Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
第2回_AWSアーキテクチャに関する勉強会/aws_architecture_study_se...
Search
Renya Kujirada
April 10, 2025
Science
75
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
第2回_AWSアーキテクチャに関する勉強会/aws_architecture_study_session_2
生成 AI 実用化推進プログラムに参画して得られたノウハウの共有です.
Renya Kujirada
April 10, 2025
More Decks by Renya Kujirada
See All by Renya Kujirada
Agent 活用環境の構築・運用のための AWS サービスのご紹介/agentcore-for-building-and-operating-agents
ren8k
1
210
AIエージェントの権限管理 3: Agentic RAG の Fine grained access control 編
ren8k
2
790
Amazon Bedrock Managed Knowledge BaseDive Deep
ren8k
0
1.4k
NYC Summit 2026 における Amazon Bedrock AgentCore のアップデート
ren8k
3
890
AWS Agent Registry の基礎・概要を理解する/aws-agent-registry-intro
ren8k
4
1.1k
AIエージェントの権限管理 1: MCPサーバー・ツールの Fine grained access control 編
ren8k
3
1.4k
AIエージェントの権限管理 2: データ基盤の Fine grained access control 編
ren8k
0
390
第3回_AWSアーキテクチャに関する勉強会/aws_architecture_study_session_3
ren8k
0
100
第1回_AWSアーキテクチャに関する勉強会/aws_architecture_study_session_1
ren8k
0
110
Other Decks in Science
See All in Science
不動産業界における業界特化のデータ整備とAI活用 ─Vertical DataとVertical AI─
estie
1
1.1k
[Relay webinaire eBIS actu n°16] Sélection pour la vitalité des jeunes bovins allaitants et laitiers
institutdelelevage
PRO
0
330
CVPR2026_VGGTとその仲間たち
mickey_0226
0
1.3k
TypeScript で WebAssembly を用いた 型安全なプラグイン設計
nagano
3
670
ssmonline #51 ヤマサキ春のサメ祭り 2026 / ssmjp Yamasaki Spring JAWS Festival 2026
naospon
1
170
データベース08: 実体関連モデルとは?
trycycle
PRO
0
1.7k
20260722【JAWS-UG東京 ランチタイムLT会 #37④】AWS Well-Architectedフレームワークに沿った回答をするAIエージェントを作ってみた
nozakijcom
1
160
Path integral polarons for real semiconductors
jarvist
0
120
機械学習 - ニューラルネットワーク入門
trycycle
PRO
0
1.4k
知能とはなにか -ヒトとAIのあいだ-
tagtag
PRO
0
240
[第67回 CV勉強会@関東] CV × Scientific Figures / kantoCV 67th CVPR 2026
lychee1223
0
260
「念のためのログ保存」を組織全体でやめるためのポリシーと仕組み作り
i2tsuki
4
420
Featured
See All Featured
Music & Morning Musume
bryan
48
7.5k
Skip the Path - Find Your Career Trail
mkilby
1
260
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.4k
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
380
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
33
5.4k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.6k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
430
Abbi's Birthday
coloredviolet
4
10k
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
2.2k
Building AI with AI
inesmontani
PRO
1
1.3k
Scaling GitHub
holman
464
140k
Transcript
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 第2回 AWS アーキテクチャに関する勉強会 2025/04/10
株式会社NTTデータ 鯨田 連也
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 2 目次 • はじめに
• 背景・目的・狙い • 構築した AWS アーキテクチャ • 前回の復習 • AWSリソース(コンテナ運用・データベース) • ECS • ECR • DynamoDB • Amazon RDS • S3
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 3 01 はじめに
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 4 背景・目的・狙い 背景 2024
年度の AWS 生成 AI 実用化推進プログラムに参画した.本プログラムでは,AI Agent によるソリューションを AWS 上で開発し,実際に顧客に Web アプリケーションとして無料トライアル提供した. 目的 本勉強会では,本取り組みを通して得られたAWSに関するナレッジについて共有する. 狙い 各サービスの基本知識と AWS コンソール上でのサービスの確認方法をセットで理解すること.
