2025/11/26 9:00:00 ~ 2025/11/27 9:00:00 (JST)

最近の発表

SageMaker HyperPod now supports Managed tiered KV cache and intelligent routing

Amazon SageMaker HyperPod は、大規模言語モデル (LLM) 推論用のマネージド階層型 KV キャッシュとインテリジェントルーティングをサポートするようになりました。これにより、お客様はロングコンテキストプロンプトやマルチターンの会話の推論パフォーマンスを最適化できます。プロダクションLLMアプリケーションを導入するお客様は、長い文書を処理したり、会話のコンテキストを維持したりしながら、迅速な応答時間を必要としますが、従来の推論アプローチでは、新しいトークンが生成されるたびに以前のすべてのトークンのアテンションメカニズムを再計算する必要があり、計算オーバーヘッドが発生し、コストが高騰します。マネージド階層型 KV キャッシュは、計算された値をインテリジェントにキャッシュして再利用することでこの課題に対処し、インテリジェントルーティングはリクエストを最適なインスタンスに転送します。\n これらの機能により、ベースライン構成と比較して、レイテンシーが最大 40% 減少し、スループットが 25% 向上し、コストが 25% 削減されます。マネージド階層型 KV キャッシュ機能は、ローカル CPU メモリ (L1) と細分化されたクラスター全体のストレージ (L2) を組み合わせた二層アーキテクチャを採用しています。推奨バックエンドは AWS ネイティブの非集約型階層化ストレージです。スケーラブルなテラバイトスケールの容量と CPU メモリからローカル SSD への自動階層化により、メモリとストレージを最適に活用できます。また、L2 キャッシュの代替オプションとして Redis も提供しています。このアーキテクチャにより、以前に計算されたキーと値のペアをリクエスト間で効率的に再利用できます。新しく導入されたインテリジェントルーティングは、一般的なプロンプトパターン用のプレフィックス対応ルーティング、リアルタイムキャッシュトラッキングによるキャッシュ効率の最大化を実現する KV 対応ルーティング、ステートレスワークロード用のラウンドロビンという 3 つの構成可能な戦略によってキャッシュ利用率を最大化します。これらの機能はシームレスに連携します。インテリジェントなルーティングにより、関連するキャッシュデータを含むインスタンスにリクエストが送信されるため、文書分析の最初のトークンまでの時間が短縮され、複数回の会話でも自然な会話フローが維持されます。Amazon Managed Grafana との組み込みオブザーバビリティ統合により、パフォーマンスをモニタリングするためのメトリクスが提供されます。EKS オーケストレーションされたクラスターに HyperPod 推論オペレーターを介してモデルをデプロイする場合、InferenceEndpointConfig または SageMaker JumpStart を使用してこれらの機能を有効にできます。 これらの機能は SageMaker HyperPod が利用できるすべての地域で利用できます。詳細については、ユーザーガイドを参照してください。

Amazon SageMaker HyperPod now supports custom Kubernetes labels and taints

Amazon SageMaker HyperPod がカスタム Kubernetes ラベルとテイントをサポートするようになったため、お客様はポッドのスケジューリングを制御し、既存の Kubernetes インフラストラクチャとシームレスに統合できます。EKS でオーケストレーションされた HyperPod クラスターに AI ワークロードを展開するお客様は、EFA や NVIDIA GPU オペレーターなどのカスタムデバイスプラグインとの互換性を確保しつつ、システムポッドや AI 以外のワークロードによって高価な GPU リソースが消費されるのを防ぐために、ワークロードの配置を正確に制御する必要があります。以前は、お客様はkubectlを使用してラベルとテイントを手動で適用し、ノードの交換、スケーリング、またはパッチング操作のたびにそれらを再適用する必要があり、運用上のオーバーヘッドが大幅に発生していました。\n この機能により、CreateCluster API と UpdateCluster API を使用してインスタンスグループレベルでラベルとテイントを設定できるようになり、ノードライフサイクル全体にわたってスケジューリングポリシーを定義および管理するためのマネージド型のアプローチが可能になります。新しい KubernetesConfig パラメーターを使用すると、インスタンスグループあたり最大 50 個のラベルと 50 個のテイントを指定できます。ラベルはノードセレクターによるリソース編成とポッドターゲティングを可能にし、テイントは許容範囲に合わないポッドを撃退して特殊なノードを保護します。たとえば、NoSchedule テイントを GPU インスタンスグループに適用して、許容範囲が明示された AI トレーニングジョブのみが高コストのコンピューティングリソースを消費するようにしたり、デバイスプラグインポッドが正しくスケジュールできるようにするカスタムラベルを追加したりできます。HyperPod はこれらの構成をノード作成時に自動的に適用し、交換、スケーリング、パッチの適用操作を行っても維持するため、手動による介入が不要になり、運用上のオーバーヘッドが軽減されます。 この機能は、Amazon SageMaker HyperPod が利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。カスタムラベルとテイントの詳細については、ユーザーガイドを参照してください。

