2026/10/21 9:00:00 ~ 2026/10/22 9:00:00 (JST)

最近の発表

AWS Transform adds storage migration assessments for Amazon S3, EBS, EFS, and FSx

AWS Transform の移行評価では、AWS への移行用にオンプレミスストレージが評価されるようになりました。プロトコル、容量、パフォーマンスにまたがる何千ものボリュームを手動で分析する代わりに、ストレージインベントリをアップロードすれば AWS Transform がマッピングを行います。各ワークロードを最適なサービスに照合し、推奨サイズを決定し、コストを予測して総所有コストのビジネスケースを作成します。NetApp Digital Advisor のエクスポート、RVTools ファイル、またはその他のインベントリを使用して、NAS 共有、SAN LUN、直接接続ディスク、またはバックアップリポジトリを持ち込んでください。AWS Transform は Amazon S3、Amazon EBS、Amazon EFS、Amazon FSx (ネットアップONTAP、Windows ファイルサーバ、OpenZFS、Lustre) にワークロードをルーティングします。what-if シナリオを実行して、シングル AZ とマルチ AZ、またはコスト最適化とパフォーマンス最適化などのデプロイオプションを比較し、チャットで結果についてフォローアップの質問をします。\n ストレージ移行評価は、AWS Transform が利用可能なすべての AWS リージョンで利用できます。詳細については、AWS Transform ユーザーガイドを参照してください。

AWS Direct Connect announces 100G expansion in Manchester, England

本日、AWSは、英国マンチェスター近郊のEquinix MA3データセンターにある既存のAWS Direct Connectロケーションで、MACsec暗号化機能を備えた10 Gbpsおよび100 Gbpsの専用接続を拡張することを発表しました。この場所から、すべてのパブリック AWS リージョン (中国のリージョンを除く)、AWS GovCloud リージョン、AWS ローカルゾーンへのプライベートなダイレクトネットワークアクセスを確立できるようになりました。これは、MACsec 暗号化機能を備えた 100 Gbps 接続を提供する、イギリスで 3 番目の AWS Direct Connect ロケーションです。\n Direct Connect サービスにより、AWS とデータセンター、オフィス、またはコロケーション環境との間にプライベートな物理ネットワーク接続を確立できます。これらのプライベート接続は、パブリックインターネット経由の接続よりも一貫したネットワークエクスペリエンスを提供できます。

世界中の 150 以上の Direct Connect ロケーションの詳細については、Direct Connect 製品詳細ページのロケーションセクションをご覧ください。または、入門ページにアクセスして Direct Connect を購入して展開する方法について詳しく学んでください。

Amazon Aurora and Amazon RDS now support On-Demand Capacity Reservations

本日より、1 つ以上のアベイラビリティーゾーンにある Amazon Aurora および Amazon RDS DB インスタンスのコンピューティングキャパシティーを、必要な限り予約できます。容量を予約しておくと、容量不足が原因で DB インスタンスの作成、復元、スケーリングコンピューティング、および開始操作が失敗することがなくなります。\n オンデマンドキャパシティ予約は、移行、製品の発売、季節的なピーク、高可用性のデプロイ、災害対策など、ビジネス上重要なイベントで必要になったときに特定の DB インスタンスのキャパシティを確保する必要があるワークロード向けに設計されています。DB インスタンスクラス、エンジン、アベイラビリティーゾーン、およびアベイラビリティーゾーンごとのリザーブドキャパシティーを選択すると、RDS がそのキャパシティを自動的に保持します。マルチ AZ 配置をサポートするために、2 つ以上のアベイラビリティーゾーンで容量を予約できます。リザーブドキャパシティーを使用するには、DB インスタンスを作成、復元、変更、または起動するときに予約を参照してください。

契約なしですぐに使用できるように容量を予約し、いつでもキャンセルできます。また、最低契約期間で 5 日から 120 日後に開始するように予約をスケジュールすることもできます。リザーブドキャパシティーは、予約内の DB インスタンスが稼働しているかどうかにかかわらず、予約がアクティブな間はオンデマンド料金で請求されます。既存のリザーブド DB インスタンスまたはデータベース節約プランからの割引が自動的に適用されます。

Amazon Aurora と Amazon RDS のオンデマンドキャパシティー予約は、すべての AWS 商用リージョンでご利用いただけます。オンデマンドキャパシティー予約の詳細については、Amazon Aurora と Amazon RDS のドキュメントを参照してください。

