AWSのグラフデータベースがサーバレスに、「Amazon Neptune Serverless」正式サービス提供開始
Amazon Web Services（AWS）は、マネージドサービスとして提供しているグラフデータベースの「Amazon Neptune」のサーバレス対応となる「Amazon Neptune Serverless」の正式サービス提供開始を発表しました。 Take your business all the way to Neptune! The first serverless purpose-built graph database that scales instantly in fine-grained increments to your exact needs—offering 90% cost savings compared to provisioning for peak capacity. Deeeep! #AWS https://t.co/VURnBhqi1s pic
AWS、コンテナ特化で瞬時に起動するオープンソースの軽量VM「Firecracker」がバージョン1.0に到達
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「AWS、コンテナ特化で瞬時に起動する軽量VM「Firecracker」オープンソースとしてバージョン1.0に到達。AWS LambdaやAWS Fargateで利用」（2022年2月2日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 Firecrackerは2018年11月に行われたAWSのイベント「AWS re:Invent 2018」でオープンソース化が発表されました。コンテナのために作られた仮想化技術で、同社が「マイクロVM」と呼ぶセキュリティにフォーカスして設計されたスリムな仮想マシンです。 「AWS Lambda」のような高速なサーバレス環境を実現するために同社が開発しており、実際にAWS Lambdaや「AWS Fargate」で利用されていると説明されています。 基本的な特徴として、小さ
Amazon S3の軽量形式手法 - masateruk’s blog
本記事は、形式検証 / 形式手法 Advent Calendar 2021 の 19 日目の記事です。 Amazon S3が形式手法を採用した論文 "Using Lightweight Formal Methods to Validate a Key-Value Storage Node in Amazon S3" を読みました。 論文全体については、yohei-aさんがブログ記事で主要な部分を訳してくれています。本記事では自分なりのまとめに加えて、自分の形式手法導入の経験から思うところについても書いてみます。 論文は、Amazon S3の新しいKey ValueストレージのShardStoreの正当性を軽量形式手法で検証した話です。論文の主張をまとめると、 実装に使用した言語（Rust）と同じ言語で仕様となるリファレンスモデルを記述した。 検証したい性質によってツールを使い分けた。機能的
[Terraform]ECS FargateでFireLensを使って複数サービスにログ出力する | DevelopersIO
こんにちは！コンサル部のinomaso(@inomasosan)です。 ECS FargateでFireLensからCloudWatch LogsやKinesis Data Firehoseへのログ出力を、Terraformでコード化したので紹介します。 検証にあたり、弊社の以下ブログを参考にしました。 そもそもFireLensって何？ FireLensは、複数のAWSサービスやAWSパートナーネットワーク(Datadog等)にログ出力することができます。 ECSタスク定義でサイドカーとして起動し、他のコンテナからログドライバーとして使用します。 コンテナイメージにはFluentdとFluent Bitを選択可能です。 今回の検証では、リソース使用率が低く、ログルータに推奨されているFluent Bitを使用します。 2021/11/6時点でFluent Bitでは、以下のAWSサービスに
![[Terraform]ECS FargateでFireLensを使って複数サービスにログ出力する | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8a77b081e14c8d61a2e80498092f8ffb9b60da03/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Fterraform-eyecatch.png)
AWS、自然言語でデータベースに問い合わせ、データ分析ができる「Amazon QuickSight Q」正式リリース
Amazon Web Services（AWS）は、インメモリBIツールの「Amazon QuickSight」の新機能として、自然言語で問い合わせができる「Amazon QuickSight Q」を正式リリースしたと発表しました。 Amazon QuickSight Qのベースとなっている「Amazon QuickSight」は、さまざまなデータソースに接続することで、データの分析とビジュアル化を行うBIツールです。 Amazon RDSのデータベースやAmazon Aurora、Amazon Redshift、HadoopのAmazon EMR、Amazon S3内のフラットファイル、MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQLをはじめとして、オンプレミスのデータソースやSalesforce.comなどの外部データソースを含む、さまざまなデータソースに対応します
Amazon Linux 2 の Dockerイメージから開発環境を作り Visual Studio Codeで接続してみる | DevelopersIO
