Amazon Web Services ブログ

re:Invent 2018 / 11月29日 アップデートのまとめ

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

エバンジェリストの亀田です。

今日はAndy Jassy のKeynoteでの多くの発表を中心として、多くの発表がありました。その纏めをお届けします。

Glacier Deep Archiveが発表されました。(Pre Announce)

S3 Glacier ディープアーカイブは Amazon S3 の最も低コストのストレージクラスであり、定期的にアクセスされないデータの長期保存とデジタル保存をサポートします。保存されたすべてのオブジェクトは、地理的に分散した 3 つ以上のアベイラビリティーゾーンにレプリケートおよび保存され、99.999999999% の耐久性によって保護され、12 時間以内に復元できます。

Amazon FSx for Windows File Serverが発表されました。

完全マネージド型の Windows ファイルサーバーに裏付けられたネイティブ Windows ファイルサーバーに、広く採用されている SMB (Server Message Block) プロトコルを介してアクセスできます。SSD ストレージで構築されている Amazon FSx for Windows ファイルサーバーは、一貫したミリ秒未満のパフォーマンスを提供します。

Amazon FSx for Lustreが発表されました。

オープンソースプロジェクトであるLustreをベースにした高並列なファイルシステムであり、ペタバイトスケールのファイルシステムに対するミリ秒以下でのアクセスをサポートします。数千のクライアント(EC2インスタンスやオンプレミスサーバー)による同時アクセスにより、数百万IOPS(Input/Output Operation per Second)や数百GB/secものデータ転送を行うことが可能です。各ファイルシステムはNVMe SSDストレージにより構成されており、3.6 TiB単位でプロビジョンされ、1 TiBごとに200 Mbpsのスループット、10,000 IOPSを発揮できるようにデザインされています。

AWS Control Towerが発表されました。

Landing Zoreと言われる安全で整備されたマルチアカウントのAWS環境の設定を自動化します。AWS Organisation、AWS Service Catalog、AWS ConfigなどのAWSの管理およびセキュリティサービスを使用して、ワークロードをきめ細かく制御し、このコントロールを全体にわたって維持する方法を提供します。

AWS Security Hubが発表されました(Preview)

AWSアカウント全体で優先度の高いセキュリティ警告とコンプライアンスステータスを包括的に確認できます。ファイアウォールやエンドポイントの保護から脆弱性やコンプライアンスまで幅広く強力なセキュリティツールが用意されています。AWSパートナーソリューションだけでなく、Amazon GuardDuty、Amazon Inspector、Amazon Macieなどの複数のAWSサービスから、セキュリティアラートや検索結果を集約、整理、優先順位付けする単一のダッシュボードを提供します。

Amazon Lake Formationが発表されました。

数日で安全なデータレイクを簡単に設定できるサービスです。S3またはリレーショナルデータベースとNoSQLデータベースにある既存のデータストアを特定し、そのデータをデータレイクに移動します。データの格納場所と適用するデータアクセスとセキュリティポリシーを定義するだけで、Lake Formationがデータレイクを作成します。ユーザーは、これらのデータセットを、Apache Spark、Amazon Redshift、Amazon Athena、Amazon Sagemaker、Amazon QuickSightなどのAmazon EMRのような分析や機械学習サービスで選択して活用できます。

Amazon Timestreamが発表されました。

IoTおよび運用アプリケーション用の、スケーラブルでスケーラブルで完全に管理された時系列データベースサービスで、リレーショナルデータベースの1/10のコストで、1日あたり何兆ものイベントを簡単に保存および分析できます。時系列データは、典型的には時間順の形式で到着し、データは追加専用であり、問​​合せは常にある時間間隔に渡るなどの特定の特性を有します。リレーショナル・データベースはこのデータを格納することができますが、時間間隔でデータを格納および検索するなどの最適化がないため、このデータの処理では非効率です。Amazon Timestreamは、このデータを時間間隔で効率的に保存および処理する目的で構築された時系列データベースです。

Amazon Quantum Ledger Databaseが発表されました。

完全に管理された元帳データベースとなり、中央の信頼された機関が有する透過的、不変、および暗号で検証可能なトランザクションログを提供します。Amazon QLDBは​​、すべてのアプリケーションデータの変更を追跡し、時間の経過とともに完全かつ検証可能な変更の履歴を保持します。Amazon QLDBは​​、独自の元帳のようなアプリケーションを構築する複雑な開発作業に携わる必要性を排除する新しいクラスのデータベースです。QLDBを使用すると、データの変更履歴が変更されたり変更されたりすることがなくなります。

