Amazon SageMaker Jupyterノートブックを使用してAmazon Neptune グラフを分析する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker Jupyterノートブックを使用してAmazon Neptune グラフを分析する 新しいグラフデータモデルやクエリを作成する、あるいは、既存のグラフデータセットを探索するかどうかに関わらず、結果を視覚化できるインタラクティブなクエリ環境があると便利です。このブログ記事では、Amazon SageMaker ノートブックを Amazon Neptune データベースに接続して、これを実現する方法を紹介します。ノートブックを使用して、データをデータベースにロードし、クエリをして結果を視覚化します。 Amazon Neptune は高速かつ信頼性の高いグラフデータベースです。クエリワークロードで、接続をナビゲートし、エンティティ間の関係の強さ、重さ、または品質を活用する必要がある場合に理想的です。 Amazo
パフォーマンスの重要性: Amazon Redshift で実環境のワークロードが 3.5 倍の速さに | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ パフォーマンスの重要性: Amazon Redshift で実環境のワークロードが 3.5 倍の速さに Amazon Redshift はそのサービスの開始以来、高度な複雑性を持つ分析ワークロードにも妥協を許さない高速処理で数千におよぶお客様の信頼を得てきました。2017 年にお客様にもたらした 3 倍から 5 倍のパフォーマンスゲインの実現には、ショートクエリの高速化、結果キャッシュ、遅延マテリアライゼーション、そのほか重要な多数の改善点が貢献しています。本記事では、Amazon Redshift の最新の改善活動や、パフォーマンス向上への絶え間ない取組みがお客様を支援している様子をご紹介します。また、今でも継続中の改善活動の評価に利用していた業界標準のベンチマークから得られたパフォーマンステストを考察します。 最新のパフォーマンス改善活動
地震を追跡中: Amazon Redshift によりETL処理を通じて視覚化のための非構造化データセットを準備する方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 地震を追跡中: Amazon Redshift によりETL処理を通じて視覚化のための非構造化データセットを準備する方法 組織が分析慣行を拡大し、データ科学者やその他の専門家を雇用するにつれ、ビッグデータのパイプラインはますます複雑になります。高度なモデルが毎秒収集されるデータを使用して構築されています。 今日のボトルネックは分析技術のノウハウではない場合がよくあります。むしろ、クラウドには適さないことがあるツールを使用した ETL (抽出、変換およびロード) ジョブの構築と維持の難しさがボトルネックになっています。 この記事では、この課題の解決策を示します。私は数年にわたり、地球のあちこちで記録された地震イベントの中途半端に構造化されたデータセットから始めます。私は地球の表面自体、つまり構造プレートストラクチャを形成する岩の性質に関する広範
AWS での SQL Server のパフォーマンスベンチマーク | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS での SQL Server のパフォーマンスベンチマーク 非常に多くのインスタンスタイプから選択できるため、アーキテクトや顧客にとって、SQL Server ワークロードを AWS に移行する際に最適なものを選択することが難しい場合があります。それぞれのインスタンスタイプとストレージのオプションについて詳細な仕様を利用できますが、こうした情報をすべて現実のシナリオにマッピングするのは難しいことがあります。 こうした課題に対処するために、SQL Server のベンチマークに関するホワイトペーパーを紹介しています。インスタンスタイプをベンチマークして、その実行方法をテストする方法に関する情報を提供します。また、コンピューティングとストレージの一般的な組み合わせに関するベンチマークによるパフォーマンスの数値も示しています。 このホワイトペ
AWS Quest 2 – re:Invent への道 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Quest 2 – re:Invent への道 初めての AWS Quest が、今年の 5 月に始まりました。思い起こせば、私の信頼できるロボットのコンパニオンは、このブログ、AWS Podcast、および AWS サイトの他の部分にいくつかの手がかりを埋め込んだ後、バラバラになりました。世界各地の献身的なパズル回答者の根気強い努力のおかげで、すべてのパズルが見つかり、1 つを除いてすべてが解決され、AWS Twitch チャネルのアクション満載のブロードキャストに Ozz を戻すことができました。 とても楽しい時間を過ごすことができたので、もう一度やろうと決めました！ Ozz 2.0 はより軽く、より強く、より速く、より可愛くて、かつてないほどのモバイル性を備えています。前回と同じように、Lone Shark Games の友人た
Amazon RDS for SQL Server でデータベースメールをパワーアップ – アンダーアーマーが Amazon RDS for SQL Server でデータベースメールを運用する方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon RDS for SQL Server でデータベースメールをパワーアップ – アンダーアーマーが Amazon RDS for SQL Server でデータベースメールを運用する方法 データベースメールは Microsoft SQL Server で多用される機能の 1 つです。データベースメールは、SMTP サーバーを使用することにより、SQL Server からユーザーにメッセージを送信できるようにします。ここでご紹介するソリューションは、ご使用の SQL Server ワークロードが Amazon RDS 上にある場合に、データベースメールを使用するのに役立ちます。 データベースメールの使用例: テキストメッセージを送信する テキストまたはファイル添付でクエリの結果またはレポートを送信する エラーや通知のアラートを送信す