Amazon Cognito extends multi-Region replication to AWS GovCloud (US) Regions

Amazon Cognito マルチリージョンレプリケーション (MRR) が AWS GovCloud (米国) リージョンをサポートするようになり、MRR の耐障害性のメリットがより多くのワークロードに拡張されました。MRR では、認証情報、ユーザープール設定、フェデレーション設定などのユーザーとマシンの ID データを、指定したスタンバイリージョンのセカンダリユーザープールに、ほぼリアルタイムで同期できます。スタンバイリージョンにユーザーデータがあると、プライマリリージョンで障害が発生した場合でも、トラフィックをリダイレクトして認証を受けられるようにしておくことができます。\n これまで、MRR は 16 の商業地域で利用可能でした。MRR を使用して他の AWS リージョン間でも複製できるようになったため、ビジネスニーズに最も合致するリージョンのレジリエンス、データレジデンシー、コンプライアンス要件を満たすことができます。 MRR は Essentials または Plus 機能階層のユーザープールのアドオンとして利用でき、マルチリージョンの AWS KMS カスタマー管理キー (CMK) が必要です。Amazon Cognito を利用できる AWS リージョンの全リストについては、「リージョン別の AWS 機能」を参照してください。開始するには、開発者ガイドで手順を、価格の詳細については料金ページをご覧ください。

Beam model by Reflection is now available on Amazon SageMaker JumpStart and AWS Trainium

米国を拠点とするリフレクションが提供する最初のオープンウェイトモデルであるビームが、Amazon SageMaker AI のモデルハブである Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになりました。Beam によると、このクラスではオープンウェイトモデルの最前線で事業を展開しており、推論、コーディング、エージェントベンチマークのすべてにおいて優れたパフォーマンスを発揮しているとのことです。Beamは、オープンウェイトモデルをコールするだけのチームではなく、オープンウェイトモデルの上に構築するチーム向けです。自社の領域にフロンティアモデルを適応させたいお客様は、データとインフラストラクチャを完全に制御したまま、モデルの微調整、その重みの検査と変更、エージェントやワークフローの奥深くへの埋め込みを行うことができます。Beamは、お客様がSageMaker AIですでに使用している他のモデルと並行して動作し、すべてのSageMaker AIデプロイメントに組み込まれているのと同じ制御、監査証跡、監視により、生産需要に合わせて拡張できます。さらに、Beam は AWS Trainium3 用に移植および最適化されており、初日からモデルのデプロイとスケーリングを行うための高性能でコスト効率の高いオプションをお客様に提供しています。「Reflection は、API を通じてレンタルするだけでなく、開発者が実際に制御できるフロンティア AI を提供しています。Reflectionの共同創設者兼CEOであるMisha Laskinは、こう語っています。「BeamをSageMaker AIに導入することで、すでに信頼しているインフラストラクチャ、自分のAWSアカウントで稼働し、独自のデータで完全にコントロールできるようになり、何百万人もの開発者がその機能を活用できるようになります。\n Beamで開発しているチームは、APIを呼び出すだけでなく、独自のコードやデータに基づいて微調整したり、独自のドメインに特化させたり、ツール全体のマルチステップのエージェントワークフローに組み込んだりすることができます。実際には、実際のソフトウェアの問題を解決し、コードを生成してレビューし、運用作業を自動化し、単に利用するだけのモデルではなく、形作れるモデルに基づいて高度な数学と科学の推論に取り組む必要があります。BeamはApache 2.0ライセンスの下でリリースされているため、お客様はモデルを検査してカスタマイズすると同時に、自分のAWSアカウントでモデルを実行することもできます。これにより、データはプライベートに保たれ、管理下に置かれ、すでに利用しているのと同じAWSセキュリティおよびコンプライアンス機能によって保護されます。「Beam のような高度な AI モデルが Amazon SageMaker で利用できるようになったので、ウェイト、データ、パイプラインを完全に可視化しながら、オープンウェイトのフロンティア AI を自社の安全な環境内で完全に実行できます。マルチモデル AI の時代において、オープン性とマネージドインフラストラクチャの組み合わせは AI エコシステムに欠かせない要素です。クライアント固有のセキュリティと統制に関するミッションの問題に合わせて高度なAIを自由に導入して適応できることで、より多くの機関が高度なAIを企業全体に導入する柔軟性が高まります」と、アクセンチュア・フェデラル・サービスの最高AI責任者であるギャレット・バーンツェンは述べています。