Amazon Kinesis Video Streams now supports a new cost effective warm storage tier

AWS は、Amazon Kinesis ビデオストリーム (Amazon KVS) の新しいウォームストレージ階層を発表しました。これにより、メディアを長期間保存するための費用対効果の高いストレージが提供されます。現在ホット階層に指定されている標準の Amazon KVS ストレージ階層は、引き続きリアルタイムのデータアクセスと短期ストレージ向けに最適化されています。新しいウォーム階層では、ストレージコストを抑えながら、1 秒未満のアクセスレイテンシーでメディアを長期保存できます。\n ウォームストレージ層により、ホームセキュリティや企業向けビデオ監視ソリューションの開発者は、ビデオ分析や規制遵守のための保存期間を延長しながら、デバイス、カメラ、携帯電話から費用対効果の高い方法でデータをストリーミングできます。さらに、開発者は特定の要件に基づいてフラグメントサイズを柔軟に設定できるようになり、レイテンシーの低いユースケースでは小さいフラグメントを選択し、取り込みコストを削減するには大きなフラグメントを選択できるようになりました。ホットストレージ層とウォームストレージ層はどちらも Amazon Rekognition Video と Amazon SageMaker とシームレスに統合され、継続的なデータ処理が可能になり、コンピュータービジョンやビデオ分析アプリケーションの作成をサポートします。 新しいウォームストレージ階層の Amazon Kinesis ビデオストリームは、AWS GovCloud (米国) リージョンを除き、Amazon Kinesis ビデオストリームが利用できるすべてのリージョンで利用できます。 詳細については、入門ガイドを参照してください。

Amazon S3 Block Public Access now supports organization-level enforcement

Amazon S3 Block Public Access (BPA) により、AWS Organizations による組織レベルの制御が可能になり、単一のポリシー設定で AWS 組織のすべてのアカウントに S3 パブリックアクセス設定を標準化および適用できるようになりました。\n 組織レベルでの S3 Block Public Access では、1 つの設定を使用して組織内のアカウント全体のパブリックアクセス設定をすべて制御します。組織のルートレベルまたは組織単位 (OU) レベルでポリシーをアタッチすると、その範囲内のすべてのサブアカウントにポリシーが適用され、新しいメンバーアカウントには自動的にポリシーが継承されます。または、ポリシーを特定のアカウントに適用して、よりきめ細かく制御することもできます。開始するには、AWS Organizations コンソールに移動し、「すべてのパブリックアクセスをブロック」チェックボックスまたは JSON エディタを使用してください。さらに、AWS CloudTrail を使用して、ポリシーの添付やメンバーアカウントの強制を監査または追跡できます。 この機能は、AWS 組織と Amazon S3 がサポートされているすべての AWS リージョンの AWS 組織コンソールと AWS CLI/SDK で追加料金なしで利用できます。詳細については、AWS Organizations ユーザーガイドと Amazon S3 ブロックパブリックアクセスのドキュメントをご覧ください。

