AWS Glue Interactive Sessions は Apache Spark Connect をサポートするようになり、Amazon SageMaker Unified Studio のマネージドノートブック、または Jupyter、Visual Studio Code のような好みのノートブック環境や IDE から、クラスターを管理することなく AWS Glue のサーバーレスインフラストラクチャ上で Apache Spark アプリケーションを開発および実行できるようになりました。Spark Connect を使用すると、クライアントアプリケーションと Spark 実行環境を分離するシンクライアントアーキテクチャを使用して、AWS Glue Interactive Sessions に Spark ジョブを送信できます。これにより、本番環境にデプロイする前に、アドホックなデータ探索、段階的なデバッグ、増分 PySpark ジョブ開発などのワークフローを、使い慣れたツールからすべて実行できるようになります。Spark Connect は、クライアントの依存関係をサーバーサイドの Spark ランタイムから分離することで、アップグレードを簡素化し、安定性を向上させます。オブザーバビリティについては、Spark UI を介したリアルタイムセッション監視、Spark History Server を介した履歴追跡、AWS Glue API、CLI、または SDK を使用したセッション管理が可能です。Spark Connect を使用した AWS Glue Interactive Sessions は、アジアパシフィック (ムンバイ、ソウル、シンガポール、シドニー、東京)、カナダ (中部)、ヨーロッパ (フランクフルト、アイルランド、ロンドン、パリ、ストックホルム)、南米 (サンパウロ)、米国東部 (オハイオ、北バージニア)、および米国西部 (オレゴン) で利用可能です。開始するには、Amazon SageMaker Unified Studio のノートブック、Python インタープリターを備えた好みの IDE、または AWS API、SDK、CLI から Spark Connect を使用して Glue Interactive Sessions に接続してください。詳細については、AWS Glue Interactive Sessions のドキュメントをご覧ください。

AWS HealthOmics は、ワークフローエンジンのログを Amazon CloudWatch にリアルタイムでストリーミングするようになり、顧客はワークフロー実行の進捗状況をリアルタイムで監視できるようになりました。AWS HealthOmics は、HIPAA 準拠のサービスであり、ヘルスケアおよびライフサイエンスの顧客が、完全に管理されたバイオインフォマティクスワークフローで大規模な科学的ブレークスルーを加速するのに役立ちます。 リアルタイムのエンジンログストリーミングは、研究者、バイオインフォマティシャン、ワークフロー開発者に実行中の実行詳細への即時アクセスを提供することで、反復的なワークフロー開発とデバッグを加速します。ストリーミングされたエンジンログは、ワークフローオーケストレーションイベント、タスクスケジューリングの詳細、インポート/エクスポートアクティビティ、およびエラー時のフルスタックトレースへの可視性を提供します。これらはすべてリアルタイムでエンジンログストリームにルーティングされます。顧客は、ログパターンで CloudWatch アラームを設定して異常を早期に検出し、継続的な監視のためのダッシュボードを構築し、既存のオブザーバビリティツールと統合できます。 リアルタイムのエンジンログストリーミングは、現在、すべての AWS HealthOmics リージョン（米国東部（バージニア北部）、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）、アジア太平洋（シンガポール、ソウル））で、Nextflow、WDL、および CWL ワークフロー実行で利用可能です。詳細については、CloudWatch Logs ドキュメントで HealthOmics を監視するを参照してください。

AWS DevOps Agent がプレビュー版でリリース管理機能を提供するようになりました。これにより、コード変更のリリース準備状況を確認し、自律的なリリース テストを実行することで、コードを安全かつ確実に本番環境にデプロイできるようになります。この機能追加により、AWS DevOps Agent はデリバリーとオペレーションの両方で機能するようになります。コード変更のデプロイを加速・検証し、AWS、マルチクラウド、オンプレミス環境全体でアプリケーションを最適に実行し続けることで、チームはより迅速にコードをリリースし、MTTR を削減し、オペレーショナル エクセレンスを達成できます。リリース準備状況レビューでは、AWS DevOps Agent はコード生成中に、内部標準からの逸脱、依存関係への影響、アクセス制御を確認することで、本番環境の安全性についてコード変更を評価します。リポジトリ間の依存関係をマッピングして、コミット前に破壊的な変更を検出し、決定論的な証明を使用して、インフラストラクチャの変更が AWS Well-Architected ベスト プラクティスから逸脱していないことをレビューします。リリース テストでは、AWS DevOps Agent は、顧客がプロビジョニングした環境で Web および API ベースのアプリケーションのテスト プランを生成・実行し、人間によるレビュー担当者が見落とす可能性のあるリグレッション、UX の問題、統合の失敗を検出します。プレビューを開始するには、AWS DevOps Agent スペースでコード リポジトリとパイプラインを接続します。AWS DevOps Agent のリリース管理は、米国東部（バージニア北部）リージョンで利用可能であり、プレビュー期間中は追加料金なしで利用できます。AWS DevOps Agent の本番稼働が利用可能な AWS リージョンのリストについては、サポートされているリージョンの表を参照してください。一般提供されている本番稼働機能の料金については、AWS DevOps Agent の料金を参照してください。

Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition および Amazon Relational Database Service (RDS) for MySQL は、以前の 2027 年 2 月 28 日の終了日から、2029 年 6 月 30 日まで Amazon RDS Extended Support for MySQL 5.7 を提供するようになりました。これは、Aurora MySQL バージョン 2 (MySQL 5.7 互換) および RDS for MySQL バージョン 5.7 に適用され、お客様はサポートされているメジャーバージョンへのアップグレードを計画および完了するための追加時間を確保できると同時に、重要なセキュリティパッチとバグ修正を引き続き受け取ることができます。RDS Extended Support は、クリティカルおよびハイの CVE に対するセキュリティパッチ、クリティカルな運用上の問題に対するバグ修正、および標準の Aurora および RDS SLA 内での AWS Support へのアクセスを提供します。この延長による価格の変更はなく、RDS Extended Support for MySQL 5.7 を使用しているお客様は、2029 年 6 月 30 日まで引き続き Year 3 の価格が適用されます。価格の詳細については、Aurora pricing および RDS for MySQL pricing を参照してください。最新のデータベース機能、パフォーマンスの向上、およびセキュリティ強化のメリットを享受するために、MySQL 8.0 または MySQL 8.4 互換バージョンへのアップグレードをお勧めします。Amazon RDS Blue/Green Deployments、インプレースアップグレード、またはスナップショットリストアを使用してアップグレードできます。詳細については、Aurora MySQL および RDS for MySQL のユーザーガイドを参照してください。この延長は、Aurora MySQL および RDS for MySQL が利用可能なすべての AWS リージョンで利用可能です。Amazon Aurora は、グローバル規模での高パフォーマンスと可用性を、MySQL および PostgreSQL との完全な互換性で実現するように設計されています。Amazon RDS for MySQL、PostgreSQL、および MariaDB は、クラウドでのオープンソースデプロイメントのセットアップ、運用、およびスケーリングを容易にします。開始するには、Aurora および RDS の開始方法のページをご覧ください。

Amazon Relational Database Service (RDS) for PostgreSQL、MySQL、およびMariaDBで、AWS Graviton5ベースのM9gデータベース（DB）インスタンスが一般提供開始されました。Graviton5ベースのインスタンスは、Amazon RDSオープンソースデータベースにおいて、同サイズのGraviton4ベースのインスタンスと比較して、オンデマンド価格で最大30%のパフォーマンス向上と最大23%の価格性能比向上を実現します。これは、データベースエンジン、バージョン、ワークロードによって異なります。AWS Graviton5プロセッサは、AWS Nitro System上に構築された、カスタム設計された最新世代のAWS Gravitonプロセッサです。M9g DBインスタンスは、新しい24xlargeおよび48xlargeサイズで利用可能です。これらの新しいサイズにより、M9g DBインスタンスは最大192 vCPU、最大100Gbpsの高度なネットワーキング帯域幅、およびAmazon Elastic Block Store（Amazon EBS）への最大72Gbpsの帯域幅を提供します。これらのインスタンスは、米国東部（バージニア北部、オハイオ）、米国西部（オレゴン）、および欧州（フランクフルト）リージョンで利用可能です。価格とリージョンごとの利用可能性に関する完全な情報については、Amazon RDSの価格ページを参照してください。これらのDBインスタンスタイプをサポートする特定のエンジンバージョンに関する情報については、Amazon RDSのドキュメントを参照してください。

AWSは、第2世代AWS Outpostsラックでのbmn-cx3aインスタンスの提供開始を発表しました。bmn-cx3aインスタンスは、最大周波数4.1 GHzの第5世代AMD EPYCプロセッサとNVIDIA ConnectX-7 (CX7) ネットワークインターフェイスカードを搭載し、ほぼラインレートで動作する最大800 Gbpsのベアメタル高速ネットワーク帯域幅を提供します。bmn-cx3aインスタンスは、2つのサイズ、bmn-cx3a.metal-32xlおよびbmn-cx3a.metal-64xlで、最大256コアと1.5 TBのメモリを提供し、2x 8 TB NVMe SSDストレージを備えています。ネイティブなレイヤー2 (L2) マルチキャストとハードウェアPrecision Time Protocol (PTP) サポートにより、bmn-cx3aインスタンスは、リアルタイム市場データ取り込みおよび配信、市場およびリスク分析、通信5Gコアネットワークアプリケーション、メディア配信などの高スループットワークロード向けに設計されています。AWS Outpostsラック上のbmn-cx3aインスタンスは、第2世代Outpostsラックがサポートされているすべての国および地域で利用可能です。OutpostsラックがサポートされているAWSリージョンおよび国/地域の最新リストについては、OutpostsラックFAQページをご覧ください。

