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AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon Aurora

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AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon Aurora

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AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon Aurora

  1. 1. Amazon Aurora AWS Black Belt Online Seminar 2017 Yutaka Hoshino, Database Specialist Solutions Architect Amazon Web Services Japan K.K.
  2. 2. ⾃⼰紹介 • 星野 豊 (ほしの ゆたか) – Database Specialist Solutions Architect @con_mame conmame • メディア系のお客様や⼤規模なWebサービス企 業様を担当
  3. 3. 質問を投げることができます! • Adobe ConnectのQ&Aウィンドウから、質問を書き込んでくだ さい。(書き込んだ質問は、主催者にしか⾒えません) • Twitterへツイートする際はハッシュタグ #awsblackbelt を ご利⽤ください。 ①Q&Aウィンドウ 右下のフォームに 質問を書き込んで ください ②吹き出しマーク で送信してくださ い AWS Black Belt Online Seminar へようこそ!
  4. 4. AWS Black Belt Online Seminar とは • AWSJのTechメンバがAWSに関する様々な事を紹介するオンラインセミナーです 【⽔曜 18:00~19:00】 主にAWSサービスの紹介や アップデートの解説 (例:EC2、RDS、Lambda etc.) 【⽕曜 12:00~13:00】 主にAWSのソリューションや 業界カットでの使いどころなどを紹介 (例:ネットワーク、IoT、⾦融業界向け etc.) ※最新の情報は下記をご確認下さい。 オンラインセミナーのスケジュール&申し込みサイト – http://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/#webinar
  5. 5. 本資料では2017年9⽉13⽇時点のサービス内容および価格についてご説明しています。 最新の情報はAWS公式ウェブサイト(http://aws.amazon.com/ )にてご確認ください。 資料作成には⼗分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価 格に相違があった場合、AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。 内容についての注意点 AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject to change in accordance with the AWS Customer Agreement available at http://aws.amazon.com/agreement/. Any pricing information included in this document is provided only as an estimate of usage charges for AWS services based on certain information that you have provided. Monthly charges will be based on your actual use of AWS services, and may vary from the estimates provided. 価格は税抜表記となっています。⽇本居住者のお客様が東京リージョンを使⽤する場合、 別途消費税をご請求させていただきます。
  6. 6. Amazon Auroraの特徴 ハイパフォーマンス フルマネージド ⾼可⽤性・⾼耐久性セキュリティにも配慮 MySQL5.6互換スケーラブル
  7. 7. • ライセンス料⾦は 不要 • ロックインもない • 使った分だけ課⾦ vCPU Mem Hourly Price db.t2.small 1 2 $0.063 db.t2.medium 2 4 $0.125 db.r3.large 2 15.25 $0.35 db.r3.xlarge 4 30.5 $0.70 db.r3.2xlarge 8 61 $1.40 db.r3.4xlarge 16 122 $2.80 db.r3.8xlarge 32 244 $5.60 • ストレージ: $0.120/GB/月 • IO課金: $0.240/100万リクエスト • 東京リージョンの価格 Amazon Auroraの価格 *NEW* *NEW*
  8. 8. アーキテクチャ
  9. 9. Auroraのストレージ • SSDを利⽤したシームレスに スケールするストレージ – 10GBから64TBまでシームレスに⾃ 動でスケールアップ – 実際に使った分だけ課⾦ • 標準で⾼可⽤性を実現 – 3AZに6つのデータのコピーを作成 • Log Structured Storage SQL Transactions AZ 1 AZ 2 AZ 3 Caching Amazon S3
