2025/8/7 9:00:00 ~ 2025/8/8 9:00:00 (JST)

最近の発表

AWS Lambda now supports GitHub Actions to simplify function deployment

AWS Lambda では、コードや設定の変更を GitHub リポジトリにプッシュしたときに、GitHub Actions を使用して Lambda 関数を自動的にデプロイできるようになりました。これにより、サーバーレスアプリケーションの継続的インテグレーションと継続的デプロイ (CI/CD) パイプラインが合理化されます。 \n GitHub Actions により、アプリケーション開発チームはソフトウェア配信プロセスを自動化できるようになり、開発者がリポジトリに更新をプッシュするたびにコード変更を自動的にビルド、テスト、デプロイする CI/CD ワークフローが可能になります。以前は、Lambda を使用してサーバーレスアプリケーションを構築する開発チームは、GitHub Actions から Lambda 関数を更新するためのカスタムスクリプトまたは AWS コマンドラインインターフェイス (AWS CLI) コマンドを作成する必要がありました。そのため、関数コードのアーティファクトを手動でパッケージ化し、AWS ID とアクセス管理 (IAM) の権限を設定し、エラー処理を設定する必要がありました。このプロセスにより、リポジトリ間で定型的なコードが繰り返され、新規開発者のオンボーディング時間が長くなり、デプロイエラーのリスクが高まりました。本日より、新しい GitHub アクションでは、GitHub Actions ワークフローの宣言型設定を使用して Lambda 関数に変更を簡単にデプロイできるようになり、手動でのデプロイ手順の複雑さが解消されました。このアクションは、.zip ファイルとコンテナイメージの両方のデプロイをサポートし、コードのパッケージ化を自動的に処理し、OpenID Connect (OIDC) 認証を使用して IAM とシームレスに統合します。 はじめに、Lambda 関数をデプロイするための設定パラメータを指定して「Deploy Lambda Function」アクションを GitHub Actions ワークフローファイルに追加します。このアクションでは、ランタイム、メモリサイズ、タイムアウト、環境変数などの関数設定、変更を加えずに検証できるオプションの「ドライラン」モード、サイズの大きい.zip ファイルパッケージの Amazon S3 ベースのデプロイサポートがサポートされています。詳細については、Lambda 開発者ガイドと GitHub アクションの「Lambda 関数のデプロイ」の README をご覧ください。 この GitHub アクションは、Lambda が利用可能なすべての商用 AWS リージョンの Lambda 関数に使用できます。

Amazon EC2 C7g instances now available in additional regions

本日より、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) C7g インスタンスは、AWS 中東 (バーレーン)、AWS アフリカ (ケープタウン)、および AWS アジアパシフィック (ジャカルタ) リージョンでご利用いただけます。これらのインスタンスは、AWS Graviton2 プロセッサと比較して最大 25% 優れたコンピューティングパフォーマンスを提供する AWS Graviton3 プロセッサを搭載し、分離されたマルチテナンシー、プライベートネットワーク、高速ローカルストレージを備えた効率的で柔軟で安全なクラウドサービスを提供する AWS が設計したイノベーションの集まりである AWS Nitro System 上に構築されています。\n また、Amazon EC2 Graviton3 インスタンスは、同等の EC2 インスタンスと同じパフォーマンスで、消費電力が最大 60% 少ないため、クラウドの二酸化炭素排出量が削減されます。スケーラビリティ向上のため、これらのインスタンスはベアメタルを含む 9 種類のインスタンスサイズで利用可能で、最大 30 Gbps のネットワーク帯域幅と Amazon Elastic Block Store (EBS) に最大 20 Gbps の帯域幅を提供します。 詳細については、「Amazon EC2 C7g」を参照してください。ワークロードを Graviton ベースのインスタンスに移行する方法については、AWS Graviton ファストスタートプログラムおよび Graviton 用ポーティングアドバイザーを参照してください。開始するには、AWS マネジメントコンソールを参照してください。

