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AWS Summit Tokyo 2015ふりかえり&最新アップデート
2015/06/10
AWS Black Belt Tech Webinar 2015
アマゾンデータサービスジャパン株式会社
ソリューションアーキテクト 小林正人
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本資料では2015年6月10日時点のサービス内容および価格についてご説明しています。最新の情報はAWS公式ウェブサイト(http://aws.amazon.com)にてご確認ください。
資料作成には十分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価格に相違があった場合、AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。
内容についての注意点
AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject to change in accordance with the AWS Customer Agreement available at http://aws.amazon.com/agreement/. Any pricing information included in this document is provided only as an estimate of usage charges for AWS services based on certain information that you have provided. Monthly charges will be based on your actual use of AWS services, and may vary from the estimates provided.
価格は税抜表記となっています。日本居住者のお客様が東京リージョンを使用する場合、別途消費税をご請求させていただきます。
将来の日付に関しては現時点での予定となっており、変更となる場合もありますのでご注意ください。
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開催概要
• 2015年6月2日-3日
• グランドプリンスホテル新高輪
• 登録:13900+参加:10000+
• 前年までの国際館パミールに加え、飛天にてDeveloper Conference(通称デブコン)を開催
※AWS Summit Tokyo 2015ウェブページ:http://www.awssummit.tokyo/
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様々なコンテンツ
• キーノート
• 90以上のセッション
• パートナー展示ブース
• AWS 対応ソフトウェア/SaaSカタログESPの配布
• AWS認定試験
• セルフペースドラボ
• Developer Conference
– IoTハッカソン
– Developer Night
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AWS対応ソフトウェア/SaaSカタログESP(Ecosystem Solution Pattern)の配布
• APNパートナー様の製品やソリューションをまとめた320ページにおよぶカタログを配布
• カテゴリ毎や製品名・企業名による索引を利用することで、必要なソリューションを容易に見つけることができる
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セルフペースラボ&認定資格取得者ラウンジ
• 通常は原則有償でご提供しているセルフペースラボ(※)を会場限定で無料で体験
• AWS認定資格取得者専用ラウンジを設け、飲み物やスナックをご提供
※セルフペースラボ http://aws.amazon.com/jp/training/self-paced-labs/
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NFSでファイルアクセスできるストレージ
「NAS」のようなサービス
• NFSを使ってネットワーク経由でアクセス
– NFSv4を利用
– Linuxからマウントして利用できる
• EFSへのアクセスはファイル単位
– EBSはブロック単位
ファイルシステム
EFS
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アベイラビリティゾーン - A
アベイラビリティゾーン - B
アベイラビリティゾーン - C
EFSにはマウントターゲットを通じてアクセス
• VPC内のマウントターゲットがNFSの接続先
• 各EC2インスタンスから、同じAZにあるマウントターゲットに接続
EC2
EC2
EC2EC2
マウントターゲット
EFS
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幅広いユースケースで利用できる
例えば
• コンテンツのレポジトリ– AutoScaling するサーバ群で、
ユーザがアップロードしたデータを全サーバで共有
• ビックデータ/HPC– 大量のサーバに分散して分析
する際に分析データの共有
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シンプル
• フルマネージド型– サーバ、ディスクなどの管理は不要
– 数秒で作成できる
• NFSなので既存のツールやアプリとシームレスに連携– 標準のOS APIから利用できる
– 標準的なファイルシステムの仕組み
• 保存された合計容量だけの課金⇒ 簡単に料金予測しやすい
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柔軟・スケーラブル
• 容量は自動的に拡張・縮小– ファイルの追加、削除に連動しペタバイトまで
– 保存している容量だけが課金
• 性能は容量に応じてスケール– スループットは容量に応じて性能アップ
– 小容量時に有利なクレジット制でバーストも
– SSDベースでファイル操作の応答は1桁ミリ秒程度
• 数千のNFS同時接続をサポート
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高耐久性・高可用性
• 複数AZに複製されて保存される
• 複数のAZから同時に読み書き可
– 複数のAZにある複数のEC2インスタンスから読み書きできる
– 書き込み完了直後には他でも反映される
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機械学習の例
- Amazon Machine Learningで実現可能な例-
• このメールはスパムメールか?– 過去のメールアーカイブをもとにYes/Noを予測する
• この商品は本、日用品、食品のいずれなのか?– 多くの商品データをもとにその商品のカテゴリを予測する
• 明日の売上はどのくらいになるか?– 過去の売上データなどをもとに明日の売上を予測する
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機械学習の例
• このメールはスパムメールか?– 過去のメールアーカイブをもとにYes/Noを予測する
送信者domain サーバーIP 送信時刻 言語 Spam?
