こんにちは、ブレインズテクノロジーの佐々木です。現在AWSのイベントであるre:invent 2018に参加しています。
こちらの時間で11月28日(水)の午前中にCEOのAndy Jassyによる基調講演が行われました。 基調講演は例年新しいサービス・機能が発表される場であるため、毎年非常に注目されています。
今年もたくさんの新サービスが発表されましたので、簡単に紹介したいと思います。 なお、この記事は速報のため、内容に誤りがある場合がございます。ご了承ください。
Elastic File System
- Elastic File System
- Elastic File System (EFS)への追加機能。
- EFS Infrequent Access class (EFS IA)という新しいストレージクラスを追加。
- 30日間アクセスされなかったファイルを標準ストレージクラスからIAストレージクラスに移行することでコストを抑えてデータを保存しておくことができる。
- EFSが使える全てのリージョンで2019年中に利用可能になる。
- ESVがS3っぽく使える?
- windowsにも対応
AWS Control Tower
- AWS Control Tower
- セキュアなマルチアカウントの管理
- 自動化されたlanding zoneとブループリント
- 複数のアカウントを効率的に管理することを可能にするサービス。
AWS Security Hub
- AWS Security Hub
- セキュリティアラートをグラフや表にまとめたダッシュボードを提供。
- 多数のセキュリティアラートなどの情報を集計して整理し、優先度を踏まえて確認できるようになる。
AWS Lake Formation
- AWS Lake Formation
- データレイクを一括で管理できる。
AWS Aurora
- AWS Aurora
- マルチリージョンにAuroraデータベースを拡張するAmazon Aurora Global Databaseを新たに提供。
- 単一のAuroraデータベースを複数のリージョンに拡張することで、レイテンシの低下とリージョン全体での機能停止といったトラブルから早期に回復できるようになる。
- Amazon Aurora Global Databaseの詳細: Amazon Aurora Global Database
DynamoDB
- 新たなキャパシティモードとしてAmazon DynamoDB On-Demandが開始。
- 従来のものはprovisioned capacity mode.
- 読み書きのスループットキャパシティがオンデマンドで調整可能に
- 参考: https://aws.amazon.com/dynamodb/pricing/?nc1=h_ls
Amazon Timestream
- Amazon Timestream
- IoTデータなど時系列用のデータベース
- データを時系列的に管理することで、クエリに応答する際にスキャンするデータを減らしている。
- ビルトイン関数を利用して分析などに用いるためのデータを手早く準備することができる。
Amazon Quantum Ledger database
- Amazon Quantum Ledger database
- Ledger: 元帳のこと。経済や財務に関する記録で使われる言葉。
- Amazon Quantum Ledger database (QLDB)は、ledger-likeなアプリケーションを作る際の困難を無くすことができるデータベース。
- 暗号手法を用いて不変なトランザクションログを記録し、データの変更履歴を追跡可能とし、意図しない変更がないことを確認することができるようになっている。
- 詳細: https://aws.amazon.com/qldb/
Amazon Managed Blockchain
- Amazon Managed Blockchain
- ブロックチェーンのフレームワーク
- Hyperledger FabricとEthereumを利用したブロックチェーンネットワークを容易に作ることを実現するフルマネージドサービス。
- スケーラビリティを活かすことで、多数のトランザクションに対応することができる。
- 先述のAmazon QLDBにネットワークアクティビティを複製し、分析とトレンドの調査を行うことができる。
Amazon Elastic inference
- Amazon Elastic inference
- GPUを用いた機械学習の基盤フレームワーク
- 全てのEC2とSageMakerインスタンスに適用可能。
- Deep Learningにおける推論時のコストを削減。
- 背景として、GPUにおいてモデルを利用した推論時に必要なコンピューティングコストは、モデルの学習時と比べて非常に小さいこと、モデルによって必要なメモリなどの条件が異なることから、大きめのGPUを準備した場合は使用できない割合が多く、結果的に無駄なコストになっている状況がある。
- p3, p3dbn(coming soon) のGPUに対応
- tensorflowをスケールアップ
- 従来65%しか使えていなかったGPUを90%使えるように
AWS inferentia
- AWS inferentia
- 機械学習の推論に特化したチップ
- SageMakerで使用可能
SageMaker Ground Truth
- SageMakerの追加機能
- 人手によるラベリング作業をリアルタイムで学習し、残りのデータセットに対して自動的にラベルを適用し、人手によるレビューを減らす。
Amazon SageMaker RL (Reinforced learning)
- SageMakerの追加機能。
- SageMakerで強化学習ができる
- SageMakerが使える全てのregionで使用可能
AWS DeepRacer
- AWS DeepRacer
- Amazon SageMaker RLを活用した自動走行車
- 1/18サイズのレーシングカーのようなもので、バーチャル環境での車とコースから初めて、実世界に落とし込むことができる。
- 通常価格$399, launch時限定の予約価格は$249. https://aws.amazon.com/deepracer/pricing/ (2018/11//29 16:00時点)
- 現状日本での配達は不可? (2018/11/29 16:00時点)
Amazon Textract
- Amazon Textract
- 賢いOCRサービス
- スキャンしたドキュメントから自動で文字を抽出する
- データインプット不要
Amazon Personalize
- Amazon Personalize
- マネージドなリコメンデーションサービス
- Amazon.comで使用している技術を利用しているらしい。
Amazon Forecast
- Amazon Forecast
- 正確な時系列データの予測サービス
VMware Cloud on AWS
- VMware Cloud on AWS
- AWSとVMwareが共同開発した統合クラウドサービス
- VMware VSphaereベースのオンプレミス環境をAWSクラウドに移行し、拡張可能。
- オンプレミスとクラウドの両方で同じVMware Cloud Foundation技術を使用することでハイブリッドITの運用を簡素化
- AWSの幅広いサービスを利用できる。
- 英語の記事では東京リージョンも含まれていたが、日本語の記事ページでは含まれていなかった (2018/11/29 19:03現在)。
AWS Outposts
- AWS Outposts
- AWSに最適化されたオンプレとクラウドのハイブリット
- 2019年後半に利用可能になる予定。
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