AWS Outposts servers now support service link static configuration

本日、AWSは、AWS OutpostsサーバーのサービスリンクとDNS IPアドレスの静的ネットワーク構成サポートの一般提供を発表しました。この新機能により、お客様はインストール時に Outposts サーバーのサービスリンクインターフェイスと DNS IP アドレスを静的 IP アドレスで設定できるようになり、データセンターに動的ホスト設定プロトコル (DHCP) サーバーを設置する必要がなくなります。\n この機能強化は、ネットワークのセキュリティ要件が厳しく、データセンターで DHCP サーバーを使用できないお客様にとって有益です。このようなお客様は、セキュリティ基準を維持したまま、サービスリンク接続の IP アドレスを手動で設定できるようになりました。

この機能は、Outposts サーバー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。

お客様は Outposts サーバーのインストール中にこの機能を設定する必要があります。詳しくは、Outposts サーバーインストールガイドをご覧ください。

Amazon Bedrock now available in the Asia Pacific (Melbourne) Region

本日より、お客様はアジア太平洋 (メルボルン) リージョンの Amazon Bedrock を使用して、さまざまな基盤モデル (FM) やジェネレーティブ AI アプリケーションを構築するための強力なツールを使用して、ジェネレーティブ AI アプリケーションを簡単に構築およびスケーリングできます。\n Amazon Bedrock は完全マネージド型サービスで、主要な AI 企業が提供する、高性能な大規模言語モデルやその他の FM を 1 つの API で選択できます。Amazon Bedrock には、ガードレールやモデルのカスタマイズなど、お客様が Amazon Bedrock に組み込まれたセキュリティ、プライバシー、責任ある AI を備えたジェネレーティブ AI アプリケーションを構築するために必要な、さまざまな機能も用意されています。これらの機能は、顧客がさまざまな業界の複数のユースケースに合わせてカスタマイズされたアプリケーションを構築するのに役立ち、組織が顧客の信頼とデータガバナンスを確保しながら、ジェネレーティブ AI から持続的な成長を引き出すのに役立ちます。 開始するには、Amazon Bedrock ページにアクセスし、Amazon Bedrock のドキュメントで詳細を確認してください。

Amazon EKS adds safety control to prevent accidental cluster deletion

Amazon Elastic Kubernetes サービス (EKS) が削除保護をサポートするようになったため、EKS クラスターが誤って終了するのを防ぐことができます。削除保護を有効にすると、クラスターを削除する前に明示的に無効にする必要があります。これにより、重要な環境の安全管理が強化されます。\n 削除保護は、新規および既存のクラスターすべてでデフォルトで無効になっています。削除保護は、クラスターの作成中または作成後にいつでも有効にできます。保護されたクラスターを削除するには、まずクラスターの削除保護を無効にしてから、クラスターの削除を続行する必要があります。この 2 段階の検証プロセスは、特に複数のユーザーがクラスターの管理責任を分担している環境で、自動化エラーや誤ったコマンドが原因で意図しない削除が行われるのを防ぐのに役立ちます。 有効にすると、AWS マネジメントコンソール、EKS API、AWS コマンドラインインターフェイス (CLI)、eksctl、または AWS CloudFormation などのコードツールとしてのインフラストラクチャを使用してクラスターを削除しようとすると、削除保護が無効になるまでブロックされます。この機能は、すべての商用 AWS リージョンと AWS GovCloud (米国) リージョンで利用できます。詳細については、Amazon EKS ドキュメントをご覧ください。

Amazon EC2 R7gd instances are now available in additional AWS Regions

本日より、最大 3.8 TB のローカル NVMe ベースの SSD ブロックレベルストレージを搭載した Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) R7gd インスタンスが、アフリカ (ケープタウン)、アジアパシフィック (ソウル)、ヨーロッパ (ミラノ)、イスラエル (テルアビブ) の各リージョンで利用できるようになりました。\n R7GD は AWS Nitro システム上に構築された DDR5 メモリを搭載した AWS Graviton3 プロセッサを搭載しています。オープンソースデータベース、インメモリキャッシュ、リアルタイムのビッグデータ分析など、メモリを大量に消費するワークロードに最適で、スクラッチスペース、一時ファイル、キャッシュ用のデータの一時ストレージを必要とするアプリケーションなど、高速で低レイテンシーのローカルストレージにアクセスする必要があるアプリケーションに最適です。同等の Graviton2 ベースのインスタンスに比べて、リアルタイム NVMe ストレージのパフォーマンスが最大 45% 向上しています。また、Graviton3 ベースのインスタンスは、同等の EC2 インスタンスと比較して、同じパフォーマンスで最大 60% 少ないエネルギーしか消費しないため、クラウドでの二酸化炭素排出量を削減できます。 詳細については、「Amazon R7Gd インスタンス」を参照してください。開始するには、AWS マネジメントコンソールを参照してください。

