2026/11/9 9:00:00 ~ 2026/11/10 9:00:00 (JST)

最近の発表

AWS Glue adds 100 new native connectors for popular SaaS applications

AWS Glue は、一般的な SaaS および REST API ベースのアプリケーションのデータへのアクセスを簡素化する 100 の新しいネイティブコネクタをサポートするようになりました。以前は、SaaS アプリケーションから AWS にデータを取り込むには、カスタムコードを書く必要がありました。今では、チームは AWS Glue Data Catalog で一度接続を作成すれば、AWS Glue ですでに使用しているのと同じ権限モデルで ETL ジョブ間で再利用できます。\n 新しいコネクタは、ジェネレーティブ AI、財務、決済、マーケティング、製品分析、人事、エンジニアリング、IT 運用、コラボレーションツールなど多岐にわたります。AI チームは、Anthropic などのモデルプロバイダーから使用状況データやコストデータを取得して、ジェネレーティブ AI の採用と支出を追跡できます。財務チームは、Adyen、Square、Xero などのアプリケーションからのトランザクションを統合して、より迅速にレポートを作成できます。製品チームとマーケティングチームは、Chargebee、Amplitude、Klaviyo などのツールから得た請求、使用状況、キャンペーンのデータを組み合わせて、顧客の生涯価値を把握できます。人事チームは、BambooHR や Gustoなどのシステムからの人員データを統合して人員数を計画できます。エンジニアリングチームは、PagerDuty、Sentry、Jenkins、Vercel などのツールからのインシデントデータやデプロイメントデータを結合して、信頼性を追跡できます。統合されたデータを Amazon S3 または Amazon Redshift に読み込んで、分析やレポートを作成できます。

100 個の新しい AWS Glue コネクタは、Glue バージョン 5.0 以降のすべての AWS 商用リージョンで利用できます。

詳細については、AWS Glue ドキュメントで利用可能なコネクタの完全なリストと、個々のコネクタへの接続について学んでください。

AWS STS now supports cross-partition federation for AWS identities

AWS Security Token Service (AWS STS) では、ワークロードが 1 つのパーティションで AWS Identity and Access Management (IAM) ID を使用して、別のパーティションの IAM ロールの一時的な認証情報を取得できるようになりました。長期的な認証情報を保存する必要がないため、セキュリティ体制の改善に役立ちます。パーティションは、商用リージョンや AWS GovCloud (米国) リージョンなどの AWS リージョンのグループであり、各パーティションには独立した IAM インスタンスがあるため、パーティション間には厳密な境界が設けられています。以前は、パーティション間でワークロードを実行する組織は、IAM ユーザーアクセスキーなど、自動的に期限切れにならない長期的な認証情報に頼ることが一般的でした。\n 今回のリリースでは、既存のGetWebIdentityTokenおよびAssumeRoleWithWebIdentity APIを使用して、ワークロードが自身のパーティションにあるAWS STSに短期間のトークンをリクエストし、それを別のパーティションの一時的なAWS認証情報と交換するようになります。どのアイデンティティが各ロールにアクセスできるかを制御し、組織全体にガバナンスを適用し、両方のパーティションでの AWS CloudTrail でのトークンの使用状況を監査できます。今回の発表は、セキュリティとコンプライアンスのレポートを統合したり、運用ツールを一元化したりするなどのシナリオに役立ちます。組織がすでにパブリックキーインフラストラクチャ (PKI) を運用している場合、IAM Roles Anywhere はパーティション間アクセスの 1 つの選択肢です。

パーティション間フェデレーションは、すべての商用 AWS リージョン、AWS GovCloud (米国) リージョン、中国リージョン、および AWS 欧州ソブリンクラウド (ドイツ) リージョンで追加料金なしで利用できます。詳細については、IAM ユーザーガイドの「AWS パーティション間の AWS ID のフェデレーション」とブログ記事「AWS IAM アウトバウンド ID フェデレーションによるパーティション間アクセスの簡素化」を参照してください。

