AWS テクノロジーサミットからの AWS: 戦いを重ねるごとに強くなる

[51CTO.com オリジナル記事] AWS が世界をリードするクラウド コンピューティング企業としての地位は疑う余地がありません。しかし、長い間クラウドコンピューティング分野に注目してきた記者として、私はここで困惑しています。クラウド市場でこれほど激しい競争がある中、AWS はどのようにしてその主導的地位を揺るがさないようにできるのでしょうか?さらに、国際市場で好調な業績を上げているAWSは、中国市場でどのように展開していくのだろうか。先日開催されたAWSテクノロジーサミットで、記者はその答えを見つけたようだ。

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AWS テクノロジーサミット会場

いつものように、Amazon AWS グローバル副社長兼中華圏エグゼクティブディレクターの Rong Yongkang 氏がまず AWS の最近の動向を紹介しました。 AWSの2018年第2四半期の収益は61億ドルと前年同期比49%増となり、年間収益は240億ドルを超えると予想されています。アクティブ顧客の大部分は法人顧客であり、その数は数百万に上り、世界 190 か国以上に広がっています。

新サービスの開発について言えば、AWS は 2017 年に 1,400 を超える新サービスと機能を開始しました。2018 年第 1 四半期には 400 を超えるサービスと機能が開始されました。

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アマゾンAWSのグローバル副社長兼グレーターチャイナのエグゼクティブディレクター、ヨン・ウィンカン氏

中国市場の新しいレイアウト

中国市場での戦略と展開について、Rong Yongkang 氏は次の 3 つの点を紹介しました。

1. 中国におけるクラウドコンピューティングサービスの推進を加速するため、光環新網は昨年7月に正式に立ち上げられ、国の法律と規制に従って北京でサービスを提供し始めました。昨年12月、Western Cloud Dataが運営する中国で2番目のAWSリージョンが正式にサービス提供を開始しました。

2. 中国の2つの地域には、合計16の主要機能と約150のサービスがあります。

3. Ningxia はすでに EC2 で 3 つの AZ 可用性ゾーンをサポートしています。

Rong Yongkang氏は、AWSが8月8日にフルマネージドデータベースサービスAmazon Auroraを開始したことをうれしく語った。市場の他の商用データベースと比較して、Auroraのコストは10分の1であり、その機能と速度は少なくとも5倍向上できます。 9日午前、北京と寧夏でデータベース移行サービスが開始され、顧客の従来のデータベースからAuroraプラットフォームへの移行を加速し、顧客のクラウドへの移行ペースを加速することができます。

SinnetのCOOであるNing Qi氏は、Sinnetはデータセンター、ネットワーク、サーバー、共有リソースプールを含むすべてのインフラストラクチャの構築を担当しており、北京でAmazon Chinaのクラウドコンピューティングサービスを提供できると指摘した。コンプライアンス面では、光環新網は昨年末に工業情報化部が発行するインターネット共有リソースライセンス、つまりクラウドコンピューティングサービスライセンスを取得しました。同時に、今年4月には第3レベルのネットワークセキュリティ保護認証も完了し、アクセスと情報セキュリティコンプライアンスの面でサービスを提供する能力も備えています。同時に、サービス全体の運用能力の展開も完了しました。この展開により、全国各地でさまざまなアクセスサポートを提供できるようになり、Aura New Network のパートナーを含むすべての地域のユーザーが Amazon のサービスプラットフォームにスムーズにアクセスできるようになります。

寧夏西部雲データ社のCEOである王輝氏は、寧夏地域は独特の地理的優位性により、AWSクラウドサービス技術の実装において多くの利点があると述べた。たとえば、3 つの EC2 アベイラビリティゾーンを確立することで、データセンターは地元の風力発電や太陽光発電などの立地上の利点を活用できるようになり、ユーザーのコストが削減されます。 Aurora クラウド データベース サービス、P3 インスタンスなども、寧夏地域で初めて利用可能になります。 Western Cloud Data には非常に強力な技術チームがいます。同社のエンジニアの 40% は業界で 10 年以上の経験を持っています。彼らは AWS 製品とサービスに非常に精通しており、平均して 1 人あたり 1.5 個の AWS 認定資格を取得しています。

機械学習について話す

Amazon CTO の Werner Vogels 氏は、過去数か月間の機械学習の進歩について振り返りました。

機械学習における分析には、履歴データ分析、リアルタイムデータ分析、将来予測の 3 種類があります。これが機械学習の目的であり、サービスを開発および予測するために、データ内の何らかのパターンを見つけることを目指しています。

Amazon には、パーソナライズされた推奨、在庫管理、ドローン、Amazon の音声、無人店舗など、機械学習を活用してきた 20 年の伝統があります。 Amazon には機械学習に取り組んでいるエンジニアが何千人もいます。

以前は、データ分析を行うには多数のデータ サイエンティストが必要でした。現在、AWS ではデータ分析をサービス化し、AWS サービスに組み込み、多くのエンジニアに利用してもらっています。このようにして、Amazon 内で機械学習を普及させることができます。偽造品の検出や検索意図など、これらは機械学習技術を活用した Amazon の小売事業によって開発された機能の一部です。

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アマゾンCTOヴェルナー・フォーゲルス

過去 1 年間で機械学習は 250% 成長し、機械学習ワークロードの 80% が世界中の AWS プラットフォームで実行されています。 re:Invent 2017 以降、AWS は機械学習向けに 100 を超える新しい機能とサービスを提供してきました。

