Amazon Web Services ブログ

FFmpeg から クラウド上の AWS Media Services への RTMP を使った接続

全 5 回の Blog 連載のうちの 4 回目の連載である今回は、様々なエンコーダーから AWS Media Services への接続および設定方法を学びます。AWS Media Services はカスタマーに対して、高いスケーラビリティを持つ over-the-top (OTT) ビデオ体験を提供することを可能にします。ライブチャンネルもしくはイベントを配信するには、カメラなどの機器からのビデオ信号をエンコードし、追加的な処理、パッケージング、配信のために、クラウドに送信します。 FFMPEG と RTMP および AWS MEDIA SERVICES を利用したチャンネルの作成 こちらの例では、RTMP (Real-Time Messaging Protocol) 伝送用エンコーダーとして FFmpeg を用いたストリームをセットアップし、クラウド上での動画処理およびパッケージングのための AWS Media Services の設定方法を、ステップ・バイ・ステップの手順でお見せします。 FFmpeg は、オーディオとビデオを記録、変換、およびストリームする完全なクロスプラットフォームのソフトウェアソリューションです。 ワークフロー例のダウンロード こちらの例では、下記の方法を学びます。 ・RTMP を使った伝送用エンコーダーとして FFmpeg をセットアップ ・伝送ストリームを AWS Elemental MediaLive で受けて、adaptive bitrate (ABR) のストリームにエンコードする設定方法 ・AWS Elemental MediaLive の出力を AWS Elemental […]

Read More

Amazon RDSデータベースプレビュー環境が ご利用可能になりました

Amazon RDSの利便性と柔軟性を備えたPostgreSQLデータベースエンジンのベータ版、リリース候補、およびearly productionバージョンを簡単にテストできる、Amazon RDSデータベースプレビュー環境が利用可能になりました。 PostgreSQLコミュニティから新しいバージョンがリリースされてから数日または数週間以内に、PostgreSQLの新しい機能をテストすることができるようになりました。現在のところ、Amazon RDSデータベースプレビュー環境では、PostgreSQLの次のメジャーバージョンの開発、ベータ、およびリリースの候補バージョンが提供されています。Amazon RDSデータベースプレビュー環境のデータベースインスタンスは全ての機能を有し、データベースのプレビューバージョンを自動でインストールし、プロビジョニング、および管理をお客様側で行って頂く必要がなく、新しいデータベースエンジンをテストできます。Amazon RDSデータベースプレビュー環境のデータベースインスタンスの価格は、米国東部(オハイオ)リージョンで作成されたRDSインスタンスと同じ価格です。 本番環境クラスのセキュリティ、パフォーマンス、信頼性、管理性、および可用性を確保するために、Amazon RDSは多くのテストを行った後で初めて新しいデータベースバージョンをリリースしてきました。Amazon RDSデータベースプレビュー環境は、新バージョンのデータベースエンジンがAmazon RDS環境への統合とテストが完了するのを待たずに、新しいPostgreSQLデータベースエンジンの信頼性、機能性、およびパフォーマンスの向上をすぐにお客様がテスト出来る環境を提供することで、お客様のリリースサイクルを数週間短縮することが可能になります。PostgreSQLのプレビュー版は、PostgreSQLコミュニティによってGA版がリリースされ、その後Amazon RDSでサポートされるまでAmazon RDSデータベースプレビュー環境で使用できます。 Amazon RDSデータベースプレビュー環境は、最新世代のインスタンスクラス(現在のところT2、M4、およびR4)でSingle-AZインスタンスとMulti-AZインスタンスの両方をサポートし、KMSキーを使用した透過的暗号化もサポートしています。Amazon RDSデータベースプレビュー環境データベースインスタンスは、最大60日間保持された後、自動的に削除されます。Amazon RDSデータベースのスナップショットは、プレビュー環境で作成し、データベースインスタンスの作成や復元に使用できますが、プレビュー環境内でコピーしたり、プレビュー環境外にコピーしたりすることはできません。代わりに、PostgreSQL標準のダンプとロード機能を使用して、データベースのロードとアンロードを行うことができます。 既存のAmazon RDSプロダクション環境のSLAはAmazon RDSデータベースプレビュー環境のインスタンスには適用されません。また、プレビュー環境で作成されたインスタンスについては、Amazon Customer Supportでサポートチケットを開くことはできません。私たちは、Amazon RDSデータベースプレビュー環境向けのフォーラムを作成しました。Amazon RDSチームは、PostgreSQLデータベースの候補バージョンとAmazon RDSデータベースプレビュー環境の両方に関する情報などをこちらで共有致します。 Amazon RDSデータベースプレビュー環境は今日からご利用可能です。詳細については、http://aws.amazon.com/rds/databasepreviewを参照してください。   翻訳は星野が担当しました。原文はこちら

