2026/3/25 9:00:00 ~ 2026/3/26 9:00:00 (JST)

最近の発表

AWS Firewall Manager launches in AWS Asia Pacific (New Zealand) Region

AWS Firewall Manager は、AWS アジアパシフィック (ニュージーランド) リージョンで利用できるようになったことを発表しました。AWS Firewall Manager は、クラウドセキュリティ管理者およびサイト信頼性エンジニアがアプリケーションを保護すると同時に、ルールを手動で設定および管理することによる運用上のオーバーヘッドを削減するのに役立ちます。\n AWS Firewall Manager と連携することで、お客様は AWS Taipei でアプリケーションやワークロードをホストしているお客様に、AWS セキュリティサービスの全範囲に対応する綿密な防御ポリシーを提供できます。AWS WAF を使用して安全な資産を確立したいお客様は、AWS Firewall Manager を使用してセキュリティポリシーを作成および管理できます。 AWS Firewall Manager の仕組みの詳細については、AWS Firewall Manager のドキュメントで詳細をご覧ください。また、AWS Firewall Manager が現在利用できるリージョンのリストについては AWS リージョン表を参照してください。AWS ファイアウォールマネージャー、その機能、料金の詳細については、AWS ファイアウォールマネージャーのウェブサイトをご覧ください。

Accelerate AI-assisted development with Agent Plugin for AWS Serverless

AWSは、AWSサーバーレス用のエージェントプラグインを発表しました。これにより、開発者はKiro、Claude Code、CursorなどのAIコーディングアシスタントを使用してサーバーレスアプリケーションを簡単に構築、デプロイ、トラブルシューティング、および管理できます。\n エージェントプラグインは、スキル、サブエージェント、フック、モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーを 1 つのモジュールユニットにパッケージ化することで、AI コーディングアシスタントを構造化された再利用可能な機能で拡張します。AWS Serverless 用 Agent Plugin は、AWS で本番環境に対応したサーバーレスアプリケーションを構築するために開発ライフサイクル全体で必要な、関連するガイダンスと専門知識を動的にロードします。オブザーバビリティ、パフォーマンスの最適化、トラブルシューティングに関する組み込みのベストプラクティスに従いながら、Amazon EventBridge、Amazon Kinesis、AWS Step Functions などの一般的なイベントソースと統合する AWS Lambda 関数を作成できます。コードとしてのインフラストラクチャ (IaC) を採用すると、再利用可能な構成、実証済みのアーキテクチャパターン、自動化された CI/CD パイプライン、ローカルテストワークフローを備えた AWS サーバーレスアプリケーションモデル (SAM) と AWS クラウド開発キット (CDK) を使用してプロジェクトの設定を合理化できます。長時間実行されるステートフルなワークフローでは、チェックポイントリプレイモデル、高度なオーケストレーションパターン、エラー処理機能を提供する Lambda の耐久性のある関数を使用して自信を持って構築できます。最後に、Amazon API Gateway を使用すると、REST API、HTTP API、WebSocket API のガイダンスを利用して、アプリケーションの一部として API を設計および管理できます。これらの機能はエージェントスキルとしてオープンなエージェントスキル形式でパッケージ化されているため、Kiro、Claude Code、Cursor などの互換性のある AI ツールで利用できます。

AWS Serverless 用エージェントプラグインは、Claude Code や Cursor などのエージェントプラグインをサポートするすべての AI コーディングアシスタントツールで使用できます。クロード・コードでは、「/plugin install aws-serverless @claude-plugins-official」という簡単なコマンドを使用して、公式のクロード・マーケットプレイスからインストールできます。また、エージェントスキルをサポートする任意の AI コーディングアシスタントツールに、プラグインからエージェントスキルを個別にインストールすることもできます。プラグインとその機能の詳細については、GitHub をご覧ください。

AWS Batch now provides AMI status and supports AWS Health Planned Lifecycle Events

