Amazon Web Services ブログ

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Cost allocation tagsについて

AWS リソースにタグを付け、タグごとにコストの内訳を確認する機能は、以前から提供されていました。コスト配分の機能は 2012 年に開始され (「お客様の請求のための AWS コスト配分」を参照)、当社はその他のサービスのサポートを安定して追加してきました。最も最近では DynamoDB (「Amazon DynamoDB 用のコスト配分タグの概要」)、Lambda (「AWS Lambda がタグ付けとコスト配分をサポート」)、EBS (「新規 – AWS Snapshots 用のコスト配分」) が追加されました。 本日は、Amazon Simple Queue Service (SQS) 用のタグベースのコスト配分を発表いたします。これにより、キューにタグを割り当て、それを使用して、アプリケーション、アプリケーションステージ (キューを介して通信する疎結合アプリケーション用)、プロジェクト、部署、開発者など、目的とするあらゆるレベルでコストを管理できます。キューにタグを付けたら、AWS Tag Editor を使用して、対象のタグが付けられたキューを検索できます。 私のキューの 1 つに 3 つのタグ (app、stage、department) を追加する方法をご覧ください。 この機能はすべての AWS リージョンで今すぐご利用いただけます。タグ付けの詳細については、「Amazon SQS キューにタグを付ける」を参照してください。タグを使用したコスト配分の詳細については、「コスト配分タグの使用」を参照してください。メッセージキューを使用して最新のアプリケーション用の疎結合マイクロサービスを構築する方法については、当社のブログ投稿 (「Amazon SQS および Amazon SNS による疎結合のスケーラブルな C # アプリケーションの構築」) を参照するとともに、当社の最近のウェビナー (「Amazon SQS and […]

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Getting Ready for AWS re:Invent 2017

AWS re:Invent の開催まで後わずか 40 日となったので、私の同僚と私は、お客様がラスベガスでの時間を有効に活用するためのヒントをいくつかご紹介します。いつもどおり、トレーニングと教育に重点を置き、それ以外の時間にはお楽しみイベントやレクリエーションも用意されています。 場所、場所、場所 re:Invent Campus はラスベガス商業地全体にわたって行われ、MGM Grand、Aria、Mirage、Venetian、Palazzo、Sands Expo ホール、Linq Lot、Encore でイベントが開催されます。各施設では、特定のトピック専用のトラックをホストします。 MGM Grand – ビジネスアプリ、エンタープライズ、セキュリティ、コンプライアンス、アイデンティティ、Windows。 Aria – Big Data & Analytics、Alexa、コンテナ、IoT、人工知能 & 機械学習、サーバーレス。 Mirage – ブートキャンプ、認証 & 認定試験。 Venetian / Palazzo / Sands Expo ホール – アーキテクチャ、AWS Marketplace & Service Catalog、コンピューティング、コンテンツ配信、データベース、DevOps、モバイル、ネットワーキング、ストレージ。 Linq Lot – Alexa ハッカソン、Gameday、ジャムセッション、re:Play パーティー、講演者との交流 & 挨拶。 Encore – 予約可能な会議会場。 […]

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AWS JapanがRed Hat Japan CCSP Partner of the Yearを受賞

Partner SAの河原です。10月20日にレッドハット社主催の年次カンファレンス「Red Hat Forum Tokyo 2017」が開催されました。同日に「Red Hat Partner Awards 2017 レセプションパーティー」があり、アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社は、「CCSP Partner of the Year」を受賞いたしました。本日、レッドハット社より以下のニュースリリースが発行されましたので、授賞式の様子をご紹介します。 レッドハット、「Red Hat Japan Partner Awards 2017」を発表 これは、レッドハット社の認定クラウド&サービスプロバイダー(CCSP)としてクラウド市場の拡大に最も貢献したパートナーに贈られる賞です。レッドハット製品、技術をクラウド上で活用する環境として幅広いお客様層に支持され、継続的に高い売上成長を果たした点を評価いただいています。また、Red Hat Enterprise Linux(RHEL)に限らずRed Hat OpenShift Container PlatformやRed Hat JBoss Middlewareを活用した案件も創出し、ソリューションの拡大にも貢献したことが受賞の理由となっております。 Red Hat Forumでは、「Red Hat on AWS 最新の取り組みご紹介」と題したブレークアウトセッションも行い、AWS上にお客様がお持ちのサブスクリプションを持ち込むことが可能となるRed Hat Cloud Access、AWSと連携したAnsibleおよびOpenShiftによるデプロイメント自動化などをご紹介いたしました。AWS上にAnsible Tower by Red Hatを容易に構築できるAWS Quick Startはこちらから、AWS上にRed Hat OpenShift Container Platformを容易に構築できるAWS […]

