AWS Snowball Edge

オンボードのストレージとコンピューティング機能を備えたペタバイト規模のデータ転送

AWS Snowball Edge は、データ移行およびエッジコンピューティングのデバイスです。100 TB の容量があり、Amazon EC2 アプリケーションや AWS Lambda 関数を使用するコンピューティングタスクをサポートしています。これらのデバイスを使用して、断続的な接続となる環境 (製造、工業、輸送など) にあるデータや極度な遠隔地 (軍事、海軍など) にあるデータの収集、機械学習、処理、保存を、AWS に返送する前に実行できます。また、これらのデバイスはラックマウント型でクラスター化し、大規模で一時的な設置を行うこともできます。

Snowball Edge は、特定の種類の Amazon EC2 インスタンスおよび AWS Lambda 関数に対応しているため、お客様は AWS でアプリケーションを開発、テストし、その後遠隔地のデバイスにデプロイすることで、データを収集、事前処理し、そのデータを返送できます。一般的ユースケースには、データ移行、データ転送、画像照合、IoT センサーストリームのキャプチャ、機械学習などがあります。

Snowball Edge の紹介

利点

データ移動が簡単

Snowball Edge を使用すると、テラバイト規模のデータを 1 週間程度で移動できます。このサービスを使用することにより、データベース、バックアップ、アーカイブ、健康管理レコード、分析データセット、IoT センサーデータ、メディアコンテンツなどを移動できます。このサービスは、特に、AWS の内外に大容量のデータを輸送することがネットワーク条件により現実的なスケジュールでは困難な場合に有用です。

使いやすい

ジョブは AWS マネジメントコンソールで作成します。ジョブが作成されると、事前にプロビジョニングされた Snowball Edge デバイスが AWS から自動的に発送されます。デバイスが届いた後、そのデバイスをローカルネットワークとアプリケーションに接続するだけです。デバイスを返送する準備が整うと E Ink 発送ラベルが自動的に更新され、その後、アップロードが行われる AWS の施設に配送業者がデバイスを配送します。ジョブのステータスは Amazon SNS で生成されたテキストメッセージや E メールで確認するか、コンソールを使用することで直接追跡できます。

ローカルでデータを処理および分析する

Snowball Edge で EC2 AMI の実行や AWS Lambda コードのデプロイを行うことにより、機械学習や他のアプリケーションでローカルに処理および分析を行うことができます。開発者や管理者は、ネットワークに接続されていない一貫した AWS 環境として、このデバイスでアプリケーションを直接実行することも可能です。この機能は、AWS にデータを返送する前にお客様がクラウド上で機械学習や分析ツールの開発やテストを行い、ネットワーク接続が限られている場所や、ネットワークにまったく接続できない場所で動作させるために役立ちます。Snowball Edge は、リモートサイトからのデータや追加の認識されていないデータをキャプチャできるため、機械学習のモデルを改良し、伝播することができます。

スタンドアロンのストレージ

Snowball Edge デバイスでは、ファイル共有のプロトコル (NFS) やオブジェクトストレージのインターフェイス (S3 API) を使用して、既存のオンプレミスアプリケーションでローカルストレージを利用できます。Snowball Edge の複数のデバイスを単一の大きなストレージ層としてクラスター化し、耐久性を向上させることもできます。Snowball Edge の交換が必要な場合、クラスターから削除され、新しい Snowball Edge に置き換えられます。

 

セキュア

Snowball Edge デバイスでは、不正開封の跡が明示される筐体、256 ビットの暗号化、およびデータのセキュリティと完全な保管継続性を確保するための業界標準である Trusted Platform Module (TPM) を使用しています。暗号化キーは AWS Key Management Service (KMS) を使って管理されており、デバイスに保存されることはありません。

スケーラブル

Snowball Edge デバイスでは、数テラバイトのデータを転送できます。また、複数のデバイスを並列またはクラスター化して使用すると、AWS との間で数ペタバイトのデータを転送できます。現在、Snowball Edge を利用できるのは一部のリージョンのみです。AWS マネジメントコンソールでジョブを作成すると、お客様の地域でご利用いただけるかどうかが確認されます。

