Amazon Web Services ブログ

AWS Database Migration Service の移行用に Amazon Elasticsearch Service を拡張する

ウェブアプリケーションアーキテクチャの一般的なパターンには、アプリケーションデータを検索するための検索エンジンと対になったアプリケーションデータ用データベースが含まれます。多くのリレーショナルデータベース、さらには非リレーショナルデータベースにも、基本的な検索機能が提供されています。しかし、検索エンジンには、他のデータベースに対し、関連性とブール式による、真の、複雑な、自然言語による検索機能が搭載されています。Werner Vogels が最近指摘したように、万能のデータベースは存在しないのです。ユーザーは信頼できるデータの情報源としてリレーショナルデータベースまたは NoSQL データベースを使用し、そのデータを検索するために検索エンジン (データベース) を使用します。 お使いのデータベースからどのようにデータを Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) へ移し、2 つのシステム間でそれらをどのように同期しますか? ごく最近まで、スクリプトを書くか、Amazon ES を使用してデータベースをブートストラップし、同期をとるために、パイプラインを増やす必要がありました。2018 年 11 月、AWS Database Migration Service (AWS DMS) で、Amazon ES をデータベースマイグレーションのターゲットとするサポートが追加されました。AWS DMS を使用することで、データを Amazon ES へブートストラップし、DMS の変更データキャプチャ (CDC) 機能で両システムを同期できます。 本記事では、DMS タスクの処理に Amazon ES ドメインで十分なリソースを確保するためにおすすめの基準をご紹介します。しかし、あらゆるおすすめの基準と同じで、ここで触れる内容も一般論に過ぎません。データの使用量はユーザーごとに異なるためです。 AWS DMS のタスク設定パラメータ AWS DMS で Elasticsearch のターゲットを使用する場合、サポートされている任意のソースから Amazon ES へデータを移動するのはシンプルな処理です。必要なデータをすばやく安全に移行できます。Amazon ES ドメインにデータベースのテーブルまたはビューをレプリケートできます。全ロードフェーズで、ソースデータベースにある既存データのすべてがレプリケートされます。データベースの継続的な変更は、CDC […]

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【本日よりお申し込み開始!】AWS Innovate オンラインカンファレンス (2019年4月8日〜5月7日開催)

1ヶ月間の AWS Innovate で『AWS とは何か?』『AWS 選択の理由とは?』『どのように AWS を活用すれば良いか?』を知り、ビジネス改革を効率良く加速  詳細・お申し込みはこちら >> セッション一覧はこちら >> AWS Innovateは、AWS クラウドを活用してビジネス革新を目指しているすべての IT リーダー及び IT プロフェッショナルを対象とした、オンラインカンファレンスです。昨年は 1 万人以上が参加し、AWS 技術習得に役立ったというコメントを多くいただきました。今回も AWS 最新情報の他、AWSエキスパートによる30以上のビジネス及びテクニカルセッションを提供します。 このオンラインカンファレンスにより、AWS サービスについての正しい理解を深め、より多くのビジネス改革を効率良く加速することができます。また、インフラストラクチャとアプリケーションを設計、デプロイ、運用するためのスキルを身につけるのに役立ちます。 2019 年 4 月 8 日 (月) 〜 5 月 7 日 (火) の期間で開催し、期間中いつでも視聴できるオンデマンドセッション、4 月 16 日 (火)には Q&A つきのライブセッションも用意しています。  

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Amazon Alexa デバイスで WordPress サイトを「読む」

昨年初頭、WordPress 向け Amazon Polly プラグインを発表しました。このプラグインを使用することで、WordPress を使用するブロガーやウェブサイトの作成者は、投稿、記事、ウェブサイトのオーディオバージョンをすばやく簡単に作成できるようになります。それから数か月後、そのプラグインに Amazon Translate サービスを使用して、ウェブサイトのコンテンツをすばやく他言語に翻訳する機能が盛り込まれました。オーディオバージョンを作成できる機能と合わせたこの機能を使用することにより、翻訳された言語でサイトのコンテンツを音声化できるようになります。AWS の提供する最新の AI サービスを活用して、クリエーターや作者の皆さんに世界中のより多くの読者/視聴者にコンテンツを届けていただければと思います。本日は、このプラグインに追加されるもう 1 つの拡張機能についてお話しします。この拡張機能により、WordPress のウェブサイトやブログの拡張に Alexa デバイスを使用できるようになるというものです。この拡張機能はウェブサイトのクリエーターや制作者にとって、さらに広範な視聴者に到達できる、新たな可能性の扉を開くことになります。また、視聴者は Alexa に読み上げを頼むだけでお気に入りのブログを聞けるようになるので、視聴者の利便性も向上します。 前置きはこれくらいにして、WordPress のウェブサイトと Alexa を統合する方法についてご紹介していきましょう。 さらに、今日はこのプラグインの正式名称が Amazon AI Plugin for WordPress に変更されたことも発表します。これは AWS AI エコシステムとの広範な統合をより適切に反映させるためのものです。 次の図は Alexa を介してウェブサイトを公開するために必要な連係とコンポーネントの流れを示しています。 これから実装する各プロセスを見ていきましょう。 ユーザーはたとえば、「Alexa, ask Demo Blog for the latest update」(Alexa、デモブログに最新の記事を確認して) と話かけることで、新しい Alexa スキルを呼び出します。 このスキル自体は、Alexa Skill Blueprints の 1 つを使用して作成されています。この機能を活用すると深い技術的な知識がなくても、Alexa デバイスを使ってスキルを公開できます。 […]

