2024/8/19 9:00:00 ~ 2024/8/20 9:00:00 (JST)

最近の発表

AWS CodeBuild now supports Mac builds

本日より、AWS CodeBuild を使用して macOS 上でアプリケーションを構築できるようになりました。macOS 14 Sonoma で実行されるマネージド Apple M2 インスタンスでアーティファクトを構築できます。AWS CodeBuild は、ソースコードのコンパイル、テストの実行、すぐにデプロイできる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 Apple システム (iOS、iPadOS、watchOS、tvOS、macOS) 用のアプリケーションをビルド、テスト、署名、配布するには、macOS でのみ動作する Xcode を使用する必要があります。Amazon VPC、AWS シークレットマネージャー、IAM など、AWS とのネイティブ統合を提供するマネージド CodeBuild Mac インスタンス群をプロビジョニングできます。CodeBuild のパッケージ済みビルド環境を一般的なツールやフレームワークとともに使用することも、独自の Amazon EC2 AMI を用意してフリート内の Mac インスタンスをプロビジョニングすることもできます。 Mac ビルドは、米国東部 (オハイオ)、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、ヨーロッパ (フランクフルト)、およびアジア太平洋 (シドニー) で利用できます。AWS CodeBuild が利用可能な AWS リージョンの全リストについては、リージョン表をご覧ください。 まずは、リザーブドキャパシティーの macOS フリートをセットアップする方法と、ご使用のフリートでビルドを実行するプロジェクトの作成に関する CodeBuild のブログ投稿をご覧ください。

Amazon S3 no longer charges for several HTTP error codes

Amazon S3 は変更を完了したため、お客様が行わなかった未承認のリクエストは無料です。この変更により、バケット所有者は、個々の AWS アカウントまたは AWS 組織の外部から開始された場合に HTTP 403 (Access Denied) エラーレスポンスを返すリクエストに対してリクエスト料金や帯域幅料金を請求されることはありません。無料のエラーコードの一覧については、「Amazon S3 エラーレスポンスの請求」を参照してください。この請求変更は、お客様のアプリケーションを変更する必要はなく、すべての S3 バケットに適用されます。\n この変更は 2024 年 5 月 13 日に初めて発表され、数週間以内にほとんどの S3 API に適用されました。現在、この変更は AWS GovCloud (米国) リージョンと AWS 中国リージョンを含むすべての AWS リージョンのすべての S3 API で有効になっています。詳細については、S3 ユーザーガイドの「Amazon S3 請求エラーレスポンス」と「エラーレスポンス」を参照してください。

Introducing browser-based SSH/RDP support for IPv6-only instances bundles on Lightsail

Amazon Lightsail では、ブラウザベースの SSH/RDP 接続 (別名 Lightsail Connect) のサポートが IPv6 のみのインスタンスにまで拡張されました。これで、ブラウザの Lightsail コンソールから Linux または Windows の IPv6 専用インスタンスに直接接続できるようになりました。\n 以前は、Lightsail Connect を使用するには IPv6 専用インスタンスにパブリック IPv4 アドレスを追加する必要がありました。IPv6 サポートの開始により、Lightsail のブラウザベースのクライアントを使用できるようになりました。これにより、インスタンスにすばやく便利に接続でき、ソフトウェアをインストールする必要もありません。 この機能は、Lightsail をサポートするすべての AWS リージョンの Lightsail コンソール (AWS コンソールからアクセス) で使用できます。Lightsail コンソールからインスタンスに接続する方法の詳細については、ドキュメントを参照してください。

Amazon EMR support prioritized and capacity-optimized-prioritized allocation strategies for EC2 instances

Amazon EMR on EC2 でインスタンスフリートの 2 つの新しい割り当て戦略がサポートされ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。1 つはオンデマンドインスタンス用、もう 1 つは容量最適化/スポットインスタンス用です。割り当て戦略により、EMR が指定したインスタンスタイプとアベイラビリティーゾーンのリストから、希望する容量を満たす方法を決定できます。これらの新しい戦略により、EMR ワークロードのインスタンスをプロビジョニングする際の制御性と柔軟性が向上します。\n 本日の発表では、優先順位を付けたリストを使用して、EMR がコンピューティング能力をプロビジョニングする順序を決定できます。この新機能により、インスタンスフリート設定内の各インスタンスタイプに優先順位を指定できます。オンデマンドインスタンスの場合、EMR はまず最も優先度の高いインスタンスタイプを使用して容量を満たそうとします。EMR は、そのインスタンスタイプを使用して全容量を満たすことができない場合、次に優先度が高いインスタンスを起動し、その後も同様に起動します。スポットインスタンスの場合、EMR は最初に容量を最適化しますが、ベストエフォートベースではインスタンスタイプの優先順位を尊重します。これは、中断の可能性を最小限に抑える必要があるが、インスタンスタイプによっては優先度が重要なワークロードに最適です。 この機能は、Amazon EMR on EC2 が利用可能な AWS GovCloud (米国) リージョンを含むすべての AWS リージョンのすべての EMR 5.x 以降のリリース (5.0.0 と 5.0.3 を除く) で利用できます。お客様は EMR API、CLI、SDK、コンソール、および CloudFormation を使用してこれらの戦略を簡単に設定できます。詳細については、インスタンスフリートの割り当て戦略に関するドキュメントをご覧ください。

Amazon SageMaker Pipelines now provides a drag-and-drop UI to easily create ML workflows

本日、Amazon SageMaker パイプラインのドラッグアンドドロップユーザーインターフェイス (UI) の一般提供について発表できることを嬉しく思います。データサイエンティストと機械学習 (ML) エンジニアは、コードを記述せずにモデルのトレーニング、微調整、評価、デプロイを行うためのエンドツーエンドの AI/ML ワークフローをすばやく作成できるようになりました。\n お客様は Amazon SageMaker Pipelines を使用して、ジェネレーティブ AI ワークロードを強化する基盤モデルの継続的な微調整や実験など、何千もの ML ワークフローを自動化しています。今回の発表により、データサイエンティストと ML エンジニアは、Amazon SageMaker Pipeline を作成して設定するためのコードを記述する必要がなくなるため、プロトタイプから本番環境までの ML ワークフローの移行を加速できます。さまざまなステップ (ノートブックジョブ、LLM の微調整ジョブ、推論エンドポイントなど) をドラッグアンドドロップするだけで、UI でそれらをつなげて ML ワークフローを作成できます。Amazon SageMaker Python SDK を使用してパイプラインをすでに作成しているユーザーは、UI 内でそのパイプラインを編集できるようになりました。この Amazon SageMaker パイプライン機能により、ユーザーは ML ワークフローを迅速に反復処理し、本番環境で何万回も大規模に実行できます。データサイエンティストと ML エンジニアは、同じ UI 内のワークフローによって調整されたすべての ML ジョブをモニタリングしてデバッグすることもできます。 Amazon SageMaker パイプラインのドラッグアンドドロップ UI は、Amazon SageMaker が利用可能なすべてのリージョンで利用できます。ただし、中国リージョンと GovCloud (米国) リージョンを除きます。開始するには、Amazon SageMaker パイプライン開発者ガイドを参照してください。

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