A 123.123.123.123 ... JP Y
B 111.111.111.111 ... EN N
B 111.111.111.111 ... EN N
D 123.456.789.012 ... FR Y
送信者domain サーバーIP 送信時刻 言語 Spam?
B 123.123.123.123 ... JP
A 123.456.789.012 ... FR
教師データ
予測対象データ
別の方法でSpam判定済みの教師データ(過去のデータ)をもとに
予測対象データ(新しいデータ)のSpam判定をする
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機械学習の例
• この商品は本、日用品、食品のいずれなのか?– 多くの商品データをもとにその商品のカテゴリを予測する
商品名 価格 大きさ メーカー カテゴリ
A 123 ... AA Book
B 456 ... BB Book
C 100 ... CC Food
D 500 ... DD Grosery
商品名 価格 大きさ メーカー カテゴリ
E 500 ... EE
F 600 ... FF
教師データ
予測対象データ
大量の商品のデータをもとに
未知の商品のカテゴリを予測する
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機械学習の例
• 明日の売上はどのくらいになるか?– 過去の売上データなどをもとに明日の売上を予測する
売上
条件(注:時系列というわけではない)
モデル過去のデータ群(教師データ)
条件=水曜日、晴れ、28℃
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その他の例 …
詐欺の検知 不正取引の検知、 不正クリック検知、スパムeメールのフィルタリング、 疑わしいレビューのマーキング …
パーソナライゼーション コンテンツのレコメンデーション、予測的なコンテンツロード、ユーザエクスペリエンスの改善 …
ターゲットマーケティング オファーとお客様のマッチング、 マーケティングキャンペーンの選択、クロスセリングやアップセリング …
コンテンツ分類 ドキュメントのカテゴリー分類、履歴書と採用マネージャのマッチング …
変動予測 サービスを使うのを止めそうなお客様の検知、 無料ユーザからアップグレードのオファー …
カスタマーサポート お客様からのメールの適切な転送先推測、ソーシャルメディアリスニング …
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スマートアプリケーション(機械学習を有効活用したアプリケーション)が続々と登場しないのはなぜか?
1. 機械学習の専門家が少ない
2. 機械学習の仕組みを作り、スケールさせることは技術的に困難
3. モデルとアプリケーションのギャップを縮めるには、長い時間と高い費用が必要になる
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Machine Learning as a Service
Amazonが提供するアルゴリズム– 利用者は自分でアルゴリズムの実装や詳細な
チューニングを行う必要がない
パッケージサービスとしての提供– 必要なワークフローが予め提供されている
スケーラビリティ– 利用者はシステムの拡張やその運用について
も考える必要がない
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予測手法
バッチ予測S3等にアップロードされた予測対象データに対してまとめて予測を実施
リアルタイム予測データ1件ずつAPIを使って予測を実施する
Model
ml = Aws::MachineLearning::Client.newrecord = { attr_A: ‘foo’, attr_B: ‘bar’,... }result = ml.predict(
ml_model_id: MODELID,record: record,predict_endpoint: ENDPOIND
)
予測対象データ
S3バケット
結果データ
S3バケット
予測対象データ
予測対象データ
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使った分だけ、安価な支払い
データ分析、モデルトレーニング、評価:
$0.42/インスタンス時
バッチ予測: $0.10/1000
リアルタイム予測: $0.10/1000+ 1時間毎のキャパシティリザベーションチャージ(モデルサイズ10MBあたり$0.001)
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Amazon WorkDocs
• 特徴 (http://aws.amazon.com/jp/workdocs/)
– Windows/Mac/モバイルの各種デバイス対応
– 文書をセキュアかつ安価に保管できる
– 強力な共有機能に加えユーザ間でコラボレーション支援機能も備える
• 価格体系 (http://aws.amazon.com/jp/workdocs/pricing/)
– ユーザー数
– 追加ストレージ料金(200GB超の場合)
完全マネージド型の文書保管・共有サービス
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ユースケース① ファイル共有ストレージとして
• ファイルやフォルダ単位で他ユーザに対してファイルの読み取り/書き込み権限を付与することでファイル共有が可能
• 社外ユーザにも読み取りを許可することもできる(ポリシーで社外共有を不許可にすることも可能)
ユーザA:200GB ユーザB:200GB ユーザC:200GB
参照のみ 参照,更新
社外ユーザ参照のみ共有される側は
ストレージ容量を消費しない
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ユースケース② 個人用バックアップ領域として
• WorkDocs Syncクライアントを利用すると、ローカルPCのフォルダを自動的にWorkDocsに同期できる
• 個人のドキュメント格納フォルダを同期対象として指定すると、自動的にクラウドへのデータバックアップが実現される
ユーザAのPC ユーザA:200GB
ローカルPCの更新をアップロード
WorkDocsの更新分をダウンロード
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ユースケース③ ファイルサーバライクな使い方
• ユーザ単位の容量追加もサポート。ファイル管理者を決めてフォルダを共有することで、ファイルサーバライクな使い方もできる
ユーザA:200GB
