage dataをクリックして、存在するデータセットを確認します:

qs_all_my_data_are_belong_to_me_1

欲しいものが無いようですので、New data setを押して別の方法をとることにします:

qs_data_sources_to_the_edge_3

Redshift(Manual connect)をクリックし、認証情報を入力します。これでデータウェアハウスにアクセスできるようになりました(もし私が自分のAWSアカウント内にRedshiftクラスターを稼動させている場合は、自動ディスカバリによりデータソースとして最初から現れているでしょう):

qs_new_data_source_dude_2

QuickSightはデータウェアハウスをクエリし、スキーマ(テーブルのセット)の一覧と、存在するテーブル一覧を見せてくれます。publicというスキーマを選択し、all_flightsテーブルから始めることにします:

qs_pick_a_table_1

ここで2つの選択肢があります。テーブルをSPICEにインポートしてアナリティクスの速度を上げる方法、もしくはクエリをウェアハウスで直接実行する方法です。ここではSPICEにデータをインポートします:

qs_import_spice_dune_1

もう一度2つの選択肢があります!Edit/Preview dataを選択してどの行や列をインポートするかを選択するか、もしくはVisualizeをクリックして全データをインポートし、楽しいパートをすぐに開始するかです!ここではEdit/Previewを選択しましょう。左側にフィールド(Fields)が確認でき、ここから必要な列だけにチェックボックスを付けて選択することができます:

qs_data_see_me_3

New Filterを選択してポップアップメニューからフィールドを選択し、フィルター(絞り込み条件)を作成することもできます:

qs_edit_my_filter_baby_1

それぞれの選択肢(フィールドを選択、列を選択)によりSPICEにインポートするデータをコントロールすることが可能です。つまり可視化したいデータを自分でコントロールすることができ、メモリをより効率的に利用することを可能にします。準備が完了したら、Prepare data & visualizeをクリックします。この時点でSPICEにデータがインポートされ、そのデータを使った可視化が可能になります。ここではシンプルにフィールドを選択して開始します。例えばorigin_state_abbrフィールドを選択して、それぞれの州を出発点としたフライトがどれぐらいあるのかを確認します:

qs_air_by_state_1

右側の縮小ビュー(右側の縦長いスクロールバー)を使うと追加の情報を得られます。スクロールアップ・ダウンして表示するレンジを調整することが可能です。データからもっと知見を得るためめに上部の2つ目のフィールドをクリックします。flightsをクリックし、ソート順をdescending(大きい順)とし、スクロールバーで一番上までスクロールします。これにより、それぞれの州からどれぐらいのフライトがあるかを自分のデータから取得し、確認することができます:

qs_air_by_state_and_flights_1

QuickSightのAutoGraph(オートグラフ)は、選択したデータをもとに自動的に適切なビジュアルを使用します。例えば、fl_data_fieldを追加すると、州ごとの折れ線グラフが表示されます:

qs_origin_flight_date_line_1

また、クエリやデータ型、もしくはデータの特質に応じてQuickSightは他の表現方法を提案します:

qs_try_this_instead_2

縦&横棒グラフ、折れ線グラフ、ピボットテーブル、ツリーマップ、パイチャート、ヒートマップなど多くの他のビジュアルから自分で選択することも可能です:

qs_pick_a_vis_1

効果的なビジュアルを作成した後は、それらをキャプチャし、ストーリーボードに結果をまとめることによって、データドリブンのストーリーを伝えることが可能になります:

qs_story_1

これらビジュアルを同僚と共有することも可能です:

qs_share_the_love_1

最後に、作成したビジュアルにモバイルデバイスからアクセスしてみましょう:

qs_ip_image1_1   qs_ip_image2_1b

価格とSPICEキャパシティ

QuickSightは1ユーザかつ1GBのSPICEのキャパシティを無料で永続的に利用することが可能です。これによりAWSユーザは追加コスト無しでビジネスインサイトを得ることが可能になります。Amazon QuickSightのStandard Editionは$9/月で開始することができ、それには10GBのSPICEキャパシティが含まれています(詳細はプライスのページをご覧ください)。

SPICEキャパシティの管理は簡単です。メニューからManage QuickSightを選択し(変更にはQuickSightのADMIN権限が必要です):

qs_manage_menu_1

すると現在の状況を確認できます:

qs_yum_pumpkin_spice_1

Purchase more capacity をクリックしてキャパシティを追加購入することが出来ますし、:

qs_more_spice_please_1

Release unused purchased capacityをクリックすることで使用していない分のSPICEキャパシティを削減することが可能です:

qs_take_my_spice_please_1

今日から使い始めましょう

Amazon QuickSightは、US East (Northern Virginia)、US West (Oregon)、 EU (Ireland)リージョンで提供されており、今日から使い始めることが可能です。

このブログポストの長さにも関わらず、まだQuickSightの表面を少しなぞって紹介しただけにすぎません。みなさんはすでに無料でQuickSightを利用開始できますので、ぜひサインアップしていただき、ご自身のデータをロードし、QuickSightを分析に活用してください!

