2024/11/25 9:00:00 ~ 2024/11/26 9:00:00 (JST)

最近の発表

AWS Cloud WAN simplifies on-premises connectivity via AWS Direct Connect

AWS Cloud WAN は AWS Direct Connect とのネイティブ統合をサポートするようになり、オンプレミスネットワークと AWS クラウド間の接続を簡素化できるようになりました。この新機能により、中間の AWS Transit Gateway を必要とせずに Direct Connect ゲートウェイをクラウド WAN に直接接続できるようになり、世界中の AWS リージョン全体で AWS 仮想プライベートクラウド (VPC) を使用してデータセンターまたはオフィス間をシームレスに接続できます。\n クラウド WAN では、AWS クラウドとオンプレミス環境のリソースを相互接続する統一されたグローバルネットワークを構築、監視、管理できます。Direct Connect では、パブリックインターネットを迂回して AWS への専用ネットワーク接続を作成できます。これまで、お客様は Direct Connect ベースのネットワークを Cloud WAN と相互接続するために、中間のトランジットゲートウェイをデプロイする必要がありました。今日から、Direct Connect ゲートウェイをクラウド WAN コアネットワークに直接接続できるようになり、オンプレミスの場所と VPC 間の接続が簡単になりました。新しい Cloud WAN Direct Connect アタッチメントでは、ボーダーゲートウェイプロトコル (BGP) を使用した AWS とオンプレミスネットワーク間の自動ルート伝達のサポートが追加されています。Direct Connect アタッチメントは、ポリシーベースの一元管理、タグベースの添付ファイル自動化、高度なセキュリティのためのセグメンテーションなど、既存の Cloud WAN 機能もサポートしています。 クラウド WAN 用の新しい Direct Connect アタッチメントは、当初は 11 の商業地域で利用可能になりました。Direct Connect アタッチメントの料金は、他の Cloud WAN アタッチメントと同じです。詳細については、Cloud WAN のドキュメント、料金ページ、およびブログ投稿をご覧ください。

Amazon S3 now supports enforcement of conditional write operations for S3 general purpose buckets

Amazon S3 では、バケットポリシーを使用して S3 汎用バケットに条件付き書き込みオペレーションを適用できるようになりました。条件付き書き込みを適用することで、バケットにオブジェクトを作成する前に S3 にオブジェクトの存在を確認するよう義務付けることができるようになりました。同様に、バケット内のオブジェクトを更新する前に S3 にオブジェクトの内容の状態を確認するよう義務付けることもできます。これにより、特に同時実行が多いマルチライターのシナリオで、意図しないデータ上書きを防ぐことができるため、分散アプリケーションを簡素化できます。\n 条件付き書き込みオペレーションを適用するには、s3: if-none-match または s3: if-match 条件キーを使用して、S3 PutObject および CompleteMultipartUpload API リクエストで HTTP if-none-match 条件ヘッダーまたは HTTP if-match 条件ヘッダーの使用を義務付けるバケットポリシーを作成できるようになりました。このバケットポリシーを適用すると、必要な条件付きヘッダーがない状態でバケットにオブジェクトを書き込もうとしても拒否されます。これを利用すると、バケットに書き込むすべてのアプリケーションで、条件付き書き込みの使用を一元的に強制できます。 バケットポリシーを使用すると、すべての AWS リージョンに追加料金なしで条件付き書き込みを適用できます。AWS SDK、API、または CLI を使用して条件付き書き込みを実行できます。条件付き書き込みの詳細については、S3 ユーザーガイドをご覧ください。

Amazon S3 adds new functionality for conditional writes

Amazon S3 では、更新前にオブジェクトが変更されていないかどうかを評価する条件付き書き込みを実行できるようになりました。これにより、同じオブジェクトへの同時書き込みを調整しやすくなり、同時に複数の書き込み者がコンテンツの状態を知らずに誤ってオブジェクトを上書きしてしまうことを防げます。S3 汎用バケットとディレクトリバケットの両方で S3 PutObject または CompleteMultiPartUpload API リクエストを使用してオブジェクトの ETag を指定することで、この機能を使用できます。\n 条件付き書き込みは、複数のクライアントを使用する分散アプリケーションが、共有データセット全体で同時にデータを更新する方法を簡単にします。HTTP if-none-match 条件ヘッダーを使用してオブジェクトを作成する前にその存在を確認するのと同様に、クライアントは API リクエストの HTTP if-match ヘッダーを介して指定することで、オブジェクトへの変更を反映するオブジェクトの Etag に対して条件付き書き込みチェックを実行できるようになりました。次に S3 は、書き込みをコミットする前にオブジェクトの ETag が API リクエストで指定された値と一致するかどうかを評価し、条件が満たされるまでクライアントがオブジェクトを上書きしないようにします。この新しい条件付きヘッダーは、比較操作とスワップ操作を S3 に確実にオフロードすることで、大規模な分析、分散型機械学習、その他の高度に並列化されたワークロードの効率を向上させるのに役立ちます。 この新しい条件付き書き込み機能は、すべての AWS リージョンで追加料金なしで利用できます。AWS SDK、API、または CLI を使用して条件付き書き込みを実行できます。条件付き書き込みの詳細については、S3 ユーザーガイドをご覧ください。