ユーザB:1TB
ユーザC:200GB
共有フォルダ
参照,更新
ファイルアップロード
個人ファイル(非公開)
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ユーザ認証
• ユーザ認証にはAWS Directory Serviceを利用する。AD ConnectorによるAD連携とともに、Simple ADによる運用も可能
• AD ConnectorではRADIUSサーバ連携による多要素認証(MFA)をサポート
・AD Connector ・Simple AD
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Amazon Cognito
• 特徴 (http://aws.amazon.com/jp/cognito/)
– 複数のIDプロバイダや独自認証基盤との連携したユニークなアイデンティティの作成・管理
– クロスプラットフォーム、クロスデバイスでのデータ同期
– セキュリティのベストプラクティス実装を実現
• 価格体系 (http://aws.amazon.com/jp/cognito/pricing/)
– 無料利用枠• 月あたり100万回の同期オペレーション• 月あたり10GBのデータストア• 最初の12ヶ月のみ
– それ以降• 10000回の同期オペレーションあたり$0.15• 同期用データストアの容量:$0.15/GB
アイデンティティの管理とクロスプラットフォームなデータ同期
Amazon Cognito
(AWS IAM / STS)
■Cognito Identity : AWSサービスへのゲートウェイ
■Cognito Sync :クロスデバイスなデータ同期
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AWS Lambda
• 特徴 (http://aws.amazon.com/jp/lambda/)
– OS、キャパシティ等インフラの管理不要
– S3、Kinesis、SNS等でのイベント発生を元にユーザが用意したコード(Node.js)を実行
– ユーザアプリからの同期/非同期呼び出し
• 価格体系 (http://aws.amazon.com/jp/lambda/pricing/)
– コード実行時間(100ms単位)
– Lambdaファンクションへのリクエスト回数
– 1月あたり100万リクエスト、400,000GB/秒が無料で利用可能
イベントをトリガーにコードを実行するコンピュートサービス
AWS LambdaAmazon S3 Bucket イベント
元画像 サムネイル画像1
2
3
AWS LambdaAmazon DynamoDB
Table and Stream
プッシュ通知
別テーブルを更新
■イメージのリサイズやサムネイルの作成
■値チェックや別テーブルへのコピー
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Amazon S3のVPCエンドポイントが利用可能に
Availability Zone A
Route Table
Destination Target
10.1.0.0/16 local
pl-xxxxxxxx vpce-xxxxxxxx
Private Subnet:
10.1.10.0/24
vpcendpoint
pl-xxxxxxxx
S3 Prefix
vpce-xxxxxxxx
Availability Zone A
Route Table
Destination Target
10.1.0.0/16 local
0.0.0.0/0 NAT
Private Subnet:
10.1.10.0/24
pl-xxxxxxxx
S3 PrefixBefore Now メリット
- NATの運用管理不要
- 高い信頼性
- 簡単な設定
- 追加費用なし
懸念点
- NATの可用性
- NATの性能
- NATの運用
- NATの費用
Public Subnet:
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• SSDベースの2種類のボリュームタイプについて、容量・IOPS・スループットの拡張が行われました。
• Provisioned IOPS(SSD)ボリューム
• 最大16TBまでの容量を指定可能
• 最大20,000IOPSまでの範囲で必要なIOPS値を指定可能(容量の30倍のIOPSまで指定可能)
• ボリュームあたりのスループットは最大320MB/s(1280IOPS以上、IOPS値に依存)
• General Purpose(SSD)ボリューム
• 最大16TBまでの容量を指定可能
• 1GBあたり3IOPSで、最大10,000IOPSのベースパフォーマンスを備える。
• ボリュームあたりのスループットは最大160MB/s(214GB以上、容量に依存)
• Magneticボリュームについては従来通り(最大1TBまで)
大容量で高速なEBSボリュームが利用可能に
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Amazon WorkSpaces Application Manager
WorkSpaces
Amazon
WAM
カタログ アプリのデプロイ
for Desktop Apps
ライセンスを所有しているアプリケーション
特定業務向けアプリケーション
さまざまな種類のアプリケーションを提供
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Amazon WorkMail [Preview]
• 特徴 (http://aws.amazon.com/jp/workmail/)
– あらゆるデバイス(iOS、Android、AmazonFire、および Windows Phone デバイス)から、E メール、連絡先、カレンダーにシームレスにアクセス
– 既存の Microsoft Active Directory と安全に統合
– データを暗号化するためのキーとデータを保存する場所の両方を管理することが可能
• 価格体系 (http://aws.amazon.com/jp/workmail/pricing/)
– 1ユーザーあたり1か月につき4ドル– 1ユーザーあたり50GBのストレージを含む
マネージドのメールおよびカレンダーサービス
クライアント
あらゆるデバイスで接続
Amazon WorkMail
Eメール、連絡先、カレンダーを提供
Active Directoryとの統合
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EA-03:FRでの大規模グローバルクラウドデザインとクラウ
ドネイティブなエンタープライズインフラストラクチャ