  10. 10. ストレージノードクラスタ • Protection Group毎に6つのストレージノードを使⽤ • 各ログレコードはLog Sequence Number(LSN)を持っており不 ⾜・重複しているレコードを判別可能 • 不⾜している場合はストレージノード間でゴシッププロトコルを利⽤し補完を⾏う
  11. 11. IO traffic in Aurora (ストレージノード) LOG RECORDS Primary instance INCOMING QUEUE STORAGE NODE S3 BACKUP 1 2 3 4 5 6 7 8 UPDATE QUEUE ACK HOT LOG DATA BLOCKS POINT IN TIME SNAPSHOT GC SCRUB COALESCE SORT GROUP PEER-TO-PEER GOSSIPPeer storage nodes 全てのステップは⾮同期 ステップ1と 2だけがフォアグラウンドのレイテンシーに 影響 インプットキューはMySQLの1/46 (unamplified, per node) レイテンシーにセンシティブな操作に向く ディスク領域をバッファーに使ってスパイクに対処 OBSERVATIONS IO FLOW ① レコードを受信しインメモリのキューに追加 ② レコードを永続化してACK ③ レコードを整理してギャップを把握 ④ ピアと通信して⽳埋め ⑤ ログレコードを新しいバージョンのデータブロックに 合体 ⑥ 定期的にログと新しいバージョンのブロックをS3に 転送 ⑦ 定期的に古いバージョンのガベージコレクションを実 施 ⑧ 定期的にブロックのCRCを検証
  12. 12. ディスク障害検知と修復 • 2つのコピーに障害が起こっても、読み書きに影響は無い • 3つのコピーに障害が発⽣しても読み込みは可能 • ⾃動検知、修復 SQL Transaction AZ 1 AZ 2 AZ 3 Caching SQL Transactio n AZ 1 AZ 2 AZ 3 Caching 読み書き可能読み込み可能
  13. 13. セキュリティ • データの暗号化 – AES-256 (ハードウエア⽀援) – ディスクとAmazon S3に置かれている全ブロックを暗号化 – AWS KMSを利⽤したキー管理 • SSLを利⽤したデータ通信の保護 • 標準でAmazon VPCを使ったネットワークの分離 • ノードへ直接アクセスは不可能 • 業界標準のセキュリティとデータ保護の認証をサポート Storage SQL Transactions Caching Amazon S3 Application
  14. 14. フェイルオーバとリカバリ
  15. 15. フェイルオーバ と リカバリ • リードレプリカが存在する場合は1分程でフェイル オーバ可能 – RDS for MySQLよりも⾼速にフェイルオーバ可能 – リードレプリカが存在しない場合は10-15分程 • Multi-AZ配置として別AZで起動可能 – RDS for MySQLと違いリードアクセス可能
  16. 16. ⾼速でより予測可能なフェイルオーバー時間 App runningFailure detection DNS propagation Recovery Recovery DB failure MYSQL App running Failure detection DNS propagation Recovery DB failure AURORA WITH MARIADB DRIVER 1 5 - 2 0 s e c 3 - 2 0 s e c
  17. 17. 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30.00% 35.00% 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 0 - 5s – 30% of fail-overs 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 5 - 10s – 40% of fail-overs 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 10 - 20s – 25% of fail-overs 0% 5% 10% 15% 20% 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 20 - 30s – 5% of fail-overs フェイルオーバー時間
  18. 18. Streaming backupとPITR • Amazon Auroraでは各セグメント毎にAmazon S3 へ継続的に増分バックアップを取得している – Backup retention periodでバックアップを残す期間を指定可能 • Amazon Auroraが使⽤しているディスクの仕組み によりパフォーマンスへ影響を与えない • PITRで5分前からBackup Retention Periodまでの 任意の位置に秒単位で復元可能
  19. 19. SQLによるフェイルオーバのテスト SQLによりノード・ディスク・ネットワーク障害をシミュレーション可能 • データベースノードのクラッシュをシミュレート: ALTER SYSTEM CRASH [{INSTANCE | DISPATCHER | NODE}] • レプリケーション障害をシミュレート: ALTER SYSTEM SIMULATE percentage_of_failure PERCENT READ REPLICA FAILURE [ TO ALL | TO "replica name" ] FOR INTERVAL quantity [ YEAR | QUARTER | MONTH | WEEK| DAY | HOUR | MINUTE | SECOND ]; • 他にも – ディスク障害をシミュレート – ディスクコンジェスションをシミュレート
