2025/5/29 9:00:00 ~ 2025/5/30 9:00:00 (JST)
最近の発表
Amazon GameLift Servers SDKs are now on GitHub
Amazon GameLift サーバーチームは、C++、C#、Go 用の Amazon GameLift サーバー SDK がオープンソースになり、amazon-gamelift GitHub 組織で利用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。アンリアルエンジンと Unity のゲームエンジンプラグインと SDK は、アクセシビリティ向上のため、開発者用スクリプトとともに同じ GitHub 組織の下に移動されました。\n 今回の発表により、CMake や OpenSSL などの外部ツールの必要性など、一般的な設定上のハードルが取り除かれ、統合作業が簡素化されました。開発者は、クロスコンパイル、ARM サーバービルド、Unreal Engine ツールチェーンをネイティブサポートすることで、サーバー SDK の統合をすぐに開始できます。Amazon Game Server SDK をオープンソース化することで、開発者コミュニティとのより強力なコラボレーションを促進し、より迅速な問題解決を実現し、直接的な貢献経路を実現し、進行中の開発の透明性を高めたいと考えています。 今日は、リポジトリを探索し、問題を提起し、GitHub 上の Amazon GameLift サーバー SDK に貢献することから始めることができます。この新機能は、中国を除く世界中のすべての Amazon GameLift サーバーサポート対象地域で利用できます。 バージョンアップデートとリリースの詳細については、Amazon GameLift サーバーリリースノートをご覧ください。
Amazon FSx for Lustre は、事実上無制限のスケーラビリティ、唯一完全に伸縮自在な Lustre ストレージ、およびクラウドで最も低コストの Lustre ファイルストレージを提供するインテリジェント階層型ストレージクラスを開始します。FSx for Lustre はフルマネージド型のストレージサービスで、1 秒あたりテラバイトのスループット、数百万の IOPS、クラウド内の GPU インスタンスとしては最速のストレージパフォーマンスを実現します。FSx Intelligent-Tiering ストレージクラスは、ホットデータとコールドデータが混在し、一貫した SSD レベルのパフォーマンスを必要としない HDD ベースまたは HDD/SSD が混在するワークロードに最適化されています。このようなワークロードでは、FSx for Lustre Intelligent-Tiering ストレージクラスは、オンプレミスの HDD ファイルストレージと比較して最大 34% 高いコストパフォーマンスを実現し、他のクラウドベースの Lustre ストレージと比較して最大 70% 優れたコストパフォーマンスを提供します。 \n FSx for Lustre Intelligent-Tieringは、ギガバイトの実験データから始める場合でも、最も要求の厳しいHPCおよびAIワークロード向けにペタバイト規模の大規模データセットを管理する場合でも、高いパフォーマンスを提供します。Intelligent-Tiering ストレージクラスは、アクセスパターンに基づいてファイルストレージを自動的にスケールアップまたはスケールダウンすることで、コスト削減に役立ちます。この新しいストレージクラスは、頻繁アクセス、低頻度アクセス、およびアーカイブ階層間の自動階層化により、保存したデータに対してのみ課金されるため、高額なオーバープロビジョニングやストレージ管理が不要になります。レイテンシーの影響を受けやすいワークロードには、オプションの SSD リードキャッシュが HDD 価格で SSD レベルのパフォーマンスを実現します。FSx for Lustre Intelligent-Tiering ストレージクラスは、天気予報、地震画像、ゲノム解析、ADAS トレーニングなどの計算集約型ワークロード向けに、低コストで最もシンプルなストレージ管理を実現するように最適化されています。
FSx Intelligent-Tiering ストレージクラスが利用可能な AWS リージョンの詳細については、「FSx Lustre ファイルシステムのデプロイオプション」を参照してください。
この新しいストレージクラスの詳細については、Amazon FSx for Lustre のドキュメントと AWS ニュースブログを参照してください。
Amazon EMR では、ジョブのロールにテーブルへのフルアクセスがある場合に、AWS Lake Formation に登録されたテーブルの Apache Spark ジョブからの読み取りおよび書き込みオペレーションがサポートされるようになりました。この機能により、同じ Apache Spark アプリケーション内から Apache Hive テーブルと Iceberg テーブルに対する CREATE、ALTER、DELETE、UPDATE、MERGE INTO ステートメントの作成、変更、削除、更新、MERGE INTO などのデータ操作言語 (DML) 操作が可能になります。\n Lake Formation のきめ細かなアクセス制御 (FGAC) では、行、列、セルの各レベルできめ細かなセキュリティ制御が可能ですが、多くの ETL ワークロードに必要なのはテーブルへのフルアクセスだけです。この新機能により、テーブル全体へのアクセスが許可されたときに Apache Spark がデータを直接読み書きできるようになり、以前は特定の ETL 操作を制限していた FGAC の制限がなくなります。RDD、カスタムライブラリ、UDF、カスタムイメージ (EC2 上の EMR の場合は AMI、EMR サーバーレスのカスタムイメージ) を含む Spark の高度な Spark 機能を Lake Formation テーブルで活用できるようになりました。さらに、データチームは Lake Formation のテーブルレベルのセキュリティ境界を維持しながら、SageMaker Unified Studio を使用して複雑でインタラクティブな Spark アプリケーションを互換モードで実行できます。 この機能は、Amazon EMR と AWS Lake Formation 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ます。 この機能の詳細については、EMR サーバーレスドキュメントの「Lake Formation のフィルターなしのアクセス」セクションを参照してください。
