2025/8/22 9:00:00 ~ 2025/8/25 9:00:00 (JST)

最近の発表

Amazon EKS enables namespace configuration for AWS and Community add-ons

Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) では、AWS アドオンとコミュニティアドオンの Kubernetes 名前空間の設定がサポートされるようになりました。これにより、Kubernetes クラスター内でのアドオンの編成方法をより細かく制御できるようになりました。\n 名前空間設定により、アドオンのインストール時にカスタム名前空間を指定できるようになり、EKS クラスター内のアドオンオブジェクトの整理と分離が容易になりました。この柔軟性により、運用上のニーズや既存の名前空間戦略に合わせてアドオンを調整できます。アドオンを特定の名前空間にインストールしたら、その名前空間を変更するには、そのアドオンを削除して再作成する必要があります。 この機能は、AWS マネジメントコンソール、Amazon EKS API、AWS コマンドラインインターフェイス (CLI)、および AWS CloudFormation などのコードツールとしてインフラストラクチャから利用できます。AWS とコミュニティアドオンの名前空間設定は、すべての商用 AWS リージョンで利用できるようになりました。詳細については、Amazon EKS のドキュメントをご覧ください。

Amazon RDS for PostgreSQL now supports delayed read replicas

Amazon RDS for PostgreSQL は遅延リードレプリカをサポートするようになりました。これにより、レプリカデータベースがソースデータベースより遅れる最小時間を指定できます。この機能によってタイムバッファが作成され、意図しないテーブル削除や意図しないデータ変更などの人為的エラーによるデータ損失を防ぐことができます。\n 障害復旧シナリオでは、問題のある変更が適用される前にレプリケーションを一時停止し、特定のログ位置までレプリケーションを再開し、レプリカを新しいプライマリデータベースとして昇格させることができます。この方法では、大規模なデータベースでは数時間かかる従来のポイントインタイム復元操作に比べて、復旧時間を短縮できます。 この機能は、AWS GovCloud (米国) リージョンを含め、RDS for PostgreSQL が提供されているすべての AWS リージョンで、標準の RDS 料金を超える追加料金なしで利用できます。詳細については、Amazon RDS for PostgreSQL のドキュメントをご覧ください。

Amazon EC2 R7g instances now available in Africa (Cape Town)

本日より、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) R7g インスタンスが AWS アフリカ (ケープタウン) リージョンで利用できるようになりました。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を削減できます。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 R7g」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。

Amazon RDS for Db2 now supports read replicas

DB2 用 Amazon リレーショナルデータベースサービス (RDS) がリードレプリカをサポートするようになりました。お客様はデータベースインスタンスに最大 3 つのリードレプリカを追加でき、そのレプリカを使用してプライマリデータベースインスタンスに過負荷をかけることなく読み取り専用アプリケーションをサポートできます。\n お客様は、プライマリデータベースインスタンスと同じリージョンまたは別のリージョンにレプリカを設定できます。リードレプリカを設定すると、RDS は変更を非同期でリードレプリカにレプリケートします。お客様は、プライマリデータベースインスタンスのパフォーマンスに影響を与えずに、リードレプリカに対して読み取り専用クエリを実行できます。また、読み取り操作と書き込み操作の両方をサポートするようにリードレプリカを昇格させることで、お客様はリードレプリカをディザスタリカバリに使用することもできます。 リードレプリカには、レプリカインスタンス上のすべての vCPU の IBM Db2 ライセンスが必要です。お客様は AWS Marketplace からオンデマンド Db2 ライセンスを取得するか、または個人所有ライセンス (BYOL) を使用できます。詳細については、Amazon RDS for Db2 のドキュメントと料金ページを参照してください。

