2026/6/23 9:00:00 ~ 2026/6/24 9:00:00 (JST)

最近の発表

Amazon CloudWatch Logs supports managed syslog ingestion

Amazon CloudWatch Logs はマネージド syslog インジェストをサポートしているため、お客様はファイアウォール、ルーター、スイッチ、Linux サーバーから syslog メッセージを CloudWatch Logs に直接送信できます。\n 本日のリリースにより、お客様は、エージェントをインストールしたり管理したりすることなく、TCP、TCP+TLS、または UDP 経由でアカウントの VPC エンドポイントに Syslog メッセージを送信するようにネットワークデバイスとサーバーを設定できます。Amazon CloudWatch ログは RFC 5424、RFC 3164、およびシスコ FTD/ASA シスログ形式をサポートしているため、幅広いインフラストラクチャと互換性があります。Amazon CloudWatch Logs は受信した Syslog メッセージを自動的に解析し、ファシリティ、重要度、ホスト名、アプリケーション名などの構造化されたフィールドを抽出するため、カスタム解析パイプラインは不要になります。たとえば、お客様はネットワークファイアウォールから Syslog を取り込み、Logs Analytics を使用して重大度やホスト名別にすぐにクエリを実行して、セキュリティイベントの調査や接続の問題のトラブルシューティングを行うことができます。この機能により、チームはインフラストラクチャログの可視性を一元化し、運用ワークフローを簡素化し、分散環境全体でログ収集エージェントを展開および管理する際のオーバーヘッドを削減できます。 中東 (UAE)、中東 (バーレーン)、イスラエル (テルアビブ) を除くすべての商用 AWS リージョンで利用できます。開始するには、Amazon CloudWatch ログのドキュメントを参照してください。

SageMaker Notebook Instances now support G6e instance types

SageMaker ノートブックインスタンスで Amazon EC2 G6e インスタンスが一般公開されたことを発表できることを嬉しく思います。\n Amazon EC2 G6e インスタンスは、GPU あたり 48 GB のメモリを搭載した最大 8 つの NVIDIA L40 テンソルコア GPU と、第 3 世代 AMD EPYC プロセッサを搭載しています。G6e インスタンスは EC2 G5 インスタンスと比較して最大 2.5 倍のパフォーマンスを発揮します。お客様は G6e インスタンスを使用して、モデルのデプロイをインタラクティブにテストしたり、ジェネレーティブ AI の微調整などのインタラクティブなモデルトレーニングのユースケースに使用したりできます。G6e インスタンスを使用して、最大 13B のパラメータを持つ大規模言語モデル (LLM) と、画像、動画、音声を生成するための拡散モデルをデプロイできます。

Amazon EC2 G6e インスタンスは、AWS 米国東部 (バージニア北部、オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (東京)、中東 (ドバイ)、ヨーロッパ (フランクフルト、スウェーデン、スペイン) の各リージョンの SageMaker ノートブックインスタンスで利用できます。

SageMaker Studio および SageMaker ノートブックインスタンスで JupyterLab アプリケーションと CodeEditor アプリケーションをセットアップして使用する手順については、開発者ガイドをご覧ください。

Amazon Bedrock AgentCore Memory now supports cross-account access

Amazon Bedrock AgentCore Memory ではクロスアカウントアクセスが可能になり、メモリリソースと消費エージェントが複数の AWS アカウントにまたがるマルチアカウントアーキテクチャを構築できるようになりました。あるアカウントのプリンシパルに、リソースベースのポリシーを使用して別のアカウントのリソースに対してメモリデータプレーン API を呼び出す権限を付与したり、別のアカウントにあるメモリ配信先 (Amazon S3、Amazon SNS、Amazon Kinesis Data Streams) を設定したりできます。\n クロスアカウントアクセスは、リソースベースのポリシーをメモリリソースにアタッチすることによって設定されます。設定が完了すると、コンシューマーアカウントのプリンシパルは、フルメモリ ARN を参照して、イベントの作成、メモリレコードの書き込み、レコードの取得、およびセマンティック検索を実行できます。クロスアカウント配信先を使用すると、メモリリソースがペイロードを配信し、他のアカウントの S3 バケット、SNS トピック、Kinesis Data Streams にイベントをストリーミングできます。

はじめに、Amazon Bedrock AgentCore 開発者ガイドの「クロスアカウントメモリアクセス」を参照してください。Amazon Bedrock AgentCore Memory のクロスアカウントアクセスは、Amazon Bedrock エージェントコアメモリ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。

