消費財企業と物流ベンダーにとって車両管理データレイクが必要な理由 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 消費財企業と物流ベンダーにとって車両管理データレイクが必要な理由 消費財企業にとって輸送は重要なパズルのピースです。現材料と構成部品を製造施設に配送し、完成品を小売業者と消費者に届けることが重要です。これは、輸送と物流に問題が起こると、消費財企業が大きな影響を受けることを意味します。inboundlogistics.com によると、労働力不足や消費者の購入増加、世界中の輸送の課題、予測困難な気象イベント、COVID-19 パンデミックの全体的な影響のため、2021 年中は輸送はタイトになると予想されています。 これらの要因から考えるべきポイントは何でしょうか？消費財企業は、輸送のニーズを注意深く監視する必要があります。 さらにできれば、問題が発生した際に迅速に対応できるよう、インバウンドおよびアウトバウンドの輸送ニーズを積極的に管理するべき
消費財企業と物流ベンダーがAWSデータレイクで車両管理を最適化する方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 消費財企業と物流ベンダーがAWSデータレイクで車両管理を最適化する方法 この一連のブログのパート1 「消費財企業と物流ベンダーにとって車両管理データレイクが必要な理由」では、消費財企業と物流ベンダーが輸送と車両管理のためにデータレイクを必要とする理由を説明しました。 簡単に要約すると、データレイクは輸送と車両のデータを保存、管理、分析し、車両のメンテナンス、ドライバーの安全、配送ルート、小売業者や顧客の満足度を最適化し、コストと CO2 排出量を削減する理想的な方法です。 このフォローアップブログでは、さまざまなデータタイプとフォーマットにわたって、スケーラブルに簡単にデータを分析し、輸送車両を最適化できる AWS データレイクのアーキテクチャを説明します。 AWS データレイクでデータを作成・管理・分析するステップ データレイクアーキテクチ
運用を可視化するためのダッシュボードの構築 | Amazon Builders' Library
今日、多くの人がノートパソコン、タブレット、スマートフォンでアプリケーションを使用しています。デバイスに電源が入っているかどうか、Wi-Fi ネットワークが接続されているか、簡単に確認できます。画面には、空き容量不足の警告といった重要な通知が表示されます。実際に、ユーザーインターフェイス (UI) の全般的な速度や応答性は、アプリケーションにメモリや CPU などの十分なリソースがデバイスにあるかどうかを示す良い指標となります。 家族をリモートで技術的に手助けしたことのある人なら誰でも、デバイスを見ながら直接操作できないと、問題の検出や診断が少々難しいことをご存知でしょう。クラウドベースのサービスを実行する場合、同様の問題に直面します。これらのリモートサービスをどうモニタリングすればいいか? お客様が満足しているかを確認するにはどうすればよいか? 単一ホストサービスを監視するには、そのホス
Amazon Monitronがすごいので紹介してみる - Qiita
またお得なAmazon Monitronスターターキットもご用意されています。 （取り付けキット、5 個のセンサー、ゲートウェイのセット） 運用費用 Amazon Monitronはセンサー1つあたり年間50USDのランニングコストがかかります。 費用例 ■要件 5つのモーターを監視する必要がある。 上記を実現するためにAmazon Monitronスターターキットを購入し、 モーターごとに1つのセンサーを取り付け3年間使用した。 ■試算結果 スターターキット購入費用（715USD）＋ センサー年間利用費用×5（250USD）×3年分 ＝ 1465USD（3年間利用費用） 注意事項 ■ Amazon Monitron 利用可能な地域について 米国、英国、およびEUのみで利用可能です。（2021/04/16時点） ■必要なモバイル端末について Android8.0以降のスマートフォンが必要で
AWSが製造業向けAIに参入、「破壊的テクノロジー」で機械学習を容易に
米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）は2020年12月1日（米国時間）、製造現場や食品加工場、物流センターなどに向けた5種の機械学習サービスを発表した。同日から一部サービスの一般提供（General Availability）を始める。これまで特定業種向けのAI（人工知能）サービスを提供していたIT企業にとって強力なライバルが現れた格好だ。 AWSは近年、Amazon SageMakerなどの汎用的な機械学習サービスに加え、医療や金融など特定業界向けの機械学習サービスの開発を強化している。今回、新たに製造業を中心にラインアップを拡充した。日経クロステックの取材に応じたAWS 機械学習担当VPのSwami Sivasubramanian (スワミ・シヴァスブラマニアン)氏は、その狙いについて「我々は顧客の声に基づきサービス開発の方向性を決めている。我
Amazon MQ for RabbitMQ の発表
Amazon MQ は、人気のあるオープンソースメッセージブローカーである RabbitMQ のサポートを開始しました。これにより、コードを書き直すことなく、既存の RabbitMQ メッセージブローカーを AWS に移行できます。Amazon MQ は、RabbitMQ や Apache ActiveMQ などのオープンソースメッセージブローカーをプロビジョニングおよび管理するフルマネージドサービスです。Amazon MQ for RabbitMQ は、個々のメッセージブローカーとクラスター化されたメッセージブローカーの両方を管理し、インフラストラクチャのプロビジョニング、ブローカーのセットアップ、ソフトウェアの更新などのタスクを処理します。 メッセージブローカーは、さまざまなソフトウェアシステムが通信して情報を交換できるようにするため、分散システムを構築する際の重要なコンポーネントです
