Amazon SageMaker ランダムカットフォレストアルゴリズムを使用した Amazon DynamoDB ストリームでの異常検出

-
Amazon SageMaker ランダムカットフォレストアルゴリズムを使用した Amazon DynamoDB ストリームでの異常検出:

異常検出技術の導入を検討したことがありますか? 異常検出とは、分析しているデータの大部分と大きく異なるため信憑性にかける、あまり見かけないアイテム、イベント、あるいは観察を特定するために使用する手法です。  異常検出のアプリケーションは幅広い分野で利用されており、例えば、異常購入や銀行へのサイバー侵入の検出、MRI スキャンでの悪性腫瘍の発見、不正な保険請求の特定、製造時の異常な機械動作の発見、侵入を知らせるネットワークトラフィックの異常なパターンの検出などがあります。

こうしたアプリケーションには多くの市販品がありますが、Amazon SageMaker、AWS Glue、AWS Lambda を使えば、異常検出システムを簡単に実装することができます。Amazon SageMaker は、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを、規模を問わず迅速に行う完全マネージド型プラットフォームです。AWS Glue は、完全マネージド型の ETL サービスで、分析のためのデータやモデルの準備が簡単にできます。AWS Lambda は、普及しているサーバーレスのリアルタイムプラットフォームです。これらのサービスを使用すれば、モデルを新しいデータで自動的に更新することができ、その新しいモデルを使って、リアルタイムに異常をより正確に知らせることができます。

このブログ記事では、AWS Glue でデータを準備し、Amazon SageMaker で異常検出モデルをトレーニングする方法について説明します。今回のエクササイズでは、Numenta Anomaly Benchmark (NAB) ニューヨーク市タクシーデータのサンプルを Amazon DynamoDB に保存し、AWS Lambda 関数を用いてリアルタイムでストリーミングしています。

ここで説明するソリューションは、以下のような利点があります。

  • 既存のリソースを最大限に活用して、異常検出を行います。例えば、災害対策 (DR) やその他の目的で Amazon DynamoDB Streams を使用したことがある場合、そのストリームのデータを異常検出に使用できます。加えて、スタンバイストレージは通常、使用率が低いものです。認識しにくいデータは、トレーニングデータに使用できます。
  • ユーザーの介入なしに、定期的に新しいデータでモデルを自動的に再トレーニングすることができます。
  • ランダムカットフォレストを組み込んだ Amazon SageMaker アルゴリズムを使えば、簡単に再トレーニングできます。Amazon SageMaker は、安全でスケーラブルな環境で、特定のワークフローに適応できる、柔軟な分散トレーニングオプションを提供します。

ソリューションのアーキテクチャ

次の図は、ソリューションの全体的なアーキテクチャを示しています。





アーキテクチャーにおけるデータ処理の手順は、次のとおりです。

  1. ソース DynamoDB は変更を取得し、それらを DynamoDB ストリームに格納します。
  2. AWS Glue ジョブは、ターゲット DynamoDB テーブルから定期的にデータを取得し、Amazon S3 でモデルアーティファクトを作成または更新するために Amazon SageMaker を使用してトレーニングジョブを実行します。
  3. 同じ AWS Glue ジョブは、ランダムカットフォレストに基づくリアルタイムでの異常検出に、Amazon SageMaker エンドポイントで更新されたモデルをデプロイします。
  4. AWS Lambda 関数は、DynamoDB ストリームからデータをポーリングし、Amazon SageMaker エンドポイントを呼び出して推論を取得します。
  5. Lambda 関数は、異常を検出すると、ユーザーアプリケーションに知らせます。
このブログ投稿は、2 つのセクションに分かれています。1 つ目のセクション「自動更新モデルの構築」では、AWS Glue を使用して前に紹介したステップ 1 と 2、および 3 を自動化する方法について説明します。このセクションのサンプルスクリプトはすべて、1 つの AWS Glue ジョブで実行できます。2 つ目のセクション「リアルタイムでの異常検出」では、AWS Lambda 関数が異常を検出するのに、前に紹介したステップ 4 と 5 の処理をどのように行うかを解説します。

