2026/8/11 9:00:00 ~ 2026/8/12 9:00:00 (JST)

最近の発表

Amazon EC2 R8a instances are now available in Canada (Central) region

本日より、Amazon EC2 R8a インスタンスがカナダ (中部) 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には、最大周波数が 4.5 GHz の第5世代 AMD EPYC プロセッサ (旧コード名 Turin) が搭載されており、R7a インスタンスと比較してパフォーマンスが最大 30% 高く、コストパフォーマンスが最大 19% 向上しています。\n R8a インスタンスは R7a インスタンスと比較して 45% 多いメモリ帯域幅を提供するため、これらのインスタンスは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。Amazon EC2 R7a インスタンスと比較して、R8a インスタンスは GroovyJVM のパフォーマンスを最大 60% 向上させ、ビジネスクリティカルなアプリケーションのリクエストスループットと応答時間を短縮できます。

第6世代のNitro Cardを使用してAWS Nitro System上に構築されたR8aインスタンスは、SQLおよびNoSQLデータベース、分散型ウェブスケールのインメモリキャッシュ、インメモリデータベース、リアルタイムのビッグデータ分析、電子設計自動化（EDA）アプリケーションなど、高性能でメモリを大量に消費するワークロードに最適です。R8a インスタンスには、2 つのベアメタルサイズを含む 12 のサイズがあります。Amazon EC2 R8a インスタンスは SAP 認定を受けており、R7a インスタンスと比較して SAPS が 38% 多く提供されています。

開始するには、AWS マネジメントコンソールにサインインしてください。新しいインスタンスの詳細については、Amazon EC2 R8a インスタンスページを参照してください。

Amazon Bedrock expands IAM principal cost allocation to the bedrock-mantle endpoint

Amazon Bedrock は完全マネージド型サービスで、大手の AI 企業が提供する高性能な基盤モデルへの安全なエンタープライズグレードのアクセスを提供し、ジェネレーティブな AI アプリケーションの構築とスケーリングを可能にします。Amazon Bedrock は、Bedrock mantle エンドポイントを通じて行われるモデル推論リクエストに対して、IAM ユーザーとロールを含む AWS ID およびアクセス管理 (IAM) プリンシパルによるコスト配分をサポートするようになりました。これにより、これまで基盤となるランタイムエンドポイントで利用可能だった機能が拡張され、顧客がユーザー、チーム、プロジェクト、アプリケーションにわたって推論コストを分類できるようになります。\n お客様は、IAM ユーザーとロールにチーム、プロジェクト、コストセンターなどの属性をタグ付けし、それらをコスト配分タグとして有効化し、AWS Cost Explorer または AWS Cost and Usage Report 2.0 (CUR 2.0) の項目レベルでそれらのタグによる基本的推論コストを分析できます。はじめに、AWS 請求およびコスト管理コンソールで IAM プリンシパルタグを有効化してください。次に、Cost Explorer でそれらのタグでコストをフィルタリングまたはグループ化するか、CUR 2.0 データエクスポートを作成して [発信者ID (IAM プリンシパル) 割り当てデータを含める] を選択します。

この機能は、基盤となるエンドポイント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、「コスト配分に IAM プリンシパルを使用する」と「Amazon Bedrock の IAM プリンシパルアトリビューション」を参照してください。

LocateAnything-3B, Qwen-AgentWorld-35B-A3B, and Qwen3.5-122B-A10B models now available on Amazon SageMaker JumpStart

NVIDIA の LocateAnything-3B、QwenのQwen-AgentWorld-35B-A3B、QwenのQwen3.5-122B-A10B モデルが Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになり、AWS のお客様が利用できる基盤モデルのポートフォリオが拡大しました。これらの 3 つのモデルには、ビジュアル・グラウンディング、エージェント環境シミュレーション、大規模なマルチモーダル推論などの専門機能が備わっているため、お客様は高性能でスケーラブルな AI ソリューションを AWS インフラストラクチャにデプロイできます。\n これらのモデルは、次のような特殊な機能によって企業の AI のさまざまな課題に対処します。

