2025/3/4 9:00:00 ~ 2025/3/5 9:00:00 (JST)
最近の発表
Amazon Q Business now supports insights from audio and video data
本日、Amazon Q Business が音声および動画データの取り込みをサポートす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。この新機能により、Amazon Q のお客様は取り込まれたオーディオおよびビデオコンテンツを検索できるようになり、メディアファイルに含まれる情報に基づいて質問できるようになります。\n この強化により、Amazon Q Business の機能が大幅に拡張され、組織がマルチメディアコンテンツにアクセスして利用するためのさらに強力なツールとなりました。顧客はオーディオとビデオのリソースから貴重なインサイトを引き出すことができます。ユーザーは、録画された会議、トレーニングビデオ、ポッドキャスト、または Amazon Q Business に取り込まれたその他のオーディオまたはビデオコンテンツ内の特定の情報を簡単に検索できるようになりました。この機能により、マルチメディアコンテンツをテキストベースのドキュメントと同様に検索およびアクセスできるようになるため、情報の検索が効率化され、知識の共有が強化され、意思決定プロセスが改善されます。 音声と動画の取り込み機能では、Bedrock Data Automation 機能を使用してお客様のマルチモーダル資産を処理します。Amazon Q Business の機能は、米国東部 (バージニア北部) と米国西部 (オレゴン) の AWS リージョンでご利用いただけます。お客様はサポートされている地域でこの機能を使い始めることで、組織のナレッジマネジメントと情報発見プロセスを強化できます。Amazon Q Business への音声および動画データの取り込みを開始するには、Amazon Q コンソールにアクセスするか、ドキュメントを参照してください。Amazon Q ビジネスとその機能の詳細については、Amazon Q 製品ページをご覧ください。
SageMaker Hyperpod Flexible Training Plans now supports instant start times and multiple offers
2025年2月14日より、SageMakerフレキシブル・トレーニング・プランは即時開始時間に対応し、お客様は30分後からプランを予約できるようになりました。\n Amazon SageMaker のフレキシブルトレーニングプラン (FTP) を利用すると、お客様は GPU の容量に簡単にアクセスして ML ワークロードを実行できます。フレキシブルトレーニングプランを利用するお客様は、予約した時間だけ特定の日に必要な GPU を入手できるので、自信を持って ML 開発サイクルを計画できます。長期的な契約はないため、お客様はワークロードを完了するのに必要な GPU 時間の分のみを支払えばキャパシティ保証を受けることができます。
フレキシブルトレーニングプランでは、30 分以内 (空き状況によります) に予約を開始できるため、機械学習ワークロードを実行しているお客様のコンピューティングリソースの調達が迅速になります。システムはまず、お客様の要件に正確に一致する 1 つの連続したリザーブドキャパシティーブロックを見つけようとします。連続ブロックがない場合、SageMaker は合計時間を 2 つのタイムセグメントに自動的に分割し、2 つの独立したリザーブドキャパシティーブロックを使用してリクエストに応えようとします。さらに、今回のリリースでは、フレキシブル・トレーニング・プランでは最大 3 つの異なるオプションが提供されるようになり、コンピューティングリソースの調達に柔軟性がもたらされます。
トレーニングプランは、SageMaker AI コンソールまたはプログラムによる方法のいずれかを使用して作成できます。SageMaker AI コンソールには視覚的でグラフィカルなインターフェイスがあり、オプションを包括的に把握できます。また、プログラム作成は AWS CLI または SageMaker SDK を使用して行い、トレーニングプラン API と直接やり取りできます。API エクスペリエンスはこちらから始めることができます。
Amazon Lex launches support for Confirmation and Alphanumeric slot types for Korean