自動更新モデルの構築

このセクションでは、AWS Glue が DynamoDB テーブルを読み込み、Amazon SageMaker のモデルを自動的にトレーニングおよびデプロイする方法について説明します。ここでは、DynamoDB ストリームがすでに有効になっており、DynamoDB アイテムがストリームに書き込まれているとします。これらをまだ設定していない場合は、次のドキュメントを参照して詳細を確認してください。「DynamoDB ストリーム を使用したテーブルアクティビティのキャプチャ」、「DynamoDB ストリーム と AWS Lambda のトリガー」、および「グローバルテーブル」。

この例では、米国東部 (オハイオ) (us-east-2) リージョン内の DynamoDB テーブル (“taxi_ridership”) は、DynamoDB の「グローバルテーブル」を使用して、米国東部（バージニア北部) (us-east-1) リージョン内の同じ名前を持つ別の DynamoDB テーブルにレプリケートしています。





AWS Glue ジョブを作成し、データを準備する

モデルトレーニングのデータを準備するために、データを DynamoDB に保存します。AWS Glue ジョブは create_dynamic_frame_from_options() を使い、dynamodb connection_type 引数を用いて、ターゲット DynamoDB テーブルからデータを取得します。DynamoDB からデータを取り出す場合は、モデルトレーニングに必要な列のみを選択し、Amazon S3 に CSV ファイルとして書き込むことをお勧めします。 これは、AWS Glue の ApplyMapping.apply() 関数を使って、行うことができます。この例では、transaction_id と ridecount 列のみがマッピングされています。

さらに、write_dynamic_frame.from_options 関数を実行する時は、format_options = {"writeHeader":False , "quoteChar":"-1"} のオプションを追加する必要があります。列の名前と二重引用符 (” ‘) は、モデルのトレーニングには必要ないためです。

最後に、AWS Glue ジョブは、DynamoDB テーブルが存在する同じリージョン (このブログの投稿では us-east-1) に作成する必要があります。AWS Glue ジョブの作成の詳細については、「AWS Glue でジョブを追加する」を参照してください。

import sys 
from awsglue.transforms import * 
from awsglue.utils import getResolvedOptions 
from pyspark.context import SparkContext 
from awsglue.context import GlueContext 
from awsglue.job import Job 
 
## @params: [JOB_NAME] 
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME']) 
  
sc = SparkContext() 
glueContext = GlueContext(sc) 
spark = glueContext.spark_session 
job = Job(glueContext) 
job.init(args['JOB_NAME'], args) 
 
my_region  = '<region name>' 
my_bucket = '<bucket name>' 
my_project = '<project name>' 
my_train_data = "s3://{}/{}/taxi-ridership-rawdata/".format(my_bucket ,  my_project ) 
my_dynamodb_table = "taxi_ridership" 
 
## Read raw(source) data from target DynamoDB  
raw_data_dyf = glueContext.create_dynamic_frame_from_options("dynamodb", {"dynamodb.input.tableName" : my_dynamodb_table , "dynamodb.throughput.read.percent" : "0.7" } , transformation_ctx="raw_data_dyf" ) 
  
## Write necessary columns into S3 as CSV format for creating Random Cut Forest(RCF)  model   
selected_data_dyf = ApplyMapping.apply(frame = raw_data_dyf, mappings = [("transaction_id", "string", "transaction_id", "string"), ("ridecount", "string", "ridecount", "string")], transformation_ctx = "selected_data_dyf") 
datasink = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame=selected_data_dyf , connection_type="s3", connection_options={ "path": my_train_data }, format="csv", format_options = {"writeHeader": False , "quoteChar": "-1" }, transformation_ctx="datasink")
この AWS Glue ジョブは、CSV ファイルを Amazon S3 上の指定されたパスに書き込みます ( “s3://<bucket name>/<project name>/taxi-ridership-rawdata/” )。