Announcing Idle Disconnect Timeout for Amazon WorkSpaces

Amazon WorkSpaces は、Amazon DCV プロトコルを使用した Windows WorkSpaces Personal のアイドルディスコネクトタイムアウトをサポートするようになりました。WorkSpaces 管理者は、ユーザーが個人用 WorkSpace に接続している間、ユーザーが非アクティブでいられる期間を、接続が切断されるまでの期間を設定できるようになりました。この設定はすでに WorkSpaces プールで利用できますが、今回のリリースには、個人とプールの両方で、アイドル状態のユーザーへのセッションが間もなく切断されることを警告するエンドユーザー通知が含まれます。\n アイドル接続解除タイムアウトは、Amazon WorkSpaces 管理者がフリートのコストとリソースをより適切に最適化するのに役立ちます。この機能により、時間単位でリソース料金を支払っているお客様が、実際に使用されている WorkSpaces に対してのみ支払いを行うようになります。また、この通知は、保留中の切断について警告し、事前に作業を続行または保存する機会を与えることで、パーソナルエンドユーザーとプールエンドユーザーの両方の全体的なユーザーエクスペリエンスの向上にもつながります。 アイドルディスコネクトタイムアウトは、現在 WorkSpaces が利用可能なすべての AWS リージョンで DCV を実行している Windows WorkSpaces に追加費用なしで利用できます。Amazon WorkSpaces を使い始めるには、「Amazon WorkSpaces 入門」を参照してください。 この機能を有効にするには、Windows WorkSpaces パーソナル DCV ホストエージェントバージョン 2.1.0.1554 以降を使用している必要があります。ユーザーは WorkSpaces Windows または macOS クライアントバージョン 5.24 以降、WorkSpaces Linux クライアントバージョン 2024.7 以降、または Web Access を使用している必要があります。詳細については、クライアントバージョンのリリースノートを参照してください。詳細については、Amazon WorkSpaces 管理者ガイドの「Windows ワークスペースを管理する」を参照してください。

AWS delivers enhanced root cause insights to help explain cost anomalies

本日、AWS は、AWS Cost Anomaly Detection の根本原因分析機能を新たに強化したことを発表しました。これにより、計画外のコスト増加を引き起こす根本的な要因をより正確に特定して修正できるようになります。異常モニターを作成することで、サービス、メンバーアカウント、コスト配分タグ、コストカテゴリにわたる支出を分析できます。コスト異常が検出されると、Cost Anomaly Detectionは、サービス、アカウント、リージョン、使用タイプの考えられるすべての組み合わせをコスト影響別に分析してランク付けし、根本原因の上位10件までとそれに対応するコスト寄与分を明らかにします。\n 異常の背後にある主な要因に関する詳細情報を入手すると、連結アカウント、地域、使用タイプの組み合わせが特定のサービスへの支出の増加につながったかなど、コスト急上昇の最大の原因となった具体的な要因をより正確に特定できます。コストへの影響度で上位の根本原因がランク付けされているため、計画外のコストがさらに発生する前に、これらの重要な問題に対処するための迅速かつ的を絞ったアクションをより簡単に講じることができます。 強化された根本原因分析は、AWS GovCloud (米国) リージョンと中国リージョンを除くすべての AWS リージョンで利用できます。この新機能である AWS コスト異常検知、および予期せぬ支出のリスクを軽減する方法の詳細については、AWS コスト異常検知の製品ページ、ドキュメント、リリースブログをご覧ください。

Self-Service Know Your Customer (KYC) for AWS Marketplace Sellers

AWS Marketplace では、AWS ヨーロッパ、中東、アフリカ (EMEA) マーケットプレイス運営会社を通じた取引を希望するすべての出品者向けに、セルフサービスの Know Your Customer (KYC) 機能が提供されるようになりました。販売者が AWS EMEA マーケットプレイスオペレーターを通じて支払いを受けるには、KYC 認証プロセスが必要です。この新しいセルフサービス機能により、販売者はこの KYC プロセスを迅速かつ簡単に完了でき、EMEA 地域でのビジネスの成長を妨げることがなくなります。\n KYCの完了とEMEAマーケットプレイスの運営者へのオンボーディングにより、出品者はよりローカライズされた体験を顧客に提供できるようになります。お客様には、すべての AWS 購入において一貫した付加価値税 (VAT) が請求されます。また、AWS Marketplace 請求書の単一ユーロ支払い地域 (SEPA) を通じて、現地の銀行口座を使用して支払うこともできます。さらに、お客様はすべての AWS サービスと Marketplace での購入の請求書を AWS EMEA という単一の事業体から受け取ることができます。これにより、ヨーロッパ、中東、アフリカのお客様にとっては、請求と調達がはるかに簡単になります。 新しいセルフサービスの KYC エクスペリエンスにより、出品者は独自に検証を完了できるようになり、オンボーディングまでの時間が短縮され、AWS Marketplace サポートチームとの調整が不要になります。 AWS Marketplace のすべての出品者には、この新機能を活用して EMEA 地域でのリーチを拡大し、顧客により良い購入体験を提供していただくようお願いします。開始するには、AWS Marketplace セラーガイドをご覧ください。

Amazon DataZone now enhances data access governance with enforced metadata rules

Amazon DataZone は、データアクセスワークフローの強制的なメタデータルールをサポートするようになりました。これにより、組織は組織のニーズに対するガバナンスとコンプライアンスを強化する機能が強化されました。この新機能により、ドメイン所有者は必須のメタデータ要件を定義して適用できるようになり、データ利用者が Amazon DataZone のデータ資産へのアクセスをリクエストする際に必要不可欠な情報を提供できるようになります。この機能は、メタデータのガバナンスを合理化することで、組織がコンプライアンス基準を満たし、監査への備えを維持し、アクセスワークフローを簡素化して効率と制御を向上させるのに役立ちます。\n メタデータのルールを適用することで、ドメイン所有者はすべてのデータサブスクリプションにわたって一貫したガバナンス慣行を確立できます。たとえば、金融サービス機関は、データ利用者が機密の金融データへのアクセスを要求したときに、特定のコンプライアンス関連メタデータを義務付けることができます。同様に、医療機関は、患者データへのアクセスに関する規制基準に合わせてメタデータ要件を強制できます。この機能は、データ利用者が必須項目を入力するように誘導し、データ所有者が十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにすることで、承認プロセスを簡素化します。これにより、データアクセス要求が組織のポリシーを満たすことが保証されます。 この機能は、Amazon DataZone が現在利用できるすべての AWS 商用地域でサポートされています。 サブスクリプションワークフローのメタデータルールを設定する方法の詳細については、このブログと動画をご覧ください。技術文書から始めましょう。

