AWS FargateをAWS CLIで扱いつつ、従来のAPIとの差分を調べた #reinvent | DevelopersIO
re:Invent 2017で発表されたAWS Fargateは、EC2を起動せずにコンテナを実行できるようにするためのElastic Container Service(ECS)の拡張機能です。 【速報】新サービスAWS Fargateが発表されました！！ #reinvent ｜ Developers.IO 昨日、弊社諏訪からecs-cliを利用してFargateのデプロイを行う記事が投稿されていました。 【新サービス】AWS FargateのコンテナをECS CLIからデプロイしてみた #reinvent ｜ Developers.IO ECS CLIではなく、標準の低レベルAPIを利用してデプロイを行うのはどうしたらいいのだろう、と思い調べてみると、公式ドキュメントにサンプルアプリのデプロイをAWS CLIを使って行うWalkthroughがありました。 AWS CLI Walkth
Choosing your container environment on AWS with ECS, EKS, and Fargate
The Control PlaneWhen deploying containers on AWS the control plane is your entry point to running your application. It is the interface that you will interact with when you want to launch an application, query the state of an application, or shut an application down. AWS now offers two fully managed control planes to choose between: Amazon Elastic Container Service (ECS) is a fully managed, highl
Amazon Kinesis Data Firehose announces the general availability of Splunk as a destination
Amazon Kinesis Data Firehose, the easiest way to load streaming data into data stores and analytics tools, now supports Splunk as a delivery destination. Splunk is an operational intelligence tool for analyzing machine-generated data in real-time. You can now use Kinesis Data Firehose to stream data to your Splunk cluster in real-time at any scale. This integration supports Splunk versions with HT
RDBへのバッチクエリクライアントタスク
本記事は個人の意見であり、所属する組織の見解とは関係ありません。 こちらは AWS Fargate Advent Calendar 2017 の 12/4 分の記事です。 AWS Fargate を利用することで、従来のサーバーレス環境では工夫が必要であった長時間処理（業務処理的なバッチ）を、容易にサーバーレス環境で実現することが可能となりました。今回は、参考例として DB に対して長時間クエリが可能な仕組みを作成してみたいと思います。 構成概要 AWS Fargate 上で長時間タスクを実行する仕組みとして、下記の構成を作成してみます。 今回は SQL を実行する仕組みですが、メイン処理次第ではさらに複雑な処理の実行も可能と思っています。 Amazon S3 タスクのメイン処理の Python スクリプト、検索結果ファイルを格納します。 Amazon Aurora クエリ先のデータベース
AWS Lambda Doubles Maximum Memory Capacity for Lambda Functions
You can now allocate 3008MB of memory to your AWS Lambda functions. Previously, the maximum amount of memory available to your functions was 1536MB. Now, it's easier to process workloads with higher memory or denser compute requirements, such as big data analysis, large file processing, and statistical computations. In the AWS Lambda resource model, you choose the amount of memory you want for you
AWS Cloud9 のご紹介
AWS Cloud9 は、ブラウザだけでコードを記述、実行、およびデバッグできるクラウドベースの統合開発環境 (IDE) です。コードエディタ、デバッガー、およびターミナルが含まれています。Cloud9 には、JavaScript、Python、PHP などのよく使用されるプログラム言語の主要ツールが同梱されているため、新規プロジェクトを開始するためにファイルをインストールしたり開発マシンを設定したりする必要はありません。Cloud9 IDE はクラウドベースであるため、オフィス、自宅、その他どこでも、インターネットに接続されたマシンを使用してプロジェクトで作業できます。また、Cloud9 では、サーバーレスアプリケーションのリソースの定義、デバッグ、ローカルとリモートの実行の切り替えが可能な、サーバーレスアプリケーション開発用のシームレスエクスペリエンスが提供されています。Cloud9
すぐに使用できるマネージドルールがAWS WAFで利用可能に | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ すぐに使用できるマネージドルールがAWS WAFで利用可能に 現在利用可能となりました、AWS WAFマネージドルールにより、WebアプリケーションやAPIをインターネットの脅威から簡単に保護することができます。Alert Logic、Fortinet、Imperva、Trend Micro、TrustWaveなど、業界をリードするセキュリティ専門家がAWS Marketplaceで提供する事前設定済みのルールグループから選択します。ルールは新しい脅威が出現すると自動的に更新され、OWASP Top 10リスクの軽減、悪いボットからの防御、最新のCVEに対する仮想パッチの適用などに対応します。その他にもWordPressやDrupalなどのコンテンツ管理システムを含む、アプリケーションプラットフォームを保護するための、特定領域に特化したマネー