— Jeff

翻訳:下佐粉 昭 (simosako@)

※日本語版補足) Amazon QuickSightのオンラインセミナーが12月14日(水)18時~19時で開催予定です。Webブラウザがあればどこからでもご覧いただける無料のセミナーです。

以下よりお申込みください。

https://connect.awswebcasts.com/qs-webinar-20161214/event/event_info.html

https://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/webinars/

AWS ホットスタートアップ – 2016 年 11 月 –

AwareLabs、Doctor On Demand、Starling Bank、VigLink 今月も Tina が注目のスタートアップをご紹介します。

Jeff;


今月は、AWS による 4 つのホットスタートアップを取り上げます。

  • AwareLabs – 小規模ビジネス用の高度なウェブサイト構築サポート
  • Doctor On Demand – 質の高い医療提供者への迅速かつ簡単で費用効率に優れたアクセスの提供
  • Starling Bank – 次世代のモバイルバンク
  • VigLink – コンテンツ主導型取引の強化

まだお読みになっていない場合は、10 月のホットスタートアップもぜひご覧ください。

AwareLabs (フェニックス/シャーロット)
AwareLabs は、3 人の小さいスタートアップ企業で、多数の統合アプリケーションを通して顧客を取り込もうとするビジネスオーナーの支援に重点を置いています。このスタートアップ企業の誕生は 2011 年 11 月です。ウェブサイト構築ガイドとしてスタートし、最初の数週間で数百の起業家を支援しました。早くから、創立者である Paul Kenjora は、既存のビジネスソリューションでは小規模ビジネスの売上が伸びていないことを認識していました。そして 2013 年、ビジネス中心のウェブサイトビルダーを作る仕事を引き受けました。Paul は AWS セミナーへの参加後、小規模なチームでも資金豊富なハイテク企業と同じように、大規模なインフラストラクチャを設計し、デプロイできることに気が付きました。以前であれば、そのようなスケールに対応できるのは、会社規模や投資額の大きい企業だけでした。AwareLabs の支援があれば、時間と予算が制約された小規模企業でも、自分たちが必要とする高度なウェブサイトを構築できます。AwareLabs チームは AWS を利用して、以前の同じ規模のチームには不可能だったことを実現しています。彼らは資金を調達し、顧客に支持されるソリューションをより短期間で提供してきました。AwareLabs では、クライアントのウェブサイトの運用から、セキュリティで保護された自分たちのコードリポジトリの管理にまで、Amazon EC2 を大いに活用しています。また、Amazon S3 によって、データストレージと信頼性に関する負担が大幅に軽減されました。AwareLabs 開発チームがインフラストラクチャの問題ではなくクライアント向け機能を重視してきた唯一最大の理由はこれでした。Amazon SESAmazon SNS により開発者は、インテリジェントなバウンス低減機能を備えた、統合されたワンクリック操作のニュースレターを配信することに集中できました。それがクライアントから高評価を得ることにつながっています。最終的に、AWS は AwareLabs の収益向上に貢献しました。それはスタートアップ企業にしては非常に大きな額でした。プロフェッショナル用ウェブサイトのニーズについては、AwareLabs をご確認ください。

Doctor On Demand (サンフランシスコ)
Doctor On Demand は、米国内で拡大しつつある、多くの人が医療提供者にアクセスできないという問題に対処するために構築されました。医師の診察を受けるための平均待ち時間は 3 週間であり、都市部以外では、さらに長くなることがあります。医師や精神分析医の診断を受けるまで平均 25 日もかかります。また、メンタルヘルスの問題を抱える患者全体の半数近くが、治療を受けていません。Doctor On Demand を使用すると、患者はスマートフォンやタブレット、PC から数分以内に直接、認定専門医の診察を受けることができます。また、24 時間いつでも、どこからでもビデオ受診ができます。患者は Doctor On Demand アプリ (iOS および Android) をダウンロードするか、www.doctorondemand.com にアクセスします。主な症状を入力すると、居住している州の免許医につながります。サービスは数百人の従業員によって提供され、主要な多くの利用保険に対応しています。医療分野での Doctor on Demand のセキュアな運用は、そのサービス開始当初から AWS によって支えられてきました。Amazon EC2Amazon S3Amazon CloudFrontAmazon CloudWatchAWS Trusted Advisor が利用されています。これらのサービスを利用することで、法令に準拠したセキュリティとプライバシー管理の構築、シンプルな耐障害性、簡単にセットアップできる災害対策サイト (複数の AWS リージョンを使用) が実現します。Doctor on Demand では、AWS を利用する最大のメリットは必要なものをすべてスタートアップ企業の予算で手に入れられることだと言います。最新情報については、Doctor On Demand の公式ブログをご覧ください。

Starling Bank (英国)
Starling Bank
は、金融サービスの一新を使命として掲げています。Netflix によってテレビが、Spotify によって音楽が、そして Snapchat によってソーシャルメディアが一変しました。Starling はバンキングにその変化を起こそうとしています。2014 年に Anne Boden が設立した Starling は、最新技術を利用して従来の当座預金を旧式のものにしました。エンジニア、アーティスト、エコノミストからなるチームを編成し、Starling Bank の形は完成に近づきつつあります。同社のアプリは 2017 年の早い時期に提供が開始される予定です。多くの次世代バンクは、1960 年代から 70 年代の技術に基づいた従来のバンクモデルに固執し続けています。Starling は、広範囲の商品を用意し、それらを必ずしも希望していない顧客に販売または組み合わせ販売するのではなく、金融サービスや金融商品のモバイルマーケットプレースへのシームレスなアクセスを通じて、ユーザーがいつでも自分のニーズに合ったサービスや商品を自分で選べるようにしています。顧客は免許を得た法的規制に従った銀行のセキュリティと保護を利用しながら、自分のお金について自分で決定できるようになるための分析情報、データ、サービスにアクセスすることができます。Starling Bank は AWS を利用して、セキュアなインフラストラクチャをオンデマンドで自動的にプロビジョニングし、スケールします。同社は主に Amazon CloudFormationAmazon EC2 を利用していますが、Amazon S3Amazon RDSAmazon Lambda も活用しています。Starling の最初の顧客の 1 人になるには、ここから申し込んでください

