Amazon Web Services ブログ

Amazon DynamoDB、AWS Lambda、および Go を使用してエンタープライズアプリケーションを構築する

Amazon DynamoDB は、あらゆる規模で 1 桁のミリ秒のパフォーマンスを提供する、完全マネージド型サービスです。完全マネージド型で、舞台裏のマルチ AZ データレプリケーションを通じて高可用性を実現し、Amazon DynamoDB Accelerator (DAX) および複数のグローバルセカンダリインデックスを使用したネイティブライトスルーキャッシングをサポートします。開発者は、この投稿の焦点である Go を含む豊富なプログラミング言語のセットで AWS SDK を使用し、DynamoDB と対話できます。 この投稿では、CRUD を集中的に使用するアプリケーションに対して固有の使用例と、DynamoDB、AWS Lambda、Go を使用してそれらを効率的に処理する方法について説明します。CRUD は、作成、読み取り、更新、削除を表します (Wikipedia の作成、読み取り、更新、削除を参照してください)。この用語は、多数の異種オブジェクトを管理するアプリケーション、複雑なビジネスモデル、高度な自動化を伴う業界で一般的に使用されます。この投稿では、ホスピタリティ業界の例を使用していますが、基本的な設計原則はさまざまなエンタープライズアプリケーションに適用されます。 この投稿は、DynamoDB と Go を使用してエンタープライズアプリケーションを設計および構築するための、優れたプラクティスと例を探しているソフトウェアエンジニアを対象としています。詳細については、GitHub リポジトリを参照してください。GitHub リポジトリのコードは、本番稼働での使用が推奨されないクイックプロトタイピング用に作成されています。 前提条件 このチュートリアルを完了するには、AWS CLI アクセス権を持つ AWS アカウントを持ち、AWS CDK をインストールする必要があります。詳細については、AWS CDK の使用開始を参照してください。API Gateway エンドポイントと Lambda 関数の構築については、GitHub リポジトリを参照してください。 ユースケースとアプリケーション設計 最新のホテルの中央予約システムにより、ホテルチェーンと独立したプロパティは、コンテンツ (写真、動画、部屋の説明、部屋と料金、流通ルールなど) を管理し、さまざまな流通チャネル (オンライン旅行代理店、チェーンウェブサイト、内部予約エンジンなど) を通じて商品を検索し、予約できるようにします。これらの特殊なアプリケーションは、ホテルのフロントデスクのエージェントから最終ゲストまで、チェーン企業の従業員など、何百ものユースケースを多数のユーザーに公開します。これらのユースケースは、一般的に次のファミリーに適合します。 管理ユースケース – 通常、ホテル経営者やオフィスの従業員は、それぞれが相互に依存する多数の属性で構成される CHAIN、BRAND、PROPERTY、ROOM、ROOM_TYPE、PRICING_RULE […]

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VMware での AWS File Gateway の作成とアクティブ化

オンプレミスのアプリケーションが、変更を必要とせずに AWS Cloud Storage を使用できたらすばらしいと思いませんか? SMB や NFS などの標準のファイルストレージプロトコルを使用しますか? その場合、AWS Storage Gateway の一部である File Gateway を使用できます。 File Gateway は、オンプレミスアプリケーションの SMB または NFS ファイル共有を表し、ファイルを Amazon Simple Storage (Amazon S3)オブジェクトとして保存し、従来のファイルインターフェイスでそれらにアクセスします。File Gateway を使用すると、NFS または SMB 共有をバックアップアプリケーションのネットワークパスとしてマッピングし、オンプレミスから Amazon S3 にデータをバックアップできます。 File Gateway は、VMware ESXi または Microsoft Hyper-V ハイパーバイザーを使用する仮想マシン (VM)としてオンプレミス環境にデプロイできます。このブログでは、ファイルゲートウェイ OVA イメージを VMware ESXi ハイパーバイザー上の VM としてデプロイする手順を説明します。AWS マネジメントコンソールから VM イメージをダウンロードして、ファイルゲートウェイの作成を開始します。VM […]

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Weekly AWS

週刊AWS – 2020/01/27週

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの小林です。 東京の羽田空港周辺では、東京オリンピックに向けて発着回数を増やすための新しい飛行経路がテストされています。私たちのオフィスは飛行経路のすぐ側に位置しており、飛行機が飛んでいくのがよく見えるのでついつい眺めてしまいます(実は私は飛行機が好きなのです)。これまでよりも低高度の飛行機が飛んでいく格好になりますので、慣れるまではちょっと驚きがありますね。

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[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon EventBridge 資料及び QA 公開

先日 (2020/1/22) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「 Amazon EventBridge 」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。 20200122 AWS Black Belt Online Seminar Amazon EventBridge 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. AWS CLI から test-event-pattern API を呼び出すことでイベントパターンのテストが可能ということですが、この API call は課金されますか? A. test-event-pattern API は無料でご利用いただけます。 Q. イベントバスの所有者自身がイベントを送信する、クロスアカウントに対してポリシーで許可してイベントを送信できるようにする、または、パートナーSaaSでのイベントを送信する、これら以外の方法でイベントバスにイベントを送信できますか? A. 現状はありません。お客様がイベントを送信する場合は、送信先のイベントバスに対するPutEventsの権限を IAM に付与してから送信していただく必要があります。 — 今後の AWS Webinar | イベントスケジュール […]