AWS Batch では、運用のベストプラクティスを維持するのに役立つ 2 つの新機能により、コンピューティング環境の可視性が向上しました。コンピューティング環境について説明すると、Batch が提供するデフォルトの Amazon マシンイメージ (AMI) のステータスが表示され、更新がいつ利用可能になるかがわかります。さらに、AWS Batch では AWS Health Planned Lifecycle Events を公開して、バッチコンピューティングリソースに影響する変更の準備と追跡に役立てられるようになりました。\n AMI ステータスインジケーターは、最新の AMI を使用しているか (LATEST)、更新が利用可能か (UPDATE_AVAILABLE) を示し、古い AMI を実行しているコンピューティング環境を特定するのに役立ちます。AWS Health Planned Lifecycle Events では、AMI の廃止など、今後予定されている変更を事前に通知したり、影響を受けるコンピューティング環境の移行ステータスを監視したり、Amazon EventBridge を使用して対応を自動化したりできます。 AMI ステータスインジケーターと AWS Health Planned ライフサイクルイベントは、本日 AWS Batch が利用できるすべての AWS リージョンでご利用いただけます。詳細については、AWS Batch ユーザーガイドの「AMI バージョンの管理」と「AWS Health Planned ライフサイクルイベント」ページを参照してください。

Amazon SageMaker Unified Studio launches support for remote connection from Cursor IDE

本日、AWS は、Cursor IDE から AWS Toolkit 拡張機能を介した Amazon SageMaker Unified Studio へのリモート接続を発表しました。この新機能により、データサイエンティスト、ML エンジニア、開発者は Amazon SageMaker のスケーラブルなコンピューティングリソースにアクセスしながら、AI を活用したコード補完、自然言語編集、マルチファイル編集機能などの Cursor セットアップを活用できます。AWS Toolkit エクステンションを使用して Cursor を SageMaker Unified Studio に接続すると、ローカル IDE とクラウドインフラストラクチャの間でコンテキストを切り替える必要がなくなり、既存の AI 支援開発ワークフローを、すべての AWS 分析および AI/ML サービスを単一環境内で維持できます。\n 次世代のAmazon SageMakerの一部であるSageMaker Unified Studioは、JupyterLabやCode-OSS（オープンソースソフトウェア）に基づくコードエディターなど、フルマネージド型のクラウドインタラクティブ開発環境（IDE）を幅広く提供しています。本日より、Amazon SageMaker のコンピューティングリソースとデータにアクセスしながら、カスタムルール、拡張機能、AI モデルプリファレンスを備えた、カスタマイズしたローカルカーソルセットアップを使用できるようになりました。Cursor は Code-OSS 上に構築されているため、AWS Toolkit エクステンションによる IAM による認証は安全に行われ、SageMaker Unified Studio のすべてのドメインとプロジェクトにアクセスできるようになります。この統合により、ローカルの AI を活用した開発環境から、データ処理、Amazon EMR、AWS Glue、Amazon Athena などの SQL 分析サービス、ML ワークフロー全体でワークロードを実行するためのスケーラブルなインフラストラクチャへの便利なパスが提供されます。これらはすべて、顧客管理の暗号化キーや AWS IAM 統合などのエンタープライズグレードのセキュリティを備えています。

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。詳細については、ローカルの IDE サポートドキュメントを参照してください。

Amazon Bedrock AgentCore adds support for Chrome policies and custom root CA

Amazon Bedrock AgentCore では、お客様が AgentCore ブラウザの Chrome エンタープライズポリシーを設定し、AgentCore ブラウザとコードインタープリタの両方にカスタムルート認証局 (CA) 証明書を指定できるようになりました。これらの機能強化により、厳格なセキュリティポリシーと内部インフラストラクチャを持つ組織内で AI エージェントをカスタム証明書を使用して運用できるようにする場合に、企業の要件を確実に満たすことができます。\n Chrome ポリシーでは、100 種類以上の設定可能なポリシーを活用して、セキュリティ、URL フィルタリング、コンテンツ設定などにわたるブラウザの動作を管理し、組織のコンプライアンス要件を適用できます。たとえば、キオスクモードの操作ではエージェントを特定の URL に制限したり、データ入力タスクではパスワードマネージャーやダウンロードを無効にしたり、規制遵守のための URL ブロックリストを実装したりできます。カスタムルートCAサポートにより、エージェントは組織の内部認証局が署名したSSL証明書を使用するArtifactory、Jira、Financeポータルなどの内部サービスにシームレスに接続し、TLSインターセプトを実行する企業プロキシと連携できます。 これらの機能は、Amazon Bedrock AgentCore Browser と Code Interpreter を利用できる 14 の AWS リージョンすべてで利用できます。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 (フランクフルト)、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパ (アイルランド)、ヨーロッパ (ロンドン)、ヨーロッパ (パリ)、ヨーロッパ (ストックホルム)、アジアパシフィック (ムンバイ)、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)、アジア太平洋 (ソウル)、およびカナダ (中部)。 詳細については、AgentCore ブラウザのドキュメントをご覧ください。

