2026/8/3 9:00:00 ~ 2026/8/4 9:00:00 (JST)
最近の発表
Amazon GameLift Streams now supports sharing streams with stream URLs
Amazon GameLift Streams がストリーム URL を提供するようになりました。これにより、エンドユーザーは、サポートされているウェブブラウザで再生可能なストリームセッションに、認証なしで一時的にアクセスできます。受信者には AWS アカウント、認証情報、ソフトウェアのインストールは必要ありません。\n 再生可能なストリームを共有するには、ストリームグループとそのアプリケーションのいずれかのストリーム URL を作成し、ストリーム URL の有効期間と開始できるセッション数を設定し、リンクを送信します。リンクを開く各ユーザーは独立したストリームセッションを開始し、Amazon GameLift Streams は選択した場所から近くのストリーミングロケーションにルーティングします。クライアント統合やバックエンドサービスは必要ありません。ストリーム URL の作成、監視、取り消しは Amazon GameLift ストリームコンソールで行うことも、新しい CreateStreamURL、getStreamURL、ListStreamURL、RevokeStreamURL API を使用して行うこともできます。
ストリーム URL には追加料金はかかりません。Amazon GameLift Streams の料金ページに記載されているとおり、ストリーム URL から開始されたセッションが消費したストリーム容量に対して課金されます。サポートされているリージョンの全リストについては、AWS リージョンの表を参照してください。
はじめに、『Amazon GameLift ストリーム開発者ガイド』と『CreateStreamURL API リファレンス』の「ストリーム URL を使用してストリームセッションを共有する」を参照してください。このサービスの詳細については、Amazon GameLift ストリーム製品ページを参照してください。
AWS HealthOmics now supports task-level timeout for WDL workflows
AWS Healthomics では、ワークフロー記述言語 (WDL) ワークフローのタスクレベルのタイムアウトがサポートされるようになり、個々のタスクの最大実行時間を設定できるようになりました。AWS Healthomics は HIPAA の対象となるサービスで、フル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大規模な科学的ブレークスルーを加速できるよう支援します。 \n タスクレベルのタイムアウトを使用すると、個々の WDL タスクに時間制限を定義してコストを管理し、エラー回復を自動化できます。Healthomics には omicStimeout ランタイム属性が用意されており、これを任意のタスクの実行時セクションに追加して、タスクの実行が許可される最大時間を指定できます。タスクが指定された期間を超えると、Healthomics はタスクを停止し、タスクと実行のステータスを「失敗」に設定します。omicTimeout 属性は、標準時間単位 (90 秒、2 時間、1 日など) の期間値を受け入れます。これにより、タスクがリソースを消費するのを防ぎ、ワークフロー開発中のコストガードレールを設定するのに役立ちます。
WDL ワークフローのタスクレベルのタイムアウトは、サポート対象のすべての AWS Healthomics リージョン (米国東部 (バージニア北部、オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、ヨーロッパ (フランクフルト、アイルランド、ロンドン)、イスラエル (テルアビブ)、アジアパシフィック (ソウル、シンガポール、東京) で利用できます。詳細については、WDL ワークフロー定義固有のドキュメントをご覧ください。
AWS Resilience Hub now provides recommended resilience tests
AWS Resilience Hub では、プラットフォームエンジニアリングチームとサイト信頼性チームが、既知の障害シナリオに対するサービスの対応方法や復旧方法を検証するのに役立つ推奨レジリエンステストが提供されるようになりました。 \n Resilience Hub は、サービスのアーキテクチャ、設定、およびレジリエンスポリシーに基づいて、事前設定されたテストを提供します。AWS Fault Injection Service (FIS) を使用して制御された障害を注入し、定義した復旧目標の範囲内でサービスが回復するかどうかを評価します。AWS が推奨するレジリエンステストにより、チームはアベイラビリティーゾーンの障害、リージョンの障害、依存関係の障害などのシナリオに対する準備状況を検証できます。各テストでは、自動的にサービス内のリソースを対象とし、必要な障害を注入し、アラーム評価と復旧目標に基づいて合格または不合格の結果を生成し、詳細なテストレポートを生成します。
次世代の AWS Resilience Hub の推奨テストは、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)、カナダ (中部)、ヨーロッパ (中部)、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 (フランクフルト)、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) の各 AWS リージョンで利用できます。）、アジア太平洋（ソウル）、南米（サンパウロ）。
開始するには、AWS コンソールにアクセスしてください。推奨レジリエンステストの詳細については、次世代 AWS Resilience Hub の製品ページを参照してください。