AWS Marketplace introduces AI-powered product summaries and comparisons

AWS Marketplace では、AI を活用した一般的なサービスとしてのソフトウェア (SaaS) 製品の概要と比較が可能になり、より多くの情報に基づいてソフトウェア購入の意思決定をより迅速に行えるようになりました。この機能を使用すると、カスタマーレビュー、製品の人気、機能、セキュリティ認証情報などの主要な評価基準で類似の SaaS 製品を比較できます。さらに、使いやすさ、カスタマーサポート、費用対効果などの主要な決定要因について、AI がまとめた洞察を得ることができます。\n Web 上の何千ものオプションをふるいにかけて、ビジネスニーズに最適なソフトウェア製品を見つけるのは容易ではなく、時間もかかります。AWS Marketplace の新しい製品比較機能は、このプロセスを簡素化するのに役立ちます。機械学習を活用して、類似の SaaS 製品を検討対象として推奨しています。次に、ジェネレーティブ AI を使用して製品情報と顧客レビューを要約し、製品のユニークな側面を強調し、主な違いを理解してユースケースに最適な製品を特定できるようにします。また、比較セットをカスタマイズしたり、比較表をダウンロードして同僚と共有したりすることもできます。 製品比較機能は、AWS Marketplace が利用できるすべての商用 AWS リージョンの人気の SaaS 製品で利用できます。 AI が生成した製品概要を AWS Marketplace で確認してください。Databricks データインテリジェンスプラットフォームやトレンドクラウドワンなどの人気の SaaS 製品ページで新しいエクスペリエンスを見つけてください。エクスペリエンスの仕組みについて詳しくは、AWS Marketplace バイヤーガイドをご覧ください。

AWS Control Tower adds prescriptive backup plans to landing zone capabilities

本日、AWS Control Towerは、規範的なガイダンスを使用してオプションで設定できるAWSサービスのリストに、AWS Backupを追加しました。この設定オプションでは、さまざまな推奨バックアッププランから選択でき、データのバックアップとリカバリのワークフローを Control Tower のランディングゾーンと組織単位にシームレスに統合できます。ランディングゾーンは、セキュリティとコンプライアンスのベストプラクティスに基づいた、適切に設計されたマルチアカウントの AWS 環境です。AWS Control Towerは、ID、フェデレーションアクセス、ロギング、アカウント構造に関するベストプラクティスの設計図を使用して新しいランディングゾーンのセットアップを自動化し、今回のローンチによりデータ保持を強化します。\n ランディングゾーンで AWS Backup を有効にし、該当する組織単位を選択すると、Control Towerは、管理対象のすべてのメンバーアカウントにわたって AWS リソースをバックアップする方法を定義する保存日、頻度、バックアップを実行する時間枠などの定義済みのルールを使用してバックアップ計画を作成します。Control Tower ランディングゾーンでバックアップ計画を適用すると、AWS Backup のベストプラクティスの推奨事項に沿って、すべてのメンバーアカウントで一貫したバックアップ計画が維持されます。 AWS Control Tower が利用できるリージョンの全リストについては、AWS リージョン表を参照してください。詳細については、AWS Control Towerのホームページをご覧になるか、AWS Control Towerユーザーガイドをご覧ください。

Amazon Q Developer now transforms embedded SQL from Oracle to PostgreSQL

AWS データベース移行サービス (DMS) と DMS スキーマ変換を使用してデータベースを移行する場合、アプリケーション内の埋め込み SQL をターゲットデータベースと互換性があるように変換する必要がある場合があります。手動で変換するのではなく、IDE の Amazon Q Developer を使用して変換を自動化することができます。\n Amazon Q Developer は DMS スキーマ変換のメタデータを使用して、アプリケーション内の Embedded SQL をターゲットデータベースと互換性のあるバージョンに変換します。Amazon Q デベロッパーは、お客様のアプリケーション内の Oracle SQL ステートメントを検出し、それを PostgreSQL に変換します。提案された変更を確認して承認し、変換の概要を表示し、その概要で推奨される次のステップに従って、変換されたコードを検証およびテストできます。 この機能は Visual Studio Code と IntelliJ IDE で利用できます。 詳細を確認して利用を開始するには、こちらをご覧ください。

AWS Billing and Cost Management Data Exports for FOCUS 1.0 is now generally available