CSVデータセットのPipeモードを使って、Amazon SageMaker内蔵アルゴリズムでトレーニングがより早く | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ CSVデータセットのPipeモードを使って、Amazon SageMaker内蔵アルゴリズムでトレーニングがより早く Amazon SageMakerに内蔵されたアルゴリズムはPipeモードをサポートし、Machine learning (ML)モデルをトレーニングしている間、Amazon Simple Storage Service (S3)からCSV形式でデータセットを取得しAmazon SageMakerへ取り込みます。 モデルのトレーニングを進めながら、データはPipe入力モードでアルゴリズムコンテナに直接流れます。トレーニングを開始する前にデータをローカルの Amazon Elastic Block Store (EBS)の容量でダウンロードするファイルモードとは異なります。Pipeモードを利用すると、トレーニングはより早く、かなり
Amazon SageMaker Jupyterノートブックを使用してAmazon Neptune グラフを分析する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker Jupyterノートブックを使用してAmazon Neptune グラフを分析する 新しいグラフデータモデルやクエリを作成する、あるいは、既存のグラフデータセットを探索するかどうかに関わらず、結果を視覚化できるインタラクティブなクエリ環境があると便利です。このブログ記事では、Amazon SageMaker ノートブックを Amazon Neptune データベースに接続して、これを実現する方法を紹介します。ノートブックを使用して、データをデータベースにロードし、クエリをして結果を視覚化します。 Amazon Neptune は高速かつ信頼性の高いグラフデータベースです。クエリワークロードで、接続をナビゲートし、エンティティ間の関係の強さ、重さ、または品質を活用する必要がある場合に理想的です。 Amazo
地震を追跡中: Amazon Redshift によりETL処理を通じて視覚化のための非構造化データセットを準備する方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 地震を追跡中: Amazon Redshift によりETL処理を通じて視覚化のための非構造化データセットを準備する方法 組織が分析慣行を拡大し、データ科学者やその他の専門家を雇用するにつれ、ビッグデータのパイプラインはますます複雑になります。高度なモデルが毎秒収集されるデータを使用して構築されています。 今日のボトルネックは分析技術のノウハウではない場合がよくあります。むしろ、クラウドには適さないことがあるツールを使用した ETL (抽出、変換およびロード) ジョブの構築と維持の難しさがボトルネックになっています。 この記事では、この課題の解決策を示します。私は数年にわたり、地球のあちこちで記録された地震イベントの中途半端に構造化されたデータセットから始めます。私は地球の表面自体、つまり構造プレートストラクチャを形成する岩の性質に関する広範
パフォーマンスの重要性: Amazon Redshift で実環境のワークロードが 3.5 倍の速さに | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ パフォーマンスの重要性: Amazon Redshift で実環境のワークロードが 3.5 倍の速さに Amazon Redshift はそのサービスの開始以来、高度な複雑性を持つ分析ワークロードにも妥協を許さない高速処理で数千におよぶお客様の信頼を得てきました。2017 年にお客様にもたらした 3 倍から 5 倍のパフォーマンスゲインの実現には、ショートクエリの高速化、結果キャッシュ、遅延マテリアライゼーション、そのほか重要な多数の改善点が貢献しています。本記事では、Amazon Redshift の最新の改善活動や、パフォーマンス向上への絶え間ない取組みがお客様を支援している様子をご紹介します。また、今でも継続中の改善活動の評価に利用していた業界標準のベンチマークから得られたパフォーマンステストを考察します。 最新のパフォーマンス改善活動
Amazon RDS for SQL Server でデータベースメールをパワーアップ – アンダーアーマーが Amazon RDS for SQL Server でデータベースメールを運用する方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon RDS for SQL Server でデータベースメールをパワーアップ – アンダーアーマーが Amazon RDS for SQL Server でデータベースメールを運用する方法 データベースメールは Microsoft SQL Server で多用される機能の 1 つです。データベースメールは、SMTP サーバーを使用することにより、SQL Server からユーザーにメッセージを送信できるようにします。ここでご紹介するソリューションは、ご使用の SQL Server ワークロードが Amazon RDS 上にある場合に、データベースメールを使用するのに役立ちます。 データベースメールの使用例: テキストメッセージを送信する テキストまたはファイル添付でクエリの結果またはレポートを送信する エラーや通知のアラートを送信す
