タグ: AWS re:invent（イベント）

1年で最も魅惑的な時期がやってくる。いや、これから始まるホリデーシーズンのことではない。来週から始まる、AWSの年に一度のユーザー向け祭典「re:Invent」のことだ。このカンファレンスは、新機能や新製品が大量に発表される、毎回ニュースの多いイベントだ。AWSにとっては、プレス、顧客、パートナー、その他の関係者を集めてラスベガスでパーティーを行うときでもある。2021年は新たな趣向が凝らされている。

2020年は新型コロナウイルスの影響でバーチャルイベントとして開催されたが、2021年はラスベガスに戻ってきたことに加え、新CEOのAdam Selipsky （アダム・セリプスキー）氏が指揮を執る初めてのre:Inventとる。

セリプスキー氏は、Jeff Bezos（ジェフ・ベゾス）氏がAmazon（アマゾン）CEOを退任して取締役会長に就くことを発表し、ベゾス氏の後任として元AWS CEOのAndy Jassy（アンディ・ジャシー）氏がAmazon CEOに昇格した後、2021年初めにTableau（タブロー）からやってきてAWSの新CEOに着任した。

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経営陣のイス取りゲームがひと段落し、セリプスキー氏は今回のre:Inventでメインの基調講演を行うことになったが、彼が前任者の後釜を務めるのは大変だろう。ジャシー氏には、自分の会社の膨大な製品カタログを頭の中で整理し、それらすべてがどのようにつながっているのかを、即興のように語れるという不思議な能力があった。同じようなことをするのは容易ではない。

しかし、ジャシー氏は、Tableauの元幹部が自分の後継者になることを従業員に知らせるメールで、セリプスキー氏には彼自身の個人的な強みがあることを指摘している。

「アダムは、強い判断力、顧客中心主義、チームビルディング、需要創出、そしてCEOとしての技能を、すでに非常に強力なAWSの首脳陣にもたらすことになります。また、彼はかつてAWSで11年間、このような上級職に就いていたため、当社の企業文化とビジネスをよく理解しています」。

それは確かにすべて事実であり、彼が現在引き継いで運営している会社は、しっかりと市場を支配しているが、このような成功にもかかわらず、セリプスキー氏はAWSに自身の印を押し、ビジネスのやり方に手を加える準備を整えている可能性を示す徴候も見られる。

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例えば、先週Bloomberg（ブルームバーグ）が報じたところによると、セリプスキー氏はMicrosoft（マイクロソフト）やGoogle（グーグル）のクラウド作戦帳を参考にして、業界に特化したソリューションにもっと集中しようと考えているという。ジャシー氏の支配下では、このような戦略を避け、より総合的なアプローチを好み、具体的な対応はパートナーに任せるというやり方を採っていた。

セリプスキー氏は、TableauがSalesforce（セールスフォース）に買収された後、短期間在籍したSalesforceが業界主導のソリューションアプローチを好んでいたことから、AWSにとってもこれが良い方法であると確信したのかもしれない。しかし、それ以上に、彼が自分の指揮下でAWSを変えるつもりかどうかは明らかにしていない。もしかしたら来週には何かを変えようとするかもしれないし、あるいはまだ壊れていないもの、直す必要のないものを見極めているのかもしれない。

セリプスキー氏へのアドバイスを求めると、業界関係者の中にはすぐに答えてくれる人がいた。

Constellation Research（コンステレーション・リサーチ）のアナリストであるHolger Mueller（ホルガー・ミューラー）氏によれば、セリプスキー氏にまず最初にアドバイスしたいことは、AWSの増え続ける製品群を、よりシンプルで範囲を絞ったカタログに縮小することだという。「CTOたちは、開発者の創意工夫に頼らざるを得ないようなソリューションを避け、バージョン番号やロードマップが点と点を結ぶプラットフォームを提供しようとしています」と、ミューラーは語る。

第2に、ミューラー氏はクラウドの販売に関して、より企業に優しいアプローチをとること、つまりGoogleやマイクロソフト、あるいはIBMやOracle（オラクル）に寄せるやり方を提案している。同氏はさらに、Googleが行ってきたように、経験豊富な企業幹部をできれば採用することを提案し、特に、2018年にOracleから来たThomas Kurian（トーマス・クリアン）CEOや、2019年にSAPからグローバルクラウドオペレーションの社長として着任したRobert Enslin（ロバート・エンズリン）氏などの名前を例として挙げた。