VigLink (サンフランシスコ)
VigLink の創立者で CEO の Oliver Roup が初めてアフィリエイトマーケティングを知ったのは、ハーバードビジネススクールの学生のときでした。複雑なエコシステムに関心があった彼は、Amazon への既存の商品リンクを特定するクローラーを開発しました。Roup は、それらのリンクのうちアソシエイトプログラムに登録されているリンクは半分にも満たないことを発見しました。そのときこそ、身近にある確かなビジネスチャンスを彼が確信し、VigLink が生まれた瞬間です。これまでの 7 年間、同社はコンテンツのマネタイズプラットフォームとして成長しただけではなく、発行者とマーチャントに E コマースビジネスへの洞察を提供するプラットフォームとして拡大してきました。VigLink の中核は、発行者のコンテンツ内での商品への言及を識別し、収益があがるハイパーリンクに自動的に変換する機能です。リンク先は、広告主が入札するオークションによりリアルタイムで決定されます。2009 年の創立以来、Google Ventures、Emergence Capital Partners、RRE などの主要な投資家が VigLink に投資しています。Roup の最新インタビューや、VigLink のオフィスのツアーを見るには、こちらをご覧ください。創立以来、VigLink は AWS を広範囲に利用しています。資本コストやハードウェアの保守を伴わず、需要に対して伸縮自在に対応できる柔軟性は、画期的です。同社は、Amazon EC2Amazon S3Amazon SQSAmazon RDSAmazon Redshift などの多くのサービスを利用しています。拡大を続けている VigLink ですが、最近になって、AWS Cost Explorer などのツールを活用することで 15% のコスト削減に成功しました。VigLink の舞台裏を見てみたい場合は、こちらの短いビデオをご覧ください。

Tina Barr

EC2 値下げ (C4、M4、そしてT2インスタンスで) 東京リージョンも!

2016年12月1日からEC2の価格を下げるアナウンスをできることを非常に嬉しく思っています。これで皆さんの年末シーズンがすこし楽しくなることでしょう!我々の技術に対する投資と、規模と長年のキャパシティ管理の経験に基いて、コストを抑えることができることになりましたので、皆さんにお伝えします。

我々は、オンデマンドリザーブドインスタンス (標準もコンバーチブルも)、そして専有ホストの価格を、C4M4、そしてT2インスタンスにおいて、最大25%の値下げを致します。値下げは全てのAWSリージョンで適応されます。以下に一例としてLinuxタイプのオンデマンドインスタンス料金を示します(全リージョンで値下げは行われます):

  • C4 – アメリカ東部(北部バージニア)とEU(アイルランド)とアジア太平洋(東京)で最大5%削減、アジア太平洋(ムンバイ)とアジア太平洋(シンガポール)では最大20%削減
  • M4 – アメリカ東部(北部バージニア)とEU(アイルランド)とEU(フランクフルト)で最大10%削減、アジア太平洋(東京)では最大20%削減、アジア太平洋(シンガポール)では最大25%削減
  • T2 – アメリカ東部(北部バージニア)では最大10%削減、アジア太平洋(東京)で最大20%削減、アジア太平洋(シンガポール)では最大25%削減

※訳注: オンデマンドとリザーブドインスタンス、またリージョンやプラットフォーム(Linux、RHEL、SUSE、Windows等)によって値下げ率は異なります。価格が据え置きとなっているリザーブドインスタンスタイプもありますので、詳細は料金表を確認ください。

いつものことですが、オンデマンド価格でこの値下げの利益を得るために、皆さんがすべきことは何もありません。もし請求アラートや、新しくなった予算機能を使っているなら、閾値を適切に引き下げることを検討した方が良いかもしれません。

Jeff

追伸 – 私の計算では、これが我々の53回目の値下げとなります。

原文: EC2 Price Reduction (C4, M4, and T2 Instances) (翻訳: SA岩永)

※訳注: 原文には東京リージョンへの言及が特別にありませんが、今回の値下げは全てのリージョンが対象のため、東京リージョンの価格変更情報も追記しています。

週刊 AWS – 2016 年 11 月 7 日

先週 AWS で起こったことを見ていきましょう。プルリクエストを提出してくださった 17 名の内外の寄稿者に感謝いたします。

月曜日

11 月 7 日

火曜日

11 月 8 日

水曜日

11 月 9 日

木曜日

11 月 10 日

金曜日

11 月 11 日

土曜日

11 月 12 日

日曜日

11 月 13 日

新しい & 注目のオープンソース

  • Sippy Cup は AWS Lambda と API ゲートウェイの Python 用マイクロフレームワークです。
  • Yesterdaytabase は Lambda と CloudFormation のステージング環境とテスト環境でデータを常に更新するための Python ツールです。
  • ebs-snapshot-lambda は EBS ボリュームのスナップショットを取ったり、古いスナップショットをパージしたりするための Lambda 機能です。
  • はボイラープレートのコレクションと Serverless Framework と Lambda で構築されたサーバーレスアーキテクチャの例です。
  • ecs-deploy-cli は AWS ECS でタスクをデプロイし、サービスを更新するためのシンプルで簡単な方法です。
  • Comments-Showcase は、API Gateway、Lambda、DynamoDB、および IoT を使用するサーバーレスコメントウェブアプリです。
  • serverless-offline はサーバレスプロジェクトの開発用に Lambda と API ゲートウェイをローカルでエミュレートします。
  • aws-sign-web はウェブブラウザ内で使用するための AWS 署名 v4 の JavaScript 実装です。
  • Zappa は Lambda と API ゲートウェイでサーバーレス Django を実装します。
  • awsping は AWS リージョンまでのレイテンシーを確認するためのコンソールツールです。

