SummitでもとりあげられていたAI、ディープラーニングに関する記事を紹介します。AWSはディープラーニングへの対応がすこし遅れているという評判も聞きますが、決してそのようなことはなくディープラーニングを手軽に効率良く活用するための環境がAWS上にはそろっていますが、Web上にすでにそろっている各種情報の一覧となるAWSのブログ記事を紹介します。Summitでも紹介されていた、AWS史上最速で成長しているサービスAurora関連の記事などもご紹介します。AWSがなかったら、Amazonは大赤字Amazonの第二四半期決算の中のAWSの売り上げ増加が順調にのびていることを解説しているTechCrunchの記事です。AWSのグローバルでの売り上げは四半期で$4,000M、つまり4,000億円を超え、年間売り上げで2兆円に近づきつつあります。成長ペースはやや下がり気味とはいえ、2017年第二四半期売り上げは対2016年同期で42%の増加で、リニアに成長しつづけています。Amazonの全事業の中でも最も利益率の高い成長事業です。Summitのキーノートの中でもふれられていましたが、日本での顧客数も10万を超え、日本のエンタープライズ企業、レガシー企業にも浸透しつつあることがわかります。Servicesブログの記事です。AWS上に用意されているディープラーニング関連の環境をまとめて紹介しています。インスタンスを使用して構築された人気のディープラーニングフレームワークが事前設定されています。MXNetは、オープンソースのディープラーニングフレームワークで、ディープラーニングのトレーニングから展開まで可能なものです。広範なディープラーニングモデルをサポートし、Python、C++、R、Javaなど多くの言語をサポートしており、AWSが公式にサポートを表明したことがさらに大きな注目を集めています。AWSのGPU環境、Redshiftなどの大規模データを扱うことのであるデータウェアハウス環境、DynamoDBなどのnoSQLのデータベース環境、さらにS3におけるデータ格納環境などと組み合わせることによりディープラーニングのシステムをAWS上で構築するための各種Web上の情報へのリンクも記載されているのでAWS上でのディープラーニングを検討されている方の情報ソースとしては一読の価値があるかと思います。2017でもプレゼンテーションされており下記の動画をご覧になるとイメージがつきやすいと思います。MySQL互換のAWSのリレーショナルデータベースですがクラスメソッドの大栗さんが、サービスの要となるストレージのアーキテクチャを中心に説明してくれているイベント発表スライドと補足解説からなるDevelopers.IOの記事です。Engine、ストレージについて解説してくれているプレゼンテーションスライドとなっています。運用設計やトラブルシューティングなどに必要となるバックグラウンド知識の解説をしてくれているものです。Leadersの特集記事で、AWSを題材にしてクラウドへのマイグレーションを検証していく第一回目の記事です。オンプレのITシステムでは必須であったリプレース、リプレースにともなう煩雑な作業から逃れるためにAWSをはじめとするパブリッククラウドへのマイグレーションを検討する企業も増えてきたとのこと。そのクラウド移行にあたって、ユーザ企業の担当者が明確に理解しておくべき考え方として、「責任共有モデル」を解説しています。これまでパブリッククラウドを利用してこなかった企業担当者にはなじみが少ない考え方で、クラウドを利用するためには明確に理解すべき概念として強調して解説してくれています。