Amazon EC2 M7gd instances are now available in Asia Pacific (Seoul) Region

本日より、最大 3.8 TB のローカル NVMe ベースの SSD ブロックレベルストレージを搭載した Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) M7gd インスタンスがアジアパシフィック (ソウル) リージョンで利用できるようになりました。\n DDR5 メモリを搭載したこれらの Graviton3 ベースのインスタンスは AWS Nitro System 上に構築されており、スクラッチスペース、一時ファイル、およびキャッシュ用のデータの一時ストレージを必要とするアプリケーションなど、高速で低レイテンシーのローカルストレージにアクセスする必要があるアプリケーションに最適です。同等の Graviton2 ベースのインスタンスと比べて、リアルタイム NVMe ストレージのパフォーマンスが最大 45% 向上しています。また、Graviton3 ベースのインスタンスは、同等の EC2 インスタンスと比較して、同じパフォーマンスで最大 60% 少ないエネルギーしか消費しないため、クラウドでの二酸化炭素排出量を削減できます。 詳細については、「Amazon EC2 M7GD インスタンス」を参照してください。開始するには、AWS マネジメントコンソールを参照してください。

AWS Deadline Cloud now supports Autodesk VRED

AWS Deadline Cloud では、Autodesk VRED 内からの VRED レンダリングジョブの送信と Deadline クラウドクライアントの使用がサポートされるようになりました。AWS Deadline Cloud は完全マネージド型のサービスで、映画、テレビ、放送、ウェブコンテンツ、デザイン用のコンピューター生成グラフィックや視覚効果を作成するチームのレンダリング管理を簡素化します。Autodesk VRED とのこの新しい統合により、AWS Deadline Cloud の機能が拡張され、大規模で忠実な 3D 設計ビジュアライゼーションを求める自動車および製造業の顧客セグメントをサポートできるようになります。\n AWS Deadline Cloud を使用すれば、レンダリングファームのインフラストラクチャを自分で管理しなくても、どこからでも Autodesk VRED レンダリングジョブを送信できます。Autodesk VRED は、複雑な 3D ビジュアライゼーションデータに命を吹き込み、デジタルプロトタイプを共同開発できるようにします。データを AWS Deadline Cloud に送信して、レビューや反復のためのビジュアライゼーションを迅速にレンダリングできるようになりました。VRED 提出者用デッドラインクラウド (Windows 用) は、インストーラと AWS Deadline Cloud GitHub リポジトリから入手できます。 詳細については、AWS Deadline クラウドのドキュメントと VRED GitHub リポジトリ用デッドラインクラウドを参照してください。

Amazon EC2 M7i instances are now available in the Middle East (UAE) Region

本日より、カスタムの第4世代インテル Xeon スケーラブルプロセッサー (コードネーム Sapphire Rapids) を搭載した Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) M7i インスタンスが、中東 (UAE) リージョンで利用できるようになりました。これらのカスタムプロセッサは AWS でのみ利用可能で、他のクラウドプロバイダーが使用している同等の x86 ベースの Intel プロセッサと比べて、パフォーマンスが最大 15% 向上しています。\n M7i は M6i と比較して最大 15% 優れたコストパフォーマンスを実現します。M7i インスタンスは、ゲームサーバー、CPU ベースの機械学習 (ML)、ビデオストリーミングなど、最大のインスタンスサイズや継続的に高い CPU 使用率を必要とするワークロードに最適です。M7i は、最大 48 x 大きいサイズのインスタンスと 2 つのベアメタルサイズ (メタル-24xl、メタル-48xl) を提供します。これらのベアメタルサイズは、データ運用の効率的なオフロードと高速化を促進し、ワークロードのパフォーマンスを最適化するために使用されるデータストリーミングアクセラレーター、インメモリ分析アクセラレーター、QuickAssist テクノロジーなどの組み込みインテルアクセラレーターをサポートしています。 詳細については、Amazon EC2 M7i インスタンスをご覧ください。開始するには、AWS マネジメントコンソールを参照してください。

