Amazon Web Services ブログ

Tag: Amazon S3

ヘルスケアデータレイクを始めよう

この記事は “ Getting started with a healthcare data lake ” を翻訳したものです。 ヘルスケアに関連するデータは、量と種類の両面において驚異的な拡大を続けています。International Data Corporation (IDC)¹ によると、2018 年時点の世界のヘルスケアデータは 1,218 exabytes (エクサバイト) と推定され、年平均成長率 (CAGR) についても 36% と、今後も急速に急増していくことが予想されています。さらに Hong et al² は、このデータの管理は、技術的な不均一性から適切なレベルのセキュリティとプライバシーの維持の難しさに至るまで、無数の課題があるため、ヘルスケア業界に大きな障壁をもたらすと指摘しています。しかし、これらは乗り越えなければならない障壁です。Amazon とその他の企業が共同で発表した Cloud Healthcare Pledge にあるように「適切な許可と制御を伴ったヘルスケアデータのスムーズな交換は、ヘルスエコシステム全体において、より良い患者ケア、より高いユーザー満足度、さらなるコスト削減につながる」のです。

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VMware Cloud on AWS で Amazon S3 VPC Endpoint を利用する際の設計上の考慮事項

この投稿は AWS Partner Solution Architect である Kiran Reid、同じく Specialist Solutions Architect である Ziv Klempner、Jordi Minguez Orozco が執筆したものの日本語訳バージョンとなります。元の英語記事はこちらです。 2021年初めにリリースされた AWS PrivateLink for Amazon S3 の一般提供により、お客様は仮想ネットワークのプライベート IP を使用して Amazon S3 とオンプレミスリソース間のプライベート接続を利用できます。この投稿では、Amazon S3 のインターフェイス VPC エンドポイント (AWS PrivateLink) を活用する方法と、VMware Cloud on AWS との統合について説明しています。これにより、VMware のエンタープライズクラスの Software-Defined Data Center (SDDC) ソフトウェアが AWS クラウドにもたらされます。

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Rival Peak

お客様事例 – Genvid Rival Peak

「Survivor」や「Big Brother」などのリアリティ番組を見たことがある人は多いでしょう。Genvid はこのようなエンターテインメントに、独自のインタラクティブな放送サービスを提供することで現代風にアレンジしています。 「Rival Peak」は視聴者が 12 人の AI 制御された出場者の中から自分のお気に入りを応援し、太平洋岸北西部の神秘的な場所でタスクをこなすのを手伝い、ウィル・ウィートンが司会を務める毎週のダイジェスト番組で彼らのうちの 1 人が脱落していくというものです。

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シドニー工科大学が生体医療用ロボットと AWS IoT で脳卒中リハビリを変革する方法

この記事は Nils De Vriesによって投稿された How the University of Technology Sydney is transforming stroke rehabilitation with biomedical robots and AWS IoT を翻訳したものです。 はじめに 本ブログでは、シドニー工科大学(UTS)が、バイオメディカル工学とロボティクス、そして AWS Internet of Things(IoT)などの AWS ソリューションを用いて、脳卒中患者の家庭環境でのリハビリテーションにおけるチャレンジにどのように取り組んだのかを紹介します。

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AI を活用したドローン画像による風力タービンの外観検査

本投稿は、Burak Gozluklu による記事 AI-Driven Visual Inspection of Wind Turbines Based on Drone Imaging を翻訳したものです。 はじめに 風力タービンを稼働状態に保つことは、適切にメンテナンスを続けることを意味します。メンテナンスのステップの1つは、定期的な外観検査です。 風力発電所の運用・保守を行う企業は、カメラ付きのドローンを利用した外観検査への取り組みを開始しています。 最近の調査によると、ドローンによる検査は、従来のロープを使った人間による検査と比較して、コストを最大70%削減し、ダウンタイムによる収益の損失を最大90%削減します。 さらに、ドローンでの作業は、ロープを利用した人間の高所作業よりもはるかに安全です。 これらの点から、お客様は検査プロセスの自動化に期待しています。 このブログ投稿では、検査プロセスを自動化するため、イベント駆動アーキテクチャの一部としての AI/ML ベースの画像認識について説明します。

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AWS での 3Dflow による Photogrammetry の再構築