トレーニングジョブを実行し、モデルを更新する

データが準備できたら、Amazon SageMaker でトレーニングジョブを実行できます。トレーニングジョブを Amazon SageMaker に送信するには、AWS Glue ETL スクリプトが自動的にバンドルしている boto3 パッケージをインポートする必要があります。これで、AWS Glue ETL スクリプトで Python 用の低レベル SDK を使用することができます。トレーニングジョブの作成方法の詳細については、「ステップ 3.3.2: トレーニングジョブを作成する」を参照してください。

Create_training_job 関数は、指定した S3 のパスにモデルアーティファクトを作成します。これらのモデルアーティファクトは、次のステップでモデルを作成するために必要です。

## Execute training job with CSV data and create model artifacts for RCF 
import boto3 
from time import gmtime, strftime 
 
sagemaker = boto3.client('sagemaker', region_name= my_region) 
job_name = 'randomcutforest-' + strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", gmtime()) 
sagemaker_role = "arn:aws:iam::<account id>:role/service-role/<AmazonSageMaker-ExecutionRole-Name>" 
 
containers = { 
    'us-west-2': '174872318107.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/randomcutforest:latest', 
    'us-east-1': '382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/randomcutforest:latest', 
    'us-east-2': '404615174143.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/randomcutforest:latest', 
    'eu-west-1': '438346466558.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com/randomcutforest:latest'} 
 
image = containers[my_region] 
artifacts_location = 's3://{}/{}/artifacts'.format(my_bucket , my_project ) 
print('myINFO : training artifacts will be uploaded to: {}'.format(artifacts_location)) 
 
create_training_params = \ 
{ 
    "AlgorithmSpecification": { "TrainingImage": image, "TrainingInputMode": "File" }, 
    "RoleArn": sagemaker_role, "OutputDataConfig": {"S3OutputPath": artifacts_location }, 
    "ResourceConfig": { "InstanceCount": 2, "InstanceType": "ml.c4.xlarge", "VolumeSizeInGB": 50 }, 
    "TrainingJobName": job_name, 
    "HyperParameters": { "num_samples_per_tree": "200", "num_trees": "50", "feature_dim": "2" }, 
    "StoppingCondition": { "MaxRuntimeInSeconds": 60 * 60 }, 
    "InputDataConfig": [ 
        { 
            "ChannelName": "train", 
            "ContentType": "text/csv;label_size=0", 
            "DataSource": { 
                "S3DataSource": {"S3DataType": "S3Prefix", "S3Uri": my_train_data, "S3DataDistributionType": "ShardedByS3Key" }  
            }, 
            "CompressionType": "None", 
            "RecordWrapperType": "None" 
        } 
    ] 
} 
 
sagemaker.create_training_job(**create_training_params) 
status = sagemaker.describe_training_job(TrainingJobName=job_name)['TrainingJobStatus'] 
print('myINFO : Status of {} traning job ==>  {}'.format(job_name , status )) 
  
try: 
    sagemaker.get_waiter('training_job_completed_or_stopped').wait(TrainingJobName=job_name) 
finally: 
    status = sagemaker.describe_training_job(TrainingJobName=job_name)['TrainingJobStatus'] 
    print("myINFO : Training job ended with status: " + status) 
    if status == 'Failed': 
        message = sagemaker.describe_training_job(TrainingJobName=job_name)['FailureReason'] 
        print('myINFO : Training failed with the following error: {}'.format(message)) 
        raise Exception('Training job failed') 
 
## Create Model from model artifacts  
model_name=job_name 
print("myINFO : Model name - {}".format(model_name)) 
 
info = sagemaker.describe_training_job(TrainingJobName=job_name) 
model_data = info['ModelArtifacts']['S3ModelArtifacts'] 
primary_container = {'Image': image, 'ModelDataUrl': model_data } 
 
create_model_response = sagemaker.create_model( 
    ModelName = model_name, 
    ExecutionRoleArn = sagemaker_role, 
    PrimaryContainer = primary_container) 
print("myINFO : Created Model ARN : {}".format( create_model_response['ModelArn']))
モデルの作成が成功したら、Amazon SageMaker コンソールに日付形式の新しいモデル名が表示されます。