Announcing new Model Context Protocol (MCP) Servers for AWS Serverless and Containers
本日、AWSは、AWS Lambda、Amazon Elastic Container Service(ECS)、Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)、およびFinch向けのモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーのリリースを発表しました。MCP サーバーは、AI コードアシスタントが AWS サーバーレスと AWS Lambda、Amazon ECS、Amazon EKS などのコンテナサービスについてリアルタイムでコンテキストを理解できるようにすることで、AI 支援アプリケーション開発を強化するための標準インターフェイスです。MCP サーバーでは、選択した AWS サービスと正しくやり取りする方法に関する最新のフレームワークに AI アシスタントがアクセスできるようにすることで、アイデアから本稼働までの時間を短縮できます。\n MCP サーバーでは、AI コードアシスタントが AWS の運用上のベストプラクティス、Well-Architected の原則、およびサービス固有の最適化を取り入れることで、本番環境ですぐに成果を出すことができます。AWS Lambda、Amazon ECS、Amazon EKS、Finch でアプリケーションを構築する場合、開発者は自然言語を使用して要件を記述し、AI コードアシスタントはサービス構成、インフラストラクチャのセットアップ、およびサービス間の統合を処理できます。コードアシスタントは MCP サーバーで提供されているツールと設定を使用してアプリケーションを構築およびデプロイします。MCP サーバーでは、ロギング、監視、セキュリティ制御、障害のトラブルシューティングなどの AI 支援によるサービス固有の構成が可能になるため、運用も簡素化されます。 AWS Serverless と Containers 向けの MCP サーバーと、それらが AI 支援アプリケーション開発をどのように変革できるかについて詳しくは、AWS ニュースブログをご覧ください。お使いの AI 対応 IDE を使用して、これらのサービス用のオープンソース MCP サーバーをローカルでダウンロードして試すには、aws-labs GitHub リポジトリにアクセスしてください。
Amazon S3 Express One Zone now supports granular access controls with S3 Access Points
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、S3 アクセスポイントを使用したきめ細かなアクセスコントロールをサポートするようになりました。S3 アクセスポイントでは、特定のプレフィックスや API アクションに基づいてアクセスを絞り込むことができます。\n S3 Express One Zone のデータにアクセスするチーム、アプリケーション、または個人に合わせたアクセスポリシーを作成できるようになりました。各アクセスポイントには、固有のホスト名、きめ細かなアクセス制御のためのカスタマイズ可能な権限、Virtual Private Cloud へのアクセスを制限する機能が備わっています。S3 アクセスポイントは、書き込み専用権限によるデータ取り込み、読み取り専用アクセスによる分析処理、特定の制限付きでのクロスアカウントデータ共有など、さまざまなユースケースに役立ちます。 S3 Express One Zone は S3 アクセスポイントによるきめ細かなアクセス制御をサポートしており、ストレージクラスが利用可能なすべての AWS リージョンで利用できます。S3 アクセスポイントは、AWS マネジメントコンソール、Amazon S3 REST API、AWS コマンドラインインターフェイス、または AWS ソフトウェア開発キットを使用して開始できます。S3 アクセスポイントの詳細については、S3 ユーザーガイドをご覧ください。
AWS Amplify Hosting announces customizable build instances