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 5 構築した AWS アーキテクチャ
(1/2) Streamlit のアプリケーションを ECS でコンテナとして実行し,ネットワークの前段に ALB を配置して,AI Agent ソリューションを インターネット経由でWeb アプリケーションとして配信するためのアーキテクチャを実装した.これらを CDK で IaC 化している. AWS CDK
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 6 構築した AWS アーキテクチャ
(2/2) (1)ネットワーク,(2) コンテナ運用・データベース,(3) 認証・セキュリティ・IaCに大別して,勉強会では解説する. 可能な限り,コンソール画面を共有しながらサービスについての理解を深めていく. (1) ネットワーク (2) コンテナ運用・データベース AWS CDK (3) 認証・セキュリティ・IaC
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 7 前回の復習 (ネットワーク) ECS
へのインバウンドトラフィック経路は,IGW -> ALB (SG で許可されている場合) -> ECS となる. アウトバウンドトラフィック経路は,ECS -> NAT -> IGW (プライベート IP とグローバル IP が変換) となる. ALB に ACM 証明書をアタッチすることで,Web アプリケーションを SSL/TLS 化 (HTTPS 化) できる. Amazon RDS ACM NAT gateway https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202409/web-app-architecture-design-pattern/ 同一 VPC におけるサブネット間は (SG の設定次第で) 自由に通信可能. プライベートサブネット内から, NAT Gateway 経由で インターネットにアクセス可能. ECS の SG の Inbound rule では, ALB からの通信のみ許可. ALB の SG の Inbound rule では, 社内からのアクセスのみ許可.
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 8 02 AWSリソース(コンテナ運用・ データベース)
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 9 ECS コンテナのオーケストレーションサービスで,コンテナのデプロイやスケジューリング,スケーリングが可能. コンテナの実行環境として,EC2
や Fargate を選択可能. https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black-Belt_2024_Amazon_ECS_Introduction_0831_v1.pdf
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 10 ECS Fargate ではコンテナをサーバーレスで実行し,EC2
ではコンテナを仮想サーバー上で実行する. Fargate はユーザーが管理するレイヤーが少なく,オートスケーリングなども便利だが,その分料金は高い. https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black-Belt_2024_Amazon_ECS_Introduction_0831_v1.pdf OSアップデート,セキュリティパッチ適用 などのインフラ管理から解放される.
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 11 ECS クラスターの中で Fargate
が実行される.Fargate ではタスク(1つ以上のコンテナ)が実行されている. タスク(コンテナ)の実行要件はユーザーが指定する必要がある.(タスク定義) https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black-Belt_2024_Amazon_ECS_Introduction_0831_v1.pdf
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 12 ECS ECS には,タスク定義,タスク,サービス,クラスターという概念がある.タスク定義に基づき,タスク(コンテナ)は実行される.