新しいお客様事例

  • Cambia Health Solutions – Cambia Health Solutions は Direct Health Solutions Network 内のさまざまな企業を含む、個人や家族の変化するニーズを満たすイノベーションを創造し、またそのようなイノベーションに投資しています。Direct Health Solutions 企業群の中で、Wildflower は AWS を使用して5 万人以上の女性に妊娠アプリを提供しています。そして HealthSparq は7,000 万人のメンバーがいる 70 以上の医療保険に医療料金の透明化を行うアプリを提供しています。
  • Europol – AWS を使用してEuropol は 3 日間で反ランサムウェアウェブサイトを導入し、初日の訪問者 260 万人に対応しました。そしてウェブサイトを立ち上げてから訪問者 1,200 万人を支えてきました。欧米連合の司法当局である Europol は、国際犯罪や国際テロとの戦いで欧州連合加盟国を支援しています。
  • Goodwill Industries – 南ニュージャージー州とフィラデルフィア州の Goodwill Industries は店舗、学校、オフィスの稼働不能時間を減らし、サーバーを毎時間バックアップしています。AWS を使用して故障後すぐにサーバーを復活できます。ニュージャージー州メープルシェードに本拠地を置く非営利組織の Goodwill Industries は、人々が自分たちの経済力を認識できるように仕事を斡旋しています。
  • Infor – Infor は毎月のデータベースバックアップ費用を 75 パーセント削減し、アプリケーションバックアップを 30 分速く完了させます。Infor は AWS を活用することでグローバルなビジネス成長と歩調を合わせてています。Infor はエンタープライズリソース計画や他のソフトウェアソリューションを世界中のさまざまな企業に提供しています。Infor は 30 種類以上の顧客向けアプリケーションを AWS クラウドで実行しています。
  • Olympusat – Olympusat は AWS を使用して同社のマイクロサービスアーキテクチャをサポートし、より高価な同様のサービスを使用しないことで毎月 $25,000 を節約しています。Olympusat はスペイン語の映画、音楽、エンターテインメントテレビ番組を専門としている大手独立系メディア企業です。
  • PayFort – PayFort は AWS の Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) コンプライアンス認証情報を使用することで、顧客に信頼性の高い安全なサービスを提供しています。PayFort は、中東全土の組織にペイメントソリューションを提供し、それらの組織がオンライン取引を簡単に行えるようにしています。

新しい SlideShare プレゼンテーション

近日開催のイベント

サポート募集

来週をお楽しみに。それまでは、Twitter でフォローしてください。また、RSS フィードにもご登録ください

Jeff;

EBS スナップショットに CloudWatch Events を追加

これまで runbook で保たれていた情報や限定者のみ知ることができた情報など、複雑でレベルの高いオペレーションの自動化を可能にするクラウドコンピューティングは、従来の IT オペレーションを改善させることができます。特に小規模や成長段階の企業および団体でバックアップや復元操作を必要とするオペレーションが多く見られます。スナップショットのバックアップ生成や管理がしやすいため、AWS ユーザーの多くが Amazon Elastic Block Store (EBS) ボリュームを大いに利用しています。また災害対策や運用上の理由から、リージョン間でスナップショットのコピーを定期的に取っています。そこで本日、AWS は EBS に自動化のメリットとして新に EBS スナップショット用の CloudWatch Events を追加しました。このイベントを使用してクラウドベースのバックアップ環境に自動化したオペレーションを追加することができます。新しいイベントは次をご覧ください。

  • createSnapshot – 新たに作成した EBS スナップショットのステータスが Complete に変更すると開始します。
  • copySnapshot – スナップショットコピーのステータスが Complete に変更すると開始します。
  • shareSnapshot – スナップショットを AWS アカウントと共有すると開始します。

多くの AWS ユーザーがスナップショットのステータスをモニタリングしています。この操作を行うため、ユーザーは DescribeSnapshots 関数を何度も呼び出し、特定のスナップショットを探すためにページ分割出力を調べます。今後は新しいイベントを使用して先述のクロスリージョンコピーなど、さまざまなイベントベースの自動化が可能になります。スナップショットイベントの使用 この機能がいかにデータバックアップワークフローの自動化に役立つのか理解するため、別のリージョンに完成したスナップショットをコピーするワークフローを作成してみました。まず、適切なアクセス権限を付与する IAM ポリシーを作成します。次に createSnapshot イベントでアクションを実行する AWS Lambda 関数 (私の同僚が作成) を組み入れます。最後にイベントをキャプチャする CloudWatch Events ルールを作成し、Lambda 関数に転送します。まず、このポリシーで IAM ロール (CopySnapshotToRegion) を作成します。

次に新しい Lambda 関数を作成します (コードは Amazon CloudWatch Events for EBS で検索できます)。

次に CloudWatch Events コンソールにアクセスし [Create rule] をクリックしてから、正確に処理された createSnapshot イベントに対処できるように設定します。