Amazon Quick is now AWS Quick

仕事専用に構築された AI ワークスペース Amazon Quick が AWS Quick になりました。これは、Quick が AWS サービスとして当初から組み込まれていたエンタープライズセキュリティとガバナンスを反映した名前です。新しい名前は Quick ウェブサイト、ウェブ、デスクトップ、モバイルアプリ、および AWS ドキュメントに表示されるようになりました。既存のお客様は何もしなくてもよく、Quickは以前と同じように機能します。\n Quick のビジネスインテリジェンス機能である Amazon クイックサイトが AWS クイックサイトになりました。Quick Sight のお客様は、データ、設定、価格を変更することなく、現在と同じようにダッシュボード、データセット、分析を引き続き使用できます。

Quick では、チームが AI エージェントを使用して、ベンダーに関係なく、すでに使用しているデータやアプリケーションを調査し、分析し、行動を起こすことができます。Quickは、ユーザーの役割、チーム、仕事のつながりを理解しているため、誰でもわかりやすい言葉でエージェント、アプリ、自動化を構築して、チーム全体の共有資産にすることができます。クイックは HIPAA の対象であり、FedRAMP、SOC 2、ISO 27001 などのコンプライアンス認証を取得しています。データはお客様の環境内に残り、他人のモデルをトレーニングすることはありません。

AWS Quick は多くの AWS リージョンで利用できます。詳細については、AWS リージョンの表を参照してください。

詳細については、「AWS Quick」を参照してください。

Claude Fable 5.2 is now available on AWS GovCloud (US)

Claude Fable 5.2 が AWS GovCloud (米国) で利用できるようになり、規制対象のお客様に Anthropic の最も有能な技術作業用の一般提供モデルを提供しています。Fable 5.2 は、コーディング、数学、科学における最も困難なプロジェクトに新たな基準を打ち立てます。Anthropic は、ソフトウェアエンジニアリング、科学研究、財務など、判断、反復、正確さが重要な分野に推奨しています。Claude Mythos 5.2は、Claude Fable 5.2と同じ基盤モデルであり、サイバーセキュリティと生物学の研究のためにサイバーとバイオの機能がすべて保持されており、Anthropicの検証プログラムを通じて利用できます。\n Claude Fable 5.2 では、何時間も、最長で何日も無人で作業できるため、自律的な作業が可能になり、より大規模で困難なプロジェクトにも取り組むことができます。複数のリポジトリやモノリポジトリにまたがる大規模で大まかに定義されたエンジニアリング問題に取り組み、独自の作業を進めながらテストし、受け継がれた結論に疑問を投げかける意欲が高まるため、以前のクロードモデルが見逃していた根本原因を見つけ出すことができます。Anthropicのテストでは、何百ものサブエージェントをリードエージェントとして調整し、再現できない結果にはフラグを付けました。コーディング以外にも、科学研究のための新しい分析方法を開発し、量的ファイナンスにフロンティア推論をもたらします。

Anthropicは、安全監視のためにデータを保存する必要があるFable 5.2とMythos 5.2を対象モデルとして指定しています。エンタープライズフロンティアセーフガードが利用可能になるまで、対象となるお客様はデータ保持なしでFable 5.2を使用できます。これらのモデルのデータ保持に関する詳細については、Amazon Bedrock 不正使用検知ページをご覧ください。

詳細については、Amazon Bedrock のドキュメントとリージョンの提供状況をご覧ください。

Amazon Bedrock now offers Claude Mythos 5.2 to Eligible Customers in AWS GovCloud (US)

プロダクション規模でジェネレーティブAIアプリケーションとエージェントを構築するためのプラットフォームであるAmazon Bedrockは、現在、AWS GovCloud（米国）の対象顧客に Claude Mythos 5.2 を提供しています。Claude Mythos 5.2 は、サイバーセキュリティ、ソフトウェアコーディング、複雑な推論タスクにわたるユースケースを対象とした Anthropic のこれまでで最も高度な AI モデルです。このモデルは、ソフトウェア内の高度なセキュリティ脆弱性を特定し、悪用可能性を実証することができます。また、以前の AI モデルよりも手作業によるガイダンスが少なくて済むため、大規模なコードベースを把握し、実行可能な発見を導き出すことができます。これにより、セキュリティチームは防御的なサイバーセキュリティ作業を加速し、世界で最も重要なソフトウェアのセキュリティ脆弱性を発見して修正し、脅威が出現する前にそれらに対処することができます。Claude Mythos 5.2 は、強力なサイバーセキュリティ機能を備えた Anthropic の AI モデルのうち、AWS GovCloud (米国) で初めて利用可能になったものです。\n クロード・マイソス 5.2 は、Amazon Bedrock を通じて AWS GovCloud (米国) リージョンの対象となるお客様にご利用いただけます。アクセスは許可リストに登録されている組織に限定されています。開始するには、Anthropic のサイバー検証プログラムをご覧ください。