AWS Amplify Hosting では、カスタマイズ可能なビルドインスタンスを提供して、アプリケーションを構築するためのメモリと CPU 構成を増やすことができることを嬉しく思います。この新機能により、開発者は複数のビルドインスタンスから選択して、アプリケーション固有の要件に基づいてビルド環境を最適化できます。\n 開発者は次の 3 つのインスタンスタイプから選択できるようになりました。 (デフォルト) スタンダード (8 GB メモリ、4 つの vCPU) 大規模 (16 GB メモリ、8 仮想 CPU) XLarge (72 GB メモリ、36 vCPU) 任意の Amplify アプリのビルドインスタンスは、Amplify コンソールの [ホスティング] → [ビルド設定] で調整できます。これらのインスタンスの価格は、Amplify の料金ページに記載されています。 この機能は、米国東部 (オハイオ)、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (北カリフォルニア)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (香港)、アジアパシフィック (東京)、アジアパシフィック (大阪) アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (ムンバイ)、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)、カナダ (中部)、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパの 20 の AWS Amplify Hosting リージョンすべてで利用できます。(ストックホルム)、ヨーロッパ(ミラノ)、ヨーロッパ(アイルランド)、ヨーロッパ(ロンドン)、ヨーロッパ(パリ)、中東(バーレーン)、南米(サンパウロ) 開始するには、ブログ投稿をご覧ください。または、ドキュメンテーションをお読みください。
AWS Security Hub now supports NIST SP 800-171 Revision 2
AWS Security Hub は、米国国立標準技術研究所 (NIST) の特別刊行物 800-171 リビジョン 2 (NIST SP 800-171 リビジョン 2) に準拠した自動セキュリティチェックをサポートするようになりました。NIST SP 800-171 Rev. 2 は、米国商務省の一部機関である NIST によって開発されたサイバーセキュリティとコンプライアンスのフレームワークです。このコンプライアンスフレームワークは、米国連邦政府に属していないシステムや組織における管理対象未分類情報 (CUI) の機密性を保護するための推奨セキュリティ要件を定めています。セキュリティハブの NIST SP 800-171 Rev. 2 標準には、AWS リソースに対する自動チェックを実行して NIST SP 800-171 Rev. 2 要件への準拠を評価する 63 種類の自動統制が含まれています。\n 新しい標準は、AWS GovCloud (米国) や中国リージョンなど、Security Hub が現在利用できるすべての AWS リージョンで利用できるようになりました。AWS 環境全体でこの標準を迅速に有効化するには、Security Hub の中央設定を使用することをお勧めします。この方法では、1 回の操作で、組織の全アカウント、または一部のアカウント、および Security Hub にリンクされているすべての AWS リージョンで標準を有効にできます。 詳細については、『AWS セキュリティハブユーザーガイド』の「NIST SP 800-171 リビジョン 2」を参照してください。セキュリティハブの新機能やコントロールに関する通知を受け取るには、セキュリティハブ SNS トピックに登録してください。また、Security Hub は AWS 無料利用枠を利用して 30 日間無料でお試しいただけます。
AWS Cost Explorer now offers new Cost Comparison feature
AWS は、お客様が 2 か月間のコスト変化を理解するのに役立つ新しい AWS Cost Explorer 機能であるコスト比較を発表しました。Cost Comparation は 2 か月間の大幅なコスト変化を自動的に検出し、これらの変化の原動力となる主な要因を明らかにします。今回の発表により、顧客は組織全体の毎月のコスト変動を簡単に把握し、支出変動の主な要因を迅速に特定できるようになりました。\n Cost Comparison では、サービス、アカウント、地域にわたる最も大きなコスト変動を自動的に特定することで、時間のかかるコスト分析プロセスを合理化します。これにより、Cost Explorer でさまざまなビューを切り替えたり、データをスプレッドシートにエクスポートして手動で比較したりする必要がなくなります。この機能では、使用量の変化、クレジット、払い戻し、ボリュームディスカウントの影響など、コスト要因の詳細な内訳が表示されます。AWS 請求およびコスト管理コンソールのホームページにある新しいトップトレンドウィジェットには、過去 2 か月間のコスト変動の上位 10 件が表示されます。詳細な分析を行うには、AWS Cost Explorer の新しい比較ビューを使用できます。このビューには包括的なコスト分析機能があり、選択した 2 か月間の使用量、クレジット、払い戻し、ボリュームディスカウントの影響など、選択した 2 か月間の変化を明らかにするコスト要因に関する洞察が得られます。 コスト比較は、AWS 中国リージョンを除くすべての AWS 商用リージョンで追加料金なしでご利用いただけます。開始するには、お客様が AWS 請求およびコスト管理コンソールにアクセスしてホームページの「トップトレンド」ウィジェットを表示するか、Cost Explorer に移動してレポートパラメータパネルで「比較」を選択します。詳細については、AWS Cost Explorer のドキュメントを参照してください。
Amazon IVS Real-Time Streaming now supports participant replication