Announcing the AWS Billing and Cost Management MCP server

本日、AWSは、請求およびコスト管理用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。このサーバーは、AWS Labs GitHubリポジトリで利用できるようになりました。Billing and Cost Management MCP サーバーでは、お客様が任意の AI エージェントまたはアシスタントを使用して、過去の支出を分析し、コスト最適化の機会を見つけ、新しいワークロードのコストを見積もることができます。\n 人工知能は、顧客がFinOpsプラクティスを管理する方法を変革しつつあります。顧客はコンソールから Amazon Q Developer の AI を活用したコスト分析および最適化機能にアクセスできますが、請求およびコスト管理 MCP サーバーはこれらの機能を、Q Developer CLI ツール、Kiro IDE、Visual Studio Code、Claude Desktop など、お客様が使用しているすべての MCP 対応の AI アシスタントまたはエージェントに提供します。このMCPサーバーにより、これらのクライアントは、過去および予測されたコストと使用状況データの分析、コスト最適化の機会の特定、AWSサービスの価格設定の理解、コスト異常の発見などを行うための豊富な機能を利用できます。MCPサーバーは、AWSサービスAPIへのアクセスを提供するだけでなく、専用のSQLベースの計算エンジンも提供します。これにより、AIアシスタントは、前期比の変化から単価メトリックに至るまで、信頼性が高く再現性のある計算を実行でき、大量のコストと使用状況データを簡単に処理できます。 オープンソースサーバーをダウンロードして、お好みの MCP 対応 AI アシスタントと統合できます。サーバーは標準の AWS 認証情報を使用して AWS 請求およびコスト管理サービスに安全に接続します。設定は最小限で済みます。開始するには、AWS Labs GitHub リポジトリにアクセスしてください。

Count Tokens API supported for Anthropic’s Claude models now in Amazon Bedrock

Count Tokens APIがAmazon Bedrockで利用できるようになりました。これにより、推論を実行する前に、特定のモデルIDに送信される特定のプロンプトまたは入力のトークン数を決定できます。\n Count Tokens API では、プロンプトのトークン数を表示することで、コストをより正確に予測できるようになり、AI モデルの使用に関する透明性と制御性が向上します。Amazon Bedrock のトークン制限をプロアクティブに管理できるため、使用量を最適化し、予期しないスロットリングを回避できます。また、ワークロードをモデルのコンテキスト長制限内に収めることができるため、より効率的なプロンプト最適化が可能になります。

Count Tokens API はリリース時に Claude モデルをサポートし、これらのモデルがサポートされているすべての地域で機能を利用できるようになります。サポートされているモデルやユースケースなど、この新機能の詳細については、Count Tokens API ドキュメントをご覧ください。

Amazon SageMaker Unified Studio adds S3 file sharing options to projects

Amazon SageMaker Unified Studio では、プロジェクトでシンプルなファイルストレージオプションが提供されるようになりました。これにより、データワーカーは Git に頼らずに分析や機械学習のワークフローを簡単に共同作業できます。プロジェクトのさまざまなメンバー間でコードファイルを共有するために、Git リポジトリ (GitHub、GitLab、Bitbucket Cloud) または Amazon Simple Storage (S3) バケットのいずれかを選択できるようになりました。S3 がデフォルトのオプションですが、Git を使用したいお客様は、引き続き現在と同じ体験をすることができます。\n 今回の発表により、SageMaker Unified Studio 全体で使用しているツール (JupyterLab、コードエディター、SQL クエリエディターなど) に関係なく、お客様には一貫したファイルビューが表示され、コードの作成、編集、共有が簡単になります。S3 ファイルストレージオプションは「最終書き込み優先」の原則に基づいて動作し、管理者が有効にすれば基本的なファイルバージョン管理をサポートします。このオプションは、プロジェクトアーティファクト用の共同作業スペースを維持しながら、Git の操作を管理せずに分析と機械学習の作業に集中したいデータサイエンスチームにとって特に有益です。 この機能は、Amazon SageMaker Unified Studio が利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。SageMaker Unified Studio プロジェクトのストレージオプションの詳細については、Amazon SageMaker Unified Studio ユーザーガイドの「プロジェクトファイルの管理」を参照してください。

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