安全性について話す

AWS は、運用の卓越性、セキュリティとコンプライアンス、信頼性、パフォーマンス、コストという「優れたアーキテクチャフレームワーク」を構築しました。アーキテクチャ フレームワークの基本原則は、何よりもまずセキュリティとコンプライアンスであり、どちらも顧客にとってますます重要になっています。コストの最適化、俊敏性の向上、製品の迅速なリリース、テストおよび開発環境の改善のためにクラウド コンピューティングを選択するお客様もいますが、保護とセキュリティの強化を期待してクラウドに移行するお客様も多くいます。

AWS のセキュリティへの投資は比類のないものです。 AWS は、非常に信頼性の高い基盤と、一連の革新的なツールおよびセキュリティのベストプラクティスを構築しました。たとえば、適切な ID 基盤を構築する方法や、セキュリティ インシデントを防ぐ方法などです。

AWS は、開発が 3 ～ 6 か月のサイクルから継続的な開発とデプロイメントに変化したことを認識しており、それはセキュリティも変化する必要があることを意味します。セキュリティ チームは、3 か月または 6 か月のサイクルで作業することはできなくなりました。このアプローチはもはや機能しません。それが1点です。過去2、3年でデータ侵害が多数発生しています。セキュリティ保護の責任はセキュリティ チームだけに負わせるべきではありません。誰もが自分の行動が安全に与える影響を認識する必要があります。すべてのデータ アクセスとデータ編集においてセキュリティを考慮する必要があり、プロセス全体自体が安全である必要があります。顧客データと重要な企業データを真に保護するには、全員がセキュリティの責任を負う必要があります。

AWS は、多種多様なサービス、ツール、セキュリティ パートナーのエコシステム、コンプライアンス フレームワークを提供します。その中で、自動化は非常に重要な役割を果たします。人間はプロセス全体の中で最も繊細な部分であり、手動部分を減らすことでリスク要因を減らすことができます。たとえば、AWS Cloud Trail では、アクセスされたすべてのサービス、すべての API 呼び出し、アクセスされたすべてのデータ ブロックが Cloud Trail によって追跡され、プロセス全体を通じて使用状況が記録されます。

AWS Config ルールを使用すると、ユーザーは一定期間にわたって環境がどのように変化したかを明確に把握できます。構成ルールを使用して主要なビジネス プロセスを構成および暗号化すると、セキュリティを大幅に確保できます。

コンピューティングについて話す

コンピューティングも大きな変化を遂げています。 AWS には、コンテナ、サーバーレス、仮想マシンという非常に重要な 3 つの柱があります。

AWS には、顧客が選択できる非常に幅広いツールがあります。このツール ファミリでは、一般的なコンピューティング、メモリの最適化、大量データの処理、ハードウェア アクセラレーション用のソフトウェアの作成など、どのような作業でも適切なツールを見つけることができます。

R4 は、ビッグ データ分析やメモリベースのキャッシュに使用されるメモリ集約型アプリケーションです。 R5 はさらに改良され、メモリが 57% 増加し、計算能力が 50% 向上しました。

48 個の仮想 CPU と大量のローカル メモリを備えた Z1D インスタンスは、高価なソフトウェア ライセンスを支払うことなく電子システム設計ワークロードを実行するのに最適です。

現在、スタンドアロン マシンからコンテナーへの移行が行われています。一部のワークロードには、高いセキュリティと信頼性の要件があります。 AWS はスタンドアロンマシンをさまざまなモジュールに分割します。各モジュールは独立しており、マイクロサービスと呼ばれます。コンテナは、大規模なスタンドアロン マシンから小規模なマイクロサービスへの移行をサポートします。 AWS は Elastic Container Service ECS を作成しました。コンテナ管理にオープンソースソフトウェアを使用しているお客様もおり、AWS が Kubernetes の管理に役立つことを期待しています。 AWS は、世界中の Kubernetes ワークロードの 70% を AWS 上で実行できるようにするサービスを開発しました。

AWS の Fargate は、コンテナ層以下のアーキテクチャの管理に役立ちます。 AWS のコンテナは、最も広範なコンテナ サービスを提供できます。 Amazon ECS と Amazon EKS は、コンテナ化されたアプリケーションを実行するための環境を作成するための完全なツールを提供します。

サーバーからサーバーレスへ

これまで、SNS や SQS などの AWS サービスは、顧客がその規模、パフォーマンス、信頼性を管理する必要なく開発されてきました。コンテナと仮想マシンの世界では、顧客はコンテナコードを AWS に渡してサーバーレスで実行させるだけで、信頼性、パフォーマンス、セキュリティについては AWS が責任を負います。これはサーバーレスコンピューティングです。たとえば、AWS Lambda を使用すると、顧客は何も管理する必要がなく、複数の AZ にわたって自動的にスケーリングできます。最も重要なのは、実行したときにのみ支払うということです。 musical.ly は、EC2 を使用し、複数の Lambda 認識サービスに拡張された、非常に成功したグローバル音楽コミュニティです。

記者の視点

AWS は世界のクラウド コンピューティング市場をリードしており、多くのメーカーがこれに追いつき、常に挑戦を続けています。将来を見据えると、クラウド市場は依然としてブルーオーシャンです。テクノロジー、モデル、エコロジーの革新により、「反撃」と「凌駕」以外にどんな物語が展開されるのか？待って見てみましょう。

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