AWS Batch now supports quota management and preemption for SageMaker Training jobs

AWS Batch では、SageMaker Training ジョブのジョブプリエンプションによるクォータ管理がサポートされるようになり、チームやプロジェクト全体でコンピューティングリソースを効率的に割り当てて共有できるようになりました。SageMaker Training ジョブで GPU キャパシティを使用している場合は、コンピューティングリソースをインテリジェントに割り当て、ビジネスに不可欠なトレーニングジョブに優先順位を付け、緊急の実験が行われたときに優先度の低いワークロードを自動的にプリエンプトできるようになりました。\n クォータ管理では、ジョブキューごとに最大 20 のクォータシェアを作成できます。これらのクォータシェアは、専用の容量制限と設定可能なリソース共有戦略を備えた仮想キューとして機能します。このサービスは、元の所有者がジョブを送信したときに、自動的にクロスシェアプリエンプションを使用して借りた容量を回復します。また、共有内プリエンプションがサポートされているため、優先度の高いジョブが同じクォータシェア内の優先度の低いジョブをプリエンプトできます。キューでのキャパシティ使用率、クォータシェア、ジョブレベルの細分性を監視したり、送信後にジョブの優先順位を更新してプリエンプションの決定に影響を与えたり、プリエンプション再試行制限を設定して動作を制御したりできます。この機能は aws_batch モジュールを介して SageMaker Python SDK と直接統合されています。 SageMaker トレーニングジョブのクォータ管理とジョブプリエンプションは、現在 AWS Batch が利用可能なすべての AWS リージョンでご利用いただけます。詳細については、GitHub にあるクォータ管理のサンプルノートブックと AWS Batch ユーザーガイドを参照してください。

Amazon Route 53 Profiles now supports granular IAM permissions for resource and VPC associations

Amazon Route 53 プロファイルでは、詳細な AWS ID およびアクセス管理 (IAM) 権限がサポートされるようになりました。これにより、どのユーザーがプロファイル内の特定のリソースタイプと VPC アソシエーションを管理できるかを制御できます。今回のリリースにより、プライベートホストゾーン、リゾルバールール、DNS ファイアウォールルールグループなどの個々のリソースタイプに対する特定の操作 (関連付け、関連付け解除、更新) にユーザーを制限する IAM ポリシーを作成できます。リソース ARN、ホストゾーン名、リゾルバールールドメイン名、DNS ファイアウォールルールグループの優先度範囲、または特定の VPC 関連付けに基づいて権限を定義することもできます。\n Route 53 プロファイルでは、プライベートホストゾーンの関連付け、リゾルバールール、DNS ファイアウォールルールグループを含む標準の DNS 設定を定義し、この設定をアカウント内の複数の VPC に適用したり、AWS Resource Access Manager (RAM) を使用して AWS アカウントと共有したりできます。この新機能により、管理者はプロファイル管理をきめ細かく制御できるようになり、組織全体のセキュリティとガバナンスの基準を維持しながら、特定の責任を委任できます。 この機能は、中東 (バーレーン) と中東 (UAE) を除き、Route 53 プロファイルが利用可能なすべての AWS リージョンで追加料金なしで利用できます。詳細については、Amazon Route 53 プロファイルのドキュメントと料金ページを参照してください。

Amazon Aurora PostgreSQL now available with the AWS Free Tier

Amazon Aurora PostgreSQL が AWS 無料利用枠で利用できるようになりました。新規のお客様には、サインアップ時に 100 USD の AWS クレジットが提供され、Amazon RDS などのサービスを使用してさらに 100 USD のクレジットを獲得できます。\n 無料プランのアカウントでは、Amazon RDS コンソール、AWS CLI、または AWS SDK からエクスプレス設定を使用して Aurora PostgreSQL サーバーレスクラスターを作成できます。これにより、Aurora PostgreSQL データベースを数秒で作成してクエリすることができます。開始するには、AWS アカウントの新規サインアップ時に無料プランを選択してください。