Amazon インタラクティブビデオサービス (Amazon IVS) のリアルタイムストリーミングでは、参加者のレプリケーションがサポートされるようになり、参加者をある IVS ステージから別の IVS ステージにコピーできるようになりました。この機能により、参加者は複数のステージに同時に登場できるため、ステージ間のやり取りが容易になります。\n ソーシャル・ライブ・ストリーミング・アプリケーションの一般的な使用例の 1 つは、2 人のストリーマーを一時的にマッチングさせて、リアルタイムでやり取りできる対戦モードです。参加者レプリケーションを使用すると、参加者を別のステージにコピーして、各動画の視聴者に両方のストリーマーを見てもらうことができます。 Amazon IVS は、世界中の視聴者が低レイテンシーまたはリアルタイムの動画を利用できるように設計されたマネージド型ライブストリーミングソリューションです。動画の取り込みと配信は、ライブ動画用に最適化されたインフラストラクチャのマネージドネットワークを介して行われます。Amazon IVS コンソールと動画ストリームの制御と作成のための API が利用できる AWS リージョンの全リストについては、AWS リージョン表をご覧ください。 詳細については、参加者レプリケーションのドキュメントページをご覧ください。
Amazon Neptune Database は、エンジンバージョン 1.4.5.0 以降でカナダ西部 (カルガリー) およびアジアパシフィック (メルボルン) リージョンで利用できるようになりました。カナダ西部 (カルガリー) リージョンとアジアパシフィック (メルボルン) リージョンの R8g、R7g、R7i、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。Amazon Neptune は、グローバルに分散されたアプリケーション向けに設計された Neptune Global Database をサポートしているため、1 つの Neptune データベースを複数の AWS リージョンにまたがることができます。 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の 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。
Amazon OpenSearch Service adds support for Script Plugins
Amazon OpenSearch Service では、新しいスクリプト言語やカスタムスクリプト機能を OpenSearch に追加して、検索やインデックス作成中のスコアリング、ソート、フィールド値の変換などの操作を行うことができるスクリプトプラグインがサポートされるようになりました。\n これまでは、カスタムプラグインを使用して OpenSearch の検索および分析機能を拡張できました。今回のローンチにより、ScriptPlugin インターフェースをカスタムプラグインの一部として実装し、OpenSearch のスクリプト機能を拡張できるようになりました。OpenSearch Service コンソールまたは API を使用してカスタムプラグインをアップロードし、ドメインに関連付けることができます。OpenSearch Service は、プラグインパッケージのバージョン互換性、セキュリティ、許可されているプラグイン操作を検証します。 スクリプトプラグインは、OpenSearch バージョン 2.15 以降を実行しているすべての Amazon OpenSearch Service ドメインでサポートされるようになり、米国西部 (オレゴン)、米国東部 (オハイオ)、米国東部 (バージニア北部)、南米 (サンパウロ)、ヨーロッパ (パリ)、ヨーロッパ (ロンドン)、ヨーロッパ (アイルランド)、ヨーロッパ (フランクフルト)、カナダ (中部)、アジアパシフィック (東京)、アジアパシフィック (シドニー) の 14 のリージョンで利用できるようになりました。アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (ムンバイ)。 カスタムプラグインを使い始めるには、ドキュメントをご覧ください。Amazon OpenSearch サービスの詳細については、製品ページをご覧ください。
Amazon Managed Service for Prometheus now supports 95 day time range queries
プロメテウス向け Amazon マネージドサービスは、最大 95 日間の時間範囲のクエリをサポートするようになりました。これは、以前の 32 日間の制限から増加しています。この機能により、顧客は履歴データを含む 95 日間の任意の期間にクエリを実行できるため、前月比の比較、長期的なシステム傾向の分析、過去のインシデントの確認が可能になります。\n この機能は、サービスが利用可能なすべてのリージョンのすべての Amazon マネージドサービス for Prometheus ワークスペースで利用できるようになりました。はじめに、製品ページとクォータページで制限に関する詳細を確認してください。
AWS DataSync simplifies and accelerates cross-cloud data transfers
AWS DataSync のお客様は、DataSync エージェントをデプロイしなくても、他のクラウドのストレージと Amazon S3 の間でデータを直接転送できるようになりました。この新機能では、DataSync Enhanced モードを使用してパフォーマンスとスケーラビリティが向上し、お客様がデータパイプラインを合理化し、他のクラウドから AWS への移行を迅速に行えるようになります。\n AWS DataSync は、ネットワーク経由でのデータ移動を簡素化する、安全で信頼性の高い高速データ転送サービスです。今回のローンチにより、Google クラウドストレージ、Microsoft Azure Blob Storage、Oracle Cloud Object Storage など、他のクラウドのストレージサービスとの直接転送が可能になります。この新機能では、拡張モードを使用することで、事実上無制限のオブジェクト数をサポートしながら、データの準備、転送、検証を並行して処理することで転送速度が速くなります。お客様は、詳細なメトリックとレポート機能を使用して転送を監視できます。しかも、すべてシンプルな設定で、エージェントの導入は不要です。 この新機能は、AWS DataSync が提供されているすべての AWS リージョンで利用できます。開始するには、AWS DataSync コンソールにアクセスしてください。詳細については、AWS DataSync のドキュメントを参照してください。