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データウェアハウスをエクサバイト級に拡張するAmazon Redshift Spectrum

(補足:本記事は2017年7月にAWS Bigdata Blogにポストされた記事の翻訳です。一部の記載を現時点の状況に合わせて更新してあります) 何年も前、最初にクラウドベースのデータウェアハウスを構築する可能性について検討を始めた際、我々は、我々の顧客が増え続ける一方の大量のデータを持つ一方で、そのごく一部のデータのみが既存のデータウェアハウスやHadoopシステムに投入され分析に利用されているという事実に直面しました。同時に、これがクラウド特有の特殊事情ではないこともわかりました。エンタープライズストレージ市場の成長率がデータウェアハウス市場のそれを大きく上回る様々な業界においても、状況は同じだったのです。 我々はこれを“ダークデータ”問題と名付けました。我々の顧客は、彼らが収集したデータに利用されていない価値があることに気づいていました。そうでなければなぜそれを保管するコストをかけるでしょうか?しかしながら、彼らが利用できるシステムは、これらのデータ全てを処理するには遅すぎ、複雑すぎ、高すぎたため、データのサブセットのみを利用することになりました。彼らはいつか誰かが解決策を見出すことへの楽観的な期待とともに、これらのデータを保持し続けました。 Amazon Redshift はダークデータ問題の解決に寄与することから、AWSサービスの中でも最も成長の速いサービスの一つとなりました。このソリューションは大半の代替案に比べ、少なくとも一桁は安価で、かつ高速でした。また、Amazon Redshiftは当初からフルマネージドのサービスで、ユーザーはキャパシティやプロビジョニング、パッチ対応、監視、バックアップ等を始めとする様々なDBA課題について頭を悩ませる必要がありませんでした。 Vevo, Yelp, Redfin,Edmunds, NTTドコモなどの多くの顧客が、Amazon Redshiftに移行して、クエリー性能の改善、DBAオーバーヘッドの削減、そして分析コストの低減を実現しました。 我々の顧客のデータは、極めて速いペースで増え続けています。おしなべて、ギガバイトのデータはペタバイトとなり、平均的なAmazon Redshift顧客が分析するデータ量は毎年二倍になっています。我々が、増加するデータを扱う上でお客様の手助けとなる機能群を実装してきた理由はここにあります。例えばクエリースループットを二倍にする、圧縮率を三倍から四倍に改善する、といったことです。これらは、お客様がデータを破棄したり分析システムから削除したりすることを考慮せざるを得なくなる時期を遅らせることができます。しかしながら、ペタバイトのデータを日々生成するAWSユーザーが増えており、こうしたデータはわずか3年でエクサバイトの水準に達します。このようなお客様のためのソリューションは存在しませんでした。もしデータが毎年倍々になるのであれば、コスト・性能・管理のシンプルさに革新をもたらす、新たな、破壊的なアプローチを見付けることを強いられるまで、そう長い時間はかからないでしょう。 今日利用可能な選択肢に目を向けてみましょう。お客様は、Amazon EMRを用いて、Apache HiveなどのHadoopベースの技術を利用することができます。これは実際のところ、非常に素晴らしいソリューションです。抽出と変換のステップを経ることなく、Amazon S3上のデータを簡単かつ低コストで直接操作できるようになるからです。クラスターは必要な時に起動することができ、実行対象となる特定のジョブに合うよう適切にサイジングすることができます。こうしたシステムは、スキャンやフィルター、集計といったスケールアウト型の処理には最適です。一方で、これらのシステムは複雑なクエリー処理には向いていません。例えば、結合処理ではノード間でデータをシャッフルする必要が生じます。巨大なデータと多数のノードが存在する場合、この処理は極めて低速になります。そし結合処理は、重要な分析課題の大半において本質的に重要なものです。 Amazon Redshiftのような、列指向かつ超並列型のデータウェアハウスを利用することもできます。こうしたシステムは、巨大なデータセットに対する結合や集計といった複雑な分析クエリーを、単純かつ高速に実行することを可能にします。