AWS 無料利用枠は、Aurora PostgreSQL サーバーレス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ます。詳細については、Aurora と RDS の無料利用枠と AWS 無料利用枠のページを参照してください。

Amazon Aurora PostgreSQL now supports creating and connecting to a database in seconds

Amazon Aurora PostgreSQL では、エクスプレス設定でクラスターを作成する新しいエクスペリエンスが提供され、Aurora サーバーレスデータベースを数秒で作成してクエリできるようになりました。事前設定された設定により、新しいエクスペリエンスは初期セットアップを迅速に行い、最初のクエリまでの時間を短縮します。作成中に特定の設定を変更し、他のほとんどの設定は作成後に柔軟に変更できます。\n エクスプレス設定を使用して作成された Aurora クラスターは仮想プライベートクラウド (VPC) ネットワークの外部にあり、お気に入りの開発ツールから安全に接続するためのインターネットアクセスゲートウェイが含まれています。VPN や AWS Direct Connect は不要です。インターネットアクセスゲートウェイは PostgreSQL ワイヤプロトコルをフルサポートしているため、幅広い開発ツールやクライアントからの接続が可能です。複数のアベイラビリティーゾーンに分散されており、お使いの Aurora クラスターと同じレベルの高可用性を実現します。また、管理者ユーザーの AWS Identity and Access Management (IAM) 認証もデフォルトで設定され、追加の設定なしで最初からパスワードなしのデータベース認証が可能になります。

Aurora PostgreSQL サーバーレスは、無料プランと有料プランの両方で AWS 無料利用枠で利用できるようになりました。リージョンの提供状況や詳細については、Amazon Aurora のドキュメントを参照するか、ローンチブログをご覧ください。開始するには、Amazon RDS コンソール、AWS CLI、または AWS SDK を使用してください。

Amazon SageMaker AI now supports serverless reinforcement fine-tuning for 12 additional models

Amazon SageMaker AI では、さらに 12 種類のオープンウェイトモデルのサーバーレスモデルのカスタマイズと強化の微調整がサポートされるようになりました。これにより、インフラストラクチャのプロビジョニングや管理を行わずに、それらを微調整して評価できるようになりました。新たにサポートされるモデルは、gpt-oss-120b、Qwen2.5 72B Instruct、Deepseek-R1-Distill-Llama-70b、Qwen3 14B、Deepseek-R1-Distill-QWEN-14B、Qwen2.5 14B Instruct、Deepseek-R1-Distill-Llama-8B、Deepseek-R1-Distill-Qwen-7B、Qwen3 4B、Meta Llama 3.2 3B Instruct、Qwen3 1.7B、Deepseek-R1-Distill-QWEN-1.5b。この拡張により、教師付き微調整 (SFT)、直接優先最適化 (DPO)、RLVRやRLAIFなどの強化微調整 (RFT) 手法を使用してこれらのモデルをカスタマイズでき、支払いは使用した分だけです。\n 強化微調整により、従来の SFT のような手法だけでは不十分な、複雑でドメイン固有の推論タスクにモデルを調整できます。RLVR では、正確性に基づく報酬シグナルを提供することで、コード生成、数学、構造化抽出などの検証可能なタスクにおけるモデルの精度を向上させることができます。RLAIF は AI が生成したフィードバックを使用して、モデルの動作をお客様の品質と安全性の好みに合わせて導きます。これらの手法は、クラスターのセットアップ、キャパシティプランニング、分散型トレーニングの専門知識を必要とせずに、以前にサポートされたモデルや新たに追加されたモデルで利用できます。 これらのモデルと微調整手法は、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アジア太平洋 (東京)、および欧州 (アイルランド) で利用できます。開始するには、Amazon SageMaker AI モデルカスタマイズ製品ページを参照するか、Amazon SageMaker AI 料金ページ (「モデルのカスタマイズ」タブ) にアクセスして、モデル、手法、価格の全リストを確認してください。

