Amazon Web Services ブログ

新機能 – シングルテナントハードウェアで実行する専有の T3 インスタンス

T3 インスタンスはバースト料金設定モデルを使用し、必要に応じて持続的なフルコアパフォーマンスにアクセスしながら、低コストで汎用ワークロードをホストできます。7 つの異なるサイズから選択でき、カスタムの高周波 Intel ® Xeon ® スケーラブルプロセッサーにより、ベースライン量の処理能力を確実に得ることができます。 弊社のお客様はこれらを使って、マイクロサービス、中小規模のデータベース、仮想デスクトップなど、さまざまな種類の本番および開発ワークロードをホストしています。T3 インスタンスの大規模なフリートを起動し、それらを使用して、さまざまな条件、環境、設定でアプリケーションをテストしているお客様もいます。 AWS では、2011 年に EC2 ハードウェア専有インスタンスのサービスを開始しました。ハードウェア専有インスタンスをシングルテナントハードウェアで実行するため、他の AWS アカウントに属するインスタンスから物理的に分離されます。ハードウェア専有インスタンスを使用すれば、コンプライアンス目標達成 (PCI、SOX、FISMA など) を促進でき、さらにライセンスまたはテナントの制限の対象となるソフトウェアを実行することも可能です。 専有 T3 インスタンス 本日より、14 のリージョンにて T3 インスタンスの 7 つのサイズ (t3.nano~t3.2xlarge) をすべて専有形式でご利用いただけるようになりました。このため、T3 インスタンスを使用して専用ハードウェアを必要とするワークロードを実行し、AVX-512 命令および最新世代の Intel ® Xeon® スケーラブルプロセッサーが持つ高度な機能にアクセスしながら、コストの節約が可能となります。 既存の T3 インスタンスと同じように、て専有 T3 インスタンスでは Nitro システムを活用し、無制限のバーストを有効にすることで起動します。ENA ネットワーキングを使用し、最大 5 Gbps のネットワーク帯域幅を提供します。 EC2 API の AWS マネジメントコンソールを使って、専有 T3 インスタンスを起動できます。 […]

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AWS DataSync 最新情報 – Amazon FSx for Windows File Server をサポート

AWS DataSync は、大量のデータを AWS クラウドとの間でやり取りするのに役立ちます。新サービス – AWS DataSync – 自動化および高速化されたデータ転送で述べたように、お客様は大規模な移行、アップロードと処理、アーカイブ、バックアップ/DR のユースケースで DataSync を利用しています。 Amazon FSx for Windows File Server は、既存の Windows アプリケーションおよび環境と完全に互換性のあるネットワークファイルストレージを提供します (詳細については、新規 – Amazon FSx for Windows File Server – 高速、完全マネージド、安全 を参照してください)。ネイティブマルチ AZ ファイルシステム、SQL Server のサポート、データ重複排除、クォータ、転送中の暗号化の使用を強制する機能など、非常に幅広い種類のエンタープライズ対応機能が含まれています。お客様は、Amazon FSx for Windows File Server を使用して、Windows ワークロードをクラウドへリフトアンドシフト移行し、安定したサブミリ秒のパフォーマンスと高いスループットの恩恵を受けています。 AWS DataSync の内側 DataSync エージェントは、NFS または SMB を介して NAS またはファイルシステムにアクセスできるように、既存のオンプレミス環境またはクラウドベース環境内に VM […]

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AWS Glue および Amazon Redshift を使用して Amazon S3 の利用料金を分析する

AWS のコストと使用状況レポート (CUR) は、AWS の使用状況を追跡し、それに関連する推定請求額を算出します。このレポートは、毎時または日次ベースのデータを表示するように設定することができます。レポートは請求確定日までに、1 日に少なくとも 1 回更新されます。コストと使用状況レポートは、指定する Amazon S3 バケットに自動的に配信され、そこから直接ダウンロードできます。また、このレポートは、Amazon Redshift に統合したり、Amazon Athena でクエリを実行したり、Amazon QuickSight にアップロードしたりすることができます。詳細については、Query and Visualize AWS Cost and Usage Data Using Amazon Athena and Amazon QuickSight を参照してください。 この投稿では、AWS CUR、S3 インベントリレポート、S3 サーバーアクセスログを組み合わせることにより、AWS Glue データカタログと Amazon Redshift を使用して S3 の使用状況と利用料金を分析するソリューションを提供します。 前提条件 開始する前に、次の前提条件を満たしてください。 S3 インベントリとサーバーアクセスログデータファイル用に、S3 バケットが必要です。詳細については、「バケットの作成」と「Amazon S3 とは」を参照してください。 Amazon Redshift が S3 バケットにアクセスできるようにするには、適切な IAM […]