本日、AWSはAmazon Quickの複数の新機能、すなわち自律型エージェント、マルチデータセット分析機能、再設計されたアクティビティフィードを発表します。Amazon Quickは、人気のビジネスアプリケーションに接続し、ユーザーのワークフローを学習するAIアシスタントです。これらの新機能により、Quickは繰り返しタスクを継続的に処理し、複数のデータソースにわたる統合分析を提供できるようになります。 自律型エージェントを使用すると、ユーザーは自然言語でタスクを説明し、ステップバイステップの承認から広範な目標ベースの実行まで、詳細な自律レベルを設定できます。エージェントは継続的に動作し、停滞した商談のフォローアップ、規制変更の要約、発注書の処理などのワークフローを自動化し、手動での繰り返し作業や通知の過負荷を排除します。新しいマルチデータセット分析機能により、ユーザーは技術的なデータ準備やデータセットの事前結合を必要とせずに、自然言語を使用してSnowflakeやリレーショナルデータベースを含むデータソース全体にクエリを実行できます。Quickは、AWS Glue、Databricks Unity Catalog、Collibraなどの既存のデータカタログからセマンティックインテリジェンスを継承し、既存の権限を尊重するID伝播を通じてセキュリティを強制します。 再設計されたアクティビティフィードは、ユーザーがサムズアップ/ダウンのフィードバックを使用して更新を優先順位付けし、メールやSlackメッセージに返信し、アプリケーションを切り替えることなく直接リクエストを承認できる、パーソナライズされた会話型インターフェイスを提供します。ユーザーはQuickアプリケーションをパブリックウェブサイトとして共有することもでき、組織を超えてコラボレーション機能を拡張できます。 自律型エージェント、マルチデータセット分析、再設計されたアクティビティフィードを含むこれらの新しいAmazon Quick機能の詳細については、ローンチブログをお読みください。無料でアカウントを作成し、aws.com/quickで数分で開始できます。

AWSはAmazon Bedrock AgentCoreでマネージドエージェントハーネスをローンチし、チームが機能的なエージェントを迅速に構築できるようにしました。このハーネスはAIモデルの運用フレームワークとして機能し、実行、ツール使用、状態の永続化を管理します。以前は、このような耐久性のあるハーネスの構築にはチームのリソースが大幅に消費されていました。AgentCoreのマネージド機能により、ユーザーはモデル、ツール、スキル、指示を指定して、設定を通じてエージェントを定義できます。システムはその後、この設定を組み立てて実行し、ファイルシステム、シェル、セッションメモリ、Webブラウジングなどの機能を備えた本番稼働可能なエージェントを作成します。このセットアップは、再構築を必要とせずに初期開発から本番稼働までスケールします。AgentCoreはハーネスをAIモデルの選択から切り離し、ユーザーはセッション中でもエージェントロジックに影響を与えることなくモデルを切り替えることができます。ハーネスは、既存のセキュリティポリシーを活用し、統一されたID、メモリ、オブザーバビリティを提供する、より広範なAWSプラットフォームとシームレスに統合されます。高度なカスタマイズのために、ハーネスはCLIコマンドを使用してコードにエクスポートでき、さらに多くのエクスポートオプションが計画されています。これにより、最初に構築されたエージェントが、同じ基盤となるインフラストラクチャ上で大規模にパフォーマンスを発揮できるようになります。AgentCoreハーネスは、AgentCoreをサポートするすべてのAWS Commercial Regionで利用可能になりました。

本日、AWS は AWS Glue Data Catalog のビジネスコンテキストとセマンティック検索のプレビューを発表します。これにより、セマンティックな意味に基づいてデータを検出および理解できるようになります。グロッサリー用語とカスタムメタデータフィールドを使用して、S3 テーブルを基盤とするものを含む Glue Data Catalog テーブルを強化できるようになりました。また、エージェントにデータの追加コンテキストを指示するスキルをカタログに追加することもできます。ビジネスコンテキストが技術メタデータとともにインデックス化されるため、新しい Glue Search API を使用してセマンティックな意味でデータを検索し、推論されたコンテキストではなく信頼できる定義に基づいて AI エージェントをグラウンド化できます。 新しい検索機能を使用して、スキーマやテーブル形式などの構造だけでなく、グロッサリー用語や説明的なメタデータフィールドを通じてアタッチされたビジネスの意味によっても、カタログ内のテーブルを検索できます。これは、データを探索するアナリストや、それについて推論するエージェントが、単一のステップでテーブルの定義、データが表すもの、および正しく使用する方法を取得できることを意味します。Claude Code、Kiro、Cursor、Codex を含むあらゆる MCP 互換エージェントは、Agent Toolkit for AWS の aws-data-analytics プラグインを使用して、ほぼセットアップなしで開始できます。 AWS Glue Data Catalog のビジネスコンテキストとセマンティック検索は、以下の AWS リージョンでプレビューとして利用可能です。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）、およびヨーロッパ（アイルランド）。詳細については、AWS Glue ユーザーガイドをご覧ください。AI エージェントを Glue Data Catalog に接続するには、GitHub の Agent Toolkit for AWS リポジトリから aws-data-analytics プラグインをインストールしてください。

本日、AWSはAmazon Bedrock AgentCoreがポリシーでBedrock Guardrailsをサポートするようになったことを発表します。これにより、企業はAIエージェントを本番環境でスケールさせる際に、より深い安全性とセキュリティ管理が可能になります。AgentCoreポリシーは、Amazon Bedrock AgentCore内の認可機能であり、AIエージェントが実行を許可されているアクションを制御します。Guardrailsは、プロンプトインジェクション攻撃や機密データの漏洩など、AIエージェントワークロードにおける主要なセキュリティおよび安全上のリスクに対する防御策を企業に提供します。Guardrailsは、ゲートウェイターゲット（ツール、エージェント、モデル）へのすべての呼び出しの入力と、承認されたすべてのエージェントアクションの出力をリアルタイムで評価し、プロンプトインジェクション攻撃、有害なコンテンツ、機密情報の漏洩を、それらが下流システムに到達する前に検出およびブロックするのに役立ちます。Guardrailの結果は、AgentCoreゲートウェイの境界でポリシーで評価され、エージェントのコードの外側で、エージェントの自律性に関係なく一貫した強制を保証します。すべてのポリシー評価は、最適化と監査の目的でAgentCoreオブザーバビリティを通じてログに記録されます。AgentCoreポリシーは、既存のAgentCoreゲートウェイデプロイメントと連携し、新しいインフラストラクチャは不要です。顧客は、自然言語またはポリシー・アズ・コードを通じてポリシーを作成でき、ポリシー評価には従量課金制が適用されます。Bedrock Guardrailsは、米国東部（バージニア北部）、欧州（ロンドン）、欧州（ストックホルム）、アジア太平洋（シドニー）、アジア太平洋（東京）でポリシーで利用可能です。詳細については、Amazon Bedrock AgentCoreをご覧いただくか、ドキュメントをご覧ください。

