AWS DeepRacer ご利用後のリソース削除方法について | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS DeepRacer ご利用後のリソース削除方法について 先日 2019年6月12日~14日に開催されたAWS Summit Tokyo 2019 では AWS DeepRacer リーグが行われました。AWS DeepRacer のご利用の際は、ご利用後に使わないリソースを適宜削除し、不要な課金を防いで利用しましょう。 AWS DeepRacer シミュレータのアーキテクチャ この図のように、AWS DeepRacer を立ち上げると、VPC 内に AWS DeepRacer の学習・推論評価用途 SageMaker, RoboMaker、描画、学習データの保存・データ転送に S3, Kinesis Video Stream, NAT Gateway が自動的に起動し、それぞれのサービスに対して課金が発生します。下記では、AWS De
G Suite アカウントを用いた AWS へのシングルサインオン | Amazon Web Services
AWS Startup ブログ G Suite アカウントを用いた AWS へのシングルサインオン 皆さん、こんにちは。Startup Solutions Architect の松田です。 今回はセキュリティのお話です。今日、お客様は AWS のマネジメントコンソールへのログインのセキィリティを強化するために、様々な選択肢をお選びいただくことが可能になっています。一部のお客様は IAM User の管理を楽にするために、外部サービスのアカウントを用いて AWS のマネジメントコンソールへのログインを行っております。 この手法がスタートアップにとって有用なセキュリティオプションとなる場合が多くあります。例えば、フリーランスのエンジニアやインターンなど人の出入りが激しいスタートアップにとって、アカウントを一元管理出来ることはセキュリティの向上に繋がります。あるいは非エンジニアの社員が Amaz
【週刊 Ask An Expert #04】AWS Loft Tokyo で受けた質問まとめ #AWSLoft | Amazon Web Services
AWS Startup ブログ 【週刊 Ask An Expert #04】AWS Loft Tokyo で受けた質問まとめ #AWSLoft はじめまして、Startup Solutions Architect の針原です。令和元年はじめの投稿を担当させて頂きます。ゴールデンウイークあけも前回に引き続き Ask An Expert の一週間を振り返り、AWS の知見を深めていきましょう！ Ask An Expert とは？ 皆さん AWS Loft Tokyo はご存知でしょうか？ 目黒セントラルスクエア17Fにある、AWS を利用中のスタートアップとデベロッパーのためのコワーキングおよびイベントスペースです。その中に、AWS のエキスパート — Solutions Architect (SA) や Cloud Support Engineer (CSE) — といった AWS の中の人
改元はどのように RDS で実行されている MySQL 互換エンジンに影響を与えるか | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 改元はどのように RDS で実行されている MySQL 互換エンジンに影響を与えるか RDSもしあなたのソフトウェアやシステムが日本のお客様をサポートしており、さらにそのソフトウェアやシステムが元号を表示する必要がある場合、新しい元号を表示するように改修の必要があるかもしれません。新しい元号は、現在の天皇陛下が退位される 2019 年 5 月 1 日から有効になります。 このブログ記事では、かかる元号の変更(改元)にかかわる背景について説明し、その後、どのように改元の影響を調べるかを、私が RDS で実行される MySQL 互換のデータベースエンジンについて調査した際の方法を元に、詳しく解説します。またその調査の結果、RDS で実行される MySQL 互換のデータベースエンジンは改元の影響を受けない、という結果を得たことを報告します。 改元に
Amazon SageMaker で Optuna を用いたハイパーパラメータ最適化を実装する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker で Optuna を用いたハイパーパラメータ最適化を実装する Amazon SageMaker はお客様の機械学習のワークロードにおいて様々な選択肢を提供します。深層学習フレームワークの選択肢として2018年の AWS Summit Tokyo で発表された Chainer 対応はその一つです。Chainer は 株式会社Preferred Networks により開発された深層学習フレームワークで、計算時に動的にグラフを生成する define-by-run の考え方 (imperative な実行とも呼ばれます) を世界に先駆けて取り入れました。株式会社Preferred Networks はこの Chainer とは独立に、同じく define-by-run の思想に基づいたハイパーパラメータの最適化 (
Amazon Connect（クラウドベースのコンタクトセンター）| AWS
Amazon Connect は、コンタクトセンターのエージェントが初日から優れたカスタマーエクスペリエンスを提供できるようにします。 Amazon Connect で利用可能な AI 搭載のジェネレーティブアシスタントである Amazon Q を使用すると、顧客の問題を自動的に検出し、エージェントに状況に応じた顧客情報を提供し、より迅速に解決するための対応やアクションを提案します。これらはすべて、統一されたワークスペース内で行われます。さらに、ステップバイステップガイドを使用して取るべき適切なアクションを自動的に推奨することで、エージェントが顧客の問題を迅速かつ正確に解決できるように導くことができます。 エージェントを強化する方法をご覧ください AI を活用した分析機能と最適化機能を使用することで、スーパーバイザーとマネージャーは、カスタマーエクスペリエンス（CX）、エージェントのパフォ