特に、Amazon Redshiftは、高速なローカルディスクと洗練されたクエリー実行、そして結合処理に最適化されたデータフォーマットを活用します。標準SQLを用いるので、既存のETLツールやBIツールを活用することもできます。一方で、ストレージとCPU双方の要件を満たすようにクラスターをプロビジョニングする必要があり、データロードも不可欠となります。 いずれのソリューションも強力な特長を備えていますが、お客様はどちらの特長を優先するかの判断を強いられます。我々はこれを「ORの抑圧(※)」と見做しています。ローカルディスクのスループットとAmazon S3のスケーラビリティは両立できない。洗練されたクエリー最適化と高度にスケールするデータ処理は両立できない。最適化されたフォーマットによる高速な結合処理性能と、汎用的なデータフォーマットを用いる様々なデータ処理エンジンは両立できない、などです。しかし、この選択は本来迫られるべきではありません。この規模においては、選択する余裕など到底ないからです。お客様が必要とするのは「上記の全て」なのです。 ※ジム・コリンズが著書「ビジョナリー・カンパニー」で提示した概念。一見矛盾する力や考え方は同時に追求できない。 Redshift Spectrum Redshift Spectrumは、こうした「ORの抑圧」に終止符を打つべく開発されました。Redshift Spectrumによって、Amazon Redshiftを利用されているお客様はAmazon S3上のデータに対し 簡単にクエリーを実行できるようになります。Amazon EMRと同様に、お客様はオープンなデータフォーマットと安価なストレージの恩恵を享受できます。データを抽出し、フィルターし、射影し、集計し、グループ化し、ソートするために、何千ものノードにスケールアウトすることも可能です。Amazon Athenaと同様に、Redshift Spectrumはサーバーレスであり、プロビジョニングや管理は必要ありません。単に、Redshift Spectrumを利用したクエリーが実行されている間に消費中のリソースに対してお支払いいただくだけです。Amazon Redshift自身と同様に、洗練されたクエリーオプティマイザー、ローカルディスク上のデータへの高速アクセス、そして標準SQLの恩恵を得ることができます。そして、他のどのようなソリューションとも異なり、Redshift Spectrumはエクサバイト級ないしはそれ以上のデータに対して、高度に洗練されたクエリーを、わずか数分で実行することが可能です。 Redshift SpectrumはAmazon Redshiftの組み込み機能の一つであり、お客様の既存のクエリーやBIツールはシームレスにご利用いただくことができます。背後では、我々は複数のアベイラビリティゾーンに跨がった何千ものRedshift Spectrumノードのフリートを運用しています。これらのノードは、処理する必要があるデータに基づいて透過的にスケールし、クエリーに割り当てられます。プロビジョニングや利用の確約は不要です。Redshift Spectrumは同時実行性にも優れています。お客様は任意のAmazon S3上のデータに対して、複数のAmazon Redshiftクラスターからアクセスすることができます。 Redshift Spectrumクエリーのライフサイクル Redshift Spectrumクエリーのライフサイクルは、クエリーがAmazon Redshiftクラスターのリーダーノードに送信された時に始まります。リーダーノードはクエリーを最適化し、コンパイルし、その実行命令をAmazon Redshiftクラスターのコンピュートノード群に送ります。次に、コンピュートノード群は外部テーブルに関する情報をデータカタログから取得し、当該クエリーのフィルターと結合に基づいて、無関係なパーティションを動的に取り除きます。コンピュートノードはまた、ノード上でローカルに利用可能なデータを精査して、Amazon S3内の関連するオブジェクトだけを効率的にスキャンするようプレディケイトプッシュダウンを行います。 Amazon Redshiftコンピュートノードは、続いて、処理する必要のあるオブジェクトの数に基づいて複数のリクエストを生成し、それらをRedshift Spectrumに一斉に送ります。Redshift Spectrumは、AWSリージョンごとに何千ものAmazon EC2インスタンスをプールしています。Redshift […]

