2026/10/15 9:00:00 ~ 2026/10/16 9:00:00 (JST)
最近の発表
Web Search on Amazon Bedrock AgentCore expands to AWS GovCloud and 3 Regions
Amazon Bedrock AgentCore でのウェブ検索は、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (シドニー)、および AWS GovCloud (米国西部) の 4 つの追加の AWS リージョンで利用できるようになりました。Web Search は、AI エージェントにウェブからの最新情報を提供するフルマネージド型のツールです。これにより、調査、要約、質問への回答などのタスクに対して、より正確で最新の回答が可能になります。\nこの拡張により、顧客は、自社のアプリケーションやエンドユーザーに近い場所で、より低いレイテンシーで Web 情報を取得するエージェントを構築できます。政府機関のワークロードを抱えるお客様は、AWS GovCloud (米国西部) リージョンで Web Search を使用してコンプライアンスとデータレジデンシーの要件を満たせるようになりました。 Amazon Bedrock AgentCore でのウェブ検索の詳細については、ウェブ検索ツールのドキュメントを参照してください。価格設定の詳細については、Amazon Bedrock AgentCore の料金表をご覧ください。リージョンの提供状況については、「サポートされている AWS リージョン」を参照してください。
Amazon SageMaker Studio simplifies getting started for new AI/ML builders with new sign-in options
Amazon SageMaker Studio では、新規のお客様が Google、GitHub、または Apple の認証情報を使用してサインアップし、完全に構成された Studio 環境にアクセスできるようになりました。従来の AWS アカウントの設定やコンソールのナビゲーションは不要です。\n以前は、Hugging Face や AWS 製品ページでモデルを見つけた新規顧客は、作業を開始する前に、複数ステップの AWS アカウント作成プロセスを完了し、クレジットカードを提供し、AWS コンソールをナビゲートして SageMaker AI を見つけ、環境を設定し、IAM 権限を設定する必要がありました。以前のリリースでは、環境設定を 20 秒に短縮し、モデルのカスタマイズ権限を事前に設定し、Hugging Face と AWS 製品ページからのディープリンクを導入して、顧客がモデルをプリロードして Studio に直接アクセスできるようにしました。新しいサインインオプションにより、お客様は既存の ID を使用して簡単なサインアップを完了し、AWS 無料利用枠の一部として無料のクレジットを受け取れます。ほとんどの場合、クレジットカードは不要です。さらに、すぐに使用できる SageMaker Studio 環境にアクセスして、すぐに基盤モデルの微調整、評価、デプロイを行うことができます。顧客はメールでチームメンバーを招待でき、コラボレーターは自分のメール認証情報でサインインして、IAMユーザーや権限を設定しなくても、共有モデル、ノートブック、エンドポイントなどの共有スタジオ環境にアクセスできます。プロジェクトが無料クレジットを超えて拡大した場合、お客様は有料プランにアップグレードして、予算内に収まるように支出制限を設定できます。検証済みのお客様は、クォータの増額をリクエストしなくても、エンドポイント、トレーニングジョブ、ノートブックのデプロイメント、トレーニングジョブ、ノートブックを問わず、G5、G6、G6e、G4dn の各インスタンスへのデフォルトの GPU アクセスを引き続き利用できます。 この機能は、Amazon SageMaker Studio がサポートされているすべての AWS コマーシャルリージョンで利用できます。開始するには、Hugging Face でサポートされている任意のモデルにアクセスし、「カスタマイズして SageMaker AI にデプロイ」または「SageMaker AI にデプロイ」を選択するか、SageMaker Studio ページから「はじめに」をクリックします。詳細については、AWS サインアップドキュメントと SageMaker Studio セットアップガイドを参照してください。
Amazon EC2 T8i instances are now available in South America (São Paulo)
Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) T8i インスタンスが南米 (サンパウロ) 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 でのみ入手可能なカスタムの第 6 世代 Intel Xeon 6 プロセッサを搭載し、最新の第 6 世代 AWS Nitro カード上に構築されています。T8i インスタンスは、前世代の T3 インスタンスと比較してコストパフォーマンスが最大 30% 向上し、サイズは「ナノ」、「マイクロ」、「スモール」、「ミディアム」の 4 つです。これらのインスタンスは、データ処理、ログインゲートウェイ、小規模データベース、バッチ処理、イベント駆動型関数、CI/CD パイプライン、マイクロサービス、低トラフィックの Web サイトなど、低～中程度の CPU 使用率を必要とするワークロード向けに設計されています。\n AWS 無料利用枠。T8i インスタンスは、米国東部 (バージニア北部、オハイオ)、米国西部 (オレゴン、北カリフォルニア)、ヨーロッパ (フランクフルト、アイルランド、ロンドン、パリ)、アジアパシフィック (ハイデラバード、マレーシア、ムンバイ、ソウル、シンガポール、シドニー、東京)、カナダ (中部)、南米 (サンパウロ) の各リージョンでご利用いただけます。T8i インスタンスはオンデマンドインスタンスで購入できます。Savings Plan オプション付きのスポットインスタンスも近日提供予定です。詳細については、Amazon EC2 T8i インスタンスページをご覧ください。
Amazon DynamoDB Streams now supports timestamp-based stream processing
Amazon DynamoDB Streams はタイムスタンプベースのストリーム処理をサポートするようになり、特定の時点からストリームレコードの読み取りを開始できるようになりました。以前は、保持されている最も古いレコード (最長 24 時間前) またはストリームの消費を開始した後に書き込まれた新しいレコードからしか開始できませんでした。現在は、タイムスタンプを指定し、その時点以降に書き込まれた最初のレコードから AT_TIMESTAMP シャードイテレータータイプを使用して処理を開始できます。\nタイムスタンプベースのストリーム処理は、DynamoDB ストリーム Kinesis アダプタを介して Amazon Kinesis クライアントライブラリ (KCL) で使用できます。ストリームの消費を再開するときに、保持されているストリーム全体の再処理やレコードの欠落を回避でき、中断後のリカバリ、過去の特定の時点からの読み取りによるデバッグと監査のためのデータ再生、最新レコードに近い最新のタイムスタンプから再開することによるバックログのスキップ、ポイントインタイムリカバリ（PITR）エクスポート後のエクスポートタイムスタンプから開始することによるリストア後の同期など、一般的なユースケースをサポートします。。 タイムスタンプベースのストリーム処理は、すべての商用 AWS リージョン、AWS GovCloud (米国) リージョン、および中国リージョンで利用できます。この機能には、標準の GetRecords API リクエスト料金以外に追加料金はかかりません。開始するには、『DynamoDB 開発者ガイド』の「Amazon DynamoDB ストリームのタイムスタンプ」ドキュメントを参照してください。
AWS Lambda Durable Execution SDK for Go is now generally available
本日、AWS は Go 用 AWS Lambda Durable Execution SDK の一般提供を発表しました。これにより Go 開発者は Lambda 耐久性関数を使用して、耐障害性が高く長時間実行されるワークフローを構築できます。この SDK を使用すれば、開発者はインフラストラクチャの自動化、承認ゲート付きのデプロイロールアウト、AI モデルを呼び出して Go コード内で直接 AI モデルを呼び出して人間によるレビューのために一時停止するパイプラインなど、多段階のアプリケーションを作成できます。カスタムの進捗追跡を実装する必要はありません。\nLambda の耐久性の高い関数は、Lambda のイベント駆動型プログラミングモデルを拡張して、進行状況を自動的にチェックポイントし、外部イベントを待っている間は実行を最大 1 年間停止するオペレーションで拡張します。Go 用 AWS Lambda 耐久実行 SDK は、Lambda 耐久性関数を使用して構築するためのネイティブ Go エクスペリエンスを提供します。これには、進行状況の追跡、人間とエージェントインザループワークフローのコールバック統合、信頼性の高い関数チェーンを実現する永続的な呼び出し、効率的な中断を待つためのステップが含まれています。 SDK は、開発者がすでに使用している Go ツールと連携します。開発者は go get を使って Go モジュールに Go モジュールに追加し、Lambda の他の Go 関数と同様に、用意されている.al2023 ランタイムに関数を単一の静的バイナリとしてデプロイします。デプロイする前に、ネットワークアクセスや AWS 認証情報を必要とせずに、durabletest パッケージを使用して自分のマシンでワークフロー全体をローカルでテストできます。また、durablelint アナライザーを使用して、再開時にワークフローを中断する可能性のあるコードを検出できます。 開始するには、GitHub の Lambda 耐久性関数開発者ガイドと Go 用 AWS Lambda 耐久実行 SDK を参照してください。Lambda 耐久性関数のリージョンの提供状況と料金の詳細については、「リージョン別の AWS 機能」ページと「AWS Lambda 料金」を参照してください。