バッチ変換を実行し、カットオフスコアを取得する

このトレーニング済みモデルを使用して、各トレーニングデータポイントの異常スコアを計算することができます。使用するデータ量が多いので、Amazon SageMaker のバッチ変換機能 を使用します。バッチ変換機能は、トレーニング済みモデルを使って Amazon S3 のデータセット全体の推論を取得し、バッチ変換ジョブの作成時に指定する S3 バケットに推論を保存します。

各データポイントについて推論 (= 異常スコア) を取得したら、リアルタイムでの異常検出に使用する score_cutoff 値を取得する必要があります。簡素化するため、標準的な手法を使って異常を分類しました。平均スコアから 3σ (シグマ) の範囲より外れる異常スコアを、異常とみなします。

## Execute Batch Transform in order to calculate anomaly scores and the value of score cutoff. 
## score cutoff will be used in Lambda function in real time to identify anomalous transaction  
import time 
batch_job_name = 'Batch-Transform-' + strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", gmtime()) 
batch_output = "s3://{}/{}/batch_output/".format(my_bucket , my_project ) 
 
request = { 
        "TransformJobName": batch_job_name, 
        "ModelName": model_name, 
        "MaxConcurrentTransforms": 1, 
        "TransformOutput": { "S3OutputPath": batch_output }, 
        "TransformInput" : {  
            "ContentType": "text/csv;label_size=0", 
             "DataSource" : {  
                 "S3DataSource": { "S3DataType": "S3Prefix", "S3Uri": my_train_data }  
             } 
        }, 
       "TransformResources": { "InstanceType": "ml.m4.xlarge","InstanceCount": 1  }  
} 
response = sagemaker.create_transform_job(**request) 
 
batch_status = 'InProgress' 
while batch_status == 'InProgress': 
    batch_status = sagemaker.describe_transform_job( TransformJobName=batch_job_name)['TransformJobStatus'] 
    print("myINFO : Batch job {} in Progress ".format( batch_job_name )) 
    time.sleep(10) 
if batch_status == 'Failed': 
    message = sagemaker.describe_transform_job(TransformJobName=batch_job_name)['FailureReason'] 
    print('myINFO : Transforming job failed with the following error: {}'.format(message)) 
    raise Exception('Transforming job failed') 
 
## Calculate score_cutoff from the result of Batch-Transform  
from pyspark.sql.functions import mean, stddev 
from decimal import Decimal 
all_scores_dfy = glueContext.create_dynamic_frame_from_options("s3", {'paths': [ batch_output ]}, format="json", transformation_ctx = "all_scores_dfy" ).toDF() 
score_mean = all_scores_dfy.agg(mean(all_scores_dfy["score"]).alias("mean")).collect()[0]["mean"] 
score_stddev = all_scores_dfy.agg(stddev(all_scores_dfy["score"]).alias("stddev")).collect()[0]["stddev"] 
score_cutoff = Decimal( str( score_mean + 3*score_stddev ) )  
print("myINFO : RFC score cutoff : {}".format( score_cutoff))
バッチ変換ジョブの履歴は、Amazon SageMaker コンソールの [Batch transform jobs] メニューにあります。





モデルをデプロイし、カットオフスコアを更新する

AWS Glue ETL スクリプトでの最終ステップは、更新したモデルを Amazon SageMaker エンドポイントにデプロイし、取得した score_cutoff の値をリアルタイム異常検出用の DynamoDB テーブルにアップロードすることです。Lambda 関数は、DynamoDB の score_cutoff の値をクエリして、新しいトランザクションの異常スコアと比較します。

## Create Endpoint Configuration for realtime service  
endpoint_config_name = 'randomcutforest-endpointconfig-' + strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", gmtime())  
create_endpoint_config_response = sagemaker.create_endpoint_config( 
    EndpointConfigName = endpoint_config_name, 
    ProductionVariants=[{ 'InstanceType':'ml.m4.xlarge', 'InitialInstanceCount':1, 'ModelName':model_name, 'VariantName':'AllTraffic'}] 
) 
print("myINFO : Endpoint Config Arn:  " + create_endpoint_config_response['EndpointConfigArn'] ) 
 