Amazon Lex では、韓国語 (ko-KR) ロケールの確認スロットタイプと英数字スロットタイプがサポートされるようになりました。これらの組み込みスロットタイプは、開発者が韓国語アプリケーションでより自然で効率的な会話体験を構築するのに役立ちます。\n 確認スロットタイプは、韓国語のさまざまな表現を「はい」、「いいえ」、「たぶん」、「知らない」の値に自動的に解決するので、複数の同義語を含むカスタムスロットを用意する必要がなくなります。英数字スロットタイプでは文字と数字の組み合わせをキャプチャでき、特定のフォーマットを検証するための正規表現もサポートされているため、識別番号や参照コードなどの構造化データを簡単に収集できます。 これらのスロットタイプは韓国語でサポートされており、Amazon Lex V2 が運用されているすべての AWS リージョンで利用できます。 これらの機能の実装について詳しくは、Amazon Lex のカスタムボキャブラリーと英数字に関するドキュメントをご覧ください。
AWS Secrets Manager increases the API Requests per Second limits
AWS Secrets Manager は、API オペレーションのコアセットである GetSecretValue と DescribeSecret について、より高いリクエストレートをサポートするようになりました。GetSecretValue は 1 秒あたり最大 10,000 件のリクエストをサポートし、DescribeSecret は 1 秒あたり最大 40,000 件のリクエストをサポートするようになりました。引き上げられた API 制限は追加料金なしで利用でき、お客様の AWS アカウントに自動的に適用されます。お客様側でこれ以上のアクションは必要ありません。\n GetSecretValue と DescribeSecret の API 制限の引き上げは、サービスが運用されているすべてのリージョンで利用できます。Secrets Manager が利用できるリージョンのリストについては、AWS リージョンの表を参照してください。Secrets Manager API オペレーションの詳細については、API リファレンスをご覧ください。
AWS Transfer Family announces reduced login latency for SFTP servers
AWS Transfer Family は、サービス側のログインレイテンシーを 1 ～ 2 秒から 500 ミリ秒未満に短縮しました。\n AWS Transfer Family では、SFTP、AS2、FTPS、FTP 経由のファイル転送、および AWS ストレージサービスへの直接送受信とウェブブラウザベースの転送をフルマネージドでサポートしています。今回のローンチにより、SFTP 経由で転送を開始するサービスからのレイテンシーが大幅に短縮されるというメリットがあります。この最適化は、特に自動化されたプロセスや迅速なファイル操作を必要とするアプリケーションを使用する頻度が高く遅延の少ないユースケースに大きなメリットをもたらします。 サーバー側のログインレイテンシーの短縮は、サービスが利用可能なすべての AWS リージョンにあるすべての新規および既存の Transfer Family SFTP サーバーで、追加費用なしですぐに利用できます。SFTP サーバーを作成するには、『Transfer Family ユーザーガイド』を参照してください。
AWS Lambda adds support for Amazon CloudWatch Logs Live Tail in VS Code IDE
AWS Lambda は、Visual Studio Code 用 AWS ツールキットを通じて VS Code IDE の Amazon CloudWatch Logs ライブテールをサポートするようになりました。Live Tail はインタラクティブなログストリーミングおよび分析機能で、ログをリアルタイムで可視化できるため、Lambda 関数の開発とトラブルシューティングが容易になります。\n 以前、Lambda コンソールでの Live Tail のサポートを発表しました。これにより、開発者は Lambda ログをリアルタイムで表示および分析できます。VS Code IDE で Live Tail がサポートされるようになったため、開発者は開発環境内にいながら Lambda 関数のログをリアルタイムで監視できるようになり、コーディングやログ分析のために複数のインターフェイスを切り替える必要がなくなりました。これにより、開発者はコードや設定の変更をリアルタイムですばやく簡単にテストして検証できるようになり、Lambda を使用してアプリケーションを構築する場合の、作成、テスト、デプロイのサイクルが短縮されます。また、この統合により Lambda 関数コードの障害や重大なエラーの検出とデバッグが容易になり、Lambda 関数エラーのトラブルシューティング時の平均復旧時間 (MTTR) が短縮されます。 VS Code IDE で Lambda 用ライブテールを使用するのは簡単です。Visual Studio Code 用 AWS ツールキットの最新バージョンをインストールすると、開発者は AWS エクスプローラーパネルから Live Tail にアクセスできるようになります。目的の Lambda 関数に移動し、右クリックして [Tail Logs] を選択するだけで、リアルタイムでログのストリーミングを開始できます。 VS Code IDE で Lambda 用ライブテールを使用する方法の詳細については、AWS ツールキット開発者ガイドをご覧ください。CloudWatch ログライブテールの詳細については、CloudWatch Logs 開発者ガイドをご覧ください。
