2026/7/9 9:00:00 ~ 2026/7/10 9:00:00 (JST)

最近の発表

Amazon Timestream for InfluxDB now publishes database state change events to Amazon EventBridge

InfluxDB 用 Amazon タイムストリームは、データベースインスタンスまたはクラスターの状態が変化したときに Amazon EventBridge にイベントを発行するようになりました。イベントは、作成、削除、コンピューティングとストレージのスケーリング、パラメータグループの更新、メンテナンスウィンドウ、再起動などのライフサイクルオペレーションで発行され、正常に完了した場合も失敗した場合も対象となります。\n この機能により、お客様は Amazon EventBridge ルールを使用して、API にステータスをポーリングしなくてもプログラム的にデータベース操作に対応できます。DevOps チームはスケーリング操作の完了時にトリガーされる自動化ワークフローを構築でき、運用チームは障害イベントをルーティングして即時アラートを受け取ることができ、コンプライアンスチームはすべてのイベントを Amazon CloudWatch Logs または Amazon S3 に保存して監査証跡を残すことができます。イベントは、ソース aws.timestream-influxdb を使用してアカウントのデフォルトの Amazon EventBridge イベントバスに公開され、コンテンツベースのフィルタリングと、AWS Lambda 関数、AWS Step Functions、Amazon SQS キュー、Amazon SNS トピック、クロスアカウントイベントバスを含む任意の EventBridge ターゲットへのルーティングをサポートします。 この機能は、InfluxDB 用 Amazon Timestream を利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。ルール評価とターゲット配信には Amazon EventBridge の標準料金が適用されます。開始するには、Amazon EventBridge コンソールを開き、ソース aws.timestream-influxdb を使用してルールを作成します。詳細については、InfluxDB 用 Amazon タイムストリームのドキュメントと料金ページを参照してください。

AWS Client VPN extends availability to four additional AWS Regions

AWS Client VPN は、カナダ西部 (カルガリー)、メキシコ (中部) の 4 つの新しいリージョンと、アジア太平洋の 2 つの地域 (ニュージーランドと台北) で利用できるようになりました。この完全マネージド型サービスにより、お客様はリモートワーカーを AWS またはオンプレミスネットワークのリソースに安全に接続できます。\n AWS Client VPN では、従量課金制モデルにより、ハードウェア VPN アプライアンスや複雑な運用管理が不要になります。組織は 1 つのコンソールから VPN 接続を簡単に管理および監視できます。 Client VPN について詳しく知るには:

AWS クライアント VPN 製品ページをご覧ください。

AWS クライアント VPN のドキュメントをお読みください。

AWS クライアント VPN の料金ページ。

Amazon SageMaker Unified Studio adds custom asset types to the catalog in IAM-based domains

Amazon SageMaker ユニファイドスタジオは IAM ベースのドメインのカスタムアセットタイプをサポートするようになりました。カスタムアセットタイプを使用すると、ドメイン管理者は Amazon S3 の医療画像ファイル、PowerBI に組み込まれた収益ダッシュボード、サードパーティプラットフォームで生成された PDF 調査レポートなど、SageMaker Unified Studio 内のあらゆる形式のアセットをカタログ化できます。カスタム資産タイプは、基になる形式にかかわらず、すべての資産を SageMaker カタログに取り込むため、チームは個別のツールやプロセスを必要とせずにそれらを検索、発見、購読できます。\n まず始めに、管理者は名前、説明、および各アセットに必要なフィールドを定義するオプションのメタデータフォームを含むカスタムアセットタイプを作成できます。その後、そのタイプから個々のアセットを作成し、用語集や README ドキュメントを追加して人間や AI エージェント向けのビジネスコンテキストを追加し、公開して発見してもらうことができます。公開後は、ドメイン内の誰もがそのアセットを名前、タイプ、または用語集用語で検索し、他のすべてのカタログアセットと同じ管理されたワークフローで購読をリクエストできます。

IAM ベースのドメインのカスタムアセットタイプは、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、SageMaker Unified Studio ユーザーガイドをご覧ください。

Amazon SageMaker HyperPod now supports deep health checks for Slurm clusters with continuous provisioning

