Amazon Web Services ブログ

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AWS X-Ray – 分散アプリケーションの内部を見る

大統領自由勲章の受賞者であるGrace Hopperが、プログラムからエラーを特定し取り除く作業にデバッグという言葉を与えた最初の人だと思います。 実際にコンピュータから本物のバグ(虫)を見つけたことはないですが、働き初めた頃にアセンブラ言語のデバッグに膨大な時間を費やしました。その当時は、デバッグとはコードを1ステップずつ実行し、各プロセッサのレジスタの中身をステップの前後で比較し、自分の頭の中のモデルと実際に起こっていることが一致しているかを検証するというものでした。これはとてもうんざりするようなものでしたが、バグが残る余地はほとんどなく、自分のコードがどの様に動くかの深い理解も得られるものでもありました。その後、1ステップずつの実行はなくなり、デバック出力(こんにちは、stderr)に取って代わり、それからログファイルとログ分析ツールへと変わっていきました。 最近の過去数十年で、複雑な分散システムが登場してきたことで、デバッグは変化して新しい意味を持つようになりました。単体テストが個別の関数とモジュールが期待通り動作することを保証しているので、難易度の高いポイントは大規模な中での動作のパターンを見ることに変わっています。クラウドコンピューティング、マイクロサービス、そして非同期な通知ベースのアーキテクチャの組合せによって、システムは数百から数千もの可変な箇所を持つようになりました。こうした複雑なシステムでのパフォーマンス課題を特定し対応していく難しさは増していて、個別サービスレベルの観測情報を集約して意味のある上位の結果にすることに難しさがあります。開発者にとって、EC2インスタンス、ECSコンテナ、マイクロサービス、AWSのデータベースやメッセージサービスを辿って”筋道を追う”ことは簡単ではありません。 これを何とかしましょう!

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新しい T2.Xlarge および T2.2Xlarge インスタンス

AWSのお客様はT2インスタンスを使う時に得られるコスト効率のよい、バーストベースのモデルを好まれています。これらのお客様は webサーバや開発環境、継続的なインテグレーション用のサーバ、テスト環境、そして小さなデータベース等の一般的な用途でのワークロードを動作させるのにT2インスタンスを使います。これらのインスタンスは豊富なベースラインパフォーマンスと、必要に応じてフルコアのプロセッシングパワーにまで透過的にスケールアップを提供します。(もしこちらがあなたにとって新しいニュースであれば、バースト可能な性能を持つ新しい低コストEC2インスタンスをご参照ください) 本日2つの新しいより大きなT2インスタンスサイズを追加します。- 16GiB メモリの t2.xlargeと32GiB メモリのt2.2xlarge です。これらの新しいサイズにより、お客様はより大きなリソースの要件のアプリケーション向けに T2のバーストモデルの価格とパフォーマンスのメリットを享受頂けます。(t2インスタンスのレンジを拡大するのは、今回が3度目になります;昨年の6月にt2.largeを、昨年の12月にt2.nanoを追加しました。 こちらがT2インスタンスのすべてのサイズ向けのスペックになります。(価格は最近のEC2の値下げを反映しています。US Eastリージョンの料金になります。) 名前 vCPU ベースラインパフォーマンス プラットフォーム メモリ CPU クレジット / 時間 価格 / 時間 (Linux) t2.nano  1  5%  32bit または 64-bit  0.5  3  $0.0059 t2.micro 1 10%  32bit または 64-bit 1 6 $0.012 t2.small 1 20%  32bit または 64-bit 2 12 $0.023 t2.medium 2 40%  32bit […]

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改善されたAWS IoT Buttonデベロッパーエクスペリエンスの発表

5月には、正式にAWS IoT Buttonを開始し、開発者コミュニティから提供されたボタンのサポートに圧倒されました。 私たちは皆様の提案に耳を傾け、AWS IoT Buttonの改良された開発者体験を発表することを喜ばしく思います。 今日から、iOSとAndroid用の新しいモバイルアプリでAWS IoT Buttonを設定できます。 モバイルアプリケーションは、ボタンの登録、設定、およびプログラミングのプロセスを簡素化します。 あらかじめ設定されたAWS Lambdaのブループリントを使用して、このボタンをクリックするとSMSや電子メールを送信するボタンを素早くプログラムすることができます。 または、あなたが選択した機能のための独自のLambdaコードを書くことができます。 さらに、新しいバージョンのAWS IoT Buttonは、バッテリー寿命を2倍に設計しました。 amazon.comで今予約注文することができます。 それまで待ちたくない場合は、元のAWS IoTボタンは引き続き使用でき、AWSアカウントごとに20ドルのAWSクレジットを提供します。 AWS IoT Buttonの詳細については、製品ページをご覧ください。   原文: Announcing an Improved AWS IoT Button Developer Experience (翻訳: SA福井)