  20. 20. Amazon Auroraへの移⾏
  21. 21. マイグレーション時の注意 • Amazon AuroraはInnoDB / ROW_FORMAT=Dynamicのみサポート – InnoDB以外のストレージエンジンやROW_FORMAT=COMPRESSは ⾮対応 • マイグレーション時に⾃動でからコンバートされる が、事前に⼿動で対応ストレージエンジンやROW FORMATへの変換を推薦 • ホワイトペーパー: http://bit.ly/2xw8Uyl
  22. 22. RDS for MySQLからマイグレーション • マネージメントコンソールから数クリックでAmazon Aurora へ移⾏可能 – RDS for MySQLのスナップショットからAmazon Auroraへマイグレーション 可能 – RDS for MySQLは5.6を使う必要がある
  23. 23. RDS MySQL DBインスタンスからAmazon Aurora Read Replica を作成 • RDS MySQLインスタンスからAmazon Auroraにダウ ンタイムを最⼩限に移⾏する場合、スナップショットか らAuroraクラスタを起動し、⼿動でレプリケーション を設定する必要があった • この機能を利⽤することによって、ワンクリックでRDS MySQLのスナップショットからAurora Read Replica を起動し、レプリケーションの設定まで⾃動で⾏われる
  24. 24. RDS MySQL DBインスタンスからAmazon Aurora Read Replica を作成 RDS MySQL5.6 (Master) Aurora (Writer) Aurora (Reader) Application Write Read Auroraクラスタへレプリケーション環境を自動で作成
  25. 25. MySQLスナップショットバックアップからの移⾏ • Percona Xtrabackupを利⽤して作成したバックアッ プデータを利⽤してオンプレミス環境やAmazon EC2 上のMySQLからAmazon Auroraクラスへ移⾏可能 – mysqldumpと⽐較したテストで約20倍⾼速に移⾏可能 • S3にアップロードしたバックアップデータを利⽤ – アップロードにはManagement ConsoleやCLI tools、データサイズが⼤ きい場合はAWS Import/Export Snowballを利⽤してS3へ転送する
  26. 26. 改善した機能
  27. 27. Reader Endpointの追加 • Amazon Aurora cluster内のReaderに単⼀のエンドポイントを提供 – ReaderがFailoverした場合は、再接続を⾏うことで新しいReaderに接続が可能 – Round Robinで接続 • メリット – Load Balancing – クラスタエンドポイントに接続することでDBクラスタ内のリードレプリカ間 でコネクションのロードバランシングが可能 – Higher Availability – 複数のAuroraレプリカをAvailability Zone毎に配置し、リードエンドポイン ト経由で接続することが可能 – 今までHAproxyなどで分散されていた⽅は置き換えることでシンプルに負荷分散 • 注意点 – DNSベースなのでアプリケーションやドライバ側でIPアドレスのキャッシュ周りの設定の確認や failoverのテストを推薦 – Readerが1インスタンスもいなくなった場合はWriterへfailbackを⾏う
  28. 28. Reader Endpoint • クラスタ内のReader にラウンドロビンで 接続 • 常にReaderに接続さ れるが、Readerが1イ ンスタンスもいなく なった場合はWriterに failback • Readerの追加・削除 は⾃動で⾏われる Availability Zone A Availability Zone B VPC subnet VPC subnet VPC subnet VPC subnet Aurora Reader Aurora Reader リーダエンドポイント Read Aurora Writer
  29. 29. IAM Authentication Integration • Amazon Auroraへログインするための認証にIAMが利⽤可 能 • IAMのリソース制限を利⽤可能 • パスワードとしてSignature Version 4 を利⽤ (15分間有効の⼀時token) • SSL接続が必須 • データベースアクセスに必要な認証情報をEC2インスタンスなどに配置しなく ても良い • AWS SDKやAWS CLI Tools対応
  30. 30. IAM Authentication Integration SSL接続 CREATE USER iam-database-user IDENTIFIED WITH AWSAuthenticationPlugin as 'RDS'; server