Amazon Connect Customer launches evaluation form templates

Amazon Connect Customer では評価フォームテンプレートが提供されるようになったため、管理者はフォームをゼロから作成する必要がなくなり、人間と AI エージェントのパフォーマンスの自動評価を導入する時間を短縮できます。これらのテンプレートは、カスタマーサービス、インバウンドセールス、セルフサービスといった一般的な顧客インタラクションシナリオに対応しています。各テンプレートは、人間と AI エージェントの行動を評価します。たとえば、カスタマーサービステンプレートには、「エージェントは顧客の問題に共感を示しましたか?」などの質問が含まれています。テンプレートには、顧客満足度や離職リスクなどのビジネス成果を評価する質問も含まれているため、マネージャーはエージェントの行動が結果とどのように関連しているかを確認できます。管理者はテンプレートをそのまま使用することも、導入前にカスタマイズすることもできます。\n この機能は、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、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)、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 AWS リージョンで利用できます。詳細については、当社のドキュメントとウェブページをご覧ください。Amazon Connect のお客様向け価格については、料金ページをご覧ください。

Introducing an open-source UI for graph analytics over data lakes with Amazon Neptune Analytics

本日、AWS は、お客様がデータレイクの記録を Amazon Neptune Analytics で分析するためのグラフに変換するのに役立つ、ローカルウェブ UI を備えたオープンソースソリューションを導入します。選択したレコードとリレーションシップを予測することで、お客様は独自の ETL パイプラインを構築しなくても、テーブル間の関係を調べたり、グラフアルゴリズムを実行したりできます。\n たとえば、顧客は口座と取引をグラフに投影して、口座のつながりを調べたり、調査が必要なコミュニティを特定したりできます。今日では、多くの場合、ノードとリレーションシップデータを準備するためのクエリを作成し、Neptune Analytics グラフを作成し、インポートを管理する必要があります。また、より狭い質問に対してデータセット全体を読み込まないようにするには、選択的予測を作成する必要がある場合もあります。

新しい UI では、これらのステップを 1 つのワークフローにまとめています。氷山テーブルでグラフ分析を実行するには、顧客が Athena カタログとデータベースを選択し、SQL/PGQ を使用してプロパティグラフを定義し、インポート前に行をプレビューします。このソリューションでは、Athena を介してプロジェクションクエリを実行し、選択したデータを Amazon S3 にステージングして、Neptune Analytics にインポートします。UI は、生成されたグラフをお客様が管理するのに役立ちます。読み込まれたグラフをGraph Explorerで開いて、リレーションシップのクエリや視覚化を行うことができます。[1]

UI はローカルで実行され、Amazon Neptune Analytics が利用できるすべてのリージョンで利用できます。開始するには、セットアップ手順を参照してください。

Amazon DocumentDB Serverless now provides up to 35% higher throughput

Amazon DocumentDB サーバーレスは、プラットフォームバージョン 4 のリリースにより、スループットが最大 35% 向上しました。プラットフォームバージョンはパフォーマンス、スケーリング機能、または機能が向上しており、クラスターレベルで自動的に管理されます。\n 新しいサーバーレスクラスターはすべて、お使いの AWS リージョンで入手可能な最新のプラットフォームバージョンで起動します。メンテナンスアクション保留中のサーバーレスプラットフォームバージョン更新を適用することで、プラットフォームバージョン 3 の既存のクラスターをプラットフォームバージョン 4 にアップグレードできます。これにより、更新をすぐに適用するか、次に予定されているメンテナンス期間中に、いつ更新を適用するかを制御できます。新しいプラットフォームバージョンにアップグレードした後は、以前のバージョンにダウングレードすることはできません。