Amazon EC2 I7i instances now available in Asia Pacific (Thailand) and Israel (Tel Aviv) Regions
アマゾンウェブサービス（AWS）は、アジアパシフィック（タイ）およびイスラエル（テルアビブ）リージョンで高性能ストレージ最適化 Amazon EC2 i7i インスタンスを利用できるようになったことを発表しました。これらの新しいインスタンスは、3.2 GHz のオールコアターボ周波数の第 5 世代 Intel Xeon プロセッサを搭載し、前世代の i4i 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 23% 向上し、価格パフォーマンスが 10% 以上向上しています。第 3 世代 AWS Nitro SSD を搭載した i7i インスタンスは、最大 45 TB の NVMe ストレージを提供し、i4i 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 50% 向上し、ストレージ I/O レイテンシーが最大 50% 低くなり、ストレージ I/O レイテンシーの変動が最大 60% 低くなります。\n i7i インスタンスは、Amazon EC2 の x86 ベースのストレージ最適化インスタンスにコンピューティングとストレージのパフォーマンスを提供し、小規模から中サイズのデータセットにアクセスするためにリアルタイムのレイテンシーを伴う非常に高いランダム IOPS パフォーマンスを必要とする、I/O 集約型でレイテンシーの影響を受けやすいワークロードに最適です。さらに、破れた書き込み防止機能は最大 16 KB のブロックサイズをサポートしているため、お客様はデータベースパフォーマンスのボトルネックを解消できます。 i7i インスタンスには 11 種類のサイズ (最大 48xlarge の 9 つの仮想サイズ、2 つのベアメタルサイズ) が用意されており、最大 100 Gbps のネットワーク帯域幅と 60 Gbps の Amazon Elastic Block Store (EBS) 帯域幅を実現します。詳細については、i7i インスタンスページをご覧ください。
Amazon SageMaker AI serverless model customization now supports full fine-tuning
Amazon SageMaker AI サーバーレスモデルのカスタマイズは、25 を超えるオープンソースモデルの完全な微調整をサポートするようになりました。これらには、gpt-oss、Gemma、Llama、Nemotron、Qwen の各モデルファミリーの人気モデルが含まれます。モデルの重みのごく一部を更新する LoRa などのパラメーター効率の高い方法に加えて、モデル内のすべてのパラメーターを更新して、ユースケースで必要なときにさらに深く適応できるようになりました。\n 完全に微調整することで、モデルがドメイン固有のパターン、用語、およびタスク構造をより詳細に学習できるようになります。これは、特殊な推論パターンの学習、複雑な出力形式の採用、大規模な独自データセットからのドメイン知識の内部化など、表面的なスタイル調整を超える機能をモデルに習得させる必要がある場合に特に役立ちます。サーバーレスモデルのカスタマイズでは、SageMaker がすべてのインフラストラクチャーのプロビジョニングとトレーニングオーケストレーションを管理するので、インフラストラクチャーのプロビジョニングや管理を行わずに完全な微調整ジョブを実行でき、支払いは使用した分だけになります。 SageMaker のサーバーレス完全微調整は、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)、およびヨーロッパ (アイルランド) で利用できます。開始するには、Amazon SageMaker Studio の「ジャンプスタートとモデル」ページに移動してカスタマイズジョブを開始するか、SageMaker Python SDK を使用してください。詳細およびサポートされているモデルのリストを確認するには、Amazon SageMaker AI モデルのカスタマイズドキュメントを参照してください。
本日、フルスタック Windows モダナイゼーションのための AWS Transform が、オフラインソース変換の一般提供を発表しました。これにより、お客様はライブデータベース接続を必要とせずに Microsoft SQL Server データベースを Amazon Aurora PostgreSQL にモダナイズできます。AWS Transform は、AWS DMS を利用した SQL Server ストレージオブジェクトとコードオブジェクト (ストアドプロシージャ) を、エージェント的でインタラクティブなエクスペリエンスを使用して変換するようになりました。レガシー.NET アプリケーションとそれに依存する SQL Server データベースをモダナイズしている企業は、データベースからデータデザイン言語 (DDL) ソースファイルを直接アップロードすることでモダナイゼーションを開始できるようになりました。\n オフラインソース変換では、お客様が SQL Server データデザイン言語 (DDL) ファイルをアップロードし、データベースとストアドプロシージャの複雑さを評価し、カスタマイズ可能な変革計画を作成できます。AWS Transform は、テーブル、スキーマの変換、ストアドプロシージャや関数などのコードオブジェクトの変換、機能の等価性の検証、変換されたスキーマを Aurora PostgreSQL にデプロイします。同じワークフローで、接続文字列、ADO.NET、Entity Framework のデータアクセス呼び出しが更新され、データベースに依存する .NET アプリケーションが PostgreSQL 互換の.NET アプリケーションに変換されます。変換に関するその他の問題に対処するには、お客様はウェブコンソールで直接反復処理を行うか、AWS Transform MCP サーバーを使用して希望の IDE に引き継ぐことができます。別の合成データワークフローが Aurora PostgreSQL にテストデータを入力し、エンドツーエンドのアプリケーション検証を行います。