CloudTrail Lake now supports event enrichment and expanded event size
本日、AWS は CloudTrail Lake の 2 つの機能強化を発表しました。1 つは AWS アクティビティの分類、検索、分析を容易にするイベントエンリッチメントと、より包括的なセキュリティ分析のための API アクションの可視性を高めるイベントサイズの拡大です。CloudTrail Lake は、アクティビティログを大規模に集約、不変に保存、分析できるマネージド型データレイクです。\n イベントエンリッチメントにより、ビジネスコンテキストに関連する追加情報で CloudTrail の管理とデータイベントを強化できます。イベントにリソースタグを追加したり、選択した AWS グローバル条件キーをイベントに追加したりできるので、AWS アクティビティの分類、検索、分析が容易になります。イベントでリソースタグを使用すると、アプリケーション固有のアクティビティレポートを簡単に作成したり、IAM プリンシパルのプロパティに基づいて AWS API アクティビティを表示したりできます。たとえば、特定のプリンシパルタグを持つプリンシパルが実行したすべての削除アクションを確認できます。イベントエンリッチメントは、AI を活用した自然言語クエリや要約 (プレビュー) などの CloudTrail Lake の分析機能と統合されています。 イベントサイズの拡張により、イベントサイズを最大 1 MB まで拡張できるようになりました。これは 256 KB の制限から大幅に増加しています。これにより、CloudTrail でイベントを切り捨てる必要性が減り、API アクションの可視性が高まり、より包括的なセキュリティ分析が可能になります。 はじめに、AWS マネジメントコンソールまたは CloudTrail Lake イベントデータストアの AWS API を使用して、イベントのエンリッチメントとイベントサイズの拡大を有効にしてください。これらの機能は、CloudTrail Lake が利用可能な AWS の商用リージョンで利用できます。詳細については、CloudTrail のドキュメントを参照してください。
AWS Blogs
Amazon Web Services ブログ (日本語)
- NTT データの AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム成果報告 : AI Agent によるクリエイティブ業務支援ソリューション開発
- Amazon Q Developer CLI がターミナルでの画像入力をサポート
- AWS Weekly Roundup: Amazon Bedrock での Claude 4、EKS ダッシュボード、コミュニティイベントなど (2025 年 5 月 26 日)
AWS News Blog
- Amazon FSx for Lustre が、最も低コストで唯一完全に伸縮自在な Lustre ファイルストレージを備えた新しいストレージクラスを発表
- Amazon ECS、Amazon EKS、AWS サーバーレス MCP サーバーで AI 支援開発を強化
AWS Architecture Blog
AWS Big Data Blog
AWS Compute Blog
Containers
- EKS での AI の紹介:Amazon EKS によるスケーラブルな AI ワークロードの強化
- Amazon ECS MCP サーバーによる AI アシストコンテナデプロイの自動化
- Amazon EKS の Amazon S3 テーブルと Apache Spark によるデータレイクの最適化
- Amazon EKS MCP サーバーによるアプリケーション開発の促進
Front-End Web & Mobile
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- エージェントオーケストレーションを備えたオンデバイスSLMにより、通信業界におけるきわめてパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを実現
- 医療機関での Amazon Q の使用
- Mastercardが不正検知のためのほぼゼロのダウンタイム導入を実現した方法
- DC Summit for AWS で医療システムを変革する方法を学びましょう
AWS Machine Learning Blog
- AWS の地理空間基礎モデルによる地球観測の革命
- Amazon BedrockのLlamIndexとMistralを使って、高度な知識発見のためのエージェント型RAGアプリケーションを作成しましょう
- Amazon Nova Canvas を使ったテキストから画像への変換の基本
- インテリアデザインと製品写真のための Amazon Nova Canvas の実際のアプリケーション
AWS for M&E Blog
Networking & Content Delivery
AWS Storage Blog
- カリフォルニア大学アーバイン校がペタバイト単位の研究データを AWS にバックアップ
- Amazon S3 テーブルから表形式のデータを利用してインサイトやビジネスレポートを作成する方法
- AWS による紙から電子への医療請求処理の自動化