2024/5/28 9:00:00 ~ 2024/5/29 9:00:00 (JST)
最近の発表
Amazon DynamoDB now supports resource-based policies in the AWS GovCloud (US) Regions
Amazon DynamoDB が AWS GovCloud (米国) リージョンのリソースベースのポリシーをサポートするようになりました。リソースベースのポリシーは、DynamoDB リソースのアクセス制御を簡素化するのに役立ちます。リソースベースのポリシーでは、リソースにアクセスできる ID およびアクセス管理 (IAM) プリンシパルと、そのプリンシパルに対して実行できるアクションを指定できます。リソースベースのポリシーを DynamoDB テーブルまたはストリームにアタッチできます。テーブルにアタッチするリソースベースのポリシーには、インデックスへのアクセス許可を含めることができます。ストリームにアタッチするリソースベースのポリシーには、ストリームへのアクセス許可を含めることができます。リソースベースのポリシーを使用すると、異なる AWS アカウントの IAM プリンシパルとリソースを共有するためのクロスアカウントアクセス制御を簡素化することもできます。\n リソースベースのポリシーは、IAM アクセスアナライザーおよびブロックパブリックアクセス (BPA) 機能との統合をサポートします。IAM Access Analyzer は、リソースベースのポリシーで指定された外部エンティティへのクロスアカウントアクセスを報告し、その結果を可視化して権限を絞り込み、最低限の権限に従うのに役立ちます。BPA は DynamoDB テーブル、インデックス、ストリームへのパブリックアクセスを防ぐのに役立ち、リソースベースのポリシーの作成と変更のワークフローでは自動的に有効になります。
Amazon Redshift Serverless is now generally available in the AWS China (Ningxia) Region
データウェアハウスクラスターをプロビジョニングおよび管理せずに分析を実行およびスケーリングできる Amazon Redshift Serverless が、AWS 中国 (寧夏) リージョンで一般的に利用できるようになりました。Amazon Redshift Serverless により、データアナリスト、開発者、データサイエンティストを含むすべてのユーザーが Amazon Redshift を使用してデータから数秒で洞察を得ることができるようになりました。Amazon Redshift Serverless は、データウェアハウスの容量を自動的にプロビジョニングしてインテリジェントにスケーリングすることで、すべての分析で高いパフォーマンスを実現します。1 秒あたりの料金は、ワークロード中に使用されたコンピューティング分のみです。既存の分析およびビジネスインテリジェンスアプリケーションに変更を加えなくても、このシンプルさのメリットを享受できます。\n AWS マネジメントコンソールで数回クリックするだけで、Amazon Redshift サーバーレスを使い始めることができます。ノードタイプ、ノード数、ワークロード管理、スケーリング、その他の手動設定を選択する必要はありません。データベース、スキーマ、テーブルを作成し、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) から独自のデータをロードしたり、Amazon Redshift データ共有を使用してデータにアクセスしたり、既存の Amazon Redshift でプロビジョニングされたクラスタースナップショットを復元したりすることができます。Amazon Redshift サーバーレスを使用すると、Amazon S3 データレイク内の Apache Parquet などのオープンフォーマットのデータや、Amazon Aurora などの運用データベース内のデータを直接クエリできます。
Amazon CloudWatch now offers 30 days of alarm history
Amazon CloudWatch は、お客様がアラーム履歴にアクセスできる期間を延長しました。これで、お客様は最大 30 日前までのアラーム状態変化の履歴を確認できるようになりました。\n これまで、CloudWatch は 2 週間分のアラーム履歴を提供していました。お客様はアラーム履歴を利用して、以前のトリガーイベント、アラームの傾向、ノイズを確認できます。この長い履歴により、過去の行動を観察したり、長期間にわたるインシデントを確認したりすることが容易になります。
New Oracle to PostgreSQL built-in system functions in DMS Schema Conversion
