AWS Developer Tools Blog .NET Lambda Annotations Framework is now generally available We are happy to announce the general availability of the Lambda Annotations Framework for .NET. This new programming model makes the experience of writing Lambda in C# feel more natural for .NET developers by using C# Source Generators. In this post we’ll show how to use framework to simplifying writing .NET Lamb
Amazon Web Services ブログ GitHub モノレポを AWS CodePipeline と統合して、プロジェクト固有の CI/CD パイプラインを実行する (この記事は、Integrate GitHub monorepo with AWS CodePipeline to run project-specific CI/CD pipelines を翻訳したものです。) AWS CodePipeline は、ソフトウェアのリリースに必要なステップをモデル化、可視化、自動化できる継続的デリバリーサービスです。AWS CodePipeline を使用して、コードを構築し、稼働前の環境にデプロイし、アプリケーションをテストし、実稼働環境にリリースするまでの完全なリリースプロセスをモデル化できます。AWS CodePipeline は、コードが変更されるたびに定義されるワークフロー
AWS News Blog New – AWS Support App in Slack to Manage Support Cases ChatOps speeds up software development and operations by enabling DevOps teams to use chat clients and chatbots to communicate and run tasks. DevOps engineers have increasingly moved their monitoring, system management, continuous integration (CI), and continuous delivery (CD) workflows to chat applications in order to streamline
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
AWS DevOps Blog Deploy .NET Blazor WebAssembly Application to AWS Amplify AWS Amplify is a set of purpose-built tools and features that lets developers quickly and easily build CI/CD Pipeline for full-stack applications on AWS. Blazor can run your client-side C# code directly in the browser, using WebAssembly. It is a .NET running on WebAssembly, and you can reuse code and libraries from the serve
Amazon Web Services ブログ AWSの機械学習を活用したライブ・放送ビデオモニタリングの自動化 放送およびオーバーザトップ(OTT)ライブストリームのサービスプロバイダーは、大量コンテンツの品質チェックを行う必要があります。品質チェックの範囲は、低レベルの信号エラーからコンテンツ自体のエラーなど高レベルの問題にまで至ります。従来のライブメディア解析ソフトウェアは、ETSI TR 101 290 プライオリティチェック1および2など、信号レベルでの品質チェックに重点を置いています。番組内容、字幕、音声言語の検証など、より高レベルな品質チェックは、放送ストリームで問題がないか人間のオペレーターによって常にモニタリングが行われています。放送ビデオストリームの数が増加するにつれて、追加のチャンネルや番組をサポートするために、手動のモニタリング作業をスケールすることは困難であり、コ
Amazon Web Services ブログ AWS DeepLens と Amazon Rekognition を使用してスマートガレージドアオープナーを構築する 小売、製造、ヘルスケアを含む多くの業界が IoT 対応デバイスを採用し、AI または機械学習 (ML) テクノロジーを使用して、デバイスが人間の介入なしに人間のような意思決定を行えるようにしました。自宅で AI/機械学習テクノロジーを使用して IoT 対応デバイスに電力を供給するなど、いくつかのユースケースを適用することもできます。 この記事では、AWS DeepLens、Amazon Rekognition、およびその他の AWS サービスを使用して車のナンバープレートを認識し、IoT ベースのガレージドアオープナーをトリガーする方法を紹介します。このソリューションを他の多くのユースケース (製造業など) に適用して、
Amazon Web Services ブログ Amazon EC2 および AWS Fargate 上の Windows コンテナにアクセスするための Amazon ECS Exec のご紹介 この記事は、Introducing Amazon ECS Exec to access your Windows containers on Amazon EC2 and AWS Fargate を翻訳したものです。 本投稿は、Software Engineer の Harsh Rawat により寄稿されました。 2022 年 4 月 4 日 (米国時間)、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)、AWS Fargate または Amazon ECS Anywhere 上で Windows コンテナを実行する Amazon Elastic Containe
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker による動画内のスポーツハイライトの自動検出 この記事は、”Automatically detect sports highlights in video with Amazon SageMaker” を翻訳したものです。 動画からハイライトを抽出するのは、時間がかかり、複雑なプロセスです。この記事では、機械学習(ML)ソリューションを使用して、オリジナルの動画コンテンツからハイライト動画を自動的に作成する、スポーツイベントのインスタントリプレイに関する新たな取り組みを紹介します。ハイライト動画はダウンロード可能で、ユーザーが Web アプリで継続して視聴することができます。 Amazon SageMaker を使用して、ノーカットのスポーツ動画 (今回はサッカーの試合) を分析し、元の動画のハイライト (ペナ