本日、AWSは、2024年6月からパブリックプレビューが開始されたFOCUS 1.0のデータエクスポートの一般提供（GA）を発表しました。FOCUS 1.0 はオープンソースのクラウドコストと使用量の仕様で、複数のソースにわたるクラウド財務管理を簡素化するための標準化を行っています。FOCUS 1.0 のデータエクスポートにより、お客様は FOCUS 1.0 スキーマを使用して AWS のコストと使用状況データを Amazon S3 にエクスポートできます。FOCUS 1.0 の GA リリースは Data Exports の新しい表で、プレビュー表と比べて主な仕様適合性のギャップが解決されています。\n FOCUS 1.0 (GA) のデータエクスポートでは、顧客はリストコスト、契約コスト、請求コスト、実効コストという 4 つの標準化された列にコストが表示されます。これにより、貯蓄プランとリザーブドインスタンスの割引と償却が一貫して処理されます。FOCUS の標準化されたスキーマにより、ソースを問わずデータを確実に参照できます。 FOCUS 1.0 (GA) のデータエクスポートは米国東部 (バージニア北部) リージョンで利用できますが、AWS GovCloud (米国) リージョンと AWS 中国 (北京と寧夏) リージョンを除くすべての AWS リージョンのコストと使用状況のデータが含まれています。 FOCUS 1.0 のデータエクスポートの詳細については、ユーザーガイド、製品詳細ページ、および FOCUS プロジェクトのウェブページをご覧ください。まず、AWS 請求およびコスト管理コンソールのデータエクスポートページにアクセスし、「FOCUS 1.0 with AWS columns」という名前の新しい GA テーブルのエクスポートを作成してください。FOCUS 1.0 GA エクスポートを作成したら、プレビューエクスポートは不要になります。GA リリースの仕様適合状況は、こちらで確認できます。

Amazon Managed Service for Apache Flink now supports Amazon Managed Service for Prometheus as a destination

本日、AWSはプロメテウス向けAmazonマネージドサービス用の新しいApache Flinkコネクタのサポートを発表しました。AWS が Apache Flink オープンソースプロジェクトのために提供した新しいコネクタにより、Apache Flink の新しいターゲットとして Amazon マネージドサービス for Prometheus が追加されました。Apache Flink で生データを前処理し、プロメテウスとグラファナのための Amazon マネージドサービスでリアルタイムのオブザーバビリティを構築することで、プロメテウスのメトリクスのデータカーディナリティを管理できるようになりました。\n プロメテウス向け Amazon マネージドサービスは、安全でサーバーレスでスケーラブルな Prometheus 互換のモニタリングサービスです。基盤となるインフラストラクチャを管理しなくても、現在使用しているのと同じオープンソースの Prometheus データモデルとクエリ言語を使用してワークロードのパフォーマンスをモニタリングできます。Apache Flink コネクタは、Apache Flink アプリケーション向け Amazon マネージドサービスとの間でデータを移動するソフトウェアコンポーネントです。Apache Flink バージョン 1.19 以降では、新しいコネクタを使用して Amazon マネージドサービス for Prometheus の宛先に処理済みデータを送信できます。Apache Flink 向け Amazon マネージドサービスでは、データをリアルタイムで変換して分析できます。サーバーやクラスターを管理する必要も、コンピューティングやストレージのインフラストラクチャをセットアップする必要もありません。 Apache Flink 用の Amazon マネージドサービスと Prometheus 用 Amazon マネージドサービスについて詳しくは、こちらのドキュメントをご覧ください。オープンソース Apache Flink コネクタの詳細については、公式ウェブサイトをご覧ください。Apache Flink 向け Amazon マネージドサービスと Prometheus 向け Amazon マネージドサービスのリージョンの可用性については、AWS リージョン表を参照してください。

Amazon SageMaker introduces Scale Down to Zero for AI inference to help customers save costs

Amazon SageMaker Inference の新機能である Scale Down to Zero を発表できることを嬉しく思います。この機能を使用すると、使用していない時間帯にエンドポイントのインスタンスをゼロにスケールできます。この機能により、AI モデルを使用して推論を実行するコストを大幅に削減できるため、チャットボット、コンテンツ管理システム、その他の生成的な AI ユースケースなど、トラフィックパターンが変動するアプリケーションに特に役立ちます。\n Scale Down to Zero を使用すると、お客様は SageMaker 推論エンドポイントを、使用していないときはインスタンス数がゼロに自動的にスケールし、トラフィックが再開したらすぐにスケールアップするように設定できます。この機能は、トラフィックパターンが予測可能で、推論トラフィックが断続的に発生する場合や、開発/テスト環境がある場合に効果的です。SageMaker 推論コンポーネントを使用すれば、スケールダウン・トゥ・ゼロの実装は簡単です。お客様は AWS SDK for Python (Boto3)、SageMaker Python SDK、または AWS コマンドラインインターフェイス (AWS CLI) を使用して自動スケーリングポリシーを設定できます。このプロセスには、マネージドインスタンスのスケーリングを有効にしたエンドポイントのセットアップ、スケーリングポリシーの設定、スケーリングアクションをトリガーする CloudWatch アラームの作成が含まれます。 Amazon SageMaker がサポートされているすべての AWS リージョンで、「ゼロにスケールダウン」が一般的に利用できるようになりました。Scale Down to Zero の実装とジェネレーティブ AI デプロイのコスト最適化の詳細については、ドキュメントページをご覧ください。

Amazon Q Developer Pro tier introduces a new, improved dashboard for user activity