Amazon EC2 I7ie instances now available in additional AWS regions

AWS は、本日より、Amazon EC2 i7ie インスタンスが AWS アジアパシフィック (香港)、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (メルボルン)、アジアパシフィック (タイ)、ヨーロッパ (チューリッヒ)、ヨーロッパ (ミラノ)、メキシコ (中部) の各リージョンで利用できるようになったことを発表しました。大規模なストレージ I/O 集約型ワークロード向けに設計された i7IE インスタンスは、3.2 GHz のオールコアターボ周波数 3.2 GHz の第5世代インテル Xeon プロセッサーを搭載しており、I3en インスタンスと比較してコンピューティングパフォーマンスが最大 40% 向上し、価格パフォーマンスが 20% 向上します。\n i7ie インスタンスは、ストレージ最適化インスタンスとして最大 120 TB のローカル NVMe ストレージ密度を提供し、前世代のインスタンスと比較して最大 2 倍の vCPU とメモリを提供します。第 3 世代の AWS Nitro SSD を搭載した i7ie インスタンスは、I3en インスタンスと比較して、リアルタイムストレージパフォーマンスが最大 65% 向上し、ストレージ I/O レイテンシーが最大 50% 減少し、ストレージ I/O レイテンシーの変動が 65% 減少します。

i7IE は高密度のストレージに最適化されたインスタンスで、大規模なデータセットにアクセスするために非常に低いレイテンシーの一貫性で高いランダム読み取り/書き込みパフォーマンスを備えた高速なローカルストレージを必要とするワークロードに最適です。これらのインスタンスには 9 つの仮想サイズがあり、Amazon Elastic Block Store (EBS) では最大 100 Gbps のネットワーク帯域幅と 60 Gbps の帯域幅を提供します。

詳細については、i7Ie インスタンスページをご覧ください。

AWS Backup expands support for Amazon DocumentDB to 12 Regions

AWS Backup は、アジアパシフィック (マレーシア、タイ、大阪、香港、ジャカルタ、メルボルン)、ヨーロッパ (ストックホルム、スペイン、チューリッヒ)、アフリカ (ケープタウン)、イスラエル (テルアビブ)、メキシコ (中部) の 12 の AWS リージョンで Amazon DocumentDB をサポートするようになりました。\n 今回の拡張により、これらの新しくサポートされるリージョンの Amazon DocumentDB クラスターにポリシーベースのデータ保護と復旧がもたらされます。

AWS Backup で DocumentDB クラスターを保護し始めるには、DocumentDB クラスターを既存のバックアッププランに追加するか、新しいバックアッププランを作成して DocumentDB クラスターをそれにアタッチします。Amazon DocumentDB 用 AWS Backup の詳細については、製品ページ、価格ページ、およびドキュメントをご覧ください。開始するには、AWS Backup コンソール、AWS コマンドラインインターフェイス (CLI)、または AWS SDK にアクセスしてください。

AWS Transfer Family AS2 now supports receipts of MDNs asynchronously

AWS Transfer Family では、適用性ステートメント 2 (AS2) を介してトレーディングパートナーに送信されたメッセージについて、メッセージ処理通知 (mDNS) を非同期で受信できるようになりました。これにより、メッセージ処理時間やネットワーク要件に関係なく、取引パートナーとの相互運用性を維持しながら、AS2 ワークフローを Transfer Family に移行できます。 \n ヘルスケア、ライフサイエンス、小売、製造、サプライチェーンの各セクターの組織が、取引先や規制機関との安全なAS2ベースのデータ交換のためにTransfer Familyを利用しています。別の TLS 接続で非同期に mDNS をリクエストしながら AS2 メッセージを送信できるようになりました。これにより、処理時間が長くなったり、待ち時間が長いパートナーの AS2 システムとの互換性が確保されます。今回のローンチにより、Transfer Family は同期と非同期の両方の MDN リクエストをサポートするようになり、パートナー統合に影響を与えずに AS2 ワークフローを AWS に移行できるようになりました。

この機能は、AWS Transfer Family が提供されているほとんどの AWS リージョンで利用できます。サポートされているリージョンの全リストについては、Builder Center の AWS 機能ツールをご覧ください。詳細な実装ガイダンスについては、Transfer Family ユーザーガイドを参照してください。詳細については、AWS Transfer ファミリー製品ページをご覧ください。

Amazon SageMaker HyperPod now supports continuous provisioning for Slurm-orchestrated clusters

