2026/2/4 9:00:00 ~ 2026/2/5 9:00:00 (JST)

最近の発表

AWS Batch now supports unmanaged compute environments for Amazon EKS

AWS Batch は、ジョブスケジューリング機能を Amazon EKS のアンマネージドコンピューティング環境に拡張するようになりました。アンマネージド EKS コンピューティング環境では、AWS Batch のジョブオーケストレーションを活用しながら、Kubernetes インフラストラクチャのセキュリティ、コンプライアンス、運用要件を完全に制御できます。\n この機能を使用すると、既存の EKS クラスターを選択して Kubernetes 名前空間を指定することで、CreateComputeEnvironment API と AWS Batch コンソールを使用してアンマネージド型のコンピューティング環境を作成できます。その後、kubectl ラベルを使用して EKS ノードをコンピューティング環境に関連付けることができます。 AWS Batch は、開発者、科学者、エンジニアがあらゆる規模の ML モデルトレーニング、シミュレーション、分析のための効率的なバッチ処理を実行できるようサポートします。Amazon EKS のアンマネージド型コンピューティング環境は、現在 AWS Batch 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、AWS Batch ユーザーガイドを参照してください。

Structured outputs now available in Amazon Bedrock

Amazon Bedrock では、定義された JSON スキーマに準拠した基盤モデルから、一貫性のある機械可読形式の応答を提供する構造化出力がサポートされるようになりました。有効な JSON の入力を求めたり、アプリケーションに余分なチェックを追加したりする代わりに、必要な形式を指定してそれに合ったレスポンスを受け取ることができるため、プロダクションワークフローの予測可能性と回復性が向上します。\n 構造化された出力は、重要なフィールドの抽出や API やツールを使用するワークフローの強化など、小さなフォーマットエラーが下流のシステムに支障をきたす可能性がある一般的なプロダクションタスクに役立ちます。スキーマのコンプライアンスを確保することで、カスタム検証ロジックの必要性が減り、リクエストの失敗や再試行が減ることによる運用のオーバーヘッドが減ります。そのため、予測可能で機械で読み取り可能な出力を必要とする AI アプリケーションを自信を持ってデプロイできます。構造化出力は 2 つの方法で使用できます。1 つは必要な応答形式を記述する JSON スキーマを定義する方法で、もう 1 つは厳密なツール定義を使用してモデルのツール呼び出しが仕様に一致することを確認する方法です。 構造化アウトプットは、Amazon Bedrock がサポートされているすべての商用 AWS リージョンのコンバース、コンバースストリーム、InvokeModel、InvokeModel、InvokeModelWithResponseStream API にわたって、Anthropic Claude 4.5 モデルと一部のオープンウェイトモデルで一般的に利用できます。構造化アウトプットとサポートされているモデルの詳細については、Amazon Bedrock のドキュメントをご覧ください。

Amazon EC2 G7e instances now available in US West (Oregon) region

本日より、NVIDIA RTX PRO 6000 ブラックウェルサーバーエディション GPU でアクセラレーションされた Amazon EC2 G7e インスタンスが米国西部 (オレゴン) リージョンで利用できるようになりました。G7e インスタンスは G6e と比較して最大 2.3 倍の推論パフォーマンスを提供します。\n お客様は G7e インスタンスを使用して、大規模言語モデル (LLM)、エージェント AI モデル、マルチモーダルジェネレーティブ AI モデル、物理 AI モデルをデプロイできます。G7e インスタンスは、空間コンピューティングワークロードだけでなく、グラフィックスと AI 処理機能の両方を必要とするワークロードでも最高のパフォーマンスを発揮します。G7e インスタンスには、GPU あたり 96 GB のメモリを搭載した最大 8 個の NVIDIA RTX PRO 6000 ブラックウェルサーバーエディション GPU と、第 5 世代インテル Xeon プロセッサーが搭載されています。最大 192 個の仮想 CPU (vCPU) と最大 1600 Gbps のネットワーク帯域幅をサポートします。G7e インスタンスは、マルチ GPU ワークロードのパフォーマンスを向上させる NVIDIA GPUDirect ピアツーピア (P2P) をサポートしています。マルチ GPU G7e インスタンスは EC2 UltraCluster の EFA による NVIDIA GPUDirect リモートダイレクトメモリアクセス (RDMA) もサポートしているため、小規模なマルチノードワークロードのレイテンシーが短縮されます。