LocateAnything-3B は、自然言語による指示に基づく高速で高品質なビジュアルグラウンディングとオブジェクトローカリゼーションに最適化されています。パラレルボックスデコーディング (PBD) フレームワークを使用しており、バウンディングボックスとポイントをアトミック単位としてワンステップでデコードするため、幾何学的な一貫性が保たれ、実質的な並列処理が可能になります。エンタープライズインテリジェンスとフィジカル AI アプリケーションの両方で、さまざまな領域にわたる正確なオブジェクトローカリゼーション、高密度検出、ポイントベースのローカリゼーションが可能になります。

QWEN-AgentWorld-35B-A3Bは、ツールコール、検索、端末、ソフトウェアエンジニアリング、Android、Web、OSインタラクションという7つのインタラクションドメインにわたるエージェント環境のシミュレーションに優れています。これは、1 つのモデル内の 7 つのドメインすべてを網羅する第一言語の世界モデルであり、1,000 万件を超える現実世界のインタラクション軌跡に基づいて学習された、長い思考連鎖による推論を通じて、エージェントのアクションとインタラクション履歴に基づいて次の環境の状態を予測します。

Qwen3.5-122B-A10Bは、本番環境に適した効率性を備えた高性能マルチモーダル推論を提供します。Gated Delta Networksと少数の専門家（256人の専門家）を統合したハイブリッドアーキテクチャにより、合計122Bのパラメーターがトークンあたりわずか10Bしか有効化されません。ネイティブ262Kのコンテキストウィンドウと最小限のレイテンシーオーバーヘッドにより、強力な推論、コーディング、エージェント、視覚的理解のパフォーマンスを提供します。

SageMaker JumpStart を使用すると、お客様は数回クリックするだけでこれらのモデルのいずれかをデプロイして、特定の AI ユースケースに対応できます。

これらのモデルを使い始めるには、SageMaker コンソールで SageMaker JumpStart モデルカタログに移動するか、SageMaker Python SDK を使用してモデルを AWS アカウントにデプロイしてください。SageMaker JumpStart での基盤モデルのデプロイと使用の詳細については、Amazon SageMaker JumpStart ドキュメントを参照してください。

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning model is now available on Amazon SageMaker JumpStart

NVIDIA の Nemotron 3.5 Lightning が Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになりました。これにより、AWS のお客様は、永続的なエージェントワークロードと迅速なタスク実行のためのクラス最速のオープンモデルにアクセスできるようになりました。\n Nemotron 3.5 Lightning は、パーソナルアシスタント、財務文書処理、サイバーセキュリティトリアージ、通信事業などの分野にわたるパーシステントエージェントとハイスループットのエンタープライズオートメーション向けに設計されています。パラメータの合計が30B、フォワードパスあたりわずか 3 B のハイブリッド専門家混合 (MoE) アーキテクチャに基づいて構築されているため、同等のモデルと比較して最大 4 倍のスループット (最大 410 トークン/秒)、タスク完了時間が 30% 短縮されます。Nemotron 3 Ultraから抽出されたもので、dFlashのスペキュレイティブデコーディングにより最大100万トークンのコンテキストを処理し、一般的なエージェントハーネスと直接統合できます。このモデルはオープンデータセットで完全にオープントレーニングされているため、企業は独自のツール、ワークフロー、ポリシーに合わせて事後トレーニングを行い、エッジ、オンプレミス、またはクラウドのインフラストラクチャ全体に完全に所有権を持って導入できます。

SageMaker JumpStart を使用すれば、お客様は数回クリックするだけでこのモデルをデプロイして、特定の AI ワークロードを強化できます。

これらのモデルを使い始めるには、SageMaker コンソールの SageMaker JumpStart モデルカタログに移動するか、SageMaker Python SDK を使用してモデルを AWS アカウントにデプロイしてください。SageMaker JumpStart での基盤モデルのデプロイと使用の詳細については、Amazon SageMaker JumpStart ドキュメントを参照してください。