Amazon Neptune Database is now available in AWS Asia Pacific (Malaysia) Region
Amazon Neptune データベースは、エンジンバージョン 1.4.3.0 以降でアジアパシフィック (マレーシア) リージョンで利用できるようになりました。AWS アジアパシフィック (マレーシア) リージョンの R6g、R6i、T4g、T3 インスタンスタイプを使用して Neptune クラスターを作成できるようになりました。\n Amazon Neptune Database は、高速で信頼性が高く、フルマネージド型のサービスとしてのグラフデータベースです。これにより、高度に接続されたデータセットを扱うアプリケーションの構築と実行が容易になります。プロパティグラフモデルでは Apache TinkerPop Gremlin または OpenCypher を使用するか、W3C リソース記述フレームワーク (RDF) で SPARQL クエリ言語を使用してアプリケーションを構築できます。Neptune は、高可用性、自動バックアップ、ネットワーク分離などのエンタープライズ向け機能も提供しており、お客様がアプリケーションを本番環境に迅速にデプロイできるよう支援します。 まず、AWS マネジメントコンソール、AWS CLI、またはクイックスタート AWS CloudFormation テンプレートを使用して新しい Neptune クラスターを作成できます。料金と利用可能なリージョンの詳細については、Neptune の料金表と AWS リージョン表を参照してください。
AWS CodeBuild now supports non-container builds in on-demand fleets
AWS CodeBuild は Linux x86、Arm、および Windows オンデマンドフリートでの非コンテナビルドをサポートするようになりました。コンテナ化を行わずに、ホストオペレーティングシステムでビルドコマンドを直接実行できます。AWS CodeBuild は、ソースコードのコンパイル、テストの実行、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 非コンテナビルドでは、ホストシステムリソースへの直接アクセスが必要なビルドコマンドや、コンテナ化を困難にする特定の要件があるビルドコマンドを実行できます。この機能は、デバイスドライバーの構築、システムレベルのテストの実行、ホストマシンへのアクセスが必要なツールの操作などのシナリオで特に役立ちます。 コンテナー以外の機能は、CodeBuild が提供されているすべての地域で利用できます。CodeBuild が利用できる 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。 非コンテナビルドの詳細については、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 製品ページをご覧ください。
Amazon S3 Tables are now available in three additional AWS Regions
Amazon S3 Tables は、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー) の 3 つの AWS リージョンで利用可能になりました。\n S3 Tables は、Apache Iceberg サポートが組み込まれた初めてのクラウドオブジェクトストアであり、表形式のデータを大規模に保存する最も簡単な方法でもあります。S3 テーブルは分析ワークロード専用に最適化されているため、継続的なテーブル最適化によるクエリパフォーマンスは、アンマネージド Iceberg テーブルと比較して最大 3 倍高速になり、汎用 S3 バケットに格納された Iceberg テーブルと比較して 1 秒あたりのトランザクション数が最大 10 倍多くなります。 Amazon SageMaker Lakehouse とのプレビュー統合を通じて、S3 テーブルを AWS アナリティクスサービスで使用できます。また、Apache Spark や Apache Flink などの Apache Iceberg 互換のオープンソースエンジンも同様です。さらに、S3 テーブルは継続的にテーブルメンテナンスを行い、古いスナップショットと関連データファイルを自動的に期限切れにして、時間の経過とともにストレージコストを削減します。 S3 テーブルは現在 11 の AWS リージョンで一般的に利用可能です。料金の詳細については、S3 料金ページをご覧ください。詳細については、製品ページ、ドキュメント、AWS ニュースブログをご覧ください。