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Tag: 新サービス

EC2インスタンスタイプのアップデート – T2, R4, F1, Elastic GPUs, I3, C5

今朝早くに、AWSのCEOであるAndy Jassyが次のアップデートとなるEC2インスタンスのロードマップを発表しました。私たちは高I/O、コンピューティング最適化、メモリ最適化インスタンスの性能を向上させるとともに、FPGAベースのコンピューティングを含めたハードウェアアクセラレーションの領域にも進出します。この投稿では本日の発表をまとめるとともに、追加情報を含むそのほかの投稿たちへのリンクを示します。 これらの新しいインスタンスを計画するにあたって、お客さまが直面している問題やEC2で実行しようとしているワークロードについて十分に理解するために、私たちは非常に多くの時間を費やしました。お客さまの反応はさまざまでしたが、頻繁に言及されていたのはインメモリ分析、マルチメディア処理、機械学習(最新のAVX-512命令を用いたもの)、そして大規模でストレージ集積型のERP(Enterprise Resource Planning)アプリケーションなどでした。 次のインスタンス群が本日から利用可能です。 新しいF1インスタンス – F1インスタンスによって、Field-Programmable Gate ArrayまたはFPGAとして知られる、革新的なプログラマブルハードウェアを使用することができます。コードを記述してFPGA上で実行することにより、多くのゲノム分析、地震分析、財務リスク分析、ビッグデータ検索、そして暗号アルゴリズムなどの多くの処理を最大30倍高速化することができます。また本日、F1インスタンスの開発者プレビューおよびハードウェア開発キットをリリースしただけでなく、お客様がFPGAによるアプリケーションやサービスを構築して、AWSマーケットプレイスで販売することもできるようになりました。詳細については開発者プレビュー ー EC2 Instances (F1) with Programmable Hardwareをご覧ください。 新しいR4インスタンス – R4インスタンスは、昨今のメモリインテンシブなビジネスインテリジェンス、インメモリキャッシング、そしてデータベースアプリケーションのために設計されており、最大488GiBのメモリを搭載しています。R4インスタンスは大きなL3キャッシュと高速なメモリスピードにより、R3インスタンスより高い性能を発揮します。ネットワークの観点では、プレイスメントグループで使用した場合に、12Gbpsの専有EBS帯域幅に加えて、ENAによる最大20Gbpsのネットワーク帯域幅をサポートします。インスタンスは6つのサイズがあり、最大64個のvCPUと488GiBのメモリを選択できます。詳細については次世代のメモリ最適化EC2インスタンス(R4)をご覧ください。 拡張されたT2インスタンス – T2インスタンスはCPUの最大出力を定常的に使わないタイプのワークロードで、大きなパフォーマンスを発揮します。お客さまはT2インスタンスを、アプリケーションサーバやWebサーバ、開発環境、継続的インテグレーションサーバ、そして小規模のデータベースといった、さまざまなワークロードで利用されます。私たちはt2.xlarge(16GiBメモリ)とt2.2xlarge(32GiBメモリ)の2つを新たに加えます。既存のT2インスタンスと同様、新しいサイズも十分なベースラインパフォーマンス(既存のインスタンスに比べて最大4倍)に加えて、コンピューティングパワーが必要なときに全コアをバーストさせることができます。詳細については、新しいT2.XlargeとT2.2Xlargeインスタンスをご覧ください。 そして以下のインスタンス群については準備中です。 新しいElastic GPUs – まもなく既存のEC2インスタンスに対して、1GiBから最大8GiBのGPUメモリと、それに見合うコンピューティングパワーを持った、高パフォーマンスのグラフィックアクセラレーション機能を追加できるようになります。Amazonにより最適化されたOpenGLライブラリは、自動でElastic GPUsを検知します。この新たなEC2インスタンスのプレビューを発表するのに合わせて、AWS Graphic Certification Programを提供します。詳細については進行中 – Amazon EC2 Elastic GPUsをご覧ください。 新しいI3インスタンス – I3インスタンスは、Solid State Driveをベースとして高速で低レイテンシの不揮発性メモリ(Non Volatile Memory Express: NVMe)を搭載しています。4KBブロックサイズに対する最大330万のランダムIOPSと、最大16GB/秒のディスクスループットがあります。このインスタンスは、多くのI/Oインテンシブなリレーショナル&NoSQLデータベース、トランザクション処理、分析ワークロードで要求される水準を満たすように設計されています。I3インスタンスには6つのサイズがあり、最大64個のvCPUと488GiBのメモリ、そして15.2TBのストレージ(ERPアプリケーションに最適です)を選択できます。ストレージに保存されたすべてのデータは、保存時に暗号化されます。また新しいElastic Network Adapter(ENA)もサポートしています。 新しいC5インスタンス – C5インスタンスは、インテルの新しいXeon “Skylake” プロセッサをベースとしており、ほかのすべてのEC2インスタンスよりも高速な処理を行うことができます。Broadwellの後継として、SkylakeはAVX-512をサポートしているため、高度な浮動小数点演算を必要とする機械学習、マルチメデイア処理、科学計算、そして金融業務などに適しています。C5インスタンスには6つのサイズがあり、最大72個のvCPUと144GiBのメモリを選択できます。ネットワークの観点では、ENAをサポートするとともに、デフォルトでEBS最適化となっています。 原文: EC2 […]