AWS Glue adds one-click access to SageMaker Unified Studio from the AWS console

AWS Glue では Amazon SageMaker Unified Studio への直接アクセスが可能になり、データエンジニアやアナリストは、Glue コンソールでカタログを表示することから、SageMaker Unified Studio でのデータのクエリ、データ品質チェックの実行、データパイプラインの構築にワンクリックで移行できるようになりました。この新しい統合により、すでに Glue コンソールで作業しているお客様が SageMaker Unified Studio のデータと AI 機能にアクセスできるようになります。今回のローンチにより、SageMaker Unified Studio に S3 テーブル、Athena、EMR、Redshift、Glue コンソールからワンクリックでアクセスできるようになりました。\n AWS Glue コンソールでカタログテーブルを参照したり ETL ジョブを作成したりするときに、ワンクリックで SageMaker Unified Studio を開くことができるようになり、同じ IAM ロールを使用して SageMaker Notebooks を使用してカタログ内のデータの操作をすぐに開始したり、SageMaker Notebooks を使用してデータをクエリしたりできます。まだ SageMaker Unified Studio をセットアップしていない Glue コンソールのお客様向けに、新しいインライン権限パネルを使用すると、IAM コンソールに移動したりブラウザタブを切り替えたりすることなく、設定ワークフロー内で必要な IAM ポリシーを直接作成および設定できます。既存の IAM ロールを使用し、状況に応じて権限をカスタマイズできるため、開始に必要な手順を減らすことができます。

この機能は、Amazon SageMaker Unified Studio がサポートされているすべての AWS リージョンで利用できます。開始するには、AWS Glue コンソールに移動してください。

AWS Secrets Manager adds managed external secrets support for Jenkins and SonarQube

AWS Secrets Manager のマネージド型外部シークレット機能が Jenkins API トークンと SonarQube トークンを含むように拡張されました。これにより、カスタムのローテーションコードを記述しなくても、これらのサードパーティ認証情報を AWS コンソールから直接自動的にローテーションできるようになりました。\n Jenkins の場合、Secrets Manager は新しいトークンを生成し、代替トークンが有効であることが確認された後にのみ古いトークンを失効させるため、継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) ジョブは中断することなく移行されます。ローテーションは、ローテーションされるトークンが自身の代替トークンを認証するセルフローテーションと、別の管理者トークンが生成操作と取り消し操作を実行する管理者支援ローテーションの両方をサポートします。SonarQube では、ユーザートークン、グローバル分析トークン、プロジェクト分析トークンの3種類のトークンをSonarQubeのWeb API経由でローテーションできます。ユーザートークンはセルフローテーションをサポートし、分析トークンは管理者トークンを使用してローテーションされます。

これらのインテグレーションは、BigID、Confluent Cloud、Datadog、GitLab、MongoDB Atlas、Okta、Paddle、Salesforce、Snowflakeの既存のマネージド型外部シークレットサポートに加わります。

Jenkins と SonarQube が管理する外部シークレットは、AWS Secrets Manager が管理する外部シークレット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、AWS Secrets Manager が管理する外部シークレットのドキュメントをご覧ください。

Amazon Connect Customer launches performance dashboard for Cases

Amazon Connect Customer では、マネージャーがケースの量、解決傾向、およびサービスレベル契約 (SLA) の目標に対するパフォーマンスを監視するのに役立つ、ケースのパフォーマンスダッシュボードが提供されるようになりました。管理者は、作成されたケース、平均解決時間、初回問い合わせによる解決率、SLA 達成率などの指標にわたって、現在と前期のパフォーマンスを比較できます。また、ケーステンプレート、割り当てられたユーザ、割り当てられたキューなどのディメンションにわたる傾向を分析することもできます。たとえば、マネージャーは、請求チームが返金ケースで前期よりも多くのSLA目標を達成できなかったことを特定し、原因を調査してプロセスの改善に優先順位を付けることができます。\n ケースは、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、カナダ (中央)、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパ (ロンドン)、アジアパシフィック (ソウル)、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)、アフリカ (ケープタウン) の AWS リージョンでご利用いただけます。詳細を確認して使用を開始するには、ケースのウェブページとドキュメントをご覧ください。

