AWS 用に最適化された TensorFlow で最大 256 GPU がサポート可能に
Ubuntu および Amazon Linux 向けの AWS 深層学習 AMI で、最大 256 GPU にほぼ線形スケーリング効率を備えた TensorFlow 深層学習モデルの分散トレーニングをサポートするようになりました。 AWS 深層学習 AMI には、あらかじめ構築された TensorFlow の強化バージョンが付属されています。このバージョンは、この規模のスケーラビリティを実現するトレーニングフレームワークを提供する Horovod の最適化バージョンと統合されています。この機能強化により、TensorFlow と Horovod を使用した ResNet50 モデルのトレーニングをわずか 15 分以内で実施できるようになりました。
Amazon Lightsail がリソースのタグ付けをサポートを開始
本日から、仮想サーバー、マネージドデータベース、ロードバランサー、ブロックストレージ、スナップショット、DNS ゾーンなどの Lightsail のリソースにタグ付けができるようになりました。Lightsail のタグで、プロジェクトを簡単に整理し、請求のためのコスト配分レポートを作成し、リソースのアクセス制御を有効にすることができます。 リソースにタグを追加することで、ダッシュボードビューを簡単にフィルタリングでき、特定のタグを持つリソースのみが表示されるので、リソースを整理し、すべての関連リソースを一目で把握できます。タグとコスト配分レポートを使用することで、請求書を分けることができ、コストを簡単に把握することができます。また、タグを使用して Lightsail リソースへのアクセスを制限する IAM ポリシーを作成し、Lightsail アカウント内のすべてのリソースにアクセス権限を
Amazon Lightsail が EC2 へのアップグレードパスを提供開始
本日から、Lightsail インスタンスおよびボリュームを、シンプルでガイド付きの体験を通して簡単に EC2 にエクスポートできるようになりました。Lightsail は、この機能により、アプリケーションの拡張およびクラウドデプロイメントのスケーリングをこれまでにない方法で可能にします。これには、厳選されたラインナップを持ち設定が可能な EC2 の利点をフルに活用します。 インスタンスを EC2 にアップグレードする準備ができたら、インスタンスのスナップショットを作成して、Lightsail のコンソールでステップバイステップのプロセスに従い、スナップショットを EC2 にエクスポートするだけです。これで、EC2 を使用して、または Lightsail のコンソールで Upgrade to EC2 ウィザードを使用して、新しい EC2 インスタンスを起動できます。 Lightsail の
Amazon EFS がアカウントあたりで最大 1000 のファイルシステムをサポート
Amazon EFS は、Linux ベースのワークロード向けのシンプルでスケーラブルかつ伸縮自在なファイルシステムで、AWS クラウドサービスおよびオンプレミスリソースで利用できます。AWS アカウントあたりのファイルシステムの作成数はこれまで 125 の上限がありましたが、このたび最大で 1,000 まで作成が可能になりました。また、Amazon Virtual Private Cloud (VPC) あたりの EFS のマウントターゲットは最大 400 まで作成が可能になりました。 今回のファイルシステム数の追加でお客様に追加料金が発生することはなく、ご請求はすべてのファイルシステムに保存されたデータ量による従量制となります。お客様のリージョンの料金情報については、Amazon EFS の料金ページをご覧ください。製品およびサービス一覧 (リージョン別) では、各リージョンのご利用可
AWS Fargate、Amazon EKS、Amazon ECS が AWS Cloud Map と統合
AWS Fargate、Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (EKS)、Amazon Elastic Container Service (ECS) のアプリケーションを AWS Cloud Map と統合できるようになりました。これにより、コンテナ化されたサービス同士が簡単に互いを検出し、相互接続できるようになります。AWS Cloud Map は、クラウドリソースを検出するサービスです。Cloud Map では、アプリケーションリソースのカスタム名を定義して、動的に変化するこれらのリソースの更新された場所を管理できます。ウェブサービスは必ず最新のリソースのロケーションを検出するため、アプリケーションの可用性が高まります。 これまでは、ECS サービスディスカバリを使用して IP アドレスやポートなどのサービスエンドポイント情報