AWS HealthOmics now supports ephemeral storage for private workflows

AWS Healthomics はプライベートワークフロー用のエフェメラルストレージを追加し、バイオインフォマティクスのワークロードに専用のスクラッチスペースを提供することで、より一貫した実行パフォーマンスとコスト削減を実現します。各ワークフロータスクには /tmp にマウントされた専用のローカルボリュームが割り当てられるようになり、ゲノム配列アラインメント、BAM ソート、バリアント呼び出しなど、重要なスクラッチデータを生成するワークフローの実行時間が短縮されました。AWS Healthomics は HIPAA の対象となるサービスで、完全マネージド型のバイオインフォマティクスワークフローにより、ヘルスケアやライフサイエンスのお客様が科学的ブレークスルーを加速できるよう支援します。\n 今回のローンチにより、ワークフロータスクは一時的なデータを独自のローカルボリュームに書き込めるようになり、スクラッチ I/O を作業ディレクトリをホストする共有実行ストレージから分離できます。デフォルトでは、各タスクには追加料金なしで 16 GiB のエフェメラルストレージが含まれています。WDL、Nextflow、または CWL ワークフロー定義の適切なディレクティブを使用して、個々のタスクに割り当てられるエフェメラルストレージの量をタスクあたり最大 3,072 GiB まで増やすことができます。StartRun API を使用すると、実行時にエフェメラルストレージを有効にできます。すべてのエフェメラルストレージボリュームは暗号化され、タスクが終了すると削除されます。

一時ストレージは、AWS Healthomics が利用可能なすべての AWS リージョン (米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、ヨーロッパ (フランクフルト、アイルランド、ロンドン)、イスラエル (テルアビブ)、アジア太平洋 (シンガポール、ソウル) で使用できます。エフェメラルストレージの詳細については、AWS Healthomics ユーザーガイドをご覧ください。料金の詳細については、AWS Healthomics の料金表をご覧ください。

Amazon Cognito now supports customer managed key for encryption at rest

Amazon Cognito は、保存中のユーザープールデータを暗号化するために、AWS キー管理サービス (KMS) のカスタマー管理キーをサポートするようになりました。AWS が所有するキーはデフォルトではデータの保護に使用されますが、顧客管理キーでは暗号化キーを完全に制御できるため、組織のデータガバナンス目標を達成するのに役立ちます。 \n

カスタマーマネージドキーを使用すると、キーを無効化または削除することで、組織のポリシーを定義し、暗号化されたデータへのアクセスを取り消すことができます。AWS KMS では、顧客管理のキーライフサイクルと使用権限を作成して管理します。新しいユーザープールを作成するときにカスタマー管理キーを設定することも、既存のユーザープールを更新してそのユーザープールを使用するようにすることもできます。また、AWS CloudTrail を使用してカスタマー管理キーの使用状況をすべて監視および監査できるため、ID データにいつ、どのようにアクセスされたかを可視化できます。

カスタマー管理キーは、Essentials および Plus 階層のユーザープールで追加費用なしで利用できます。標準の AWS KMS 料金が適用されます。開始するには、AWS マネジメントコンソール、AWS CLI、または AWS SDK を使用してカスタマーマネージドキーを設定します。手順については、開発者ガイドをご覧ください。

Automated Reasoning checks in Amazon Bedrock Guardrails add new policy refinement workflows

本日、AWS は Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェックのための新しい自動調整ワークフローを発表しました。自動推論チェックでは、フォーマルロジックを使用して、お客様が定義したポリシーに対するジェネレーティブ AI レスポンスの正確さを数学的に検証します。これにより、幻覚を検出し、検証可能な説明を提供できるようになります。検証結果の質は、ポリシーがどれだけ適切に定義されているかにかかっています。新しいワークフローにより、お客様は手作業を減らしてポリシーを改善できるようになり、Guardrail の検証結果の信頼性が高まります。\n このローンチでは、2 つの改良ワークフローが導入されました。反復型のポリシー改善ワークフローでは、あるポリシーの自然言語テストを作成した顧客が、ポリシーがテストに合格するために必要な変更をシステムに推測してもらうために、反復的な絞り込みを開始できます。あいまいさ削減ワークフローでは、翻訳結果があいまいになることが多いお客様は、ポリシーの曖昧さの解決ワークフローを実行して、変数の説明と型定義を自動的に絞り込むことができるため、曖昧な翻訳が発生する頻度を減らすことができます。どちらのワークフローも Amazon Bedrock API と AWS マネジメントコンソールで利用でき、お客様はポリシーページで [ポリシーの絞り込み] を選択してワークフローを開始できます。

これらのワークフローは、Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェック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 Bedrock Guardrails 製品ページと「自動推論チェックユーザーガイド」を参照してください。

Amazon CloudWatch launches OTel Container Insights for Amazon EKS

CloudWatch Otel Container Insights for Amazon EKS は、cAdvisor、Kube State Metrics、NVIDIA DCGM などのオープンソースレシーバーを使用して、30 秒単位でインフラストラクチャメトリクスを収集します。各メトリクスには OpenTelemetry のセマンティック規則と Kubernetes ラベルが適用されているため、1 つの PromQL クエリでノード、ポッド、ワークロード間の相関関係を簡単に関連付けることができます。\n あらかじめ構築されたダッシュボードにより、クラスターの状態、ノードのパフォーマンス、ポッドレベルのリソース使用状況を即座に把握できます。CloudWatch PromQL エンドポイントを使用すると、既存のプロメテウスダッシュボードと Grafana ダッシュボードを CloudWatch に直接接続できます。