名前を指定します。

テストするため自分のソースリージョンで新しい EBS スナップショットを作成します。

予想どおり関数が呼び出され、数秒内にスナップショットが目的のリージョンにコピーされました (実際に実行する場合、コピーの所要時間はスナップショットのサイズにより異なります)。

こうしたイベントを使用して、別のアカウントから共有されたスナップショットのコピーを作成することもできます。組織や団体そしてセキュリティ上のさまざまな理由から、AWS をご利用されている多くの方々が複数のアカウントにわたり容量を分割しています。この点に関する詳しいアドバイスについては AWS Multiple Account Security Strategy をご覧ください。5 つのモデルのうち 2 つについてはこちらをご覧ください。 今すぐ利用可能 新しいイベントは US East (Northern Virginia)US East (Ohio)US West (Northern California)US West (Oregon)Asia Pacific (Mumbai)Asia Pacific (Seoul)Asia Pacific (Singapore)Asia Pacific (Sydney)Asia Pacific (Tokyo)Europe (Frankfurt)Europe (Ireland)South America (Brazil) リージョンで今すぐ使い始めることができます。ぜひお試しください。皆様からのご感想をお待ちしています。

Jeff;

  PS – このようなシステムを構築してみたいという開発者、開発マネージャー、プロダクトマネージャーの方は EBS Jobs ページをご覧ください。

新機能 – GPU を使用した Amazon Graphics WorkSpaces

おそらく、私の「Amazon WorkSpace がお気に入りです」という投稿からおわかりかと思いますが、私は一種のおたくです。その投稿を書いてから、自分ひとりではないこと、そして他にもたくさんの WorkSpaces おたくがいることがわかりました。AWS の多くのお客様は、ほとんど私と同じくらい、完全マネージド型でセキュアなデスクトップコンピューティング環境を楽しんでいます。お客様は、ユーザーとしての視点からは、Windows および Mac コンピューター、PCoIP ゼロクライアント、Chromebook、iPad、Fire タブレット、Android タブレットを含む、サポートされているさまざまなデバイスから、WorkSpace にアクセスできることを気に入っています。また、管理者としては、任意の数のユーザー向けに高品質のクラウドデスクトップをデプロイする機能に感謝しています。そして、最後にビジネスリーダーとしては、起動する WorkSpaces に対して時間単位または月単位で支払いが可能なことを気に入っています。

新しいグラフィックスバンドル
これらのユーザーは、Value、Standard、Performance という、いくつかの異なるハードウェアを選択するバンドルにすでにアクセスできます。1 つまたは 2 つの vCPU (仮想 CPU) と 2~7.5 GiB のメモリにより、これらのバンドルはオフィスでの生産性の高いユースケースの多くに最適です。現在、私たちは GPU を使用した新しいグラフィックスバンドルを追加して WorkSpaces ファミリーを拡大しています。このバンドルは、CAD、CAM、または CAE ツールをオフィスで使用する 3D アプリケーション開発者、3D モデラー、エンジニアに最適なハイエンドの仮想デスクトップを提供します。そのスペックは次のとおりです。

  • ディスプレイ – 1,536 個の CUDA コアと 4 GiB のグラフィックスメモリを備える NVIDIA GPU。
  • プロセッサ – 8 個の vCPU。
  • メモリ – 15 GiB。
  • システムボリューム – 100 GB。
  • ユーザーボリューム – 100 GB。

この新しいバンドルは、WorkSpaces が現在実行されているすべてのリージョンで利用でき、上記に述べたいずれのデバイスでも使用できます。ライセンス込みのオペレーティングシステム (Windows Server 2008 と Windows 7 デスクトップエクスペリエンス) を実行するか、Windows 7 または 10 にご自分のライセンスを導入することができます。OpenGL 4.x、DirectX、CUDA、OpenCL、NVIDIA GRID SDK を使用するアプリケーションでは、GPU の利点を活用することができます。ペタバイトスケールのデータ分析と視覚化について検討を開始するときは、EC2RDSAmazon RedshiftS3Kinesis からこれらのインスタンスをすぐに利用できることを念頭に置いてください。大量の計算を行う分析をサーバー側で行い、隣接した WorkSpace で、視覚的に優れた方法でレンダリングできます。AWS のサービスのこの組み合わせを使えば、他の方法では得られないようなコスト効果やアーカイブ機能を備えたアプリケーションを作成できると確信しています。グラフィックスバンドルと他のバンドルには、もう 1 つ重要な違いがあります。基盤となるハードウェアの動作方法により、このバンドルを実行する WorkSpaces は、「Amazon WorkSpaces Update – Hourly Usage and Expanded Root Volume」という投稿で説明した AutoStop 実行モードと併せて使用した場合、ローカル状態 (実行中のアプリケーションと開いているドキュメント) を保存しません。WorkSpace から切断するか、長時間離れる場合は、開いているドキュメントを保存し、アプリケーションを閉じることをお勧めします。デモ 私は 3D アプリケーションを構築したり、CAD、CAM、CAE ツールを使用したりすることはありません。ただし、LEGO® ブリックのようなクールなデザインや作成は好きです。私は最新バージョンの LEGO Digital Designer (LDD) を起動して、デザインの向上のために時間を使いました。ベンチマークを実行する用意はありませんでしたが、GPU によって向上したバージョンは明らかにより高速に実行され、より高品質な仕上がりになりました。私が行った小規模なデザインスタディを示します。