【速報】コンテナ実行専用OSのBottlerocketがパブリックプレビューで発表されました！ | DevelopersIO
AWSにおけるワーカーノードの管理を効率化、かつセキュア化する新しいOS、Bottlerocketの速報です。 「ふわぁ、今日も仕事すっか…って、Bottlerocket、なんやねんこれ？」 朝の日課、twitterのTLを眺めていたら、いきなりこんなツイートが飛び込んできました。 ? Check out the public preview of Bottlerocket: a new Linux-based open source operating system that we designed and optimized specifically for use as a container host: https://t.co/i3tT3rG56g — Nathan Peck (@nathankpeck) March 10, 2020 Bottlerocketは、Linuxベース
BIMと連携してロボットの自律走行を支援する基盤システム、竹中工務店が開発
竹中工務店はBIMとの連携によってロボットの自律走行とリモート監視を可能にする、クラウドベースの「建設ロボットプラットフォーム」を開発したと発表した。 竹中工務店は2020年2月14日、アマゾンウェブサービス（AWS）が東京都内で開いた記者会見において、Building Information Modeling（BIM）との連携によってロボットの自律走行とリモート監視を可能にする、クラウドベースの「建設ロボットプラットフォーム」を開発したと発表した。開発に当たってはAWSが提供するロボットのアプリケーション開発を支援するクラウドサービス「AWS RoboMaker（以下、RoboMaker）」を活用した。 竹中工務店 生産本部 生産企画部 部長 松尾亨氏によると、建設業界における技能労働者人口は1997年から2014年にかけて26％減少しており、労働力不足が深刻化しているという。松尾氏は、
Troubleshoot connecting to your instance - Amazon Elastic Compute Cloud
The following information and common errors can help you troubleshoot connecting to your Linux instance. To troubleshoot connecting to Windows instances, see Troubleshoot Windows instances in the Amazon EC2 User Guide for Windows Instances. Common causes for connection issues We recommend that you start to troubleshoot instance connection problems by verifying that you have accurately performed th
AWSネットワークの論理的な側面 ～ AWSのバックボーンネットワークに関するDeepな話（2）
こんにちは。アマゾンウェブサービス（AWS）サポートの有賀と申します。好きなサービスはAmazon Virtual Private Cloud（VPC）です。これからAWSサポートの各メンバーがそれぞれ「今一番AWSユーザーに伝えたいこと」を連載の形でお届けしていきます。筆者の担当する本稿では、AWSの「ネットワーク」について見ていきたいと思います。今回は、ネットワークの「論理設計」について解説します。 本稿でお伝えするのは下記の第2回の内容です。全3回に渡って解説していきます。 AWSのネットワークの物理的な側面 ⇒ 第1回 AWSのネットワークの論理的な側面 ⇒ 第2回 AWSのネットワークにおけるベストプラクティス ⇒ 第3回 AWSのネットワークにおいて過去に発生した問題の事例 ⇒ 第3回 必ずしもAWSの使い方といった内容ではないので、今日すぐに使える知識にはならないかもしれませ
AWSのリージョンとアベイラビリティーゾーンとは？ ～ AWSのバックボーンネットワークに関するDeepな話（1）
こんにちは。アマゾンウェブサービス（AWS）サポートの有賀と申します。好きなサービスはAmazon Virtual Private Cloud（VPC）です。これからAWSサポートの各メンバーがそれぞれ「今一番AWSユーザーに伝えたいこと」を連載の形でお届けしていきます。筆者の担当する本稿では、AWSの「ネットワーク」について見ていきたいと思います。第1回の今回は、AWSのリージョンやアベイラビリティーゾーンといった、ネットワークの「物理設計」について解説します。 本稿でお伝えするのは下記の内容です。全3回に渡って解説していきます。 AWSのネットワークの物理的な側面 ⇒ 第1回 AWSのネットワークの論理的な側面 ⇒ 第2回 AWSのネットワークにおけるベストプラクティス ⇒ 第3回 AWSのネットワークにおいて過去に発生した問題の事例 ⇒ 第3回 必ずしもAWSの使い方といった内容では
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機械学習（ML) - ユースケース別クラウドソリューション | AWS