Amazon Managed Blockchainが発表されました。

オープンソースフレームワークHyperledger FabricとEthereum *を使用してスケーラブルなブロックチェーンネットワークを簡単に作成および管理できる、マネージドサービスです。わずか数回のクリックでスケーラブルなブロックチェーンネットワークをセットアップおよび管理でき、ネットワークを構築するために必要なオーバーヘッドを排除し、数百万のトランザクションを実行する数千のアプリケーションの要求に合わせて自動的に拡張します。さらに、Managed Blockchainは、完全に管理されている元帳データベースであるAmazon Quantum Ledger Database(QLDB)にブロックチェーンネットワークアクティビティの不変なコピーを複製することができます。

Amazon Elastic Inferenceが発表されました。

有名な機械学習フレームワークである TensorFlow や Apache MXNet、そして ONNX (MXNet 経由で適用)をサポートします。既存のコードの変更は最小限となり、AWS に最適化してビルドされたフレームワークを使用した場合、インスタンスに取り付けられたアクセラレーターを自動で検出し、承認されたアクセスのみ許可し、計算をローカル CPU リソースと取り付けられたアクセラレーターで分散させます。

AWS Inferentiaが発表されました。(Pre-announce)

低コストで高性能を実現するように設計された機械学習の推論チップです。AWS Inferentは、TensorFlow、Apache MXNet、PyTorchディープラーニングフレームワーク、およびONNXフォーマットを使用するモデルをサポートし、アプリケーションの計算コストの90%を節約することができます。

Amazon SageMaker Ground Truth
AWS Marketplace for Machine Learningが発表されました。

AWS マーケットプレイスで提供されるカテゴリに新く機械学習が加わります。150以上のアルゴリズムとモデルパッケージがあり、日々増えて行く予定です。購入したお客様はすぐに、SageMaker コンソール、Jupyter ノートブック、SageMaker SDK、AWS CLI から直接アルゴリズムやモデルをデプロイすることができます。

Amazon SageMaker RL
AWS DeepRacerが発表されました。

オンボードIntel Atom® プロセッサー、1080p解像度の4メガピクセルカメラ、高速WiFi(802.11ac)、複数のUSBポート、およそ2時間稼働できるバッテリーを搭載しているラジコンカーです。Atom processor上で、Ubuntu 16.04 LTS、ROS(Robot Operating System)、および Intel OpenVino™ コンピュータービジョンツールキットが稼働します。

Amazon SageMakerの新しい強化学習機能のアドバンテージと、AWS RoboMakerによる3Dシミュレーション環境が含まれます。組み込みのシミュレーターを利用して、事前定義されたレーストラックのコレクションに対して自動運転モデルを学習できます。また、そのモデルを仮想的に評価する、あるいは、AWS DeepRacerカーにモデルをダウンロードして実世界でのパフォーマンスを検証することができます。

Amazon Textractが発表されました。

スキャンされたドキュメントからテキストとデータを自動的に抽出するサービスです。Amazon Textractは、単純な光学式文字認識(OCR)を超えて、テーブルに格納されたフォームや情報のフィールドの内容も識別するサービスです。ドキュメントワークフローを迅速に自動化できるため、何百万ものドキュメントページを数時間で処理できます。

Amazon Personalizeが発表されました。(Preview)

複雑な機械学習のタスクを自動化する新しいプロセスである AutoML を使うことで、機械学習モデルを設計し、トレーニングし、デプロイする際に要求される難しい作業を自動で実行します。Amazon S3 に保存されているデータセットとストリーミングデータセット (JavaScript トラッカーやサーバサイドからリアルタイムで送られてくるイベントなど) の両方をサポートします。

Amazon Forecastが発表されました。(Preview)

時系列データの予測を生成して推論することができます。例えば、サーバーへのWebトラフィック、AWS使用率、IoTセンサーメトリックなどの操作メトリックや、売上、利益、経費などのビジネス指標等です。Amazonが20年以上にわたり蓄積したノウハウを使いやすく完全にマネージドされたサービスにパッケージ化しました。

AWS Outpostsが発表されました。

ネイティブのAWSサービス、インフラストラクチャ、および運用モデルをほぼすべてのデータセンター、コロケーションスペース、またはオンプレミス施設に提供します。シームレスなハイブリッドクラウドソリューションのためにAWSで使用するのと同じソフトウェア、サービス、インフラストラクチャ、管理ツール、開発、および展開モデルが利用可能となります。

AWS Outpostsを使用すると、AWSクラウドとオンプレミスのすべてのアプリケーションで、API、管理コンソール、自動化、ガバナンスポリシー、およびセキュリティコントロールの管理プレーンとして、AWS上のAWS Management ConsoleまたはVMware Cloudを選択できます。