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次世代のメモリ最適化EC2インスタンス(R4)

インメモリプロセッシングには大きな需要があります。日ごとに大きくなるワークロードと、世代を経るごとにパワーを増すCPUのおかげもあり、高性能のビジネスインテリジェンス、分析、データマイニング、そしてレイテンシに敏感なその他のワークロードにおいて、データセットを丸ごとメモリに載せることが、前提条件となりつつあります。分散キャッシングとバッチ処理ワークロードもまた、大量のメモリに素早くアクセスできることの恩恵を受けるでしょう。 私たちは本日、次世代のメモリ最適化EC2インスタンスをリリースします。大きなL3キャッシュと高速なメモリを搭載することで、既存のR3インスタンスより高い性能を発揮します。ネットワークの観点では、プレイスメントグループで使用した場合に、1Gbpsの専有EBS帯域幅に加えて、ENAによる最大20Gbpsのネットワーク帯域幅をサポートします。 R4インスタンスには以下の特徴があります。 インテル Xeon E5-2686 v4 “Broadwell” プロセッサ(2.3GHz) DDR4メモリ ハードウェア仮想化(HVM)のみ ラインナップは次の通りです。 モデル vCPUs メモリ(GiB) ネットワークパフォーマンス r4.large 2 15.25 最大10 Gigabit r4.xlarge 4 30.5 最大10 Gigabit r4.2xlarge 8 61 最大10 Gigabit r4.4xlarge 16 122 最大10 Gigabit r4.8xlarge 32 244 10 Gigabit r4.16xlarge 64 488 20 Gigabit   R4インスタンスはオンデマンドインスタンスとリザーブドインスタンスの形で、米国東部(バージニア北部)、米国東部(オハイオ)、米国西部(オレゴン)、米国西部(北カリフォルニア)、欧州(アイルランド)、欧州(フランクフルト)、アジアパシフィック(シドニー)、中国(北京)、そしてAWS GovCloud (US) リージョンにおいて利用可能です。詳細はEC2の料金ページをご覧ください。 原文:New – Next Generation […]

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AWS Snowball Edge – より多くのストレージ, ローカルエンドポイント, Lambdaファンクション

このブログポストを書く準備をしている間、昨年をローンチした際の記事(AWS Import/Export Snowball – Amazon所有のストレージアプライアンスを利用して1週間あたり1ペタバイトのデータ転送を実現)を読み直し、発表以降の全てのアップデートをカタログしてみました。おさらいすると、Snowballは物理的なインテグリティとデータセキュリティを念頭に置いた50TBのデータ転送アプライアンスとして始まりました。1年と少しの間に、キャパシティの増加(80TB), ジョブ管理API, HIPAA対応, HDFS対応, S3アダプタ, 追加のAWSリージョン対応を含む、多くの改善を実施してきました。 これらの改善は全て重要でしたが、アプライアンスの基本的な特性は変わりませんでした。1年と少しを通して、多くのAWSのお客様がオリジナルのSnowballを異なるタイプの物理環境で、多様なマイグレーション、ビッグデータ、ゲノミクス、データ収集ワークロードで稼働させるなかで、我々はこのアプライアンスをもっと機能的にする余地があることを学びました。 多くのお客様は、ネットワーク環境が限られているか存在しない、物理環境が極端な状況で大量のデータ(しばしば数百TB)を生成しています。お客様は、農場、工場、病院、航空機、油井で生成されたデータを収集したいと考えています。店舗フロアのメトリクスからビデオ監視までのIoTデバイスによって収集された情報について、ストレートフォワードを超えたストアアンドフォワードなデータコレクションのモデルに興味があり、データが到着次第、何らかのローカル処理を施すことを可能にしたいと考えています。彼らは、データの到着時にフィルタリング、クリーン化、分析、整理、追跡、要約およびモニタリングをしたがっています。

