AWS Cloud Practitioner 学習記録９

AWS Skill Builder における下記コンテンツの学習記録（ポイントとメモ）です
AWS Cloud Practitioner Essentials (Japanese) (日本語実写版)

モジュール９：移行とイノベーション

AWS へのクラウドジャーニー

AWS クラウド導入フレームワーク (AWS CAF)

AWS クラウド導入フレームワークにおける6つの重点分野の分類

• ビジネス機能に焦点を合わせたもの
• ビジネスのパースペクティブ
  • ビジネスのパースペクティブ
    • ITへの投資がビジネス成果に結びつくようにする
    • ビジネスとITの戦略と目標を一致させる
  • 人員のパースペクティブ
    • クラウド導入を成功に導く組織全体の変更管理を支援する
    • 組織の構造、役割、スキルとプロセスの新しい要件を評価
  • ガバナンスのパースペクティブ
    • IT戦略をビジネス戦略に一致させるよう支援する
    • クラウドへの投資を管理・測定してビジネス成果を評価する
• 技術的な機能に焦点を合わせたもの
  • プラットフォームのパースペクティブ
    • クラウドへの新たなソリューションの導入、オンプレミスからクラウドへの移行をするための原則とパターン
    • アーキテクチャの目標とする状態を説明する
  • セキュリティのパースペクティブ
    • 可視性、監査可能性、制御、俊敏性などのセキュリティ目標を組織が達成できるようにする
    • 組織のニーズを満たすセキュリティ制御を選択、実装する
  • オペレーションのパースペクティブ
    • ビジネス関係者の合意を得たレベルでの実現と運用、および復旧をできるようにする
    • 現状の運用手順を定義し、クラウド導入の成功に必要なプロセスの変更やトレーニングを特定する

移行戦略

何のために、何を、何に、いつまでに、どのように移行するのか

移行のための6つの戦略 ＃現在は7つの戦略になっている

「どのように」をあらわす移行パス

• リロケート(Relocate)
  • VWMare Cloude on AWS などを用いて既存オンプレミスのアーキテクチャで AWS に移行する
  • すでに仮想化された環境を丸ごと引っ越す
  • ハードウェアの老朽化対応から解放されるが、既存システムの複雑性はそのまま
• リホスト(Rehost) ／ リフトアンドシフト
  • 既存環境のアーキテクチャをそのままクラウド化してアプリケーションを変更せずに移行する
  • サーバなどを EC2 などに置き換えて再構築して、アプリケーションを載せかえる
  • クラウドの拡張性や可用性を享受できるが、既存システムの複雑性はそのまま
• リプラットフォーム(Re-platforming) ／ リフト・ティンカー・シフト
  • 基盤となるアーキテクチャ設計は変えずプラットフォームを変更し、アプリケーションは変更したプラットフォームに合わせた手直しを行って移行する
  • OS やミドルウェア、RDBMS の変更、RDSの採用などを行う
  • クラウドの拡張性や可用性を享受でき、プラットフォームの管理コスト低減にもつながるが、移行コストやテスト工数が必要
• リファクタリング(Refactoring) ／ リアーキテクト
  • クラウドネイティブの機能を取り入れてオンプレミスを再設計・再構成する
  • Auto Scaling などクラウドならではの機能を含む構成でアプリケーションを作り直す
  • クラウドの拡張性や可用性を享受でき、ビジネスロジック構築に集中できるようになるが、移行コストやテスト工数は増大する
• リパーチェス(Repurchase) ／ 再購入
  • SaaS やパッケージの適用を行う／既存ライセンスをクラウドモデルに変更する
  • オンプレミスで行っていた業務をクラウド提供サービスによる業務に置き換える
  • カスタマイズができない場合は SaaS やパッケージに業務をあわせる必要がある
• リテイン(Retain) ／ 保持
  • クラウドに移行しないでオンプレミス環境に維持する
  • クラウドに適合しない要件や多大な変更コストがある場合
• リタイア(Retire)
  • 不要なシステムを統廃合などによって廃止する
  • 他のシステムに統合する、システムそのものを廃止できる場合

AWS Snow ファミリー

大量のデータを AWS に効率的に転送する、あるいはオフラインや遠隔地でのエッジコンピューティング能力を発揮するデバイス

AWS Snowcone

小型のエッジコンピューティングおよびデータ転送を行えるデバイス
2つのCPU、4 GB のメモリ、8TB の HDDもしくは14TB の SSD ストレージ
ちなみにSnowconeはカキ氷のことらしい

AWS Snowball

2種類のデバイスが用意されている

• Snowball Edge Storage Optimized
  • 大規模なデータ移行や大容量を要するローカルコンピューティングに適したデバイス
  • 最大 80TB もしくは 210 TB のストレージ
  • EC2 sbe1(C5 インスタンスに相当)
• Snowball Edge Compute Optimized
  • 強力なコンピューティングリソースを要する機械学習や分析などに適したデバイス
  • 最大 80TB のストレージ
  • EC2 sbe-c、sbe-g（C5、M5a、G3、P3 インスタンスに相当）

AWS Snowmobile

• 大容量データを AWS に移行するエクサバイト規模のデータ転送サービス
• 最大 100PB のデータを転送できる、長さ 14m の輸送コンテナ

AWSを利用したイノベーション

AWS のサービスを利用したイノベーション

AWS のサービスの使用方法を調べるには、目的の成果に焦点を合わせることが重要

• サーバレス
  • AWS Lambda
    • サーバーやクラスターについて検討することなくコードを実行
  • AWS Fargate
    • コンテナ向けサーバーレスコンピューティング
• 機械学習(ML)
  • AWS SageMaker
    • 機械学習 (ML) モデルを構築、トレーニング、デプロイ
  • Amazon Kendra
    • 機械学習を活用したインテリジェントなエンタープライズ検索で回答を迅速に見つける
  • Amazon Rekognition
    • 機械学習を使用して画像認識とビデオ分析を自動化し、コストを削減する
  • Amazon Textract
    • 印刷されたテキスト、手書きの文字、およびデータをすべてのドキュメントから自動的に抽出
  • Amazon Translate
    • なめらかで正確な機械翻訳
• AI
  • Amazon Bedrock
    • 基盤モデル (FM) を使用して生成系 AI アプリケーションを構築およびスケーリングする最も簡単な方法
  • Amazon Augmented AI (A2I)
    • 人による機械学習予測のレビューを簡単に導入
  • Amazon CodeWhisperer
    • アプリケーションをより迅速かつ安全に構築する AI コーディング支援サービス
  • Amazon Transcribe
    • 音声をテキストに自動的に変換する
  • Amazon Comprehend
    • ドキュメント内のテキストから価値あるインサイトを導き出し、理解する
  • Amazon Lex
    • 会話型 AI でボットを構築
  • Amazon Polly
    • 数十の言語で高品質で自然な人間の声を展開
  • AWS DeepRacer
    • クラウドベースの 3D レーシングシミュレーターを使って機械学習を実践的に学べるサービス
• その他
  • AWS Ground Station
    • サービスとして完全に管理された Ground Station により、簡単に衛星をコントロールし、衛星データを収集する

機械学習、AI 関連の章でいろいろと出てきたので調べてみましたが、いくつかは Practitioner の範囲でもなさそうですね

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