イアン・マッシンガム：AWSはモノのインターネットと人工知能への投資を継続

[51CTO.com からのオリジナル記事] 先進的なクラウドサービスプロバイダーとして、AWS は常に世界のクラウドコンピューティング市場の最前線に立ってきました。AWS の副社長 (グローバルテクノロジーおよび開発者エバンジェリストチーム) である Ian Massingham 氏の見解では、市場ランキングやステータスは AWS の主な目標ではありません。AWS は、顧客のニーズに耳を傾け、顧客に高品質のサービスを提供することで、自社の発展と価値を実現したいと考えています。これが、AWS が顧客の認知と成功を獲得した重要な理由の 1 つかもしれません。

実際、AWS は常にテクノロジーと市場の発展動向に対する鋭い洞察力を維持してきました。顧客のさまざまなニーズに継続的に応えるために、AWS は技術研究開発の革新に注力しており、製品とサービスは絶えず充実しています。2018 年だけでも、1,957 の新機能とサービスを開始しました。同時に、AWS クラウド サービスは 22 の地理的リージョンと 69 のアベイラビリティ ゾーンで世界をカバーしています。今後、ケープタウン、ジャカルタ、ミラノなどの新しいリージョンが引き続き開設される予定です。これにより、AWS は海外に進出する中国企業やグローバル ビジネス企業の間で人気が高まっています。

AWS が最近リリースした新製品や市場活動から判断すると、AWS は IoT と人工知能という 2 つの主要分野への投資を増やし続けているようです。

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イアン・マッシンガム、AWS 副社長（グローバルテクノロジーおよび開発者エバンジェリストチーム）

完全なAWS IoTプラットフォームの構築

これまでのところ、AWS にはデータサービス、制御サービス、デバイスソフトウェアを含む完全な IoT プラットフォームがすでにあります。データサービス分野ではAWS IoT Events、AWS IoT SiteWise、AWS IoT Analyticsなどがあり、制御サービス分野ではAWS IoT Things Graph、AWS IoT Device Management、AWS IoT Device Defender、AWS IoT Coreなどがあり、デバイスソフトウェア分野ではAWS IoT Greengrass、Amazon FreeRTOS、AWS IoT Device SDK、AWS IoT Device Testerなどがあります。さらに、AWS にはオープンソースデバイスをサポートし、エッジデバイスの動作環境を提供する専用のランタイムソフトウェアもあります。

Ian Massingham が 3 つの新しい IoT サービスを紹介します。

• 1つは、大量のIoTデバイスを管理できるデバイス管理サービス「AWS IoT Device Management」です。お客様は、IoTデバイスを簡単かつ安全に大規模に登録、整理、監視、リモート管理し、フリートを拡張し、大規模に展開されたさまざまなIoTデバイスを管理するコストと作業負荷を軽減できます。
• 2 つ目は、IoT デバイスのセキュリティ管理である AWS IoT Device Defender です。これにより、デバイス ID の確保、デバイスの認証と承認、デバイス データの暗号化などの IoT 構成を簡単に維持および適用できるほか、デバイスが他のデバイスやクラウドと通信する際の情報セキュリティを確保するために IoT 構成を継続的に監査できます。
• 3 つ目は AWS IoT Analytics です。これにより、IoT 分析プラットフォームの構築に通常伴うコストや複雑さを気にすることなく、大量の IoT データに対する複雑な分析を簡単に実行できるようになります。分析機能は使いやすく、顧客が IoT アプリケーションや機械学習のユースケースに対してより適切で正確な意思決定を行えるようになります。

同時に、AWS はエコシステム パートナーとも積極的に連携しています。 AWSは深圳で開催されたAWSテクノロジーサミットで、深圳に大中華圏で2番目のIoTラボを設立することを公式に発表しました。このラボは、IoTの専門知識を持つクロスボーダーエンジニアとソリューションアーキテクトで構成されます。AWSの165を超えるクラウドサービスのフルスイートを使用して、APNパートナーと顧客がハードウェア認証、アプリケーション開発、テスト、エンドツーエンドのソリューション展開などのさまざまなプロジェクトを完了できるように支援します。

さらに、Ian Massingham 氏は、ローカルコンピューティング、メッセージング、データキャッシュ、同期、ML 推論機能をエッジデバイスに接続する AWS IoT Greengrass について説明しました。 Greengrass は、複数のエッジ デバイスをエッジ デバイス フローに統合し、これらのエッジ デバイスの完全な自律操作を可能にするエッジ ランタイムとして考えることができます。 Greengrass は、事前に構築されたコネクタを提供し、高品質のテスト ツールを統合し、安全な通信をサポートしているため、顧客はコードを記述せずにエッジ デバイスの機能を簡単に拡張し、IoT アプリケーションの実行コストを削減できます。

