2023/7/25 9:00:00 ~ 2023/7/26 9:00:00 (JST)

最近の発表

AWS Cost Management introduces visual Savings Plans recommendations

本日より、お客様は新しい視覚的なグラフにより、貯蓄プランの推奨事項を簡単に理解して検証できるようになります。新しい時間別グラフには、推奨貯蓄プランの契約額に加えてオンデマンドの支出も表示されるため、推定貯蓄額、貯蓄プランの適用範囲、貯蓄プランの利用状況に関するインサイトが得られます。これにより、顧客は、支出を分析するモデルの構築に時間とリソースを費やすことなく、各時間の支出に貯蓄プランがどのように適用されるかを理解できます。

Amazon Chime SDK provides additional compositing options for live connector and media capture

Amazon Chime SDK には、ストリーミングサービスに送信される動画や Amazon Simple Storage Service (S3) にキャプチャされた動画のレイアウトをカスタマイズするための追加オプションが提供されるようになりました。Amazon Chime SDK により、開発者はリアルタイムの音声、動画、画面共有をウェブアプリケーションやモバイルアプリケーションに追加できます。本日より、開発者はより柔軟に合成レイアウトを横向きまたは縦向きのどちらでもユースケースに合わせて調整したり、境界線、アクティブスピーカーハイライト、設定可能な縦横比、角の半径を使用してビデオタイルをスタイル設定したりできるようになりました。

CloudWatch Application Insights adds monitoring for multi-app instance deployments

アマゾンウェブサービスのお客様は、Amazon CloudWatch Application Insights を使用して、同じインスタンスに存在するマルチアプリケーションデプロイの詳細なヘルスメトリックスと分析を取得できるようになりました。CloudWatch Application Insights は、アプリケーションのセットアップとモニタリング、問題の認識、データの使用による意思決定を容易に行えるようにすることで、お客様がアプリケーション環境と AWS リソースに関する実用的なインサイトを得るのに役立ちます。

Announcing the general availability of AWS HealthImaging

本日、AWS は AWS HealthImaging の一般提供を発表しました。これは、医療提供者とそのソフトウェアパートナーが医療画像をペタバイト規模で保存、分析、共有できるようにする HIPAA 対象の新しいサービスです。HealthImaging を使用すると、インフラストラクチャコストを削減しながら、クラウド内の各医療画像の 1 つの信頼できるコピーから医療画像アプリケーションを大規模に実行できます。

Amazon SageMaker Canvas supports training ML models with different objective metrics

Amazon SageMaker Canvas では、さまざまな客観的なメトリクスを使用して機械学習 (ML) モデルをトレーニングできるようになり、モデルの長所と短所をより包括的に理解できるようになりました。SageMaker Canvas は、ビジネスアナリストや市民データサイエンティストが ML の専門知識やコードを 1 行も記述しなくても、正確な ML 予測を自分で生成できるビジュアルインターフェイスです。

Amazon SageMaker Canvas supports sharing ML models with Amazon QuickSight

Amazon SageMaker Canvas では、機械学習 (ML) モデルを Amazon QuickSight と共有できるようになりました。これにより、アナリストは Canvas でモデルを構築し、予測を生成して QuickSight でダッシュボードを構築できるようになりました。これにより、Canvas と QuickSight 間の ML/Analytics 統合ソリューションが拡張され、アナリストはモデルを構築し、予測を生成し、インタラクティブなダッシュボードでそれらを充実させ、インサイトを活用して効果的なビジネス上の意思決定を行うことができるようになります。コードを 1 行も記述する必要はありません。

Amazon EMR Serverless now supports storing logs in Amazon CloudWatch

Amazon EMR Serverless は、データアナリストやエンジニアが Apache Spark や Apache Hive などのオープンソースのビッグデータ分析フレームワークを簡単に実行できるようにするサーバーレスオプションです。クラスターやサーバーを設定、管理、スケーリングする必要はありません。本日より、EMR サーバーレス Spark および Hive アプリケーションのログを Amazon CloudWatch に保存できるようになりました。

Personalize your search results with Amazon Personalize and OpenSearch integration

Amazon Personalize は、セルフマネージド型 OpenSearch との新しい統合を開始します。これにより、顧客はユーザーごとに検索結果をパーソナライズでき、検索ニーズを予測しやすくなります。OpenSearch 内の Amazon Personalize Search Ranking プラグインを使用すると、ML の専門知識がなくても、Amazon Personalize が提供するディープラーニング機能を活用して OpenSearch の検索結果をパーソナライズできます。

AWS IoT Core announces MQTT support for Device Location feature

本日、AWS IoT Core は、デバイスロケーションに関する MQTT サポートの一般提供を発表しました。IoT Core デバイスロケーション機能により、GPS が組み込まれていないデバイスでも、お客様はデバイスの位置データを取得し、ロケーションベースのアプリケーションを構築できます。IoT Core Device Location 機能により、お客様は Wi-Fi スキャン、セルラースキャン、グローバルナビゲーション衛星システム (GNSS) スキャン、リバース IP ルックアップなどの高度なクラウドベースのロケーションソルバーを使用して、マップの視覚化、過去のルートトラッキング、ジオフェンシングなどの用途向けに IoT デバイスの地理座標を決定できます。