Amazon Q Developer Pro レベルでは、詳細な使用アクティビティダッシュボードが提供されるようになりました。これにより、管理者は、登録ユーザーがどのように Amazon Q Developer 機能を活用し、生産性を向上させているかをより詳細に把握できます。このダッシュボードでは、AI が生成したコード行の数や、開発者の統合開発環境 (IDE) におけるインラインコードやチャット提案などの個々の機能の受け入れ率など、ユーザーアクティビティのメトリクスに関するインサイトが表示されます。この情報により、管理者は使用状況をモニタリングし、Amazon Q Developer を通じて達成された生産性の向上を評価できます。\n 新規のお客様には、この使用状況ダッシュボードがデフォルトで有効になっています。既存の Amazon Q Developer 管理者は AWS マネジメントコンソールからダッシュボードを有効にして、詳細な使用状況メトリクスの追跡を開始できます。既存のお客様も、新しい詳細な使用状況メトリックスダッシュボードに加えて、以前のメトリックスと使用状況データのコピーを引き続き表示できます。この機能の詳細については、Amazon Q 開発者ユーザーガイドをご覧ください。 これらの改善は、最近リリースされた Amazon Q 開発者管理者向けのユーザーごとのアクティビティレポートおよび最終アクティビティ日機能と連動して行われ、ユーザーアクティビティの可視性と制御がさらに強化されています。 Amazon Q Developer Pro ティアのサブスクリプション管理機能の詳細については、AWS コンソールをご覧ください。

Amazon EC2 Capacity Blocks now supports instant start times and extensions

本日、アマゾンウェブサービスが Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) の ML 用キャパシティブロックの 3 つの新機能を発表しました。これにより、キャパシティブロックを通じて GPU や ML チップインスタンスにほぼ瞬時にアクセスしたり、キャパシティブロックの有効期間を延長したり、キャパシティブロックを最大6か月という長期にわたって予約したりできます。これらの新機能により、機械学習 (ML) ワークロードのニーズに合わせて GPU と ML チップの容量をプロビジョニングするオプションが増えました。\n キャパシティブロックを使用すると、GPU と ML チップの容量を 1 ～ 64 インスタンス (512 個の GPU または 1,024 個の Trainium チップ) のクラスターサイズで予約できるため、さまざまな ML ワークロードを柔軟に実行できます。本日より、わずか数分で開始できるキャパシティブロックをプロビジョニングできるようになり、GPU や ML チップの容量にすばやくアクセスできるようになります。ML ジョブに予想以上に時間がかかる場合は、キャパシティブロックを拡張して、キャパシティへのアクセスが中断されないようにすることもできます。最後に、GPU や ML チップの容量を長期間必要とするプロジェクトでは、キャパシティブロックを最大 6 か月間プロビジョニングできるようになりました。これにより、必要な時間だけキャパシティを確保できます。 EC2 キャパシティブロックは、米国東部 (バージニア北部、オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (東京とメルボルン) の P5e、P5、P4d、Trn1 インスタンスで利用できます。リージョン別のインスタンスの可用性の詳細な内訳については、ユーザーガイドを参照してください。 詳細については、『ML 用 Amazon EC2 キャパシティブロック』ユーザーガイドを参照してください。

AWS Backup now supports Amazon Timestream in Asia Pacific (Mumbai)

本日、アジアパシフィック (ムンバイ) リージョンで LiveAnalytics 用 Amazon Timestream の AWS Backup サポートが提供されたことをお知らせします。AWS Backup は、Amazon Timestream for LiveAnalytics のデータ保護と他の AWS サービス (コンピューティング、ストレージ、データベースを網羅する) およびサードパーティアプリケーションのデータ保護を一元化および自動化できる、ポリシーベースのフルマネージド型で費用対効果の高いソリューションです。AWS Backup は AWS Organizations と連携することで、データ保護アクティビティを設定、管理、統制するためのポリシーを一元的にデプロイできます。\n 今回のローンチにより、Amazon Timestream for LiveAnalytics の AWS Backup サポートは、米国東部 (バージニア北部、オハイオ、オレゴン)、アジアパシフィック (シドニー、東京)、ヨーロッパ (フランクフルト、アイルランド) の各地域で利用できるようになりました。リージョンの提供状況、利用できる機能、料金の詳細については、AWS Backup の料金表ページと AWS Backup 機能の利用可否ページを参照してください。 LiveAnalytics 用 Amazon Timestream の AWS バックアップサポートの詳細については、AWS Backup の技術文書をご覧ください。開始するには、AWS Backup コンソールにアクセスしてください。

AWS DMS now supports Data Masking

AWS Database Migration Service (AWS DMS) はデータマスキングをサポートするようになりました。これにより、お客様は移行中に機密データを列レベルで変換できるようになり、GDPR などのデータ保護規制への準拠に役立ちます。AWS DMS を使用して、保護する必要のある列レベルの情報を編集するデータのコピーを作成できるようになりました。\n AWS Data Masking は、指定したデータ部分を自動的にマスクします。Data Masking には、数字のランダム化、数字のマスキング、ハッシュという 3 つの変換手法があります。DMS Classic と DMS Serverless バージョン 3.5.4 でサポートされるすべてのエンドポイントで使用できます。 AWS DMS でのデータマスキングの詳細については、AWS DMS の技術文書を参照してください。

Amazon Connect now allows agents to self-assign tasks

Amazon Connect では、エージェントがエージェントワークスペースまたはコンタクトコントロールパネル（CCP）からチェックボックスをオンにすることで、エージェントがタスクを作成して自分に割り当てることができるようになりました。たとえば、エージェントは、希望する時間にタスクをスケジュールし、自己割り当てオプションをチェックすることで、お客様に最新情報を伝えるフォローアップアクションをスケジュールできます。Amazon Connect Tasks を使用すると、コンタクトセンターのすべてのエージェントタスクに優先順位を付け、割り当て、完了まで追跡できるため、エージェントの生産性が向上し、顧客の問題が迅速に解決されます。\n この機能は、Amazon Connect が提供されているすべての AWS リージョンでサポートされています。詳細については、当社のドキュメントを参照してください。使いやすいクラウドコンタクトセンターである Amazon Connect の詳細については、Amazon Connect のウェブサイトをご覧ください。