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機械学習:政府がすべきことは?

機械学習 (ML) により、政府はより良く、費用効果があり、市民に優しいサービスをお届けできます。弊社は政府当局および機関の3名様の Amazon ウェブサービス (AWS)のお客様より、機械学習がどのようにサービスおよび組織の形を変えるのに役立ったかをお話いただきました。お客様は AWS re:Invent 2018の一部として、ヨーロッパ政府団体のために特別に精選された行政上の学習経路に集まりました。 国民健康サービス事業サービス当局 イギリス国民への一次医療、歯科治療、および処方サービスの提供を監督する英国 (UK) 国民健康サービス事業サービス当局 (NHSBSA) は、弊社にどのようにクラウドベースチャボットである、Amazon Connect を連絡センターサービスに導入して、お客様のニーズに対応する能力を強化したかをお伝えくださいました。 デジタル変換、識見、および技術ソリューションアーキテクトの Chris Suter 氏に、本グループとの投資の結果をお話いただきました。実施の最初の3週間、チャボットは NHSBSA が約11,000通の簡単な問合せ、および追加サポートを提供できるスタッフに繋ぐ、より複雑な問合せの電話に応対するのを助けました。これにより NHSBSA は年間 $650,000 アメリカドルを節約しました。 NHSBSA はAmazon Lexを使用して、通話を自動的に繋げ確実に正しく応答し、Amazon Polly を使用して、人間のような話し方を再現しました。機械学習主動のフロントエンドは40パーセントの受信通話を処理し、お客様の待ち時間ほぼゼロでスタッフが対応することができます。 「これにより能率が上がり NHSBSA にとっての費用を節約しただけでなく、より複雑な疑問を持つお客様に対する十分なガイダンスを提供することへの努力に集中することができたため、従業員の士気を押し上げました。」Suter 氏は言いました。 ベルギー公的雇用サービス VDAB もう一名の AWS のお客様であるベルギー公的雇用サービス VDABは、機械学習を使用してどのように仕事の適性を改善すること、つまり就業機会に対してぴったりの人材を見つけることができるかを探っていました。Radix.ai の JobNet は深層学習モデルを使用してこの機能を向上させました。それぞれの新規データセットにより、エンジンは求人市場がどのように進化し、求人需要の変化に気づき、動向が長期的に変化するかを学習します。 深層学習モデルは仕事内容および履歴書の言葉の分析を超えて、求職者の関心および才能の情報を取り込みます。このサービスを使用することにより、採用担当者は求職者と求人中の職との間のより良く迅速なつながりを求めます。 英国王立盲人協会 機械学習の障碍者への影響も変化します。英国王立盲人協会 (RNIB) はAmazon Polly を使用して、英国最大の盲人および弱視者のコミュニティーに閲読サービスを提供します。RNIB のトーキングブックサービスは無料で26,000以上のオーディオブックへのアクセスを提供します。数百万の英国人にとって、このサービスは人生を変えるものであるかもしれません。 更なる政府のお客様は、機械学習がユーザーにとって、そして同様に彼らの事業にとって、仕組みを変えるような技術であることを見出しています。これらの例は政府にとっての起点を与えます。 AWS インスティテュートについて このプログラムを精選した […]