デザインをすべてセットアップし、ビルドを開始する時間になりました。モニターを再配置して作業台から見えるようにするのではなく、Fire タブレットから Graphics WorkSpace にログインしました。ローカルコンピュータの能力は非常に控えめであったにもかかわらず、デザインを非常に迅速にスケールし、回転することができました。Fire の表示を次に示します。

おわかりのように、2 つのシーン (デスクトップと Fire) はそっくりです。作業台に移動し、いろいろと設定して、デザインを表示し、ブリックを見つけられるようにしました。

料金
Graphics WorkSpaces は、時間単位の課金オプションで利用できます。少額の固定月額料金 (インフラストラクチャとストレージのコスト) に加えて、その月の WorkSpace の時間単価での使用料金をお支払いいただきます。料金は US East (Northern Virginia) リージョンでは 22 USD/月 + 1 時間当たり 1.75 USD です。詳細については、WorkSpaces 料金表ページを参照してください。

Jeff;

新たに HIPAA に対応の AWS Snowball

最近では、かかりつけの医師、歯科医、病院、その他のヘルスケアプロバイダーなどが多くのツールやテクノロジーを使用して機密性の高いデジタルデータを大量に生成しています。その他にも大量に生成されているデータには、ゲノム配列や数々のアクティビティ、フィットネストラッカーなどがあります。このように大量に押し寄せるデータから有益な情報を得たいと多くの人々が考えていますが、それと同時にこの種の情報が安全に保護された状態で保存され、責任ある方法で処理されることを望んでいます。米国では HIPAA (医療保険の携行性と責任に関する法律) がヘルスケアデータの保護を統制しています。多くの AWS ユーザーは、機密性の高いヘルスケアデータをクラウドに保存し処理できることを望んでいます。そこで AWS では HIPAA を対象とする複数の AWS サービスを提供することにしました。つまり、こうしたサービスを利用して保護医療情報 (PHI) を処理したり、HIPAA 対応のアプリケーションを構築することができます (Cleveland Clinic、Orion Health、Eliza、Philips、その他 AWS ユーザーの使用事例については HIPAA in the Cloud をご覧ください)。去年ご紹介した AWS Snowball について簡単にご説明します。これは AWS が所有するストレージアプライアンスで、大量のデータ (通常 10 テラバイト以上) を 1 回限りまたは定期的に AWS に移動するために使用する機能です。AWS Management Console から Snowball をリクエストし、届き次第ネットワークに接続してデータを Snowball にコピーします。その後、AWS に送り戻せばこちらでそのデータをお客様が選択された AWS ストレージサービスにコピーします。Snowball はユーザーが指定し管理するキーを使用してデータを暗号化します。そして本日、AWS は Amazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud (EC2)Amazon Elastic Block Store (EBS)Elastic Load BalancingAmazon EMRAmazon GlacierAmazon Relational Database Service (RDS) (MySQL と Oracle)、Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service (S3) に続き Snowball を HIPAA 対象サービスのリストに追加しました。これにより対象サービス数は 10 件となりました。PHI やその他さまざまな機密性の高いデータを保存する場所として、安全で信頼性が高い AWS クラウドの提供に力を入れていることをお分かりいただけると思います。すでに AWS と事業提携契約 (BAA) を結んでいる場合は、今すぐ Snowball を使用して HIPAA アカウントにデータを移動することができます。HIPAA の対象サービスに Snowball が加わったことで、ヘルスケアやライフサイエンスにかかわる AWS のお客様はオンプレミスデータをすばやく Snowball に移動させ、上述したサービスのいずれかを使用してデータを処理することができます。たとえば、新しい HDFS のインポート機能を使用して、既存のオンプレミス Hadoop クラスターをクラウドに移動しスケーラブルな EMR クラスターを使用して分析することができます。また、既存のペタバイトスケールデータ (医療画像データ、患者記録など) を AWS に移動して HIPAA 対象の S3 または Glacier に保存することもできます。こうした実績があり使いやすいサービスは優れたデータ耐久性を備え、安価でご提供しています。

Jeff;

 

C2 の汎用 SSD (gp2) ボリュームの新しいバーストバランスメトリックス

AWS ユーザーの多くが、2014 年の中半期にリリースした汎用 SSD (gp2) EBS ボリュームを使用して素晴らしい成果を得ています (詳しくは New SSD-Backed Elastic Block Storage をご覧ください。ご自分のワークロードでどのタイプのボリュームを使用すべきか決めかねている場合は、幅広い種類のデータベース、開発とテスト、ブートボリュームのワークロードにわたり価格とパフォーマンスのバランスが取れている gp2 をお勧めします。このボリュームタイプで興味深いポイントの 1 つはバースト機能です。gp2 のバースト機能は AWS の顧客ベースを観察し、実社会におけるワークロードの I/O パターンに合わせて設計されました。AWS のデータサイエンティスト達は、ボリューム I/O は非常にバースト性が高く短時間で急上昇し、バースト間には十分なアイドル時間があることに気付きました。予測不可能でバースト性を持つトラフィックの性質が gp2 バーストバケットを設計した理由です。小さなボリュームでも 3000 IOPS までのバーストを可能にするほか、アイドル時間中または低レベルで I/O を実行している場合にバーストバケットを補充できるようにすることができます。バーストバケットの設計はすべての gp2 ユーザーに一貫性のある予測可能なパフォーマンスを提供します。実際には gp2 ボリュームが完全にバーストバケットを消耗することは非常に少なく、ユーザーは使用パターンをトラッキングし必要に応じて調整できるようになりました。さまざまなボリュームタイプのパフォーマンス最適化と、ベンチマークと実際のワークロードの違いに関するドキュメントはすでに提供済みです (詳しくは I/O Characteristics をご覧ください)。最初のブログ投稿で説明したように、バーストクレジットは設定済み GB/秒ごとに 3 倍の割合で蓄積し、読み取りまたは書き込み 1 回ごとに 1 つ使用されるようになっています。各ボリュームは 540 万クレジットまで蓄積することができ、ボリュームごとに 3,000 クレジット/秒の割合で使用することができます。使用を開始するには希望するサイズの gp2 ボリュームを作成し、アプリケーションを起動します。ボリュームの I/O は可能な限り迅速かつ効率的に作業を進めます。