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AWS支払の円払いへの切り替え方法について

先日のCloud Roadshow 2017 広島、名古屋、大阪では、KeyNoteの中でAWSの円払い対応および日本準拠法対応についてみなさんにご案内いたしました。本ブログの中で2回連載という形でそれぞれ、支払方法の円対応、日本準拠法切り替えについてご案内をいたします。 実は、AWSの支払い通貨変更機能は、2015年2月にお客様からのご要望受けて実現してる機能ですが、新しくAWSのご利用をご検討いただいている皆様に改めてお伝えしたいこと、また管理者画面のデザイン変更などで過去ブログで記載された手順と少し変更が入っているため、改めてみなさんにその特徴・注意点と手順を共有させていただきます。 [特徴] 管理者画面での変更だけで切り替え作業が完了します 対応しているクレジットカードはVISAとMasterカードです MarketplaceでAMI形式で有償EC2インスタンスを設定している場合、その部分だけ引き続きドルで請求されます AWS内部ではドルで計算され、月末の利用料集計時に、その時点でのAWSが定めるレートをもとに円に自動計算されます 月額のAWSご利用額がドル換算で過去3か月平均が2000ドル以上ある場合は、請求書切り替えも可能となります。 請求書払いもクレジットカードと同様にMarketplaceでAMI形式で有償EC2インスタンスを設定している場合、その部分だけ引き続きドルで請求されます [手順] それでは手順についてみていきましょう。まず管理者画面にログインしてください。トップページがでてきます。 右上のアカント名が、みなさんが設定を行おうとしているアカウント名が正しく表示されていることを確認してください。なお、AWSマネージメントコンソールはアカウント開設時期や設定状態などで異なるデザインが表示される方もいらっしゃいますが、エラーではありませんので安心してください。 右上のアカウント名を選択してください。 アカウントを選ぶと以下の画面が出てきます。 オレンジ色の箇所にはみなさんのアカントに登録された情報が出てきます。左側の「お支払方法」を選択してください。 お支払いに使用されているクレジットカード情報が表示されます。その右上にUSDとなっている箇所がありますのでそちらをクリックしてください。 「お支払通貨の設定」の右側にある「編集」を選んで通貨を選んでください。 全部で13種類の通貨が選べるようになっています。日本円の場合はJPYを選んでください。以上で切り替えは終わりです。作業を行った月のAWS利用分から支払通貨変更が反映されます。 [請求書払いへの切り替えについて] 請求書払いへの切り替えの場合、AWSの月額ご利用額がドル換算で過去三か月の平均が2000ドル以上であれば、サポートセンターで「新規ケースの作成」をクリックし、「アカウントおよび請求サポート」まで変更をご依頼ください。 2000ドルに満たないが、今後ご利用予定がある場合は、担当アカウントマネージャへのご連絡、もしくはこちらからご連絡ください。 -プロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田  

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Amazon Redshiftに新世代のDC2ノードが追加 – 価格はそのままで最大2倍の性能向上

Amazon Redshiftは高速で完全マネージド型のデータウェアハウス(DWH)です。ペタバイト級までスケールアウトが可能であり、Amazon Redshift Spectrumを利用することでAmazon S3上に保存されたエクサバイト級のデータにロード無しでクエリを実行することも可能です。 Amazon Redshiftがリリースされた当初からご利用いただいている方であれば、当初はHDD搭載のDW1と呼ばれるノード1種類しか無かったことをご記憶かと思います。続いてSSDを搭載した新しいノード追加され、DW1(HDDベース)とDW2(SSDベース)の2タイプから選択可能になりました。 その後、DW1の後継がリリースされる際にHDDベースはDense Storage (DS) に、SSDベースはDense Compute (DC)とそれぞれの特性を表した名前に整理され、DS1(旧DW1)の後継としてDS2がリリースされました。DS2リリース時のブログエントリはこちらにありますが、その登場はDS1ユーザから驚きをもって迎えられました。DWHとしての性能が大きく向上しつつ、ノードの価格は据え置きだったからです。 次はDense Compute (DC)の番です。DC2が本日より利用可能になりました! 第二世代のDense Computeノード DC2はDC1の後継となるノードであり、高いスループットと低いレイテンシを必要とするDWHワークロードのために設計されています。CPUはIntel E5-2686 v4(Broadwell)になり、高速なDDR4メモリを搭載。ストレージはNVMe接続のSSDです。 私達はAmazon Redshiftがこのより高速なCPU、ネットワーク、ストレージの性能をDC2で十分に発揮できるようチューニングを行い、結果としてDC1との同一価格構成での比較で最大2倍のパフォーマンスを発揮しています。DC2.8xlargeノードではスライスあたりで2倍のメモリを搭載しており、ストレージレイアウトの改善によって30%多いデータが保管できるようになりました。これらの改善がされた新世代のノードを旧世代と同じ価格で提供します。 DC2.8xlargeではパフォーマンスを最大化するためにスライス数が変更されています。旧世代のDC1.8xlargeでは1ノードあたり32スライスでしたが、DC2.8xlargeでは16スライスに変更されています。DC2.largeはDC1.largeと変わらず1ノード2スライスのままです。 このため、DC1.8xlarge (もしくはDS)からDC2.8xlargeへ移行するためにはクラスターのリサイズが必要になります。DC1.largeからDC2.largeへの移行については、リサイズもしくはDC1で取得したスナップショットからの作成が可能です。 本日より利用可能です DC2ノードはUS East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (N. California), US West (Oregon), EU (Frankfurt), EU (Ireland), EU (London), Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Tokyo), Asia Pacific […]

