Amazon Aurora MySQL データベース設定のベストプラクティス | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Aurora MySQL データベース設定のベストプラクティス AWS クラウドで新しい Amazon Aurora MySQL インスタンスを移行または起動した後、以下の質問のうち 1 つ以上を自問したことはありますか? 「次のステップは? どうすれば、最適に動作させることができるでしょうか?」 「既存のパラメータを変更する方が良いでしょうか?」 「どのパラメータを変更すれば良いでしょうか?」 自問したことがあるなら、何をすべきか（そして、何をすべきでないか）について、このブログ記事がガイダンスを提供できることを願っています。 この記事では、MySQL との互換性を持つ Amazon Aurora の設定パラメータについて説明、明確化し、推奨事項を提供します。こうしたデータベースパラメータとその値は、AWS クラウドで新しく作
Machine Learning について学べる新しいデジタルトレーニング | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Machine Learning について学べる新しいデジタルトレーニング こんにちわ。 アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング エバンジェリストの亀田です。 今年の1月に、AWSがご提供している機械学習案連サービスの、無料のトレーニングコースについてご案内しました。このコースはクラウドのスキルを磨いたり Machine Learning (ML)を学びやすくするために提供しており、「ディープラーニングの概要 (Introduction to Deep Learning)」や「Amazon SageMaker の概要 (Introduction to Amazon SageMaker)」といった新しいコースが含まれています。 こちらの日本語版がリリースされましたので、みなさんにご案内いたします。 オンデマンドウェビナー
Node.js 8.10 runtime now available in AWS Lambda | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Node.js 8.10 runtime now available in AWS Lambda This post courtesy of Ed Lima, AWS Solutions Architect We are excited to announce that you can now develop your AWS Lambda functions using the Node.js 8.10 runtime, which is the current Long Term Support (LTS) version of Node.js. Start using this new version today by specifying a runtime parameter value of nodejs8.10 when creating o
Amazon SageMaker – 機械学習を加速する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker – 機械学習を加速する 機械学習は多くのスタートアップやエンタープライズにとって重要な技術です。数十年に渡る投資と改善にも関わらず、機械学習モデルの開発、学習、そして、メンテナンスはいまだに扱いにくく、アドホックなままになっています。機械学習をアプリケーションに組み込むプロセスはしばしば一貫しない仕組みで数ヶ月間に及ぶエキスパートチームによるチューニングと修正を伴います。企業と開発者は機械学習に対する生産パイプラインに対するのエンド・エンドな製品を望んでいます。 Amazon SageMaker の紹介 Amazon SageMaker はフルマネージドなエンド・エンド機械学習サービスで、データサイエンティストや開発者、機械学習のエキスパートがクイックに機械学習モデルをスケーラブルにビルド・学習・ホストするこ
新インスタンス- NVIDIA Tesla V100 GPUを最大8個搭載したAmazon EC2インスタンス P3 | Amazon Web Services
各GPUは 5,120CUDAコアと640Tensorコアを備え、最大125TLOPSの混合精度浮動小数点演算、15.7TFLOPSの単精度浮動小数点演算、7.8TFLOPSの倍精度浮動小数点演算を可能とします。大きい２つのサイズでは、GPUはNVIDIA NVLink 2.0で相互接続され、最大300Gbpsデータレートで接続されています。これによりGPU間での中間結果やその他のデータのやりとりを、CPUやPCI-Expressを経由せずに高速に行うことが可能です。 Tensorコアとは？ このブログを書き始めるまで、私はTensorコアを聞いたことがありませんでした。大変有益なNVIDIA ブログの記事によると、Tensorコアは大きなDeep Neural Networkの学習や推論を高速化するために設計されています。各コアは、半精度(FP16)の4×4行列同士の積演算と、4×4の別
AWS SAM Local（ベータ版） – サーバーレスアプリケーションをローカルに構築してテストする | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS SAM Local（ベータ版） – サーバーレスアプリケーションをローカルに構築してテストする 今回、新ツール、SAM Local のベータ版がリリースされました。これにより、簡単にサーバーレスアプリケーションをローカルに構築してテストできるようになります。この記事では、SAM Local を使用し、クイックアプリケーションの構築、デバッグ、デプロイを実行します。これにより、エンドポイントに curl コマンドを使用してタブやスペースで投票できるようになります。AWS は サーバーレスアプリケーションモデル（SAM）を昨年導入しました。これにより、デベロッパーはサーバーレスアプリケーションをより簡単にデプロイできるようになっています。SAM の基本にまだなじみがない場合は、私の同僚である Orr が SAM の使用方法について書いた素
Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを 私達が扱わなければいけないデータの量は日々増え続けています(私は、未だに1,2枚のフロッピーディスクを持っていて、1.44MBというのが当時はとても大きいストレージだったことを思い出せるようにしています)。今日、多くの人々が構造化されたもしくは準構造化されたペタバイト規模のファイル群を、日常的に処理してクエリしています。彼らはこれを高速に実行したいと思いつつ、前処理やスキャン、ロード、もしくはインデックスを貼ることに多くの時間を使いたいとは思っていません。そうではなくて、彼らはすぐ使いたいのです: データを特定し、しばしばアドホックに調査クエリを実行して、結果を得て、そして結果に従って行動したいと思っていて、それらを数分の内に行いたいのです。 Amazon
AWS SDK for Ruby | AWS
AWS SDK for Ruby のバージョン 3 では、モノリシック SDK がサービス固有の gem (例: aws-sdk-s3、aws-sdk-dynamodb など) にモジュール化されます。それぞれのサービス gem で、厳密なセマンティックバージョニングが使用されるようになりました。AWS API アップデートの継続的デリバリーによる利点も引き続き提供されます。モジュール化により、アプリケーションやライブラリが必要とするサービス gem を 1 つ 1 つ選択し、互いのサービス gem を個別にアップデートできるようになりました。 AWS の GitHub ページにある README ファイルで、サポートされている gem の全リストを確認できます。このファイルには、バージョン 2 ユーザー向けの詳細なアップグレードガイドも含まれています。 Ruby 開発者に関係するその他の
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