2026/4/23 9:00:00 ~ 2026/4/24 9:00:00 (JST)
最近の発表
Amazon Athena simplifies federated queries with managed connectors
Amazon Athena は現在、Amazon DynamoDB、PostgreSQL、MySQL、Snowflake を含む 12 のデータソース用のマネージドコネクタを提供しています。マネージドコネクタは、Athena がユーザーに代わって作成、管理する AWS Glue Data Catalog のフェデレーションコネクタです。そのため、AWS アカウントにコネクタリソースをデプロイしたり維持したりしなくても、Amazon S3 の外部でデータをクエリできます。\n Athena を使用すると、データを移動したり複製したりすることなく、リレーショナル、非リレーショナル、オブジェクト、およびカスタムのデータソースをインタラクティブにクエリできます。マネージドコネクタを使い始めるには、Athena でデータソースへの接続を作成します。Athena はユーザーに代わってコネクタリソースを自動的にセットアップして管理し、データソースを AWS Glue Data Catalog のフェデレーションカタログとして登録します。その後、Amazon S3 データと一緒にデータソースをクエリし、オプションで AWS Lake Formation によるきめ細かなアクセス制御を設定できます。 マネージド型コネクタを使用したフェデレーションクエリは、AWS GovCloud (米国) リージョンと中国リージョンを除き、Athena が利用可能なすべての AWS リージョンで利用できます。 詳細については、『Athena ユーザーガイド』の「Amazon Athena フェデレーションクエリを使用する」を参照してください。
AWS Parallel Computing Service now supports Slurm 25.11
AWS パラレルコンピューティングサービス (AWS PCS) は、プロメテウス互換の OpenMetrics エンドポイントをサポートする Slurm バージョン 25.11 をサポートするようになりました。また、スケジューラー監査ログを含む新しいログタイプも導入されました。\n 今回の Slurm 25.11 のリリースでは、迅速な再キューが導入されました。これにより、ノードの問題の影響を受けたジョブを最も優先度の高いジョブに自動的に再スケジュールできるため、ワークロードの回復を早めることができます。新しいOpenMetricsエンドポイントを有効にすると、既存の監視ツールを使ってジョブ、ノード、スケジュールをリアルタイムで可視化できます。また、AWS PCS は Slurm データベースデーモン (slurmdbd) と REST API デーモン (slurmrestd) のログを Amazon CloudWatch Logs、Amazon S3、または Amazon Data Firehose に送信できるようになったため、アカウンティングの問題の診断や API 統合のデバッグに役立ちます。以前は操作ログに含まれていたスケジューラー監査ログが専用のログタイプとして配信されるようになり、取り込みコストとストレージコストを個別に制御できるようになりました。 AWS PCS は、Slurm を使用して AWS 上でハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) ワークロードの実行とスケーリング、科学およびエンジニアリングモデルの構築を容易にするマネージドサービスです。AWS PCS を使用して、コンピューティング、ストレージ、ネットワーキング、視覚化ツールを統合した、完全で伸縮自在な環境を構築できます。AWS PCS では、更新の管理と組み込みのオブザーバビリティ機能によってクラスターの運用が簡素化され、メンテナンスの負担が軽減されます。使い慣れた環境で作業できるため、インフラストラクチャについて心配することなく、研究やイノベーションに集中できます。 これらの機能は、AWS PCS が利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。ログ配信先には標準料金が適用されます。AWS PCS の詳細については、サービスドキュメントを参照してください。
Amazon SageMaker HyperPod now supports automatic Slurm topology management
Amazon SageMaker HyperPod は、クラスター内の GPU インスタンスタイプに基づいて Slurm クラスターの最適なネットワークトポロジ設定を自動的に選択し、継続的に維持するようになりました。ネットワークトポロジは分散型トレーニングのパフォーマンスに直接影響します。トポロジ的に近いノードにジョブを配置すると、GPU と GPU 間の通信が速くなり、NCCL の集合操作がより効率的になり、トレーニングスループットが向上します。HyperPodは、スケーリング操作やノード交換によってクラスターの進化に合わせてトポロジーを動的に適応させるため、トポロジーファイルを手動で更新したり、Slurmを再構成したりしなくても、クラスターのライフサイクル全体を通してジョブの配置が最適化されます。\n HyperPod はクラスター作成時にすべてのインスタンスグループのインスタンスタイプを検査し、各インスタンスタイプのネットワークとインターコネクトの特性を特定して、最適なトポロジーモデルを自動的に選択します。HyperPod は、ml.p5.48xlarge、ml.p5e.48xlarge、ml.p5en.48xlarge などの階層的相互接続を使用するインスタンスタイプではツリートポロジをサポートし、ml.p6e-GB200.nvl72 などの均一な高帯域幅接続を使用するインスタンスタイプではブロックトポロジをサポートします。インスタンスタイプが混在するクラスターの場合、HyperPod はすべてのノードで機能する互換性のあるトポロジーを選択します。スケールアップ、スケールダウン、またはノード置換イベントによってクラスターが変化すると、HyperPod は手動で操作しなくても自動的にトポロジー構成を更新するので、トポロジーには常にクラスターの実際の状態が反映されます。