T2 Unlimited – Going Beyond the Burst with High Performance | Amazon Web Services
AWS News Blog T2 Unlimited – Going Beyond the Burst with High Performance I first wrote about the T2 instances in the summer of 2014, and talked about how many workloads have a modest demand for continuous compute power and an occasional need for a lot more. This model resonated with our customers; the T2 instances are very popular and are now used to host microservices, low-latency interactive ap
リージョン間 VPC ピアリングのサポートの発表
Amazon EC2 では、異なる AWS リージョンの Virtual Private Cloud (VPC) 間でピアリング関係を確立できるようになりました。リージョン間 VPC ピアリングを利用すると、異なる AWS リージョンで実行されている EC2 インスタンス、RDS データベース、Lambda 関数などの VPC リソースが、ゲートウェイ、VPN 接続、または個別のネットワークアプライアンスを必要とせずに、プライベート IP アドレスを使用して互いにやり取りできます。 また、リージョン間 VPC ピアリングを利用すると、シンプルで費用対効果の高い方法により、リージョン間でリソースを共有したり、地理的な冗長性のためにデータをレプリケートしたりできます。リージョン間 VPC ピアリングは、スケールアウト/インが可能で冗長性と高可用性を兼ね備えたテクノロジーに基づいており、単一障害
Keeping Time With Amazon Time Sync Service | Amazon Web Services
AWS News Blog Keeping Time With Amazon Time Sync Service Today we’re launching Amazon Time Sync Service, a time synchronization service delivered over Network Time Protocol (NTP) which uses a fleet of redundant satellite-connected and atomic clocks in each region to deliver a highly accurate reference clock. This service is provided at no additional charge and is immediately available in all publi
Amazon Comprehend – 継続的に学習される自然言語処理 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Comprehend – 継続的に学習される自然言語処理 数年前、私はメリーランド大学の図書館 をさまよい、What Computers Can’t Do というタイトルのホコリをかぶった古い本と、その続編 What Computers Still Can’t Do を見つけました。2冊めの本はより分厚く、コンピューター・サイエンスが学ぶべき価値ある領域であることを認識させる内容でした。このブログを書く準備をしている間に、私は最初の1冊の保存されたコピーを見つけ、面白い考えを見つけました。 人間は自然言語で記述された文脈依存する暗黙的な知識を必要とする文章を使い、理解しているので、同じように自然言語を理解し、翻訳できるコンピューターを作る唯一の方法は、チューリングが嫌疑していたように、多分コンピューターが世界について学ぶようにプ
Amazon Translateのご紹介- リアルタイム言語翻訳 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Translateのご紹介- リアルタイム言語翻訳 インターネットの登場により、世界はより小さくなりました。大規模な情報の保管が可能になり、まばたきをする間に文化や国をまたいで転送が可能になり、お互いを学び成長する機会を提供してくれます。知識とデータ転送の高速艇の利点を享受するためには、最初に情報の共有とコミュニケーションを妨げる言語の壁を打ち破る必要があります。 マルチリンガルになる以外で、これらの障壁を突破する方法の一つは、言語感間の機械翻訳とそれに関連するテクノロジーの活用です。機械翻訳技術は、ソフトフェアを使ってテキストあるいはスピーチをある言語から他の言語へ翻訳することにフォーカスする計算機言語学の分野から生まれました。機械翻訳のコンセプトは、1949年にアメリカの科学者かつ数学者であるWarren Weaverが、ロ
Amazon Kinesis Video Streams – コンピュータビジョン・アプリケーションのためのサーバーレスな動画データの収集と保存 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Kinesis Video Streams – コンピュータビジョン・アプリケーションのためのサーバーレスな動画データの収集と保存 携帯電話、防犯カメラ、ベビーモニター、ドローン、WEBカメラ、車載カメラ、さらには人工衛星まで、これらすべては高輝度で高品質の動画ストリームを生成できます。 住宅、オフィス、工場、都市、街路、高速道路は現在、膨大な数のカメラを備えています。これらのカメラは、洪水などの自然災害時に被害状況の調査を可能にし、公共の安全性を高め、子供が安全かつ健康であることを知らせ、無限に繰り返す「失敗」動画のための一瞬を補足し（個人的な趣味の話です）、身元の判定に役立つデータを集め、交通の問題を解決するなど、様々な場面で活用されます。 この動画データの洪水を扱うことは、言い表せないほど難しいことです。 入力ストリームに
Amazon SageMaker – 機械学習を加速する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker – 機械学習を加速する 機械学習は多くのスタートアップやエンタープライズにとって重要な技術です。数十年に渡る投資と改善にも関わらず、機械学習モデルの開発、学習、そして、メンテナンスはいまだに扱いにくく、アドホックなままになっています。機械学習をアプリケーションに組み込むプロセスはしばしば一貫しない仕組みで数ヶ月間に及ぶエキスパートチームによるチューニングと修正を伴います。企業と開発者は機械学習に対する生産パイプラインに対するのエンド・エンドな製品を望んでいます。 Amazon SageMaker の紹介 Amazon SageMaker はフルマネージドなエンド・エンド機械学習サービスで、データサイエンティストや開発者、機械学習のエキスパートがクイックに機械学習モデルをスケーラブルにビルド・学習・ホストするこ
