2025/9/3 9:00:00 ~ 2025/9/4 9:00:00 (JST)

最近の発表

Amazon MQ now supports OAuth 2.0 plugin for RabbitMQ

Amazon MQ では、単一インスタンスと高可用性マルチ AZ クラスターデプロイの両方で、パブリック ID プロバイダーを使用した RabbitMQ ブローカーの OAuth 2.0 認証と承認がサポートされるようになりました。この機能により、RabbitMQ ブローカーは JWT でエンコードされた OAuth 2.0 アクセストークンを使用してクライアントとユーザーを認証できるようになり、アクセス管理のセキュリティと柔軟性が強化されます。\n AWS コンソール、AWS CloudFormation、AWS コマンドラインインターフェイス (CLI)、または AWS クラウド開発キット (CDK) を使用して、Amazon MQ 上の RabbitMQ ブローカーに OAuth 2.0 を設定できます。この機能は、Amazon MQ が利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。開始するには、OAuth 2.0 認証を使用して新しい RabbitMQ ブローカーを作成するか、既存のブローカーの設定を更新して OAuth2.0 サポートを有効にします。この機能は標準の RabbitMQ OAuth 2.0 実装との互換性を維持し、既存の OAuth 2.0 対応ブローカーのシームレスな移行を保証します。詳細な設定オプションと手順については、Amazon MQ のドキュメントページを参照してください。

Amazon CloudWatch now supports querying metrics data up to two weeks old

Amazon CloudWatch では、メトリックスインサイトクエリソースを使用して最大 2 週間前のメトリックスデータをクエリできるようになりました。CloudWatch メトリックスインサイトでは、SQL ベースのクエリを高速かつ柔軟に行うことができます。この新機能により、3 時間以上経過したメトリクスデータを表示、集約、または細分化して、視覚化と調査を強化できます。\n リソースやアプリケーションのメトリクスの動的なグループを監視するダッシュボードやアラームを作成しているお客様は、Metrics Insights SQL クエリを使用すると最大 3 時間分のデータを視覚化できます。この機能強化により、お客様は長期間にわたって (イベント発生から数日後であっても) 傾向を特定し、影響を調査できるようになります。クエリの時間範囲を広げたことで、チームの業務の健全性が向上し、影響を見逃すことがなくなります。 Metrics Insights による最大 2 週間前のメトリクスデータのクエリが、商用 AWS リージョンで利用できるようになりました。 2 週間前までのメトリックスデータをクエリする機能は、追加費用なしで自動的に利用できるようになります。メトリックスインサイトのアラーム、ダッシュボード、または API の使用には標準料金が適用されます。詳細については、CloudWatch の料金表をご覧ください。メトリクスインサイトによるメトリクスクエリの詳細については、CloudWatch ドキュメントをご覧ください。

Amazon CloudWatch query alarms now support monitoring metrics individually

Amazon CloudWatch では、1 つのアラームで複数の個別のメトリクスをモニタリングできるようになりました。この新機能では、クエリでモニタリングするメトリクスを動的に含めることで、動的なリソースフリートのアラームを個別に手動で管理する必要がなくなります。\n 顧客は自律的なチームと自動スケーリングされたリソースへの依存度が高まるにつれ、メンテナンスフリーの集約モニタリングか、リソースごとのアラームを維持するための運用コストのどちらかを選択することになります。複数のメトリクスを評価するアラームでは、リソースが作成または削除されるとリアルタイムで自動的に調整されるアラームを通じて、個々のアクションをきめ細かく監視できます。これにより、運用上の労力が軽減され、お客様は監視されないリソースがないことを確認しながら、オブザーバビリティの価値に集中できるようになります。 1 つのアラームで複数のメトリクスをモニタリングすることが、すべての商用 AWS リージョン、AWS GovCloud (米国) リージョン、中国リージョンで利用できるようになりました。 複数のメトリクスのアラームを開始するには、GROUP BY 条件と ORDER BY 条件を使用してメトリックスインサイト (SQL) メトリクスのクエリでアラームを作成します。アラームは評価ごとにクエリ結果を自動的に更新し、リソースが変更されると対応するメトリクスを照合します。アラームは CloudWatch コンソール、AWS CLI、CloudFormation、または CDK を使用して設定できます。メトリックスインサイトクエリアラームの料金が適用されます。詳細については CloudWatch 料金表をご覧ください。クエリアラームを使用して複数のメトリクスをモニタリングし、モニタリング効率を向上させる方法の詳細については、CloudWatch アラームのドキュメントをご覧ください。