Muse Spark Open model now available on Amazon SageMaker JumpStart
Meta の Muse Spark Open 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。Meta のこのコーディング用に最適化されたオープンウェイトモデルは、エージェントコーディングワークフローに特化して構築されており、AWS インフラストラクチャ上のエンタープライズソフトウェアエンジニアリングに多段階の推論とツール呼び出しをもたらします。\nMuse Spark Open は、長時間稼働するコーディングエージェントとマルチモーダルエンジニアリングワークフロー向けに設計されています。Mixed of Experts (MoE) アーキテクチャに基づいて構築されており、パラメーターの合計は 816 バイト、トークンあたりの有効数は 42 GB で、トークンごとの計算量ははるかに小規模な高密度モデルの計算量に近い状態に保ちながら、非常に大規模なネットワークのキャパシティを実現できます。このモデルには 100 万トークンのコンテキストウィンドウがあり、タスクを細かく分割することなく、依存関係、レガシーコード、数千のファイルを含むプロジェクト全体を取り込むことができます。テキスト、画像、ドキュメント、オーディオ、オーディオビデオを入力として受け取り、テキスト出力を生成します。マルチファイルリファクタリングや長時間のデバッグセッションなどの実際の開発者ワークフローに基づいてトレーニングされており、1 回のツール呼び出しではなく、長期にわたって計画、実行、結果の観察、自動修正を行います。SageMaker JumpStartには、BF16 (Muse-Spark-Open-816B-A42B) と NVFP4 量子化 (Muse-Spark-Open-816B-A42B-NVFP4) の 2 つのバリエーションがあります。NVFP4 バリアントには、費用対効果の高い展開を実現するために約 4 分の1のメモリが必要です。 SageMaker JumpStart を使用すると、お客様は数回クリックするだけで Muse Spark Open をデプロイできます。エンドポイントは自分の AWS アカウントで実行され、ソースコードとプロンプトを完全に制御できます。 こ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。
AWS HealthOmics now supports shared VPCs
AWS Healthomics では、アカウント間の VPC の共有がサポートされるようになりました。これにより、ワークフローが AWS リソースアクセスマネージャー (RAM) を使用して他の AWS アカウントによって管理されている Amazon 仮想プライベートクラウド (VPC) のリソースにアクセス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共有 VPC を使用すると、顧客は 1 つの VPC のサブネットとセキュリティグループを組織内の複数のアカウントで共有することでネットワーク管理を一元化でき、Healthomics は各アカウントのワークフローをそれらの共有サブネットに直接配置できます。クロスアカウント VPC 共有では、VPC 間でエンドポイントを複製する代わりに、一元管理された 1 つの VPC 内で複数のアカウントを実行できます。参加アカウントのワークフローは、別々の VPC ピアリング接続や VPC エンドポイントの重複なしに、データにプライベートにアクセスできます。以前は、集中型ネットワークを利用しているお客様は、各 VPC に個別の AWS PrivateLink VPC エンドポイントを作成し、VPC ピアリングを使用して個別のルートテーブルを管理する必要がありました。アカウント間の VPC 共有は、研究者や開発者が自分のアカウントでバイオインフォマティクスのワークフローを実行できるようにしながら、一元化されたネットワークを持つ組織のインフラストラクチャオーバーヘッドを削減し、ネットワーク管理を簡素化します。 共有 VPC は、AWS Healthomics が利用可能なすべてのリージョン (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 (シンガポール、ソウル、東京) で利用できます。開始するには、AWS Healthomics ユーザーガイドを参照してください。