AWS Elemental MediaLive now available in additional AWS Regions

AWS Elemental MediaLive は、ブロードキャストグレードのライブ動画処理サービスです。高品質のライブビデオストリームを作成して、テレビ放送や、インターネットに接続されたテレビ、タブレット、スマートフォン、セットトップボックスなどのインターネットに接続されたマルチスクリーンデバイスに配信できます。

Amazon SageMaker Canvas announces Document Queries powered by Amazon Textract

Amazon SageMaker Canvas は、Amazon Textract が提供するすぐに使用できるモデルであるドキュメントクエリをサポートするようになりました。Document Queries では、文書の構造 (テーブル、フォーム、フィールド、入れ子データ) に関する予備知識がなくても、構造化文書から抽出するデータを自然言語を使用して指定できます。これにより、抽出されたデータを手動で処理したり検索したりする必要がなくなるため、時間を節約し、人為的ミスを減らすことができます。

Snowflake connectivity for AWS Glue for Apache Spark is now generally available

AWS Glue for Apache Spark は、Snowflake へのネイティブ接続をサポートするようになりました。これにより、ユーザーは Snowflake コネクタライブラリをインストールまたは管理しなくても Snowflake からデータを読み書きできます。さらに、AWS Glue Studio には Snowflake のソースとターゲットで使用できる新しいビジュアル ETL 機能が用意されており、Snowflake のデータパイプラインの作成にかかる時間を節約できます。AWS Glue Studio により、ETL (抽出、変換、ロード) 開発者はコード不要のドラッグアンドドロップインターフェイスを使用してデータを視覚的に変換できます。この新しいコネクタとビジュアル機能により、ETL 開発者は AWS Glue を使用してより効率的に Snowflake にデータを読み書きできます。

AWS Glue Studio now supports Amazon Redshift Serverless

AWS Glue Studio では、すぐに使用できるデータソースまたはターゲットとして Amazon Redshift サーバーレスをサポートするようになりました。AWS Glue Studio により、ETL (抽出、変換、ロード) 開発者はコード不要のドラッグアンドドロップインターフェイスでデータを視覚的に変換できます。Glue のビジュアルインターフェイスにより、開発者は高度にスケーラブルな ETL ジョブの作成、実行、モニタリングにかかる時間を節約できます。開発者は Amazon S3、Amazon Kinesis、Amazon Redshift などの AWS サービスを含むさまざまなデータソースからデータを引き出すことができます。この新機能により、開発者は Amazon Redshift サーバーレスにデータをより効果的に読み書きできます。

Amazon SageMaker Canvas expands data preparation with five new capabilities

Amazon SageMaker Canvas は 5 つの新しいデータ変換をサポートするようになり、機械学習 (ML) モデルを構築する前にデータをより適切に準備して分析できるようになりました。データは機械学習の基盤であり、生データを ML モデル構築に適したものに変換することと、より良い洞察を得るための鍵となるのは予測を生成することです。本日より、SageMaker Canvas では、列のデータ型を数値、テキスト、日時の間で変更できると同時に、そのデータ型に関連する機能 (バイナリやカテゴリなど) を表示できるようになりました。これにより、特徴に基づいて列のデータタイプを柔軟に手動で変更できます。適切なデータ型を選択できることで、ML モデルを構築する前にデータの整合性と正確性を確保できます。たとえば、日時データ型を使用すると、その特定の列には有効な日付のみが格納されます。

AWS Transfer Family launches SFTP connectors

AWS Transfer Family がリリースしたセキュアファイル転送プロトコル (SFTP) コネクタは、完全マネージド型のローコード機能で、リモート SFTP サーバーと Amazon S3 間で大規模かつ安全にファイルをコピーできます。SFTP コネクタを使用して転送されたファイルは Amazon S3 に保存されるため、AWS の分析、データレイク、または AI/ML サービスを使用してデータから価値を引き出すことができます。

Amazon SageMaker Canvas supports custom Amazon S3 output location for ML artifacts

Amazon SageMaker Canvas では、トレーニング済みモデル、説明可能性レポート、予測結果などの機械学習 (ML) アーティファクト用に Amazon S3 のカスタム出力場所を提供できるようになりました。これにより、特定のニーズや好みに合わせて出力ディレクトリを整理および構造化できます。SageMaker Canvasは、ビジネスアナリストや市民データサイエンティストが、機械学習の専門知識やコードを1行も書かなくても、自分で正確な機械学習予測を生成できるビジュアルインターフェイスです。

Amazon Redshift announces automatic mounting of AWS Glue Data Catalog

Amazon Redshift は、AWS Glue データカタログの自動マウントが一般公開されたことを発表しました。これにより、お客様はデータレイクでクエリを簡単に実行できます。AWS Glue データカタログにカタログ化されたデータレイクテーブルを使用するために Amazon Redshift で外部スキーマを作成する必要がなくなりました。Amazon Redshift クエリエディタ v2 またはお使いの SQL エディタから直接データレイクテーブルをクエリできるようになりました。