Arm ベースの新しいAWS Graviton プロセッサによる Amazon EC2 A1 インスタンスのご紹介
Amazon EC2 A1 インスタンスは、包括的な Arm エコシステムによってサポートされるスケールアウト型の Arm ベースのワークロードに最適で、大幅なコスト削減を実現できます。A1 インスタンスは、AWS Graviton プロセッサで動作する初の EC2 インスタンスです。このプロセッサには、64 ビットの Arm Neoverse コアと AWS が設計したカスタムシリコンが搭載されています。 AWS Graviton プロセッサは、Amazon が誇る大規模なクラウドアプリケーション用のプラットフォームソリューションを構築する豊富な専門知識を結集して設計された、AWS の新しいプロセッサ製品です。これらのプロセッサを使用すれば、目標とする電力、パフォーマンス、コストの最適化を達成できます。A1 インスタンスは、Arm 命令を実行する顧客のワークロードのコスト削減を実現して、
AWS Lambda がストリーミングを高速化する Kinesis Data Streams の拡張ファンアウトと HTTP/2 をサポート
AWS Lambda は、Kinesis イベントソースの Kinesis Data Streams (KDS) の拡張ファンアウトおよび HTTP/2 データ取得機能のサポートを開始しました。HTTP/2 データ取得 API では、データプロデューサーと Lambda 関数間のデータ配信速度が 65 % 以上改善されています。拡張ファンアウトにより、複数の Lambda 関数を持つ同じ KDS ストリームを、パフォーマンスを低下させることなく並列で処理できます。 登録済みの各イベントソースは、シャードごとに 1 秒あたり最大 2 MB のスループットでレコードを処理できます。イベントソースを Kinesis Data Streams コンシューマーとして登録すると、ユーザーは 1 つの Kinesis データストリームで、高パフォーマンス、低レイテンシーな複数のサーバーレスストリーム処理
Amazon EFS がアカウントおよび VPC をまたいでのアクセスをサポート開始
Amazon EFS ファイルシステムに、異なる AWS アカウントまたは Amazon Virtual Private Cloud (VPC) の EC2 インスタンスから接続できるようになりました。 Amazon EFS は、AWS クラウドサービスおよびオンプレミスリソースで利用できる、Linux ベースのワークロード向けのシンプルでスケーラブルかつ伸縮自在なファイルシステムです。VPC ピアリング接続または VPC Transit Gateway を使用して VPC に接続する場合、ある VPC の EC2 インスタンスが別の VPC の EFS ファイルシステムにアクセスすることができます。VPC 同士が異なるアカウントに属していても可能です。同一 VPC 内であるアカウントが所有する複数の EC2 インスタンスを、共有の VPC を使用して、異なるアカウントが所有する 1 つの
Announcing Amazon Aurora Global Database
Amazon Aurora Global Database は、グローバルフットプリントを持つアプリケーション用に設計された Amazon Aurora の MySQL 互換版の新しい機能です。単一の Aurora データベースが複数の AWS リージョンにまたがり使用することを可能にし、迅速なレプリケーションにより、低レイテンシーでグローバルな読み込みとリージョン全体の災害復旧を可能にします。 Amazon Aurora Global Database は、アプリケーションワークロードに対応するためにデータベースを完全に利用可能にする専用インフラストラクチャを使用しながら、通常 1 秒未満のレイテンシーでストレージベースのレプリケーションを使用します。万一、リージョンの規模縮小や障害が発生した場合でも、セカンダリリージョンの 1 つを、完全な読み取り/書き込み機能に 1 分以内で昇格させ
AWS Step Functions にさらに 8 つのサービスが統合
AWS Step Functions がさらに 8 つの AWS サービスと統合し、ワークフローの構築の高速化、保護の簡素化、モニタリングの容易化をさらに推し進めました。 AWS Step Functions を使えば、アプリケーションに柔軟なワークフロー自動化を追加できます。ワークフローのステップは、AWS Lambda 関数、Amazon EC2、オンプレミス等、どこにでも存在できます。今回、AWS Step Functions は、Amazon ECS、AWS Fargate、Amazon DynamoDB、Amazon SNS、Amazon SQS、AWS Batch、AWS Glue、Amazon SageMaker とも統合されました。これにより、バッチ処理ジョブの起動、メディアまたはデータファイルの処理、通知の送信、機械学習ワークフローのオーケストレートが必要なアプリケーショ