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Amazon Aurora アップデート – PostgreSQL 互換のエンジン

(昨日のように思いますが)ちょうど2年前、私は Amazon Aurora を【AWS発表】Amazon Aurora – Amazon RDSに費用対効果の高いMySQL互換のデータベースが登場!! の記事にて紹介しました。この記事では、RDS チームがリレーショナルデータベースモデルを既存の制約にとらわれない新鮮な視点で考え、クラウドに適したリレーショナルデータベースをいかに作ったかを説明しました。 それ以来、私たちがお客様から受けたフィードバックは心温まるものでした。お客様は、MySQL との互換性、高可用性、組み込みの暗号化オプションを愛しています。お客様は、Aurora が、耐障害性、自己修復機能を兼ね備え、10 GB から利用開始でき、事前のプロビジョニングなしに 64 TB までスケール可能なストレージを備えているという事実を頼りにしています。そして、Aurora は 6 つのコピーが 3 つのアベイラビリティーゾーンにわたってレプリケートされ、そのデータを性能や可用性への影響なく、Amazon Simple Storage Service (S3) にバックアップされるということをお客様は把握しています。お客様のシステムがスケールする際には、共通のストレージからデータを読み込む最大 15 個の低レイテンシーリードレプリカを追加できることを把握しています。費用の観点では、Aurora はコンピューティングリソースとストレージのリソースを効率的に使用し、商用データベースと比較して、費用対性能が10倍もよくなることを理解しました。世界規模の商用環境で、どのようにお客様がAurora を使用しているかについては、Amazon Aurora のパートナー紹介とお客様の声 をご覧ください。 もちろん、お客様は常によりよいものを求め、我々もお客様の必要とするものを理解し、それを達成するために最善を尽くします。ここでは、お客様のフィードバックに応えてリリースした最近のいくつかのアップデートを振り返ります。 10月 – ストアードプロシジャーからLambda Functionの呼び出し 10月 – S3からのデータ読み込み 9月 – リーダーエンドポイントが追加されました – 負荷分散と高可用性向上 – 9月 – Parallel Read Ahead, Faster Indexing, NUMA Awareness 7月 – MySQLバックアップからクラスタを作成可能になりました 6月 […]

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Amazon Lightsail – AWSの力、VPSの簡単さ

部品から複雑なシステム(家、コンピューター、家具)を組み立てるのを好む人がいます。彼らは、計画プロセスを楽しみ、慎重に各部品の調査を行い、望ましい力や適応性のバランスを与える部品を選択します。邪魔にならないに計画することで、彼らは最終品に向けて、部品を組み立てるプロセスを楽しみます。他の人々は、このdo-it-yourself(DIY)が魅力的で価値があると思っていませんし、途中であまりに多くの決定を下す事なく、できるだけ早く結果に到達する事に興味があります。 聞き覚えありませんか? 私は、このモデルはシステムのアーキテクチャとシステム構築にも同じ様に当てはまると思います。時々、個々のAWSコンポーネント(サーバー、ストレージ、IPアドレスなど)を手動で選ぶ事に時間をかけ、あなた自身でそれらをまとめたいでしょう。別の機会では、事前設定され事前に組み立てられた、システム構築の手間なく、Webアプリケーションを実行する準備が完了しているシステムを必要とします。 Amazon Lightsailの紹介 本日、Amazon Lightsailをローンチします。数回クリックしてメニューから設定を選択し、SSDベースのストレージ、DNS管理、固定IPが事前設定された仮想マシンを起動することができます。好きなオペレーティングシステム(Amazon Linux AMI,Ubuntu)、開発環境(LAMP, LEMP, MEAN,Node.js)やアプリケーション(Drupal,Joomla,Redmine,GitLabなど)を立ち上げることができます。そして、それはデータ転送量の大きな容量を含む月額$5から始まる定額料金です。

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Amazon Polly – 文章から音声へ、47の声と24の言語

この記事を書き始める時に、自分の子供の頃(TVを見てばかり過ごしていました)に戻って、1960年代や1970年代の有名なコンピュータやロボットの声を思い出してみました。たった数分で、HAL-9000、B9 (Lost in Space)、Star Trek Computerのオリジナル、そしてRosie (The Jetsonsより)が頭に浮かびました。当時は、機械的に生成された音声は、正確な音でそっけなく、人間の感情を欠いているものを多くの人が期待していました。 多くの年月を早送りして、現在はコンピュータが生成した音声には多くの優れたアプリケーションとユースケースが存在し、一般的にText-to-SpeechまたはTTSとして知られています。エンターテイメント、ゲーム、公的放送システム、Eラーニング、電話通信、補助アプリやデバイス、そして個人アシスタントはその始まりにすぎません。これらアプリケーションの多くは、接続性はとても良いがローカルの処理能力とストレージはそこそこしかない、モバイル環境にとてもよく合っています。