EC2 Linux インスタンスの root パスワードを設定または変更する
プライベート キーを使って、SSH 経由で Linux が実行している EC2 インスタンスに接続でき、sudo を使って特権コマンドを実行できますが、インスタンスに root パスワードがありません。どうすれば取得できますか? セキュリティのためには、root パスワードは避けるのがベストプラクティスです。タスクを完了するために一時的な root パスワードを取得するには、次の手順に従います。 ユーザーに root 権限を付与するか、sudo su コマンドを実行して root ユーザー権限を継承します。 root ユーザー用のパスワードを手動で作成します。 タスクを完了します。 root ユーザーのパスワードを削除します。 一時パスワードを作成する場合は、以下を理解しておく必要があります。 デフォルトでは、sshd daemon は root ユーザーによる直接的な SSH 接続を拒否
サーバーレスパターン
やりたいこと（ユースケース）から利用パターンへ到達できるように、ユースケース主導で紹介。利用するサービスのすべての機能をを覚えなくてもやりたいこと/部分からスタートできます。実際、類似するアーキテクチャの実例が多くあることがわかります。 パターン別のテンプレートから始めてみよう! チュートリアルで体感しよう! - いくつかのパターンはテンプレート/雛形から始めることができます。それぞれのパターンの「Template」「Sample」「Solution」のリンク先を参照ください。 - 実際に作って動かせるチュートリアルに「Tutorial」「Workshop」リンクからアクセスできます。ちょっとしたトライに費用が気にならないのもサーバーレスの良いところ。 - 各パターンの特性に合わせたエラーハンドリングの記事を拡充中。それぞれのパターンの「エラーハンドリング」リンクからご確認ください。 -
Docker on AWS: AWSのコンテナ関連サービスの選定例の紹介 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Docker on AWS: AWSのコンテナ関連サービスの選定例の紹介 本記事ではこれからAWS上でDockerコンテナを活用される方向けに、AWSのコンテナ関連サービスのどれを選択すると良いかの一例を紹介します。前提としては、example.com社の技術者Aさんが、自社のWebサービスをAWS上で構築するにあたって構成を決めるために、AWSのソリューションアーキテクト(SA)に相談するという流れの記事になります。AWSのどのサービスを使うかのご参考に是非ご覧ください。※こちらの選定はあくまで一例です。要件によっては選択すべきAWSのサービスが異なる点、予めご了承ください。 Dockerコンテナの基礎については以下をご覧ください。 https://aws.amazon.com/jp/docker/ AWS Black Belt Onlin
Amazon Lex を使った Bot の作成 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Lex を使った Bot の作成 Jeff Barr がブログでの紹介の投稿でご説明したように、Amazon Lex は、開発者が音声とテキストを使用してアプリケーションで対話式のインターフェイスを構築できるようにするサービスです。Amazon Lex を使うと、すべての開発者が Amazon Alexa に採用されている深層学習技術と同じ技術を利用し、自然言語での高度な対話ボット (チャットボット) を短時間で簡単に構築できるようになります。Amazon Lex では、自動音声認識 (ASR) という音声をテキストに変換するための高度な深層学習テクノロジーと、テキストの意図を理解するための自然言語理解 (NLU) を利用できます。これにより、ユーザーにとって使いやすく魅力的なアプリケーションを構築できます。 では、Amazon
what-is-a-chatbot
"chat robot (チャットロボット)" に由来する "chatbot (チャットボット)" は音声やテキストによる非常に魅力的な会話体験を可能にします。カスタマイズができて、モバイルデバイス、ウェブブラウザ、Facebook Messenger といった良く知られたチャットプラットフォーム、Slack などでも使用できます。テキストから音声への変換や自動音声認識、自然言語処理といったディープラーニングテクノロジーの出現とともに、人間の会話や対話をシミュレーションする chatbot は、今ではコールセンターやカスタマーサービスのワークフロー、DevOps 管理で目にすることができ、パーソナルアシスタントとしても活用されています。
Amazon Lex チャットボット – Amazon Connect | AWS
Amazon Connect を使用すると、クラウドベースのコンタクトセンターをすばやく簡単に作成し、発信者に合わせてパーソナライズされた環境を提供する、動的なコンタクトフローを実現できます。インテリジェントな会話型チャットボットの作成を可能にするサービスである Amazon Lex を使用すれば、コンタクトフローを自然な会話に変えることができます。発信者はパスワードの変更、アカウントの残高照会、予約などを行うのに担当者と話す必要がありません。 Amazon Connect のコンタクトフローに組み込まれた Amazon Lex チャットボットは、Amazon Alexa と同じテクノロジーを使用しており、人間の話し言葉を認識して発信者の意図をくみ取ることができます。また、このチャットボットは、発信者がキーボードで入力したデュアルトーン多重周波数 (DTMF) の数字を解釈し、発信者が言葉