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Amazon RDS のお客様: 2020 年 3 月 5 日までに SSL/TLS 証明書を更新してください

この投稿は2019年12月20日に発行され、2020年2月3日に更新されました。以下の新しい日付と更新されたタイムラインをご覧ください。 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SSL/TLSを使用するアプリケーションが影響を受けることを避けるために、2020年2月28日までに更新を完了することを強くお勧めします。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 RDS インスタンスまたは Amazon Aurora データベースの中断を避けるため、この変更を […]

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MFA デバイスが故障または紛失した場合のセルフサービスによるリセットの方法

みなさんこんにちは、アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング シニアエバンジェリストの亀田です。 今日はサポートに多くお問い合わせをいただく、MFA(多要素認証トークン)紛失時のリセット方法をお伝えします。 AWS リソースのセキュリティを確保するため、ログインID(メールアドレス)とパスワードによるログイン認証に加えて、もう1つの認証要素であるMFA (多要素認証トークン) を組み合わせて認証(ログイン)することで、よりセキュアにアカウントを管理いただけます。 今回は、MFAをアカウント設定後に、ルートユーザーで設定された MFA デバイスが故障または紛失した場合の対処方法についてご案内します。昔はこの場合サポートへの問い合わせが必須でしたが、今はセルフサービスでリセットしていただくことが可能になっています。 【故障または紛失したMFAデバイスを解除する】 故障または紛失したMFA デバイスをリセットする方法を説明します。 MFA デバイスをリセットするには、ルートユーザーに関連付けられている E メールアドレスと電話番号を知っていて、該当Eメールアドレスからのメール受信と該当電話番号で電話に出る事ができる必要があります。 故障または紛失したMFA デバイスをリセットするには、次の手順に従います。 1.      AWS サインインページに移動し、ルートユーザーの E メールアドレスを入力します。 2.      [ルート ユーザーサインイン] ページで、ルートユーザーのパスワードを入力します。 3.      認証デバイス(MFAデバイス)を使用するサインインページで、[認証デバイスに問題がありますか?ここをクリック]をクリックしてください。 4.      [Troubleshoot Your Authentication Device] ページで、 [Sign In Using Alternative Factors of Authentication] の [Sign In using alternative factors] を選択します。 5.      [ステップ […]

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Amazon Lex ボット用のビジネスインテリジェンスダッシュボードの構築

 お客様のユーザーエクスペリエンスを向上させることを目的に、Amazon Lex を使用した会話型インターフェースを公開したとします。どれだけうまく機能しているかを追跡しようと考えています。お客様は、有益であると感じるでしょうか? お客様は、どのように使用しているでしょうか? お客様は、気に入って戻ってくれるでしょうか? やり取りを分析して機能を追加するにはどうすればよいでしょうか? ボットとユーザーのやり取りを明確に把握していないと、こうした質問に答えるのは困難です。Amazon Lex の会話ログが最近リリースされたことで、実際のボットのやり取りに基づいて、Lex ボットのパフォーマンスをほぼリアルタイムで簡単に確認できるようになりました。会話ログを使用すると、すべてのボットのやり取りを Amazon CloudWatch Logs ロググループに保存することができます。この会話データを使用してボットを監視し、対処可能な洞察を得てボットを強化することで、お客様のユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。 以前のブログ記事で、会話ログを有効にし、CloudWatch Logs Insights を使用してボットのやり取りを分析する方法を示しました。この記事では、Amazon QuickSight ダッシュボードと統合してビジネスに関する洞察を得る方法を示して、さらに一歩先へ進みます。Amazon QuickSight を使用すると、インタラクティブなダッシュボードを簡単に作成して公開できます。視覚化、図表、テーブルなどの広範なライブラリから選択し、ドリルダウンやフィルターなどのインタラクティブな機能を追加できます。 ソリューションのアーキテクチャ このビジネスインテリジェンスダッシュボードソリューションでは、Amazon Kinesis Data Firehose を使用して、会話ログデータを Amazon CloudWatch Logs から Amazon S3 バケットへ継続的にストリーミングします。Firehose 配信ストリームは、サーバーレス AWS Lambda 関数を使用して、未加工データを JSON データレコードに変換します。次に、AWS Glue クローラを使用して、このデータのメタデータを自動的に検出およびカタログ化し、Amazon Athena で照会できるようにします。以下には、これらのすべての AWS リソースと、必要な AWS Identity and Access Management (IAM) ロールを含む […]

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Amazon Comprehend がマルチラベルのカスタム分類のサポートを開始