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Amazon Elastic Inference を使用して ONNX モデルを実行する

 re:Invent 2018 で、AWS は Amazon Elastic Inference (EI) を発表しました。これは、すべての Amazon EC2 インスタンスに適切な量の GPU による推論アクセラレーションを追加できる新しいサービスです。これは、 Amazon SageMaker のノートブックインスタンスとエンドポイントにも利用可能で、ビルトインアルゴリズムや深層学習環境にアクセラレーションをもたらします。 このブログ記事では、GitHub で ONNX Model Zoo のモデルを使用して、MXNet と Elastic Inference Accelerator (EIA) をバックエンドとして推論を実行する方法を示します。 Amazon Elastic Inference のメリット Amazon Elastic Inference を使用すると、低コストの GPU によるアクセラレーションを Amazon EC2 および Amazon SageMaker インスタンスに適用して、深層学習推論の実行コストを最大 75% 削減できます。 Amazon Elastic Inference は、Apache MXNet、TensorFlow、および ONNX モデルをサポートしています。ONNX […]

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2018 年に発表された Amazon RDS 機能についての要約

 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) で、クラウド内でのリレーショナルデータベースのセットアップ、運用、およびスケーリングが簡単になります。費用効果が高く、容量のサイズ変更も可能です。同時に、ハードウェアのプロビジョニング、データベースのセットアップ、パッチの適用、バックアップといった時間を費やす管理作業を自動化します。そのため、お客様はアプリケーションの開発に集中でき、アプリケーションが必要とする高速な性能、高可用性、セキュリティ、さらに互換性の実現に取り組むことができます。 Amazon RDS では、メモリ、パフォーマンス、または I/O に最適化したデータベースインスタンスタイプを複数利用でき、いつも使用しているデータベースエンジン 6 種類から選択できます。それらは、Amazon Aurora、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracle Database、および Microsoft SQL Server です。 2016 年、弊社は、各種データベースエンジンにわたり 50 種類の機能を発表しました。2017 年には、およそ 80 種類の機能を追加しました。そして 2018 年、各種エンジンにわたって、およそ 100 種類の機能を発表しました。以下は、これらトピックによって分類したすべての機能の要約です。 バージョンのサポート – 新しいメジャーまたはマイナーバージョン 管理性とセキュリティ – データベースのセキュリティ管理がさらに容易になる RDS 機能 パフォーマンスのスケーラビリティと可用性 – マルチ AZ の強化によりデータベースの可用性を高めながら、データベースのスケールアップとスケールダウンを向上させる RDS 機能 機能での開始 – データベース固有の開始に関連する機能 AWS リージョンでの開始 – さまざまな AWS […]

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サポートが終了する AWS の Microsoft 2008 R2 ワークロードを簡単にアップグレードする

多くの IT 企業が 10 年以上にわたって Microsoft Windows Server 2008 R2 オペレーティングシステムと SQL Server 2008 R2 データベースシステムを使ってきました。サポート終了 (EOS) 日 (SQL Server は 2019 年 7 月、Windows Server は 2020 年 1 月) が間近であるため、セキュリティとコンプライアンスのリスクを回避するためにこれらのシステムをサポート対象バージョンにアップグレードすることが重要です。アップグレードをすぐに開始できるように、Windows Server 2008 R2 と SQL Server 2008 R2 (Service Pack 3) の両方のアップグレードを支援するために AWS Systems Manager ドキュメントを組み合わせました。 このブログでは、AWS Systems Manager を使用して、AWS 環境の Windows Server […]

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Amazon SageMaker Ground Truth を使用して階層型ラベル分類法を作成する