クラスターのプラットフォームバージョンは AWS マネジメントコンソールで確認することも、DescribedBClusters API の ServerlessV2PlatformVersion フィールドで確認することもできます。詳細については、「Amazon DocumentDB サーバーレススケーリングキャパシティ」および「サーバーレスクラスターのプラットフォームバージョンの確認とアップグレード」を参照してください。

Amazon Athena introduces system tables for observability, auditing, and usage analytics

Amazon Athena では、使用状況データを自動的にキャプチャし、オブザーバビリティ、使用状況分析、監査のユースケースに使用できるシステムテーブルが提供されるようになりました。システムテーブルを有効にすると、使用状況データはクエリが完了してから数分以内にワークグループ全体で利用できるようになり、サービス管理型の読み取り専用の Iceberg テーブルとして Amazon S3 Tables に保存され、保持期間も設定可能です。Athena で直接クエリを実行すれば、スキーマの定義、パーティショニング、コンパクション、スナップショットのメンテナンスなど、テーブルは AWS がお客様に代わって管理するため、運用上の負担がなくなります。\n Athena は GetQueryExecution、CloudWatch メトリックス、CloudTrail ログなどの API を通じて使用状況データを提供します。今回のローンチにより、使用状況データは氷山テーブルとしても利用できるようになり、カスタムパイプラインを構築したり管理したりしなくても、検索、フィルタリング、集計、結合を直接行うことができます。プラットフォームチームは query_executions テーブルをクエリして、カスタム ETL を使用せずに、ワークグループごと、ユーザーごと、または単純な SQL ステートメントを使用してテーブルごとにスキャンされたデータを表示するコスト配分ダッシュボードを構築できます。さらに、AWS Agent Toolkit にはシステムテーブルをクエリして使用パターン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。データはオープンな Apache アイスバーグ形式で保存されているため、DuckDB、Amazon Redshift、Amazon EMR、またはその他の Iceberg 互換エンジンを使用してクエリすることもできます。

Athena システムテーブルは、Athena テーブルと Amazon S3 テーブルが利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。はじめに、Athena コンソールまたは API からシステムテーブルを有効にしてください。詳細については、Amazon Athena のドキュメントまたはブログをご覧ください。

Claude Fable 5.2 is now available on AWS

Claude Fable 5.2 が AWS で利用可能になり、Anthropic の最も高性能で一般的に利用可能な技術作業モデルをすべてのお客様に提供できるようになりました。Fable 5.2 は、コーディング、数学、科学における最も困難なプロジェクトに新しい基準を打ち立てます。Anthropic は、ソフトウェアエンジニアリング、科学研究、金融など、判断力、反復、正確さが重要な分野に推奨しています。Claude Mythos 5.2は、Claude Fable 5.2と同じ基盤モデルであり、サイバーセキュリティと生物学の研究のためにサイバーとバイオの機能がすべて保持されており、Anthropicの検証プログラムを通じて利用できます。\n Claude Fable 5.2 は、何時間も、最長で何日も無人で作業できるため、自律的な作業が可能になり、より大規模で困難なプロジェクトにも取り組むことができます。複数のリポジトリやモノリポジトリにまたがる大規模で大まかに定義されたエンジニアリング問題に取り組み、独自の作業を進めながらテストし、受け継がれた結論に疑問を投げかける意欲が高まるため、以前のクロードモデルが見逃していた根本原因を見つけ出すことができます。Anthropicのテストでは、何百ものサブエージェントをリードエージェントとして調整し、再現できない結果にはフラグを付けました。コーディング以外にも、科学研究のための新しい分析方法を開発し、量的ファイナンスにフロンティア推論をもたらします。

Anthropicは、安全監視のためにデータを保存する必要があるFable 5.2とMythos 5.2を対象モデルとして指定しています。エンタープライズフロンティアセーフガードが利用可能になるまで、対象となるお客様はデータ保持なしでFable 5.2を使用できます。これらのモデルのデータ保持に関する詳細については、Amazon Bedrock 不正使用検知ページをご覧ください。

お客様が Claude Fable 5.2 にアクセスするには、Amazon Bedrock と AWS のクロードプラットフォームの 2 つの方法があります。詳細については、Amazon Bedrock のドキュメント、リージョンの提供状況、および Claude Platform on AWS のドキュメントを参照してください。