AWS Direct Connect announces new location in Nairobi, Kenya

本日、AWS は、ケニアのナイロビ近郊にある東アフリカデータセンター NBO1 内に新しい AWS Direct Connect ロケーションを開設したことを発表しました。この場所から、すべてのパブリック AWS リージョン (中国を除く)、AWS GovCloud リージョン、AWS ローカルゾーンへのプライベートな直接ネットワークアクセスを確立できるようになりました。このサイトはケニアで最初の AWS Direct Connect ロケーションです。このダイレクトコネクトロケーションでは、MACsec 暗号化が可能な 10 Gbps と 100 Gbps の専用接続を提供しています。\n Direct Connect サービスにより、AWS とデータセンター、オフィス、またはコロケーション環境との間にプライベートな物理ネットワーク接続を確立できます。これらのプライベート接続は、パブリックインターネット経由の接続よりも一貫したネットワークエクスペリエンスを提供できます。 世界中の 145 か所以上の Direct Connect ロケーションの詳細については、Direct Connect 製品詳細ページのロケーションセクションをご覧ください。または、「はじめに」ページにアクセスして、Direct Connect を購入して展開する方法について詳しく学んでください。

Amazon RDS for Oracle introduces bare metal instances with 25% lower pricing compared to equivalent virtualized instances

Amazon RDS for Oracle と Amazon RDS Custom for Oracle がベアメタルインスタンスをサポートするようになりました。M7i、R7i、X2iDN、X2iDN、X2iZN、M6i、M6id、M6in、R6i、R6i、R6in のベアメタルインスタンスは、同等の仮想化インスタンスと比較して 25% 安い価格で使用できます。\n ベアメタルインスタンスでは、マルチテナント機能を使用して複数のデータベースを 1 つのベアメタルインスタンスに結合し、コストを削減できます。たとえば、db.r7i.16xlarge インスタンスと db.r7i.8xlarge インスタンスで実行されているデータベースを、単一の db.r7i.metal-24xl インスタンス上の個々のプラガブルデータベースに統合できます。さらに、ベアメタル・インスタンスを使用すると、基盤となるサーバーの CPU コアとソケットの数を完全に把握できるため、商用データベースのライセンスとサポートのコストを削減できる場合があります。Oracle Cloud PolicyとOracle Core Factor Tableを参照し、ライセンスとサポートのコストを削減できるかどうかについては、ライセンスパートナーに相談してください。 ベア・メタル・インスタンスは、Oracle Enterprise EditionのBring Your Own License (BYOL) ライセンスで利用できます。利用可能なインスタンス構成、料金、および利用可能なリージョンについては、Amazon RDS の Oracle 料金表と Amazon RDS Custom for Oracle 料金表を参照してください。

AWS Config now supports 5 new resource types

AWS Config では、さらに 5 種類の AWS リソースタイプがサポートされるようになりました。この拡張により、AWS 環境全体の対象範囲が広がり、さらに幅広いリソースをより効果的に発見、評価、監査、修正できるようになります。\n 今回のリリースで、すべてのリソースタイプで記録を有効にした場合、AWS Config はこれらの新しいリソースを自動的に追跡します。新たにサポートされたリソースタイプは、Config ルールと Config アグリゲーターでも使用できます。 AWS Config を使用して、サポート対象のリソースが利用可能なすべての AWS リージョンで、新たにサポートされる以下のリソースタイプをモニタリングできるようになりました。

リソースタイプ:

AWS:: コードアーティファクト:: ドメイン

AWS:: Config:: コンフォーマンスパック

AWS:: グルー:: データベース

AWS:: ネットワークマネージャー:: トランジットゲートウェイピアリング

AWS:: どこでも役割:: トラストアンカー

Amazon Bedrock now supports Global Cross-Region inference for Anthropic Claude Sonnet 4

Anthropic の Claude Sonnet 4 が Amazon Bedrock のグローバルクロスリージョン推論で利用できるようになりました。そのため、Global Claude Sonnet 4 推論プロファイルを使用して、推論リクエストをサポートされている任意の商用 AWS リージョンにルーティングして、処理、利用可能なリソースの最適化、モデルスループットの向上を実現できるようになりました。\n Amazon Bedrock は、ジェネレーティブ AI アプリケーションとエージェントを構築するための包括的で安全で柔軟なサービスです。Amazon Bedrock でオンデマンド推論とバッチ推論を使用する場合、サービスクォータやピーク使用時間帯にリクエストが制限される場合があります。クロスリージョン推論では、さまざまな AWS リージョンのコンピューティングを利用することで、予期しないトラフィックの急増をシームレスに管理できます。クロスリージョン推論では、トラフィックを複数の AWS リージョンに分散してスループットを向上させることができます。以前は、米国、EU、APAC などの特定の地域に関連するクロスリージョン推論プロファイルを選択でき、その地域内の最適な商用 AWS リージョンが自動的に選択されて推論リクエストが処理されていました。特定の地域に関連する推論プロファイルを選択する必要のないジェネレーティブ AI のユースケースでは、グローバルクロスリージョン推論プロファイルを使用してモデルのスループットをさらに向上させることができるようになりました。 Amazon Bedrockのグローバルクロスリージョン推論の詳細については、クロスリージョン推論によるスループットの向上に関するドキュメントをご覧ください。推論プロファイルでサポートされているリージョンとモデルを参照して、「モデル呼び出しでの推論プロファイルの使用」ページに記載されている手順に従って開始してください。

