ちと真面目にモダンAWSの勉強を始めるために、まずはコンパネに沢山あるAWSのサービスを整理してみたよ。 僕の価値観で、超重要なものに◎、そこそこ重要なものに◯、ひとまず忘れておいても大丈夫そうなものに分類しました。 主観的な判断なので、これ重要だろ!ってのがあったら教えて下さい! Dev Ops Store Network 後回しでOK
メモったので、貼付けておきます。 間違い等あるかもしれませんが、その場合はごめんなさい。 Auroraは現在Preview中 頻繁にデプロイ・機能変更が行われている 今日の話の内容は6/2時点のもの フルマネージドなDB データベースを数分で作成可能 自動でパッチの適用 1クリックでスケールアウト S3への継続的バックアップ Amazon Aurora AWSがクラウド時代にRDBを作るとするとどうなるかを1から考えた エンタープライズグレードの可用性とOSSレベルのコストを両立 現在はLimited Preview Virginia/Oregon/Irelandリージョンで動いている 5/20よりpreviewがプロダクション環境へ移行 Beta環境はクローズ AuroraのPricing 現在は、r3シリーズのみでの提供 ライセンス料金は不要 MySQLと100%互換なので、ロックイン
AmazonがAWS単体の収益を初めて発表。2015年1月~3月で売上が約1850億円、利益は300億円超 Amazon.comは、これまで開示してこなかった「Amazon Web Services」単体での売り上げと利益を、4月23日付けで発表した2015年第1四半期決算資料の中で初めて明らかにしました。 2015年1月から3月のAWSの売り上げは15億6600万ドル、利益が2億6500万ドル。日本円にして売り上げが約1848億円、利益が約313億円(1ドル118円相当で計算)。売り上げを2014年の同四半期と比較すると約50%の成長率。 ジェフ・ベゾスCEOは「Amazon Web Servicesは50億ドルのビジネスであり、急成長中だ。実際にそれは加速している」(Amazon Web Services is a $5 billion business and still growi
はじめに Hadoopを使って大規模データを蓄積し分析するのは、もはや当たり前になってきた昨今ですが、大規模データ分析の環境を試すのは、なかなか難しいというのが現状です。確かに、Hadoop単体やSQLエンジン単体なら、Amazon EMRやGoogle BigQueryなどを使うことで体験することは可能でしょう。しかし、大規模データの分析基盤では以下のようなことを行っていく必要があります。 RDBMSからデータをHadoopにインポートする SQLを使って、大規模データを高速に分析する アクセスログなどの大量の非構造化データを分析する 大量のデータに対し、リコメンドに利用するための高度な分析処理を行う 大量のデータを全文検索できるようにする これらすべてを試す環境を構築するのは、たとえクラウド環境を使ったとしても困難です。また、(検証環境としては)意外と高額な費用がかかってしまい、永続化
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Amazonは前四半期決算時に約束していたように、米国時間4月23日に発表した2015会計年度第1四半期決算(3月31日締め)で、四半期ベースで初めてクラウド事業のAmazon Web Services(AWS)に関する数字を公開した。 Amazonの創業者兼最高経営責任者(CEO)、Jeff Bezos氏はAWSを成長(さらに加速もしている)事業と定義しながら、50億ドル事業だと明かした。ただし、50億ドル事業というのは2014年の年間売上高について述べたものだ。 AWSの第1四半期の売上高は約15億6600万ドルで、前年同期の10億5000万ドルから増加した。もしAmazonが第1四半期の業績を維持したなら、AWSの2015年の売上
Join AWS Hybrid Cloud & Edge Day to Learn How to Deploy Your Applications in the Everywhere Cloud In his keynote of AWS re:Invent 2021, Dr. Werner Vogels shared the insight of how “the everywhere cloud” is bringing AWS to new locales through AWS hardware and services and spotlighted it as one of his tech predictions for 2022 and beyond in his blog post. “What we will see in 2022, and even more […]
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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
Innovate faster with the most comprehensive set of AI and ML services Get deeper insights from your data while lowering costs with AWS machine learning (ML). AWS helps you at every stage of your ML adoption journey with the most comprehensive set of artificial intelligence (AI) and ML services, infrastructure, and implementation resources.
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
結論から書けば リクエストパラメータの「Power」に「binding:not kindle」を付ける でOKでした。 実は以前「Amazon Product Advertising API、検索結果からkindleを除外したい(暫定対処中)」の記事で、 電子媒体を除外して書籍の検索をしたい的なことを書いたのですが、 その後、すっかり放置していましてね。 ふと気になったので再度調べたらあっさり見つかりました。 「Power=binding:not kindle」を付けろだそーです。 ここに載ってたφ(--) https://forums.aws.amazon.com/thread.jspa?messageID=218127# 前に「Amazon Product Advertising API(TIPS):売上ランキングを取得する」の記事で書いた 売上ランキングを取得するコードを例に取ると
Amazon APIでジャンルをALLにして検索する時は、キーワード検索しかできません。 PHPを使って複数キーワードによるAND/NOT検索をしようとしたら色々つまずいたので、調べてみた。 Amazonに投げるリクエストはこんな感じ(前後に付ける署名等はとりあえず省略)。 http://ecs.amazonaws.jp/onca/xml?…&Keywords=カポーティ クリスマス&… この「カポーティ クリスマス」という日本語文字列を普通にURLエンコードすれば良いのかと思ったら、ちょっと違うっぽい。 公式によれば以下の通り。 B) パラメータ名と値を、以下のルールに従ってURLエンコードします。 ・RFC3986で規定された非予約文字はURLエンコードしてはいけません。非予約文字とは、A-Z, a-z, 09-, ハイフン(-)、アンダーバー(_)、ピリオド(.)およびチルダ
2014-04-19 Amazon API カテゴリID(SearchIndex)名の一覧 AmazonのAPIを作成中になかなか出てこないので探していたら見つけました。 「Search Index Name 」の「JP」の欄が日本で使用できるカテゴリ名です。 元サイトはこちら http://docs.aws.amazon.com/AWSECommerceService/latest/DG/APPNDX_SearchIndexValues.html 使用書のPDFはこちら(英語) http://awsdocs.s3.amazonaws.com/Associates/latest/prod-adv-api-dg.pdf Search Index Name日本JP All 全て ◯ Apparel ファッション ◯ Appliances キッチン ◯ ArtsAndCrafts Automo
1. Amazon Product Advertising APIを使ってみる リクエストとして、以下のURLを送る。 ちなみに、以下のURLをアクセスキーだけ変更しても商品情報は取得できないので注意。 タイムスタンプやシグネチャを動的に生成しないといけない。 自分は以下のURLをPHPで作成した(後述)。 http://ecs.amazonaws.jp/onca/xml? AWSAccessKeyId=[自分のアクセスキー] &ItemId=4839947597 &Operation=ItemLookup &ResponseGroup=ItemAttributes &Service=AWSECommerceService &Timestamp=2014-11-15T03%3A20%3A32Z &Version=2011-08-01 &Signature=QUWf%2FGxZaFKjowD
Always Accessible Find Dash Buttons on the Amazon home page, or at Your Dash Buttons, where you can sort, label, or delete your buttons. If you've purchased a product on Amazon that is typically reordered, we will automatically create a Dash Button for you. You can add new Dash Buttons from the product details page of any product available with Prime shipping. Dash with Your Echo Show You can also
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