この記事は、“Photogrammetry reconstruction with 3Dflow on AWS” を翻訳したものです。 イントロダクション この投稿では、Photogrammetry という手法を使用して、静止画からデジタル 3 次元(3D)アセットを作成する方法をご紹介します。そのために、3Dflow によって作成された Photogrammetry の再構築専用の 2 つの製品を取り上げます。グラフィカルユーザーインターフェイスアプリケーションである 3DF Zephyr と、Amazon Web Services(AWS)マーケットプレイスで入手できる FlowEngine コンテナです。次に、AWS オンデマンドコンピュートリソースを使用して、複数の Photogrammetry 再構築タスクのバッチ処理を自動化する方法を示します。

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IoT デバイスから AWS クラウドに大きなペイロードを安全に取り込む方法

この記事は2021年8月23日に投稿された記事(リンク) の日本語訳です。 AWS IoT Core は、IoT デバイスから AWS クラウドへペイロードを安全に取り込み、数十億のデバイスと数兆のメッセージをサポートします。また、メッセージの処理やデバイスの管理をクラウド上で確実かつ安全に行うことができます。AWS IoT Core を使ったソリューションを設計する際に課題となる可能性のあるのが、MQTT ペイロードの最大許容サイズに厳しい制限があることです。このブログを書いている時点では、AWS IoT Core がサポートする最大 MQTT ペイロードは 128KB しかありません (最新の情報はこちらをご確認ください) AWS IoT サービスは、このサイズを超えるパブリッシュや接続要求を拒否します。大きなサイズのペイロードを扱う一般的な IoT のユースケースとしては、以下のようなものが考えられます。 医療画像のクラウドへの取り込み。 医療機器からの心音や肺音の記録と送信。 スマートシティでの交通事故を検知するための音声ファイルの送信。 交通ルール違反の際に、ナンバープレートを撮影して送信。 産業用機械から生成されたバイナリファイルのクラウドへの取り込み。 このブログ記事では、大きなサイズの IoT ペイロードをスケーラブルに取り込む方法を説明します。これは、特に制約としてエッジでの演算能力に制限のあるデバイスや、クラウドに取り込む前にユースケースに対応したペイロードを1つ以上保持できるだけのメモリを持つデバイスに適用できます。

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Amazon SageMaker エンドポイントと IAM を使用した SaaS テナント分離の実装

この記事は、Implementing SaaS Tenant Isolation Using Amazon SageMaker Endpoints and IAM を翻訳したものです。 本投稿は、AWS の Sr. Solutions Architect である Michael Pelts と、DoiT International 社の Sr. Cloud Architect である Joshua Fox により寄稿されました。 マルチテナントの SaaS (Software-as-a-Service) プロバイダーが機械学習サービスの活用を検討する際には、異なるテナントからこれらのサービスに出入りするデータをどのように保護するかを検討する必要があります。 SaaS プロバイダーは、機械学習 (ML) サービスへのリクエストごとに、各テナントのデータがクロステナントアクセス (テナントの境界を超えた相互アクセス) から確実に保護されるような分離構造を導入する必要があります。 (原文寄稿者である) Michael は AWS にて、Joshua は DoiT International 社にて、それぞれデジタルネイティブな企業に対して支援を行うクラウドアーキテクトです。DoiT International 社は AWS アドバンスドコンサルティングパートナーであり、マネージドサービスプロバイダー (MSP) としてインテリジェントなテクノロジーと無制限のアドバイザリー、テクニカル、クラウドエンジニアリングのサポートを提供しています。 私たちの経験では、ML サービスプロバイダーの中には、テナントリソースを分離しているところもあれば、全てのテナントでリソースを共有しているところもあります。 […]

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2021 メディア業界のお客様向け AWS 勉強会 第十一回「クラウド編集 / クラウドレンダリング」

2021/11/24 にメディア業界のお客様向けに AWS 勉強会を開催いたしました。第十一回は従来、場所や時間に縛られていた映像編集や CG/VFX レンダリングについて、働き方改革やコロナ禍の影響もありクラウド化が進む中で見えてきたメリットや最新のソリューションをご紹介しました。資料のダウンロードおよび動画の視聴は下記のリンクからご利用頂けますので、合わせてご確認ください。

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