Amazon Time Sync Service では、すべての商用地域で、さらに 135 種類の EC2 インスタンスタイプ (12 のインスタンスファミリーにまたがる) で、マイクロ秒単位の正確な時刻がサポートされるようになりました。Amazon の実績あるネットワークインフラストラクチャと AWS Nitro System に基づいて構築されたマイクロ秒精度とナノ秒精度のハードウェアタイムスタンプは、Nitro System で稼働する参照クロックを直接利用します。これにより、お客様はアプリケーションイベントの注文、片方向ネットワークレイテンシーの測定、分散型アプリケーションのトランザクション速度の向上を簡単に行うことができます。\n新たにサポートされるファミリには、8つのGen8ファミリ（C8a、C8i、C8i-Flex、C8iD、M8i、M8i-Flex、R8a、x8i）と4つのGen9ファミリ（C9g、C9gd、M9g、およびM9gd）が含まれます。 本日より、お客様が Precision Time Protocol ハードウェアクロック (PHC) を有効にしてインスタンスを起動できるようにする新しい配置戦略である Precision Time Placement Group (PTPG) を作成することで、このような追加のインスタンスタイプでもマイクロ秒単位の正確な時間にアクセスできるようになります。低いネットワークレイテンシーと正確な時間の両方を必要とするお客様は、PTPG を Cluster Placement Group (CPG) に関連付けると、レイテンシーの低いワークロードでもマイクロ秒精度の時間の恩恵を受けることができます。 詳細については、Amazon Time Sync サービスのドキュメントを参照してください。
現在、フルスタック Windows モダナイゼーションのための AWS Transform では、変換された Amazon Aurora PostgreSQL データベースのクロスリージョンデプロイのサポートが追加され、さらに 7 つの AWS リージョンで利用できるようになりました。これらの変更を組み合わせることで、お客様が SQL Server のモダナイズ後にモダナイズしたデータベースをデプロイする場所をより細かく制御できるようになり、データレジデンシー、レイテンシー、および災害復旧の要件に対応できるようになります。\nお客様は SQL Server データベース設計言語 (DDL) ファイルをアップロードし、変換計画でターゲット AWS リージョンを設定してデータベースを変換し、生成された Aurora PostgreSQL クラスターを別の AWS リージョンにデプロイできます。同じワークフローで、接続文字列と ADO.NET および Entity Framework のデータアクセス呼び出しを更新して、依存する.NET アプリケーションを PostgreSQL 互換にすることができます。 今回の拡張により、フルスタック Windows モダナイゼーションのための AWS Transform が以下のリージョンで利用できるようになりました。 米国東部 (バージニア北部)、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 (ムンバイ)、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (東京)、アジアパシフィック (シドニー)、カナダ (モントリオール)。 使い始めるには、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。
本日より、Amazon MSK Connect と AWS Glue スキーマレジストリは AWS ヨーロッパソブリンクラウド (ドイツ) リージョンで利用できるようになります。これらのローンチは、このリージョンですでに利用可能な Amazon MSK Standard ブローカーとともに、AWS European Sovereign Cloud でストリーミングワークロードを実行しているお客様に、Apache Kafka アプリケーションを構築、接続、管理するためのより完全なツールセットを提供します。\nMSK Connect では、Amazon MSK を使用してフルマネージド型の Kafka Connect クラスターを実行できます。プロビジョニングするインフラストラクチャ、自動スケーリング、従量課金制の価格設定なしで、Apache Kafka とデータベース、ファイルシステム、検索インデックスなどの外部システム間でデータを移動するコネクタをデプロイ、モニタリング、およびスケーリングできます。これを補完するものとして、AWS Glue のスキーマレジストリ (AWS Glue のサーバーレスで無料の機能) を使用すると、Apache Avro、JSON、Protobuf スキーマを使用してストリーミングデータの変化を検証および制御できます。分離されたアプリケーションにわたるデータ形式と構造の一元化されたリポジトリとして機能し、データ検証ロジック、チーム間の調整、ダウンストリームの障害を軽減し、Amazon MSK、Amazon Kinesis Data Streams、Amazon Managed Service for Apache Flink、AWS Lambda向けに構築されたC #およびJavaアプリケーションと統合できます。 開始するには、Amazon MSK 開発者ガイドと AWS Glue スキーマレジストリのドキュメントをご覧ください。
Amazon CloudFront announces dual-stack support for VPC origins