Enhanced Pricing Calculator now supports discounts and purchase commitments (in preview)

本日、AWS は、強化された AWS 料金計算ツールのパブリックプレビューを発表しました。これにより、対象となる割引を組み込むことで、新しいワークロードの正確なコスト見積もりや、既存の AWS 使用量への変更のコストを正確に見積もることができます。また、コミットメント購入によるコストへの影響と、それが組織の一括請求に与える影響を見積もるのにも役立ちます。本日のリリースにより、AWS Pricing Calculator では対象となる割引をコスト見積もりに適用できるようになり、情報に基づいた財務計画の決定を行えるようになりました。\n AWS 請求およびコスト管理コンソールで利用できる強化された料金計算ツールでは、ワークロードのコスト見積もりと AWS の全額請求の見積もりという 2 種類のコスト見積もりを行うことができます。強化された料金計算ツールを使用すると、コスト見積もりを作成する際に、過去の使用量をインポートしたり、正味の新規使用量を作成したりできます。また、既存の Pricing Calculator の見積もりをインポートして、他の AWS コンソールユーザーと見積もりを共有することから始めることもできます。強化された価格計算ツールを使用すると、コストへの影響を自信を持って評価し、ワークロードの移行、新しいワークロードの計画、または既存のワークロードの増加による投資収益率を把握できます。AWS クラウドではコミットメント購入の計画を立てることができます。また、新しい公開コスト見積もり API を使用してコスト見積もりを作成したり、アクセスしたりすることもできます。

強化された価格計算ツールは中国を除くすべての AWS 商用地域で利用できます。新しい料金計算ツールを使い始めるには、AWS 請求およびコスト管理コンソールにアクセスしてください。詳細については、AWS 料金計算ツールユーザーガイドとブログをご覧ください。

Amazon S3 Express One Zone now supports conditional deletes

Amazon S3 Express One Zone は、レイテンシーの影響を受けやすいアプリケーション向けの高性能な S3 ストレージクラスで、オブジェクトを削除する前に変更されていないかどうかを評価できるようになりました。この条件付き削除機能により、データの耐久性が向上し、複数の書き込みが頻繁に行われるシナリオでの偶発的な削除によるエラーが減ります。\n 条件付き書き込みは、複数のクライアントを持つ分散アプリケーションが共有データセットのデータを同時に更新する方法を簡単にし、意図しない上書きを防ぐのに役立ちます。ディレクトリバケットでは、クライアントは DeleteObject API と DeleteObjects API の x-amz-if-match-last-modified-time、x-amz-if-match-size、HTTP if-match ヘッダーをそれぞれ使用して、オブジェクトの最終更新時間、サイズ、Etag の条件付き削除チェックを実行できます。次に、S3 Express One Zone は、これらの各オブジェクト属性がこれらのヘッダーで指定された値と一致するかどうかを評価し、条件が満たされるまでクライアントがオブジェクトを削除できないようにします。これらのヘッダーを削除リクエストで組み合わせて使用したり、個別に削除したりすることで、オブジェクト状態の評価を S3 Express One Zone に確実にオフロードし、分散型で高度に並列化されたワークロードを意図しない削除から効率的に保護できます。 条件付き削除の S3 Express One Zone サポートは、ストレージクラスが利用可能なすべての AWS リージョンで追加料金なしで利用できます。S3 API、SDK、CLI を使用して条件付き削除を実行できます。詳細については、S3 ドキュメントをご覧ください。

Amazon Managed Service for Apache Flink now delivers to Amazon SQS queues

本日、AWS は Amazon シンプルキューサービス用の新しい Apache Flink コネクタのサポートを発表しました。AWS が Apache Flink オープンソースプロジェクトのために提供した新しいコネクタにより、Apache Flink の新しい送信先として Amazon シンプルキューサービスが追加されました。新しいコネクタを使用すると、ストリーミングデータを処理および分析するための一般的なフレームワークおよびエンジンである Apache Flink を使用して、処理済みデータを Apache Flink 用アマゾンマネージドサービスから Amazon シンプルキューサービスのメッセージに送信できます。\n Apache Flink 向け Amazon マネージドサービスでは、Apache Flink を使用してストリーミングデータをリアルタイムで簡単に変換および分析できます。Apache Flink は、データストリームを処理するためのオープンソースのフレームワークおよびエンジンです。Amazon マネージドサービス for Apache Flink は、Apache Flink アプリケーションの構築と管理の複雑さを軽減し、組み込みのコネクタを使用して Apache Kafka (Amazon MSK) 向けアマゾンマネージドストリーミング、Amazon Kinesis データストリーム、Amazon OpenSearch サービス、Amazon DynamoDB ストリーム、Amazon S3、カスタム統合などと統合します。 Amazon Simple Queue Service は、分散型ソフトウェアシステムやコンポーネントを統合したり分離したりできる、安全で耐久性に優れた利用可能なホストキューを提供します。Amazon SQS には、ディールレターキューやコスト配分タグなどの一般的な構成が用意されています。 Apache Flink 向け Amazon マネージドサービスと Amazon シンプルキューサービスの詳細については、当社のドキュメントをご覧ください。オープンソース Apache Flink コネクタの詳細については、公式ウェブサイトをご覧ください。Apache Flink 向け Amazon マネージドサービスと Amazon シンプルキューサービスのリージョンの可用性については、AWS リージョン表を参照してください。