• おすすめポイント• キーノートでもご登壇いただいたファース
トリテイリング様のセッション。グローバル展開をすすめるための具体的なアーキテクチャや、設計方針が大変参考になります。
• スピーカー• 福田慧人様(株式会社ファーストリテイリ
ング Lead Technical Architect)• 荒賢一郎様(株式会社ファーストリテイリ
ング Infrastructure and Communications Service Lead)
https://speakerdeck.com/fastretailing/aws-summit-2015-tokyo-breakout-global-large-scale-cloud-design-and-cloud-native-enterprise-infrastructure-at-fast-retailing
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EG-09:NTTドコモの AWS 開発ガイドラインとセキュリティデザインパターン事例 ~「ドコモクラウドパッケージ」が誕生するまで~
• おすすめポイント• ドコモ様のAWS活用ノウハウを提供する
「ドコモクラウドパッケージ」の誕生のきっかけから、セキュリティに関する考え方まで幅広くカバーいただいており、非常に興味深いセッションです。
• スピーカー• 栄藤稔様(株式会社NTTドコモ イノベー
ション統括部長 執行役員)
http://www.slideshare.net/minoruetoh/docomo-cloud-package
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TE-09:Amazon CloudFront から Edge Services へ ~CDN を再定義する AWS の新たな取り組み~
• おすすめポイント• CloudFront, Route53, Elastic
Transcoderといったエッジサービス全般のセッション。パフォーマンスに関するデータや、可用性・セキュリティへの対応方針がみどころ!
• スピーカー• Prasad Kalyanaraman(VP, AWS Edge
Services, CloudFront, Amazon Web Services, Inc.)
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TA-11:AWSクラウドを利用したIoT/M2Mソリューション
• おすすめポイント• 近年注目を浴びているIoT/M2Mについて、
データの収集・処理・分析・保存の各フェーズごとにアーキテクチャをご紹介しています。パートナー様の事例もキーポイントです。
• スピーカー• 榎並利晃(アマゾンデータサービスジャパ
ン株式会社 パートナーソリューションアーキテクト)
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TC-09:地図情報を利用して解析する位置情報の「文脈」
• おすすめポイント• 位置情報分析処理におけるアーキテクチャ
の変遷を4世代にわたりご紹介頂きました。EMRによる安価で高速な処理だけでなく、SQSやDynamoDBといったマネージドサービスも上手に取り込んで頂いています。
• スピーカー• 高山敏典様(株式会社ゼンリンデータコム
モバイル開発本部 モバイル第二開発部 シニアエンジニア)
• 鈴木順一郎様(株式会社ゼンリンデータコム モバイル第二開発部 エキスパートエンジニア)
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Dev-04 Service:日本最大の即レスサービス「アンサー」を支えるAmazon DynamoDB
• おすすめポイント• DynamoDBの運用から得られた経験を惜し
みなく共有いただけたセッションです。大規模なユースケースにおいて、スケーラビリティを確保するために注意すべきポイントは必見。DynamoDBが気になっている全てのデベロッパーにお勧めです。
• スピーカー• 秋田真宏様(株式会社nanapi サービス開
発部 アンサーユニット リードエンジニア)
http://www.slideshare.net/akiyan/amazon-dynamodb-48929424
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Dev-05 Developer Productivity:なぜクックパッドは開発しやすいのか
• おすすめポイント• 「ユーザーと同じ体験の中で開発する」こ
とを実現するために、本番データを利用して開発する手法をご紹介いただき、とても人気の高いセッションでした。デプロイ手法についても詳しく説明されていますので、プロセス関係で悩みを抱えている方には特にオススメです。
• スピーカー• 成田一生様(クックパッド株式会社 インフ
ラストラクチャー部 部長)
https://speakerdeck.com/mirakui/developer-productivity-in-cookpad
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資料・動画の公開について
• AWS Summit Tokyo 2015のレポートサイトにて資料や動画を公開しております。
– http://aws.amazon.com/jp/summit2015-report/details/
• 随時更新しておりますので、まだ掲載されていないものについては少々お待ちください。
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Q&A
次回Webinarのお申し込み
http://aws.amazon.com/jp/event_schedule/
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Webinar資料の配置場所
• AWS クラウドサービス活用資料集– http://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/
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公式Twitter/FacebookAWSの最新情報をお届けします
@awscloud_jp
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もしくはhttp://on.fb.me/1vR8yWm
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