Improved AWS Health event triage

AWS Health のイベントスキーマには、アクション性とペルソナという 2 つの新しいプロパティが追加され、お客様が最も関連性の高いイベントを特定できるようになりました。これらのプロパティにより、組織は顧客のアクションを必要とするイベントをプログラムで特定し、関連するチームに指示することができます。強化されたイベントスキーマには、AWS Health API と Health EventBridge のコミュニケーションチャネルの両方からアクセスできるため、運用効率とチームの調整が向上します。\n AWS のお客様は、計画されたライフサイクルイベントなど、さまざまな運用上の通知や予定された変更を受け取ります。新しい Actionability プロパティにより、チームはアクションが必要なイベントと、認識のために共有されたイベントをすばやく区別できます。ペルソナプロパティにより、セキュリティや請求などの特定のチームへのイベントのルーティングと可視性が合理化され、重要な情報が適切な利害関係者に確実に届きます。これらの構造化されたプロパティにより、既存の運用ツールとの統合が効率化され、チームは組織全体で適切な可視性を維持しながら、影響を受けるリソースを効果的に特定して修復できます。 この機能強化は、すべての AWS 商用リージョンと AWS GovCloud (米国) リージョンで利用できます。これらの新しいプロパティの実装について詳しくは、AWS Health ユーザーガイドと API と EventBridge スキーマのドキュメントを参照してください。

Amazon CloudWatch now supports deletion protection for logs

Amazon CloudWatch では、CloudWatch ロググループに削除保護を設定できるようになりました。これにより、お客様は重要なログデータを偶発的または意図しない削除から保護できます。この機能により、保存する必要のある監査証跡、コンプライアンス記録、運用ログを管理するログをさらに保護できます。\n 削除保護を有効にすると、管理者は最も重要なロググループが意図せず削除されるのを防ぐことができます。いったん有効化すると、保護を明示的に無効にするまでロググループを削除できないため、運用、セキュリティ、およびコンプライアンスに関する重要なデータを保護できます。この保護は、トラブルシューティングや分析に必要な監査ログや本番環境のアプリケーションログを保存する場合に特に役立ちます。 ロググループの削除保護は、すべての AWS 商用リージョンで利用できます。 Amazon CloudWatch コンソール、AWS コマンドラインインターフェイス (AWS CLI)、AWS クラウド開発キット (AWS CDK)、AWS SDK を使用して、ロググループの作成時または既存のロググループの削除保護を有効にできます。詳細については、Amazon CloudWatch Logs ユーザーガイドをご覧ください。

Amazon SageMaker HyperPod now supports programmatic node reboot and replacement

本日、Amazon SageMaker HyperPod は、SageMaker HyperPod クラスターノードのプログラムによる再起動と交換を可能にする新しい API の一般提供を発表しました。SageMaker HyperPod は、機械学習 (ML) ワークロードを実行したり、大規模言語モデル (LLM)、拡散モデル、基盤モデル (FM) などの最先端モデルを開発したりするための回復力のあるクラスターをプロビジョニングするのに役立ちます。新しい BatchRebootClusterNodes と BatchReplaceClusterNodes API を使用すると、応答しないクラスタノードや劣化したクラスタノードをプログラム的に再起動または交換できるため、オーケストレータにとらわれない一貫したアプローチでノードリカバリ操作を行うことができます。\n 新しい API は Slurm と EKS オーケストレーションクラスターの両方のノード管理機能を強化し、既存のノードの再起動と交換のワークフローを補完します。EKS クラスター用の Kubernetes ラベルや Slurm クラスター用の Slurm コマンドなど、オーケストレーター固有の既存のメソッドは、これらの専用の API を使用して再起動や置換操作を行う新しく導入されたプログラム機能とともに引き続き使用できます。メモリオーバーランやハードウェアの劣化などの問題が原因でクラスターノードが応答しなくなった場合、ノードの再起動や交換などの復旧操作が必要になる場合があり、これらの新しい API を使用して開始できます。これらの機能は、時間に制約のあるワークロードを実行する場合に特に役立ちます。たとえば、Slurm コントローラー、ログイン、またはコンピュートノードが応答しなくなった場合、管理者は API を使用して再起動操作をトリガーし、その進行状況を監視してノードを動作状態に戻すことができます。同様に、EKS クラスター管理者は劣化したワーカーノードをプログラムで置き換えることができます。各 API は最大 25 インスタンスのバッチ操作をサポートしているため、大規模な復旧シナリオを効率的に管理できます。 再起動と置換 API は現在、SageMaker HyperPod が利用可能な 3 つの AWS リージョン (米国東部 (オハイオ)、アジアパシフィック (ムンバイ)、アジアパシフィック (東京) でサポートされています。API には、AWS CLI、SDK、または API 呼び出しを通じてアクセスできます。詳細については、クラスターノードの一括再起動とクラスターノードの一括置換に関する Amazon SageMaker HyperPod のドキュメントを参照してください。