AWS Artifact enhances agreements with improved access control and tracking

AWS Artifact の契約機能の強化を発表できることを嬉しく思います。これにより、契約締結の管理と追跡の方法が改善されます。\n AWS Artifact では、AWS ID およびアクセス管理 (IAM) アクションおよびリソースレベルで、契約へのきめ細かなアクセスを提供できるようになりました。IAM アクセス権限を簡単に設定できるように、AWS Artifact 契約に「AWS ArtifactAgreementsReadOnly Access」と「AWS ArtifactAgreementsFullAccess」の管理ポリシーを導入しました。これらの管理ポリシーでは、それぞれ読み取り専用権限と完全アクセス権限が付与されています。また、AWS Artifact の契約アクティビティ用に CloudTrail ロギングも実装しました。これにより、契約に関連するユーザーアクティビティや API 呼び出しを簡単に追跡および監査できます。Artifact コンソールから新機能を利用するには、IAM ポリシーを更新し、Artifact Agreements コンソールでオプションを選択して、新しいきめ細かな権限の使用をオプトインしてください。 また、ListCustomerAgreements という新しい API も導入しました。これにより、AWS アカウントごとに有効な顧客契約を一覧表示できます。この API により、特に多数のアカウントを管理しているお客様や複雑なコンプライアンス要件を管理しているお客様にとって、有効な契約の自動化と効率的な追跡が可能になります。 これらの機能はすべての AWS 商業地域で使用できます。AWS Artifact の詳細と契約の管理方法については、ドキュメントと AWS Artifact API リファレンスを参照してください。

Amazon SageMaker launches Multi-Adapter Model Inference

本日、Amazon SageMaker は、事前にトレーニングされた言語モデルを使用するお客様に素晴らしい可能性をもたらす新しいマルチアダプター推論機能を導入しました。この機能により、何百もの微調整された LoRa (Low-Rank Adaptation) モデルアダプタを 1 つのエンドポイントにデプロイし、リクエストに基づいて適切なアダプタをミリ秒単位で動的にロードできます。これにより、共通のベースモデル上に構築された多くの特殊な LoRa アダプターを効率的にホストできるため、個別のモデルを展開する場合と比較して、高いスループットとコスト削減を実現できます。\n マルチアダプターの推論により、事前トレーニング済みのモデルを迅速にカスタマイズして、多様なビジネスニーズを満たすことができます。たとえば、マーケティング会社や SaaS 企業は、各顧客固有の画像、コミュニケーションスタイル、ドキュメントを使用して AI/ML アプリケーションをパーソナライズし、カスタマイズされたコンテンツを数秒で生成できます。同様に、ヘルスケアや金融サービスなどの業界の企業は、LoRA を活用した共通の基本モデルを再利用して、微調整された適切なアダプターを交換するだけで、医療診断から不正検出まで、さまざまな専門タスクに取り組むことができます。この柔軟性と効率性により、強力で適応性の高い AI を組織全体に導入する新たな機会が開かれます。 マルチアダプター推論機能は通常、アジア太平洋 (東京、ソウル、ムンバイ、シンガポール、シドニー、ジャカルタ)、カナダ (中央)、ヨーロッパ (フランクフルト、ストックホルム、アイルランド、ロンドン)、中東 (UAE)、南米 (サンパウロ)、米国東部 (バージニア北部、オハイオ)、および米国西部 (オレゴン) で利用できます。 はじめに、LoRa の使用とモデルアダプターの管理に関する情報については、Amazon SageMaker 開発者ガイドを参照してください。

AWS CodePipeline now supports publishing ECR image and AWS InspectorScan as new actions

AWS CodePipeline のアクションカタログに ECR ビルドアンドパブリッシュアクションと AWS インスペクタースキャンアクションが導入されました。ECR BuildAndPublish アクションを使用すると、Docker イメージを簡単に作成し、パイプライン実行の一部として ECR に公開できます。InspectorScan アクションでは、パイプライン実行の一環としてソースコードリポジトリまたは Docker イメージをスキャンできます。\n 以前は、Docker イメージをビルドして公開したり、脆弱性スキャンを実行したりする場合、CodeBuild プロジェクトを作成し、適切なコマンドを使用してプロジェクトを設定し、プロジェクトを実行するために CodeBuild アクションをパイプラインに追加する必要がありました。今では、これらのアクションをパイプラインに追加するだけで、あとはパイプラインに処理を任せることができます。 パイプラインで ECR BuildAndPublish アクションを使用する方法の詳細については、ドキュメントをご覧ください。パイプラインでの InspectorScan アクションの使用方法の詳細については、ドキュメントをご覧ください。AWS CodePipeline の詳細については、当社の製品ページをご覧ください。これらの新しいアクションは、AWS GovCloud (米国) リージョンと中国リージョンを除き、AWS CodePipeline がサポートされているすべてのリージョンで利用できます。

Amazon Connect Contact Lens launches calibrations for agent performance evaluations

調整を実行して、マネージャーがエージェントのパフォーマンスを評価する方法の一貫性と正確性を高めることができるため、エージェントは一貫したフィードバックを受け取ることができます。調整中、複数のマネージャーが同じ評価フォームを使用して同じ連絡先を評価できます。その後、さまざまなマネージャーが提出した評価の違いを確認して、マネージャーが評価のベストプラクティスについて意見を一致させ、評価フォームを改善する機会を特定できます。たとえば、評価質問をより具体的に言い換えて、マネージャーが一貫して回答できるようにするなど、評価フォームを改善する機会を特定できます。また、マネージャーの回答と承認された評価を比較して、マネージャーがエージェントのパフォーマンスを評価する際の精度を測定し、改善することもできます。\n この機能は、コンタクトレンズのパフォーマンス評価がすでに利用可能なすべての地域で利用できます。詳細については、当社のドキュメントと Web ページをご覧ください。コンタクトレンズの価格については、料金ページをご覧ください。