フルスタックの Windows モダナイゼーションとオフラインソーストランスフォーメーションのための AWS Transform は、米国東部 (バージニア北部) で利用できます。開始するには、AWS Transform の製品ページにアクセスするか、AWS Transform でフルスタックの Windows ドキュメントを参照してください。
AWS WAF では、AWS Marketplace から入手可能な Miggo Security の 2 つの新しいパートナーマネージドルールグループをサポートするようになりました。1 つは AWS WAF 用の Miggo ルール — 新興アプリケーション脅威用 Miggo Rules — AWS WAF — AI/ML アプリケーション保護用 Miggo ルールです。これらのルールグループにより、AWS WAFのお客様は、カスタムルールを作成または維持しなくても、活発に悪用されている脆弱性、概念実証コードが公開されている脆弱性、またはCISA Known Exploted Vunnerabilities（KEV）カタログに掲載されている脆弱性に対する保護を継続的に更新できます。\n High Emerging Application Threatsルールグループは積極的に悪用されている脆弱性に焦点を当て、AI/MLアプリケーション保護ルールグループはAIエージェントフレームワーク、LLMゲートウェイ、モデルサービスインフラストラクチャなどのジェネレーティブAIアプリケーションスタックに焦点を当てています。どちらのルールグループにもサブスクライブして、AWS Marketplace から AWS WAF コンソールで直接ウェブ ACL に追加できます。追加の設定は不要です。どちらのルールグループもバージョニングをサポートしており、価格は AWS Marketplace を通じて Miggo が設定します。 開始するには、AWS WAF コンソールにアクセスするか、AWS Marketplace で Miggo ルールグループを見つけてください。詳細については、AWS WAF 開発者ガイドを参照してください。サポートされているリージョンの全リストについては、AWS リージョナルサービスのページをご覧ください。
AWS Config now supports 15 new resource types
AWS Config では、Amazon Bedrock、Amazon OpenSearch Serverless、Amazon SageMaker などの主要サービスで 15 種類の AWS リソースタイプが追加でサポートされるようになりました。この拡張により、AWS 環境全体の対象範囲が広がり、さらに幅広いリソースをより効果的に発見、評価、監査、修正できるようになります。\n 今回のリリースで、すべてのリソースタイプで記録を有効にした場合、AWS Config はこれらの新しいリソースを自動的に追跡します。新たにサポートされたリソースタイプは、Config ルールと Config アグリゲーターでも使用できます。 AWS Config を使用して、リソースが利用可能なすべての AWS リージョンで、新たにサポートされる以下のリソースタイプをモニタリングできるようになりました。 リソースタイプ:
AWS:: AppSync:: ドメイン名 AWS:: オープンサーチサーバーレス:: アクセスポリシー
AWS:: Bedrock:: 自動推論ポリシー AWS:: オープンサーチサーバーレス:: ライフサイクルポリシー
AWS:: Bedrock:: 自動推論ポリシーバージョン AWS:: セージメーカー:: イメージバージョン
AWS:: 岩盤:: ブループリント AWS:: セージメーカー:: 推論コンポーネント
AWS:: Bedrock:: データ自動化プロジェクト AWS:: セージメーカー:: パートナーアプリ
AWS:: Bedrock Agent Core:: API Key 認証プロバイダー AWS:: セージメーカー:: プロジェクト
AWS:: 接続:: ユーザー階層グループ AWS:: セージメーカー:: スペース
AWS:: グルー:: トリガー
Amazon ECR now supports image layers up to 200 GB
Amazon エラスティックコンテナレジストリ (Amazon ECR) は、Docker プッシュ経由でプッシュされたイメージについて、イメージレイヤーの最大サイズ制限を 200 GB に増やしました。\n 以前は、アセットをパッケージ化するには、データを複数のレイヤーに分割するか、外部ストレージシステムにオフロードする必要がありました。今回の更新により、お客様は 1 つのイメージレイヤーに最大 200 GB まで保存できるようになり、大規模な言語モデルの埋め込み、ゲノミクスデータセットのバンドル、コンテナイメージへの大規模なバイナリの依存関係の直接パッケージ化などのユースケースにおける複雑さが解消されました。AWS SDK または CLI (UploadLayerPartAPI) を使用してプッシュされるイメージは、引き続き 50 GB に制限されています。
この機能は、中東 (バーレーン) および中東 (UAE) リージョンを除き、Amazon ECR が利用可能なすべての AWS リージョンとパーティションで利用できます。詳細については、Amazon ECR 製品ページにアクセスし、Amazon ECR ユーザーガイドを参照してください。料金情報については、Amazon ECR 料金表ページを参照してください。
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