AWS Analytics services now support Workday Data Cloud integration

本日、AWS は AWS Analytics サービスと Workday データクラウド間の新しい双方向のゼロコピー統合を発表しました。システム間でデータを複製する ETL パイプラインを構築して維持する代わりに、両社の顧客は AWS と Workday のデータセット全体をその場でクエリできるようになりました。データの移動やコピーは不要で、両方の環境の既存のセキュリティ管理は維持されます。\nAWS から、Amazon SageMaker Unified Studio、Amazon EMR、AWS Glue、Amazon Redshift、Amazon Athena を使用して Workday ライブデータクエリを通じて Workday データをクエリしたり、カタログフェデレーションを通じて Workday データクラウドの Apache Iceberg テーブルにフェデレートしたりできます。SageMaker Unified Studio、AWS Glue、または AWS Lake Formation コンソールで接続を設定し、すぐにクエリを開始してください。アクセスは AWS と Workday の権限によって管理されます。 Workday から、AWS Glue データカタログ Iceberg REST エンドポイントを Workday Analytics の外部カタログとして登録し、AWS アイスバーグテーブルに直接クエリを実行できます。一般的なユースケースには、人材分析、要員計画、機械学習のために労働力データをビジネスデータと組み合わせることが挙げられます。 この統合は、AWS Glue が利用できるすべての AWS 商用リージョンで利用できます。詳細については、AWS Glue ユーザーガイド、Workday データクラウド上の Workday データクラウドと AWS との統合、および AWS ビッグデータブログ投稿を参照してください。

Introducing AWS Nitro Sandboxes on Amazon EKS, ECS and EC2 for hardware isolated pods, tasks and VMs

AWS Nitro サンドボックスは、Nitro ハイパーバイザーによって管理される軽量 VM として利用できるようになりました。Nitro Sandbox を Amazon EKS ポッドや Amazon ECS タスクに使用したり、AWS Nitro System を搭載したハードウェアから分離された独自の仮想マシンで、内部で実行されている AI エージェントを含む軽量仮想マシン (VM) を使用したりできます。各ワークロードには、Nitro で分離された仮想マシンの分離境界が適用されます。これにより、信頼できないワークロード、マルチテナントワークロード、規制対象のワークロードを 1 つのインスタンスのリソース内で安全に実行できます。\n Nitro Sandbox は EC2 インスタンス上でネイティブに近いパフォーマンスで実行され、Nitro ハイパーバイザーの分離を継承します。また、暗号化認証によってワークロードを検証できるため、シークレットはその完全性が証明された Nitro Sandbox にのみ公開されます。Nitro Sandboxes では、単一の EC2 インスタンスを複数のエージェントワークロードで安全に共有することで、LLM が生成したコードを独立した環境で安全に実行できると同時に、使用率を高め、コンピューティングコストを削減できます。EKS ポッドや ECS タスクを Nitro Sandbox 上で簡単に実行できるようにして、各ポッドまたはタスクにそれぞれ独立した環境を持たせることができます。EKS または ECS で Nitro Sandbox を有効にするには 1 行の変更が必要で、各ポッドまたはタスクには独自の VM が割り当てられ、ワークロードは完全にネイティブなままになります (ポッド ID、VPC CNI、EBS/EFS/S3 ストレージ、CloudWatch はすべてすぐに使用できます)。完全に制御したい場合は、独自の AMI、オーケストレーション、および仮想マシンモニター (VMM) を使用して、EC2 上で Nitro Sandbox を直接実行してください。Amazon Linux と Firecracker はネイティブでサポートされており、他のオプション用のパッチも現在入手可能です。

AWS Nitro Sandbox は現在、世界中のすべての商業地域のほとんどの Nitro ベースの EC2 インスタンスで、追加料金なしで利用できます。

詳細を確認して使用を開始するには、EKS ユーザーガイドまたは ECS ユーザーガイドを参照してください。実装の詳細や Nitro Sandbox の使用方法を完全にカスタマイズする方法については、EC2 ユーザーガイドの Nitro Sandboxes ドキュメントを参照してください。

Amazon S3 Access Points for Amazon FSx are now available in additional AWS Regions

