Download as PDF, PPTX
![⾃自⼰己紹介
{
"Name" : "篠原英治",
"Twitter" : "@shinodogg",
"Profile" : {
"Role" : "Solutions Architect",
"Market": "Startup",
"Services" : [
"Amazon CloudSearch",
"Amazon Elasticsearch Service",
"Amazon Simple Workflow Service”,
"AWS Elastic Beanstalk”
]
}
}
New ☺](https://image.slidesharecdn.com/awssearchservices-151211024211/75/AWS-Search-Services-2-2048.jpg)
![• 形態素解析(Morphological Analysis)
– 辞書のカスタマイズできます: AWS CLI/SDKからも操作可能
{
"AnalysisSchemeName": "jascheme",
"AnalysisSchemeLanguage": "ja",
"AnalysisOptions": {
"JapaneseTokenizationDictionary": "[
[“きゃりーぱみゅぱみゅ”,“きゃりー ぱみゅぱみゅ”,“キャリー パミュパミュ","名
詞,固有名詞,⼈人名”]
]"
}
}
$ aws cloudsearch define-‐‑‒analysis-‐‑‒scheme -‐‑‒-‐‑‒region us-‐‑‒east-‐‑‒1 -‐‑‒-‐‑‒domain-‐‑‒name mydomain
-‐‑‒-‐‑‒analysis-‐‑‒scheme file://jascheme.txt
Amazon CloudSearch -‐‑‒ Japanese Text Processing](https://image.slidesharecdn.com/awssearchservices-151211024211/75/AWS-Search-Services-14-2048.jpg)
More Related Content
![[AWS Start-up ゼミ] よくある課題を一気に解説！〜御社の技術レベルがアップする 2017 夏期講習〜](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/awsstartupzemi-2017summer-170816032526-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![AWS 初心者向けWebinar AWS上にWebサーバシステムを作ってみましょう～まずは仮想サーバーから[演習つき]](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20150623ec2handson-150624041700-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[要約] Building a Real-Time Bidding Platform on AWS #AWSAdTechJP](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/2016rtbwhitepaper-160310091325-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
AWS Search Services
- 1. AWS Search Services Eiji Shinohara (2014年年にA9のCloudSearchチームが来⽇日した時の飲み会の様⼦子)
- 2. ⾃自⼰己紹介 { "Name" : "篠原英治", "Twitter" : "@shinodogg", "Profile" : { "Role" : "Solutions Architect", "Market": "Startup", "Services" : [ "Amazon CloudSearch", "Amazon Elasticsearch Service", "Amazon Simple Workflow Service”, "AWS Elastic Beanstalk” ] } } New ☺
- 3. AWSの検索索サービス • Amazon CloudSearch – https://aws.amazon.com/jp/cloudsearch/ • Amazon Elasticsearch Service – https://aws.amazon.com/jp/elasticsearch-‐‑‒service/ Amazon CloudSearch Amazon Elasticsearch Service
- 4. A9.com • CloudSearch/Amazon ES の開発拠点はパロアルト
- 5.
- 6. Amazon CloudSearch • ⾃自動拡張するフルマネージド検索索サービス – 2011 API • A9が作ったプロプライエタリな検索索エンジン • Amazon.comで使っているもの • 東京リージョンは対象外 – 2013 API • on top of Apache Solr • 多⾔言語対応 – ⽇日本語の形態素解析、n-‐‑‒gram、カスタム辞書にも対応 • 東京リージョンは2014年年3⽉月からサービス提供中
- 7. Amazon CloudSearch • Auto Scaling / Auto Partitining Auto Partitioning Auto Scaling
- 8. Amazon CloudSearch • Amazon EMRを利利⽤用した⾃自動ノード分割 Index Index P1 Index P2Amazon EMR
- 9. Amazon CloudSearch • ⽇日本でも様々な公開事例例 – schoo – nanapi – ChatWork – サイタ – SnapDish – SmartInsight – Lancers – ごちクル – SmartNews A9 x SmartNews in Palo Alto CloudSearch Meetup at Amazon Meguro Office
- 10. SourceFieldとDynamicField • SourceField – 例例えば、形態素解析とBi-‐‑‒Gramの2つのフィールドを⽤用意 – バッチファイルで全く同じものを⼆二つ⽤用意するのは無駄 – よくあるのは、例例えば住所 Solrで⾔言うところのCopy Fieldあります
- 11.