新しいメトリックスは本日よりご利用いただけます。バーストバランスメトリックスは各汎用 (SSD) ボリュームで使用可能です。このメトリックスは CloudWatch コンソールで確認することができます。残りが少なくなるとアラームを発信するように設定することも可能です。このメトリックスはパーセントで表示されます。つまり 100% はボリュームが蓄積できるクレジット最大数に到達していることを意味します。この例では c4.8xlarge インスタンスを起動し 100 GB ボリュームをアタッチしました。

次にボリュームのバーストバランスが 40% 以下になった場合に通知を送信するよう、アラームを作成します (実際にはこの数値を大幅に下げることをお勧めしますが、バランスを低下させるには結構な時間がかかるので、ここではこの数値で設定しました)。

SNS サブスクリプションを確認し fio を実行してロードを生成します。

$ sudo fio --filename=/dev/sdb --rw=randread --bs=16k --runtime=2400 --time_based=1 \
  --iodepth=32 --ioengine=libaio --direct=1  --name=gp2-16kb-burst-bucket-test

バランスが低下していくのを観察します。

予想通り通知メールが届きました。

本稼働の状況ではボリュームのサイズを上昇させたり、アプリケーションの I/O の動作を細かく設定したり、バーストバケットをうまく活用していることをメモすることもできます。テスト終了後はランチを取りながらバーストバランスが上昇するのを観察しました (今回は更新済みの CloudWatch コンソールを使用しました)。

稀ではありますが、バーストバケットの消耗が予想以上に早いという場合は、gp2 ボリュームのサイズを上げてパフォーマンスを高めるか、99.9% の確率で一貫性を持つプロビジョンドパフォーマンスを提供するプロビジョンド IOPS SSD (io1) ボリュームに移行することもできます。

今すぐ利用可能
この機能は今すぐすべての AWS 商用リージョンでご利用いただけます。追加費用はありません。CloudWatch アラームには通常の料金が適用されます。

Jeff;

  PS – このようなシステムを構築してみたいという開発者、開発マネージャー、プロダクトマネージャーの方は EBS Jobs ページをご覧ください。

ゲノムエンジニアリングのアプリケーション: クラウドを早期導入

オーストラリア連邦科学産業研究機構 (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO)) から、重要な新しいゲノム編集技術で AWS が活用されている件について寄稿いただきました。– Jeff


最近の分子工学技術ではゲノム編集を正確に行えるようになりました。この CRISPR-Cas9 という新技術は独自の DNA 配列でパターンマッチングを行い、ゲノム内で特定の場所を識別し編集できるようにプログラムすることが可能です。これは研究者にとってパワフルで新しいツールですが、ゲノム全体にわたりターゲットをスキャンし探すということは、これまでにない大規模なコンピューターの使用が必要であることも意味しています。今年始めにアメリカ国立衛生研究所 (US National Institutes of Health (NIH)) はヒトの健康においてこうした技術の使用を承認しました。これはがん治療に革命を起こす可能性を秘め、計算力においてもスピードが重視されることを意味しています。がん治療の新しいアプローチ およそ 5 人に 1 人はがんにかかるといわれている昨今、がん生存率は 2 倍になったといわれていますが、脾臓がんの場合はその確率が 1 % といったように生存率の低い種類のがんはまだあります。その理由は、主に健康な細胞組織に害を加えずに、がん細胞を消滅させる治療的介入を見つけることが困難だからです。従来とは異なる治療法を開発する上で、NIH が新たにトライアル承認した CRISPR-Cas9 はゲノム編集技術において飛躍的な進歩を可能にします。自然にがんと闘う細胞の特異的修飾により、患者は自分の免疫システムを強化させることができます。特定の血液がんや固形がんまたは黒色腫を患う患者を含む、現在行っている研究で幅広い範囲にわたり、この技術は異なる腫瘍に対し効力を発する可能性を持っています。計算に基づいたゲノムエンジニアリングにおけるクラウドサービスヒトの健康を対象としたこの新しいアプリケーションは、臨床ケアの時間的制約に応えるため CRISPR-Cas9 デザインの堅牢性と効率性を必要としています。AWS クラウドサービスをベースにして eHealth プログラム、オーストラリ連邦科学産業研究機構 (CSIRO) は、この問題に取り組むために新型のソフトウェアツール、GT-Scan2 を開発しました。「他の方法に比べて GT-Scan2 は遺伝子位置を高感度かつ特異性をもって特定することができます」と、トランスフォーメーショナルバイオインフォマティクスチームを率いる Dr. Denis Bauer は語っています。

GT-Scan2 はゲノム位置で特定した CRISPR ターゲットの位置を示し、その高アクティビティや低アクティビティを記述するほか、オフターゲットの可能性も表示します。