AWS Compute Optimizer now supports unused NAT Gateway recommendations

本日、AWS は、AWS Compute Optimizer が NAT ゲートウェイのアイドルリソース推奨をサポートするようになったことを発表しました。この新しい推奨タイプでは、未使用の NAT ゲートウェイを特定できるようになり、コスト削減につながります。\n 新しい未使用の NAT ゲートウェイ推奨により、32 日間の分析期間中にトラフィックアクティビティが見られない NAT ゲートウェイを特定できるようになります。Compute Optimizer は、アクティブな接続数、送信元からの受信パケット、宛先からの受信パケットなどの CloudWatch メトリクスを分析して、NAT ゲートウェイが本当に使用されていないかどうかを検証します。重要なバックアップリソースを推奨しないように、Compute Optimizer は NAT ゲートウェイのリソースが AWS ルートテーブルに関連付けられているかどうかも調べます。これらの未使用の NAT ゲートウェイの合計節約額を確認したり、詳細な使用率メトリクスにアクセスしてアクションを実行する前に未使用の状態を確認したりできます。 この新機能は、AWS GovCloud (米国) と中国リージョンを除く、AWS Compute Optimizer が利用可能なすべての AWS リージョンで利用できます。新機能の更新について詳しくは、Compute Optimizer の製品ページとユーザーガイドをご覧ください。

The AWS API MCP Server is now available on AWS Marketplace

AWS は、AWS マーケットプレイスで AWS API MCP サーバーが利用可能になったことを発表しました。これにより、お客様はモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーを Amazon Bedrock AgentCore にデプロイできるようになります。マーケットプレイスのエントリーには、認証とセッション分離が組み込まれたマネージドサービスとして AWS API MCP Server を Bedrock Agent Core Runtime にデプロイするための段階的な設定とデプロイ手順が含まれています。\n AWS Marketplace のデプロイでは、Amazon Bedrock AgentCore Runtime によるエンタープライズグレードのセキュリティ、スケーラビリティ、セッション分離を実現すると同時に、コンテナ管理が簡素化されます。お客様は AWS をデプロイできます。 設定可能な認証方法 (Sigv4 または JWT) を備えた API MCP サーバー、最小権限の IAM ポリシーを実装し、AgentCore に組み込まれているロギングおよびモニタリング機能を活用できます。このデプロイにより、お客様はセキュリティ要件に応じて IAM の役割、認証方法、ネットワーク設定を構成できます。 AWS API MCP サーバーは、Amazon Bedrock AgentCore がサポートされているすべての AWS リージョンの AWS マーケットプレイスからデプロイできるようになりました。 まず、AWS マーケットプレイスの AWS API MCP サーバーのリストにアクセスするか、AWS Labs の GitHub リポジトリにあるデプロイガイドをご覧ください。Amazon Bedrock AgentCore の詳細については、AWS ドキュメントをご覧ください。

Amazon Route 53 announces accelerated recovery for managing public DNS records

Amazon Route 53 は、パブリックホストゾーンの DNS レコードを管理するための高速復旧オプションをリリースできることを嬉しく思います。高速復旧では、米国東部 (バージニア北部) の AWS サービスが一時的に利用できなくなった場合に、Route 53 パブリックホストゾーンの DNS レコードに DNS 変更を加えられるようにするために、60 分間の目標復旧時間 (RTO) を設定しています。\n 現在、Route 53 パブリック DNS サービス API は、ソフトウェアのデプロイやインフラストラクチャ運用の実行、新規ユーザーのオンボーディングを容易にするために DNS レコードを変更する目的でお客様によって使用されています。特に銀行、金融テクノロジー (FinTech)、SaaS (サービスとしてのソフトウェア) のお客様は、事業継続と災害復旧の目標を達成するために、予測可能で短い RTO (目標復旧時間) を必要としています。以前は、米国東部 (バージニア北部) の AWS サービスが利用できなくなった場合、顧客は DNS レコードを変更したり再作成したりして、ユーザーや内部サービスを最新のエンドポイントに誘導することができませんでした。現在では、Route 53 パブリックホストゾーンで高速復旧オプションを有効にすると、中断後すぐに、そのホストゾーンの Route 53 パブリック DNS レコード (リソースレコードセット) に変更を加えることができます。通常は 1 時間未満です。 パブリック DNS レコードを管理するための高速復旧は、中国の AWS GovCloud とアマゾンウェブサービスを除き、世界中で利用できます。この機能を使用しても追加料金はかかりません。高速復旧オプションの詳細については、当社のドキュメントをご覧ください。

