2024/6/28 9:00:00 ~ 2024/7/1 9:00:00 (JST)

最近の発表

Amazon GuardDuty EC2 Runtime Monitoring now supports Ubuntu and Debian OS

Amazon GuardDuty EC2 ランタイムモニタリング eBPF セキュリティエージェントは、Ubuntu (Ubuntu 20.04、Ubuntu 22.04) と Debian (Debian 11 と Debian 12) オペレーティングシステムを使用する Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) ワークロードをサポートするようになりました。GuardDuty EC2 ランタイムモニタリングを自動エージェント管理とともに使用している場合、GuardDuty は Amazon EC2 ワークロードに合わせてセキュリティエージェントを自動的にアップグレードします。自動エージェント管理を使用していない場合は、エージェントを手動でアップグレードする必要があります。Amazon EC2 インスタンスで実行されている現在のエージェントバージョンは、GuardDuty コンソールの EC2 ランタイムカバレッジページで確認できます。GuardDuty EC2 ランタイムモニタリングをまだ使用していない場合は、いくつかの手順で 30 日間の無料トライアルでこの機能を有効にできます。\n GuardDuty Runtime Monitoring は、暗号通貨関連のアクティビティに関連する IP アドレスのクエリや Tor リレーとしての Tor ネットワークへの接続など、疑わしいネットワークアクティビティに関連する AWS 環境内のインスタンスやセルフマネージドコンテナなど、潜在的な脅威を特定して対応するのに役立ちます。コンピューティングワークロードに対する脅威には、多くの場合、マルウェアのダウンロードと実行につながるリモートコードの実行が含まれます。GuardDuty Runtime Monitoring では、各ステップで悪意のあるファイルのダウンロードや実行を伴う疑わしいコマンドを可視化できるため、ビジネスに影響が及ぶ前に、最初の侵害時に脅威を早期に発見できます。

EvolutionaryScale’s ESM3, a frontier language model family for biology, now available on AWS

EvolutionaryScaleのESM3 1.4Bオープンソース言語モデルは、現在、Amazon SageMaker JumpStartとAWS Healthomicsを通じてAWSで一般公開されており、まもなく全ファミリーがリリースされる予定です。Amazon SageMaker JumpStart は、基盤モデル、組み込みアルゴリズム、およびビルド済みの ML ソリューションを備えた ML ハブであり、数回クリックするだけでデプロイできます。AWS Healthomics は、医療機関やライフサイエンス組織が生物学的データを分析するのに役立つ専用サービスです。\n 生物学の最も複雑な問題に対応する AI の開発を専門とするフロンティアの AI 研究ラボであり、公益法人でもあるEvolutionaryScale は、最先端の ESM3 ファミリーのモデルをリリースしました。ESM3は、自然界には存在しなかったまったく新しいタンパク質を生成できる生物学的フロンティアモデルファミリーです。ESM3は、配列、構造、機能上の制約に基づいてタンパク質を生成できます。これは新しい「プログラマブルバイオロジー」アプローチです。ESM3は、38億年にわたる進化のなかで培われた何十億ものタンパク質配列に基づいて学習されており、これまで生物学に応用された中で最大かつ最も先進的なジェネレーティブAIモデルの1つです。 EvolutionaryScale の ESM3 1.4B オープンソースモデルは、最初は米国東部 (オハイオ) の Amazon SageMaker JumpStart と、アジアパシフィック (シンガポール) を除くすべての利用可能な AWS Healthomics リージョンで利用可能です。詳細については、ブログとプレスリリースをお読みください。ESM3 を使い始めるには、SageMaker JumpStart ウェブサイトと AWS Healthomics GitHub リポジトリをご覧ください。

