AWSおよびハイブリッドネットワークにおけるデュアルスタックIPv6アーキテクチャ | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWSおよびハイブリッドネットワークにおけるデュアルスタックIPv6アーキテクチャ この記事はDual-stack IPv6 architectures for AWS and hybrid networks (記事公開日: 2021 年 10 月 18 日) を翻訳したものです。 はじめに パブリックIPv4の枯渇、特に大規模ネットワーク内でのプライベートIPv4の不足、IPv6のみに接続性を持つクライアントへのサービス提供の必要性などから、IPv6を採用する組織が増えています。IPv6に完全に移行するための中間ステップとして、デュアルスタックのIPv4/IPv6設計があります。これは、両方のバージョンのIPプロトコルを並行して利用するものです。 このブログでは、AWSおよびハイブリッドネットワークで現在活用できるデュアルスタックのIPv6
Java × サーバーレスは SaaS バックエンドとして通用するのか ? ~スタートアップの実戦記録~ - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
2021 年秋より一人目の従業員としてスタートアップ企業、ConorisTechnologies に参画し開発を開始しました。以下は当時の情報をもとに判断した内容となっております。 まず、事業自体の見通しとして市場が存在するかどうかわからないという前提がありました。セキュリティチェックシート支援業務というソリューション自体をお客さまに買っていただけるのかわからない、あるいはビジネスが成立するかは私見としては五分五分というのが率直な思いでした。しかし、CEO の予見として、時間はかかるもののやがては市場に見出されるであろうという可能性についても感じていました。このタイミングでエンジニアとして考えなければいけないことは IT リソースの利用費用です。 特に初期段階でユーザーからさほど利用されていない状況であっても一定の利用費用が常にかかり続けるというコスト構造はスタートアップ企業にとって手痛い
Amazon SageMaker を使用したメジャーリーグベースボールでの新しいスタッツの計算 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker を使用したメジャーリーグベースボールでの新しいスタッツの計算 ファンに沢山の新しい展開を見せてくれた爽快なレギュラーシーズンが終わり、2019 年のメジャーリーグベースボール (MLB) ポストシーズンがやってきました。MLB とアマゾン ウェブ サービス (AWS) は、MLB ゲームで盗塁成功確率、シフトの影響、およびピッチャーの類似点マッチアップ分析の 3 つの新しいリアルタイムの機械学習 (ML) スタッツを開発して実現するためにチームアップしました。これらの機能は、莫大な量の野球データを収集し、ファンが野球の試合を楽しむあらゆる面において、より多くの洞察、見解、および背景を提供するための MLB の最新鋭テクノロジー、Statcast Ai を通じて、ファンが野球をより深く理解できるようにしてく
AWS Batch上で深層学習 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Batch上で深層学習 同僚のKiuk ChungがAWS Batchを使って深層学習をするという素晴らしい記事を書いてくれました。 GPUインスタンスは当然のように深層学習とペアになりますが、それはそのニューラルネットワークのアルゴリズムがGPUインスタンスの超並列処理能力を活かすことができるからです。AWSではg2やp2といったGPUインスタンスを提供しており、お客様はスケーラブルなGPUワークロードを実行することができます。AWS Batchを使うことでそのスケーラビリティをもっと効率よく使うことができます。(訳注: 丁度GTC 2017のKeynoteにて次期NVIDIA GPUであるV100に関する情報も発表されましたのでご参考頂ければ幸いです: AWS and NVIDIA Expand Deep Learning Par
Amazon Rekognition – 深層学習による画像検出と認識 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 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。 画像検出のための深層学習 コンピュータに同じレベルの理解力を与えるのは、非常に難しいタスクであると証明されています。数十年に渡り、コンピュータ科学者は多くの異なる手法でこの問題に立ち向かってきました。今日、この問題に対する最良の解として広く同意を得られているのが、深層学習を用いたものです。
Amazon RDS for PostgreSQL | AWS
Amazon RDS for PostgreSQL わずか数回のクリックでクラウド内にリレーショナルデータベースをセットアップ、運用、スケールする PostgreSQL は、多くの企業開発者やスタートアップに好まれるオープンソースのリレーショナルデータベースとなり、主要なビジネスアプリケーションやモバイルアプリケーションをパワーアップしてきました。Amazon RDS により、PostgreSQL のデプロイをより簡単にクラウドで設定、運用、スケールできます。Amazon RDS を使用すると、コスト効率が良く、サイズ変更が可能なハードウェア容量で、スケーラブルな PostgreSQL を数分でデプロイできます。Amazon RDS は、PostgreSQL ソフトウェアのインストールとアップグレード、ストレージ管理、高い可用性と読み取りスループットのためのレプリケーション、ディザスタリカ
AWS 導入事例：株式会社Gunosy | AWS
AWS が最新の技術やサービスをいち早く提供することで、私どもが実現できることの幅や品質を上げることができます。 Amazon Kinesis や AWS Lambda によって従来は難しかったタイムリーでパーソナライズされたレコメンドが可能になりました。 「情報を世界中の人に最適に届ける」という理念を掲げ、ニュースメディアを始めとしたメディア事業や広告事業を展開する株式会社 Gunosy。同社は、数年前から Amazon Kinesis や AWS Lambda を活用し、リアルタイムのストリームデータを分析することによって、パーソナライズされたレコメンドを行い、閲覧記事数やセッション時間の向上を実現しています。また、サービス数やユーザー数が拡大する中、AWS のリソースを有効活用するために、Kubernetes によるコンテナ化も実現。柔軟なスケールの実現とスポットインスタンスの活用に
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