AWS Compute Blog Using Amazon APerf to go from 50% below to 36% above performance target This post is written by Tyler Jones, Senior Solutions Architect – Graviton, AWS. Performance tuning the Renaissance Finagle-http benchmark Sometimes software doesn’t perform the way it’s expected to across different systems. This can be due to a configuration error, code bug, or differences in hardware perform

生成AI、開発環境の高度化、分析環境、信頼性の高いアプリケーション実行環境、セキュリティ を中心に AWS の最新技術から活用方法を分かりやすく解説します。特に注目の生成AIについては、AWSサービスの特長、活用方法、事例等、多方面から詳しくご紹介します。

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まいど AWS の犬が、少々 Azure に触れてみましたので、絵は描かずに基礎知識の整理と共有だけしていきたいと思います。 全然ド素人な状態なので、なにかしら間違ってたり不足していると思われますが、同じようにイチから調べる人の足がかりにでもなれば、くらいの質感で進めていきます。 はじめに 今のところ少々用事があっただけなので、これから Azure を掘り下げるぞとか、Azure の犬になるぞ、とかは考えていなく一発ネタで終わる可能性が高いです。雑なメモをブログに起こして、いったんの区切りとする個人的な清書のため、詳しくはちゃんとリンク先のドキュメントなどを読んでくださいませ。 さて、AWS に似たパブリッククラウドはいくつもあり、Azure もその１つです。公式ドキュメントに何箇所も AWS との比較が出てくるくらいには、Azure も AWS を意識しています。 例）AWS サービスと

はじめに こんにちは！Sreake事業部 志羅山です。今年3月に3-shakeに入社し、長野県からリモートで仕事をしています（東京にも定期的に行ってます）。 最近、とあるお客様環境におけるECS（AWSのフルマネージド型コンテナオーケストレーションサービス）の利用方針を整備する中で、ECSの可用性に関する設計要素について調査・整理する機会がありました。今回この記事ではその内容を紹介したいと思います。 整理してみて感じたこととして、「思ったよりも考えることが多く、やや複雑で奥深い」という印象を受けました。同じように感じている方にとって参考になれば幸いです。 当記事の目的と書くこと この記事は「ECSの可用性に関する設計要素や考慮事項の体系がややぼんやりしている」という読者の方に「全体のイメージが何となくつかめた」と感じてもらえることを目的としています。 そのために、「ECSの可用性設計要素」

ニンテンドーアカウント、ゲームニュースなど、任天堂が展開するネットワークサービスの開発・運用を担うニンテンドーシステムズ。インターネット経由でソフトウェアのダウンロードや追加コンテンツなどを購入できるオンラインショップ『Nintendo eShop』は、同社が手がけるサービスの 1つです。 Nintendo eShop は 2011 年に始まり、現在は世界中で 1 億 3,000 万台以上の販売実績を持つ Nintendo Switch に対して、40 か国以上の国に 24 時間 365 日の体制でサービスを提供しています。任天堂のデジタルコンテンツの総売上は 2017 年から 2023 年にかけて 10 倍以上となり、現在はゲームソフトの売上高全体に占めるデジタル比率は 50％ 近くに達しています。 Nintendo eShop の基盤は当初オンプレミスで運用してきましたが、利用者が急増

シードデータで動作確認して大丈夫だったのに、本番反映してみたら想定してなかった挙動・エラーが出た😱そんな経験はありませんか。 恥ずかしながら私は今までに何回もありました。機能開発だけじゃなくバッチやマイグレーションなんかでも発生しがちなコレ。またはシードデータで動作確認できても、本番データでも通用するか検証ができないままプルリクを作る、なんていうこともあると思います。今回はこちらを無くす試みをしたお話です。 「もう本番DBで開発しちゃえばいいじゃない」の問題点 この課題を解決するには、極論すると本番DBで開発するしかないのですが、そうなると言うまでもなく以下の問題が出てきます。 レビュー通過してないコードが本番に影響を与える トライ＆エラーができない 個人情報をはじめとするセンシティブな情報が開発者の端末に漏れる データ量が多すぎてローカルに持ってこれない しかし言い換えると、これらをク

アーキテクチャの意図・工夫AWS Amplifyを使ってホストしているWebアプリケーションからAmazon BedrockのClaudeモデルを呼び出してテキストを生成し、アプリケーションの画面に表示させて利用しています。 バックエンドのLambdaではPythonプログラムを稼働させており、LLM用のフレームワークとしてLangChainを使ってBedrockのAPI呼び出し処理をラッピングしています。 また、Claudeの応答が遅延した際にAppSyncのGraphQLタイムアウト（30秒）に抵触しないよう、Bedrockの呼び出し処理を非同期化しClaudeのレスポンスをDynamoDBに一時格納する工夫をしています。 導入背景一大トレンドである生成AI技術を活用して自社プロダクトを開発したいと考えており、OpenAI系の生成AIサービスを活用していましたが、ありきたりなチャットボ

Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) and AWS Fargate now integrate with Amazon Elastic Block Store (EBS), allowing you to easily provision and attach EBS volumes to Amazon ECS tasks running on both AWS Fargate and Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) using Amazon ECS APIs. This capability makes it easier for you to deploy storage and data intensive applications such as ETL jobs, media trans

