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

最近の発表

AWS WAF is now available in the AWS Asia Pacific (Taipei) Region

本日より、AWS WAF は AWS アジアパシフィック (台北) リージョンでご利用いただけます。\n AWS WAF は、可用性に影響を与えたり、セキュリティを危険にさらしたり、リソースを過剰に消費したりする可能性のある一般的なウェブエクスプロイトやボットからウェブアプリケーションリソースを保護するのに役立つウェブアプリケーションファイアウォールです。

AWS WAF が現在利用できる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。対象レベルの検査を含む AWS WAF Bot Control と DDoS 対策マネージドルールグループは現在このリージョンではご利用いただけませんのでご注意ください。このサービスの詳細については、AWS WAF ページをご覧ください。料金の詳細については、AWS WAF 料金表ページをご覧ください。

AWS WAF now includes free WAF Vended Logs based on request volume

AWS WAF では、追加費用なしで 100 万件の WAF リクエストを処理するごとに 500 MB の CloudWatch ログ自動生成ログの取り込みが可能になりました。これにより、お客様は包括的なセキュリティ可視性を維持しながら、WAF ロギングコストをより適切に管理できるようになります。\n CloudWatch の WAF ログは、セキュリティ分析、コンプライアンス、トラブルシューティングに役立つ貴重な洞察を提供します。お客様は Log Insights クエリ、異常検出、ダッシュボードなどの CloudWatch の高度な分析機能を活用して、ウェブアプリケーションのトラフィックパターンやセキュリティイベントを監視および分析できます。含まれているログの割り当ては、月末の AWS 請求書に記載されている WAF リクエストの使用状況に基づいて自動的に適用されるため、新しい価格設定を簡単に活用できます。 無料の WAF ログの割り当ては、WAF 固有のベンデッドログ全体で CloudWatch、S3、Firehose に行われます。含まれている 100 万件の WAF リクエストごとに 500 MB を超える使用量については、CloudWatch の AWS WAF 固有の自動販売ログ料金が適用されます。料金の詳細については、AWS WAF の料金表ページをご覧ください。 WAF ロギング機能の詳細と使用方法については、AWS WAF ドキュメントをご覧ください。

Announcing Managed Tiered Checkpointing for Amazon SageMaker HyperPod

アマゾンウェブサービス（AWS）は本日、Amazon SageMaker HyperPod向けのマネージド階層型チェックポインティングの一般提供を発表しました。これは、モデルの復旧時間を短縮し、トレーニングの進捗状況における損失を最小限に抑えるように設計された新機能です。AI トレーニングの規模が拡大するにつれて、インフラストラクチャに障害が発生する可能性が高まるため、効率的なチェックポイント作成が重要になります。従来のチェックポイント手法は、特に大規模なモデルの場合、時間がかかり、リソースを大量に消費する可能性があります。SageMaker HyperPod のマネージド型階層型チェックポインティングでは、CPU メモリを使用して頻繁なチェックポイントを保存して迅速な復旧を実現すると同時に、データを定期的に Amazon S3 に保存して長期的な耐久性を確保することで、この問題を解決しています。このハイブリッドアプローチにより、トレーニングロスを最小限に抑え、障害発生後にトレーニングを再開するまでの時間を大幅に短縮できます。\n マネージド型の階層型チェックポインティングにより、組織は大規模クラスタでも高いスループットで確実にトレーニングを行うことができます。このソリューションにより、お客様はインメモリ階層と永続ストレージ階層の両方にわたってチェックポイントの頻度と保存ポリシーを設定できます。メモリに頻繁に保存することで、お客様はストレージコストを最小限に抑えながら迅速に復旧できます。PyTorchのDistributed Checkpoint (DCP) と統合されているため、インメモリストレージのパフォーマンス上のメリットを得ながら、わずか数行のコードでチェックポイントを簡単に実装できます。 この機能は現在、EKS オーケストレーターを使用する SageMaker HyperPod クラスターで利用できます。お客様は CreateCluster または UpdateCluster API を使用して HyperPod クラスタを作成または更新するときに API パラメータを指定することで、マネージド階層型チェックポインティングを有効にできます。その後、お客様は sagemaker-checkpointing Python ライブラリを使用して、トレーニングスクリプトのコード変更を最小限に抑えながら、マネージド階層型チェックポインティングを実装できます。 マネージド階層型チェックポインティングは、現在 SageMaker HyperPod が利用可能なすべての地域で利用できます。詳細については、ブログ投稿とドキュメントを参照してください。