はじめに、サポートされている GPU インスタンスタイプを使用して SageMaker HyperPod Slurm クラスターを作成してください。トポロジー対応スケジューリングはデフォルトで有効になっており、設定は不要です。
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。トポロジ対応スケジューリングの詳細については、Amazon SageMaker HyperPod のドキュメントをご覧ください。
Amazon SageMaker supports notebooks and data agent for IdC domains
Amazon SageMaker Unified Studio は、AWS IAM アイデンティティセンター (IdC) ドメイン用の組み込みデータエージェントを備えたサーバーレスノートブックをサポートするようになりました。以前は、ノートブックエクスペリエンスとデータエージェントは IAM ドメインでのみ利用可能でした。今回のローンチにより、認証とアクセス管理に IdC を使用するお客様は、分析と機械学習 (ML) ワークロード用の高性能なサーバーレスノートブック環境にアクセスできるようになります。\n サーバーレスノートブックでは、データエンジニア、アナリスト、データサイエンティストが SQL クエリの実行、Python コードの実行、大規模なデータジョブの処理、ML ワークロードの実行、ビジュアライゼーションの作成を 1 か所で行えるようになります。組み込みの AI データエージェントは、自然言語プロンプトからコードと SQL ステートメントを生成することで開発を加速し、ユーザーのタスクをガイドします。お客様は SQL、Python、自然言語を 1 つのインタラクティブなワークスペース内で柔軟に組み合わせることができるため、ワークロードに応じてさまざまなツールを切り替える必要がなくなります。たとえば、SQL クエリから始めてデータを調べたり、Python を使用して高度な分析や ML モデルを構築したり、自然言語プロンプトを使用してコードを自動的に生成したりできます。このノートブックは Amazon Athena for Apache Spark に支えられており、インタラクティブな SQL クエリからペタバイト規模のデータ処理まで幅広く対応しています。
SageMaker ノートブックとデータエージェントの機能は、Amazon SageMaker Unified Studio がサポートされているすべての AWS リージョンで使用できます。詳細については、SageMaker ノートブックユーザーガイドと SageMaker データエージェントユーザーガイドを参照してください。
Attributed Revenue Dashboard Now Available in AWS Partner Central
本日、AWSは、AWSコンソールのAWS Partner Centralに帰属収益ダッシュボードを公開したことを発表しました。これにより、パートナーは、パートナー収益測定で測定したソリューションの収益への影響をセルフサービスで確認できます。このダッシュボードには、パートナー製品、AWS サービス、請求期間別に集計された月次帰属収益が表示されます。リソースタグ付け、ユーザーエージェント文字列、AWS Marketplace メータリングという 3 つのパートナー収益測定機能すべてから得たインサイトが 1 つのビューにまとめられています。\n パートナー収益測定を実装しているパートナーは、Partner Analytics から Attributed Revenue Dashboard にアクセスして、毎月の消費パターンを確認したり、経時的な収益傾向をモニタリングしたり、実装が自社のソリューションによる AWS サービスの消費を積極的に測定していることを確認したりできるようになりました。複数の AWS Marketplace 販売者アカウントを持つパートナーは、子会社のアカウントをつなげて、連結されているすべてのアカウントの収益を集計できます。
AWS コンソールで AWS Partner Central に移行したパートナーは、すべての商業地域でアトリビューション収益ダッシュボードを利用できます。パートナー収益測定の詳細については、オンボーディングガイドをご覧ください。
AWS Elastic Beanstalk AI-powered environment analysis now supports Windows