Beam は当初、米国東部 (バージニア北部) と米国東部 (オハイオ) の Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになりました。このモデルには BF16、FP8、および NVFP4 のチェックポイントバリアントがあり、フルマネージド型の SageMaker JumpStart エンドポイントを介してデプロイできます。まず、Amazon SageMaker Studio 内の SageMaker JumpStart で「Beam」を検索するか、SageMaker AI に直接デプロイしてください。詳細については、AWS 機械学習ブログ「リフレクションビームの紹介」、SageMaker AI ドキュメント、デプロイガイダンスに関する SageMaker JumpStart ドキュメントを参照してください。

AWS Neuron 2.33 adds native PyTorch support, Neuron Observer, and other new features

AWS Neuron 2.33が利用可能になり、AWS TrainiumのネイティブPyTorchバックエンドであるTorchNeuronがパブリックベータで導入されました。標準の PyTorch API を使用して記述されたモデルは、Amazon EC2 の Trn2 および Trn3 インスタンスで、イーガーモードまたは torch.compile を使用して実行できます。このリリースでは、パブリックベータ版の Neuron Observer も導入されました。これにより Trainium のヘルス問題が 1 秒以内に検出され、影響を受けるノードまたはデバイスが特定されます。\n vLLM Neuron プラグインが vLLM 0.29.0 にアップグレードされ、Wan2.2 ビデオ生成用の vLLM オムニニューロンプラグインが Neuron リリースの一部になりました。どちらもトーチニューロンを介したネイティブ PyTorch コンパイルをサポートしています。PyTorchトレーニング用の新しいニューロンディープラーニング AMI とディープラーニングコンテナには、TorchNeuron、PyTorch 2.14、TorchTitan が含まれます。ニューロンエクスプローラーは torch.profiler でキャプチャされたプロファイルを開きます。イーガーモードでメモリ不足エラーをデバッグできるように、PyTorch のメモリスナップショットから、割り当てが行われた Python ソース行に割り当てられるようになりました。

Neuron Kernel Interface (NKI) で記述されたカーネルは、ジェネレーターやクラス継承を含む完全な Python 言語をメタプログラミングに使用できるようになりました。NKI ライブラリには、DeepSeek-V3.2、Qwen3.5、Kimi Delta Attention 用のカーネルを含む 25 個の新しい実験用カーネルが追加されています。

はじめに、以下のリソースを参照してください。

AWS Neuron 2.33.0 リリースノート

AWS トーチニューロンのドキュメント

AWS ニューロンオブザーバーのドキュメント

AWS Neuron カーネルインターフェイスのドキュメント

AWS ニューロン

Amazon Connect Customer launches two new layouts for agent workspace

Amazon Connect Customer では、エージェントワークスペースの画面スペースを最適化する 2 種類のレイアウトが提供されるようになりました。コンタクトセンターのエージェントは、顧客の問題を解決するために必要なすべてのコンタクトコントロールとアプリケーションを含むエージェントワークスペースで毎日何時間も過ごします。さまざまなチャネルやワークフローを扱うエージェントは、自分のツールをすばやく読み、対応し、アクセスできるように、ワークスペースの配置を変えたいと考えています。これで、管理者は各チームに最適なレイアウトを選択できるようになり、エージェントの効率と満足度が最大化されます。\n モダンレイアウトでは、連絡先コントロールがワークスペースの上部にあるため、音声通話中に下にあるアプリケーションの画面スペースを最大限に活用できます。エージェントがモダンレイアウトでチャット、電子メール、およびタスク連絡先を処理する場合、より高く、より広い領域を読んだり応答したりできるようになりました。クラシックレイアウトでは、すでにエージェントワークスペースを使用しているエージェントにとって使い慣れたエクスペリエンスが提供され、チャネルごとに拡張および縮小できる連絡先コントロールと、サイズ変更可能なエージェントアシストアプリケーションが追加されました。管理者は、上部にコントロールがある別のエージェントデスクトップから移行するチームにモダンレイアウトを割り当てることができますが、エージェントワークスペースにすでに慣れているチームはクラシックレイアウトを使用できます。

Amazon Connect カスタマーエージェントワークスペースの新しいレイアウトは、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アフリカ (ケープタウン)、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)、カナダ (中部)、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパ (ロンドン) の AWS リージョンで使用できます。

詳細を確認して使用を開始するには、Amazon Connect カスタマー管理者ガイドのエージェントワークスペースを参照してください。

Amazon S3 server access log delivery to Amazon CloudWatch Logs now available in five additional AWS Regions