AWS Budgets now supports Billing View for cross-account cost monitoring

AWS は、AWS Budgets の Billing View のサポートを発表しました。これにより、組織は管理アカウントにアクセスしなくても、複数のメンバーアカウントにまたがる予算を作成できます。この統合により、組織は支出のモニタリングを事業構造や運用上のニーズに合わせて調整しやすくなります。\n この機能強化により、コスト配分タグや組織内の特定の AWS アカウントに基づいて、コスト管理データを絞り込んで予算を作成できます。たとえば、エンジニアリングリーダーはコスト配分タグでフィルタリングされたビューを使用して複数のアカウントにまたがるアプリケーションの予算を作成でき、FinOps チームはフィルタリングされていないビューを使用して組織全体の予算を作成できます。しかも、管理アカウントへのアクセスは不要です。これにより、管理アカウントへのアクセスを最小限に抑えることで、セキュリティのベストプラクティスを維持しながら予算管理を合理化できます。 この機能は、AWS GovCloud (米国) リージョンと中国リージョンを除き、AWS Budgets と Billing View を利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。 AWS 予算と請求ビューの統合の詳細については、AWS コスト管理ユーザーガイドの「AWS 予算と請求ビュー」を参照してください。

Amazon OpenSearch Serverless introduces automatic semantic enrichment

Amazon OpenSearch Serverless では、セマンティック検索の実装を簡素化する画期的な機能である自動セマンティックエンリッチメントが提供されるようになりました。自動セットアッププロセスにより複雑な手動設定が不要になり、最小限の労力で検索の関連性を高めることができるようになりました。\n セマンティック検索は、検索クエリのコンテキストと意味を理解することで、キーワードマッチングの域を超えます。たとえば、「頭痛の治療法」を検索する場合、セマンティック検索では、「片頭痛治療」や「疼痛管理法」に関する適切な結果がインテリジェントに返されます。これらの用語がクエリにまったく含まれていなくても、これらの用語が正確に表示されます。 以前は、セマンティック検索を実装するには ML (機械学習) の専門知識、モデルホスティング、OpenSearch の統合が必要でした。自動セマンティックエンリッチメントにより、このプロセスは大幅に簡略化されました。自動セマンティックエンリッチメントでは、セマンティック検索機能を必要とするフィールドを指定するだけで済みます。OpenSearch Service は、データの取り込み中にすべてのセマンティックエンリッチメントを自動的に処理します。 この機能は、アラビア語、中国語、フィンランド語、フランス語、ヒンディー語、日本語、韓国語、スペイン語などの 15 言語に対応する、英語のみと多言語の 2 種類の言語に対応しています。支払いはデータインジェスト中の実際に使用した分のみで、ストレージや検索クエリの継続的なコストはかかりません。 この新機能はすべてのサーバーレスコレクションで自動的に有効になり、米国東部（バージニア北部）、米国東部（オハイオ）、米国西部（オレゴン）、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）、アジアパシフィック（東京）、ヨーロッパ（フランクフルト）、ヨーロッパ（アイルランド）、ヨーロッパ（スペイン）、ヨーロッパ（ストックホルム）で利用できるようになりました。始めるには、ドキュメントにアクセスしたり、ブログを読んだり、ビデオを見たり、セマンティック検索の価格を確認したりしてください。お住まいの地域で利用できるかどうかは、AWS 地域サービスリストを確認してください。

Amazon Location - Geofencing now supports multipolygon and polygon with exclusion zones