Moor Insights & Strategy（ムーア・インサイツ&ストラテジー）の創業者で主席アナリストのPatrick Moorhead（パトリック・ムーアヘッド）氏は、いくつか異なる提言をしている。同氏は、Googleやマイクロソフト、Adobe（アドビ）などに対抗するために、スタックを上げてより多くのSaaSアプリケーションの開発に着手することを提案。さらに、競合他社が主導権を握ろうとしているハイブリッドにも進出して欲しいと考えている。

とはいえ、現在でもAWSは絶大な成功を収めており、直近の四半期報告書では161億ドル（約1兆8500億円）もの収益を計上している。しかし、セリプスキー氏自身は先週、BloombergのEmily Chang（エミリー・チャン）氏によるインタビューで、このような優れた競合他社が自分の会社を追いかけてきている中で、この成功がいつまでも続くと期待して安穏としているわけにはいかないと語っている。

「自分たちが反乱軍であるかのような行動を続け、現職者のような行動を始めないようにすることが本当に重要です」と、セリプスキー氏はチャン氏に語った。

それはともかく、今回のre:Inventで、セリプスキー氏はAWSの顔として初めての出番を迎え、メインの基調講演を行う。ジャシー氏の直属とはいえ、セリプスキー氏は彼自身で、この収益性の高い部門を成長させ続けるために何が重要だと考えているかを強調するだろう。それが何か大きな変化をともなうかどうかは、来週になればわかるはずだ。

画像クレジット：Ron Miller/TechCrunch

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（文：Ron Miller、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

AWSはAWS Panorama Applianceという新しいハードウェアデバイスをローンチした。このデバイスはAWS Panorama SDKととも利用し、既存のオンプレミスカメラをコンピュータービジョンの能力のある超強力な監視デバイスに変える。

AWS Panorama Applianceの売り込み文句は、生産ラインで部品を点検する、安全な手順や工程が行われているか確認する、小売店で人の流れを分析するといったものだ。「AWS re:Invent」2020テーマは「新しいオートメーションサービス」。つまり「何でも自動化しよう」だ。

ユーザー企業はまず、Amazon SageMakerなどを使ってコンピュータービジョンのモデルを作る。Panorama Applianceは、そのモデルを、ネットワークまたはネットワークに接続されたフィードに対して走らせる。

近くAWSはPanorama SDKを提供するため、メーカーはPanorama対応のデバイスを開発することができる。

Amazon（アマゾン）は以前にも、デベロッパーやエンタープライズに対して監視技術を売り込んできた。2017年にはDeepLensを披露し、1年後に発売した。それを使って開発者はプロトタイプの機械学習モデルを作り、アマゾンはコンピュータービジョンの能力を商用化するためのさまざまな方法を得る。

2018年の記事から引用する。

DeepLensは他のAWSサービスと深く統合されている。AWSのIoTサービスであるGreengrassはDeepLensにモデルを配信する際に利用し、アマゾンの機械学習モデル構築用最新ツールであるSageMakerとも連携する。あらかじめ用意されているモデルを使えば、10分足らずでDeepLensを設定しモデルを組み込んで利用できる。プロジェクトテンプレートの中には、20種類の物体を識別する物体検出モデルや、カメラ画像をヴァン・ゴッホ風に変換するスタイル変換モデルや顔認識モデル、猫と犬を区別するモデル、約30種類の動作（ギターを弾くなど）を認識できるモデルなどがある。DeepLensチームは、頭部の姿勢を追跡するモデルも開発中だ。そうそう、ホットドッグ検出モードもある。

ビデオのための機械学習の開発に関して、アマゾンには大量の経験と大量の議論がある。同社の顔認識ソフトウェアであるRekognitionは抗議と反発に火をつけ、その技術の使用は一時停止に追い込まれた。

そして同社は機械学習をさらに、一般住宅のドアベルカメラであるRingにも搭載しようとした。

それでも企業は、セキュリティや安全、品質管理などのために、機械学習をベースとする動画認識技術を声高に要求している。むしろ新型コロナウイルス（COVID-19）のパンデミックが長引くにつれて、建物の使用や専有をめぐる新たなプロトコルが採用されるようになり、しかもそれは現在のパンデミックのためだけでなく、今後の深刻さを軽減するスペースやプロトコルのための、先行的計画にも採用されている。

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カテゴリー：ハードウェア

タグ：AWS re:Invent、AWS、Amazon、機械学習、コンピュータビジョン

画像クレジット：Amazon Web Services

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）

米国時間12月1日のAWSのre:Inventにおいて、Andy Jassy（アンディ・ジャシー）氏がDevOpsチームのための新しいツールDevOps Guruを発表した。これはアプリケーションのパフォーマンスに影響を与える可能性のある問題を、運用側が発見できるようにするためのツールだ。これは、同社が2019年に発表したCodeGuruの兄弟のようなものだと考えて欲しい。なおCodeGuruはデプロイ前にコードの問題点を見つけることができるサービスだ。