Amazon Linux 2 の Dockerイメージから開発環境を作り Visual Studio Codeで接続してみる Amazon Linux 2のDockerイメージから開発環境として使うコンテナを作り、Visual Studio Codeで接続してみました。 コンテナは以下をインストール or 可能としてみました。 AWS CLIをインストールする。かつクレデンシャルはローカルのものをコンテナ内でも使えるようにする。 (開発言語として)Go言語をインストールする。 ローカルマシンとコンテナで共有できるフォルダを作成する。 以下、今回作成した「docker-compose.yml」と「Dockerfile」について書いていきたいと思います。 作成したもの ローカル環境について 本作業はMacで行いました。docker-composeとDockerがインストールされているものとしま
日本語形態素解析器 Sudachi の語彙データ（SudachiDict）および単語ベクトル（chiVe）が AWS 上で Open Data として公開されました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 日本語形態素解析器 Sudachi の語彙データ（SudachiDict）および単語ベクトル（chiVe）が AWS 上で Open Data として公開されました 多くの機械学習デベロッパーの方々が、AWS 上でさまざまなアルゴリズムの開発やモデルの構築を行なっています。中でも自然言語処理を行う際には、対象言語の言語ごとの辞書データや単語ベクトルデータを用いることが一般的です。これらのデータは GB 以上のサイズにおよび、また計算の際にも大量の GPU および CPU を必要とするため、従来こうしたモデルを構築する際には常にストレージおよびコンピューティングのリソースの調達が問題となってきました。AWS 上で自然言語処理モデルの開発を行う際には、Amazon SageMaker を用いて学習に必要なリソースを確保することで、ALBERT の
Amazon Transcribe のカスタム語彙 (Custom Vocabularies) を日本語で作成する時にハマったこと | DevelopersIO
コンバンハ、千葉（幸）です。 語彙、足りてますか？ 人間の語彙を増やすには勉強するしかありませんが、Amazon Transcribe の語彙はカスタム語彙として増やすことができます。 日本語のカスタム語彙を作成する時に文字コードや改行コードまわりで少しハマりましたので、備忘として記しておきます。 目次 目次 カスタム語彙（Custom Vocabularies）とは カスタム語彙用のテキストファイルの作成 リスト形式 テーブル形式 カスタム語彙の作成 文字コードと改行コードによる Validation error 終わりに カスタム語彙（Custom Vocabularies）とは AWSドキュメント カスタム語彙とは、 Amazon Transcribe による文字起こしの精度を高めるために使用できるオプション機能です。辞書に載っていない言葉などシステムが認識するのが難しい言葉に対して
Googleを著作権侵害で訴えているOracleもAmazonのコードをパクっているという指摘
by Eddie Awad ニュースサイトArs Technicaが、APIの著作権侵害によりGoogleを訴えているOracleも、AmazonのAPIを無断で使用していると指摘しています。 Oracle copied Amazon’s API—was that copyright infringement? | Ars Technica https://arstechnica.com/tech-policy/2020/01/oracle-copied-amazons-api-was-that-copyright-infringement/ APIの著作権侵害をめぐるOracleとGoogleの対立は、2010年に端を発します。「GoogleのAndroidには、Oracleが権利を保有するプログラミング言語Javaが無断で使用されている」と主張するOracleは、Googleを相手に9
Amplify フレームワークの更新 – ウェブアプリとモバイルアプリへの機械学習機能の追加がより迅速に | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amplify フレームワークの更新 – ウェブアプリとモバイルアプリへの機械学習機能の追加がより迅速に AWS はあらゆる開発者が機械学習を手にすることを目指しています。たとえば、コンピュータビジョンや言語などの分野向けに、事前トレーニング済の AI サービスを提供しており、これで機械学習の専門知識がなくても AI の利用が可能となります。本日より Prediction という新しいカテゴリを追加し、この目標に向かって Amplify フレームワークはさらに前進しました。この結果、ほんの数行のコードで、ウェブおよびモバイルアプリケーション向けの AI/ML ユースケースの追加や設定が可能となりました。 AWS Amplify とは、AWS でモバイルアプリケーションとウェブアプリケーションを簡単に構築するための開発フレームワークと開発者用サ
［速報］まるでクラウドで走るマクロ言語「AWS Lambda」発表。AWS re:Invent 2014
［速報］まるでクラウドで走るマクロ言語「AWS Lambda」発表。AWS re:Invent 2014 Amazon Web Servicesは、同社の年次イベント「AWS re:Invent」を米ラスベガスで開催しています。 2日目の基調講演で発表された「Amazon EC2 Container Service」に続く新機能が、まるでクラウド上でマクロを走らせるような「AWS Lambda」の発表です。インスタンスなど明示的にコードを実行する基盤を用意する必要がなく、クラウドの上でコードがそのまま走るため、シンプルで信頼性が高く、しかも容易に記述できるのが特徴です。 発表の内容をダイジェストで紹介します。 AWS Lambda発表 Amazon.com CTO Werner Vogels氏 アプリケーションの基本的要素（Primitives）とはなんだろうか？ スプレッドシートの例で考
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AWSで「ノーコード開発」ができる「Amazon Honeycode」の基本的な使い方