AWSは、本番トレースデータを使用してエージェントのパフォーマンスを向上させるために、AgentCore内に新しい最適化機能をリリースしました。これらの改善は、エラー信号がないにもかかわらず顧客からの苦情につながるサイレントエージェント障害に対処します。AgentCoreは、エージェントのアクションを理解し、データ駆動型の修正を生成し、その有効性を検証するためのフィードバックループを確立します。多数のセッションからの障害、意図、および軌跡の洞察を提供し、従来の監視では見逃されていたパターンを明らかにします。障害の洞察は、繰り返し発生する問題、その根本原因の説明、およびユーザーへの影響による優先順位付けを特定します。意図の洞察は、ユーザーのリクエストを目標別にグループ化し、軌跡の洞察はエージェントのタスクフローを整理します。開発者は、継続的な監視を有効にしたり、迅速な調査を実施したりできます。プロンプトとツール記述の改善に関する推奨事項は、実際のエージェントの動作に基づいて生成されます。バッチ評価は、テストデータセットに対してこれらの推奨事項を検証し、リグレッションを防ぎます。その後、A/Bテストは、トラフィックを分割してエージェントのバージョンを比較することにより、ライブ本番環境での改善を確認します。これらの機能は、さまざまなエージェントデプロイメント環境と互換性があります。障害、意図、および軌跡の洞察は現在プレビュー段階であり、バッチ評価、推奨事項、およびA/Bテストは一般提供されています。

本日、AWSはAWS Continuumを発表します。これは、お客様が定義したガードレール内で、機械速度でセキュリティリスクを発見、優先順位付け、検証、および修正します。フロンティアモデルにより、ソフトウェアの脆弱性の発見はより迅速かつ安価になりましたが、その後のより困難な作業が残ります。それは、どの脆弱性がお客様のビジネスにとって重要かを判断し、どれが悪用可能であることを証明し、チーム間の数日間にわたる調整なしにそれらを修正することです。AWS Continuumはこのギャップを埋めるため、お客様のセキュリティチームは手動のトリアージから、方向性の設定と結果の承認へと移行します。 コードの脆弱性に対するAWS Continuumは、ゲート付きプレビューで利用可能であり、機械速度で脆弱性のライフサイクル全体に対応します。お客様の既存のツールからの検出結果と独自のスキャン結果を取り込み、お客様の環境とビジネスのコンテキストグラフを使用してそれぞれを優先順位付けし、隔離されたサンドボックスで再現可能な証明を構築することにより、悪用可能な脆弱性を検証します。確認された露出には、ガードレール内での迅速で元に戻せる緩和策が適用され、その後、ブラスト半径の可視性とロールバックを備えた、お客様自身のレビューおよびデプロイメントプロセスを通じてルーティングされる永続的な修正が行われます。AWS Security Agentのペネトレーションテストとコードスキャンは、現在ContinuumペネトレーションテストおよびContinuumコードスキャン（プレビュー）として利用可能です。また、プレビューでContinuum脅威モデリングをリリースします。これは、設計ドキュメントまたはソースコードからより包括的な脅威モデルを自動生成し、STRIDE形式で結果を出力します。 AWS Continuumは、Amazon GuardDutyおよびAWS Security Hubを含む、お客様の既存のAWSセキュリティサービスと連携して機能します。AWS Continuumが利用可能なAWSリージョンに関する詳細については、AWSリージョン表を参照してください。詳細を確認し、アクセスをリクエストするには、AWS Continuum製品ページを参照してください。

AWS Secrets Manager は、Agent Toolkit for AWS にシークレット安全スキルを導入しました。この新機能により、開発者は機密情報を AI モデルやログに公開することなく、エージェントワークフローでシークレットを使用できるようになります。以前は、シークレットはプレーンテキストとして取得され、セキュリティリスクとなっていました。シークレット安全スキルは、機密値がエージェントのコンテキストウィンドウに入り込むのを防ぎます。これは、2層の保護メカニズムを採用してこのセキュリティを実現しています。まず、このスキルは AI モデルが生のシークレット値を要求しないように誘導し、代わりに開発者に明確化を求めます。モデルは、シークレットの内容を直接取得するのではなく、シークレットを利用するコマンドを構築するように誘導されます。次に、別の子プロセスが、実行時にのみシークレット参照を実際の値に解決します。このプロセスは、メインのエージェントプロセスとは完全に独立して動作します。その結果、プレーンテキストのシークレットがモデルのコンテキスト、セッションログ、またはエージェントのメモリに公開されることはありません。この強化は、開発者のワークフローを妨げることなく、セキュリティを強化することを目的としています。シークレット安全スキルは、Agent Toolkit for AWS がサポートするすべてのエージェントハーネスで、Secrets Manager が提供されているすべての AWS リージョンで利用可能になりました。開発者は GitHub で Agent Toolkit for AWS を見つけ、選択したコーディングエージェント用の aws-core プラグインをインストールできます。