Amazon EC2 の G7e インスタンスは、米国西部 (オレゴン)、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ) の AWS リージョンで使用できます。G7e インスタンスは、オンデマンドインスタンス、スポットインスタンス、または割引プランの一部として購入できます。

開始するには、AWS マネジメントコンソール、AWS コマンドラインインターフェイス (CLI)、AWS SDK にアクセスしてください。詳細については、G7e インスタンスをご覧ください。

Cartesia Sonic 3 text-to-speech model is now available on Amazon SageMaker JumpStart

Cartesia の Sonic 3 モデルが Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになりました。これにより、AWS のお客様が利用できる基盤モデルのポートフォリオが拡大しました。Sonic 3 は、テキスト読み上げ (TTS) をストリーミングするための Cartesia の最新の状態空間モデル (SSM) で、音量、速度、感情をきめ細かく制御しながら、高い自然さ、正確なトランスクリプトフォロー、業界トップのレイテンシーを実現しています。\n Sonic 3 は 42 の言語をサポートし、音量、速度、感情の調整のための API パラメータと SSML タグによる高度な制御が可能です。このモデルには、自然な笑い声のサポート、音声エージェント向けに最適化された安定した声、表現力豊かなキャラクター向けの感情豊かな声が含まれています。Sonic 3 のレイテンシーは 100 ミリ秒未満で、感情や色調の変化など、人間の発話のニュアンスをキャプチャするリアルタイムの会話 AI を可能にします。 SageMaker JumpStart を使用すると、お客様は数回クリックするだけで Sonic 3 を導入して、音声 AI のユースケースに対応できます。このモデルを使い始めるには、SageMaker Studio の SageMaker JumpStart モデルカタログに移動するか、SageMaker Python SDK を使用してモデルを AWS アカウントにデプロイしてください。SageMaker JumpStart での基盤モデルのデプロイと使用の詳細については、Amazon SageMaker JumpStart ドキュメントを参照してください。

Amazon ECS adds Network Load Balancer support for Linear and Canary deployments

Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) は、ネットワークロードバランサー (NLB) を使用する ECS サービスの線形およびカナリアデプロイ戦略のネイティブサポートを発表しました。これで、TCP/UDP ベースの接続、低レイテンシー、長寿命接続、静的 IP アドレスを必要とするアプリケーションなど、NLB を一般的に使用するアプリケーションでは、更新をロールアウトする際に ECS からネイティブにシフトするマネージド型の増分トラフィックを利用できるようになりました。\n 今回の発表により、NLBを使用するECSのお客様は、トラフィックを段階的に移動したり、ロールアウトを完了する前にわずかな割合で変更を確認したりするなど、導入中に制御された方法でトラフィックをシフトできます。これらのデプロイ戦略により、チームはトラフィックシフトの各ステップでアプリケーションの動作を観察し、Amazon CloudWatch アラームと統合して問題が検出された場合にデプロイを自動的に停止またはロールバックできるため、更新中の信頼性が高まります。これは、オンラインゲームのバックエンド、金融取引システム、リアルタイムメッセージングサービスなど、NLB の背後で実行されるワークロードに特に役立ちます。

開始するには、AWS マネジメントコンソール、AWS CLI、または Infrastructure-as-Code ツールを使用して、ECS サービス設定で NLB ターゲットグループ、リスナー、および希望するデプロイ戦略を選択してください。これは、すべての AWS 商用および AWS GovCloud (米国) リージョンの新規および既存の ECS サービスで有効化できます。詳細については、Amazon ECS リニアデプロイと Amazon ECS カナリアデプロイのドキュメントを参照してください。