- 12. SourceFieldとDynamicField • DynamicField – bar_̲txt *_̲txt 指定の検索索は出来ません ⇒⼊入れた時に指定したフィールド名でのみ検索索
- 13. • 形態素解析(Morphological Analysis) – 辞書のカスタマイズできます Amazon CloudSearch -‐‑‒ Japanese Text Processing
- 14. • 形態素解析(Morphological Analysis) – 辞書のカスタマイズできます: AWS CLI/SDKからも操作可能 { "AnalysisSchemeName": "jascheme", "AnalysisSchemeLanguage": "ja", "AnalysisOptions": { "JapaneseTokenizationDictionary": "[ [“きゃりーぱみゅぱみゅ”,“きゃりー ぱみゅぱみゅ”,“キャリー パミュパミュ","名 詞,固有名詞,⼈人名”] ]" } } $ aws cloudsearch define-‐‑‒analysis-‐‑‒scheme -‐‑‒-‐‑‒region us-‐‑‒east-‐‑‒1 -‐‑‒-‐‑‒domain-‐‑‒name mydomain -‐‑‒-‐‑‒analysis-‐‑‒scheme file://jascheme.txt Amazon CloudSearch -‐‑‒ Japanese Text Processing
- 15. • シノニム・類義語(Synonym Addition) – 例例えば Venice • ベニス • ベネチア • ヴェネチア • ヴェネツィア – Alias • Pupilで検索索 => Studentもヒット • Studentで検索索 => Pupilはヒットしない – Group • 1st, first, one => どれで検索索しても全てヒット – 上記全て、マネージメントコンソールもしくはCLI/SDKで操作可能 http://ja.wikipedia.org/wiki/ヴェネツィア Amazon CloudSearch -‐‑‒ Japanese Text Processing
- 16. • A/Bテスト – マネージメントコンソール上で⽐比較 Amazon CloudSearch -‐‑‒ Japanese Text Processing
- 17. Amazon CloudSearch • CloudSearchにいただいたご要望 – リアルタイムにデータを取り込んで可視化したい • CloudSearchは最⼤大で5MBのバッチファイルでの連携 • 細かいデータを⾼高頻度度でストアするのに強いストレージではない – Amazon CloudSearchの独⾃自APIを習得するのに時間がかかる • Solrを使っているがSolrのAPIは利利⽤用できない • 完全マネージドでスケールと低レイテンシを同時に満たすには 様々なSolrの機能をオープンにすることはできない
- 18.
- 19. ELK stack • ELK is Elasticsearch, Logstash, and Kibana Elasticsearch is a distributed, schema-‐‑‒ free search and analytics engine Logstash is a tool for collecting and managing events and logs. Kibana is a browser-‐‑‒ based analytics and search dashboard for Elasticsearch.
- 20.
- 21.
- 22.
- 23.
- 24. Amazon Elasticsearch Service • Elasticsearchのマネージドサービス – AWSクラウド上で Elasticsearch を簡単に構築可能 • Elasticsearchの分散/スケーリング機能はクラウドと相性が良良い • インスタンスタイプと台数を選択するだけでプロビジョニング – デフォルトでKibanaがインストール • Management ConsoleにてURLをクリックするだけで直ぐ利利⽤用可能 – 使った分だけの従量量課⾦金金 • ノードに利利⽤用するEC2の時間課⾦金金 • EBSボリュームを使った場合はEBSの料料⾦金金 – 略略称はAmazon ES
- 25.