Amazon CloudFront は、新しいデュアルスタック VPC オリジンにより、Amazon 仮想プライベートクラウド (Amazon VPC) 内のオリジンへのエンドツーエンドの IPv6 配信をサポートするようになりました。VPC オリジンでは、お客様はアプリケーションロードバランサー (ALB)、ネットワークロードバランサー (NLB)、EC2 インスタンスを、CloudFront ディストリビューションだけがアクセスできるプライベートサブネットに保管します。デュアルスタックのサポートにより、お客様はオリジンをインターネットに公開することなく、IPv6 トラフィックをプライベートオリジンまで送信して IPv6 アーキテクチャと規制要件を満たすことができるようになりました。\n以前は、CloudFront はパブリックオリジンのデュアルスタックをサポートしていましたが、VPC オリジンへの接続は IPv4 経由でのみでした。お客様はトレードオフに直面していました。オリジンを IPv6 のパブリックサブネットに移動して VPC オリジンのセキュリティを放棄するか、プライベートのままにして IPv4 のままにするかです。今回のローンチにより、お客様はセキュリティを犠牲にすることなく VPC オリジンをデュアルスタックとして設定し、エンドツーエンドの IPv6 を利用できるようになりました。 デュアルスタック VPC オリジンは、VPC オリジンがサポートされているすべての AWS 商用リージョンで利用できます。サポートされているリージョンの全リストは、こちらでご覧いただけます。デュアルスタック VPC オリジンを使用しても追加コストはかかりません。詳細については、CloudFront VPC オリジンをご覧ください。
PostgreSQL 19 RC1 is now available in Amazon RDS Database Preview Environment
本日より、Amazon RDS for PostgreSQL 19 リリース候補 1 (RC1) が Amazon RDS データベースプレビュー環境で利用できるようになり、Amazon RDS for PostgreSQL で PostgreSQL 19 のプレリリースを評価できるようになりました。\nPostgreSQL 19 RC1 は安定性に重点を置いており、ベータ 4 のテスト期間からのバグ修正と改善が行われています。このリリースでは、複雑なテキスト検索式のエラー処理が改善され、並列自動バキュームが強化され、GIN インデックスメンテナンスの信頼性が向上しました。詳細については、PostgreSQL コミュニティの発表を参照してください。詳細については、PostgreSQL コミュニティアナウンスを参照してください。 Amazon RDS データベースプレビュー環境のデータベースインスタンスは最大 60 日間保持され、保持期間が過ぎると自動的に削除されます。プレビュー環境で作成された Amazon RDS データベーススナップショットは、プレビュー環境内でのデータベースインスタンスの作成または復元にのみ使用できます。PostgreSQL のダンプおよびロード機能を使用して、プレビュー環境からデータベースをインポートまたはエクスポートできます。Amazon RDS データベースプレビュー環境のデータベースインスタンスの価格は、米国東部 (オハイオ) リージョンの価格に基づいています。
Amazon S3 テーブルとのネイティブ統合による Amazon Redshift のシステムテーブルデータの長期保存が、他の AWS リージョンでも利用できるようになりました。この機能により、コンプライアンス、監査、およびオブザーバビリティの要件を満たすように、現在の 7 日間の制限を超えて Redshift システムテーブルのデータ保持を設定できます。有効にすると、AWS はシステムテーブルデータを Apache Iceberg 形式で S3 テーブルに自動的に書き込み、パーティショニング、コンパクション、保持を管理します。\nお客様は Redshift システムテーブルを使用して、クエリのパフォーマンスを監視し、データウェアハウスアクティビティを監査し、コンプライアンス要件を満たします。この機能により、システムテーブルデータが自動的に複製されるので、カスタムの抽出変換ロード (ETL) パイプラインや本番環境のワークロードとのリソースの競合が不要になります。複数のデータウェアハウスを運用している場合、それらのシステムテーブルデータを 1 つの場所に統合して、ウェアハウス全体のオブザーバビリティと分析を行うことができます。データはオープンな Apache Iceberg 形式で保存されるため、Redshift、Amazon Athena、DuckDB、その他の Iceberg 互換エンジンを介してクエリを実行し、AWS サービスまたはサードパーティのツールを使用してオブザーバビリティダッシュボードを構築できます。追加の運用オーバーヘッドは発生しません。さらに、AWS Agent Toolkit には、システムテーブルデータをクエリしてパフォーマンスに関する洞察や最適化の推奨事項を明らかにするスキルも用意されています。 この機能は、アジアパシフィック (ニュージーランド)、カナダ西部 (カルガリー)、AWS GovCloud (米国東部)、AWS GovCloud (米国東部)、AWS GovCloud (米国西部)、AWS GovCloud (米国西部) のその他の AWS リージョンの Amazon Redshift プロビジョンド RG および RA3 インスタンスと Amazon Redshift サーバーレスで利用できます。詳細については、ドキュメントまたはブログをご覧ください。