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Oracle や SQL Server のコードを PostgreSQL に変換する開発者向けの移行のヒント

PostgreSQL は、オープンソースのリレーショナルデータベースの中でも最も人気のあるシステムの 1 つです。Oracle や Microsoft SQL Server などの商用データベースから移行する場合、最高のデータベースの選択肢の 1 つと言ってもいいでしょう。AWS には 2 つのマネージド PostgreSQL オプションである Amazon RDS と Amazon Aurora があります。 マネージド PostgreSQL サービスに加えて、AWS は移行を支援するツールやリソースも提供しています。AWS Schema Conversion Tool (SCT) は既存のスキーマの変換や、複数のソースデータベースとターゲットデータベースをサポートする無料の AWS ツールです。AWS には AWS Database Migration Service (DMS) もあります。これは異種データベース間および同種データベース間でデータを転送し、継続的にレプリケートを行うのに役立ちます。同様に、商用データベースと PostgreSQL などのオープンソースデータベースとの間の多数の機能マッピングを文書化した移行プレイブックを提供しています。 この投稿では、コードを PL/SQL から PL/pgSQL に変換するためのヒントとベストプラクティスをご紹介します。これにより、パフォーマンスの向上や PostgreSQL へのコード変換を実行できます。この投稿は、データベースの移行に取り組む開発者を対象としており、読者はデータベースと PL/SQL の基本的な知識があることを前提としています。 パフォーマンスに関する考慮事項 このセクションでは、SQL Server や […]

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Aurora PostgreSQL のキャッシュ管理機能の紹介

Amazon Aurora は、ハイエンドな商用データベースが持つ速さや可用性を、オープンソースデータベースのシンプルさやコスト効率の高さと組み合わせた、リレーショナルデータベースエンジンです。PostgreSQL 互換エディションの Aurora では、同じハードウェアで動作させたとき、標準 PostgreSQL の最大 3 倍のスループットが実現できます。既存の PostgreSQL アプリケーションおよびツールは、修正をせずにそのまま使用可能です。この、PostgreSQL の互換性と Aurora のエンタープライズデータベース機能の組合せは、商用データベースを移行する際の理想的なターゲットとなっています。 リレーショナルデータベースでのキャッシング キャッシングは、すべてのリレーショナルデータベースがディスク I/O を削減するために備えている、主要な機能の一つです。これは、最も使用頻度の高いデータを、バッファーキャッシュと呼ばれるメモリの中に一時保存します。バッファーキャッシュにあるデータへのアクセスは、ディスクに保存されたものより高速です。つまり、スケーラビリティやアプリケーションのパフォーマンスを高めることができます。 PostgreSQL では、(テーブルやインデックスブロックなどの) アクセス頻度の高いデータブロックをキャッシュします。この設定は、データベースサーバーが使用する共有メモリバッファーの容量を規定する設定パラメータ (shared_buffers) により定義されます。詳細については、PostgreSQL ドキュメントウェブサイトの「Memory」をご参照ください。 キャッシングとフェイルオーバー Aurora PostgreSQL では、フェイルオーバー優先順位が最も高いリードレプリカを自動的に新しいマスターに昇格することで、高速のフェイルオーバー (約 35 秒) を実現しています。 リードレプリカは、プライマリと同じワークロードで実行するものではありません。従って、リードレプリカにおけるバッファーキャッシュの内容は、アプリケーションでの読み出し/書き込みワークロードを反映しきっていない、あるいは、障害が発生したプライマリの内容と完全に異なっている、ということがあり得ます。 フェイルオーバー発生時のバッファーキャッシュの内容によっては、新たに昇格された書き込みインスタンスにおいてキャッシュをウォームアップ (障害を起こす前のプライマリと同様な状態にキャッシュが遷移) するための時間が必要となります。バッファーキャッシュのウォームアップに必要な時間は、障害以前と同じ応答速度をアプリケーションが得られるようになるまでの時間です。 障害が起きた時点でのバッファーキャッシュの内容によっては、新たに昇格する書き込みインスタンスがキャッシュを (障害前のプライマリを反映した状態までに) ウォームアップするのに、顕著な時間を要することもあります。バッファーキャッシュのウォームアップに要する時間は、障害前と同じく信頼できる応答速度を得られるまで、アプリケーションが待機しなければならない時間となります。 クラスターキャッシュ管理 クラスターキャッシュ管理 (CCM) 機能は、フェイルオーバーが発生した後の、新しいプライマリ/書き込みインスタンスのパフォーマンスを向上させます。レプリカでは、アクセス頻度の高いバッファーをプライマリおよび書き込みのインスタンスからキャッシュして、予防的な読み込みを行っています。CCM により、特定の Aurora PostgreSQL レプリカをフェイルオーバーのターゲットとして指定することが可能です。CCM は、指定されたレプリカのキャッシュにあるデータが、プライマリ DB インスタンスのキャッシュにあるデータと正確に同期するようにします。 CCM の機能説明図を次に示します。読み出し専用 (RO) ノードは、読み出し/書き込み […]