DevOps Guruも同様に機械学習を使用して、運用側の問題を発見するのだ。ジャシー氏はこう語る「Amazon DevOps Guruという新サービスを本日発表できることに興奮しています。これは機械学習を利用して、顧客に影響が出ないうちに先回りして運用上の問題を特定するというものです」。

Amazon（アマゾン）が新サービスを発表したブログ記事（AWSブログ）の中で説明によれば、その仕組みは、アプリケーションのメトリクスやログ、イベントからデータを収集・分析し「通常の運用パターンから逸脱する行動を特定する」というものである。

このサービスがAWSに基本的に提供するのは、設定ミスや容量オーバーのリソースなど、アプリケーションに影響を与える可能性のある問題について、深い運用上の知見を提供できるプロダクトであり、それはSumo LogicやDataDog、Splunkなどの企業と競合することになるだろう。

問題を発見すると、サービスはチームに対してSMSやSlackメッセージ、その他のコミュニケーションを送信し、できるだけ早く問題を解決するための推奨事項を提供することができる。

さらに、支払いは毎月発生するものではなく、サービスの個々の分析結果に対して行えばよい。アマゾンによれば、事前のコストや契約を求めることはないという。

カテゴリー：ネットサービス

タグ：AWS re:Invent、AWS、Amazon

画像クレジット：GettyImages

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（翻訳：sako）

米国時間12月1日、AWSはデータサイエンティストが機械学習のトレーニングに使用するデータを簡単に準備できるようにする新しいサービスのAmazon SageMaker Data Wranglerを公開した。同社はこれに加えて、SageMaker Studioで利用でき、機械学習機能の命名、整理、発見、共有を簡単にする新しいサービスのSageMaker Feature Storeも公開した。

AWSはさらにSagemaker Pipelinesも公開した。こちらはプラットフォームの他の部分と統合される新しいサービスで、ワークフローを作って自動化できるように機械学習のCI/CDサービスを提供し、トレーニングデータや構成といったモデルコンポーネントの監査証跡も利用できる。

AWS re:InventカンファレンスのキーノートでCEOのAndy Jassy（アンディー・ジャシー）氏が指摘したように、機械学習の分野ではデータ準備が大きな課題として残っている。ユーザーはクエリやコードを書いてまずデータをデータストアから取得し、それからクエリを書いてコードを変換し、必要な機能と組み合わせる必要がある。これらはいずれもモデルを実際に構築する作業ではなく、モデルを構築する基盤の作業だ。

Data Wranglerにはあらかじめ構成されたデータ変換が300以上組み込まれていて、ユーザーはカラム型を変換したり足りないデータを平均値や中間値で補完したりすることができる。視覚化ツールもあり、潜在的なエラーを特定できるほか、モデルをデプロイする前にデータの不整合を見つけたり診断したりするツールにもなる。

このようなワークフローはすべてノートブックに保存したりスクリプトにしたりして複製できる。またSageMaker Pipelinesでワークフローの自動化に利用される。

同様の問題に取り組んでいるスタートアップがいくつもあることには注目したい。結局のところ、機械学習のデータの扱いはこの分野で最もよくある問題の1つだ。しかし大半の企業は今も独自のツールを作っているため、マネージドサービスの登場には適したタイミングだ。

カテゴリー：ネットサービス

タグ：AWS re:Invent、AWS、Amazon、機械学習

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（翻訳：Kaori Koyama）

米国時間12月1日、毎年開催されている開発者向けカンファレンスのre:Inventで、AWSはAWS Trainiumを今後提供すると発表した。Trainiumは機械学習モデルのトレーニング専用に開発された同社の次世代カスタムチップだ。クラウドの競合のどこよりもパフォーマンスが高く、TensorFlow、PyTorch、MXNetに対応するとしている。

このチップはEC2インスタンスとして提供され、同社の機械学習プラットフォームであるAmazon SageMakerで利用できるようになる。

このカスタムチップを利用する新しいインスタンスは、2021年の提供開始を予定している。

このカスタムチップの重要なポイントはスピードとコストだ。AWSは、標準のAWS GPUインスタンスと比べてスループットは30％向上し、推論あたりのコストは45％下がるとしている。