EKS コンソールから、または CloudWatch オブザーバビリティアドオン (v6.2.0+)、Helm、または CloudFormation から有効にしてください。

中東 (UAE)、中東 (バーレーン)、イスラエル (テルアビブ) を除くすべての商用 AWS リージョンで利用できます。料金の詳細については、Amazon CloudWatch 料金表ページを参照してください。開始するには、OTel コンテナインサイトのドキュメントを参照してください。

Claude Tag is now available in beta via Claude Enterprise in AWS Marketplace

Anthropic が Claude Tag をローンチします。Slack をはじめ、チームがすでに働いているチャンネルに Claude を直接参加させることができます。クロード・タグは、AWS マーケットプレイスを通じて Claude Enterprise にアクセスする AWS のお客様向けに、本日ベータ版として提供されています。\n Claude Tag は、チームが Claude と連携するための新しい方法です。Claude に選択したチャネルへのアクセス権を付与し、選択したツール、データ、さらにはコードベースに接続できます。マルチプレイヤーモードなので、チャンネル内の誰でも @Claude をタグ付けして、他の仕事に集中しながらタスクをチャンネルに委任できます。クロードは、自分が参加しているチャンネルからの関連情報を記憶することでコンテキストを構築し、将来完了するタスクを計画できます。また、セキュリティチームやガバナンスチームの場合、Claude Tagは独自のアイデンティティのもと、チャネルごとにスコープを設定し、支出管理とアンビエントモードをデフォルトではオフにしています。

AWS Marketplace でクロード・エンタープライズを使い始めましょう

AWS Marketplace のお客様の Claude Enterprise のエクスペリエンスは、ファーストパーティの Claude Enterprise と同じです。セットアップ、機能、コントロールも同じです。従量制の料金体系では、組織全体の予算を可視化し、チャネルごとに制限を設けることで、人員数ではなく使用量を追跡します。お客様は既存の Claude Enterprise on AWS エンタイトルメントを使用します。管理者が Claude 管理者コンソールでエージェント ID をプロビジョニングし (約 1 時間)、チャネルごとにスコープを設定します。

詳細については、AWS Marketplace の「クロード・エンタープライズ」を参照してください。

Amazon OpenSearch Service now offers AI-assisted migrations

Amazon OpenSearch Service の移行アシスタントに AI アシストエクスペリエンスが含まれるようになりました。これにより、セルフマネージド型の Apache Solr、Elasticsearch、または OpenSearch デプロイメントを OpenSearch サーバーレスまたはマネージドクラスターに簡単に移行できます。新しいアシスタントでは、Kiro や Claude Code などのお好みの AI ツールを使用して、移行を計画し、必要なインフラストラクチャをデプロイし、履歴とライブトラフィックの移行の両方を実行することができます。\n 多くの場合、移行は複雑で、データ移動を開始するまでに何週間もの計画が必要であり、その場合でもプロセスはエラーを起こしやすくなります。手動の移行タスクを自動化することで、既存のデータやライブデータを自己管理型のクラスターから Amazon OpenSearch Service に簡単に移行するために、2023 年 12 月に移行アシスタントを開始しました。新しい AI 支援エクスペリエンスはこれをさらに進め、データ移行をより迅速かつ確実に構築、実行、検証するのに役立つエージェントガイドのワークフローを提供します。さらに、Amazon OpenSearch Service の移行アシスタントが、Solr のライブトラフィックキャプチャとリプレイをサポートするようになりました。開始するには、移行アシスタントのドキュメントを参照してください。

マイグレーションアシスタントは、さまざまな Solr、Elasticsearch、および OpenSearch バージョンから OpenSearch サーバーレスおよびマネージドクラスターへの移行をサポートします。サポートされているバージョンの詳細については、ドキュメンテーションを参照してください。移行アシスタントは、Amazon OpenSearch サービスが利用できるすべての商用 AWS リージョンと AWS GovCloud (米国) リージョンで利用できます。

Amazon SageMaker Studio notebooks now support G7e instance types

Amazon G7e インスタンスは、最大 8 つの NVIDIA RTX PRO 6000 ブラックウェルサーバーエディション GPU を搭載し、GPU あたり 96 GB のメモリを搭載し、第 5 世代インテル Xeon プロセッサーを搭載しています。最大 192 基の仮想 CPU (vCPU) と最大 1600 Gbps の Elastic Fabric Adapter 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 EFav4 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。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、マルチモーダル生成 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。\n Amazon EC2 G7e インスタンスは、AWS 米国東部 (バージニア北部、オハイオ) および米国西部 (オレゴン) リージョンの SageMaker Studio ノートブックで利用できます。

SageMaker Studio で JupyterLab アプリケーションと CodeEditor アプリケーションをセットアップして使用する手順については、開発者ガイドをご覧ください。これらのインスタンスの料金情報については、料金ページをご覧ください。

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