 
##  Create/Update Endpoint with new configuration that has updated model. 
endpoint_name = 'randomcutforest-endpoint' 
endpoint_status = "" 
try: 
    endpoint_status = sagemaker.describe_endpoint(EndpointName=endpoint_name)['EndpointStatus'] 
except Exception as e :  
    endpoint_status = "NotInService" 
print("myINFO : randomcutforest-endpoint Status: " + status) 
 
if endpoint_status == 'InService': 
    update_endpoint_response = sagemaker.update_endpoint( EndpointName=endpoint_name, EndpointConfigName=endpoint_config_name) 
    try: 
        sagemaker.get_waiter('endpoint_in_service').wait(EndpointName=endpoint_name) 
    finally: 
        resp = sagemaker.describe_endpoint(EndpointName=endpoint_name)  
        status = resp['EndpointStatus'] 
        print("myINFO : Update endpoint {} ended with {} status: ".format( resp['EndpointArn'] , status ) )          
        if status != 'InService': 
            message = sagemaker.describe_endpoint(EndpointName=endpoint_name)['FailureReason'] 
            print('myINFO : Endpoint update failed with the following error: {}'.format(message)) 
            raise Exception('Endpoint update did not succeed') 
else: 
    create_endpoint_response = sagemaker.create_endpoint( EndpointName=endpoint_name, EndpointConfigName=endpoint_config_name) 
    try: 
        sagemaker.get_waiter('endpoint_in_service').wait(EndpointName=endpoint_name) 
    finally: 
        resp = sagemaker.describe_endpoint(EndpointName=endpoint_name)  
        status = resp['EndpointStatus'] 
        print("myINFO : Create endpoint {} ended with {} status: ".format( resp['EndpointArn'] , status ) )          
        if status != 'InService': 
            message = sagemaker.describe_endpoint(EndpointName=endpoint_name)['FailureReason'] 
            print('myINFO : Endpoint creation failed with the following error: {}'.format(message)) 
            raise Exception('Endpoint creation did not succeed') 
 
             
## Add the score_cutoff value into DynamoDB  
## score_cutoff will be queried by Lambda function for real time abnormal detection 
dynamodb_table = boto3.resource('dynamodb', region_name= my_region).Table('anomaly_cut_off') 
dynamodb_table.put_item(Item= {'data_kind': my_dynamodb_table ,'update_time':  strftime("%Y%m%d%H%M%S", gmtime()), 'score_cutoff': score_cutoff }) 
print('myINFO : New score_cutoff value has been updated in DynamoDB table.') 
     
## Delete Temporary data to save cost. 
s3 = boto3.resource('s3').Bucket(my_bucket )  
s3.objects.filter(Prefix="{}/taxi-ridership-rawdata".format(my_project)).delete() 
s3.objects.filter(Prefix="{}/batch_output".format(my_project)).delete() 
print('myINFO : Temporary S3 objects have been deleted.') 
 
## End job  
job.commit()
これで Amazon SageMaker エンドポイントが作成され、AWS Glue ジョブが完了しました。AWS Glue コンソールの [Logs] のリンクを選択すると、AWS Glue ジョブの詳細ログを確認できます。





Score_cutoff の値は、パーティションキーが taxi-ridership で、範囲キーが最新の更新時間である DynamoDB テーブルに格納されます。





AWS Glue ジョブをスケジューリングする

前出のスクリプトは同じ AWS Glue ジョブで実行されており、AWS Glue はトリガーを作成して、時間ベースのスケジュールをサポートします。時間ベースのスケジュールを定義し、それを自身のジョブに関連付けると、定期的に新しいデータでモデルを再トレーニングすることができます。  モデルをあまり頻繁に更新する必要はないと思います。  毎週か隔週での更新で十分でしょう。