Amazon EC2 でワークロードの一時停止と再開が可能に
Amazon EBS でバックアップした Amazon EC2 インスタンスを休止させ、後から再開できるようになりました。アプリケーションは、メモリフットプリントをいちから再構築する代わりに、一時停止したちょうどその状態から再開できます。たとえば、キャッシュおよびその他のメモリ中心型コンポーネントに依存するアプリケーションは、プリロードまたはウォームアップに数十分を要すことがあります。こういった要素により、遅延が誘発され、極めて迅速に増分キャパシティーが必要な場合にはオーバープロビジョニングを強いられます。休止機能を使用すれば、より高速に生産的状態に入れるメモリフットプリントを持つ事前ウォーミング済みのインスタンス群を維持できます。これは、既存のアプリケーションに変更を加えることなく行うことが可能です。休止はノートパソコンの蓋を閉じて開くようなものであり、アプリケーションは作業を一時停止し
AWS Lambda Supports Ruby
Ruby を使用した AWS Lambda 関数コードの開発が可能になりました。AWS Lambda は、イベントに応じてコードを実行し、お客様に代わって自動的にコンピューティングリソースを管理するコンピューティングサービスです。 使用を開始するには、AWS CLI または AWS Lambda コンソールを通じて ZIP ファイルとして Ruby コードをアップロードし、ruby2.5 ランタイムを選択すればよいだけです。こうすることで、Lambda は高可用性を活用して、アプリケーションを実行およびスケールするのに必要なすべてを引き受けます。関数の開発にはお客様ご愛用の Ruby ツールおよびライブラリを使用可能です。Ruby で作成されたサーバーレスアプリケーションを、ローカルでテストしたり、デプロイしたり、管理したりするのに、AWS サーバーレスアプリケーションモデル (SAM)
AWS License Manager のご紹介
AWS License Manager は、AWS サーバーおよび Microsoft、SAP、Oracle、IBM といったソフトウェアベンダーのオンプレミスサーバーで、ライセンスを簡単に管理できるようになるサービスです。AWS License Manager により、管理者はライセンス契約の規約をエミュレートするカスタマイズされたライセンスルールを作成し、EC2 のインスタンスが起動するときにそれらのルールを適用できます。管理者はこれらのルールを使用して、契約が定める以上のライセンスを使用する、または短期的に異なるサーバーにライセンスを再割り当てするといったライセンス違反を規制できます。AWS License Manager のルールによって、インスタンスの起動を物理的に停止したり、管理者に通知したりすることで、ライセンス違反の規制が可能です。管理者は AWS License Mana
AWS Security Hub のご紹介
AWS Security Hub はプレビュー版が公開中の新サービスで、すべての AWS アカウントにおける高優先度のセキュリティアラートおよびコンプライアンス状況を包括的に確認できます。 Security Hub により、複数の AWS のサービス (Amazon GuardDuty、Amazon Inspector、Amazon Macie 等) および AWS パートナーソリューションにおけるセキュリティアラートおよび検出結果を、一元的に集約、整理、優先順位付けできるようになりました。 AWS Security Hub を使用すれば、AWS のサービスおよび AWS パートナーツールにおけるすべてのアカウントでのセキュリティ検出結果を収集して優先順位付けする労力を削減できます。このサービスでは標準的な検出結果フォーマットを使用してデータを取り込めるため、時間のかかるデータ変換に労力
AWS Database Migration Service が並列フルロードと新しいLOB移行メカニズムのサポートによって移行速度を向上 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Database Migration Service が並列フルロードと新しいLOB移行メカニズムのサポートによって移行速度を向上 AWS DMS レプリケーションエンジンのバージョン 3.1.2 をご紹介します。新しいバージョンでは UX がより良くなり、たくさんのお客様からリクエストされていたパフォーマンス改善がされています。私たちは、DMS をより良くするという約束を守ることができました。このブログ記事では、いくつか重要な新機能については触れたいと思います。リスト全体については、AWS DMS リリースノートを参照してください。このリリースノートには、DMS の現バージョンと以前のバージョンの機能とバグ修正に関する詳細情報が含まれています。 DMS レプリケーションエンジンバージョン 3.1.2の新機能 UTF-8 4 バイト文