AI を活用した AWS Elastic Beanstalk 環境分析が Windows サーバープラットフォームで利用できるようになりました。以前は Amazon Linux 2 と AL2023 で利用できたこの機能が Windows ベースの環境にも拡張され、環境の健康問題の根本原因をすばやく特定して推奨ソリューションを得ることができるようになりました。Elastic Beanstalk は Windows 環境から最近のイベント、インスタンスの状態、およびログを収集し、分析のために Amazon Bedrock に送信します。\n 今回の拡張により、Elastic Beanstalk で.NET アプリケーションやその他の Windows ワークロードを実行している開発者や運用チームは、ログやイベントを手動で確認しなくても、環境の問題をより迅速に診断して解決できるようになりました。Elastic Beanstalk コンソールから AI 分析をリクエストするには、AI Analysis ボタンを使用するか、AWS CLI で RequestEnvironmentInfo と RetrieveEnvironmentInfo の API オペレーションを使用します。この分析では、Windows 環境の現在の状態に合わせたトラブルシューティングの推奨事項が段階的に示されます。
AI を活用した環境分析は、AWS Elastic Beanstalk と Amazon Bedrock の両方が利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。 AI を活用した環境分析の詳細と、サポートされているプラットフォームバージョンの全リストについては、Elastic Beanstalk 開発者ガイドを参照してください。Elastic Beanstalk の詳細については、Elastic Beanstalk 製品ページをご覧ください。
第 2 世代の AWS Outposts ラックが AWS アジアパシフィック (ソウル、シドニー) およびヨーロッパ (パリ) リージョンでサポートされるようになりました。Outposts ラックは、AWS インフラストラクチャ、AWS サービス、API、ツールを事実上すべてのオンプレミスのデータセンターまたはコロケーションスペースに拡張し、真に一貫したハイブリッド体験を実現します。\n 韓国、オーストラリア、フランス内外のスタートアップ企業から企業、公共部門に至るまで、Outposts ラックをこの新しいサポート地域に接続して注文できるようになりました。これにより、レイテンシーとデータレジデンシーのニーズが最適化されます。Outposts を利用すると、お客様はオンプレミスシステムへの低レイテンシーアクセスを必要とするワークロードをローカルで実行しながら、アプリケーション管理のために自国のリージョンに接続し直すことができます。また、お客様は Outposts と AWS のサービスを使用して、データレジデンシー要件を満たすためにオンプレミスに留めておく必要のあるデータを管理および処理することもできます。このリージョンの拡大により、お客様の Outposts が接続できる AWS リージョンの柔軟性がさらに高まります。 第 2 世代の Outposts ラックの詳細については、このブログ投稿とユーザーガイドをお読みください。第二世代の Outposts ラックがサポートされている国と地域、および AWS リージョンの最新リストについては、Outposts ラックに関する FAQ ページをご覧ください。
Amazon Quickでは、管理者が管理するMicrosoft SharePoint OnlineとGoogleドライブの統合のためのナレッジベースとデータソース接続に共同所有者を追加できるようになりました。これにより、認証情報を再入力しなくても、チーム間の共同作業や既存の接続の再利用が容易になります。\n ナレッジベースの所有者は、所有者 (編集、同期、共有、削除を含む完全な管理権限) と閲覧者 (クエリのみのアクセス) の 2 つの役割でナレッジベースを共有できます。オーナーロールによる共同所有者共有は、管理者が管理する SharePoint と Google Drive のナレッジベースでのみ利用できます。その他の種類のナレッジベースタイプは、すべて閲覧者の共有のみに対応しています。共有するには、任意のナレッジベースの横にあるアクションメニューに移動するか、[権限] タブを使用します。 管理者はデータソース接続を共有して、他のユーザーが同じ接続からナレッジベースを作成できるようにすることもできます。データソース共有では、Owner (ナレッジベースの作成と接続の詳細の編集) と Viewer (ナレッジベースの作成のみ) のロールがサポートされます。データソースを共有するには、[アカウントの管理] > [アセットの管理] > [データソース] に移動し、共有する接続を選択します。 この機能は、Amazon Quick 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、Amazon クイックユーザーガイドの「ナレッジベースの共有」を参照してください。 Amazon Quick 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)、アジアパシフィック (東京)、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパ (ロンドン)、ヨーロッパ (アイルランド) でご利用いただけます。詳細については、Amazon クイックページをご覧ください。
Amazon EC2 X8g instances now available in Europe (Ireland) region