仕組み

AWS マネジメントコンソールで数回クリックするだけで、Snowball Edge を注文できます。Snowball Edge デバイスには、分析アプリケーションまたは機械学習のモデルとともに、S3 バケット、クラスタリング設定、および Lambda コードまたは EC2 AMI が事前にインストールされています。アプライアンスが届いたら、ローカルネットワークに接続し、手動または DHCP で IP アドレスを設定します。最後に、Snowball Edge デバイスのロックを解除して、データのコピーを開始します。アプライアンスを返送する準備が整ったら、E Ink 発送ラベルが自動的に更新されます。ジョブのステータスは、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) で生成されたテキストメッセージや E メールで確認するか、コンソールを使用することで直接追跡できます。 

ユースケース

埋め込みアプリケーション

医用画像などの埋め込みアプリケーションは、Snowball Edge を使用して、スキャンシステムや画像システムに対応しています。これらのシステムでは、キャプチャしたそのままの状態でデータを保存できるため、ローカルユーザーや管理システムがデータにすぐにアクセスでき、WAN 接続に関する問題も解決できます。Snowball Edge デバイスのクラスターを使用すると、システムの運用を中断することなく、データをローカルにステージングして、Amazon S3 に定期的に転送できます。

シンプルなデータを遠隔地で処理

Snowball Edge は、画像のタグ付け、検証、圧縮、整理などの事前処理のメリットがある、リモートアプリケーションに最適です。データの収集、結果の迅速な取得、クラウド分析アプリケーションの事前準備、AWS への返送などを行います。

機械学習

AWS Snowball Edge を使用すると、顔認識などの機械学習モデルをデバイスに直接デプロイして実行し、プロセスを調整し、効率性、生産性を改善し、モデルの障害を予測することさえできます。さらに、Snowball Edge は、クラウド内での機械学習のために、リモートまたはモバイルの場所から AWS にデータを転送するために使用できます。

製造業

Snowball Edge を工場の現場で使用して、製造データの収集と分析を行うことで、製造プロセスの調整、安全性、効率、および生産性を向上させるだけでなく、障害を予想することもできます。このデータは AWS に返送され、その後、考慮すべき傾向やパターンに注目できるように大規模な分析が行われます。

IoT (モノのインターネット)

Snowball Edge では、IoT センサーや機器のログファイルからデータを取り込み、raw データの分析を実行して、結果を迅速に取得できます。そして、最終的にはその結果を AWS のデータレイクに追加して分析アプリケーションとアーカイブアプリケーションで利用できるようにします。

導入事例

ドローン

InSitu (Boeing の部門の 1 つ) ではドローンを飛行させ、森林火災、露天鉱山、砂漠の水源、戦場などの極度な遠隔地で、テラバイト規模の高解像度の画像を数百万時間以上キャプチャしています。このリモートデータの収集は高コストであるため、ホームベースに戻る前に正確にキャプチャされているかどうかを確認する必要があります。Snowball Edge を使用すると、このデータを事前処理してクラウドベースの分析アプリケーションに転送できます。
 

This Is My Architecture re:Invent 2017 (48:34) – InSitu は 34:24 から

砂漠

砂漠で開催されたエレクトロニカフェスティバルで、130,000 人がキャプチャしたコンテンツを収集および管理するにはどうすればよいでしょうか。 Snowball Edge はその目的のために使用されました。一時的で、負荷が高い世界中のメディア制作ネットワークのために、ディスクドライブとストレージアレイを交換した方法について、Insomniac の David Chen 氏の話をお聞きください。

Insomniac's Electric Daisy Carnival (2:24)

船舶

オレゴン州立大学の Hatfield Marine Science Center は、海洋沿岸科学の調査、教育、発信を目的とした、最先端の海洋研究所兼キャンパスです。当初は、調査船に搭載されたディスクドライブにデータを収集し、大学のデータセンターのサーバーに手動でロードしていました。AWS Snowball Edge を利用すると、船上のコンピューティング機能を使用して 100TB の海洋と沿岸の画像をリアルタイムで収集および分析し、上陸後にクラウドに転送できます。 

OSU's shipboard research data management program (3:47)

戦場

Snowball Edge は、厳しい物理環境でも堅牢性が高いデプロイを実現できるように設計されており、船舶に取り付けられた装置に加わる強い機械的衝撃に耐えられるように、MIL-S-901D の仕様を満たしています。池で実施された、爆発する弾薬がさまざまな距離や深さに衝撃を与える様子を示すバージテストをご覧ください。

60 pounds of HBX-1 explosive 24 feet underwater (1:21)

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