Amazon EventBridge announces new console dashboard

Amazon EventBridgeは、EventBridgeのリソース、メトリックス、およびクォータを一元的に表示できる新しいコンソールダッシュボードを発表しました。このダッシュボードは CloudWatch メトリクスを活用しているため、バスの PutEvents、一致したイベント、呼び出し、パイプの同時実行数とスロットル、スケジュールされたグループの呼び出しとエラーなど、アカウントレベルのメトリクスをモニタリングできます。さらに、ダッシュボードではデフォルトクォータと適用クォータを確認したり、サービスクォータページに移動して増加をリクエストしたりできるため、使用量の変化に迅速に対応できます。\n Amazon EventBridge Event Bus はサーバーレスのイベントルーターで、独自のアプリケーション、SaaS アプリケーション、AWS サービス間でイベントをルーティングすることで、スケーラブルなイベント駆動型アプリケーションを作成できます。EventBridge Pipes は、イベントプロデューサーとコンシューマーをポイントツーポイントで統合するための、一貫性のある費用対効果の高い方法を提供します。EventBridge Schedulerを使用すると、開発者はスケジュールされたタスクを簡単に大規模に作成、実行、管理できます。 新しいコンソールダッシュボードにはアカウントレベルの指標が表示されるため、イベントドリブン型アプリケーションに関するより深い洞察が得られ、問題が発生したときには迅速に特定して解決できます。このダッシュボードを使用して、「アカウントにいくつのバスとパイプを設定しましたか?」などの基本的な質問に答えることができます。、「過去 3 時間の PutEvent のトラフィックパターンはどうでしたか？」または「Pipeの同時実行性はどれくらいですか？」CloudWatch では、これらのダッシュボードをさらに分析してカスタマイズできます。

Amazon EC2 High Memory instances now available in Asia Pacific (Hong Kong) Region

本日より、3 TiB のメモリを搭載した Amazon EC2 ハイメモリインスタンスがアジアパシフィック (香港) リージョンで利用できるようになりました。お客様はこれらの新しいハイメモリインスタンスを、オンデマンドプランとセービングプランの購入オプションで使い始めることができます。\n Amazon EC2 ハイメモリインスタンスは、HANA 上のビジネススイート、SAP S/4HANA、HANA 上のデータマートソリューション、HANA 上のビジネスウェアハウス、および本番環境で SAP BW/4HANA を実行していることについて、SAP によって認定されています。詳細については、認定およびサポートされている SAP HANA ハードウェアディレクトリを参照してください。 SAP HANA の EC2 ハイメモリインスタンスへの移行を開始する方法については、「AWS 上の SAP HANA を EC2 ハイメモリインスタンスに移行する」ドキュメントを参照してください。今回のローンチが SAP のお客様にとってどのような意味を持つのかについて、AWS 上の SAP 担当ジェネラルマネージャーである Steven Jones 氏から聞くには、彼のローンチブログをご覧ください。

AWS ParallelCluster 3.10 with support for Amazon Linux 2023 and Terraform

AWS パラレルクラスター 3.10 が一般公開されました。このリリースの主な機能には、Amazon Linux 2023 と Terraform のサポートが含まれます。Terrafrom のサポートにより、お客様は Terraform を使用して AWS インフラストラクチャの他の部分を自動化するのと同じように、クラスターのデプロイと管理を自動化できます。このリリースのその他の重要な機能には以下が含まれます。\n

クラスターを外部のSlurmデータベースデーモン (Slurmdbd) に接続して、マルチクラスター環境でSlurmアカウンティングを有効にするベストプラクティスに従うことができるようになりました。

最も低価格で最も容量の大きいアベイラビリティプールから EC2 スポットインスタンスを割り当てる新しい割り当て戦略設定により、ジョブの中断を最小限に抑え、コストを節約できます。

このリリースの詳細については、AWS ParallelCluster 3.10.0 のリリースノートを参照してください。 AWS ParallelCluster は、研究開発のお客様と IT 管理者が AWS でハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) クラスターを運用できるようにする、完全にサポートされ、メンテナンスされているオープンソースのクラスター管理ツールです。AWS ParallelCluster は、科学、工学、機械学習 (ML/AI) のワークロードを AWS 上で大規模に実行できる、柔軟にスケーリングできる HPC クラスターにクラウドリソースを自動的かつ安全にプロビジョニングするように設計されています。

Amazon SageMaker Model Registry now supports cross-account machine learning (ML) model sharing

本日、Amazon SageMaker モデルレジストリが AWS リソースアクセスマネージャー (AWS RAM) と統合され、AWS アカウント全体で機械学習 (ML) モデルを簡単に安全に共有および発見できるようになったことを発表できることを嬉しく思います。\n データサイエンティスト、ML エンジニア、ガバナンス担当者は、適切な意思決定を行うために、開発、ステージング、本番など、さまざまな AWS アカウントの ML モデルにアクセスする必要があります。今回のローンチにより、お客様は SageMaker Model Registry に登録された ML モデルをさまざまな AWS アカウント間でシームレスに共有し、アクセスできるようになりました。お客様は AWS RAM コンソールまたは CLI にアクセスし、共有する必要がある Amazon SageMaker モデルレジストリモデルを指定するだけで、特定の AWS アカウントまたは組織内の全員にアクセス権を付与できます。権限のあるユーザーは、その共有モデルを自分の AWS アカウントですぐに見つけて使用することができます。これにより ML ワークフローが合理化され、可視性とガバナンスが向上し、組織全体で ML モデルの採用が加速されます。