  31. 31. Lambda Function Integration • Amazon Aurora内からAWS Lambdaを呼び出せる – ストアードプロシジャーとして実⾏ (mysql.lambda_async) – ⾮同期でLambdaを実⾏する – IAM Roleで事前にAuroraへ権限を付与しておく DELIMITER ;; CREATE PROCEDURE SNS_Publish_Message (IN subject VARCHAR(255), IN message TEXT) LANGUAGE SQL BEGIN CALL mysql.lambda_async(’Lambda ARN', CONCAT('{ "subject" : "', subject, '", "message" : "', message, '" }') ); END ;; DELIMITER ;
  32. 32. Load Data From S3 • S3バケットに保存されたデータを直接Auroraにインポート可 能 – テキスト形式(LOAD DATA FROM S3)・XML形式(LOAD XML FROM S3) – LOAD DATA INFILEとほぼ同様のオプションをサポート (圧縮形式のデータは現在 未サポート) – Manifestによる⼀括ロードにも対応 (Version 1.11以降) <row column1="value1" column2="value2" /> <row column1="value1" column2="value2" /> <row> <column1>value1</column1> <column2>value2</column2> </row> <row> <field name="column1">value1</field> <field name="column2">value2</field> </row>
  33. 33. Export Data into S3 • S3バケットにデータを直接Auroraエクスポート可能 – LOAD DATA FROM S3で利⽤できるManifestファイルを⽣成可能 – 1ファイルは最⼤6GBずつ分割される • 25GBを超えるようなデータをexportする場合は、複数のSQLに分割して exportする領域をずらして実⾏する事を推薦 SELECT * FROM employees INTO OUTFILE S3 's3://bucket_name/prefixʼ FIELDS TERMINATED BY ',ʼ LINES TERMINATED BY 'nʼ MANIFEST ON OVERWRITE ON;
  34. 34. 空間インデックスサポート • Amazon Auroraは今までもGEOMETRY型や、 ST_Contains, ST_CrossesやST_Distanceといっ たspatial queryが利⽤可能 • ⼤きなデータセットに対してスケールするには不⼗分な点や制限が あった • Amazon Auroraではdimensionally ordered space- filling curveを利⽤しスケールし、⾼速かつ正確 に情報を取得できる改善を⾏った • MySQL5.7と⽐較して最⼤2倍のパフォーマンス
  35. 35. Advanced Auditing MariaDB server_audit plugin Aurora native audit support • 500K/sでイベントの 書き出しが可能 イベント情報の 書き出し DDL DML Query DCL Connect DDL DML Query DCL Connect ログ 書き 出し イベント情報の書 き出し イベント情報の書 き出し イベント情報の書 き出し イベント情報の書 き出し イベント情報の書 き出し Latch- free queue ログ書き出 し ログ書き出 し ログ書き出 し MySQL 5.7 Aurora Audit Off 95K 615K 6.47x Audit On 33K 525K 15.9x Sysbench Select-only Workload on 8xlarge Instance
  36. 36. Zero Downtime Patch (ZDP) • コネクションを切断すること無くオンラインでパッチを 適⽤ – 5秒程度スループットの低下が起こるが、アプリケーションとの接続を維持 したままパッチを適⽤可能 – ベストエフォート • 既に開かれているSSLコネクション、アクティブなロック、トランザクション の完了やテンポラリテーブルの削除を待機し、パッチ適⽤可能なウインドウが 出来た場合、ゼロダウンタイムパッチとして適⽤ • ゼロダウンタイムパッチで適⽤出来るウインドウがなかった場合、通常のパッ チ適⽤プロセスを実⾏ – 以下の条件では通常通りのパッチ適⽤プロセスを実施 • バイナリログを有効にしている • SSLを利⽤した接続を⾏っており、ZDPのリトライ回数内に接続が終了しない
  37. 37. Zero downtime patch (ZDP) Networking state Application state Storage Service App state Net state App state Net state BeforeZDP New DB Engine Old DB Engine New DB Engine Old DB Engine WithZDP セッションはパッチ 適⽤時に切断される パッチ適⽤中でも セッションは維持される Storage Service
  38. 38. Database Cloning • ストレージコストを増やすことなく データベースのコピーを作成 • データをコピーするわけではないため、 クローンの作成はほぼ即座に完了 • データのコピーはオリジナルボリュームと コピー先のボリュームのデータが異なる 場合の書き込み時のみ発⽣ ユースケース • プロダクションデータを使⽤したテスト • データベースの再構成 • プロダクションシステムに影響を及ばさずに 分析⽬的で特定の時点での スナップショットを保存 本番データベース Clone Clone Clone 開発/テスト アプリケーション ベンチマーク 本番 データベース 本番 データベース
