re:Invent 2018 / 11月28日 アップデートのまとめ

re:Invent 2018 / 11月28日 アップデートのまとめ:

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング

エバンジェリストの亀田です。

本日はJapan Nightに多くのお客様にお越しいただきました。楽しんでいただけたようで社員一同ほっとしております。

re:Invent2018 も3日目に入りました。今日も多くのアップデートが発表されています。

AWS Ground Station

衛星通信、ダウンリンクおよびプロセス衛星データを制御し、地上局インフラストラクチャの構築や管理を心配することなく、迅速かつ簡単かつコスト効率の高い完全運用サービスです。衛星は、天気予報、表面イメージング、通信、ビデオ放送など、さまざまな用途に使用されます。地上局は、地上と衛星との間の通信を提供する施設であり、アンテナを使用してデータを受信し、無線信号を送信して衛星を制御および制御することによって、グローバル衛星ネットワークの中核を構築することができます。

AWS Marketplace が Private Marketplaceをアナウンスしました。

Private Marketplaceは、AWS Marketplace から事前承認された製品のカスタムデジタルカタログを作成できる新機能です。 管理者は、ポリシーを満たす製品を選択し、それをユーザーに提供できるようにできるようになりました。 また、ロゴ、メッセージ、配色などの会社のブランドを使用してプライベートマーケットプレイスをさらにカスタマイズすることもできます。 Private Marketplace のすべての制御は AWS Organizaton 全体に適用され、ID 管理とアクセス管理を使用してきめ細かい制御を定義できます。

AWS Marketplace for Containers

AWS マーケットプレイスおよび Amazon Elastic コンテナサービス (Amazon ECS) コンソールでコンテナ製品を検索し、従来のMarket Placeと同じようにコンテナ製品を入手することができ、 Amazon ECS、Kubernetes (Amazon EKS)、AWS Fargate などの Amazon コンテナサービスに AWS マーケットプレイスから直接デプロイできます。

Amazon Comprehend Medicalが発表になりました。

Amazon Comprehend Medical は、機械学習を使用して構造化されていないテキストから関連する医療情報を簡単に抽出できる自然言語処理サービスです。医師のメモ、臨床試験レポート、患者の健康記録など、さまざまな情報源から、病状、投薬、投与量、強度、頻度などの医療情報を迅速かつ正確に収集できます。 さらに、このサービスは、抽出された投薬と検査、治療および手技の情報の間の関係を特定します。 たとえば、このサービスは、非構造化の臨床ノートから特定の投薬に関連する特定の投薬量、強度、または頻度を識別します。

AWS IoT SiteWiseが発表になりました。（Limited Preview）

AWS IoT SiteWise は産業機器のデータを大規模に簡単に収集および整理できます。 産業施設全体の機器を簡単に監視して、機器やプロセスの故障、生産の非効率性、製品の欠陥などの廃棄物を特定できます。 IoT SiteWise により、産業データは安全に保存され、利用可能になり、検索が可能になります。IoT SiteWiseを産業機器とゲートウェイを介して統合することが可能で、Snowball Edgeをゲートウェイとして選択することもできます。オンプレミスのデータサーバーを安全に接続し、データを収集し、AWS クラウドにデータを送信します。

Apache MXNetを活用したDynamic Training がアナウンスされました。

Dynamic Training はオープンソースのディープラーニングプロジェクトで、クラウドの伸縮自在性と拡張性を活用してモデルトレーニングのコストと時間を削減可能です。Dynamic Trainingの最初のリファレンス実装は Apache MXNet に基づいており、こちらのGitHubからソースコードを入手できます。

AWS Cloud Watch Logs Insightsがアナウンスされました。

、セットアップやメンテナンスは不要で、大量のログを数秒で取得し、高速でインタラクティブなクエリと視覚化を提供します。 任意のログ形式を処理することができ、JSONログからフィールドを自動検出します。 非常に柔軟性があり、すぐにあなたのログに飛び込むためのお気に入りのツールの1つになるでしょう。高度なアドホッククエリ言語が含まれており、目的のイベントフィールドの取得、条件に基づくフィルタ、パーセンタイルや時系列集計を含む集計統計の計算、任意のファイルでのソート、クエリによって返されるイベントの数の制限を行うコマンドを使用できます。 また、正規表現を使用してイベントフィールドからデータを抽出し、クエリによってさらに処理できる一時フィールドを 1 つ以上作成することもできます。 折れ線グラフと積み上げ面グラフを使用してクエリ結果を視覚化したり、CloudWatch ダッシュボードにクエリを追加したりできます。