Oracle Database@AWS は、パッチ適用、チューニング、スケーリングを自動的に処理する、Exadata インフラストラクチャ上の完全に管理された Oracle データベースサービスである Oracle Autonomous AI Database Serverless (ADB-S) をサポートするようになりました。ADB-S は、AWS Marketplace のパブリックオファーとプライベートオファーの両方で利用可能であり、Bring Your Own License と License Included のオプションをサポートしています。ADB-S を使用すると、専用の Exadata インフラストラクチャや VM クラスターをプロビジョニングすることなく、AWS Management Console、AWS CLI、または AWS API から直接 Oracle Autonomous AI Database をプロビジョニングできます。ADB-S は、AI Transaction Processing、AI Lakehouse、AI JSON Database、Oracle APEX の 4 つのワークロードタイプをサポートしており、コンピューティングとストレージはワークロードの需要に基づいて独立してスケーリングされます。ADB-S には、高可用性とディザスタリカバリのための Autonomous Data Guard、Amazon S3 への自動バックアップ、およびクロスリージョンディザスタリカバリが含まれています。ADB-S は、暗号化のための AWS Key Management Service (KMS)、監視のための Amazon CloudWatch、イベント管理のための Amazon EventBridge と統合されています。Oracle Database@AWS 上の Oracle Autonomous AI Database Serverless は、米国東部 (バージニア北部) および米国西部 (オレゴン) の AWS リージョンで利用可能です。詳細については、Oracle Database@AWS および Oracle Database@AWS User Guide を参照してください。開始するには、AWS Marketplace を通じてサブスクライブしてください。

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base は、完全に管理された検索拡張生成 (RAG) サービスであり、一般提供が開始されました。Managed Knowledge Base を使用すると、開発者はベクトルデータベース、データパイプライン、または検索インフラストラクチャを管理することなく、エンタープライズデータに基づいた本番環境対応の AI エージェントを構築できます。このサービスは、データ取り込み、ストレージ最適化、高度な検索を処理するため、チームはプロトタイプから本番環境までをより迅速に移行できます。 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base には、Amazon S3、SharePoint、Confluence、Google Drive、OneDrive、Web Crawler の 6 つのネイティブデータソースコネクタが含まれており、自動データ同期と価格性能に最適化された管理対象ベクトルストレージを備えています。高度な検索機能には、ハイブリッド検索、ドキュメントランキング、およびクエリ計画、中間応答評価、複雑なマルチホップクエリの再ランキングを自動的にオーケストレーションするエージェント検索が含まれます。Managed Knowledge Base を使用して、従業員アシスタントを強化したり、カスタマーサポートを自動化したり、テキスト、ビデオ、オーディオ、画像を網羅するマルチモーダルナレッジベースを構築したりできます。このサービスは Amazon Bedrock AgentCore とネイティブに統合されており、自動生成された権限と組み込みのオブザーバビリティを備えたナレッジベースをエージェントに接続できます。 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 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 (シドニー、東京)、ヨーロッパ (ダブリン、フランクフルト、ロンドン)、および AWS GovCloud (米国西部) リージョンで本日より利用可能です。 詳細については、Amazon Bedrock Knowledge Bases 製品ページをご覧ください。開始するには、Amazon Bedrock Knowledge Bases のドキュメントを参照してください。

AWS Security Agent（現在はAWS Continuumの一部）に、AI搭載のエージェント機能である脅威モデリングが追加されました。これにより、アプリケーションの脅威モデルが自動生成されます。本日よりパブリックプレビューで提供開始されるAWS Security Agentは、設計ドキュメントまたはアプリケーションソースコードを分析し、アプリケーションアーキテクチャの完全なコンテキストを理解して、STRIDEフレームワークを使用した推奨される緩和策とともに脅威を特定します。 脅威モデリングは重要ですが、専門知識と多大な手作業を必要とすることがよくあります。脅威モデリング機能は、コードとドキュメントを深く分析してアーキテクチャ、データフロー、信頼境界を理解し、STRIDEの6つのカテゴリすべてにわたる文脈的に関連性の高い脅威モデルと実行可能な緩和策を生成することで、このプロセスにエージェントAI推論をもたらします。 開発者は、KiroやClaude CodeなどのIDEにエージェントを統合して、仕様から脅威モデルを作成し、設計段階の早い段階で脅威に対処できます。セキュリティチームは、設計ドキュメントとソースコードに対するデプロイ前の評価に使用できます。 脅威モデリング機能は、AWS Security Agentがサポートするすべてのリージョンで、パブリックプレビュー期間中は追加費用なしで利用できます。 詳細については、ブログ記事またはドキュメントページをご覧ください。