Amazon Neptune Analytics is now supported as a graph store in NetworkX

本日、NetworkXがNeptune Analyticsをグラフストアとしてサポートするようになった新機能を発表します。このリリースでは、開発者は使い慣れた NetworkX API を引き続き使用しながら、グラフアルゴリズムのワークロードを Neptune のスケーラブルで高性能な分析エンジンに自動的にオフロードできます。これにより、ローカル開発の容易さとフルマネージド型の AWS サービスのパフォーマンスと弾力性を兼ね備え、コードをリファクタリングすることなく、オンデマンドでグラフ計算を簡単にスケーリングできます。\n 以前は、データセットがローカル環境の限界を超えると、ユーザーはサードパーティのサービスに頼らざるを得ませんでした。つまり、独自の形式に合わせてグラフモデルを再構築し、データをエクスポートおよびインポートし、まったく新しいシステムを学習する必要がありました。新しい nx-Neptune 統合により、開発者が必要とするのは AWS アカウントと認証情報だけで、このソリューションはグラフデータのモデリング、データ移動 (ゼロETL)、およびインフラストラクチャ管理を自動的に処理します。Neptune Analytics インスタンスをプロビジョニングし、要求されたアルゴリズムを実行し、結果をユーザーに直接返し、インフラストラクチャを分解して費用対効果の高いサーバーレスのようなエクスペリエンスを実現します。これらはすべて、ユーザーが使い慣れた Python ワークフローから離れる必要はありません。 NetworkX は、複雑なグラフを作成、分析、視覚化するために広く使用されているオープンソース Python ライブラリです。グラフアルゴリズムとユーティリティの豊富なコレクションが用意されているため、研究者、データサイエンティスト、開発者の間で、グラフベースのアプリケーションのプロトタイピングや実験を行う際によく利用されています。Neptune と NetworkX の統合について詳しくは、ドキュメンテーションをご覧ください。

Amazon CloudFront announces support for IPv6 origins

Amazon CloudFront は、オリジンサーバーへの IPv6 接続のサポートを導入することで IPv6 機能を拡張し、顧客がウェブアプリケーションにエンドツーエンドの IPv6 コンテンツ配信を実装できるようにします。IPv6 オリジンのサポートにより、お客様は IPv6 トラフィックをオリジンまで送信できるようになり、IPv6 の採用に関するアーキテクチャ上および規制上の要件を満たすことができます。エンドツーエンドの IPv6 サポートにより、IPv6 ネットワーク経由で接続するエンドユーザーのネットワークパフォーマンスが向上し、オリジンインフラストラクチャの IPv4 アドレスが枯渇する心配もなくなります。\n これまで、CloudFront はエンドユーザーからの IPv6 接続を受け入れるにもかかわらず、オリジンへの IPv4 接続のみをサポートしていました。CloudFront を使用するお客様は、IPv4 のみ (デフォルト)、IPv6 のみ、またはデュアルスタック接続を使用するようにカスタムオリジンを設定できます。デュアルスタックを使用する場合、CloudFront は IPv4 アドレスと IPv6 アドレスのどちらかを自動的に選択して、トラフィックが両方のオリジンに均等に分散されるようにします。 お客様は、サポート対象のすべての AWS 商業地域で IPv6 オリジンを設定できます。お客様は、Amazon S3 と VPC オリジンを除き、CloudFront で IPv6 専用またはデュアルスタックのオリジンを設定できます。CloudFront での IPv6 サポートの詳細については、CloudFront のドキュメントをご覧ください。

Amazon SageMaker Unified Studio announces the general availability of the Custom Blueprints

本日、AWS は、次世代の Amazon SageMaker の一部である Amazon SageMaker Unified Studio の新機能であるカスタムブループリントの一般提供を発表しました。この機能により、お客様は自社のセキュリティ要件に従って独自の管理ポリシーを使用して SageMaker Unified Studio でプロジェクトロールを作成できます。お客様は、ツール設計図の一部として Amazon SageMaker Unified Studio が提供する管理ポリシーをカスタムポリシーに置き換えるか、ポリシーを追加して既存のポリシーを強化することができます。\n カスタムブループリントは、独自の管理ポリシーを持ち込むことができるだけでなく、Amazon SageMaker Unified Studio で作成されたプロジェクトにデプロイしたいインフラストラクチャとリソースを設定できるように設計されています。独自の AWS CloudFormation テンプレートを使用すると、EC2 上の Amazon EMR、AWS Glue データカタログ、Amazon Redshift など、あらゆる AWS リソースのパラメータと設定を定義およびカスタマイズできます。サービスマネージド設計図をカスタム設計図に置き換えることで、組織全体で標準化を図ることができます。カスタムブループリントを作成するためのサンプルテンプレートはこちらから入手できます。 カスタムブループリントは、次世代の Amazon SageMaker が利用できるすべての AWS 商用リージョンで使用できます。詳細については、サポート対象リージョンのリストを参照してください。開始方法の説明については、Amazon SageMaker ドキュメントを参照してください。

Introducing improved AI assistance in Amazon SageMaker Unified Studio

本日、Amazon SageMaker Unified Studio Jupyter ノートブックでの Amazon Q 開発者チャットエクスペリエンスの改善と、Jupyter ノートブックとコードエディタのコマンドラインに Amazon Q Developer が追加されたことを発表します。Amazon Q Developer は、モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーと統合することで、データ、コンピューティング、コードなどの SageMaker Unified Studio プロジェクトのリソースを認識し、データエンジニアリングと機械学習の開発作業に個別の支援を提供します。\n これらの新機能により、コードのリファクタリング、ファイルの変更、トラブルシューティングなどのタスクに役立つ関連性の高い応答が得られます。これにより、データサイエンティストやデータエンジニアは、統合開発環境を迅速にセットアップし、AI アシスタントが彼らに代わってどのように行動するかについての透明性を保ちながら、より効率的に作業できるようになります。 Amazon Q 開発者無料利用枠があれば、これらの機能は Amazon SageMaker Unified Studio が利用できるすべての AWS リージョンで追加費用なしで利用できます。これらの機能をさらに活用するには、Amazon Q Developer Pro を有効にすることをお勧めします。そのためには、ドキュメントを参照してください。

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