Amazon Lex now supports LLMs as the primary option for natural language understanding

Amazon Lex では、音声やチャットで顧客の意図を理解するための主要なオプションとして大規模言語モデル (LLM) を使用できるようになりました。この機能により、音声ボットやチャットボットは顧客のリクエストをよりよく理解し、複雑な発話を処理し、スペルミスがあっても正確さを保ち、冗長な入力から重要な情報を抽出できます。顧客の意図が不明な場合、ボットはインテリジェントにフォローアップの質問をして、リクエストに正確に応えることができます。たとえば、顧客が「フライトについてサポートが必要」と言った場合、LLMは顧客がフライト状況の確認、フライトのアップグレード、フライトの変更のいずれを希望しているかを自動的に明確にします。\n この機能は、Amazon Connect と Lex が運営されているすべての AWS 商用地域で利用できます。詳細については、Amazon Lex のドキュメントを参照するか、Amazon Connect のウェブサイトを調べて、Amazon Connect と Amazon Lex がエンドカスタマーにシームレスなセルフサービスエクスペリエンスを提供する方法をご覧ください。

Amazon EMR and AWS Glue now support audit context support with Lake Formation

Amazon EMR と AWS Glue は、AWS Lake Formation の認証情報自動販売用 API と AWS Glue データカタログ GetTable と GetTables API 呼び出しの包括的な監査コンテキストサポートを提供するようになりました。この監査機能により、デジタル市場法 (DMA) やデータ保護規制などの規制の枠組みへのコンプライアンスを維持できます。この機能はデフォルトで有効になっており、データレイクインフラストラクチャ全体のセキュリティとコンプライアンスの監視を強化しながら、既存のワークフローにシームレスに統合できます。\n この監査コンテキスト情報を AWS CloudTrail ログで確認できるため、EMR for Apache Spark のネイティブきめ細かなアクセス制御 (FGAC) ジョブとフルテーブルアクセスジョブのセキュリティ監査、規制順守、トラブルシューティングの強化が可能になります。監査ログ機能は、プラットフォームタイプ (EMR-EC2、EMR on EKS、EMR Serverless、または AWS Glue) と、それに対応する識別子 (クラスター ID、ステップ ID、ジョブラン ID、仮想クラスター ID など) を自動的に記録します。これにより、セキュリティチームは個々の Spark ジョブからの API 呼び出しを追跡して関連付けたり、コンプライアンスレポートを合理化したり、過去のデータアクセスパターンを分析したりすることができます。さらに、データエンジニアは、アクセス関連の問題を特定のジョブ実行に関連付けることで迅速にトラブルシューティングしたり、FGAC 権限の問題を解決したり、さまざまなコンピューティングプラットフォームにわたるアクセスパターンを監視したりできます。 この機能は Amazon EMR、AWS Glue、AWS Lake Formation をサポートするすべての AWS リージョンで利用でき、EMR バージョン 7.12 以降または AWS Glue バージョン 5.1 以降が必要です。