AWS Security Agent（現在はAWS Continuumの一部）は、KiroおよびClaude Codeのサポートを追加し、開発者が開発環境から直接セキュリティスキャンをトリガーできるようになりました。AWS Security Agentは、サンドボックス環境でエクスプロイトをシミュレートし、エクスプロイトの証拠を提供することでコードスキャナーの検出結果を検証するようになり、チームは結果を信頼し、誤検知を最小限に抑え、自信を持って修正を優先できるようになりました。さらに、今回のリリースでは、GitLab.com、GitLab Self Managed、GitHub Enterprise、Bitbucket、Confluenceとの統合も追加されました。 シミュレートされた検証により、コードスキャナーは検出を超えて、検出結果を隔離された環境で実行し、脆弱性がどのように悪用されるかを示す証拠を返します。セキュリティチームは、検証されていないアラートのトリアージに時間を費やす必要がなくなり、適切な優先順位付けの決定を下すために必要なコンテキストを備えた、正当で証明された検出結果を得ることができます。 AWS Security AgentのKiroパワーおよびClaude Codeプラグインにより、開発者は既存のソース管理プラットフォームを接続し、脅威モデルを構築し、コードスキャンを実行し、IDEを離れることなくコードレビューおよびペネトレーションテストから検証された検出結果を修正できます。 これらの機能は、AWS Security Agentがサポートされているすべてのリージョンで利用可能です。 詳細については、ブログ記事またはドキュメントページをご覧ください。

Amazon Bedrock Guardrails が、ガードレールリソースを作成せずに、エージェント型AIアプリケーションの任意の時点で個々のセーフガードを適用できる新しいリソースレスAPIである InvokeGuardrailChecks API を提供するようになりました。このAPIは、エージェントループの各ステップで実行するセーフガードをリクエストごとに詳細に制御でき、数値による深刻度と信頼度スコアを返すため、特定の要件に基づいてブロック、パス、リトライ、またはログ記録を行うカスタムしきい値とアクションを実装できます。 エージェント型AIアプリケーションは、タスクの計画、ツールの呼び出し、出力の処理、そして再度反復するという反復ループを通じて動作し、単一のリクエストで数十ステップを実行することがよくあります。各ステップは異なるリスクプロファイルを持つため、万能なガードレールをスケーリングすることは困難です。InvokeGuardrailChecks API は、ガードレールIDを追跡せず、バージョンを管理しない検出専用モードで動作することで、この問題に対処します。ワークフローが進化するにつれて、チェックの追加、削除、または調整を簡単に行えるように、各リクエストで実行するセーフガードを直接指定します。 このAPIは、コンテンツフィルター（ヘイト、暴力、性的、侮辱、不正行為を含むカテゴリ全体で有害なコンテンツを検出）、プロンプト攻撃検出（独立したスタンドアロンチェックとしてジェイルブレーク、プロンプトインジェクション、プロンプトリークを特定）、および機密情報フィルター（サポートされているPIIエンティティタイプを検出）をサポートしています。プロンプト攻撃検出は、個別のセーフガードとして公開されており、サポートされている各攻撃ベクトルを個別に呼び出すための詳細な制御を提供します。 InvokeGuardrailChecks API は、本日より以下のAWSリージョンで利用可能です：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）、欧州（ロンドン）、欧州（ストックホルム）、アジア太平洋（東京）、およびアジア太平洋（シドニー）。 詳細については、Amazon Bedrock Guardrails の技術ドキュメントをご覧ください。

AWS Transform は、生成 AI ワークロードを評価し、サードパーティプロバイダーから Amazon Bedrock への移行のための包括的な移行計画を生成するモデル間移行カスタム変換を新たに提供します。AI パワードエージェントは、コードベースをスキャンし、使用されているすべての AI SDK とモデルを特定し、対話型の質問を通じて移行要件を収集し、透明性の高いコスト比較と本番環境対応のコード変更とともに、モデルを Bedrock の同等物にマッピングします。このマネージドカスタム変換は、組織が AWS 上で AI ワークロードを統合し、IAM ベースのセキュリティ、VPC エンドポイントの分離、プロンプトキャッシュ、Amazon Bedrock Guardrails、および Amazon CloudWatch を通じた統合運用ツールを取得するのに役立ちます。 この変換は、OpenAI、Google Gemini、直接的な Anthropic SDK の使用、および LiteLLM または Ollama を介したオープンソースモデルからの移行をサポートします。SDK の直接統合、LangChain や LlamaIndex のようなフレームワークでラップされたパターン、CrewAI や LangGraph を含むエージェンティックアーキテクチャ、およびマルチプロバイダールーティングレイヤーを処理し、モデルレイヤーのみを入れ替えることでアプリケーションアーキテクチャを維持します。エージェントには、ティアードモデルルーティングの推奨事項、プロンプトキャッシュ分析、および推奨事項からライフエンドまで 90 日以内のモデルを除外するモデルライフサイクル認識を備えたインテリジェントなコスト最適化が含まれています。一部のワークロードでは、コード変更なしの移行パスとして Amazon Bedrock の OpenAI 互換エンドポイントを推奨します。 AWS Transform モデル間移行は、AWS Transform が提供されているすべての AWS リージョンで利用可能であり、標準の AWS Transform 料金を超える追加料金はかかりません。開始するには、ATX CLI をインストールし、コードベースに対して mke-genai-model-migration カスタム変換を実行してください。詳細については、AWS Transform カスタム変換のドキュメントおよび発表ブログを参照してください。