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Amazon Rekognition – 深層学習による画像検出と認識

この画像を見た時に、何が見えますか? 単純に、動物には見えるでしょう。ペット、犬、またはゴールデンレトリバーに見えるかも知れません。画像とこれらのラベルの連想は脳の中でハードウェアな回線があるわけではありません。代わりに、何百何千もの例を見た後でラベルを学んだのです。いくつかの異なるラベルを処理することで、動物と植物、犬と猫、ゴールデンレトリバーと他の品種を見分けることを学んでいます。

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Amazon Lex – 対話的音声&テキストインターフェースを構築

話すコンピュータは素晴らしいですが、聞いて応答するコンピュータはさらに優れています。 もしあなたがAmazon Echoを使用している場合は、Alexa-poweredなインタラクションモデルがどれほどシンプルで、有益で、強力であるかが分かります。 本日、Amazon Alexaを支える深層学習技術(ASR – 自動音声認識, NLU – 自然言語理解)と同じものを、ユーザーの会話アプリケーションの中で利用できるようにしました。Amazon Lexは、チャットボットや魅力的で実物そっくりのやり取りをサポートするその他のウェブ&モバイルアプリケーションを構築するために利用できます。あなたのbotは、情報を提供したり、アプリケーションを強力にしたり、作業を効率化したり、ロボットやドローンやおもちゃの制御メカニズムを提供したりすることができます。 Amazon Lexはすぐに使えるようにデザインされています。まず、Lexコンソールで会話をデザインすることから始めて、Lexに自然言語モデルを構築するためのサンプルフレーズを与えます。次にAmazon Lex botをパブリッシュして、ユーザーとのテキストあるいは音声の会話を処理させます。Amazon Lexはフルマネージドなサービスであり、セットアップや管理、インフラストラクチャのスケーリングに時間を費やす必要は有りません。 本日時点で、チャットボットはFacebook Messengerと接続することが出来ます。SlackやTwilioとインテグレーションについても現在作業中です。AWS側では、Lexは,,と共に動作し、アプリケーションコードからや、やその他のサービスを利用することも出来ます。

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Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを

私達が扱わなければいけないデータの量は日々増え続けています(私は、未だに1,2枚のフロッピーディスクを持っていて、1.44MBというのが当時はとても大きいストレージだったことを思い出せるようにしています)。今日、多くの人々が構造化されたもしくは準構造化されたペタバイト規模のファイル群を、日常的に処理してクエリしています。彼らはこれを高速に実行したいと思いつつ、前処理やスキャン、ロード、もしくはインデックスを貼ることに多くの時間を使いたいとは思っていません。そうではなくて、彼らはすぐ使いたいのです: データを特定し、しばしばアドホックに調査クエリを実行して、結果を得て、そして結果に従って行動したいと思っていて、それらを数分の内に行いたいのです。

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AWS Organizationsのプレビューが始まりました

AWS Organizations(以下、Organizations)は、IT部門が行う複数AWSアカウントの管理を簡単にします。OrganizationsではAWSアカウントのグループを作成でき、それらのグループにセキュリティや自動化設定を一元的管理をするためのポリシーを適用できます。 Organizationsは、個々のAWSアカウントにおけるユーザーが、どのAWSサービスにアクセスできるのかを統制することでセキュリティを向上させます。アカウントに対して、もしOrganizationsがAWS Identity and Access Management (IAM)ポリシーよりも厳しい統制を規定すれば、ユーザーはより厳密なOrganizationsポリシーで守られるでしょう。Organizationsは、新しいアカウントを作成、およびグループへ追加するAPIによって、新規アカウント作成の自動化を可能にします。また、Organizationsは一括請求の機能も含み、組織内のアカウントを自動的に結び付けることで、単一の支払い方法で料金支払いができます。 Organizationsがあれば、アプリケーション、環境、チーム、その他ビジネスにとって意味のあるグループ毎に、規模が拡大するAWSアカウントを更に簡単に管理できるようになります。 詳しくはAWS Organizationsのホームページを参照し、いますぐAWS Organizationsのプレビューにお申し込みください。 原文:Announcing AWS Organizations, Now in Preview (翻訳:Security Solutions Architect 桐山 隼人)

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