AWS Knowledge MCP Server now supports topic-based search

本日、AWS は AWS Knowledge MCP Server の強化された検索機能を発表しました。これにより、専門の AWS ドキュメントドメインにわたるトピックベースの検索がサポートされるようになりました。AWS Knowledge MCP サーバーは、AI エージェントと開発者に AWS ドキュメントやナレッジリソースへのプログラムによるアクセスを提供するモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーです。この機能強化により、MCP クライアントとエージェントフレームワークが、トラブルシューティング、AWS Amplify、AWS CDK、CDK Constructs、AWS CloudFormation などの特定のドキュメントドメインをクエリできるようになり、ノイズが減り、ドメイン固有のクエリに対する応答精度が向上することで、より正確で関連性の高い検索結果が可能になります。\n これらのトピックベースの検索は、API リファレンス、新着情報、一般的な AWS ドキュメントを検索するための既存の機能を補完します。AI エージェントを構築する開発者は、特定のユースケースを対象とした情報を取得できるようになりました。たとえば、エラー解決についてはトラブルシューティングのドキュメントを検索したり、フロントエンドの開発ガイダンスについては Amplify のドキュメントを検索したり、本番環境ですぐに使えるアーキテクチャパターンについては CDK Constructs を検索したりできます。この焦点を絞ったアプローチにより、開発ワークフローが加速され、AWS 固有のクエリに対して AI が生成する応答の品質が向上します。 強化された検索機能は、AWS Knowledge MCP サーバーを通じて追加費用なしですぐに利用できます。使用には引き続き標準のレート制限が適用されます。詳細を確認して使用を開始するには、AWS Knowledge MCP サーバーのドキュメントを参照してください。

Amazon EMR and AWS Glue now support write operations with AWS Lake Formation fine-grained access controls

Amazon EMR と AWS Glue では、Apache Spark ジョブの AWS Lake Formation 登録テーブルの読み取りオペレーションと書き込みオペレーションの両方について、きめ細かなアクセスコントロール (FGAC) を適用できるようになりました。以前は、読み取りオペレーション (SELECT、DESCRIBE) には Lake Formation のテーブル、列、行レベルのアクセス権限しか適用できませんでした。これにより、1 つの Spark ジョブで読み取りと書き込みの両方のタスクが可能になり、個別のクラスターやアプリケーションを使用する必要がなくなるため、データワークフローが簡素化されます。組織は、一貫したセキュリティ制御によりエンドツーエンドのデータワークフローを実行できるようになり、運用の合理化とインフラストラクチャコストの削減が可能になります。\n 今回の発表により、管理者は、DML 操作 (作成、変更、挿入、更新、削除、結合、削除) による新しいデータの挿入、特定のレコードの更新、または変更の結合 (作成、変更、挿入、更新、削除) を行う権限を誰に付与するかを制御できるようになり、不正なデータ変更や悪用のリスクを軽減できます。今回の発表により、AWS Lake Formationでアクセスルールを定義し、そのルールを読み取りと書き込みの両方の操作に対してSparkで適用するための一元化が可能になり、データガバナンスとセキュリティフレームワークが簡素化されます。 この機能は、Amazon EMR (EC2、EKS、サーバーレス)、AWS Glue、AWS Lake Formation が利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。詳細については、オープンテーブル形式のサポートドキュメントをご覧ください。

Amazon Bedrock introduces Reserved Service tier

Amazon Bedrock は本日、予測可能なパフォーマンスと 1 分あたりのトークン数の保証を必要とするワークロード向けに設計された、新しいリザーブドサービス階層を導入しました。Reserved レベルでは、優先的に処理能力を確保できるため、ミッションクリティカルなアプリケーションのサービスレベルを予測可能な状態に保つことができます。また、ワークロードの正確な要件に合わせて、1 分ごとに異なる入出力トークンを割り当ててコストを管理できる柔軟性も備わっています。多くのワークロードではトークンの使用パターンが非対称であるため、これは特に有益です。たとえば、要約タスクは多くの入力トークンを消費しますが、生成される出力トークンは少なくなります。一方、コンテンツ生成アプリケーションでは、必要な入力が少なく、出力容量が大きくなります。アプリケーションが 1 分あたりに予約した容量よりも多くのトークンを必要とする場合、サービスは自動的に従量課金制のスタンダード階層にオーバーフローし、運用が中断されないようにします。リザーブドティアはモデルレスポンスのアップタイムを 99.5% とすることを目標としており、Anthropic Claude Sonnet 4.5 で本日ご利用いただけるようになりました。お客様は 1 か月または 3 か月間キャパシティーを予約できます。お客様は、1 分あたり 1,000 トークンあたりの固定料金を支払い、毎月請求されます。\n Amazon Bedrock は、リザーブドサービス枠により、お客様により多くの選択肢を提供し、パフォーマンスとコスト要件のバランスを取りながら生産性とカスタマーエクスペリエンスを向上させるアプリケーションとエージェントの開発、拡張、デプロイを支援し続けています。 Amazon Bedrock Reserved を利用できる AWS リージョンの詳細については、ドキュメントを参照してください。リザーブドレベルにアクセスするには、AWS アカウントチームにお問い合わせください。