DMS Schema Conversionは、OracleからPostgreSQLへの変換を改善するための5つの生成型人工知能（AI）支援組み込み関数をリリースしました。今回の発表は、DMS スキーマ変換における史上初の世代 AI 支援による変換の改善となりました。 \n お客様は DMS スキーマ変換拡張パックを適用することでこれらの機能を使用できます。拡張パックは、ターゲットデータベースではサポートされていないソースデータベース関数をエミュレートするアドオンモジュールで、変換手順を効率化できます。
DMS スキーマ変換は通常、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、ヨーロッパ (アイルランド)、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパ (ストックホルム)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (東京)、アジアパシフィック (シンガポール) の AWS リージョンでご利用いただけます。
詳細については、「DMS スキーマ変換を使用したデータベーススキーマの変換」を参照してください。拡張パックの適用方法の詳細については、「DMS スキーマ変換における拡張パックの使用」を参照してください。
Amazon DynamoDB local supports configurable maximum throughput for on-demand tables
Amazon DynamoDB ローカルでは、個々のオンデマンドテーブルと関連するセカンダリインデックスの設定可能な最大スループットがサポートされるようになりました。お客様は、オンデマンドテーブルに設定可能な最大スループット機能を使用して、予測可能なコスト管理、消費リソースの偶発的な急増や過剰な使用からの保護、およびキャパシティが固定されたダウンストリームサービスの潜在的な過負荷やパフォーマンスのボトルネックからの保護を実現できます。DynamoDB local では、オンデマンドテーブルのスループットを最大限に管理しながらアプリケーションを開発およびテストできるため、コードを本番環境にリリースする前に、サポートされている API アクションの使用状況を検証するのが簡単になります。\n DynamoDB ローカルは無料でダウンロードでき、macOS、Linux、Windows で利用できます。DynamoDB ローカルはインターネット接続を必要とせず、既存の DynamoDB API コールと連携して動作します。最新バージョンを使い始めるには、「DynamoDB をコンピュータにローカルにデプロイする」を参照してください。詳細については、「DynamoDB ローカル (ダウンロード版) のセットアップ」を参照してください。
AWS Network Firewall increases quota for stateful rules
ステートフルルールの AWS ネットワークファイアウォールのサービスクォータ制限を調整できるようになりました。デフォルトの上限は、1 リージョンのファイアウォールポリシーあたり 30,000 のステートフルルールですが、最大で 50,000 まで引き上げをリクエストできます。このファイアウォールルール制限の引き上げは、お客様が AWS のセキュリティ体制を強化し、新たな脅威をより効果的に軽減するのに役立ちます。\n ルール制限を高くすると、大規模なデプロイを行うお客様は、AWS が管理するルールとお客様定義のルールをさまざまに組み合わせてファイアウォールポリシーを柔軟に定義できるようになります。本日より、さまざまな脅威から身を守るために幅広いルールを実装し、AWS での成長に合わせて規模を拡大できるようになりました。
AWS Blogs
Amazon Web Services ブログ (日本語)
- 自動車向け iOS アプリを AWS IoT Core に接続して認証する
- 第一興商の AWS 生成 AI 事例 : Amazon Bedrock によるヘルプデスク作業軽減検証
- AI/ML CoE (Center of Excellence) の設立
- AWS Gateway Load Balancer デプロイのベストプラクティス
- AWS 認定を通してクラウドの基礎知識を身につけよう
AWS News Blog
AWS Cloud Operations & Migrations Blog
AWS Big Data Blog
- Apache Flink を使用した EKS 上の Amazon EMR の紹介:スケーラブルで信頼性が高く効率的なデータ処理プラットフォーム
- 自律エージェントを使用して異種データストアに分散型セマンティック検索エンジンを構築
- Amazon Kinesis データストリームを使用したリアルタイム分析のアーキテクチャパターン、パート 2: AI アプリケーション
AWS Database Blog
- AWS DMS を使用して IBM Db2 DPF から AWS ターゲットにデータを移行します
- ネイティブの双方向バイナリログレプリケーションを使用して、セルフマネージド MySQL データベースから Amazon Aurora MySQL へのフォールバック移行計画を作成する