Amazon Machine Learningを理解するために3つの方法で天気予測をしてみた（二項分類編）
今回は天候データをAmazon Machine Learningに流し込み3つの方法（二項分類、多項分類、回帰分析）で天気予測をしてみます。 記事の目的 記事の目的は以下の3つです。 ・もっとも簡単な機械学習サービスであるAmazon Machine Learningを理解する ・同一データに対して3つの方法を利用することで3つの違いを掴む ・機械学習に対する属性情報の重要性を掴む 同じデータを複数の方法で利用することで、3つの違いや使い方がわかりやすく理解できると思います。 今回利用するデータは気象庁が提供する過去の天候データです。 http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/ 項目が多く載っている東京都のデータを利用しています。 http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php Amazon Ma
Amazon CloudFront編～マルチオリジンを使ってみよう～
こんにちは！Narimasaです！ 前回は「Amazon CloudFront編～EC2からコンテンツを配信してみよう～」と題して、CloudFrontを通じてEC2からコンテンツを配信する方法を紹介しました。 今回は「Amazon CloudFront編～マルチオリジンを使ってみよう～」と題して、CloudFrontの機能であるマルチオリジンを使っていきます。 マルチオリジンとは Behavior(振り分けルール)によってキャッシュのオリジン（コンテンツのソース）先を設定できます。 この機能を使えば、一つのドメインで静的コンテンツをS3から、動的コンテンツをEC2から配信するように振り分けることができます。 では、早速設定していきましょう。 前準備 Amazon S3バケットに配信したい静的コンテンツをアップロードしておきます。今回はテスト用ファイル(cftest.txt)を用意します。
Amazon EMR編～ElasticMapReduceの使い方パート①～
こんにちは！ JQです。 前回は『Amazon VPC編～Natインスタンスパート④～』ということで、RouteTableによるNatインスタンスの切替をお話しました。 今回は『Amazon EMR編～ElasticMapReduceの使い方パート①～』と題して、EMR（ElasticMapReduce）の使い方に関してお話していきたいと思います。 っと、その前にAWSの更新情報をご紹介します。 先日、AWS Elastic BeansTalkのIAM Rolesのサポートが発表されました。 IAM Rolesが使える事でBeansTalkの管理がさらに簡単にできますね！ さらに詳しい情報がお知りになりたい方は、公式サイトの「新着情報」をご覧下さい。 それでは、ここから本題に入りまして、EMRの使い方を試していきたいと思います。 今回はAWSのドキュメントの「ワードカウント」を試していきま
Serverspecでサーバ情報をファイルに保存してテストする方法
こんにちは！beardです！ Serverspecでファイルにテスト対象のサーバ情報を記述しておきたい場合、ちょっとした工夫が必要でした。 今回は、テストするときにファイルを指定してServerspecを実行する方法をご紹介します。 Serverspecのインストールと基本的な操作については、過去の記事『Amazon OSS編～Serverspecパート①～』をご覧ください。 1. 今回テストする環境 例としてServerspecから2つのサーバのグループをテストします。 グループAに2台のサーバ、グループBに1台のサーバとしています。 今回はファイルを分けてサーバ情報を記述することを目的としているので、テスト内容は時刻が日本時間になっていること確認するだけです。 テスト対象のサーバをグループごとにymlファイルにまとめます。 テスト項目のディレクトリ構成は『Serverspecで複数のサ
Kinesis編～Kinesisを試してみる①～
こんにちは！ JQです。 前回は『ElastiCache編～Redisを試してみる②～』と題して、ElastiCacheで構築したRedisをpythonとphpで試してみました。 今回は『Kinesis編～Kinesisを試してみる①～』と題して、Kinesisを試してみたいと思います。 Amazon Kinesisとは 大規模なストリーミングデータをリアルタイムで処理する事が出来る完全マネージド型サービスになります。 大容量のストリーミングデータを受信し、提供することができる出来ます。 また、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift などのさまざまなサービスに容易にデータを送信することもできます。 Kinesisの立ち上げ 1.Streamの作成 AWSコンソールからStreamを作
Kinesis編～Kinesisを試してみる②～
こんにちは！ JQです。 前回は『Kinesis編～Kinesisを試してみる①～』と題して、Kinesisを試してみました。 今回は『Kinesis編～Kinesisを試してみる②～』と題して、BotoからKinesisを試してみたいと思います。 環境準備 1.IAM Role付与インスタンスの起動 Botoから操作するためのインスタンスを起動します。 RoleにてKinesisの許可を与えておきます。 ※詳細は以前の記事をご確認ください。 ■Amazon EC2編～IAM roles for EC2インスタンスを立ちあげてみよう！～ スクリプト 2.スクリプトの作成 簡単な動作確認スクリプトを作成します。 下記では到着した新しいレコードからスタートします。 getdata.py #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import boto.
Amazon Redshift編～複数クエリ同時実行時パフォーマンス比較（まとめ）～
こんにちは！中の人です。 前回までのレシピでは、下記の３回にわたってRedshiftに対して負荷をかけるテストを行って来ました。 ■Amazon Redshift編～複数クエリ同時実行時パフォーマンス比較（シングル）～ ■Amazon Redshift編～複数クエリ同時実行時パフォーマンス比較（マルチ）～ ■Amazon Redshift編～複数クエリ同時実行時パフォーマンス比較（XL vs 8XL）～ 今回は、それらの内容のまとめをお話したいと思います。 ■ 約8千行（10回平均）に対するクエリ実行 分かりやすくグラフにまとめてみました。 棒グラフ：実行時間(秒) 折れ線グラフ：CPU負荷率(%) となっております。 CPUは8XLが圧倒的に安定していますが、処理速度は件数が少ない場合にはかえってパフォーマンスが落ちることが確認できます。 ■ 約60万行（10回平均）に対するクエリ実行
Amazon EC2編～EC2インスタンスからメールを送る場合には(送信制限解除について)～
Amazon EC2からのメールの送信についてお話をする前に、少しAWSに関する情報をご紹介します。 先日、米アマゾン・ウェブ・サービスは、AWSが「SAP Business Suite」の実行環境として認定されたと発表しました。 SAP Business Suiteとは顧客管理関係ソフトのことで、企業の方が業務で利用するソフトをAWSで稼動できるようになったというものです。 これにより、EC2インスタンスなどでも顧客管理をおこなえるので、より業務が効率的に進むことと思います。 さて、ここから本題に入ります。 今回は、作成したAmazon EC2インスタンスからメールを送信したい！ そんな場合にやっておくべきことについてお話します。 AWS上のEC2インスタンスからSMTPサーバを稼動させてメールを送信する場合、デフォルトの状態だとメールの送信数に制限がかけられています。 さらにそのままの
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