Amazon S3 Vectors は、クエリごとに最大 10,000 件の類似性検索結果を返すことができるようになり、以前の制限から 100 倍に増加しました。このより高い結果制限により、類似性クエリ中に、より大きく包括的な候補セットを取得できます。これは、より関連性の高い最終結果セットを生成するために、再ランキング、集計、または重複排除などの追加処理を適用する必要があるマルチステージ検索パイプラインを備えたアプリケーションに特に役立ちます。 より高い制限で開始するには、最新の AWS SDK を使用し、QueryVectors API リクエストを行う際に最大 10,000 件の関連結果 (上位 K 個の最近傍) を指定するようにアプリケーションコードを更新してください。クエリ結果は複数のページにわたって返されるようになり、必要に応じて追加のページを取得しながら、最初のページをすぐに処理できます。より大きな結果セットを返すクエリの場合、返された結果の合計サイズに基づいて、少額のデータ返却手数料がかかります。クエリごとに返されるデータの最初の 512 KB は無料です。価格の詳細については、S3 の価格ページをご覧ください。 S3 Vectors は、利用可能なすべての AWS リージョンで、クエリごとに最大 10,000 件の結果を取得することをサポートしています。S3 Vectors の詳細については、製品ページおよび S3 ユーザーガイドをご覧ください。

Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェックは、数学的な厳密さをもってAIモデルの出力を検証するために形式検証技術を使用しており、従来のサンプリングベースのテスト方法とは根本的に異なるアプローチを提供します。この機能は、AIの幻覚、ポリシー違反、AIシステムへの信頼を損なう可能性のある曖昧な応答など、生成AIアプリケーションの展開における重要な課題に対処します。金融、ヘルスケア、法律サービスなどの規制産業の組織、およびAI出力の曖昧でない検証を必要とするあらゆる企業は、この高度な検証機能を活用できるようになりました。 この機能は、大規模言語モデルからの正しい応答の検出において最大99%の精度を提供し、確率的テストではなく数学的保証による証明可能な安心感を提供します。自動推論チェックは、企業がAI展開に関する規制要件を満たすのに役立ち、不正確または偽のモデル出力に関連するリスクを大幅に軽減します。具体的なユースケースには、規制環境での本番展開前のAI応答の検証、エンタープライズアプリケーションでのビジネスルールコンプライアンスの確保、曖昧さが許容されないクリティカルなワークフローでの生成AI出力の品質保証が含まれます。 Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェックは、現在、アジアパシフィック（シドニー）リージョンで利用可能になりました。これに加えて、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）、欧州（フランクフルト）、欧州（アイルランド）、欧州（パリ）でも利用可能です。お客様は、Amazon Bedrock コンソールまたは Amazon Bedrock SDK を通じてこの機能にアクセスできます。自動推論チェックと Amazon Bedrock Guardrails の詳細については、Amazon Bedrock Guardrails を参照してください。

AWS Transform for mainframe は、アセスメントからコード生成まで、接続され追跡可能な再構築エクスペリエンスを提供するようになりました。これまで、メインフレームアプリケーションのモダナイゼーションには、発見、リバースエンジニアリング、コード生成のために複数のツールを横断した数ヶ月にわたる分析と、フェーズ間の手動での引き継ぎが必要でした。今回のリリースにより、z/OS COBOL および PL/I ワークロードを実行しているエンタープライズは、ポートフォリオを評価して個別のビジネス機能を特定し、ビジネスルールを抽出し、開発準備の整った要件を生成し、単一の接続されたワークフローで追跡可能なクラウドネイティブコードを生成できます。 エクスペリエンスはポートフォリオアセスメントから始まり、AWS Transform は個別のビジネス機能を体系的に特定およびカタログ化します。選択されたビジネス機能は再構築ワークフローに直接流れ込み、ポートフォリオ分析からコード生成まで接続されたパスを作成します。各ビジネス機能について、AWS Transform は完全なトレーサビリティを備えた開発準備の整った要件を生成し、MCP ベースの統合を通じて Kiro およびその他の IDE に直接流し込みます。チームは、IDE 内で任意の要件またはコードのインタラクティブなドキュメントを生成できます。すべての要件はソースコードにトレースバックされるため、チームは任意の変換決定をその起源まで監査できます。このエンドツーエンドのアプローチは、以前は数年かかっていた手動作業を、数ヶ月の自動化された証拠に基づいたモダナイゼーションに圧縮します。 これらの機能は、AWS Transform for mainframe 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 リージョン表を参照してください。 詳細については、AWS Transform for mainframe を参照するか、AWS Transform for mainframe のドキュメントを参照してください。

AIエージェントの能力が向上するにつれて、モデルのトレーニングデータ以外の情報へのアクセスが必要になります。これは、質問に答えたり、最新の事実を取得したり、現在の開発に基づいたアクションを実行したりするためです。本日、AgentCoreでのWeb検索の一般提供により、これを容易にします。Web検索は、データレジデンシーを安全なAWS環境内に維持し、データエグレスをゼロにしながら、エージェントが現在の正確なWeb知識に基づいて応答をグラウンド化できるようにするフルマネージドツールです。以前は、Amazon Bedrock AgentCoreのエージェントにWeb検索を追加するには、外部検索プロバイダーとの統合、カスタムオーケストレーションの構築、認証と請求の管理、および複数のサービスにわたるセキュリティとコンプライアンスの調整が必要でした。Web検索は、この差別化されていない重労働を排除し、開発者がエージェントの構築に集中できるようにします。Web検索は、Amazonの実績ある検索インフラストラクチャ上に構築されており、Alexa+、Amazon Q Business、およびKiro全体のエージェンティック検索エクスペリエンスを長年サポートしてきた経験に基づいています。これは、Amazonが運営するWebインデックスと構造化されたナレッジグラフデータを組み合わせて、マルチソースグラウンディングアプローチを使用しています。標準的なWebの結果に加えて、これによりエージェントはエンティティデータと検証済みの事実にアクセスでき、従来のWeb検索のみよりも関連性が高く正確な応答を取得できます。Web検索はエージェンティック検索用に最適化されており、トークンあたりの強力なインテリジェンスを提供する価値の高い抜粋を返します。このツールは、Model Context Protocol（MCP）を使用してAgentCoreゲートウェイ上の組み込みコネクタターゲットとして公開されます。エージェントは自然言語クエリを送信し、Web検索はモデルがグラウンド化された応答を生成するために推論できる関連スニペット、ソースURL、タイトル、および公開日を含むランク付けされた結果を返します。AgentCoreのWeb検索は、AWSリージョン：米国東部（バージニア北部）で本日より一般提供されます。詳細については、AgentCoreのドキュメントを参照するか、AWS News Blogをお読みください。