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AWS Snowmobile – エクサバイトのデータを数週間でクラウドに移動

移行作業の一環として、オンプレミスにある大量のデータをクラウドに移動することは、本来有るべき姿よりもより困難です。ハイエンドの接続をもってしても、ペタバイトあるいはエクサバイトの映画書庫や、財務記録、衛星画像、インターネット上の科学データを移動するには、何十年もかかることがあります。ビジネス面から見ると、移行後に廃止する予定のデータセンターに新しいネットワークを引いたり、より良い接続を追加したりするには、高額な費用がかかり、正当化することは困難です。 昨年、大規模データ移行対応に向けた1つのステップととして (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参照)を発表しました。80TBのストレージを備えたこれらのアプライアンスは、多くのお客様のご要望を満たしてきており、今日広く普及しています。 しかしながら、エクサバイトスケールのオンプレミスストレージを所有するお客様が、80TBを見て数学的な計算をすれば、依然として全面的なデータ移行を行うには、沢山のデバイスと頭を抱えたくなるロジスティクスが必要なことがわかります。 AWS Snowmobileの導入 これらのお客様のニーズを満たすために、本日Snowmobileを発表します。このセキュアなデータトラックは、最大100PBのデータを保管し、エクサバイトのデータを数週間でAWSへ転送するのに役立ちます(必要に複数台利用することが可能です)。金融、メディア&エンターテイメント、科学分野およびその他の産業のお客様のニーズに合うようにデザインされたSnowmobileは、ネットワークにアタッチされ、ローカルのNFSマウントされたボリュームのように見えます。あるいはに保管するデータを書き込むために、現在利用中のバックアップやアーカイブのツールを利用することが可能です。 物理的には、Snowmobileは長さ45フィート、高さ9.6フィート、幅8フィートの耐久性のある耐タンパー性輸送コンテナです。防水性があり、気候調節性があり、既存のデータセンターに隣接するエリアに駐車することができます。それぞれのSnowmobileは350KWの交流電力を消費します。現場に十分な容量がなければ、発電機を手配することも可能です。 セキュリティ面では、Snowmobileは、流通過程の追跡やビデオ監視を含む、複数のレイヤーでの論理的、物理的な保護を組み込んでいます。データは、キーによって書き込み前に暗号化されます。各コンテナはセルラーまたは衛星通信を利用したGPSトラッキングが組み込まれており、AWSに戻されます。輸送中に警備車両による護衛を付けることも出来ます。また、オンプレミスにSnowmobileがいる間、専任の警備員を手配することもできます。 各Snowmobileには、複数の40Gbps接続を跨って1Tbpsのデータ転送をサポートする高速スイッチに接続されたネットワークケーブルが含まれています。既存のネットワークがこの転送速度でデータを転送できると仮定すると、約10日間でSnowmobileを満たすことが出来ます。

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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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AWS Greengrass -ユビキタス, 現実世界におけるコンピューティング-

データセンターやオフィス内のコンピューティングやデータ処理は簡単です。一般的に、良好な接続性と安定した電力供給が得られます。必要に応じてオンプレミスやクラウドベースのストレージにアクセスし、コンピューティングパワーを利用することができます。 しかし、現実の世界では状況が大きく異なります。接続は断続的で、信頼性が低く、速度と規模に制限があり、消費電力が重視され、ストレージの容量と計算能力を最大限に引き出すための限界があります。 多くの関心が高く/潜在的に貴重なデータが収集、処理、実行可能なインテリジェンスに変えられれば、現場に成果が現れます。 このデータは、地球の表面より数マイル下に位置する鉱山や油井、センシティブかつ安全でクリティカルな病院や工場、あるいは別の惑星(ハロー)に置かれているでしょう。 当社のお客様は、AWS Cloudの規模とパワーを使用して、これらの試行条件でローカル処理を行う方法を尋ねています。 第一に、データをローカルで測定、感知、処理するシステムを構築したいと考えています。 そして、彼らは、データに耐えるようにクラウドのようなローカルインテリジェンスをもたらし、互いに依存する調整されたローカルでのアクションを実装したいと考えています。 これを困難にしているのが、利用可能なローカル処理リソースやストレージリソースを活用したいと同時に、専用のセンサーや周辺機器に接続したいと考えていることです。 AWS Greengrassの紹介

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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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