  39. 39. Lab Mode • 今後提供予定の機能を試すことが可能 – DBパラメータグループ aurora_lab_mode 変数で設定可能 – 開発中の機能なので本番適⽤ではなく検証⽬的でお使い下さい • GAクオリティですが、全てのワークロードで性能が発揮出来るか検証 を⾏っている段階です – フィードバックをお待ちしています! • 現在ご提供中 – Lock compression • ロックマネージャーが利⽤するメモリを最⼤66%削減 • OOMを起こさず、更に多くの⾏ロックを同時に取得することが可能に – Fast DDL • nullableカラムをテーブルの最後に追加する場合にデータ件数によらず ⾼速に変更が⾏なえます
  40. 40. Fast DDL: Aurora vs. MySQL § フルテーブルコピー: 全てのインデックスを 再構築 - 数時間から数⽇かかることも § DMLクエリ実⾏のために⼀時領域が必要 § DDLクエリがDMLクエリスループットに影響 § DMLクエリ実⾏中にテーブル・ロックが発⽣ Index LeafLeafLeaf Leaf Index Root table name operation column-name time-stamp Table 1 Table 2 Table 3 add-col add-col add-col column-abc column-qpr column-xyz t1 t2 t3 § メタデータテーブルにエントリーを追加し、 スキーマバージョニングを利⽤ § 変更を適⽤するために最新のスキーマへブロックを アップグレードする際はmodify-on-write § 現在はテーブルの最後にNullableなカラムを 追加する場合に対応 MySQL Amazon Aurora
  41. 41. Fast DDLのパフォーマンス On r3.large On r3.8xlarge Aurora MySQL 5.6 MySQL 5.7 10GB table 0.27 sec 3,960 sec 1,600 sec 50GB table 0.25 sec 23,400 sec 5,040 sec 100GB table 0.26 sec 53,460 sec 9,720 sec Aurora MySQL 5.6 MySQL 5.7 10GB table 0.06 sec 900 sec 1,080 sec 50GB table 0.08 sec 4,680 sec 5,040 sec 100GB table 0.15 sec 14,400 sec 9,720 sec
  42. 42. さらなる改善に向けて
  43. 43. Database backtrack
  44. 44. – データベースの状態を容量によらず瞬時に特定の時点へ巻き戻す • オペミスなどをしてしまった場合に、作業実⾏前の状態にすぐに巻き戻すこ とでサービスへの影響を最⼩限に抑えることが可能 How does it work? t0 t1 t2 t0 t1 t2 t3 t4 t3 t4 Rewind to t1 Rewind to t3 Invisible Invisible
  45. 45. Database backtrack vs Offline Point in Time Restore (PiTR) Database backtrack Offline PiTR Database backtrackは現在のデータベー スの状態を変更 PiTRは現在のDBのバックアップから 所望の時点の新しいDBを作成 数テラバイトのテータベースでも数秒で 利⽤可能になる 数テラバイトのデータベースを リストアするのに数時間かかる 追加のストレージの料⾦は発⽣しない リストアされた、それぞれのDB毎に ストレージ料⾦がかかる 複数回のPiTRのイテレーションの実施も 現実的 複数回のオフラインPiTRは時間を 消費する 購⼊したrewind ストレージを元にした rewind period内の範囲で実⾏可能 オフラインPiTRはスナップショットか 設定したバックアップウインドウ内で 実⾏可能 Cross-region online PiTR は未サポート AuroraはCross-region PiTRをサポート
  46. 46. P o s t g r e S Q L F o r A u r o r a Aurora is now fully compatible with both PostgreSQL and MySQL
  47. 47. 1/10th The Cost Of Commercial Grade Databases Fully PostgreSQL Compatible Several times better performance than typical PostgreSQL database Scalable, Durable and Secure Migrate From RDS For PostgreSQL Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition
  48. 48. ⼀貫したスループットを発揮 測定中のパフォーマンスは、PostgreSQL に⽐べて 3倍以上⼀貫した結果に pgbench は TPC-B を想定したワークロードを実⾏。Aurora は 1280クライアントで実⾏時の結果。PostgreSQL は 523 クライアントで実⾏時の結果(クライアント数はそれぞれもっともよいスループットを出した際のものを採⽤) 開発中の結果のため正式リリース時と異なる可能性があります