Amazon Web Services ブログ 新しい Amazon WorkSpaces Thin Client は、仮想デスクトップへ費用対効果の高い方法で安全にアクセスできます。 新しい Amazon WorkSpaces Thin Client は、費用対効果が高く、安全で、管理しやすい方法で仮想デスクトップへアクセスできるようにすることで、エンドユーザーと IT スタッフの生産性を向上させます。デバイスは事前に設定され、エンドユーザーに直接出荷されるため、すぐにデプロイ、接続、使用できます。 以下、このデモのテスト設定をお見せします。 Thin Client は、モニター、キーボード、マウス、その他の USB 周辺機器 (ヘッドセット、マイク、カメラなど) に直接接続する小さなキューブです。オプションのハブを使用すると、2 台目のモニターを稼働することもできます。管理者は、ユーザ

AWS、引退を迎えたサーバラックのサーバやスイッチを分解修理し、データセンターで再利用していることを明らかに。ハードウェアの製品寿命をできるだけ延ばすのが目的 Amazon Web Services（AWS）は世界中に大規模なデータセンターを展開しており、そこでは何十万台ものサーバやネットワークスイッチなどが稼働しています。 同社はそこで一定の時期を迎えて引退したラックに搭載された多数のサーバやスイッチを分解修理し、テストし、再びデータセンターで利用していることを明らかにしました。 これにより既存のハードウェアの製品寿命をできるだけ延ばすことを目的としていると説明しています。 説明によると、引退時期を迎えたサーバラックはまずデータを安全に消去したうえで、世界中の主要なリージョンに設置されている「リバースロジスティクスハブ」に送られます。リバースロジスティクスハブは、IT資産処分センターと、

この記事は、AWS EC2上でHP Linpackを実行し浮動小数点演算性能を推定した際の「やってみた」記事です。 はじめに そもそもLinpackとは？ Linpackとは、CPU性能を推定できる科学技術計算領域の演算ライブラリの1つです。 このプログラムは、理学・工学の様々な分野で広く用いられている解析シミュレーションプログラムの内部で使われている大規模な連立方程式を解くための行列演算に類する計算を行います。具体的にはBLAS等のライブラリを用いてn×n行列のLU分解を行い、その過程で実行したシステムの浮動小数点演算性能（Flops）が算出されます。 Wikipediaから引用させて頂きますと、以下の記述があります 主として線型代数の数値計算を目的とした、行列およびベクトルの演算が実装されているライブラリである。 HP Linpack (HPL) とは？ HPLは、複数ノードによる並列

リクルートグループにおいて、マッチング＆ソリューション事業を展開する株式会社リクルート。同社は、社内組織が利用するデータ処理基盤『Crois（クロイス）』を、アマゾン ウェブ サービス（AWS）のマネージドサービスを活用して構築しました。最大30,000CPU コアの大規模処理に対応した『Crois』は、リクルートの不動産情報サイトのレコメンドシステムなど、多くのプロジェクトで利用され、ビジネスと開発の加速に貢献しています。 『リクナビ』『じゃらん』『SUUMO』など、カスタマーとクライアントを結びつけるマッチングサービスを提供するリクルート。さまざまな規模のサービスを運用するうえで、広告データ、ログデータ、属性データなどを利用したデータ分析は欠かすことができません。そこで同社のデータ推進室は、社内組織や社内プロジェクトで利用可能なデータ処理基盤として『Crois』を開発しました。 「20

ども、大瀧です。 昨年re:Invent 2022での発表後Private PreviewだったVPC Latticeが一般利用可能(GA: General Availability)になり、全てのアカウントで利用できるようになりました。 VPC Latticeとは VPC Lattice(日本語では"格子")はVPC向けのリバースプロキシサービスで、現時点ではHTTPとHTTPSをサポートします。リバースプロキシサービスというとELBがありますが、ELBがインターネット向けの様々な機能を持つのに対してVPC LatticeはVPC向けのシンプルな機能に絞りつつ、異なるVPC向けにELBではVPCエンドポイントやVPCピア接続を追加構成するのに対して、VPC LatticeはVPCをまたぐ仕組みを内包しているのが特徴です。あともう一つ、ELBではHTTPS通信のために必要だったTLS証明書

Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker の NVIDIA Triton Inference Server を使用して高速でスケーラブルな AI をデプロイする 機械学習 (ML) とディープラーニング (DL) は、医療診断における画像分類、チャットボットにおける会話型 AI、e コマースにおけるレコメンデーションシステムに至るまで、さまざまなコンピューティングの問題を解決するための効果的なツールになりつつあります。ただし、特定のレイテンシーまたは高スループットの要件を持つ ML モデルは、一般的なコンピューティングインフラストラクチャで大規模に実行するには莫大なコストがかかる可能性があります。企業や顧客が期待する厳しいスループット、スケール、レイテンシーでの推論を最小限のコストで実行するために、ML モデルは GPU などの推論アクセラレータを必

AWSは、ローカルマシン上にLinuxコンテナのランタイム、ビルドツール、コマンドラインツールなど一式を簡単にインストールし、コンテナを用いた開発環境を開始できるソフトウェア「Finch」をオープンソースで公開しました。 Today we are happy to announce a new open source project, Finch. Finch is a command line client for building, running, and publishing Linux containers. Learn more in this blog from @estesp and @ChrisShort https://t.co/5qDdio806E#AWSCloud #containers #opensource pic.twitter.com/TDfcYlwwIs

Cloud Native Days Tokyo 2022 Session: https://event.cloudnativedays.jp/cndt2022/talks/1518