本日より、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) X8g インスタンスがヨーロッパ (アイルランド) リージョンで利用できるようになりました。これらのインスタンスは AWS Graviton4 プロセッサを搭載しており、AWS Graviton2 ベースの Amazon EC2 X2GD インスタンスよりもパフォーマンスが最大 60% 向上しています。X8g インスタンスは、他の Graviton4 ベースのインスタンスと比較して、合計で最大 3 TiB のメモリを搭載し、vCPU あたりのメモリも増加しています。EC2 X シリーズインスタンスの中で最高のコストパフォーマンスを発揮し、電子設計自動化 (EDA) ワークロード、インメモリデータベース (Redis、Memcached)、リレーショナルデータベース (MySQL、PostgreSQL)、リアルタイムビッグデータ分析、リアルタイムキャッシュサーバー、メモリ集約型コンテナ化アプリケーションなどのメモリ集約型ワークロードに最適です。\n X8g インスタンスは、Graviton2 ベースの X2GD インスタンスよりも最大 3 倍多くの vCPU (最大 48 倍) とメモリ (最大 3 TiB) を備えた大きなインスタンスサイズを提供します。Amazon EBS (エラスティック・ブロック・ストア) では、最大 50 Gbps の拡張ネットワーキング帯域幅と、最大 40 Gbps の帯域幅を提供します。Elastic Fabric Adapter (EFA) ネットワーキングサポートは 24xlarge、48xlarge、およびベアメタルサイズで提供され、Elastic Network Adapter (ENA) Express サポートは 12 倍を超えるインスタンスサイズで提供されます。 詳細については、「Amazon EC2 X8g インスタンス」を参照してください。ワークロードを Graviton ベースのインスタンスにすばやく移行するには、AWS Graviton ファストスタートプログラムを参照してください。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 (AWS CLI)、および AWS SDK を参照してください。
Amazon Redshift supports UPDATE, DELETE, MERGE for Apache Iceberg tables
Amazon Redshift は、Apache アイスバーグテーブルで行レベルの更新、削除、およびマージオペレーションをサポートするようになりました。Iceberg を使用して相互運用可能なデータレイクを構築しているお客様は、外部の処理エンジンにデータを移動することなく、Amazon Redshift からデータ操作言語 (DML) 操作を直接実行できるようになりました。以前は、Iceberg テーブルの個々の行を変更するには個別のエンジンを使用する必要があり、データパイプラインが複雑になり、待ち時間が長くなっていました。\n 今回の起動により、S3 テーブルを含む、パーティション化された Iceberg テーブルと非パーティション化された Iceberg テーブルの両方で UPDATE、DELETE、MERGE (UPSERT) ステートメントを実行できるようになりました。サポートされている Iceberg パーティション変換には、ID、バケット、トランケート、年、月、日、時間などがあります。MERGE では、変更データのキャプチャやディメンションの緩やかな変化など、一般的なデータ統合パターンに対応する挿入ロジックと更新ロジックを 1 つのステートメントにまとめることができます。Redshift によって変更されたテーブルは、Amazon EMR や Amazon Athena など、他の Iceberg 互換エンジンと互換性があるため、エンジン間の相互運用性が維持されます。アイスバーグの書き込みオペレーションでは AWS Lake Formation のアクセス権限がサポートされています。 Amazon Redshift は、Apache アイスバーグテーブルでの更新、削除、およびマージコマンドをサポートしており、Amazon Redshift 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、『Amazon Redshift データベース開発者ガイド』の「Apache Iceberg テーブルへの書き込み」セクションを参照してください。ここには SQL 構文に関するドキュメントもあります。
Amazon Quick now supports permission verification for ACL-enabled knowledge bases
Amazon Quick では、ACL 対応のナレッジベースの ACL 検証が可能になりました。これにより、管理者は特定のユーザーが特定のドキュメントにアクセスできるかどうかを確認できます。この機能により、データソース間の権限継承を手動で追跡しなくても、アクセス問題のトラブルシューティングが簡単になり、機密文書が適切に制限されていることを確認できます。\n ドキュメントへのアクセスを確認するには、ドキュメントレベルの ACL が有効になっているナレッジベースを開き、[レポートの同期] タブに移動して、同期された項目の横にあるアクションメニューから [アクセスの詳細を表示] を選択します。アクセス詳細パネルから権限チェッカーを使用してユーザーの電子メールアドレスを入力すると、そのユーザーがドキュメントにアクセスできるかどうかを即座に確認できます。このパネルには、ドキュメントにアクセスできるすべてのユーザーとグループも表示されるため、適用されている権限がすべて表示されます。 権限チェッカーは、「ユーザーがアクセス権を持っている」、「アクセス権がない」、または「ドキュメントの ACL が見つからない」という 3 つの結果のいずれかを返します。