インスタンスタイプ - Amazon EC2 | AWS
Amazon EC2 M7g インスタンスは、Arm ベースの AWS Graviton3 プロセッサを使用します。汎用アプリケーションに対して、Amazon EC2 の中で最高の料金パフォーマンスを実現します。 特徴: カスタムビルドの AWS Graviton3 プロセッサを搭載 DDR4 比で帯域幅が 50% 多い最新の DDR5 メモリを搭載 M6g インスタンスと比較して、ネットワーク帯域幅が 20% 強化 デフォルトで EBS 最適化済み ホストサーバーに物理的に接続された EBS または NVMe SSD を通じて提供されるインスタンスストレージ M7gd インスタンスでは、NVMe ベースのローカル SSD がホストサーバーに物理的に接続されており、インスタンスの寿命に連係するブロックレベルストレージを提供します m7g.16xlarge、m7g.metal、m7gd.16
Amazon Polly（深層学習を使用したテキスト読み上げサービス）| AWS
辞書や Speech Synthesis Markup Language (SSML) タグをサポートする音声出力をカスタマイズ、管理することができます。
AWS Cloud9 のご紹介
AWS Cloud9 は、ブラウザだけでコードを記述、実行、およびデバッグできるクラウドベースの統合開発環境 (IDE) です。コードエディタ、デバッガー、およびターミナルが含まれています。Cloud9 には、JavaScript、Python、PHP などのよく使用されるプログラム言語の主要ツールが同梱されているため、新規プロジェクトを開始するためにファイルをインストールしたり開発マシンを設定したりする必要はありません。Cloud9 IDE はクラウドベースであるため、オフィス、自宅、その他どこでも、インターネットに接続されたマシンを使用してプロジェクトで作業できます。また、Cloud9 では、サーバーレスアプリケーションのリソースの定義、デバッグ、ローカルとリモートの実行の切り替えが可能な、サーバーレスアプリケーション開発用のシームレスエクスペリエンスが提供されています。Cloud9
Pollexy – Amazon Polly と Raspberry Pi で構築した特別なニーズをサポートする音声アシスタント | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Pollexy – Amazon Polly と Raspberry Pi で構築した特別なニーズをサポートする音声アシスタント 4 月は Autism Awareness month (自閉症啓発月間) です。米国では 68 人中に 1 人の子供が自閉症スペクトラム障害 (ASD) と診断されています (2014 年 CDC 調査)。 今回のブログでは AWS のシニア DevOps クラウドアーキテクトの Troy Larson が、息子の Calvin をサポートするために取り組んでいるプロジェクトについて紹介します。これまでにも、AWS がどのようにしてこれほどたくさんの様々なアイデアを出し合えるのか聞かれたことがあります。場合によっては、とても個人的な理由で大切な誰かの役に立ちたいという願いからアイデアが浮かぶこともあるのですが、こ
料金 - Amazon Polly | AWS
Amazon Polly では、実際に使用した分に対してのみ料金が発生します。音声または Speech Marks のメタデータに変換したテキストの文字数に基づいて料金が計算されます。また、Amazon Polly で生成した音声はキャッシュすることができ、追加料金なしで再生できます。Amazon Polly の無料利用枠で簡単に使用開始できます。お試しください。 処理したテキストの文字数に応じて毎月課金されます。Amazon Polly の標準音声の料金は、音声文字、または Speech Marks のリクエスト 100 万字に対して 4.00 USD です (無料利用枠を超えた場合)。Amazon Polly のニューラル音声の料金は、音声文字、または Speech Marks のリクエスト 100 万字に対して 16.00 USD です (無料利用枠を超えた場合)。
Amazon Polly – 文章から音声へ、47の声と24の言語 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 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
新しいNetwork Load Balancer – 秒間数百万リクエストに簡単にスケーリング | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新しいNetwork Load Balancer – 秒間数百万リクエストに簡単にスケーリング Elastic Load Balancing(ELB)は、Auto ScalingとAmazon CloudWatchを含む3つの組みの一部としてローンチした2009年以来、AWSの重要な要素になっています。それから、私たちは多数の機能を追加し、そしてApplication Load Balancerをリリースしました。コンテナで稼働するアプリケーションに対するアプリケーションレベルでのコンテンツベースルーティングをサポートする様に設計されており、Application Load Balancer はマイクロサービス、ストリーミング、リアルタイムワークロードと相性が良いです。 長年にわたって、私達のお客様はあらゆる規模のwebサイトや、アプリケーシ
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Windows での TCP/IP ネットワーク接続の問題