Amazon Location Service はマルチポリゴンと除外ゾーンをサポートするようになり、複雑な境界の作成とジオフェンシングが簡単になりました。これにより、顧客は隣接していない地域のジオフェンスを作成できます。たとえば、カタリナ諸島などの沖合地域を含むカリフォルニア州の境界を定義する場合などです。これらの強化されたジオフェンスは既存のワークフローと完全に統合されており、AWS コンソールからアクセスすることも、API や SDK のサポートを通じてプログラムからアクセスすることもできます。\n Amazon Location Service はロケーションベースのサービスで、開発者はデータ品質、ユーザーのプライバシー、コストを犠牲にすることなく、マップ、対象ポイント、ジオコーディング、ルーティング、トラッキング、ジオフェンシングをアプリケーションに簡単かつ安全に追加できます。Amazon Location Service を使用すれば、位置データを常に管理できるため、プライバシーを保護し、企業のセキュリティリスクを軽減できます。 Amazon ロケーションサービスは 5 大陸の 17 の AWS リージョンで利用できます。 詳細については、Amazon ロケーションサービス開発者ガイドをご覧ください。

Amazon OpenSearch Serverless adds support for Hybrid Search, AI connectors, and automations

Amazon OpenSearch サーバーレスは、ニューラル検索、ハイブリッド検索、ワークフロー API、AI コネクタのサポートを発表しました。この新しい API セットにより、検索拡張生成 (RAG) やセマンティック検索などのユースケースが容易になります。\n ニューラル検索では、ベクターではなくテキストや画像を使用してセマンティッククエリを実行できます。ニューラル検索では、Amazon SageMaker、Amazon Bedrock、その他の AI サービスとのコネクタを備えた高レベル API を使用して、クエリや取り込み時に高密度ベクトルや疎ベクトルなどのエンリッチメントを生成します。ハイブリッド検索では、レキシカルクエリ、ニューラルクエリ、K-NN (ベクター) クエリを組み合わせて検索の関連性を高めることができます。ワークフロー API を使用すると、モデル、コネクター、パイプラインなどの OpenSearch AI リソースをテンプレートにパッケージ化して、ニューラル検索などの AI 機能を有効にするために必要な複数ステップの設定を自動化し、Amazon Bedrock、Cohere、OpenAI、DeepSeek などの特定のモデルプロバイダーとの統合を簡素化できます。 ニューラルサーチ、ハイブリッド検索、ワークフロー API、AI コネクタは、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、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)、アジアパシフィック (東京)、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパ (アイルランド)、ヨーロッパ (スペイン)、ヨーロッパ (ストックホルム) のすべてのサーバーレスコレクションで有効になっています。お住まいの地域で利用できるかどうかは、AWS 地域サービスリストを確認してください。 これらの機能の詳細については、ニューラルサーチ、ハイブリッドサーチ、ワークフロー API、AI コネクタのドキュメントを参照してください。Amazon OpenSearch サーバーレスの詳細については、製品ページをご覧ください。

Amazon Aurora Serverless v2 now offers up to 30% performance improvement

Amazon Aurora Serverless v2 では、最新のサーバーレスプラットフォームバージョン (バージョン 3) で実行されているデータベースのパフォーマンスが最大 30% 向上しました。Aurora Serverless v2 は ACU の容量を測定します。各 ACU は、約 2 ギビバイト (GiB) のメモリ、対応する CPU、およびネットワーキングを組み合わせたものです。容量範囲を指定すると、データベースはアプリケーションのニーズに合わせてこの範囲内でスケーリングされます。バージョン 3 のサーバーレスプラットフォームバージョンは、0 から 256 Aurora キャパシティユニット (ACU) までのスケーリングをサポートしています。\n パフォーマンスが向上したことで、さらに要求の厳しいワークロードに Aurora Serverless を使用できるようになりました。新しいクラスター、データベースの復元、新しいクローンはすべて最新のプラットフォームバージョンで起動します。既存のクラスターは、クラスターを停止して再起動するか、Blue/Green Deployments を使用してアップグレードできます。クラスターのプラットフォームバージョンは、AWS コンソールのインスタンス設定セクションで確認するか、RDS API の DB クラスターの ServerlessV2PlatformVersion パラメーターを使用して確認できます。 最新のプラットフォームバージョンは、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。Aurora サーバーレスは Amazon Aurora 向けのオンデマンドの自動スケーリング設定です。料金の詳細と利用可能なリージョンについては、Amazon Aurora 料金表をご覧ください。詳細については、ドキュメントを読み、AWS マネジメントコンソールのいくつかのステップだけで Aurora Serverless v2 データベースを作成することから始めましょう。

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