AWS Clean Rooms supports adding new data providers to existing collaborations

AWS Clean Roomsは、既存のコラボレーションにデータプロバイダーメンバーを追加する機能をサポートするようになりました。これにより、お客様はパートナーと繰り返し作業したり、新しいユースケースを開発したりする際の柔軟性が高まります。今回のローンチにより、新たにコラボレーションを設定しなくても、新しいデータプロバイダーとコラボレーションできるようになります。コラボレーションのオーナーは、既存のクリーンルームコラボレーションを設定して、データのみを提供する新しいメンバーを追加すると同時に、コラボレーション内で既に設定されている既存のメンバーのプライバシーコントロールの恩恵を受けることができます。既存のコラボレーションに招待された新しいデータプロバイダーは変更履歴で確認できるため、メンバー間の透明性が高まります。たとえば、パブリッシャーが広告主とクリーンルームコラボレーションを行う場合、測定会社などの新しいデータプロバイダーを追加できるようになります。これにより、広告主は、パブリッシャーとのオーディエンスを活性化する前に、サードパーティのデータでオーディエンスセグメントを充実させることができます。この方法では、お客様とパートナーの既存のプライバシー管理を維持しつつ、オンボーディング時間を短縮できます。\n AWS Clean Roomsを使用すると、企業とそのパートナーは、互いの基礎データを公開したりコピーしたりすることなく、集合したデータセットを簡単に分析して共同作業できます。AWS クリーンルームが利用できる AWS リージョンの詳細については、AWS リージョンの表を参照してください。AWS クリーンルームとの連携の詳細については、AWS クリーンルームをご覧ください。

AWS Clean Rooms ML now supports redacted error log summaries

AWS Clean Rooms ML カスタムモデリングにより、機密データや知的財産を共有しなくても、お客様とパートナーは、大量のデータセットを使用してカスタム ML モデルのトレーニングと推論を行うことができます。本日のリリースにより、コラボレーターは、編集済みのエラーログの概要を指定のコラボレーションメンバーに送信する新しいプライバシーコントロールを設定できます。エラーログの概要には、例外の種類、エラーメッセージ、およびエラーが発生したコード内の行が含まれます。モデルをコラボレーションに関連付ける場合、共同作業者はどのメンバーがエラーログの概要を受け取るか、またそれらの概要に検出可能な個人識別情報 (PII)、数字、または編集済みのカスタム文字列を含めるかどうかを決定して合意できます。\n AWS Clean Rooms ML は、お客様とパートナーがプライバシーを強化するコントロールを適用してお客様独自のデータと ML モデルを保護すると同時に、予測分析情報を生成するのに役立ちます。しかも、お互いに生データやモデルを共有したりコピーしたりする必要はありません。AWS Clean Rooms ML が利用できる AWS リージョンの詳細については、AWS リージョンの表を参照してください。詳細については、AWS クリーンルーム ML をご覧ください。

Amazon SageMaker Catalog adds support for governed classification with restricted terms

Amazon SageMaker Catalog では、制限付き分類条件による統制された分類がサポートされるようになりました。これにより、カタログ管理者は、どのユーザーやプロジェクトが機密用語を資産に適用できるかを制御できます。この新機能は、組織がメタデータ標準を適用し、チームやドメイン間で分類の一貫性を保つのに役立つように設計されています。\n 今回の発表により、用語集の用語を「制限付き」としてマークできるようになり、明示的なポリシーによって定義された、権限のあるユーザーまたはグループのみがそれらの用語を使用してデータ資産を分類できるようになります。たとえば、一元化されたデータガバナンスチームが、データ処理ポリシーを反映した「Seller-MCF」や「PII」などの用語を定義することがあります。これらの用語は、特定のプロジェクトメンバー (信頼できる管理者グループなど) のみが適用できるように管理できるようになったため、機密分類の割り当て方法を適切に管理しやすくなります。 この機能は、Amazon SageMaker Unified Studio 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。 この機能の使用を開始してさらに詳しく知るには、SageMaker Unified Studio ユーザーガイドを参照してください。

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