Amazon EventBridge Pipes now supports AWS PrivateLink

Amazon EventBridge Pipes が AWS PrivateLink をサポートするようになりました。これにより、パブリックインターネットを経由せずに Amazon 仮想プライベートクラウド (VPC) 内からパイプにアクセスできるようになりました。本日のサービス開始により、インターネットゲートウェイをデプロイしたり、ファイアウォールルールを設定したり、プロキシサーバーを設定したりすることなく、プライベートサブネットから EventBridge Pipes の機能を活用できるようになりました。\n Amazon EventBridge では、イベントを使用してアプリケーションコンポーネントを接続できるため、スケーラブルなイベント駆動型アプリケーションを簡単に構築できます。EventBridge Pipes は、イベントプロデューサーとコンシューマーをポイントツーポイントで統合するための、シンプルで一貫性のある費用対効果の高い方法を提供します。パイプを使用すると、7 種類のイベントソースのいずれかから、EventBridge イベントバスがサポートする 20 以上のターゲットのいずれかにデータを送信できます。これには、EventBridge API 宛先やイベントバス自体を介した HTTPS エンドポイントも含まれます。本日リリースされた AWS PrivateLink サポートにより、イベント駆動型アプリケーションを構築する際に記述する必要のある統合コードの量と、維持する必要のあるインフラストラクチャの量がさらに削減されます。 イベントブリッジパイプの AWS PrivateLink サポートは、イベントブリッジパイプが利用可能なすべての AWS リージョンでご利用いただけます。 開始するには、AWS PrivateLink のドキュメントに記載されている指示に従ってください。Amazon EventBridge Pipes の詳細については、イベントブリッジのドキュメントをご覧ください。

Amazon SageMaker now supports SageMaker Studio Personalization

Amazon SageMaker では、管理者がエンドユーザー向けに SageMaker Studio エクスペリエンスをパーソナライズできるようになったことをお知らせできることを嬉しく思います。管理者は、エンドユーザーの好みに基づいて、アプリケーションと ML ツールを SageMaker Studio から非表示にすることを選択できます。\n 本日より、管理者は SageMaker Console でドメインやユーザープロファイルを設定したり、API を使用したりする際に、新しいパーソナライゼーション機能を使用したり、SageMaker Studio インターフェイスをカスタマイズしたりできます。特定のペルソナ向けに特定の ML ツール、アプリケーション、IDE を選択して表示または非表示にすることで、ユーザーによるプラットフォームとのやり取りの仕方と密接に一致するようにエクスペリエンスをキュレーションできます。これにより SageMaker Studio の使いやすさが向上し、より直感的でユーザーフレンドリーなエクスペリエンスが提供されます。データサイエンティストや ML エンジニアは、ワークフローの完了に必要な ML 機能を簡単に見つけて選択できるようになり、開発者の生産性が向上しました。 SageMaker コンソールでドメインやユーザープロファイルを作成または編集するか、SageMaker API を使用して開始できます。この機能は、SageMaker Studio が現在利用できるすべてのアマゾンウェブサービスリージョンで利用できます。詳細については、ドキュメントをご覧ください。

Amazon Q in Connect now recommends step-by-step guides

コンタクトセンターのエージェント向けのジェネレーティブAI搭載アシスタントであるAmazon Q in Connectは、ステップバイステップガイドをリアルタイムで推奨するようになりました。エージェントはこれを使用して、顧客の問題を解決するために迅速に行動を起こすことができます。Amazon Q in Connect は、顧客とのリアルタイムの会話を利用して顧客の意図を察知し、問題の解決に必要な各ステップをエージェントに案内するガイド付きワークフローを提供します。これにより、処理時間が短縮され、ファーストコンタクトの解決率と顧客満足度が向上します。たとえば、顧客が金融サービス会社に連絡すると、Amazon Q in Connect が会話を分析し、顧客が退職金制度の開設を希望していることを検出します。その後、Amazon Q in Connect はエージェントに必要な情報を収集し、必要な情報開示を行い、自動的に口座を開設するためのガイドをエージェントに提供します。Amazon Q in Connect の詳細については、ウェブサイトにアクセスするか、ヘルプドキュメントを参照してください。