Oracle から PostgreSQL へ移行する際に、よく直面する課題を解決する方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Oracle から PostgreSQL へ移行する際に、よく直面する課題を解決する方法 企業は年々データが急激に増加するのを目の当たりにしています。データベースとハードウェアインフラストラクチャをスケーリングし続けることは、ますます困難になっています。ワークロードが非リレーショナルデータストアに適していない場合に、基盤となるインフラストラクチャの管理に膨大な費用を費やすことなく、スケーリングの課題をどのように克服したらいいでしょうか? Amazon RDS for PostgreSQL と Amazon Aurora with PostgreSQL により、コスト効率の高い方法で PostgreSQL クラウドのデプロイを簡単にセットアップ、運用、拡張することができます。昨年、私たちは (数百 GB から数 TB に及ぶ) 100 を超える
AWS、Ground Stationを発表 | AWS
世界中の AWS リージョンに 12 カ所のアンテナ基地局ネットワークを展開することで、衛星データのダウンロード、処理、保存、分析、およびそれに基づいたアクションを迅速かつ低コストに実行可能に 初期顧客の DigitalGlobe、BlackSky、Spire、Capella Space、Open Cosmos、HawkEye 360 は、必要に応じてアンテナの利用が可能に。本日よりプレビュー版を提供開始 （シアトル発、2018年11月27日発表）Amazon.com, Inc.（NASDAQ:AMZN）の関連会社である Amazon Web Services, Inc.（AWS）は本日、AWS re:Invent にて、世界中の 12 カ所に設置されるフルマネージドな基地局アンテナを使用して、衛星から AWS のリージョンにデータを容易にかつコスト効率良くダウンロードできる新しいサービス
New PCI DSS report now available, 31 services added to scope | Amazon Web Services
AWS Security Blog New PCI DSS report now available, 31 services added to scope September 9, 2021: Amazon Elasticsearch Service has been renamed to Amazon OpenSearch Service. See details. In just the last 6 months, we’ve increased the number of Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) certified services by 50%. We were evaluated by third-party auditors from Coalfire and the latest rep
Amazon SageMaker で、セマンティックセグメンテーションアルゴリズムが利用可能になりました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker で、セマンティックセグメンテーションアルゴリズムが利用可能になりました Amazon SageMaker は、マネージド型で、無限に拡張可能な機械学習 (ML) プラットフォームです。このプラットフォームを使用すると、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイが簡単になります。Amazon SageMaker には、画像分類と物体検出のための 2 つの定評があるコンピュータビジョンアルゴリズムがすでに組み込まれています。Amazon SageMaker の画像分類アルゴリズムは、画像をあらかじめ定義されたカテゴリのセットに分類することを学習します。Amazon SageMaker の物体検出アルゴリズムは、境界ボックスを描画し、ボックス内の物体を識別することを学習します。本日、Amazon SageMa
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The Open Source Robot Operating System (ROS) and AWS RoboMaker | Amazon Web Services