Request future dated Amazon EC2 Capacity Reservations

本日、Amazon EC2 キャパシティ予約を将来開始するようにリクエストできることを発表します。キャパシティ予約により、特定のアベイラビリティーゾーンのコンピューティングキャパシティをすぐに予約できるため、重要なワークロードを確実に処理できます。本日より、キャパシティ予約を作成して将来開始できるようになりました。これにより、将来のニーズに備えてキャパシティを確保でき、将来発生する重要なスケーリングイベントでも安心しておくことができます。\n 必要なキャパシティ、開始日、および予約を使用する最低期間を指定することで、将来日付のキャパシティ予約を作成できます。EC2 がリクエストを承認すると、選択した開始日に予約が有効になるようにスケジュールされ、アクティベーションが完了するとすぐにインスタンスを起動できます。 この新機能は、すべての AWS 商用地域、AWS 中国地域、AWS GovCloud (米国) リージョンのすべてのキャパシティ予約のお客様が追加費用なしで利用できます。これらの機能の詳細については、キャパシティ予約ユーザーガイドを参照してください。

Announcing InlineAgents for Agents for Amazon Bedrock

Amazon Bedrockのエージェントには、開発者が実行時にBedrockエージェントを動的に定義および設定できる新機能であるInlineAgentsが提供されるようになりました。この強化により、エージェントの機能をより柔軟に制御できるようになり、ユーザーは事前設定されたコントロールプレーン設定に頼ることなく、基盤モデル、命令、アクショングループ、ガードレール、ナレッジベースをその場で指定できるようになりました。\n InlineAgentsを使用すると、開発者は新しいエージェントバージョンを作成したりエージェントを準備したりすることなく、特定のタスクやユーザーの要件に合わせてエージェントを簡単にカスタマイズできます。この機能により、エージェントを個別に作成しなくても、さまざまな AI 構成をすばやく試したり、さまざまなエージェント機能を試したり、エージェントが使用できるツールを動的に更新したりできます。 インラインエージェントは Amazon Bedrock エージェントランタイムサービスの新しい InvokeInlineAgent API を通じて利用できます。この機能は既存の Bedrock Agent との完全な互換性を維持しながら、柔軟性と使いやすさを向上させます。インラインエージェントは、エージェント Amazon Bedrock 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。 インラインエージェントの詳細と使用方法については、Amazon Bedrock 開発者ガイドと InvokeInlineAgent API の AWS SDK ドキュメントを参照してください。

AWS AppConfig supports automatic rollback safety from third-party alerts

AWS AppConfig では、機能フラグ、実験的フラグ、または設定データの更新に問題がある場合に自動ロールバックをトリガーするサードパーティモニターのサポートが追加されました。お客様は AWS AppConfig をサードパーティのアプリケーションパフォーマンスモニタリング (APM) ソリューションに接続できるようになりました。これまではモニタリングには Amazon CloudWatch が必要でした。このモニタリングにより、本番環境で変更を加える際の信頼性が高まり、安全管理が強化されます。\n 機能フラグや設定データを誤って変更すると、予期しないダウンタイムやパフォーマンスの低下が発生する可能性があります。AWS AppConfig には、このリスクを軽減するための安全ガードレールが用意されています。AWS AppConfig の重要な安全対策の 1 つは、機能フラグまたは設定変更のロールアウト中にモニターが警告を発したときに AWS AppConfig がすぐに変更をロールバックできることです。通常、この自動化により、人間のオペレーターよりも迅速に問題を解決できます。お客様は AWS AppConfig Extensions を使用して、独自仕様のソリューションを含むあらゆる API 対応 APM に接続できます。 AWS AppConfig のサードパーティアラームロールバックは、AWS GovCloud (米国) リージョンを含むすべての AWS リージョンで利用できます。開始するには、AWS AppConfig 入門ガイドを使用するか、AWS AppConfig 自動ロールバックについて学習してください。

Amazon CloudWatch adds context to observability data in service consoles, accelerating analysis

Amazon CloudWatch では、オブザーバビリティデータにコンテキストが追加され、IT オペレータ、アプリケーション開発者、サイト信頼性エンジニア (SRE) が、関連するテレメトリをナビゲートしたり、リソース間の関係を視覚化したり、分析を迅速に行ったりすることがはるかに簡単になりました。この新機能は、さまざまなメトリクスやログをリアルタイムの洞察に変換し、問題の根本原因をより迅速に特定し、運用効率を向上させます。\n この機能により、Amazon CloudWatch はオブザーバビリティデータと、Amazon EC2 インスタンスや AWS Lambda 関数などの基盤となる AWS リソース内の関係を自動的に視覚化できるようになりました。この機能は AWS マネジメントコンソール全体に統合されており、CloudWatch ウィジェット、CloudWatch アラーム、CloudWatch アプリケーションシグナル、CloudWatch コンテナインサイトなど、複数のエントリポイントからアクセスできます。この機能を選択するとサイドパネルが開き、現在のビューから離れることなく、関連するメトリクスやログをすべて調べて詳細に調べることができます。パネル内で関心のある他の指標やリソースを選択することで、トラブルシューティングプロセスを効率化できます。 この新機能は、すべての商用 AWS リージョンでデフォルトで有効になっています。関連するテレメトリとリソースを確認して調べるには、Amazon CloudWatch エージェントを最新バージョンに更新することをお勧めします。 詳細については、Amazon CloudWatch 製品ページをご覧になるか、ドキュメントをご覧ください。

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