リアルタイムでの異常検出

このセクションでは、AWS Lambda 関数からリアルタイムで、異常なトランザクションを検出する方法について説明します。DynamoDB ストリームをポーリングするには、AWS Lambda 関数を作成する必要があります。AWS Lambda 関数を作成する際、「dynamodb-process-stream-python3」ブループリントを使えば、迅速に実装することができます。ブループリントの Lambda 関数は、指定した DynamoDB テーブルと統合することができます。ブループリントは、基本的な Lambda コードを提供します。





各データポイントで異常スコアを取得する

Lambda 関数のコードを、簡単に説明します。新しいデータのため、INSERT イベントと MODIFY イベントのみをフィルタリングします。  Lambda 関数は、それらをインスタンス配列に追加し、配列内のイベント全体の推論を取得します。Amazon SageMaker ランダムカットフォレストアルゴリズムは、複数のレコードを入力要求として受け入れ、マルチレコードの推論を返してミニバッチの予測をサポートします。詳細は、「一般的なデータ形式 — 推論」を参照してください。

import json 
import boto3 
from boto3.dynamodb.conditions import Key, Attr 
 
print("Starting Lambda Function.... ") 
sagemaker = boto3.client('sagemaker-runtime', region_name ='<region name>' ) 
dynamodb_table = boto3.resource('dynamodb', region_name='us-east-1').Table('anomaly_cut_off') 
 
def lambda_handler(event, context): 
    #print("Received event: " + json.dumps(event, indent=2)) 
    transaction_data = {} # key : transaction_id / value : ridecount 
     
    for record in event['Records']: 
        ## filter only INSERT or MODIFY event and add to "transaction_data" dictionary  
        if record['eventName'] == "INSERT" or record['eventName'] == "MODIFY": 
            transaction_id = record['dynamodb']['NewImage']['transaction_id']['S'] 
            ridecount = record['dynamodb']['NewImage']['ridecount']['S'] 
            transaction_data[transaction_id] = ridecount 
    print( "transaction_data: " + str(transaction_data ))  
     
    features=[]   
    features_dic={}    
    instances=[] 
    instances_dic={}  # example, {'instances': [{'features': ['10231', '3837']}, {'features': ['10232', '10844']}]} 
    for key in transaction_data.keys(): 
        features.append(key) 
        features.append(transaction_data[key]) 
        features_dic["features"] = features 
        instances.append(features_dic) 
        features=[] 
        features_dic={} 
    instances_dic["instances"] = instances 
    transaction_json = json.dumps(instances_dic)  # To make argument format for invoke_endpoint method.

異常なトランザクションのアラート

機能の配列は、sagemaker.invoke_endpoint 関数に送信できます。インスタンス配列の各機能に対応するスコアの配列を返します。DynamoDB テーブルから取得した score_cutoff の最新値に応じて、各スコアを比較できます。新しいトランザクションの異常スコアが score_cutoff の値より大きい場合、そのトランザクションを異常とみなします。その後、Lambda 関数はユーザーアプリケーションに知らせます。

    response = sagemaker.invoke_endpoint( EndpointName='randomcutforest-endpoint', Body=transaction_json ,  ContentType='application/json' ) 
    scores_result = json.loads(response['Body'].read().decode()) 
    print("Result score : "+ str(scores_result))  # return an array of score  
     
    response = dynamodb_table.query( 
              Limit = 1, 
              ScanIndexForward = False, 
              KeyConditionExpression=Key('data_kind').eq('taxi_ridership') & Key('update_time').lte('99990000000000') 
           ) 
    socre_cutoff = response['Items'][0]['score_cutoff']  
    print("socre cutoff : " + str(socre_cutoff) )        
     
    for index in range(len(scores_result['scores'])): 
        if scores_result['scores'][index]['score'] > socre_cutoff: 
            print("Detected abnormal transaction ID : {} , Ridecount : {}".format(instances[index]['features'][0], instances[index]['features'][1]   )) 
            ## Add your codes to send a notification 
             
    return 'Successfully processed {} records.'.format(len(event['Records']))
Amazon CloudWatch の出力ログの例を、次に示します。DynamoDB には 10231 と 21101 の 2 つのトランザクションが作成され、これらのトランザクションによって Lambda 関数が新しいイベントとしてトリガーされました。21101 のトランザクションの異常スコアは、3.6189932108 です。これは、DynamoDB テーブルのカットオフ値 (1.31462299965) よりも大きいため、トランザクションは異常であると検出されます。