AWS Clean Rooms supports exporting privacy-enhanced analysis logs for SQL

AWS Clean Rooms では、SQL 分析用のプライバシー強化分析ログのエクスポートがサポートされるようになり、お客様により優れた最適化とトラブルシューティング機能が提供されるようになりました。今回の発表により、AWS Clean Rooms コラボレーションで実行された SQL クエリの、プライバシーが強化された分析ログを S3 バケットにエクスポートできるようになりました。これにより、クエリの最適化とトラブルシューティングに役立つ Spark の実行詳細に関する洞察が得られます。コラボレーションオーナーは、メンバーがコラボレーションを作成したり、既存のコラボレーションのメンバーに権限を付与する変更リクエストを送信したりするときに、分析ログをエクスポートする権限をメンバーに付与します。クエリの実行後、プライバシーが強化された分析ログを希望の S3 パスにエクスポートできます。たとえば、パブリッシャーと連携しているサードパーティの測定プロバイダーは、クエリの実行が通常よりも遅くなる原因となっている異常なデータスキューを特定し、解決までの時間を短縮し、コストを最適化できます。 \n AWS Clean Roomsを使用すると、企業とそのパートナーは、互いの基礎データを公開したりコピーしたりすることなく、集合したデータセットを簡単に分析して共同作業できます。AWS クリーンルームが利用できる AWS リージョンの詳細については、AWS リージョンの表を参照してください。AWS クリーンルームとの連携の詳細については、AWS クリーンルームをご覧ください。

Amazon RDS for MariaDB now supports MariaDB 12.3

本日より、Amazon RDS for MariaDB は、MariaDB コミュニティからの最新の長期サポートリリースである MariaDB メジャーバージョン 12.3 をサポートします。このリリースは MariaDB 12.3.2 マイナーバージョンをサポートしています。 \n MariaDB 12.3 には Oracle TO_DATE () 関数との互換性が含まれているため、アプリケーションを Oracle から MariaDB に移行する際に必要となるコードの変更が軽減されます。IS JSON 述語が追加されているため、JSON ドキュメントをアプリケーションコードではなくデータベースでネイティブに検証できます。クエリオプティマイザーは、順序変更可能な LEFT JOIN ステートメントと RANGE パーティションの順序付きスキャンをより効率的に処理できるようになり、アプリケーションを変更せずにこれらのクエリのパフォーマンスが向上しました。詳細については、MariaDB 12.3 リリースノートと RDS MariaDB リリースノートを参照してください。 Amazon RDS Blue/Green デプロイメント、インプレースアップグレード、またはスナップショットからの復元を使用してデータベースをアップグレードできます。メジャーバージョンアップグレードの実行について詳しくは、Amazon RDS ユーザーガイドをご覧ください。AWS データベース移行サービスを使用して、外部の MariaDB ソースから RDS for MariaDB 12.3 に移行することもできます。 Amazon RDS for MariaDB を使用すると、クラウドでの MariaDB デプロイのセットアップ、運用、およびスケーリングを簡単に行うことができます。価格の詳細とリージョンの提供状況の詳細については、Amazon RDS for MariaDB をご覧ください。Amazon RDS マネジメントコンソールで、フルマネージドの Amazon RDS for MariaDB データベースを作成または更新します。

AWS Blogs

AWS Architecture Blog

AWS Big Data Blog

AWS Database Blog

Artificial Intelligence

Networking & Content Delivery

AWS Security Blog

AWS Storage Blog

Open Source Project

AWS CLI