AWS Elemental MediaConnectが発表になりました。

放送局やその他のプレミアムビデオの顧客が確実にライブビデオをクラウドに取り込み、AWS グローバルネットワークを介して複数の宛先に安全に送信できるようにする新しいサービスです。ブロードキャストレベルの信頼性を満たすように設計されており、ジッタとバッファリングを低減するための最適化が行われます。 MediaConnectは、信頼性を確保するためにビデオの専門家によって使用されるビデオ転送プロトコル（リアルタイム転送プロトコル（RTP）、前方誤り訂正（FEC）、およびZixiプロトコルと）の選択肢をお客様に提供します。MediaConnect は、低レイテンシーで高帯域幅の AWS グローバルネットワークを使用して、AWS リージョン間でフィードを分散および複製します。例えば、拠点にあるエンコーダからのライブフィードをAWSに取り込んで複数の地域へ伝送するネットワークなどがより簡単に構築できるようになります。

Amazon Dynamo DB Transactionsが発表されました。

DynamoDB トランザクションは、単一の AWS アカウントおよびリージョン内の 1 つ以上のテーブルに対して、開発者のアトミック性、一貫性、分離、耐久性（ACID）を提供します。 単一の論理的なビジネス操作の一部として、複数のアイテムに対する調整されたInsert、Delete、またはUpdateを必要とするアプリケーションを構築するときに使用できます。 トランザクションは、DynamoDB のスケーリング、パフォーマンス、およびエンタープライズのメリットを、より広範なワークロードに提供することができます。

AWS Developer Tools がAWS Faragte と Amazon ECSの継続的デリバリに対応しました。

AWS 開発者ツールでは、Amazon コンテナサービスの継続的なデリバリにのサポートが改善されました。 Amazon Elastic Container Service（ECS）および AWS Fargate は、AWS CodeDeploy を介したBlue /  Green デプロイをサポートするようになりました。 さらに、AWS CodePipeline では、ソースプロバイダーとして Amazon Elastic コンテナレジストリ（ECR）がサポートされるようになりました。

AWS Translate が Customizes Transaction に対応しました。

カスタム用語の導入に対応しました。カスタム用語は、Amazon Translate の出力をカスタマイズして、会社やドメイン固有の語彙を使用できるようにします。 翻訳リクエストでカスタム用語をアップロードして呼び出すことで、ブランド名、キャラクター名、モデル名、その他の一意のコンテンツは、ユーザーが定義した通りに正確に翻訳されるようになります。

Amazon Kinesis Data Analytics が Java Based Streamingのアプリケーションに対応しました。

以前サポートされている SQL に加えて、Java ベースのストリーム処理アプリケーションがサポートされるようになりました。 ストリーミングデータを分析し、実用的な洞察を得て、ビジネスや顧客のニーズにリアルタイムで対応する最も簡単な方法となります。 独自の Java コードを使用して、データレイクの継続的な変換と読み込み、リアルタイムのゲームリーダーボードへのフィードのためのメトリックスの生成、接続されたデバイスからのデータストリームへの機械学習モデルの適用などを行うことができるようになりました。

Amazon QuickSight がダッシュボードの機能拡張とAPIコールに対応しました。

これにより、Amazon QuickSight ダッシュボードをアプリケーションに埋め込むことができるようになりました。 アプリケーション開発者は、QuickSight で豊富でインタラクティブなダッシュボードを作成し、それらをアプリケーションポータルや Web サイトに埋め込むことができます。グラフ作成ライブラリを調査したり、専門の分析ノウハウを追加したり、サーバーを設定、管理、最適化することができるようになります。

Amazon QuickSight が機械学習をベースとしたInightsに対応しました

ML Insights を使用すると、隠れた傾向や外れ値を発見し、主要なビジネス推進阻害要因を特定し、将来の結果を予測し、データを理解しやすく自然言語の物語でサマライズすることができます。手作業による分析や調査に無数の時間を費やすことはなくなります。 ML を搭載した異常検出により、お客様は数十億のデータポイントにわたってデータを継続的に分析し、集約に埋め込まれる場合が多く、分かりやすい目には見えない、手動分析ではスケーラブルではない隠れた洞察を明らかにすることができます。



– プロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田