Amazon S3 Metadata now available in six additional AWS Regions
Amazon S3 メタデータは、アジアパシフィック (ハイデラバード)、アジアパシフィック (マレーシア)、アジアパシフィック (ニュージーランド)、アジアパシフィック (台北)、アジアパシフィック (タイ)、メキシコ (中央) の 6 つの AWS リージョンで利用可能になりました。\nS3 メタデータは、ほぼリアルタイムで更新される自動化され、簡単にクエリできるメタデータにより、S3 データをすばやく簡単に見つけて理解する方法です。これにより、S3 データをキュレーション、特定、ビジネス分析やリアルタイム推論アプリケーションなどに使用することができます。S3 メタデータは、新しいオブジェクトと既存のオブジェクトの両方のメタデータを自動的に入力し、データを包括的かつクエリ可能に表示します。アノテーションは S3 メタデータを拡張し、オブジェクトあたり最大 1 GB の豊富なビジネスコンテキストを JSON、XML、または YAML のオブジェクトに直接添付できます。アノテーションを大規模にクエリするには、これらのリージョンの S3 メタデータアノテーションテーブルでアノテーションを表示できます。 今回のローンチにより、S3 メタデータは 38 の AWS リージョンで一般利用できるようになりました。料金の詳細については、S3 料金表ページをご覧ください。詳細については、製品ページとドキュメントをご覧ください。
AWS Security Hub CSPM now supports the Cyber Risk Institute profile version 2.2
AWS Security Hub CSPM は、サイバーリスク研究所 (CRI) のプロファイルに沿った自動セキュリティチェックをサポートするようになりました。CRI プロファイルは、金融機関と業界団体の非営利連合であるサイバーリスク研究所が開発したサイバーセキュリティフレームワークです。このフレームワークは、金融サービス部門に当てはまるサイバーセキュリティと規制上の期待を共通の要件として調和させ、組織が一度評価するだけで、複数の規制に照らして報告できるようにするものです。AWS Security Hub CSPM には、CRI プロファイル v2.2 の要件の一部をサポートする 404 個の統制が用意されています。これらの統制は、手動チェックを必要とする要件をサポートしていません。\n新しい標準は、AWS GovCloud (米国) や中国リージョンなど、Security Hub CSPM が現在利用可能なすべての AWS リージョンで利用できるようになりました。AWS 環境全体でこの標準を迅速に有効化するには、Security Hub の中央設定を使用することをお勧めします。この方法では、1 回の操作で、組織の全アカウント、または一部のアカウント、および Security Hub にリンクされているすべての AWS リージョンで標準を有効にできます。 詳細については、AWS セキュリティハブ CSPM ユーザーガイドの「CRI プロファイル v2.2」を参照してください。セキュリティハブ CSPM の新機能およびコントロールに関する通知を受け取るには、セキュリティハブ SNS トピックに登録してください。また、AWS 無料利用枠を利用すると、セキュリティハブ CSPM を 30 日間無料で試すこともできます。
Amazon Managed Service for Prometheus Collector now available in Asia Pacific (New Zealand) Region
プロメテウスメトリクスの完全マネージド型エージェントレスコレクターである Amazon マネージドサービス for Prometheus コレクターが、アジア太平洋 (ニュージーランド) で利用できるようになりました。ニュージーランドのお客様は、Prometheus 互換のモニタリングワークロードをリージョン内で実行できるようになり、ローカルワークロードのレイテンシーが低くなり、データを国内に保持できるようになりました。\nプロメテウスコレクター向け Amazon マネージドサービスは、収集エージェントを自分で実行して操作しなくても、コンテナワークロードから Prometheus メトリクスを検出して収集します。顧客は収集したメトリクスをプロメテウス用 Amazon マネージドサービスのワークスペースに取り込み、そこでメトリクスのクエリと分析を行います。この完全管理型のアプローチでは、収集インフラストラクチャの保守と拡張が不要になるため、運用上のオーバーヘッドが軽減されます。 Prometheus コレクター向け Amazon マネージドサービスの詳細については、ユーザーガイドまたは製品ページをご覧ください。
Amazon Managed Workflows for Apache Airflow now offers AI agent skills