AWS News Blog Announcing AWS Lambda Function URLs: Built-in HTTPS Endpoints for Single-Function Microservices Organizations are adopting microservices architectures to build resilient and scalable applications using AWS Lambda. These applications are composed of multiple serverless functions that implement the business logic. Each function is mapped to API endpoints, methods, and resources using s
AWS for Industries Best Practices for AWS Organizations Service Control Policies in a Multi-Account Environment AWS financial services industry (FSI) customers often seek guidance on how to set up their AWS environment and accounts for best results. AWS has created a unified set of recommendations, called the multi-account strategy, to help customers like you make the best use of your AWS resource
Amazon Web Services ブログ AWS Step Functions 入門ハンズオンを公開しました!&今年公開したコンテンツ総まとめ – AWS Hands-on for Beginners Update こんにちは、テクニカルソリューションアーキテクトの金澤(@ketancho)です。あと1週間ほどで今年も終わりですが皆さまいかがお過ごしでしょうか?もうすぐ仕事納め、という方もチラホラ見かける今日この頃ですが、冬休みにぜひお試しいただきたい Hands-on for Beginners の新作 AWS Step Functions 編を公開しましたので、この記事で紹介させていただきます。また、この1年の Hands-on for Beginners を振り返る意味も込めて、今年公開した、あるいはアップデートしたコンテンツを改めて共有したいと思います。こちらもあわせて皆さま
※ 本連載では、様々な AWS サービスをグラフィックレコーディングで紹介する awsgeek.com を、日本語に翻訳し、図の解説をしていきます。awsgeek.com は Amazon Web Services, Inc. プリンシパル・テクニカル・エバンジェリスト、ジェリー・ハーグローブが運営しているサイトです。 これまでのグラレコ解説はこちら » GraphQL は、サーバーからのデータに対して、クライアントによるフェッチ、変更、サブスクライブを可能にするデータ言語です。GraphQL クエリでは、サーバーから返されたデータをどのように構造化するかをクライアントが指定します。これによって、クライアントは必要なデータのみを必要なフォーマットでクエリできます。 Web API として有名な RESTful (REST) と比較した場合、主に以下の違いがあります。
AWS News Blog New – Real-User Monitoring for Amazon CloudWatch Way back in 2009 I wrote a blog post titled New Features for Amazon EC2: Elastic Load Balancing, Auto Scaling, and Amazon CloudWatch. In that post I talked about how Amazon CloudWatch helps you to build applications that are highly scalable and highly available, and noted that it gives you cost-effective real-time visibility into your
AWS Instance Scheduler は、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2 オンデマンドインスタンス) および Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) インスタンスのスタートと停止のスケジュールを設定することにより、AWS リソースコストを管理するのに役立つソリューションです。 また、定義済みのスケジュールに基づいてリソースをスタートおよび停止させることで、運用コストの削減にも役立ちます。例えば、企業は、AWS Instance Scheduler を使用して、定義済みのスケジュールに基づいてインスタンスを自動的にスタートおよび停止することができます。EC2/RDS/Aurora Clusters が必要とされる時間帯 (例: 月曜日から金曜日の午前 9 時から午後 5 時) が
Amazon Aurora now supports AWS Graviton2-based T4g database instances. Graviton2 T4g database instances deliver a performance improvement of up to 49% over comparable current generation x86-based database instances. You can launch these database instances when using Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition and Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition. T4g instances provide a baseline level of CPU
こんにちは、機械学習ソリューションアーキテクトの藤川です。 皆さまは、自動化された機械学習、AutoML : Automated Machine Learning という言葉を聞いたことがありますか ? AutoML とは、現実の問題に機械学習を適用するプロセスの自動化、あるいは、データから機械学習モデルを構築するプロセスの自動化などを目的とした技術です。 既に機械学習に取り組んだことのある方ならイメージできると思いますが、機械学習を実活用していくプロセスは、様々な試行錯誤を伴います。AutoML によりデータからより良いモデルを構築する試行錯誤を効率化することで、より早く精度を追求することや、あるいは、機械学習の深い知識がなくても精度の良いモデルを作ることが可能になってきます。 AutoGluon は、AutoML の OSS のフレームワークです。本記事の執筆時点 (2021 年 7
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