Amazon SageMaker HyperPod は、継続的なプロビジョニングで作成された SLURM オーケストレーションクラスターの詳細なヘルスチェックをサポートするようになりました。これにより、実行中のインスタンスの GPU アクセラレータの状態をいつでもプロアクティブに検証できます。継続的プロビジョニングにより、すぐにトレーニングを開始し、すべて失敗するかしないかに関係なく、インスタンスグループを非同期でスケーリングできます。また、その柔軟性と、インスタンスがオンラインになったときの包括的なハードウェア検証を組み合わせることができるようになりました。この機能は、異常なノードが 1 つでも何時間ものコンピューティング時間を浪費し、重要なワークロードを遅延させる可能性があるという重大な課題に対処します。\n 詳細なヘルスチェックにより、コンピューティングリソースをジョブに割り当てる前に、インスタンスグループ全体または特定のインスタンスを対象として、包括的なハードウェアストレステストと接続テストを実行できます。継続的プロビジョニングでは、容量が利用可能になると非同期的にワーカーノードが Slurm クラスターに追加されるため、新しいノードがオンラインになるたびに詳細なヘルスチェックを実行し、そのノードでジョブをスケジュールする前にハードウェアを検証できます。また、正常なノードですでに実行されているワークロードを中断させることもありません。進捗状況と結果は、SageMaker コンソールと API を通じてインスタンスグループレベルとインスタンスレベルの両方で表示され、GPU の状態、ネットワーク接続、マルチノード通信パフォーマンスを完全に把握できます。チェック中のインスタンスはワークロードのスケジューリングから自動的に分離され、合格するとサービスに戻ります。HyperPod の自動ノード復旧機能と組み合わせると、障害が発生したインスタンスは自動的に再起動または交換され、クラスターの健全性が確保されます。 この機能は Amazon SageMaker HyperPod が利用できるすべてのリージョンで利用できます。オンデマンドの詳細なヘルスチェックと継続的な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 SageMaker Feature Store now supports batch feature writes and record listing

Amazon SageMaker Feature Store は、AI モデルのトレーニングとデプロイのための機能の計算、保存、取得を容易にするフルマネージド型の機能です。SageMaker Feature Store では、高スループットのフィーチャ取り込み、レコードの発見、オフラインストアのカタログ作成のための新機能がサポートされるようになりました。データサイエンティストは、BatchWriteRecord を使用して 1 回のリクエストで複数の機能グループにまたがる複数のレコードを書き込んだり、ListRecords を使用して各レコード ID を事前に知らなくても機能グループに保存されているレコードを一覧表示したり、オフラインストアでカスタム名のテーブルやデータベースを作成したりできるようになりました。\n データサイエンティストは、BatchWriteRecord を使用すれば、一度に 1 つのレコードを書き込むよりも API 呼び出しが少なく、レイテンシーも抑えられて、フィーチャデータを大規模に取り込むことができます。BatchWriteRecord はオンラインストア、オフラインストア、あるいはその両方を対象とし、リクエスト全体を失敗させることなく個々のレコードエラーを返し、レコード、リクエスト、機能グループレベルでの有効期間設定をサポートします。ListRecords を使用すると、データサイエンティストは機能グループのレコード ID を 1 ページずつ取得して、機能グループの内容の参照と監査、レコード ID の回復、レコードライフサイクルの管理を行うことができます。オフラインストアを設定すると、データサイエンティストはカスタム名の Glue テーブルと Iceberg テーブルを作成することもできます。これらの機能により、データサイエンティストはカスタムツールを構築しなくても、大規模にフィーチャを取り込み、SageMaker Feature Store に保存されているレコードを管理できます。

これらの機能は、Amazon SageMaker 機能ストア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 Feature Store ランタイムとオフラインストアの設定に関するドキュメントを参照してください。

Amazon MSK Replicator now supports replication from external Apache Kafka clusters to MSK Standard brokers

Amazon MSK Replicator は、外部 Apache Kafka クラスター (オンプレミス、AWS でセルフマネージド型、またはその他のクラウドプロバイダーを含む) から Amazon MSK スタンダードブローカーへのデータレプリケーションをサポートするようになりました。この機能により、MSK Express ブローカーの既存のサポートに加えて、レプリケーションサポートが MSK Standard ブローカーにも拡張されます。今回の発表により、MSK Standard ブローカーへのワークロードの移行、MSK クラスターをフェイルオーバーまたはバックアップターゲットとして使用することによるディザスタリカバリのサポート、ハイブリッド環境とマルチクラウド環境へのデータ分散が可能になります。\n MSK Replicator は Amazon MSK の機能の 1 つで、Kafka クラスター間のデータレプリケーションを自動化します。これにより、カスタムレプリケーションインフラストラクチャを管理したり、オープンソースツールを設定したりする必要がなくなります。以前は、MSK Replicator は外部の Apache Kafka クラスターから MSK Express ブローカーへのレプリケーションのみをサポートしていました。今回のリリースにより、SASL/SCRAM または相同 TLS (mTLS) 認証を使用して外部クラスターに接続することで、外部の Kafka クラスターから MSK Standard ブローカーにデータを複製することもできるようになりました。また、MSK Replicator を使用して Amazon MSK Standard から外部の Kafka クラスターにデータをレプリケートし、信頼性の高いフェイルバックやマルチクラウドデータ配信を実現することもできます。自己管理型のレプリケーションツールとは異なり、MSK Replicator では、レプリケーション中も元の Kafka トピック名を保持しながら、レプリケーションの無限ループを自動的に回避できます。また、コンシューマーグループのオフセットは双方向に同期されるため、調整上の制約やデータ損失のリスクなしに、プロデューサーとコンシューマーを任意の順序でクラスター間で独立して移動できます。 この新機能は、Amazon MSK Replicator が利用できるすべての AWS リージョンでサポートされています。詳細については、MSK Replicator のドキュメント、製品ページ、料金ページ、およびこの AWS ブログ投稿をご覧ください。

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