Introducing AWS Glue 5.1

AWS Glue 5.1 が一般公開され、パフォーマンスの向上、セキュリティアップデート、Apache Iceberg 機能の拡張、データ統合ワークロードの AWS Lake Formation 書き込みサポートが提供されるようになりました。\n AWS Glue はサーバーレスでスケーラブルなデータ統合サービスで、複数のソースからのデータの発見、準備、移動、統合を簡素化します。このリリースでは、コアエンジンが Apache Spark 3.5.6、Python 3.11、Scala 2.12.18 にアップグレードされ、パフォーマンスとセキュリティが強化されています。また、Apache Hudi 1.0.2、Apache Iceberg 1.10.0、Delta Lake 3.3.2 などのオープンテーブル形式ライブラリのサポートも更新されています。

AWS Glue 5.1 では Apache Iceberg フォーマットバージョン 3.0 のサポートが導入され、デフォルトの列値、マージオンリードテーブルの削除ベクトル、複数引数の変換、行系統追跡が追加されました。このリリースでは、AWS Lake Formation のきめ細かなアクセス制御が Spark データフレームと Spark SQL の書き込みオペレーション (DML と DDL の両方) にも拡張されました。以前は、この機能は読み取り操作のみに制限されていました。AWS Glue 5.1 では、Apache Hudi テーブルと Delta Lake テーブルの Apache Spark のフルテーブルアクセスコントロールも追加され、データに対するより包括的なセキュリティオプションが提供されています。

AWS Glue 5.1 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)、ヨーロッパ (アイルランド)、ヨーロッパ (ストックホルム)、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパ (スペイン)、アジアパシフィック (香港)、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)、アジアパシフィック (マレーシア)、アジアパシフィック (タイ)、アジアパシフィック (ムンバイ)、南米でご利用いただけます (サンパウロ)。詳細については、AWS Glue のドキュメントを参照してください。

Amazon Quick Research now includes trusted third-party industry intelligence

Amazon Quick Suite は、企業が企業データから回答を得て、洞察から行動へと迅速に移行できるよう支援する AI を活用したワークスペースであり、Quick Research を強化して専用のサードパーティデータセットにアクセスできるようにします。\n Quick Research は、何週間にもわたるデータ発見、分析、インサイト生成を数分で完了することで、ビジネスプロフェッショナルが複雑なビジネス問題に取り組む方法を変革します。Quick Researchは本日、業界情報プロバイダーのS&P Global、FactSet、IDCとパートナーエコシステムを立ち上げ、今後もさらに拡大していく予定です。既存のサブスクリプションを利用しているユーザーは、これらの信頼できるデータセットをすべてのビジネスデータやリアルタイムのウェブ検索と組み合わせることができるため、より深い洞察と戦略的意思決定への道のりが加速します。さらに、すべてのユーザーは、数十年にわたる米国特許商標庁のデータに加えて、生物医学および生命科学の文献にある何百万件ものPubMedの引用および要約にアクセスできます。 あらゆる業界のビジネスプロフェッショナルが、1 つの統合ワークスペースで複数のデータソースにアクセスして分析できるようになり、プラットフォームを切り替える必要がなくなりました。たとえば、金融アナリストはFactSetの財務データをリアルタイムのウェブ検索や内部市場レポートとともに利用して投資機会を評価でき、エネルギーチームはS&P Globalの商品データを戦略チームからの洞察と組み合わせて取引戦略を最適化できます。同様に、営業チームと製品チームは IDC の業界インテリジェンスと顧客データを活用することで、新たなトレンドをより早く発見できます。重要なデータソースを 1 か所にまとめることで、組織はより迅速かつ自信を持ってインサイトから行動に移すことができます。 Quick Research のサードパーティデータ統合は、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (シドニー)、ヨーロッパ (アイルランド) の AWS リージョンで利用できます。詳細については、ユーザーガイドをご覧ください。

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