結論

このブログ投稿では、Amazon SageMaker、AWS Glue、および AWS Lambda を使用して、Amazon DynamoDB ストリームで異常検出システムを構築する方法を紹介しました。

AWS Glue はユーザーのスクリプトに基づく柔軟性が大きく、新しいデータソースを追加し続けるため、今回の例を自身の特定のユースケースに合わせることができます。AWS Lambda 機能は他の多くの AWS ストリーミングサービスでも機能するので、他の種類のデータソースやストリームをこのアーキテクチャに適用することも可能です。

最後に、この記事の異常検出システムで、ビジネスリスクを回避し、コストを削減できることを期待しています。

著者について

Yong Seong Lee は AWS ビッグデータサービスのクラウドサポートエンジニアです。ビッグデータやデータ解析、機械学習のテクノロジーならなんでも関心があります。AWS サービスの利用に苦戦しているお客様へのサポートが彼の仕事です。「人生を楽しむ。好奇心を持つ。これ以上ないほどの経験をする。」というのが、彼のモットーです。







コメント

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

投稿時間:2021-06-17 22:08:45 RSSフィード2021-06-17 22:00 分まとめ(2089件)

-
カテゴリー等 サイト名等 記事タイトル・トレンドワード等 リンクURL 頻出ワード・要約等/検索ボリューム 登録日 IT 気になる、記になる… ｢iOS 15｣の新機能の一部は｢iPhone XS｣以降でしか利用出来ないものも https://taisy0.com/2021/06/15/141888.html tomac 2021-06-15 13:11:47 IT ITmedia 総合記事一覧 [ITmedia Mobile] ソースネクストの「ポケトーク」に新機能　グループ翻訳とWeb会議への字幕付与に対応 https://www.itmedia.co.jp/mobile/articles/2106/15/news164.html itmediamobile 2021-06-15 22:10:00 AWS AWS Architecture Blog Field Notes: Benchmark...
続きを読む

投稿時間:2021-06-20 02:06:12 RSSフィード2021-06-20 02:00 分まとめ(3871件)

-
カテゴリー等 サイト名等 記事タイトル・トレンドワード等 リンクURL 頻出ワード・要約等/検索ボリューム 登録日 IT 気になる、記になる… ｢iOS 15｣の新機能の一部は｢iPhone XS｣以降でしか利用出来ないものも https://taisy0.com/2021/06/15/141888.html tomac 2021-06-15 13:11:47 IT ITmedia 総合記事一覧 [ITmedia Mobile] ソースネクストの「ポケトーク」に新機能　グループ翻訳とWeb会議への字幕付与に対応 https://www.itmedia.co.jp/mobile/articles/2106/15/news164.html itmediamobile 2021-06-15 22:10:00 AWS AWS Architecture Blog Field Notes: Benchmark...
続きを読む

投稿時間:2021-06-17 05:05:34 RSSフィード2021-06-17 05:00 分まとめ(1274件)

-
カテゴリー等 サイト名等 記事タイトル・トレンドワード等 リンクURL 頻出ワード・要約等/検索ボリューム 登録日 IT 気になる、記になる… ｢iOS 15｣の新機能の一部は｢iPhone XS｣以降でしか利用出来ないものも https://taisy0.com/2021/06/15/141888.html tomac 2021-06-15 13:11:47 IT ITmedia 総合記事一覧 [ITmedia Mobile] ソースネクストの「ポケトーク」に新機能　グループ翻訳とWeb会議への字幕付与に対応 https://www.itmedia.co.jp/mobile/articles/2106/15/news164.html itmediamobile 2021-06-15 22:10:00 AWS AWS Architecture Blog Field Notes: Benchmark...
続きを読む