GT-Scan2 はゲノムで独自の位置を見つけることでシステムの効率性を高めます。これによりゲノム内にある別の位置で配列相同性が高い「オフターゲット」によって影響力を弱められないようにします。変更しやすい位置を見つけることで堅牢性を最適化します。「ゲノムの 3D 構成が CRISPR バインディングの役割を担うことはすでに知られていましたが、GT-Scan2 は Cas9 アクティビティにとって重量となる別のコンポーネントも活用する最初のツールです」と、コンピュテーショナルゲノムエンジニアリングを研究する Dr. Laurence Wilson は述べています。特にオフターゲット検索は数値計算タスクで各ロケーションにつき 30 億文字列という非常に長いゲノム配列を調査する必要があります。そのため、従来は高性能な計算力を備えたインフラストラクチャを持つ大規模な組織の研究者が行うタスクでした。GT-Scan2 は AWS Lambda 関数を使用し、この複雑な計算力をクラウドサービスとして提供することで、最適位置を見付けることができます。パーソナライズ治療を瞬時にスケール GT-Scan2 はイベント駆動型の AWS Lambda サービスが提供するすばやいスケーラビリティを利用します。標的化遺伝子は劇的に変動するため、これはパーソナライズ治療において非常に大切です。「オフターゲットの研究や堅牢性の分析は並行して実行できる各モジュラータスクに分けることができます」と、Aidan O’Brien は述べています。同氏は、AWS Summit 2016 で今年 4 月のアジアパシフィックリリースから数週間内にこのシステムを設計し導入、さらにそのサービスの直観的な性質を証明しています。通常、1 つのジョブの所要時間は 1 分未満でジョブ間の変動時間は 1 秒から 5 分です。数分内というロード時間の迅速な変動は、ランタイムの安定性を維持するにはオンラインになるのが遅すぎロードに数時間を要する新しいインスタンスとしての EC2 ベースソリューションを除外します。

GT-Scan2 は S3 で提供、サーバー側からの処理なしに静的ウェブアプリを実行できるようにします。JavaScript フレームワークを使用して、データベースから API Gateway を使い API コール経由で動的コンテンツ (ジョブの結果やパラメーター) を取得します (DynamoDB)

ユーザーがジョブを送信すると、GT-Scan2 が API コール経由で DynamoDB テーブルにアイテムとしてジョブパラメーターを挿入します。これにより、ボトルネックを作らず自由でスケーラブルなソリューションを可能にします。このデータベースエントリは最初の Lambda 関数をアクティブ化し、ユーザー専用の DNA 配列 (ユーザーの送信時に自動取得) で推定上の CRISPR ターゲットをすべて検索します。CRISPR ターゲット候補の位置には一定のルールがあり、数秒で完了する 2 つめの DynamoDB テーブルに挿入される正規表現を使用して簡単に探すことができます。Lambda ベースのマイクロサービスを活用 ターゲット候補はすべて効率的なマッチングツールの Bowtie を使用してそのオフターゲットリスクを評価する必要があります。Bowtie では 30 億の文字列から形成されるゲノム配列の簡約表示のみが必要となるので、こうしたインデックスファイルのサイズが各 Lambda インスタンスのストレージ制限を超えることはありません。開発時に CSIRO チームをサポートした Adrian White (リサーチ & テクニカルコンピューティング、APAC) は「GT-Scan2 はゲノムを小さいブロックに分けて Lambada の仕様に合わせられるようにします」と述べています。一般的に GT-Scan2 は 500-1000 件の Lambda 関数をアクティブ化し、同時に DynamoDB にある推定上の異なるターゲットスコアも更新するようになっています。このプロセスの実行中にフロントエンドは API Gateway 経由でこのテーブルをポーリングし、結果が入り次第ウェブページを更新、サーバー側からのコンピューティングを不要にしています。「AWS の Lambda のおかげで、医療ゲノムエンジニアリングのアプリケーションをサポートでき、今後の流れに対応できるソフトウェアパッケージ開発に優れたフレームワークを使用することができました」と Dr. Bauer は語っています。「特に様々なジャンルの複雑な面に対応するために、さらに多くの Lambda 関数をランタイムで瞬時に起動しスケールできる点に感心しています。」Dr. Bauer は、使用期間のみのストレージ料金を支払うことや、ウェブサイトは動的コンテンツを含む静的ページで Angular 2 や API Gateway を通じて更新されるためにウェブサーバーのリソースとジョブが競合しないことや、コンピュートインスタンスの維持が不要 (OS のセキュリティパッチ) なことも、その他のメリットであると述べています。「Lambda が優れいているポイントの 1 つは、ユーザーが特定の CRISPR アプリケーションに適した別の機械学習アルゴリズムに簡単に切り替えられることです」と Dr. Wilson は述べています。

GT-Scan2 チーム – Denis Bauer、Laurence Wilson、Aidan O’Brien (左から)

「コンピュテーショナルゲノムエンジニアリングコミュニティは AWS Lambda テクノロジーを早期に導入したコミュニティの 1 つです」と Dr. Mia Champion (Scientific Computing テクニカルビジネス開発マネージャー) は言います。「GT-Scan2 が APCI Gateway や DynamoDB を使用することは、スケーラビリティを確保する上ですばらしいソリューションと言えます。エピジェネティクスをうまく使う方法も、CRISPR 検索を実施するために Lambda を使用する最近の他のアプリケーションとは一線を画しているポイントだと思います。医療アプリケーションで GT-Scan2 が導入されていくことを楽しみにしています。」