Amazon マネージドワークフロー for Apache Airflow (MWAA) が AWS エージェントツールキットと統合され、組み込みの AI エージェントスキルが提供されるようになりました。これにより、エージェントスキルをサポートする任意の AI コーディングアシスタントを使用して MWAA ワークフローを作成、デバッグ、テストしたり、MWAA 環境をアップグレードしたりできます。\n4 つのスキルは MWAA ワークフローの作成、MWAA ワークフローのデバッグ、MWAA ワークフローのテスト、MWAA 環境のアップグレードです。これらを組み合わせることで、AI アシスタントが自然言語を使用して MWAA と直接対話できるようになり、データパイプラインの構築と保守にかかる手間が軽減されます。たとえば、ETL パイプラインを平易な言葉で記述すれば、オーサリングスキルはタスクの依存関係とエラー処理を含む作業用 DAG を生成します。 Amazon MWAA AI エージェントスキルは Amazon MWAA プロビジョニング環境と Amazon MWAA サーバーレス環境の両方で動作し、Amazon MWAA が利用可能なすべての AWS リージョンで利用できます。 開始するには、aws-data-analytics プラグインをインストールし、MWAA エージェントスキルを使用するように AI コーディングアシスタントを設定します。詳細については、Amazon MWAA ユーザーガイドと AWS のエージェントツールキットドキュメントの「Amazon MWAA でのエージェントスキルの使用」を参照してください。
Launch AWS DevOps Agent to review findings and test results from AWS Resilience Hub
次世代の AWS Resilience Hub が AWS DevOps エージェントと統合されるようになりました。これにより、障害モード評価の結果を確認したり、軽減策を実装して結果を解決したり、レジリエンステストの結果を確認したりできます。AWS Resilience Hub は AWS マネジメントコンソールの中心的な場所であり、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 AWS で実行されているワークロードの耐障害性を評価して強化するのに役立ちます。依存関係の自動検出、AI を活用した生成的障害モード分析、モジュール式レジリエンスポリシー、レジリエンステスト、および組織全体のレジリエンスポスチャレポートを提供します。\nレジリエンステストの調査:レジリエンステストを実行すると、Resilience Hub が AWS DevOps エージェントの調査を開始して、テストを観察して構造化された分析を返すようになりました。ARC リージョンの切り替えなど、観察された復旧アクションとともに、症状、根本原因、影響を明らかにすることができます。 障害モード評価結果に基づくインタラクティブなエージェント分析:Resilience Hub コンソールの障害モード評価結果から直接 AWS DevOps Agent オンデマンドタスクを開始できるようになりました。その結果のコンテキストは既に設定されています。これにより、質問をしたり、調査結果を調査したりして、緩和計画を作成できます。 開始するには、AWS Resilience Hub コンソールにアクセスしてサービスを選択し、サービス設定で DevOps エージェントを設定します。次に、障害モード評価結果またはレジリエンステストから DevOps エージェントを直接起動します。詳細については、製品ページまたはドキュメントをご覧ください。 AWS Resilience Hub 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 (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)、アジアパシフィック (ソウル)、および南米 (サンパウロ)。
AWS Blogs
Amazon Web Services ブログ (日本語)
- Amazon Bedrock を使った AWS Systems Manager Session Manager ログの AI による異常検知
- Aurora DSQL コンソールと CloudWatch アラームで Amazon Aurora DSQL のコストをモニタリングする
- AI 定着の現在地 ― 先行企業のリアルに学ぶ AWS AI Day in Nagoya 開催報告
- プライベートアクセスでデータ境界を AWS マネジメントコンソールまで拡張
- AWS Weekly Roundup:数字で見るプライムデー2026、クロード・ハイク 5.5、Amazon Nova 2.5 Sonic など (2026 年 10 月 13 日)
- AWS Continuum で実現するデプロイごとのペネトレーションテスト
- AWS Lambda ウェブ関数の発表
- Kiro のローカルサンドボックス: エージェントが実行するコマンドを境界内にとどめる
- 株式会社東京会計パートナーズ様が Amazon Bedrock で実現した、事業承継相談の入口を開く生成 AI チャットボット
- 【資料公開 & 開催報告】Kiro Meetup #8 ～三菱電機・東海旅客鉄道・オープンアップシステムが語る、Kiro を組織に広げる工夫～