Amazon Elastic Container Service for Kubernetes | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Elastic Container Service for Kubernetes 私の同僚 Deepak Singh が、コンテナに関してたくさんお伝えしたいことがあります！ – Jeff; AWS 上で Kubernetes を利用している多くのお客様がいます。実際、Cloud Native Computing Foundationによると、Kubernetes のワークロードの63％が AWS 上で動作しています。AWS は Kubernetes を実行するうえで人気の場所ですが、お客様が Kubernetes クラスターを管理するためには、依然として多くの手動設定が必要となります。Kubernetes のマスターをインストールして運用し、Kubernetes のワーカーのクラスターを構成する必要があります。Kubernet
In The Works – Amazon Aurora Serverless | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ In The Works – Amazon Aurora Serverless 既にご存知の通り、Amazon AuroraはMySQL互換とPostgreSQL互換があり、マネージドサービスで自動的に64TBまでスケールアップするデータベースストレージ’を備えています。Auroraデータベースインスタンスを作成する際に必要なインスタンスサイズの選択や、リードスループットを向上させるためにリードレプリカを作成するかどうかのオプションを選択します。処理の需要やクエリ数の増減に応じて、インスタンスサイズやリードレプリカの数を必要に応じて変更可能です。このモデルはリクエスト数や負荷などのワークロードが予測し易い場合はうまくいきます。 しかし、場合によっては1日や1週間の間に数時間、もしくは数分間だけリクエストがスパイクするようなワークロードの割り込
新機能- Amazon DynamoDBにGlobal TablesとOn-Demand Backupが追加されました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新機能- Amazon DynamoDBにGlobal TablesとOn-Demand Backupが追加されました AWSの多くのお客様にDynamoDBは広く、ミッションクリティカルな用途に使われています。金融、E-コマース、広告、IoT、そしてゲームなど様々な用途で使われており、数百万リクエスト/秒のスループットとテラバイトのデータと数兆のアイテムを格納しています。 本日、我々は２つの強力な新機能を皆様に紹介出来る事に喜びを感じています。 Global Tables – 今から新しくテーブルを作る時に全自動で２つのリージョン間、若しくはそれ以上のリージョン間で同期されるマルチマスタのテーブルを数回のクリックで簡単に作成する事が出来ます。簡単かつ素早く構築が出来る事と、大規模なスケールをアプリケーションに提供出来るためグローバルスケール
Amazon Neptune – フルマネージドのグラフデータベースサービス | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Neptune – フルマネージドのグラフデータベースサービス 現代の生活を可能にするために必要な全てのデータ構造やアルゴリズムの中でも、グラフは日々世界を変えています。ビジネスからは、複雑な関係性を持つリッチなデータが生まれ続け、また取り込まれ続けています。しかし開発者は未だにトラディショナルなデータベースの中でグラフのような複雑な関係性を扱うことを強要されています。必然的に、そのような関係性-リレーションシップが追加されるにつれ、パフォーマンスは劣化し、いらいらするくらい高コストで複雑なクエリとなっていきます。我々はそのようなモダンで複雑性が日々高まるようなデータセットやリレーションシップ、パターンを簡単に扱えるようにしたいと考えました。 Hello, Amazon Neptune 2017年11月29日、我々は限定プレビュ
AWS Fargateの紹介 – インフラストラクチャの管理不要でコンテナを起動 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Fargateの紹介 – インフラストラクチャの管理不要でコンテナを起動 コンテナは、開発者がアプリケーションを開発・パッケージ・デプロイするのに強力な手法の１つです。AWSでは、十万以上のアクティブなECSクラスタが稼働しており、毎週数億の新しいコンテナが起動しています。これは、2016年からすると400%を超えるお客様成長率です。Amazon ECSやKubernetesといったコンテナのオーケストレーションソリューションは、コンテナワークロードのデプロイ・管理・スケールをより容易にし、敏捷性を増します。しかし、それらのどのソリューションも下回りとなるインフラストラクチャの可用性、キャパシティやメンテナンスを行う必要が依然としてあります。AWSにおいて、私たちはこれを差別化とならない重労働を取り除く機会と考えました。私たちは、コン
Amazon MQ – Managed Message Broker Service for ActiveMQ | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon MQ – Managed Message Broker Service for ActiveMQ Messaging holds the parts of a distributed application together, while also adding resiliency and enabling the implementation of highly scalable architectures. For example, earlier this year, Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) and Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) supported the processing of customer orders o
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