Apache Spark lineage now available in Amazon SageMaker Unified Studio for IDC based domains

Amazon SageMaker は、IDC ベースのドメイン向けの SageMaker Unified Studio の Amazon EMR と AWS Glue で実行される Apache Spark ジョブのデータリネージの一般提供を発表しました。データリネージは、複雑な問題の根本原因を特定し、変更の影響を理解するために必要な情報を提供します。\n この機能は、EMR-EC2、EMR-Serverless、EMR-EKS、AWS Glue での Spark 実行からのスキーマの系統キャプチャとデータ資産と列の変換をサポートします。その後、この系統を SageMaker Unified Studio でグラフとして視覚的に調べたり、API を使用してクエリを実行したりできます。系統を使用して Spark ジョブの履歴全体にわたる変換を比較することもできます。 Spark リネージは、既存の SageMaker ユニファイドスタジオのすべてのリージョンで使用できます。これらの新機能を使用してリネージを開始する方法の詳細については、ドキュメントを参照してください。

Introducing Amazon EC2 C8id, M8id, and R8id instances

AWS は、カスタムのインテル Xeon 6 プロセッサーを搭載した新しい Amazon EC2 C8id、M8id、および R8id インスタンスの一般提供を発表しました。これらのインスタンスは、前世代の C6id、M6id、R6id インスタンスと比較して最大 43% 高いパフォーマンスと 3.3 倍のメモリ帯域幅を実現します。\n C8id、M8id、および R8id インスタンスは、最大 384 個の vCPU、3 TiB のメモリ、22.8 TB の NVMe SSD ストレージを提供します。これは前世代のインスタンスの 3 倍です。これらのインスタンスは、I/O を多用するデータベースワークロードのパフォーマンスが最大 46% 向上し、I/O を多用するリアルタイムデータ分析のクエリ結果が、前世代の 6 世代インスタンスよりも最大 30% 高速になります。さらに、これらのインスタンスはインスタンス帯域幅設定をサポートしているため、ネットワークと EBS の帯域幅を 25% 柔軟に割り当てることができ、ワークロードごとにリソースを最適に割り当てることができます。 C8id インスタンスは、高性能ウェブサーバー、バッチ処理、分散分析、広告配信、動画エンコーディング、ゲームサーバーなど、計算量の多いワークロードに最適です。M8id インスタンスは、アプリケーションサーバー、マイクロサービス、エンタープライズアプリケーション、小規模から中規模のデータベースなど、バランスの取れたワークロードに適しています。R8id インスタンスは、インメモリデータベース、リアルタイムのビッグデータ分析、大容量インメモリキャッシュ、科学計算アプリケーションなど、メモリを大量に消費するワークロードに最適です。 C8id、M8id、R8id インスタンスは、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、および米国西部 (オレゴン) でご利用いただけます。R8id インスタンスはヨーロッパ (フランクフルト) でもご利用いただけます。お客様は貯蓄プラン、オンデマンドインスタンス、スポットインスタンスを通じてこれらのインスタンスを購入できます。詳細については、Amazon EC2 インスタンスタイプのページをご覧ください。