Read More

[AWS Black Belt Online Seminar] 失敗例を成功に変える AWS アンチパターン 資料及び QA 公開

こんにちは、マーケティングの鬼形です。 本日 (2018/5/22) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「失敗例を成功に変える AWS アンチパターン」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。

Read More

FFmpeg から クラウド上の AWS Media Services への RTP を使った接続

全 5 回の Blog 連載のうちの 3 回目の連載である今回は、様々なエンコーダーから AWS Media Services への接続および設定方法を学びます。AWS Media Services はカスタマーに対して、高いスケーラビリティを持つ over-the-top (OTT) ビデオ体験を提供することを可能にします。ライブチャンネルもしくはイベントを配信するには、カメラなどの機器からのビデオ信号をエンコードし、追加的な処理、パッケージング、配信のために、クラウドに送信します。 FFMPEG と RTP および AWS MEDIA SERVICES を利用したチャンネルの作成 こちらの例では、RTP (Real-Time Transport Protocol) 伝送用エンコーダーとして FFmpeg を用いたストリームをセットアップし、クラウド上での動画処理およびパッケージングのための AWS Media Services の設定方法を、ステップ・バイ・ステップの手順でお見せします。 FFmpeg は、オーディオとビデオを記録、変換、およびストリームする完全なクロスプラットフォームのソフトウェアソリューションです。 ワークフロー例のダウンロード こちらの例では、下記の方法を学びます。 RTP を使った伝送用エンコーダーとして FFmpeg をセットアップ 伝送ストリームを AWS Elemental MediaLive で受けて、adaptive bitrate (ABR) のストリームにエンコードする設定方法 AWS Elemental MediaLive の出力を AWS […]

Read More

Amazon SageMaker を使用して、より迅速に大規模な主成分分析法を実行できます

このブログ記事では、Amazon SageMaker、Spark ML、Scikit-Learn を使用した、高ディメンジョンセットでの PCA に関するパフォーマンス比較を実施します。SageMaker は一貫してより高速な計算性能を示しました。速度改善内容を確認するために、下図 (1) および (2) を参照してください。 主成分分析法 主成分分析 (PCA) とは、依然として、可能な限りより多くの情報を保持しながら、データセット内部のディメンジョナリティ (例: 機能の個数など) の低減を目的とした監督機能解除済み学習アルゴリズムです。PCA は、各列は、それ以降はお互いが独立性を有する状況となるような、1 組のデータ行列を 1 個の直交空間に線形変換するものであり、個別のカラムが対象データ内で 1 個の既知の割合を占めることができるものです。換言すれば、個別のコンポーネントが互いに無相関性のような、元の特徴の複合体である、コンポーネントと呼ばれる 1 つの新しいセットの機能を発現します。更に、これらは制限が付加されることで、第 1 コンポーネントが対象データ内で可能な限り巨大な可変率を占め、第 2 コンポーネントが第 2 番目に最大であり、そして以下も同様となることとなります。 より包括的な説明については、「https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/how-pca-works.html」を参照してください。 PCA は、Exploratory Data Analysis (EDA) 用の 1 個のツールおよび 1 個の機械学習用アルゴリズム (ML) の両面でも強力です。EDA に関して、PCA はディメンジョナリティ低減および 1 件のデータ問題についての多重共線性 (マルチコ) 低減に最適です。ML 方法論の 1 つとして、異常検出 (例: […]