AWS クラウド上で機械学習機能を提供

人工知能は人々の生活に大きな変化をもたらしました。AWS にとっても Amazon にとっても、人工知能は非常に戦略的な技術です。 Amazonは20年以上前から機械学習技術を活用しています。現在Amazonが募集している職種の多くは機械学習技術に関係しており、同社がAIをいかに重視しているかが伺えます。

イアン・マッシンガム氏は、人工知能の分野において、AWS は機械学習フレームワークとインフラストラクチャ、機械学習サービス、AI サービスの 3 つのレベルでデータ サイエンティストと開発者にユニバーサルなサービスを提供していると述べました。

機械学習フレームワークとインフラストラクチャ層:

• 1 つ目は、機械学習に必要な基盤となるインフラストラクチャを提供することです。例えば、AWS の EC2、S3 などの一連の高性能インスタンスには、NVIDIA の高性能チップなどのチップレベルのアクセラレーション ハードウェアが組み込まれており、ディープラーニングや機械学習に必要な大規模なモデル トレーニングに使用できます。
• 2 番目に、すべての主流の人工知能フレームワークをサポートします。 AWS は、業界で人気があり広く使用されている人工知能フレームワークを最適化します。たとえば、TensorFlow のフレームワークサービスリソースをパッケージ化してコンテナ化します。データサイエンティストや開発者は、AWS Deep Learning AMI を通じて、クラウドで TensorFlow やその他のディープラーニングフレームワークを直接使用できます。
• 3 つ目は推論レベルで、 AWS は Amazon Elastic Inference をリリースしました。これにより、呼び出された GPU リソースの一部を、ハイエンド インスタンスを使用せずに汎用インスタンスで使用できるようになります。これにより、同じ GPU パフォーマンスを実現しながら、推論コストを最大 75% 削減できます。

さらにAWSは、GPUで大規模なAIモデルを展開するために特別にカスタマイズされた高性能機械学習専用推論チップ「AWS Inferentia」を2019年末にリリースする予定です。InferentiaはTensorFlowやPyTorchなどの主要なフレームワークと連携し、EC2インスタンスタイプやAmazonの機械学習サービスSageMakerと互換性を持つ予定です。 Inferentia を Elastic Inference の上に配置することで、コストを元の 10 分の 1 に削減できると期待されています。

機械学習サービス層:

Amazon SageMaker には、高性能なアルゴリズムとフレームワークが組み込まれており、自動データラベリングや強化学習サービスなどのさまざまなサービス機能が提供され、カスタマイズされたデータセットを使用して機械学習モデルをトレーニングするなど、顧客が本番環境で一連のツールを使用できるように支援します。 SageMaker はワンクリック トレーニングとワンクリック デプロイメントをサポートしており、すべての開発者に機械学習機能を提供します。現在、SageMaker には 10,000 を超えるエンタープライズ レベルのユーザーがいます。

AIサービス層：

AWS は、ビジョン、音声と言語、予測、推奨など、幅広い AI サービスを提供しています。視覚面では、AWS はディープラーニングに基づく画像およびビデオ分析サービスを提供しており、音声および言語面では、Amazon Polly が Windows と統合されており、開発者は Windows アプリケーションを開発する際に、API を通じて Polly の音声生成機能を直接呼び出すことができます。予測と推奨に関しては、AWS は正確な時系列予測サービスである Amazon Forecast と、リアルタイムのパーソナライゼーションおよび推奨サービスである Amazon Personalize を提供しています。さらに、AWS は世界中の開発者向けに、コンピュータービジョンモデルをリアルタイムで実行できるディープラーニングビデオカメラ「AWS DeepLens」をリリースし、開発者に機械学習の実践的な体験を提供し、実践経験を積む手助けをしています。

結論

AWS は多種多様な製品とサービスを提供していますが、AWS は依然として APN (AWS パートナー ネットワーク) パートナーとのエコシステムの共同構築を重視しています。一方では、SalesEasy や Kingdee などの技術パートナーとの協力を通じて中国市場向けの技術製品を提供し、他方では、実装とコンサルティングを担当するパートナーと協力して中国企業のクラウドへの移行を支援しています。 AWS は、エコシステムの拡大が中国のクラウドの発展に不可欠であると考えています。AWS 深セン IoT ラボの設立により、より多くのパートナーと企業がその恩恵を受けることになります。

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