Amazon EC2 and VPC now display related resources for security groups

アマゾンウェブサービス（AWS）は、Amazon EC2およびVPCコンソールのセキュリティグループの「関連リソース」タブの一般提供を発表しました。この新機能により、お客様は特定のセキュリティグループに依存するすべてのリソースを統合して表示できるため、設定を変更する前に複数のサービスを手動で確認する必要がなくなります。セキュリティグループは AWS リソースのインバウンドトラフィックとアウトバウンドトラフィックを制御する仮想ファイアウォールの役割を果たします。安全で安定したインフラストラクチャを維持するには、セキュリティグループの依存関係を理解することが重要です。\n 以前は、複雑なセキュリティグループ設定を管理しているお客様は、セキュリティグループを変更または削除する前に、複数の AWS サービスを個別にナビゲートして依存関係を特定する必要がありました。この手作業によるプロセスでは、EC2 インスタンス、Elastic Network Interfaces、ElastiCache クラスター、RDS データベース、およびその他のサービスを 1 つずつ確認する必要があったため、時間がかかり、エラーも発生しやすくなりました。「関連リソース」タブでは、すべての依存リソースが 1 か所に表示されるため、このワークフローが合理化され、お客様は提案された変更の影響をすばやく評価し、情報に基づいた意思決定を自信を持って下すことができます。この機能強化は、セキュリティグループがさまざまなサービスの数十、数百ものリソースに割り当てられているような大規模な導入を管理する組織にとって有益です。 この機能は、すべての AWS 商用リージョンで追加料金なしで利用できるようになりました。 セキュリティグループの管理と Amazon EC2 および VPC コンソールの [関連リソース] タブの表示の詳細については、Amazon EC2 ユーザーガイドを参照してください。

Amazon EKS simplifies providing IAM permissions to EKS add-ons in AWS GovCloud (US) Regions

Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) では、AWS GovCloud (米国) リージョンの EKS アドオンと EKS Pod Identity を直接統合できるようになりました。これにより、クラスター外の AWS サービスとやり取りする必要のある重要なクラスター運用ソフトウェアのライフサイクル管理プロセスが合理化されます。\n 基盤となる AWS リソースとの統合を可能にする EKS アドオンには、AWS サービスとやり取りするための IAM 権限が必要です。EKS ポッドアイデンティティは、Kubernetes アプリケーションが AWS IAM 権限を取得する方法を簡単にします。本日のリリースにより、EKS コンソール、CLI、API、eksctl、および AWS CloudFormation などの IAC ツールを通じて、EKS アドオンオペレーションを使用して EKS ポッドアイデンティティを直接管理できるようになり、EKS アドオンのポッドアイデンティティの使用が簡単になりました。この統合により、クラスター作成時に EKS コンソールからインストールできる Pod Identity 互換 EKS アドオンの選択肢が広がりました。 EKS アドオンとポッドアイデンティティの統合は、一般的に AWS GovCloud (米国東部) および AWS GovCloud (米国西部) リージョンでご利用いただけます。開始するには、EKS ユーザーガイドを参照してください。

Amazon Redshift now supports autonomics for multi-cluster environments

Amazon Redshift は、マルチクラスター環境の自律性 (自動最適化機能) をサポートするようになりました。分散した Amazon Redshift ワークロードを管理するデータベース管理者は、複数のウェアハウスにわたってインテリジェントに機能する自律機能のメリットを享受できるようになりました。これにより、コンシューマークラスター間での手動によるパフォーマンスチューニングが不要になります。\n 今回の発表により、自動テーブル最適化 (ATO)、自動テーブルソート (ATS)、自動バキューム、自動分析などの Amazon Redshift の自律機能が拡張され、テーブルレイアウトやメンテナンス操作を管理する際にすべてのコンシューマクラスターからのクエリパターンを考慮できるようになりました。複数の事業部門が共有データにアクセスする組織は、すべてのワークロードパターンを考慮して手作業による最適化プロセスを削減する総合的な最適化の恩恵を受けることができます。今回の発表には、最適化の決定に影響する特定のエンドポイントや AWS アカウントを除外できる拒否リスト機能も含まれています。これは、組織間のデータ共有シナリオで特に役立ちます。Amazon Redshift のお客様は、これらの強化された自律機能を追加費用なしで利用できます。 この機能は Amazon Redshift をサポートするすべての AWS リージョンで利用できます。詳細については、Amazon Redshift 管理ガイドを参照してください。

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