また、AWSはIntel（インテル）と提携して機械学習のトレーニング向けにHabana GaudiベースのEC2インスタンスを提供する。2021年に、現在のGPUベースの機械学習向けEC2インスタンスと比べて価格性能比は最大40％向上するという。このチップはTensorFlowとPyTorchに対応する。

この新しいチップは、AWSクラウドで2021年前半に提供が開始される予定だ。

この2つのチップは、2019年のre:Inventで発表されたAWS Inferentiaを補完するものだ。Inferentiaは機械学習の推論の部分を担うもので、これもカスタムチップを使用している。

注目すべき点として、TrainiumにはInferentiaと同じSDKが利用される。

AWSは次のように発表している。「Inferentiaは機械学習インフラストラクチャのコストの最大90％を占める推論のコストを下げましたが、開発者の多くは機械学習のトレーニングの予算にも制約を受けています。そのため、モデルとアプリケーションを向上するために必要なトレーニングの範囲と頻度が制限されています。AWS Trainiumは、クラウドにおける機械学習のトレーニングに最高のパフォーマンスと最低のコストを提供して、この課題を解決します。お客様はTrainiumとInferentiaの両方を利用して、トレーニングのワークロードのスケーリングから高速な推論の展開まで、機械学習コンピューティングの最初から最後までのフローを実現できます」。

カテゴリー：ネットサービス

タグ：AWS re:Invent、AWS、Amazon、機械学習

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（翻訳：Kaori Koyama）

AWSは、開発者があるデータストアから別のストアへデータを移動できるようにする新しいツール、Glue Elastic Viewsを発表した。

「AWS re:Invent」2020のキーノートでCEOのAndy Jassy（アンディー・ジャシー）氏は、プログラマーが複数のデータストア間でこれまで以上にシームレスにデータを移動できるようにするサービスのGlue Elastic Viewsを発表した。

この新しいサービスで、異なるサイロからデータを取得しターゲットのデータストアにコピーすることができる。このAWS ETLサービスにより、プログラマーはちょっとしたSQLコードを書けば、あるソースデータストアから別のデータストアへデータを移動するマテリアライズドビューを作成できる。

ジャシー氏は例として、依存関係をすべて処理しつつDynamoDBからデータをElastic Searchに移動し、そのデータをコピーするマテリアライズドビューをセットアップできると述べた。このようにすれば、ソースデータレイクのデータが変更された場合、移動した先のデータストアにあるデータが自動で更新されると同氏は説明した。

「データを移動できるようになれば【略】そしてそのデータをデータストア間で簡単に移動できれば、とてつもなくパワフルだ」とジャシー氏は述べている。

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画像クレジット：Laurence Mouton / Getty Images

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（翻訳：Kaori Koyama）

Amazon Web Servicesが2016年にビジネスインテリジェンスサービスのQuickSightを公開したとき、同社は製品情報や顧客情報を開発者だけでなくビジネスユーザーに提供することを意図していた。

その時点で利用できる自然言語処理テクノロジーは、顧客のツールとして普段の言葉遣いで質問してデータベースを効率よく検索できるほど強力ではなかった。

現在ではそうしたテクノロジーが成熟し、Amazon（アマゾン）は「QuickSight Q」という名称で大幅なアップデートを実施した。「AWS re:Invent」2020で配信されたAndy Jassy（アンディー・ジャシー）氏のキーノートによると、このサービスによりユーザーはシンプルな質問をするだけで必要な答えを得ることができるという。

ジャシー氏は次のように述べた。「知るべきであると我々が考えていることを実現するために、自然言語を提供します。どのデータベースにアクセスすればいいか、どこにデータが保管されているかをユーザーが知る必要があるという状況は望ましくありません。ユーザーが自然言語の質問を検索バーに入力すれば答えが返ってくるようにしたいのです」。

これがQuickSight Qの目指すところだ。多数のビジネスインテリジェンススタートアップにとっては直接の脅威であり、さまざまな業界で機械学習と自然言語処理がビジネスのプロセスを変える実例の1つでもある。

「Qはこのように動作します。自然言語で質問を入力します。たとえば『製品Xの過去12カ月の売上は？』と。するとあっという間に答えが返ってきます。テーブルもデータストアも知る必要はありません」。

これは極めて魅力的なユースケースであり、AWSが機械学習を統合して顧客にノーコードサービスをさらに広めようとしていることの一端だ。ジャシー氏は「お客様は機械学習をするために我々を利用しているのではありません。質問の答えを得るために使っているのです」と語った。

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タグ：AWS re:Invent、AWS、Amazon、機械学習

画像クレジット：DrAfter123 / Getty Images

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（翻訳：Kaori Koyama）