Amazon S3 アクセスポイントを、さらに 4 つの AWS リージョンの Amazon FSx for NetApp ONTAP ファイルシステムに、さらに 20 の AWS リージョンの Amazon FSx for OpenZFS ファイルシステムに接続できるようになりました。この機能により、Amazon FSx のファイルデータにアクセスして、S3 と連携するさまざまな人工知能、機械学習、分析サービスおよびアプリケーションで使用できるようになり、データは引き続き FSx ファイルシステムに保存されます。\n Amazon FSx 用 S3 アクセスポイントは S3 エンドポイントで、S3 ベースのアプリケーションとサービスが Amazon S3 API を介して FSx ファイルシステム上のデータにアクセスできるようにする、データをコピーまたは移動する必要はありません。たとえば、ジェネレーティブ AI アプリケーションとエージェントを Amazon Bedrock ナレッジベースでファイルデータに接続すると、関連性のあるコンテキストに応じた応答を提供できます。ユーザーは Amazon Athena を使用して同じデータをその場でクエリしたり、AWS Glue で変換したりできます。また、AWS Transfer Family を使用して SFTP、FTPS、FTP、FTP 経由でパートナーとファイルを共有できます。Amazon ECS や AWS Fargate などのサーバーレスコンピューティング、または独自の S3 ベースのアプリケーションからファイルにアクセスすることもできます。

ONTAP 用 FSx および OpenZFS 用 FSx 用 Amazon S3 アクセスポイントが、北米、南米、ヨーロッパ、アジア太平洋、アフリカの他の AWS リージョンで利用できるようになりました。各ファイルシステムでサポートされている AWS リージョンの全リストについては、FSx for ONTAP および FSx for OpenZFS ユーザーガイドを参照してください。Amazon FSx コンソール、AWS コマンドラインインターフェイス (AWS CLI)、または AWS ソフトウェア開発キット (AWS SDK) を使用して S3 アクセスポイントを作成してアタッチすることから始めましょう。詳細については、ネットアップ ONTAP 向け Amazon FSx と OpenZFS 向け Amazon FSx 製品ページ、Amazon S3 アクセスポイントのページ、FSx for ONTAP と OpenZFS のユーザーガイドをご覧ください。

Amazon EKS Auto Mode and Karpenter now support Dynamic Resource Allocation

Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) は、Amazon EKS 自動モードと Karpenter を使用する際に、NVIDIA GPU とエラスティックファブリックアダプター (EFA) ネットワークデバイスの動的リソース割り当て (DRA) をサポートするようになりました。Kubernetes ワークロードに必要なデバイス属性を DRA で定義し、ポッド間で GPU デバイスを共有し、トポロジに合わせた GPU デバイスと EFA デバイスを割り当てることができるようになりました。その間、Amazon EKS Auto Mode と Karpenter はワークロードの需要に基づいて Amazon EC2 インスタンスを動的にスケーリングできます。\n DRA では、モデル、アーキテクチャ、またはその他の属性ごとに、どの GPU または EFA デバイスをワークロードに割り当てることができるかを記述する ResourceClaim オブジェクトまたは ResourceClaimTemplate オブジェクトを定義します。分散型トレーニングや推論を実行する場合、PCIe 対応の GPU デバイスと EFA デバイスを定義して最適なパフォーマンスを実現できます。その後、ワークロードが構成内の DRA オブジェクトをリクエストすると、Karpenter は一致する最もコストの低いインスタンスを自動的に起動します。Amazon EKS 自動モードを使用する場合、NVIDIA DRA ドライバーと EFA DRA ドライバー (DRANET) が組み込まれており、DRA オブジェクトを定義してワークロードで使用するだけです。Amazon EKS Auto Mode は、DRA を使用するワークロードと、同じデバイスタイプのデバイスプラグインを使用するワークロードが同じノードで実行されないように自動的に防止し、移行中にサイレントデバイスのオーバーサブスクリプションが発生するリスクを軽減します。

Amazon EKS 自動モードと Karpenter の DRA サポートは、AWS GovCloud (米国) リージョンと中国リージョンを除くすべての AWS リージョンで利用できます。DRA サポートは Karpenter ではすべての Kubernetes バージョンで利用でき、Amazon EKS オートモードでは Kubernetes バージョン 1.36 以降で利用できます。詳細については、Amazon EKS ユーザーガイドの DRA ドキュメントと Karpenter ドキュメントを参照してください。

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