 Amazon Comprehend は完全マネージド型の自然言語処理 (NLP) サービスで、ドキュメントのコンテンツから洞察を抽出するテキスト分析を可能にします。Amazon Comprehend がカスタム分類をサポートするようになり、ML の専門知識を必要とせずに、お客様固有の要件に合わせてカスタム分類子を構築できるようになりました。以前は、カスタム分類はマルチクラス分類をサポートしていました。マルチクラス分類は、相互に排他的なラベルのリストからドキュメントに単一のラベルを割り当てるために使用されます。1 月 6 日から、カスタム分類はマルチラベル分類もサポートします。マルチラベル分類では、複数のラベルでモデルをトレーニングし、ドキュメントを分類できます。 たとえば、マルチラベル分類を使用して、顧客対応の文字起こしを 1 つまたは複数のラベルでカテゴリ分けし、支払い、更新、技術サポートなどの社内の部門を識別することができます。こうしたラベルを、サポートライブラリの関連コンテンツにマッピングしたり、社内の該当する担当部門に振り分けたりすることができます。 この記事では、要旨から学術論文の主題を予測する方法を見てみましょう (データソース: Yang et al. 2018.Sequence Generation Model for Multi-Label Classification)。カスタム分類は、2 段階のプロセスです。まず、関心があるラベルを認識するようにカスタム分類子をトレーニングします。次の画像では、各行に要旨と該当するラベルを含む CSV ファイルを作成しています。 comprehend_multilabel.zip から、Comprehend がサポートする入力形式で、上記のデータセットのサブサンプルをダウンロードできます。 次に、Amazon Comprehend コンソールで分類子をトレーニングします。マルチラベルモードを選択し、トレーニングデータが保存されている S3 ロケーションを指示し、他の設定を指定します。開発者ガイドの詳細な手順を参照してください。 カスタム分類の 2 番目の手順では、Amazon Comprehend が分類子をトレーニングした後、コンソールまたは StartDocumentClassificationJob API を使用して、分類するラベルがないドキュメントを送信します。この例では、1 行に 1 つのドキュメントがあるファイルで推論を実行します。 マルチクラスまたはマルチラベルのどちらのカスタム分類子をトレーニングしたかに応じて、分類 API は各ドキュメントを調べ、コンテンツを最もよく表す特定のラベル (マルチクラスの場合) またはコンテンツを最もよく表すラベルのセット (マルチラベルの場合) を返します。ここでの分析ジョブでは、以下のような出力が得られます。 1 […]

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サーバーレス第2弾 AWS SAM 編とオススメ学習方法を紹介します! – Monthly AWS Hands-on for Beginners 2020年1月号

こんにちは、テクニカルソリューションアーキテクトの金澤 (@ketancho) です。 本日は、先日 1/27 に新たに公開したサーバーレスの新コンテンツの紹介、AWS Hands-on for Beginners の活用方法の紹介、そして AWS を「広く学ぶ」のにオススメな AWS Innovate についてご案内します。 AWS Hands-on for Beginners シリーズ一覧 前回の記事: “スケーラブルウェブサイト構築編” を公開しました!- Monthly AWS Hands-on for Beginners 2019年12月号   AWS Hands-on for Beginners とは? AWS Hands-on for Beginners は、動画にそって実際に手を動かしながら AWS サービスについて学んでいただくコンテンツです。名前の通り、初めて AWS サービスをご利用される方向けの内容ですので、学習の最初のステップとしてご活用いただけます。オンデマンド形式での配信となるので、移動時間などのスキマ時間での学習もできますし、分かりにくい部分を巻き戻して何度でもご覧いただくことができます。   [New] サーバーレス第2弾 “AWS SAM を用いてサーバーレスな環境を自動構築する” 編を公開しました AWS Hands-on for Beginners […]

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Amazon SageMaker の自動モデルチューニングを使い NLP モデルのパフォーマンスを最大化する

最近の 2 年間で、自然言語処理 (NLP) のフィールドには、多くの素晴らしいブレイクスルーが見られました。先進的な深層学習モデルが、NLP タスクにおける最先端パフォーマンスの基準を引き上げています。新しく公開された NLP モデルからメリットを得るための最良のアプローチは、まずトレーニング済みの言語モデルに新しいデータセットを適用し、その後で、特定の NLP タスク用にファインチューニングを施すことです。このアプローチは転移学習と呼ばれています。この手法によれば、モデルのトレーニングをゼロから始めることに比べ、必要なリソースを顕著に削減することが可能になります。また、少ないトレーニングデータからでも、しっかりした結果を得ることができます。 NLP テクニックが素早い成長を続ける中、トレーニング済み言語モデルをパッケージ化した NLP フレームワークも多く開発されてきており、ユーザーは転移学習を容易に実施できるようになっています。トレーニング済みの言語モデルを備えた NLP フレームワークとして普及しているものの例としては、ast.ai が作った ULMFiT と Hugging Face が作った PyTorch-Transformers の 2 つが挙げられます。 このブログ記事では、Amazon SageMaker で PyTorch-Transformers を使い NLP モデルのファインチューニングを行う方法をご紹介します。また、組み込みの自動モデルチューニング機能を、Microsoft Research Paraphrase Corpus (MRPC) [1] 、および Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) 1.1 [2] の 2 つの NLP データセットに適用する方法も合わせて説明していきます。PyTorch-Transformers は、BERT、XLNET、GPT-2 などの先進的なトレーニング済み言語モデルを収録したライブラリです。この記事では、Google により開発 [3] […]

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