Read More

AWS Summit Tokyo 2018 メディア/エンターテイメント関連セッションのみどころ

こんにちは。ソリューションアーキテクトの千葉です。 いよいよAWS Summit Tokyo 2018まで1週間にせまってきました!皆様セッションのお申込みは完了していますか? 登録サイトのオープン後にもセッションが随時追加されていっていますので、是非もう一度ご興味のあるセッションがないかチェックしてみて下さい! 本ポストでは、ゲーム、Web、放送系などのメディア/エンターテイメント業界のお客様事例セッションのみどころをご紹介します。B2Cならではの大規模なユーザートラフィックをさばいている事例や、多数のAWSアカウントを効率的に運用している事例など、他業種のお客様にも参考にしていただけるセッションが多数あります。ぜひご確認下さい!   【ディー・エヌ・エー様ご登壇事例】DeNA オートモーティブにおける AWS 活用事例:5月30日(水) 14:00-14:40 オートモーティブ x IoTならではの、大規模・高頻度なトラフィックを支える技術要素を知ることができます。また、デバイス証明書の扱いなど、IoTを実際にサービスとして利用する上で欠かすことのできないセキュリティ実装を知ることができます。オートモーティブ、IoT、それぞれの文脈に関心のある方に必見のセッションです。   【任天堂様ご登壇事例】Nintendo Switch (TM) 向けプッシュ通知システム「NPNS」:5月30日(水) 16:00-16:40 ゲームでもリアルタイム性向上のために常時型の接続が増えていますが、本セッションの内容である大規模常時接続をどのように制御・管理しているかのノウハウはオンラインゲームに関わっている方々すべてにご参考いただける内容です。   【ヤフー様ご登壇事例】AWS を活用した Yahoo! MOBILE INSIGHT の構築事例:5月31日(木) 11:00-11:40 大規模なオンプレ環境を持つYahoo!Japan様がなぜAWSを利用したのか、オンプレミス環境との使い分けの考え方や、急激なトラフィック増加に耐えるためにどのような工夫をされているのか、といった知見をご紹介いただけるセッションです。大規模なトラフィックをさばかなければいけないお客様はぜひご参加ください。   【サイバーエージェント様ご登壇事例】「これ危ない設定じゃないでしょうか」とヒアリングするための仕組み:5月31日(木) 12:00-12:40 多くのAWSアカウントを抱えた時に必ず直面するのが「どうやって問題が発生しないように管理するか」と「どうやって開発速度を落とさないように制約を減らすか」とのバランスです。本セッションでは数100のアカウントを持つサイバーエージェント様に自由とスピードを保ちつつ、セキュリティも高めるためのアプローチをご紹介いただきます。特に複数AWSアカウントを管理するエンジニアに聞いていただきたいセッションです。   2020 に向けて、スポーツイベントにおける AWS 活用事例:5月31日(木) 14:00-14:40 スポーツイベントとAWSはなぜ親和性が高いのかを、国内外の事例を交えてご紹介します。国内からはJスポーツ様からクラウド編集の事例を、Jリーグ様からメディアセンターの事例をご紹介いただきます。また、AWSソリューションアーキテクトからは海外事例としてNFL様やMLB様のAI/データ活用の事例、FOXスポーツ様のライブ配信事例、Amazon Prime VideoのNFLサースデイナイトフットボール配信事例についてご紹介します。   【朝日新聞社様ご登壇事例】機械学習を用いた編集業務の生産性向上への取り組み:5月31日(木) 16:00-16:40 創業139年の老舗新聞社が、機械学習という最先端の技術パラダイムを積極的に活用し、過去にとらわれない新たな新聞社のあり方に挑戦しています。SageMakerやEMRを利用することで実現したスケーラブルな機械学習/分析環境や、Lambda, API Gateway, DynamoDBを利用してスピーディにサービス化した事例をご紹介いただきます。ビジネス課題を技術課題に落とし込み、スピード感高く新たなサービスの開発サイクルを回している実例は、新聞業界のみならず、多くの企業にとって刺激になる内容だと思います。   AWS Media […]

