DeepLensはAWSの新サービスてんこ盛りデバイスだった - すずけんメモ
今週はラスベガスで開催されているAWS re:Inventに来ています。DeepLensのWorkshopに先程出てきたのでメモがてら貼っておきます。 概要 DeepLens自体は次の記事が詳しいです。 AWS DeepLens – Get Hands-On Experience with Deep Learning With Our New Video Camera | AWS News Blog 私はビデオもデバイスについても特に詳しいわけではないのですが、DeepLensがすごいなーと思ったのは、それ自体が今回発表されたサービスを含め、AWSのサービスを上手くつかって構築されていることです。 SageMakerで作ったモデルを取り込む Greengrass Core上でlocal Lambdaを動かし、デバイスデータの送信とinferenceをする。 eventのpubsub管理はA
Amazon Neptune – フルマネージドのグラフデータベースサービス | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Neptune – フルマネージドのグラフデータベースサービス 現代の生活を可能にするために必要な全てのデータ構造やアルゴリズムの中でも、グラフは日々世界を変えています。ビジネスからは、複雑な関係性を持つリッチなデータが生まれ続け、また取り込まれ続けています。しかし開発者は未だにトラディショナルなデータベースの中でグラフのような複雑な関係性を扱うことを強要されています。必然的に、そのような関係性-リレーションシップが追加されるにつれ、パフォーマンスは劣化し、いらいらするくらい高コストで複雑なクエリとなっていきます。我々はそのようなモダンで複雑性が日々高まるようなデータセットやリレーションシップ、パターンを簡単に扱えるようにしたいと考えました。 Hello, Amazon Neptune 2017年11月29日、我々は限定プレビュ
新機能- Amazon DynamoDBにGlobal TablesとOn-Demand Backupが追加されました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新機能- Amazon DynamoDBにGlobal TablesとOn-Demand Backupが追加されました AWSの多くのお客様にDynamoDBは広く、ミッションクリティカルな用途に使われています。金融、E-コマース、広告、IoT、そしてゲームなど様々な用途で使われており、数百万リクエスト/秒のスループットとテラバイトのデータと数兆のアイテムを格納しています。 本日、我々は２つの強力な新機能を皆様に紹介出来る事に喜びを感じています。 Global Tables – 今から新しくテーブルを作る時に全自動で２つのリージョン間、若しくはそれ以上のリージョン間で同期されるマルチマスタのテーブルを数回のクリックで簡単に作成する事が出来ます。簡単かつ素早く構築が出来る事と、大規模なスケールをアプリケーションに提供出来るためグローバルスケール
Amazon Kinesis Video Streams – コンピュータビジョン・アプリケーションのためのサーバーレスな動画データの収集と保存 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Kinesis Video Streams – コンピュータビジョン・アプリケーションのためのサーバーレスな動画データの収集と保存 携帯電話、防犯カメラ、ベビーモニター、ドローン、WEBカメラ、車載カメラ、さらには人工衛星まで、これらすべては高輝度で高品質の動画ストリームを生成できます。 住宅、オフィス、工場、都市、街路、高速道路は現在、膨大な数のカメラを備えています。これらのカメラは、洪水などの自然災害時に被害状況の調査を可能にし、公共の安全性を高め、子供が安全かつ健康であることを知らせ、無限に繰り返す「失敗」動画のための一瞬を補足し（個人的な趣味の話です）、身元の判定に役立つデータを集め、交通の問題を解決するなど、様々な場面で活用されます。 この動画データの洪水を扱うことは、言い表せないほど難しいことです。 入力ストリームに
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
AWS DeepLens ディープラーニングと新しいビデオカメラによるハンズオン | Amazon Web Services ブログ
Amazon Web Services ブログ AWS DeepLens ディープラーニングと新しいビデオカメラによるハンズオン 過去一度か二度お伝えしましたとおり、私は生涯学習を強く信じる人です。技術の変化は今までよりも早くやってきており、あなたの現在のスキルを追従させるためにあなたも同じことをする必要があります。 私の経歴のほとんどにおいて、人工知能は学術的なトピックであり、実用的なアプリケーションや実世界への展開は”もう間もなく”というものでした。私はコンピュータービジョンやディープラーニングといった機械学習の実用的なアプリケーションの数をもって、人工知能はもうやってきたということができると思いますし、今はハンズオンを開始し、あなたのスキルを磨く時だと思います。また、どちらもより最新で少ない時間で生まれた一方、IoTとサーバレスコンピューティングはここにあり、あなたのリストにあるべき
S3 Select と Glacier Select – オブジェクトのサブセットを取得 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ S3 Select と Glacier Select – オブジェクトのサブセットを取得 Amazon Simple Storage Service (S3) は、各業界のマーケットリーダーが使用する数百万のアプリケーションのデータを保存しています。セキュアで耐久性のある非常に低コストのアーカイブストレージとして、これらの多くのお客様は Amazon Glacier も使用しています。S3 では、望むだけの数のオブジェクトを格納することができますし、個々のオブジェクトは最大5テラバイトとすることができます。オブジェクトストレージのデータは、通常１エンティティ全体としてアクセスされます。そのことは、例えば 5GB のオブジェクトに対してなんらかの要求をすれば、5GB 全てのデータ取得を行うことを意味します。これはオブジェクトストレージとしては自