Amazon WorkSpaces introduces support for Red Hat Enterprise Linux

AWS は本日、Amazon WorkSpaces Personal での Red Hat Enterprise Linux のサポートを発表しました。このオペレーティングシステムには、組織が俊敏性を高め、コストを削減しながら、仮想デスクトップを安全に運用できるようにするセキュリティ機能が組み込まれています。今回の発表により、WorkSpaces Personal のお客様は、Red Hat Enterprise Linux、Ubuntu Desktop、Amazon Linux 2、Microsoft Windows など、幅広いオペレーティングシステムから柔軟に選択できるようになります。\n Red Hat Enterprise Linux on WorkSpaces Personal を使用することで、IT 組織は開発者が本番環境と整合性のある環境で作業できるようにし、エンジニアやデータサイエンティストなどのパワーユーザーが必要に応じていつでも Red Hat Enterprise Linux 環境へのオンデマンドアクセスを提供できます。キャパシティプランニングやライセンス管理の負担なしに、AWS コンソールを通じてインスタンスをすばやく起動して解体し、フリート全体を管理できます。WorkSpaces Personal は、高性能でライセンス込みのフルマネージド型の仮想デスクトップバンドルを幅広く提供しているため、組織は使用したリソースに対してのみ料金を支払うことができます。 WorkSpaces Personal 上の Red Hat Enterprise Linux は、AWS 中国リージョンを除き、WorkSpaces パーソナルが利用可能なすべての AWS リージョンでご利用いただけます。WorkSpaces パーソナルの実行モードに応じて、仮想デスクトップの料金が時間単位または月単位で請求されます。料金の詳細については、Amazon WorkSpaces 料金表を参照してください。 Red Hat Enterprise Linux on WorkSpace パーソナルを使い始めるには、AWS マネジメントコンソールにログオンし、WorkSpaces サービスに移動し、Amazon WorkSpaces 管理ガイドに従ってください。

Announcing Data Quality Definition Language (DQDL) enhancements for AWS Glue Data Quality

お客様は AWS Glue の機能である AWS Glue データ品質を使用して、データの品質を測定および監視しています。DQDL を使用してデータ品質ルールを作成し、データが正確であることを確認します。顧客は、フィルター条件、除外条件、空値の検証、複合ルールなど、複雑なビジネスシナリオのルールを作成する機能を必要としています。これまで、顧客は CustomSQL ルールタイプでこれらのデータ品質検証を実行する SQL を作成していました。本日、AWS Glue は、データエンジニアがネイティブなルールタイプを使用して複雑なデータ品質ルールを簡単に作成できる DQDL の新しい拡張機能セットを発表しました。DQDL がサポートされるようになりました。\n

NOT オペレータは、顧客がルールから特定の値を除外することを許可しています。

NULL、EMPTY、WHITESPACES_ONLY などの新しいキーワードにより、複雑な正規表現を使わずに欠損値をキャプチャするルールを作成できます。

顧客が高度なビジネスルールを作成するための複合ルール。これで、これらのルールの評価順序を管理するオプションを指定できるようになりました。

DQDL の WHERE 句を使用すると、ルールを適用する前にデータをフィルタリングできます。

詳細については、DQDL ガイドを参照してください。 AWS Glue データクオリティは、AWS Glue が利用可能なすべての商用地域でご利用いただけます。詳細については、AWS Glue 製品ページとドキュメントをご覧ください。

Amazon SageMaker Canvas announces new capabilities for time series forecasting models

Amazon SageMaker Canvas は、時系列予測モデルを構築、評価、デプロイするための新機能を発表しました。これにより、予測アプリケーションの構築の柔軟性と使いやすさが向上しました。Amazon SageMaker Canvas は、アナリストや市民データサイエンティストが機械学習 (ML) モデルを構築、カスタマイズ、デプロイして正確な予測を生成できるようにするコード不要のワークスペースです。\n 時系列予測モデルを構築するために、SageMaker Canvas は最大 6 つの組み込みアルゴリズムを使用して時系列の各項目についてモデルのカスタムアンサンブルを作成し、精度の高いモデルを作成します。本日より、SageMaker Canvas ではこれらのアルゴリズムが可視化され、これらのアルゴリズムの組み合わせを柔軟に選択して時系列予測モデルを構築できるようになりました。モデルが構築されると、SageMaker Canvasは、データセットと解決すべき問題に基づいた最適なモデルの推奨を含む、モデル候補のランク付けされたリストをリーダーボードに表示します。リーダーボードで各モデルの主要業績評価指標を確認し、お好みのモデルを選択できます。その後、選択したモデルを Amazon SageMaker リアルタイム推論エンドポイントのプロダクションにデプロイして、SageMaker Canvas 以外のアプリケーションで使用できます。 アルゴリズム選択、モデルリーダーボード、時系列予測用のリアルタイムエンドポイントへの直接デプロイ機能にアクセスするには、いったんログアウトして SageMaker Canvas にログインし直してください。これらの新機能は、SageMaker Canvas がサポートされているすべての AWS リージョンで利用できるようになりました。詳細については、SageMaker Canvas 製品ドキュメントを参照してください。