Amazon CloudWatch Internet Monitor now supports Network Load Balancers as a resource type

本日、アマゾンウェブサービス (AWS) は、Amazon CloudWatch インターネットモニターでサポートされるリソースタイプとしてネットワークロードバランサー (NLB) のサポートを導入しました。Internet Monitor を使用して、特定の NLB に向けられたユーザートラフィックのインターネットパフォーマンスと可用性を可視化できるようになりました。インターネットモニターは、Amazon 仮想プライベートクラウド (VPC)、Amazon CloudFront ディストリビューション、および Amazon WorkSpaces ディレクトリのモニタリングもサポートしています。

Amazon EMR on EC2 announces support for native LDAP authentication

Amazon EMR は、軽量ディレクトリアクセスプロトコル (LDAP) ベースの認証情報を使用して EC2 クラスター上の EMR へのユーザー認証を可能にする新機能を発表できることを嬉しく思います。この機能により、管理者は EC2 クラスター上の EMR を設定して、LDAP を使用してアクティブディレクトリ (AD) 内の企業 ID を認証できます。今回のリリースでは、LDAP 認証が有効になると、AD ユーザーは EC2 クラスター上の EMR に自動的に同期されます。これにより、ユーザーを手動で同期したり、アプリケーション固有の LDAP 設定を実装したりする必要がなくなるため、管理者による EMR クラスターへの認証が簡単になります。

Announcing auto-account association for AWS Billing Conductor billing groups

本日より、お客様は新しく作成されたすべてのアカウント (または AWS 組織に招待されたアカウント) を AWS Billing Conductor 請求グループに自動的に関連付けることを選択できます。自動アカウント関連付けを有効にすることで、お客様はカスタムチャージバックモデルの実装に必要な手順を減らすことができます。たとえば、組織はこの機能を使用して、新しく作成されたすべてのアカウントをデフォルトの請求グループに自動的に関連付けることができるため、すべてのアカウントが社内のチャージバックワークフローに含まれるようになります。パートナーはこの機能を使用して、すべての新規アカウントをデフォルトの請求グループに自動的に関連付けることができるため、料金を逃すことなく、関連するすべての使用量について顧客に請求できます。

AWS DataSync now supports copying data to and from Azure Blob Storage

Azure Blob ストレージとの間でデータをコピーするための AWS DataSync サポートが一般公開されました。DataSync を使用すると、Azure Blob Storage と Amazon S3 などの AWS ストレージサービスの間でオブジェクトデータを大規模に移動できます。AWS DataSync はブロック BLOB への書き込みをサポートしており、Azure Blob Storage 内のすべてのブロブタイプから読み取ることができます。Azure データレイクストレージ (ADLS) 第 2 世代でも使用できます。

AWS Glue jobs can now include AWS Glue DataBrew Recipes

AWS Glue Studio ビジュアル ETL ジョブでは、DataBrew レシピを変換フローのステップとして使用できるようになりました。AWS Glue Studio ビジュアル ETL は、フローダイアグラムインターフェイスを備えた ETL 開発者向けのコード不要のジョブオーサリング UI です。AWS Glue DataBrew は、スプレッドシートスタイルの UI を備えた、ビジネスユーザーやデータアナリスト向けのコード不要のデータ準備ツールです。この 2 つの新しい統合により、DataBrew ジョブのデプロイとスケーリングが簡単になり、DataBrew ユーザーは DataBrew にはない AWS Glue 機能にアクセスできるようになります。この統合はコードベースのジョブでも機能します。

Amazon QuickSight now supports Snapshot Export APIs

Amazon QuickSight は、ページ分割された PDF レポートと CSV コンテンツをプログラムでエクスポートできる新しい API 機能をリリースします。これらの新しい API では、匿名ユーザーにパラメータとセッションタグを渡すことで、コンテンツをエクスポートしてカスタマイズできます。オプションで API 呼び出しの一部として、コンテンツのエクスポート先となる独自の S3 宛先を指定できます。

Amazon Redshift now supports querying Apache Iceberg tables

Amazon Redshift は本日、Apache Iceberg サポートのプレビューリリースを発表しました。これにより、ユーザーは Redshift 内の Apache Iceberg テーブルに対して分析クエリを実行できます。Amazon Redshift はペタバイト規模のエンタープライズグレードのクラウドデータウェアハウスサービスで、何万ものお客様が使用しています。Amazon Redshift は、データが運用データストア、データレイク、ストリーミングエンジン、またはデータウェアハウス内に保存されているかどうかにかかわらず、データをすばやく取り込んで安全に共有し、最高のパフォーマンスを最適な価格で実現できるよう支援します。最新のオープンテーブル形式の 1 つである Apache Iceberg は、データレイクに保存されている急速に拡大し進化するテーブルのデータ処理を簡素化するために、多くのお客様に使用されています。

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