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Build an Autonomous Vehicle on AWS and Race It at the re:Invent Robocar Rally

自動運転車は近い将来に車道を埋め尽くすことが見込まれています。ディープラーニングと自動運転のアプリケーションの進歩がこの自動運転車を実現しました。このポストでは、Amazon AI サービスを活用したリモートコントロール (RC) 自動車を製作する方法のチュートリアルを紹介していきます。 通常、各自動運転車には高度なテレメトリを提供する多くのセンサーが搭載されています。このテレメトリは、個々の自動車の運転と共に、ユーザーエクスペリエンスを向上するために使用できます。こういった向上の例には、スマートドライブルーチングによる時間の短縮、車両航続可能距離と効率の向上や安全性とクラッシュリポートの増大などがあります。AWS では、TuSimple などのカスタマーが Apache MXNet を使用した繊細な自動化プラットフォームを構築しました。最近では、TuSimple が 200 マイルドライバーレス運転を成功しました。 ディープラーニング、AWS IoT と人工知能 (AI) の技術による運転の認知を目的として、AWS はワークショップ形式のハッカソンである Robocar Rally を re:Invent 2017 で開催します。このポストは、開発者を対象に自動化 AI 技術を学習し、ハッカソンに備えるためのブログポストと Twitch ビデオシリーズの第 1 弾となります。ハッカソンについての詳細は、Robocar Rally 2017 をご覧ください。 このチュートリアルでは、Donkey という名称のオープンソースプラットフォームを活用します。希望する場合には、お手持ちの 10 分の 1 スケールの電気自動車で体験することもできます。ただし、Donkey プロジェクトで使用される 16 分の 1 スケールの RC カーの使用がより推奨されます。 次の 2 本のビデオでは、これから説明するチュートリアルを使用して AWS で製作した 2 台の自動車を紹介しています。 […]

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11 月の AWS Black Belt オンラインセミナーのご案内

こんにちは。ソリューションアーキテクトの岡本です。AWS Black Belt オンラインセミナー11月の配信についてご案内させて頂きます。初めてご紹介するNLB (Network Load Balancer) を中心としたELBのセッションをはじめ、今月も様々なテーマを取り扱います。 また今年もAWS re:Inventの開催期間中に現地からの生中継で最新アップデートをお伝えする回を予定しておりますので、こちらもぜひご登録いただければと思います。                   11月の開催予定 サービスカット 11/1(水) 18:00-19:00 Amazon EMR 11/15(水) 18:00-19:00 ELB Update – Network Load Balancer(NLB)と関連サービス 11/22(水) 18:00-19:00 AWS WAF – OWASP Top10脆弱性緩和策 – ソリューションカット 11/9(木) 12:00-13:00 Amazon Pinpoint で始めるモバイルアプリのグロースハック  ※ 通常の開催曜日と異なりますのでご注意ください 11/21(火) 12:00-13:00 AWS上の位置情報 12/1(金) 12:00-13:00 AWS […]

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Lumberyard Beta 1.11-Flow GraphとCryAnimationにお別れを…全く新しいビジュアルスクリプティングとアニメーションツールに