Amazon DynamoDB on-demandが発表されました。

事前のキャパシティプランニングが不要で1秒あたり数千リクエストのトラフィックにも対応が出来るフレキシブルな課金を実現する新しいオプションを案内します。DynamoDB on-demandはシンプルなpay-per-request課金モデルを提供しreadリクエストとwriteリクエストを使った分に応じて支払うだけになります。

Amazon SageMaker neoの情報がアップデートされました。

MondayNightLiveでアナウンスのあったSageMaker neoの情報がアップデートされました。

Amazon SageMaker Neo は Amazon EC2 インスタンス、Amazon SageMaker エンドポイント、および AWS グリーングラスによって管理されるデバイスにデプロイされたモデルを自動で最適化します。フレームワークとアルゴリズムはTensorFlow、Apache MXNet、PyTorch、ONNX、およびXGBoostをサポートしています。Amazon SageMaker Neo は Apache ソフトウェアライセンスの下でオープンソースコードとしてリリースされ、ハードウェアベンダーはプロセッサーとデバイス用にカスタマイズすることが可能です。

Amazon RDS on VMWareのPublic Previewが開始されました。

Amazon RDS on VMWare は、現在プレビュー中のサービスで、Amazon RDS が管理するリレーショナルデータベースを VMware vSphere のオンプレミスデータセンターに提供します。 RDS on VMware は、データベースのプロビジョニング、オペレーティングシステムとデータベースのパッチ適用、バックアップ、ポイントインタイムリストア、ストレージとコンピューティングのスケーリング、インスタンスの状態モニタリング、フェイルオーバーを自動化します。プレビューは PostgreSQL 10.4 および MySQL 5.7 のエディションでご利用いただけます。こちらからお申し込みが必要です。

Amazon EC2 が レジューム(停止と再開)をサポートしました。

Amazon EBS によってバックアップされた Amazon EC2 インスタンスを休止状態にして、後で再開できるようになりました。Hibernate は、ラップトップの蓋を閉じて開けるようなもので、アプリケーションが中断した場所で起動します。 休止状態の場合、インスタンスの EBS ルートボリュームとアタッチされた他の EBS データボリュームは、セッション間で永続化されます。 さらに、メモリ(RAM)のデータも EBS ルートボリュームに保存されます。 再開時に、EBS ルートデバイスは RAM コンテンツを含む以前の状態から復元されます。

AWS License Managerが発表になりました。

AWS および Microsoft、SAP、Oracle、IBM などのソフトウェアベンダーが提供するオンプレミスサーバーのライセンスを簡単に管理で着るサービスです。 AWS License Manager を使用すると、管理者はライセンス契約の条件をエミュレートするカスタマイズされたライセンスルールを作成し、EC2 のインスタンスの起動時にこれらのルールを適用できます。 管理者は、これらの規則を使用して、ライセンス違反を制限できます。

AWS App Meshが発表となりました。

マイクロサービスアプリケーション間の通信を簡単に監視および制御できるサービスメッシュです。AWS App Mesh を使用すると、アプリケーション内のすべてのマイクロサービスに一貫した可視性とネットワークトラフィック制御を提供することで、マイクロサービスを簡単に実行でき、アプリケーションコードを更新して、監視データの収集方法やマイクロサービス間のトラフィックのルーティング方法を変更する必要がなくなります。

AWS用に最適化されたTensorflowが最大265GPUに対応しました。

Ubuntu および Amazon Linux 向けの AWS ディープラーニング AMI は、最大 256 GPU にほぼ線形スケーリング効率を備えた TensorFlow ディープラーニングモデルの分散トレーニングをサポートするようになりました。

AWS IoT Greengrass がAmazon SageMaker Neo と  ML Inference Connectors をサポートしました。

Neo を使用すると、機械学習モデルを一度トレーニングし、クラウドとエッジのどこからでも実行できます。 ネオは、ARM、インテル、およびNVIDIAプロセッサに展開するために、Tensorflow、MXNet、PyTorch、ONNX、およびXGBoostモデルを自動的に最適化します。

AWS IoT Greengrass には、Amazon SageMaker の画像分類アルゴリズムを使用してトレーニングされた画像分類用の新しいコネクタも用意されています。 これらのコネクタは、カメラなどのデバイスでの画像分類推論に必要なすべての AWS Lambda コードと ML 依存関係をパッケージ化します。 Nvidia Jetson TX2、アームv7(ラズベリーパイ)、およびインテル Atom:サポートされている各ハードウェア・プラットフォームでコネクタが利用可能です。

AWS Cloud Mapが発表されました。

すべてのクラウドリソースに対するサービス検出です。 Cloud Mapを使用すると、アプリケーションリソースのカスタム名を定義でき、動的に変化するリソースの更新された場所を維持できます。 これにより、Web サービスはリソースの最新の場所を常に検出するため、アプリケーションの可用性が向上します。