re:Invent 2018 で、私たちは Amazon SageMaker Ground Truth を発表しました。これは、機械学習を使用して非常に正確なデータセットを構築し、ラベル付けのコストを最大 70% 削減することができます。Amazon SageMaker Ground Truth を使用すると、パブリックおよびプライベートでラベル付けを行う人間の作業者に簡単なアクセスと、一般的なラベル付けタスクのための組み込みのワークフローとインターフェースが提供されます。さらに、Amazon SageMaker Ground Truth は自動データラベル付けを使用してラベル付けのコストを削減します。自動データラベル付けは、人間がラベルを付けたデータから Ground Truth をトレーニングし、サービスが独自にデータにラベルを付けることを学習することによって機能します。 路上でカメラで撮影した画像の大規模なコーパスがあるとしましょう。それぞれの画像には、無人自動車用のアルゴリズムを開発するために重要な多くの異なる対象物 (たとえば、車または交通標識) が含まれている可能性があります。最初に、画像から取得したい情報の階層表現を定義する必要があります (そのようなラベル分類法がどのように見えるかの例については、下記を参照してください)。次に、これらのラベルが付いていない未処理の画像を取得し、高レベルのクラス (「車」、「交通標識」、「歩行者」など) でラベル付けすることによってラベル付けプロセスを開始します。 このブログ記事では、ジョブをチェーンさせて拡張マニフェスト機能を利用することで、Amazon SageMaker Ground Truth を使用してこのような階層的なラベル付けを実現する方法を紹介します。 通常の解決方法 教師あり機械学習では、通常、未加工データと各データオブジェクトの関連ラベルの両方を含むラベル付きデータセットを使用します。たとえば、道路画像のトレーニングデータセットを作成し、それらを「交通標識あり」または「交通標識なし」に分類することができます (ラベル 0 と 1 が 2 つのクラスに対応します)。これらのラベルは通常、CSV や JSON などの形式で保存され、最初の列は未加工データを表し、2 番目の列はラベルを表します。 ただし、同じセットの画像にさらにラベルを付けたい場合 (たとえば、「交通標識あり」セット内の交通標識の種類を識別するため)、通常、最初のデータセットに対してフィルタ処理を実行して交通標識が含まれている画像だけを選択して、新しいデータセットを作成します。これにより、データセットは「交通標識」 (ラベル 0) だけを含む別のサブセットに縮小されます。その後、新しいラベルを追加して、標識を「一時停止標識」、「制限速度」などに分類することができます。 こうした種類のフィルタリング操作は、大規模なデータセットではコストや時間がかかる可能性があります。また、物体検出 (バウンディングボックス) アルゴリズムによって、画像内のすべての停止標識と歩行者をマークしたいと考えるかもしれません。このため、通常、画像の中の停止標識と歩行者のそれぞれの周囲に、物体検出ラベルを追加して 3 番目のデータセットを作成する必要があります。深く分類し続けるにつれて、トレーニングデータセットの数と複雑さは分類法のファンアウト係数 […]

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AWS Black Belt オンラインセミナーのご案内 (2019 年 3月)

こんにちは。マーケティングの鬼形です。3 月の AWS Black Belt オンラインセミナーについてご案内させて頂きます。 3月は、2月開催のAmazon S3/Glacierに続き、Amazon EC2、Amazon EC2スポットインスタンス、Amazon VPC、Amazon EBS、Amazon CloudWatchといった基本的な AWS サービスを中心にご紹介いたします!ぜひお役立てください。 視聴方法: オンラインセミナー登録ページよりお申し込みください   Amazon EC2 2019 年 3 月 5 日 (火) | 12:00 – 13:00 | IT 知識レベル:★★☆☆☆ | AWS 知識レベル:★★☆☆☆ Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) は、安全でサイズ変更可能なコンピューティング性能をクラウド内で提供するウェブサービスで、ウェブスケールのクラウドコンピューティングを開発者が簡単に利用できるよう設計されています。 本セミナーでは、Amazon EC2の概要およびアップデート情報をお届けします。 対象者 ビジネスドライバの方、技術者の方 本セミナーで学習できること Amazon EC2の概要、最新アップデート情報 スピーカー 小川 貴士 Solutions Architect   Amazon EC2スポットインスタンス […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon SageMaker Advanced Session 資料及び QA 公開

先日 (2018/3/13) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon SageMaker Advanced Session」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。 20190213 AWS Black Belt Online Seminar Amazon SageMaker Advanced Session from Amazon Web Services Japan AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q. 自動ラベリング機能については、SageMakerのフレームワークに則る必要がありますか?(APIレベルで) A. 自動ラベリング機能は,Image classification,Object detection,Text classificationの3つのビルトインアルゴリズムについて,EC2上で学習とバッチ推論APIとしてお使いいただくことができます. https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/sms-automated-labeling.html Q. Marketplaceでは推論モデルのバージョンアップのタイミングで精度が変化することもあると思いますが、次のバージョンがリリースされる前に試用期間を設けてもらうことは可能でしょうか? A. 出品者のお客様のほうで出品内容については管理されており,AWS側からそう言った制限を設けることは現状できかねます. Q. そのアルゴリズムなどに対する問い合わせは通常のサポート窓口経由ですか? A. サポートにご契約いただいているお客様は,サポートにお問い合わせいただくことができます. Q. DeepRacerって国内でも使えるんですか? A. 日本国内発売開始後,ご利用いただけます. Q. 学習したモデルをデプロイするのではなく、modelファイルとして出力して、別環境にデプロイすることはできますか? A. 学習済みのモデルとその時に使ったスクリプトや・パラメータは全てS3に保存されますので,そこから直接取り出して別環境にデプロイいただけます. https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/how-it-works-training.html 今後の AWS Webinar スケジュール 直近で以下のオンラインセミナーを予定しています。各オンラインセミナーの詳細およびお申し込み先は下記URLからご確認いただけます。皆様のご参加をお待ちしております! AWSOME DAY ONLINE CONFERENCE […]

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