つい先日までのLumberyardとは違います。もし、しばらく離れられていたなら新しいLumberyardを見ていただく良い機会です。 新たなビジュアルスクリプティングとアニメーションツールが実装された Lumberyard 1.11を こちら からダウンロードできます。 これまでの19ヶ月で オリジナルのコードベースの60%を入れ替えており、3,300以上の改善と、500個の無料アセットを追加し、皆さんゲームプロジェクトでご利用いただけるようになりましが、今回のリリースはエンジンと皆さんの制作体験上とても重要なターニングポイントになります。なぜなら… 新アニメーションシステムとしてEMotion FXが導入され、CryAnimation (GeppettoとMannequin)と置き換えられました。エンジニア不在でも、ブレンドツリー、ステートマシン、ブレンドスペース、モーションツリー等の機能を使って10分程触っていただくだけで高品質なアニメーションを制作できます。EMotion FX はこれまでにEAやUbisoftのようなスタジオで10年以上に渡って利用されてきていましたが、今回Lumberyardの永続的なパートとなり、強力かつ扱い易いソリューションをアーティストの皆さんに提供できることになました。(1.11の新たなサンプル中に我々のキャラクターRinがありますのでお試しください。サンプルへのアクセス方法は こちら) Script Canvasが、これまでのFlow Graphと置き換えられ、新たなビジュアルスクリプティングソリューションになりました。Script CanvasでLuaやC++と同様にゲーム内の挙動をオーサリングできるソリューションとなります。これにより、必要とされるエンジニアがいない場合でもEMotion FXで作成されたクールなアニメーションをScript Canvasで即座にキャラクターの挙動を制作できるということになります。プログラミング経験に乏しくても、Script Canvasのノードインターフェースで、品質の高いゲームプレイ体験を創り出していただけるようになります。Script Canvasで皆さんの創り出されるものを楽しみにしています。(Script Canvasの開始方法やチュートリアルは こちら の最新ドキュメントをご参照ください) さらに新たに、将来を見据え CryEntity コンバートツールを用意し、CryEntityを新たなComponent Entityフォーマットにコンバートできるようにしました。これにより、将来Lumberyardの新たな上システムの利点を享受し安定した土台の上にゲームを構築できるようになります。まだまだ沢山の作業がありますが、素晴らしい開発コミュニティの皆さんと共に進化と成長を続け育てていくことはとてもエキサイティングなことです。 (コンバートツールのご利用は こちらのチュートリアルをご参照ください)   EMotion FX   Script Canvas 400以上の追加アップデート 今回のリリースには沢山の更新がありますので詳しくは こちら をご参照ください。 新たに3つのCloud Gemが加わり、ゲーム中のプレイヤーの状態を簡単に観測したり、 Amazon Polly を活用したSpeech Gemでテキストを読ませたり、Amazon Lex による音声認識をゲームプレイで活用したりできるようになりました。 新規プロジェクトのスタート地点として、新たに2つのプロジェクトテンプレートが加わり、デフォルトのテンプレートはGem群を有効にしてシンプルなレベルからのスタートとして、空のテンプレートは最低限の素の状態のテンプレートとなります。 新たなGetting Started Guide(初心者ガイド)により、以前よりもさらに素早くLumberyardを始めていただけるようになりました – 迷路脱出ゲームをお友達と簡単にシェアできてしまいます。ドキュメントは […]

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Build a Voice Kit with Amazon Lex and a Raspberry Pi

この記事では、広範に利用可能なコンポーネントを利用して、Amazon Lex をどのようにカスタムハードウェアに組み込むかを紹介します。シンプルな音声ベースの AI キットを構築して、Amazon Lex に接続する方法を示します。Raspberry Pi および合計 60 ドル以下の市販のコンポーネントをいくつか使用します。このブログの終わりまでに、Amazon Lex PostContent API に統合された、インターネット接続されたハードウェアデバイスが使用できるようになります。音声制御ロボットおよび音声制御メトロノームなどの、幾つかのボットのデモも行います。 コンポーネント概要 Amazon Lex ハードウェアキットを構築するには、以下のコンポーネントが必要です。 Raspberry PI 3 Model B、Amazon で 35 ドルから。 Kinobo – USB 2.0 ミニマイク、Amazon で 5 ドルから。 Adafruit I2S 3W ステレオスピーカーボンネットおよびスピーカー、adafruit で 12 ドルから。 (オプション) Qunqi クリアーケースボックスエンクロージャー、Amazon で 20 ドルから。 物理的な作成 Raspberry Pi 図 1. Raspberry PI […]

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