Read More

Amazon SageMaker で fast.ai ノートブックを実行する

fast.ai はすべての人にディープラーニング能力へのアクセスを可能にすることを目的とした組織です。彼らは fast.ai と呼ばれる人気のあるオープンソースディープラーニングフレームワークを開発しました。このテクノロジーはコンピュータビジョン、自然言語処理、構造化データ、協調フィルタリングなどドメイン内のわずか数行のコードでユーザーが最新のモデルを作成することができる使いやすいディープラーニングライブラリ PyTorch に基づいています。  彼らはまた、機械学習の経験がない開発者向けに、数週間で最先端のディープラーニングモデルをデプロイするためのライブラリの使い方を学べる非常に人気のあるオンラインコースも開講しています。 Amazon SageMaker の主な利点の 1 つは、人気のある Jupyter オープンソースノートブック形式で完全に管理された機械学習ノートブック環境を 1 クリックで提供できることです。このブログ記事では、お使いの fast.ai ベースのディープラーニングモデルをトレーニングするために、fast.ai ライブラリと Jupyter ノートブックサンプルを Amazon SageMaker でホストされたノートブックにデプロイする方法を説明します。 これは fast.ai オンラインコース経由で実行している場合、またはカスタムアプリケーションで独自の fast.ai ベースのディープラーニングモデルをビルドし、トレーニングする場合に便利です。これから、SageMaker ノートブックインスタンスでカスタム fast.ai 環境の設定と構成を自動化するために必要なすべてのステップを説明します。 ステップ 1: Amazon SageMaker ノートブックライフサイクル設定を作成する Amazon SageMaker は、追加ライブラリをノートブックインスタンスに手動でインストールする機能を備えています。しかし、ノートブックインスタンスの終了後は、これらの追加されたカスタマイズも削除されます。つまり、ノートブックインスタンスを再起動時に、手動でこれらを再度追加する必要があります。しかし、最近リリースされた Amazon SageMaker のライフサイクル設定機能では、これらのカスタマイズを自動化することで、インスタンスのライフサイクルのさまざまな段階に適用することが可能になりました。 この例では、ノートブックインスタンスが起動されるたびに、ライフサイクル設定機能を使用して fast.ai ライブラリと関連する Anaconda 環境をインストールすることで、再起動のたびに繰り返しインストールする必要がなくなりました。 Amazon SageMaker コンソール (https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) を開きます。 左側のナビゲーションウィンドウから [Notebook]、次に [Lifecycle configurations] […]

Read More

AWS IoT 1-Click – Lambda 関数のトリガーにシンプルなデバイスを使用する

AWS re:Invent 2017 にて AWS IoT 1-Click のプレビューを発表しました。その後、平易であること、完全な設定不要のエクスペリエンスであることに重点を置き、調整を重ねてきました。幅広い利用者に IoT を提供し、ご利用いただけるようにするために設計された AWS IoT 1-Click がついに一般公開のときを迎え、AWS と AT&T からリリースされた最新の IoT ボタンでご利用いただけるようになります。 ひと月かふた月ほど前、ブログ記事の準備をするためにこのサービスについて学ぼうと、開発チームをたずねました。このミーティングの間、彼らから一組の IoT ボタンを借りて、クリエイティブな使い方に思いを馳せました。思いついたアイデアをいくつかご紹介しましょう。 ヘルプリクエスト – 今月の初め、ロサンゼルスで HackTillDawn ハッカソンに参加し、とても和やかなウィークエンドを過ごしました。参加者は遠隔地からハッキングに参加していたため、AWS、機械学習、Amazon SageMaker、および AWS DeepLens などについて質問されることも時たまありました。AWS ソリューションアーキテクトが大勢近くにいたものの (目立つようにおしゃれで個性的な AWS のシャツで会場に華を添えていました)、各チームに IoT ボタンを使えるのではないかと考えました。ボタンを押すと、SMS を介して SA クルーに通知が行き、クルーが正しいテーブルに直行します。 カメラの制御 – Tim Bray と私は、AWS の動画スタジオでAWS Messaging に関する Tim のシリーズの 1 話目を撮影する準備をしていました。 Twitch ストリームを開始する数分前、ズームイン画面に切り替えるためにカメラマンに指示を送る明確で目立たない方法がないことに気付きました。ここでも、IoT ボタンが […]

Read More

OBS Studio から クラウド上の AWS Media Services への接続

全 5 回の Blog 連載のうちの 2 回目の連載である今回は、様々なエンコーダから AWS Media Services への接続および設定方法を学びます。AWS Media Services はカスタマーに対して、高いスケーラビリティを持つ over-the-top (OTT) ビデオ体験を提供することを可能にします。ライブチャンネルもしくはイベントを配信するには、カメラなどの機器からのビデオ信号をエンコードし、追加的な処理、パッケージング、配信のために、クラウドに送信します。 OBS STUDIO と AWS MEDIA SERVICESを利用したチャンネルの作成 こちらの例では、OBS(Open Broadcaster Software) Studio というソフトウェアと RTMP (Real-time Messaging Protocol) Pushを用いたストリームをセットアップし、クラウド上での動画処理およびパッケージングのための AWS Media Servicesの設定方法を、ステップ・バイ・ステップの手順でお見せします。 ワークフロー例のダウンロード こちらの例では、下記の方法を学びます。 RTMP push を使った伝送用エンコーダーとしての OBS Studio のセットアップ 伝送ストリームを AWS Elemental MediaLive で受けて、adaptive bitrate (ABR) のストリームにエンコードする設定方法 AWS Elemental MediaLive の出力を AWS […]

Read More