CSVデータセットのPipeモードを使って、Amazon SageMaker内蔵アルゴリズムでトレーニングがより早く | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ CSVデータセットのPipeモードを使って、Amazon SageMaker内蔵アルゴリズムでトレーニングがより早く Amazon SageMakerに内蔵されたアルゴリズムはPipeモードをサポートし、Machine learning (ML)モデルをトレーニングしている間、Amazon Simple Storage Service (S3)からCSV形式でデータセットを取得しAmazon SageMakerへ取り込みます。 モデルのトレーニングを進めながら、データはPipe入力モードでアルゴリズムコンテナに直接流れます。トレーニングを開始する前にデータをローカルの Amazon Elastic Block Store (EBS)の容量でダウンロードするファイルモードとは異なります。Pipeモードを利用すると、トレーニングはより早く、かなり
AWS での SQL Server のパフォーマンスベンチマーク | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS での SQL Server のパフォーマンスベンチマーク 非常に多くのインスタンスタイプから選択できるため、アーキテクトや顧客にとって、SQL Server ワークロードを AWS に移行する際に最適なものを選択することが難しい場合があります。それぞれのインスタンスタイプとストレージのオプションについて詳細な仕様を利用できますが、こうした情報をすべて現実のシナリオにマッピングするのは難しいことがあります。 こうした課題に対処するために、SQL Server のベンチマークに関するホワイトペーパーを紹介しています。インスタンスタイプをベンチマークして、その実行方法をテストする方法に関する情報を提供します。また、コンピューティングとストレージの一般的な組み合わせに関するベンチマークによるパフォーマンスの数値も示しています。 このホワイトペ
AWS Quest 2 – re:Invent への道 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Quest 2 – re:Invent への道 初めての AWS Quest が、今年の 5 月に始まりました。思い起こせば、私の信頼できるロボットのコンパニオンは、このブログ、AWS Podcast、および AWS サイトの他の部分にいくつかの手がかりを埋め込んだ後、バラバラになりました。世界各地の献身的なパズル回答者の根気強い努力のおかげで、すべてのパズルが見つかり、1 つを除いてすべてが解決され、AWS Twitch チャネルのアクション満載のブロードキャストに Ozz を戻すことができました。 とても楽しい時間を過ごすことができたので、もう一度やろうと決めました！ Ozz 2.0 はより軽く、より強く、より速く、より可愛くて、かつてないほどのモバイル性を備えています。前回と同じように、Lone Shark Games の友人た
AWS DevDay Tokyo 2018 Database トラック資料公開 | Amazon Web Services ブログ
Amazon Web Services ブログ AWS DevDay Tokyo 2018 Database トラック資料公開 Database フリークな皆様、こんにちは！AWS DevDay Tokyo 2018 Database トラックオーナーの江川です。 2018 年 10 月 29 日（月）〜 11 月 2 日（金）にかけて、AWS DevDay Tokyo 2018 が開催されました。本記事では、11/1(木)に実施された Database トラックのセッション資料をご紹介します。 セッション資料紹介に先立ち、お客様セッションとしてご登壇いただいた、Sansan株式会社間瀬様、株式会社ソラコム安川様、Amazon Pay 吉村様にお礼申し上げます。併せて、ご参加いただいた皆様、ストリーミング配信をご覧いただいた皆様ありがとうございました。 ●お客様セッション資料 AWSサービ
ASCII.jp：エンタープライズ用途に耐えうるAzure Durable Functionsという選択肢 (1/2)
9月29日に開催されたServerlessconfでは、米マイクロソフトのAzure Functionsの開発エンジニアが直接日本のエンジニアに説明するセッションが行なわれた。複数のファンクションを組み合わせられるAzure Durable Functionsに関しては、機能解説や事例も紹介される貴重な機会となった。 サーバーレスとはサーバーがないということではない 2番手として登壇したのは、米マイクロソフトのプリンシパルソフトウェアエンジニアであるクリス・デュラン氏。長らくエンタープライズ系の開発で実績を積んできており、今はAzure Functionsの開発に携わっているという。「日本は大好きだけど、日本語の会話は上手じゃないので、前もって書いたスピーチを読んでしまいます（笑）。みなさん、よろしくお願いします！」とのことで、ここまでの流ちょうな日本語についてこう説明。おそらくアルファベ
社内のコラボレーションは絆や信頼からは生まれない | HBR.ORG翻訳マネジメント記事｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
社内のコラボレーションを促進するうえで、最初に必要なものは何か。絆や信頼が何より重要だと考えて、ボーリング大会などのレクリエーションでそれを達成しようとする企業は多いが、食品大手マースで協働のフレームワークを開発した筆者によれば、それらはすべて的外れであると指摘する。 企業におけるチーム・ビルディングの取り組みは、ほとんどが時間と金の無駄遣いである。この見解は、チームの有効性に関する私の25年以上に及ぶ研究と実践に基づいている。 このうち17年間を、私は350億ドル規模のグローバル企業であるマース（M&M'Sなどを製造する大手食品会社）で過ごした。マース一族が所有する同社は、従業員間のコラボレーションに尽力している。 多くの企業は、チーム・ビルディングへの投資を決めると、ボーリング大会やフィールドアスレチックなどの社外イベントをもとうとする。このようなイベントは、時として非常に大掛かりなも
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
Shingo Yoshida on Twitter: "コーチングセッションしてもらった。 https://t.co/Qv6En4zULF"