  49. 49. Performance Insights • DBの知識を持ったエンジニアがいな くとも、クエリパフォーマンスの評 価やDBの状態チェックを実施可能に する機能 • Amazon Aurora PostgreSQL- Compatible Editionには既に組み込 まれた状態でリリースされる • 他のデータベースエンジンにも順次 展開予定 https://youtu.be/4462hcfkApM
  50. 50. まとめ
  51. 51. Amazon Aurora • クラウド時代にAmazonが再設計したRDBMS – MySQL5.6/PostgreSQL9.6と互換があり既存の資産を活かしやすい • ⾼いクエリ実⾏並列度・データサイズが⼤きい環境で 性能を発揮 – Amazon Auroraはコネクション数やテーブル数が多い環境で優位 • ⾼可⽤性・実環境での性能向上を実現するための多く のチャレンジを継続して⾏っている
  52. 52. 参考資料 • Amazon Aurora SIGMOD論⽂ – http://www.allthingsdistributed.com/files/p1041-verbitski.pdf • Amazon Auroraストレージエンジン – https://aws.amazon.com/blogs/database/introducing-the-aurora-storage-engine/ • Amazon Auroraストレージのquorumに関する実装について – https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-aurora-under-the-hood-quorum-reads-and- mutating-state/ – https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-aurora-under-the-hood-quorum-and- correlated-failure/ – https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-aurora-under-the-hood-reducing-costs- using-quorum-sets/ – https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-aurora-under-the-hood-quorum- membership/ • AWS Database Blog (Amazon Aurora) – https://aws.amazon.com/blogs/database/category/aurora/
  53. 53. Webinar資料の配置場所 • AWS クラウドサービス活⽤資料集 – 過去の資料が分かりやすくまとめられています – http://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/ • AWS Solutions Architect ブログ – 最新の情報、セミナー中のQ&A等が掲載されています – http://aws.typepad.com/sajp/
  54. 54. Q&A [導⼊に関しての問い合わせ] http://aws.amazon.com/jp/contact-us/aws-sales/ [課⾦・請求内容、またはアカウントに関するお問い合わせ] https://aws.amazon.com/jp/contact-us/
  55. 55. オンラインセミナー資料の配置場所 • AWS クラウドサービス活⽤資料集 – http://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/ • AWS Solutions Architect ブログ – 最新の情報、セミナー中のQ&A等が掲載されています – http://aws.typepad.com/sajp/
  56. 56. 公式Twitter/Facebook AWSの最新情報をお届けします @awscloud_jp 検索 最新技術情報、イベント情報、お役⽴ち情報、 お得なキャンペーン情報などを⽇々更新しています! もしくは http://on.fb.me/1vR8yWm
  57. 57. AWSの導⼊、お問い合わせのご相談 AWSクラウド導⼊に関するご質問、お⾒積り、資料請求を ご希望のお客様は以下のリンクよりお気軽にご相談くださ い https://aws.amazon.com/jp/contact-us/aws-sales/ ※「AWS 問い合わせ」で検索してください
  58. 58. AWS Black Belt Online Seminar • 9⽉の配信予定 – 9⽉19⽇(⽕) 18:00〜19:00 AWS DMS • 開催⽇時が通常と異なりますのでご注意ください – 9⽉27⽇(⽔) 18:00〜19:00 Amazon CloudFront + AWS Lambda@Edge • 申し込みサイト – https://aws.amazon.com/jp/about- aws/events/webinars/ – (もしくは「AWS セミナー」で検索)
  59. 59. 簡単なアンケートにご協⼒ください。 • 画⾯に表⽰されるアンケートフォームに⼊⼒をお願いします。 皆様のご意⾒は、今後の改善活動に活⽤させて頂きます。 コメント欄には1⾏で⾃由な内容を書き込み下さい。 例) - 本オンラインセミナーへのご意⾒ - 今後オンラインセミナーで取り上げて欲しい題材 - 発表者への激励 等々… ※Q&A同様に書き込んだ内容は主催者にしか⾒えません

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