Amazon SageMaker HyperPod では、Slurm オーケストレーターを使用するクラスターに継続的プロビジョニングサポートが拡張され、大規模な AI/ML トレーニングワークロードを実行するエンタープライズ顧客の柔軟性と効率性が向上しました。Slurm ベースのクラスターを実行している AI/ML のお客様は、トレーニングを迅速に開始し、シームレスにスケーリングし、運用を中断することなくメンテナンスを行い、クラスターの運用をきめ細かく把握する必要があります。以前は、インスタンスグループを完全にプロビジョニングできなかった場合、クラスターの作成またはスケーリング操作全体が失敗してロールバックされ、遅延が発生し、手動による介入が必要でした。\n Slurm の継続的なプロビジョニングにより、SageMaker HyperPod は残りの容量をバックグラウンドで自動的にプロビジョニングし、トレーニングジョブは利用可能なインスタンスですぐに開始できます。システムは優先度ベースのプロビジョニングを使用して最初に Slurm コントローラーノードを起動し、続いてログインノードとワーカーノードを並行して起動するので、クラスターはできるだけ早く動作可能な状態になります。HyperPod は障害が発生したノードの起動を非同期で再試行し、利用可能になると自動的に Slurm クラスターにノードを追加します。これにより、クラスターが手動で操作しなくても確実に目的の規模に達します。複数のインスタンスグループで同時にノンブロッキングのスケーリング操作を実行できるようになりました。1 つのインスタンスグループで容量が不足しても、他のインスタンスグループのスケーリングが妨げられることはなくなりました。これらの機能により、お客様はトレーニングまでの時間を短縮し、リソースを最大限に活用し、インフラストラクチャ管理ではなくイノベーションに集中できるようになります。 この機能は、Slurm オーケストレーターを使用する新しい SageMaker HyperPod クラスターで利用できます。CreateCluster API を使用して新しい HyperPod クラスターを作成するときに NodeProvisioningMode パラメーターを「Continuous」に設定すると、継続的なプロビジョニングを有効にできます。継続的プロビジョニングは、AWS CLI と SageMaker AI コンソールを使用して新しいクラスターを作成するときにも有効にできます。 この機能は、Amazon SageMaker HyperPod 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ます。Slurm クラスターの継続的プロビジョニングの詳細については、Amazon SageMaker HyperPod ユーザーガイドを参照してください。

Amazon Bedrock AgentCore Runtime now supports managed session storage for persistent agent filesystem state (preview)

Amazon Bedrock AgentCore Runtime では、パブリックプレビューでマネージドセッションストレージが提供されるようになりました。これにより、エージェントは停止および再開サイクルにわたってファイルシステムの状態を維持できます。最新のエージェントは、ファイルシステムを通じてコードの記述、パッケージのインストール、アーティファクトの生成、状態の管理を行います。これまでは、セッションが停止するとその作業は失われていました。マネージドセッションストレージでは、エージェントが設定されたマウントパスに書き込んだ内容はすべて、コンピューティング環境が終了した後も自動的に保持されます。\n セッションストレージを設定すると、各セッションは指定したマウントパスに永続ディレクトリを取得します。エージェントは通常どおりファイルの読み取りと書き込みを行い、AgentCore Runtime はデータを永続ストレージに透過的に複製します。セッションが停止すると、グレースフルシャットダウン中にデータがフラッシュされます。同じセッション ID で再開すると、新しい MicroVM が同じストレージをマウントし、エージェントはソースファイル、インストール済みパッケージ、ビルドアーティファクト、Git 履歴など、中断したところから続行します。チェックポイントロジックも、コードの保存と復元も、エージェントアプリケーションへの変更も必要ありません。セッションストレージは、通常のファイル、ディレクトリ、シンボリックリンクなどの標準的な Linux ファイルシステム操作をサポートし、1 セッションあたり最大 1 GB まで、データは 14 日間のアイドル時間保持されます。ストレージ通信は 1 つのセッションのデータに限定され、他のセッションや AgentCore Runtime 環境にはアクセスできません。

セッションストレージは、米国 (バージニア北部、オハイオ、オレゴン)、カナダ (中部)、アジア太平洋 (ムンバイ、ソウル、シンガポール、シドニー、東京)、ヨーロッパ (フランクフルト、アイルランド、ロンドン、パリ、ストックホルム) の 14 の AWS リージョンでパブリックプレビューが可能です。

詳細については、Amazon Bedrock AgentCore ドキュメントの「停止/再開後もファイルを永続化する」を参照してください。

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