この機能は、Amazon Quick が利用できるすべての AWS リージョンの ACL 対応のナレッジベースで利用できます。詳細については、Amazon クイックユーザーガイドの「レポートとオブザーバビリティの同期」を参照してください。 Amazon Quick 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)、アジアパシフィック (東京)、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパ (ロンドン)、ヨーロッパ (アイルランド) で利用できます。詳細については、Amazon クイックページをご覧ください。
Amazon S3 now supports five additional checksum algorithms
Amazon S3 では、MD5、xxHash3、xxHash64、xxHash128、SHA-512 という 5 つのチェックサムアルゴリズムが追加でサポートされるようになり、合計で 10 個になりました。S3 は、サポートされているアルゴリズムのいずれについても、チェックサムをオブジェクトと一緒に検証して保存するので、追加のツールを使わずにデータの整合性をエンドツーエンドで検証できます。\n オブジェクトをアップロードするときにチェックサム値を指定すると、S3 はオブジェクトを保存する前に、それをアップロードされたデータと照合して検証します。マルチパートアップロードの場合、パートレベルのチェックサムを指定すると、S3 は完了時に複合チェックサムを計算します。アップロード時にチェックサムを指定しない場合、S3 はデフォルトの整合性保護として CRC64NVME チェックサムを自動的に計算して適用します。同様に、ダウンロード時に保存されているチェックサムをリクエストしてデータを検証することもできます。新しいアルゴリズムは S3 レプリケーションと連携するため、チェックサムを保存したままバケット間でオブジェクトをレプリケートできます。S3 インベントリでは、データセットのチェックサムを長期にわたって監査できます。チェックサムなしでアップロードされた既存のオブジェクトや、別のアルゴリズムでアップロードされた既存のオブジェクトについては、S3 バッチオペレーションを使用して、データをダウンロードしたり復元したりせずにチェックサムを大規模に計算できます。 新しいチェックサムアルゴリズムは、AWS 中国、AWS GovCloud (米国) リージョンを含む 37 の AWS リージョンで追加料金なしで利用できます。AWS CLI または AWS SDK を使い始めることができます。詳細については、S3 ユーザーガイドをご覧ください。
AWS Backup expands support for Amazon Aurora PITR to six Regions
Amazon Aurora ポイントインタイムリカバリ (PITR) の AWS Backup サポートが、アジア太平洋 (マレーシア、タイ、台北、ニュージーランド)、カナダ西部 (カルガリー)、メキシコ (中部) の 6 つの AWS リージョンで利用可能になりました。\n 今回の拡張により、新しくサポートされるリージョンの Amazon Aurora クラスターで、PITR をサポートするポリシーベースのデータ保護と復旧が可能になります。
AWS Backup を利用した PITR のサポートで Aurora クラスターの保護を開始するには、Aurora クラスターを既存のバックアップ計画に追加するか、新しいバックアップ計画を作成して Aurora クラスターをその計画にアタッチします。関連するバックアップルールで継続バックアップまたは PITR が有効になっていることを確認してください。Amazon Aurora 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。
Amazon SageMaker Unified Studio now supports VPC for notebook kernels
Amazon SageMaker Unified Studio は、ノートブックカーネル用の Amazon 仮想プライベートクラウド (Amazon VPC) をサポートするようになりました。今回の発表により、ノートブックカーネルはドメインレベルで設定された VPC 内で実行されるようになり、企業はインタラクティブなデータおよび機械学習 (ML) ワークロードのネットワークを分離できるようになります。これにより、該当するノートブックコンピューティングトラフィックを VPC の境界内に抑えることができるため、お客様はセキュリティとコンプライアンスの要件を満たすことができます。\n VPC がノートブックカーネルをサポートしているため、データエンジニア、アナリスト、データサイエンティストはノートブックからプライベートリソースに接続できます。ノートブックカーネルは SageMaker Unified Studio ドメインレベルで定義された VPC 設定、サブネット、セキュリティグループを継承するため、管理者はネットワークポリシーを一元的に管理できます。つまり、組み込みのデータエージェントを通じて SQL、Python、自然言語をサポートする同じノートブック環境から、プライベートデータベースへのクエリ、内部 API へのアクセス、一般にはアクセスできないデータソースの操作をすべて行うことができます。この VPC 設定は Python コードとデータフレームが実行されるノートブックのインタラクティブコンピューティングにのみ適用されます。他のコンピューティングエンジンでの VPC 設定については、個々のエンジンのドキュメントを参照してください。
VPC 対応のノートブックカーネルは、Amazon SageMaker Unified Studio がサポートされているすべての AWS リージョンで使用できます。詳細については、SageMaker Unified Studio ユーザーガイドと Amazon SageMaker 製品ページを参照してください。