Amazon Time Sync Service で時間を維持する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Time Sync Service で時間を維持する 2017 年 11 月 29 日、 Amazon Time Sync Service をリリースします。NTPで配信される時刻同期サービスで、各リージョンで冗長化している衛星接続の原子時計を使って高精度な時刻参照を提供します。このサービスは追加料金なくすぐに全リージョンのVPCの稼働中の全インスタンスで利用できます。 このサービスには 169.254.169.123 のリンクローカル IP アドレスを介してアクセスできます。つまり外部のインターネットアクセスする必要なく、プライベートサブネット内から安全にアクセスできます。 セットアップ chrony は ntpd が使用する NTP の実装とは異なり、システムクロックを ntpd より速くより正確に同期させることができます。
AWS Fargateのカレンダー | Advent Calendar 2017 - Qiita
The Qiita Advent Calendar 2017 is supported by the following companies, organizations, and services.
【新サービス】AWS FargateのコンテナをECS CLIからデプロイしてみた #reinvent | DevelopersIO
AWS Fargateでコンテナをデプロイ 新サービス「AWS Fargate」に対して、ECS CLIを使ってデプロイしてみました！ 1.1.0 からサポートしており、先ほどアップデートがありました。 ECS CLIのインストール 最新バージョンに上げます。 $ sudo curl -o /usr/local/bin/ecs-cli https://s3.amazonaws.com/amazon-ecs-cli/ecs-cli-darwin-amd64-latest $ ecs-cli --version ecs-cli version 1.1.0 (4f176a7) Fargateのクラスタを立ち上げる Fargateを使える状態にするため、クラスタを立ち上げます。 $ ecs-cli up --launch-type FARGATE INFO[0003] Created cluste
Amazon Elastic Container Service for Kubernetes | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Elastic Container Service for Kubernetes 私の同僚 Deepak Singh が、コンテナに関してたくさんお伝えしたいことがあります！ – Jeff; AWS 上で Kubernetes を利用している多くのお客様がいます。実際、Cloud Native Computing Foundationによると、Kubernetes のワークロードの63％が AWS 上で動作しています。AWS は Kubernetes を実行するうえで人気の場所ですが、お客様が Kubernetes クラスターを管理するためには、依然として多くの手動設定が必要となります。Kubernetes のマスターをインストールして運用し、Kubernetes のワーカーのクラスターを構成する必要があります。Kubernet
AWS Fargate: サービス概要 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Fargate: サービス概要 AWS上でコンテナを運用管理するお客様の手助けになるようAmazon Elastic Container Service(Amazon ECS)をアナウンスしたのは約3年前でした。Amazon ECSを利用することで、クラスター管理やオーケストレーション用ソフトウェアを運用することについて心配する必要がなくなり、大規模に高い可用性を持ってワークロードを稼働させることが可能になりました。 2017/11/29、AWSは AWS Fargateをアナウンスしました。下回りとなるインスタンス群の管理をせずとも、コンテナを基本的な計算単位として利用することができる技術です。Fargateをご利用いただくことで、コンテナを動かすためにクラスター内の仮想マシンのプロビジョニング、設定やスケールを行う必要はもうありま
AWS Fargateの紹介 – インフラストラクチャの管理不要でコンテナを起動 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Fargateの紹介 – インフラストラクチャの管理不要でコンテナを起動 コンテナは、開発者がアプリケーションを開発・パッケージ・デプロイするのに強力な手法の１つです。AWSでは、十万以上のアクティブなECSクラスタが稼働しており、毎週数億の新しいコンテナが起動しています。これは、2016年からすると400%を超えるお客様成長率です。Amazon ECSやKubernetesといったコンテナのオーケストレーションソリューションは、コンテナワークロードのデプロイ・管理・スケールをより容易にし、敏捷性を増します。しかし、それらのどのソリューションも下回りとなるインフラストラクチャの可用性、キャパシティやメンテナンスを行う必要が依然としてあります。AWSにおいて、私たちはこれを差別化とならない重労働を取り除く機会と考えました。私たちは、コン
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
