「Amazon Machine Learning」発表。クラウドで機械学習サービスを提供
Amazonクラウドはクラウド上で機械学習を提供するサービス「Amazon Machine Learning」を発表しました。 これはAmazon社内でデータサイエンティスト達が使っているのと同じものと説明されており、既存のデータ群から適切な機械学習モデルを作りだし（データからパターンを学習し）、そのモデルを新しいデータに適用して予測などを行っていくというもの。 高いスケーラビリティで日々何十億もの予測を行う能力を備え、リアルタイムに予測を生成できるとされています。 簡単に学習させられ、大規模処理も可能 Amazon Machine Learningのページでは、特長として5つの要素が示されています。 1つ目は、既存データをAmazon S3やRedshift、Amazon RDSなどから簡単に読み込んで学習させることができること。2つ目は、数秒でモデルを作成し、予測までできること。 3つ
新ストレージサービス「Amazon Elastic File System」（Amazon EFS）登場。NFSでマウント、ファイル容量にあわせて自動的にキャパシティが増減しプロビジョニング不要
新ストレージサービス「Amazon Elastic File System」（Amazon EFS）登場。NFSでマウント、ファイル容量にあわせて自動的にキャパシティが増減しプロビジョニング不要 Amazon EFSは、Amazon EC2からNFSv4でマウントして利用するストレージサービスです。あらかじめ容量を決めてプロビジョニングする必要がなく、保存するファイルの大きさに対して自動的にキャパシティが増減していくのが特長。 また、同時に数千もの同時接続にも対応するスケーラビリティを備えていると説明されています。 自動的にキャパシティが増減、保存データの冗長性も Amazon EFSは通常のNFSサーバと同じように振る舞うため、既存のアプリケーションは何も書き換える必要なくそのまま利用可能。フルマネージドサービスのため運用の手間は必要なく、前述のように保存されたファイルの大きさに応じて自
Amazonクラウド先週のシステム障害、原因は電源トラブル。二重三重の防護策が次々と倒れる
先週6月14日に発生したAmazon Web Servicesの米国東部リージョンでのシステム障害は、HerokuやPinterestなど大手のサービスにも影響を与えたようです。その障害報告が、Service Health Dashboardで公開されています（現在はRSS内の記述として読めます）。 障害は米国東部リージョンでの特定のアベイラビリティゾーンで発生したもの。報告によると、プライマリの電源ケーブルのトラブルをきっかけにバックアップとしての発電機へ移行したものの、そこでもまたトラブルが発生し、二重、三重の防護策が次々に倒れていったことが示されています。 Amazonクラウドの多重の防護策の一端が分かると共に、これだけバックアップ策が用意されていても、わずかなトラブルによって防護策が倒れることの教訓を得ることができます。 一方で、障害は特定のアベイラビリティゾーン内だったため、マル
「クラウドデザインパターン」をAmazonが公開。システム冗長化、突発的トラフィック対応、動的コンテンツ処理など45種類
Amazonクラウドを使ったシステム設計の際に直面する典型的な問題に対して、解決策を分かりやすく分類、解説した「AWSクラウドデザインパターン」（略称CDP）が公開されました。Facebookページも開設されています。 作成したのはAmazonのスタッフやサードパーティのエンジニアら。 CDPのWebサイトはWikiで作られているため、誰でも新たなデザインパターンなどを追加可能。現在45種類のパターンが登録されており「あと3つ加えると“CDP48”と言えるようになるので、ぜひ追加してください」（玉川氏。JAWS Summit 2012でCDPの公開について説明した際に）と、呼びかけています。 45種類のパターンが9のカテゴリに分類 それぞれのパターンには、名前、解決したい課題、クラウドでの解決方法、実装方法、解説図、メリットと注意点、関連パターン情報などが含まれています。 例えば、サーバの
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