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Amazon Linux AMI のサポート期間終了に関する更新情報

Amazon Linux AMI は 2010 年 9 月の提供開始以来、数多くのお客様の Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) による Linux ベースのアプリケーションのビルドを支援してきました。2017 年には、お客様にさらなるセキュリティ、安定性、生産性をもたらすために Amazon Linux 2 を導入しました。新機能を多数追加搭載しながら、当社では Amazon Linux 2 を長期的にサポートしてまいりました。お客様の新しいアプリケーションに役立てていただきたいと願っています。 よくある質問 でも申し上げたとおり、Amazon Linux AMI (2018.03) の最新バージョンは 2020 年 6 月 30 日にセキュリティアップデートの提供が終了します。お客様のご要望もあって、終了期日を延長し、メンテナンスサポート期間を設けます。 終了期日の延長 Amazon Linux AMI は 2020 年 12 月 31 日まで延長され、引き続きセキュリティアップデートおよびパッケージの更新版を必要に応じて提供することになりました。 メンテナンスサポート 2020 年 12 月 31 日を過ぎると […]

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Weekly AWS

週刊AWS – 2020/1/20週

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。今週も週刊AWSをお届けします。 2020年が始まったと思ったらもう1月が終わってしまいますね。寒い日が続きますが、みなさまいかがお過ごしでしょうか。 以前にもお伝えしましたように今年のAWS Summit Tokyoは例年より少し早めの開催です。5/13~の東京、および6/30の大阪両方において、受け付け開始になった事を知らせるメール登録がこちらのページで可能になっていますので、参加予定の方はぜひ登録をしておいていただければと思います。 また、今年も引き続きオンラインセミナーの方に力を入れていきます。こちらのページに今後の予定が掲載されています。私は久しぶりに2/4(火)12時から「Amazon QuickSight アップデート」をしゃべる予定です。そのほかにも色々なオンラインセミナーを企画していますので、よろしければご参加ください。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。

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【開催報告】デジタルネイティブビジネス企業様向け re:Invent キャッチアップイベント

開催概要 2020年1月23日 AWS 目黒オフィスにて、デジタルネイティブビジネスを展開されるお客さま向けに、12月上旬の AWS re:Invent 2019 の内容についての振り返りとして、サービスアップデート、およびピックアップセッションの共有を行いました。資料はこちらです。 AWS re:Invent 2019 recap For Digital Native Business from Amazon Web Services Japan 足元も悪い中50名以上ものお客様にお集まりいただき、みなさま非常に集中力高く受講いただき、終了後のQAも非常に活発に行われました。 なお今回はAWS目黒オフィスに新設されたイベントブースにて開催したのですが、ProfessionalなPAチームによるサポートにより、素晴らしい環境でイベントをご提供することができました。 サービスアップデート まずは、Solutions Architect 石本・金杉より、re:Invent会期前・会期中に発表されたアップデートについて共有させていただきました。 本年は総数 275+ と、非常に多くのアップデートが発表され、1時間半の時間枠では到底収まりませんでした。そのため、デジタルネイティブビジネスを展開されるお客様によくご利用いただけそうなサービスに絞った形で、紹介をさせていただきました。 主に注目を集めたのは、以下のトピックです。 Container ECS Capacity Providers ECS Cluster Auto Scaling AWS Fargate Spot AWS Fargate for EKS Serverless Amazon RDS Proxy Provisioned Concurrency for Lambda Function […]

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Amazon SageMaker を使い 自動的に 3D 地震波データを分析する