サービスは,1つ以上のタスクを管理する単位.クラスターでは,1つ以上のサービスが実行される. https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black-Belt_2024_Amazon_ECS_Introduction_0831_v1.pdf docker run 実行時の 引数をここで設定する イメージ
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 13 ECS Fargate のネットワークは
awsvpc モードである.本モードでは,ポートフォワーディング(ポートマッピング)で利用する host と container のポート番号は同一である必要がある. https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black-Belt_2024_Amazon_ECS_Introduction_0831_v1.pdf Streamlit の場合, 8501で外部からアクセス する必要あり
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 14 ECR コンテナイメージレジストリのマネージドサービスで,Docker CLI
などで Docker イメージを保存することができる. プライベートレジストリ (pull・push に IAM ベースの認証が必須) とパブリックレジストリ (認証無しでも pull が可能) がある. https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/202112_AWS_BlackBelt_CON241_ECR.pdf AWS CLI で認証が必須
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 15 DynamoDB 完全マネージド型の NoSQL
データベースサービス (Key-Value-Store) .PostgreSQL のような厳密なスキーマ定義は不要. ハイスケーラブルで低レイテンシー,可用性が高い.ストレージの容量制限が無く,運用管理も必要ない(従量課金). https://www.youtube.com/watch?v=Rr_sykz8k9c
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 16 DynamoDB DynamoDB は
Primary Key (Partition Key,または Sort Key との組合せ) でデータを識別し,アクセスする. Item は Attributes によって構成され,型(String型,Json型等) はアイテム間で不揃いで問題ない. https://www.youtube.com/watch?v=Rr_sykz8k9c RDSでいう列
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 17 DynamoDB DynamoDB では,2種類の
Primary Key をサポートする(各レコードで一意である必要がある). 以下のキーで,データの取得やソート,絞り込みが可能. • Partition Key • Partition Key & Sort Key https://www.youtube.com/watch?v=Rr_sykz8k9c Key-Value-Storeなので, データを「キー」と「値」のペアで 保存する
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 18 DynamoDB (発展) Primary
Key 以外の Attributes で検索する方法として,2種類の Secondary Index を利用することができる. https://www.youtube.com/watch?v=Rr_sykz8k9c
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 19 Amazon RDS 構築・運用・拡張が容易な,フルマネージドなリレーショナルデータベース.⼈気のある6つのデータベースエンジンを選択可能.
PostgreSQL を利用する場合,Aurora (with PostgreSQL) か RDS for PostgreSQL のどちらかを利用する. https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/03_MySQL_PostgreSQL%20%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%20RDS_Aurora%20%E3%81%AE%E9%81%B8%E6%8A%9E%E3%83%9B%E3%82%9A%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%88.pdf
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 20 Amazon RDS フルマネージドなので運用負荷は低い.ただし,常時インスタンスを稼働するので,それなりにコストは発生する.
https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/03_MySQL_PostgreSQL%20%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%20RDS_Aurora%20%E3%81%AE%E9%81%B8%E6%8A%9E%E3%83%9B%E3%82%9A%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%88.pdf
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 21 Amazon RDS コスト効率は
RDS for PostgreSQL が良い.Multi-AZなどの冗長構成の場合,レイテンシーは Aurora の方が低い. 使い勝手はどちらもほぼ変わらないので,迷ったらまずは RDS で問題ない(私見). Aurora PostgreSQL を選ぶ理由 • 可用性・パフォーマンス・運用性を重視したい • クローンなど Aurora 独自の機能を利用し、快適に運用・開発をしたい • ストレージをオートスケーリングしたい • 1日のピーク時間が短ければ(1~2hのみなど) Aurora Serverless v2 の方がコストが安い場合がある • Aurora Serverless v2 はオートスケーリング可能. RDS for PostgreSQL を選ぶ理由 • インスタンスタイプ・サイズの選択肢が多い • Aurora で使えない機能を使いたい • 最新のバージョンおよびそれに付随する機能を使いたい https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/03_MySQL_PostgreSQL%20%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%20RDS_Aurora%20%E3%81%AE%E9%81%B8%E6%8A%9E%E3%83%9B%E3%82%9A%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%88.pdf
© 2025 NTT DATA Japan Corporation 22 S3 高いパフォーマンスと可用性、そして低コストが特徴なオブジェクトストレージ.データ分析基盤のデータレイクとして最適. •
耐久性 • 99.999999999%(イレブンナイン) • 最低 3 つのアベイラビリティゾーン(AZ)で冗長化 • スケーラビリティ • 無制限のデータ保存 • ただし、1 オブジェクトは最大 5 TB • 低コスト • セキュリティ • アクセス制御とログ監査 • データの保護 • 誤削除から守る機能 • アクセシビリティ • HTTP/HTTPS でアップロード/ダウンロード/変更/削除といった操作が可能 • 様々な AWS サービスとの連携 https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black-Belt_2023_Amazon-S3-Usecases_0131_v1.pdf
None