AWS Elemental MediaTailor now supports CMAF for dynamic ad transcoding

AWS Elemental MediaTailor は、パーソナライズされた HLS ストリーム用の共通メディアアプリケーションフォーマット (CMAF) セグメントをサポートするようになり、それに合わせて広告クリエイティブを自動的にトランスコードします。\n 以前は、CMAF 広告セグメントを配信する場合、カスタムのトランスコードプロファイル設定を作成する必要がありました。MediaTailor では、DASH または HLS ストリームでコンテンツソースが CMAF か ISOBMFF かを検出し、追加のユーザー設定を行うことなく、プログラムソースと一致するように広告クリエイティブを動的にトランスコードできるようになりました。CMAF 広告のトランスコーディングには追加費用はかかりません。 AWS Elemental MediaTailor は、動画プロバイダーが既存の動画コンテンツを使用してリニアオーバーザトップ (OTT) チャンネルを作成するための、チャンネルアセンブリとパーソナライズされた広告挿入サービスです。その後、このサービスでは、シームレスな視聴体験を実現しながら、さまざまなデバイスでパーソナライズされた広告を表示して、それらのチャンネルやその他のライブストリームを収益化できます。MediaTailor は、単独で機能することも、クラウドベースのワークフローの基盤を形成するサービスファミリーである AWS メディアサービスの一部としても機能します。 AWS Elemental MediaTailor を利用できる AWS リージョンの全リストについては、AWS リージョンの表をご覧ください。MediaTailor の詳細については、製品ページをご覧ください。

Amazon CodeCatalyst now allows conversion of source repositories to custom blueprints

本日、AWS は、お客様が既存のソースリポジトリを Amazon CodeCatalyst のカスタムブループリントに変換できる新機能を発表しました。カスタムブループリントにより、チームはアプリケーションコード、ワークフロー、インフラストラクチャのベストプラクティスを定義し、広めることができます。ただし、多くのお客様が 1 つ以上の既存のソースリポジトリでこれらのベストプラクティスをすでに定義しています。以前は、カスタムブループリントを作成し、関連するアーティファクトを既存のソースリポジトリからブループリントプロジェクトに手動でコピーする必要がありました。現在、お客様はワンクリックで既存のリポジトリをカスタムブループリントに変換できるようになりました。詳細については、「ソースリポジトリからカスタムブループリントへの変換」を参照してください。\n チームはこれらのカスタムブループリントを使用して CodeCatalyst プロジェクトを作成したり、既存のプロジェクトに機能を追加したりできます。ブループリントが最新のベストプラクティスや新しいオプションで更新されると、そのブループリントを含むプロジェクトのコードベースの関連部分を再生成できます。詳細については、CodeCatalyst ブループリントのウェブページとブループリントのドキュメントを参照してください。

AWS CodeBuild build timeout limit increased to 36 hours

AWS CodeBuild では、お客様がビルドタイムアウトを以前の 8 時間という制限から最大 36 時間に延長できるようになりました。AWS CodeBuild は、ソースコードのコンパイル、テストの実行、デプロイ準備が整ったソフトウェアパッケージの作成を行う、完全マネージド型の継続的インテグレーションサービスです。\n この設定は、ビルドリクエストが完了していない場合に CodeBuild がビルドリクエストを停止するまでの最大時間を表します。今回のリリースにより、大規模な自動テストスイートや組み込みマシンビルドなど、より長いタイムアウトを必要とするワークロードをお持ちのお客様が CodeBuild を活用できるようになります。 タイムアウト制限の引き上げは、CodeBuild が提供されているすべての地域で利用できます。CodeBuild が利用可能な AWS リージョンの詳細については、AWS リージョンのページを参照してください。 CodeBuild 設定の詳細については、当社のドキュメントをご覧ください。CodeBuild の使用を開始する方法の詳細については、AWS CodeBuild 製品ページを参照してください。

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