正確な3D 地震波データの分析は、原油や天然ガスが埋蔵あるいは滞留している可能性のある地質的な特質を割り出すことに役立てられます。Amazon SageMaker と Apache MXNet on AWS により、深層学習を使った地中探査が自動化できます。 このブログ記事では、これらのサービスを使い、3D 地震波データが示す地質的特質の解釈を行う、カスタム深層学習モデルの構築とトレーニングを行ってみます。この記事の目的は、カスタム化されたセマンティックセグメンテーションモデルの素早く簡単な作成方法を、原油と天然ガス事業に携わるデータサイエンティストの方に示すことにあります。 Amazon SageMaker は、データサイエンティストが、機械学習モデルをあらゆる規模で構築、トレーニング、チューニング、そしてデプロイできるようになる、完全マネージド型のサービスです。このサービスでは、パワフルかつスケーラブルであり、同時に使用法も簡単なコンピューティング環境を提供しています。 このブログ記事について 読む時間 15 分 完了するまでの時間 ~1 時間 完了するためのコスト 60 USD 未満 学習レベル 中級 (200) AWS のサービス Amazon SageMaker、EC2、Amazon S3 概要 どの地点をどの程度深く掘り下げるか決定し、原油や天然ガス生産の最適化とその他のことを行う際、地下の地質について詳しく知ることが重要になります。3D 地震波イメージングという技術により、地震波データの画像変換が行えます。その後、必要な地層 (たとえば岩塩層) と構造 (断層や褶曲) の特定が行われます。この「picking horizons」と呼ばれる、手動での特定プロセスは、ときに数週間を要することがあります。 セマンティックセグメンテーションなどの深層学習テクニックを使うと、手動による地中探査が自動化できます。このテクニックでは、深層畳み込みニューラルネットワークを使い特性の抽出と緻密層の検知をし、その分割と分類を行います。しかしながら、地震波を扱うアプリケーションで深層学習モデルをトレーニングするためには、 GPU が必須です。原油や天然ガスに携わる多くのデータサイエンティストたちにとって、コンピューティングリソースの不足は、地震波向けアプリケーションへの深層学習の応用を困難にしているのです。 今回の記事では、セマンティックセグメンテーションには U-Net のストラクチャを使用し、また、Kaggle によるコンペティションからパブリックドメインに提供された画像データセットも合わせて使用します。これらのリソースを使い、地表下に存在する岩塩層を特定するためのアルゴリズムを構築していきます。このノートブックは簡単に複製および拡張ができるので、地震波データにセマンティックセグメンテーションを応用する他のアプリケーションにも利用いただけます。 ワークフロー Amazon SageMaker によるセマンティックセグメンテーションを実施するには、次の手順に従います。 Kaggle からのデータをアップロードしデータファイルを作成します。 画像を準備します。 […]

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高度に自動化された CloudEndure 災害対策 – 80% 値下げ

AWS は昨年、CloudEndure を買収しました。買収後は、新たに加わった仲間たちと、CloudEndure 製品の AWS 製品ポートフォリオへの統合を目指して協力してきました。 CloudEndure Disaster Recovery は、お客様のダウンタイムとデータ損失をミニマイズすることを目的に設計されています。オンプレミス、バーチャル、およびクラウドベースシステムのコンテンツは、対象の AWS アカウントやご希望の AWS リージョン内の低コストのステージング領域に継続的にレプリケーションされます。 このブロックレベルのレプリケーションは、オペレーティングシステム、設定ファイル、データベース、アプリケーション、データファイルなど、保護対象システムなどのほぼすべての状態を網羅しています。CloudEndure Disaster Recovery では、Linux または Windows のサポート対象バージョンで実行されるものであれば、どんなデータベースやアプリケーションでもレプリケーションされます。一般的には、Oracle や SQL Server、または SAP のようなエンタープライズ向けのアプリケーションで使用されています。AWS から AWS へのレプリケーションであれば、指定された VPC 内の AWS 環境、つまり VPC そのもの、サブネット、セキュリティグループ、ルート、ACL、インターネットゲートウェイなどがレプリケートされます。 では、CloudEndure Disaster Recovery のユースケースとして皆さんのご参考になるポピュラーなものをご紹介しましょう。 オンプレミスからクラウドへ移行型災害対策 – お客様のセカンダリデータセンターを AWS クラウドに、ダウンタイムやパフォーマンスインパクトなしで移行するモデルです。信頼性、可用性、セキュリティが向上します。ハードウェア、ネットワーキング、ソフトウェアを重複して用意する必要はありません。 クロスリージョン型災害対策 – AWS ですでにアプリケーションを実行されている場合は、コスト効率の高いレイヤーを別に設営できます。クロスリージョン型災害対策をセットアップすると、ビジネス継続性が向上します。継続的なレプリケーションはリージョン間でもアベイラビリティーゾーン間でもセットアップできます。もちろん、厳しい目標復旧時点 (RPO) や目標復旧時間 (RTO) の要件にも対応しています。 クロスクラウド型災害対策 – ワークロードを他のクラウドで実行されている場合は、AWS […]

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