- 26.
- 27. • Elasticsearchの利利点 – クエリは⾮非常に⾼高速でアドホックな集計や分析に強い • Apache Luceneベース(Apache SolrおよびCloudSearchと同様) – リアルタイムにデータを取り込んで検索索可能な状態にできる • Kibanaを活⽤用することでリアルタイムにデータを可視化 • Amazon Elasticsearch Serviceの利利点 – AWSのサービスと連携して⼀一気通貫な構成を簡単に構築できる 例例1) CloudWatch Logs→Lambda→Elasticsearch→Kibana 例例2) DynamoDB Streams→Logstash→Elasticsearch – 複数AZへの分散配置もチェックボックスにチェックを⼊入れるだけ • Zone Awareness機能 Amazon Elasticsearch Service
- 28. • Amazon ESの注意点 – CloudSearchのように⾃自動的にスケーリングはしない • 構成は後から変更更可能であるがダウンタイムはゼロではない – プラグインを⾃自由にインストールすることはできない • マネージドサービスである為、セキュリティや可⽤用性担保の必要性 • Elasticの商⽤用プラグインに該当するような機能はIAMやCloudWatchで – 各種メトリクスを⾒見見ながらユーザー⾃自⾝身で対応する必要がある Amazon Elasticsearch Service
- 29. • Amazon ESのCloudWatch Metrics q Cluster status(Green/Yellow/Red) q Node count q Searchable documents q Deleted documents q CPU utilization q Free storage space q JVM memory pressure q Automatic snapshot failures q Master CPU utilization q Master free storage space q Master JVM memory pressure q Read IOPS q Write IOPS q Read latency q Write latency q Read throughput q Write throughput q Disk queue depth Amazon Elasticsearch Service
- 30. Amazon Elasticsearch Service • IAM Integration – IPアドレスベースの制限 • 例例) Kibanaへのアクセスは社内のIPアドレスレンジからのみ – Signed requests with SigV4 • 例例) AWSのクレデンシャルを使ってセキュアにアクセス • Logstashプラグイン: https://github.com/awslabs/logstash-‐‑‒output-‐‑‒amazon_̲es – Fine-‐‑‒grainedアクセスコントロール • 例例) ドメイン内のIndex毎にアクセス権限を分ける Logstash Amazon ESData Source
- 31. Amazon Elasticsearch Service • ⽇日本語解析 – ICUとKuromojiプラグインはインストール済み • analysis-‐‑‒icu(ノーマライズ) • analysis-‐‑‒kuromoji(形態素解析) – 但し、ユーザー辞書の追加機能は現在(2015年年10⽉月)開発中 • その他ご要望があれば随時ご連絡ください
- 32. Amazon Elasticsearch Service • Deployment node node EBS EBS node node node Master Nodes Data Nodes Cluster Node Shard 3 node EBS node EBS Shard 1 Shard 4 Shard 2
- 33. Amazon Elasticsearch Service • バックアップ＆リストア – AWSが⾃自動で取得するもの • Daily: 1⽇日1回 Automated snapshot start hourで指定 • リストアはAWSサポートまで – お客さまがご⾃自⾝身で取得するもの w/ _̲snapshot API • Elasticsearchのフォーマットでお客さまのS3バケット • 任意のタイミングでいつでもリストア可能
- 34. Amazon Elasticsearch Service • 今後の予定 – 2016年年にはかなり多くの機能追加を予定 – 但し、お客さまからのご要望によって優先度度は変わってきます 例例) • Elasticsearch2.0は？Kibana4.2は？複数バージョンサポートして欲しい • 9300番ポートを使ったElasticsearchのバイナリなプロトコルを利利⽤用したい • VPC内のエンドポイントが欲しい – 是⾮非AmazonESをご利利⽤用いただき、フィードバックいただければと 思います！