AWSが生まれたのは、Amazonが経費削減のためにSunのサーバからHP/Linuxサーバへ切り替えたことがきっかけ。当時の社員が振り返る 1990年代後半に、米Yahoo!などに代表されるインターネット系企業の株が高騰したインターネットバブルが発生しました。 そのバブルが2000年前後にはじけると、ユーザー数の拡大を背景に資金調達をしてきた企業の多くが投資家からの資金を得られなくなり、行き詰まり始めます。 Amazon.comもそうした状況のなかで先行きを不安視された企業の1つでした。2001年4月の週刊東洋経済の記事には、最高値の10分の1程度にまで下がった株価のグラフとともに、「莫大な酸素(キャッシュ)を燃やし続けている」「2000年12月末時点で2000億円を超える債務超過だ」と記されています。 当時Amazon.comのデジタルメディア部門ディレクターであったDan Rose氏
[速報]オンプレミス用AWS「AWS Outposts」発表! AWSが設計したサーバラックをオンプレミスへ持ち込み。AWS re:Invent 2018 同社がラスベガスで開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2018」、3日目に行われたアンディ・ジャシーCEOによる基調講演の最後は、VMware CEOのパット・ゲルシンガー氏を壇上に呼び込んでハイブリッドクラウドの話題となりました。 そして発表されたのが、AWSのクラウドインフラと同等のシステムをオンプレミスに持ち込める「AWS Outposts」です。 AWS Outpostsは、AWSが設計した、AWSのクラウドインフラで使われているものと同じハードウェアとソフトウェアをラックマウントのシステムとしてまとめたものをオンプレミスに持ち込むことで、オンプレミスでもAWSと一貫性のあるクラウドインフラが利用可能になるというも
[速報]AWS、独自の機械学習用プロセッサ「AWS Inferentia」発表。高速な推論処理に特化。AWS re:Invent 2018 Amazon Web Servicesはラスベガスで年次イベント「AWS re:Invent 2018」を開催しています。 イベント3日目のアンディ・ジャシーCEOによる基調講演において、AWSが独自に開発した機械学習用プロセッサ「AWS Inferentia」が発表されました。 機械学習の処理には、大量のデータを用いて機械に学習を行わせてモデルを作る処理と、学習済みのモデルを用いて推論する処理があります。「AWS Inferentia」は推論を高速かつ効率よく実行することに特化したプロセッサです。 TensorFlow、MXNET、PyTorch、Caffe2、ONNXなど主要な機械学習フレームワークに対応。ユーザーはより低コストで推論処理を行えるよ
「Amazon Linux WorkSpaces」リリース。マネージドなLinuxの仮想デスクトップをクラウドから提供 Amazon Web Services(AWS)では以前から、Windowsの仮想デスクトップ環境をクラウドから提供する「Amazon WorkSpaces」が利用可能でした。それに加えて今回、Linux版の仮想デスクトップ環境を提供する「Amazon Linux WorkSpaces」のリリースが発表されました。 Amazon Linux WorkSpacesは、Amazon Linux 2をデスクトップOSに採用。デスクトップ環境をMATEで構築し、WebブラウザにFirefox、メーラーやカレンダーにEvolution、メッセンジャーにPidgin、そしてオフィススイートにLibre Officeが用意されています。 また、ファイルマネージャやイメージエディタ、ター
機械学習ツール群のマネージドサービス「Amazon SageMaker」が東京リージョンで利用可能に。Chainerのサポートも追加 Amazon Web Servicesの日本法人であるアマゾンウェブサービスジャパン は、5月30日から6月1日までの3日間、日本での年次イベント「AWS Summit Tokyo 2018」を開催しました。 AWS Summit Tokyo 2018での主な発表 NFSでマウント可能な「Amazon Elastic File System」(Amazon EFS)、AWS東京リージョンで利用可能に 機械学習ツール群のマネージドサービス「Amazon SageMaker」が東京リージョンで利用可能に。Chainerのサポートも追加 AWSでコンテナやクラスタのマネージドサービスを提供する「AWS Fargate」、東京リージョンでも対応と発表 Amazon
NFSでマウント可能な「Amazon Elastic File System」(Amazon EFS)、AWS東京リージョンで利用可能に Amazon Web Servicesの日本法人であるアマゾンウェブサービスジャパン は、5月30日から6月1日までの3日間、日本での年次イベント「AWS Summit Tokyo 2018」を開催しました。 同社はこのイベントにあわせて、複数のサービスが東京リージョンで利用開始になったことを発表しています。 AWS Summit Tokyo 2018での主な発表 NFSでマウント可能な「Amazon Elastic File System」(Amazon EFS)、AWS東京リージョンで利用可能に 機械学習ツール群のマネージドサービス「Amazon SageMaker」が東京リージョンで利用可能に。Chainerのサポートも追加 AWSでコンテナやクラ
[速報]「Amazon Redshift Spectrum」発表。Amazon S3にデータを保存したまま複雑なクエリを高速で実行可能に。AWS Summit 2017 San Francisco Amazon Web Servicesは、サンフランシスコでイベント「AWS Summit 2017 San Francisco」を開催。データウェアハウスの新サービス「Amazon Redshift Spectrum」を発表しました。 Amazon S3にデータを保存したままデータウェアハウスで分析可能 Amazon.com CTOのWerner Vogels氏。 多くの顧客で、ペタバイトから多い場合にはエクサバイトクラスの生データがAmazon S3に保存されており、これをAmazon Redshiftへ取り込むのは時間やコストの制約で難しいと考えられていると。 そこで「Amazon Red
Amazon Web Services ブログ Amazon Lightsail – AWSの力、VPSの簡単さ 部品から複雑なシステム(家、コンピューター、家具)を組み立てるのを好む人がいます。彼らは、計画プロセスを楽しみ、慎重に各部品の調査を行い、望ましい力や適応性のバランスを与える部品を選択します。邪魔にならないに計画することで、彼らは最終品に向けて、部品を組み立てるプロセスを楽しみます。他の人々は、このdo-it-yourself(DIY)が魅力的で価値があると思っていませんし、途中であまりに多くの決定を下す事なく、できるだけ早く結果に到達する事に興味があります。 聞き覚えありませんか? 私は、このモデルはシステムのアーキテクチャとシステム構築にも同じ様に当てはまると思います。時々、個々のAWSコンポーネント(サーバー、ストレージ、IPアドレスなど)を手動で選ぶ事に時間をかけ、あな
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をEコマースの会社だと思っているなら、認識を改めた方がいいかもしれない。Eコマースは、インフラを構築し、クラウドサービスとして販売することを正当化する口実のようなものだ。一番おいしい収益を上げているのは、「Amazon Web Services」なのだ。 Amazonの第3四半期の業績がそれを物語っている。実際にAmazonの業績報告を見てみれば分かる。Amazonの総売上高のうち、Amazon Web Servicesは8%だが、営業利益で見ると同事業は52%を占めているのだ。これは、Amazon Web ServicesがAmazonの北米のEコマース事業と同じ額の利益を上げていることを意味する。 これがどういうことか、
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