Amazon S3 サーバーアクセスログの Amazon CloudWatch Logs への配信が、AWS GovCloud (米国) リージョン、AWS ヨーロッパソブリンクラウド、および AWS 中国リージョンで利用できるようになりました。CloudWatch Logs にアクセスログを作成すると、到着時にクエリを実行したり、アラームを設定したり、AWS キー管理サービス (AWS KMS) キーで暗号化したりできます。この新しい配信パスは、サーバーアクセスログの S3 汎用バケットへの既存の配信を補完するものであり、データへのアクセスをより柔軟に監視および分析できるようになります。\n CloudWatch Logs への配信により、エラー率に関するアラームの設定、トラフィックパターンの監視、アクセスインシデントの調査、S3 アクセスアクティビティとその他の運用データの関連付けが可能になります。

CloudWatch Logs への S3 サーバーアクセスログの配信が、すべての AWS リージョンで利用できるようになりました。Amazon CloudWatch ログには、販売されたログの料金が適用されます。価格の詳細については、Amazon CloudWatch の料金表をご覧ください。詳細については、Amazon S3 ユーザーガイドをご覧ください。

Amazon SageMaker AI now supports custom sequence lengths for serverless model customization jobs

本日、Amazon SageMaker AI は、サーバーレスモデルのカスタマイズジョブ中に使用するシーケンス長を設定する機能を発表しました。Amazon SageMaker AI のサーバーレスモデルカスタマイズは、gpt-oss、Gemma、Llama、Nemotron、Qwen などの人気ファミリーのモデルを含む、多くのオープンウェイトモデルの微調整をサポートしています。以前は、各微調整レシピは顧客が変更できない固定のシーケンス長で実行されていました。お客様は、ユースケースでより良い結果を得るために、これらのパラメーターを変更する必要がある場合があります。また、一部のモデルでサポートされていた静的なデフォルト値よりも長いシーケンス長を求める声もお客様から寄せられました。\nこれで、カスタマイズジョブのハイパーパラメータの一部として、選択したモデルと技法の公開されている最大値まで、シーケンス長パラメータを設定できます。SFT ジョブと DPO ジョブには dataset_max_len ハイパーパラメーターを設定し、RFT ジョブには max_prompt_length と max_response_length ハイパーパラメーターを設定できます。これにより、短い質問と回答のペアで作業している場合でも、複数ページの文書を扱う場合でも、トレーニングデータの特性に合わせてより細かく制御できます。公開されている最大数は、モデルや手法にもよりますが、多くのモデルでは最大16,000トークンです。 SageMaker AI のサーバーレスモデルのカスタマイズは、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「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 を使用するか、お好きなコーディングアシスタントでエージェントスキルを使用してください。詳細および各手法でサポートされているシーケンス長のリストについては、SageMaker AI ドキュメントを参照してください。

AWS Network Firewall now supports Route 53 Resolved IP Validation

AWS ネットワークファイアウォールが IP 検証をサポートするようになり、ドメインベースのフィルタリングが HTTP/HTTPS だけでなく SFTP や SSH などのプロトコルにも拡張されました。この新機能は、接続の送信先 IP アドレスが VPC の Amazon Route 53 VPC Resolver によって解決されたことを検証し、クライアントがドメインルールをバイパスできるというセキュリティ上のギャップを埋めます。\n この機能により、Network Firewall のお客様は HTTP/HTTPS だけでなく、どのプロトコルにもドメインフィルタリングルールを実装できるようになり、IP ベースのルールのみよりも柔軟なセキュリティポリシーを実現できます。Route 53 VPC Resolver によって解決された IP を SNI と照合して検証し、トラフィックが合法的に解決された宛先にのみ届くようにすることで、サーバー名識別子 (SNI) のなりすましに対する保護を簡素化します。組織は、複雑な回避策なしに、ウェブアプリケーションからファイル転送プロトコルまで、あらゆる種類のアウトバウンドトラフィックに一貫したドメインベースのセキュリティポリシーを適用できるようになりました。さらに、Route 53 リゾルバー DNS ファイアウォールを VPC リゾルバーと併用して DNS セキュリティを強化することもできます。

解決済み IP 検証は、AWS ネットワークファイアウォールと Route 53 リゾルバー DNS ファイアウォールが利用できるすべての AWS 商用地域で、追加料金なしで利用できます。サポートされているリージョンの全リストについては、リージョン別の AWS 機能ページをご覧ください。

詳細については、AWS Network Firewall 製品ページとサービスドキュメントをご覧ください。

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