AWS Sign-in は、AWS Management Console のリソースベースポリシーおよびリソースコントロールポリシー (RCP) をサポートするようになりました。これらのポリシーを使用して、コンソールへのサインインを想定されるネットワークに制限できます。ポリシーは、サインイン時およびコンソールセッションが新しい認証情報を要求するたびに評価されます。 リソースベースポリシーは個々の AWS アカウントに適用されます。リソースコントロールポリシーは AWS Organizations を通じて組織全体に適用されます。これらのポリシーを AWS Management Console Private Access と組み合わせることで、ユーザーがサインインできるネットワークとアクセスできるアカウントの両方を制御できます。 AWS Sign-in のリソースベースポリシーおよび RCP は、すべての AWS コマーシャル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、AWS Sign-in ユーザーガイドを参照してください。API の詳細については、AWS Sign-in API リファレンスを参照してください。

Amazon Redshift は、AWS Graviton プロセッサを搭載した RG インスタンスの一般提供を、Africa (Cape Town)、Asia Pacific (Bangkok)、Mexico (Central) の 3 つの追加 AWS リージョンに拡大します。Amazon Redshift の新しい Graviton ベースの RG インスタンスは、データウェアハウスのワークロードにおいて他のデータウェアハウスと比較して最大 4.2 倍優れた価格性能を提供し、前世代の RA3 インスタンスよりも最大 2.4 倍高速にワークロードを実行し、vCPU あたり 30% 低いコストを実現します。Cape Town (af-south-1)、Bangkok (ap-southeast-7)、Mexico Central (mx-central-1) のお客様は、小規模な開発環境から本番のデータウェアハウス展開まで、幅広いワークロードに最適な rg.xlarge および rg.4xlarge ノードタイプをプロビジョニングできます。お客様は、既存の RA3 プロビジョニング済みインスタンスを RG インスタンスにアップグレードすることで、クエリパフォーマンスの向上とコンピューティングコストの削減からすぐにメリットを得られます。RG インスタンスには、デフォルトで追加のコスト削減機能が組み込まれています。Amazon Redshift の増分手動スナップショットにより、スナップショットコストはスナップショット全体のサイズではなく、ユニークなデータブロックに基づいて計測されるため、お客様はバックアップストレージのコストを削減できます。さらに、RG インスタンスは Redshift Spectrum のスキャン料金をなくし、お客様は Spectrum を介して Amazon S3 のスキャン対象データに対して料金を支払う必要がなくなるため、データレイククエリの実行総コストがさらに削減されます。開始するには、Amazon Redshift のドキュメントと RG インスタンスの料金ページをご覧ください。

AWSは、オープンソースのTypeScriptフレームワークであるAWS Blocksのパブリックプレビューを発表しました。このフレームワークは、インフラストラクチャツールを抽象化することで、AWS上のアプリケーションのバックエンド開発を簡素化します。開発者は、AWSアカウントなしでPostgres、認証、リアルタイムメッセージングを備えた完全なローカル環境を実行できます。同じアプリケーションコードが、変更なしで本番AWSサービスにシームレスにデプロイされます。必要に応じて、開発者はAWS CDKと統合して、詳細なリソース構成を行うこともできます。このフレームワークは、データベース、認証、AIエージェント、ファイルアップロード、バックグラウンドジョブなどの機能を追加することを1回のセッションで容易にします。正しいアーキテクチャを確保するためにAIコーディングツール向けの組み込みガイダンスを提供し、エンドツーエンドの型安全性を実現します。サポートされているフロントエンドフレームワークには、Vite + ReactのようなSPAや、Next.js、Nuxt、AstroのようなSSRフレームワークが含まれます。AWS Blocksは無料で利用でき、ユーザーはアプリケーションが消費するAWSサービスに対してのみ料金を支払います。すべての商用AWSリージョンにデプロイ可能で、簡単なコマンドで開始できます。

Amazon Quick は新たに16のツールに接続できるようになり、チームはコンテキストを切り替えることなく、データ、分析、デザイン、コミュニケーションアプリからのインサイトに基づいて行動できるようになりました。新しいコネクタには、Adobe、Cisco Video Messaging、Cisco Webex Meetings、Dun & Bradstreet、Figma、Google Chat、HG Insights、Microsoft OneNote、Moody’s、Shopify、Smartsheet、Snowflake、Visier、WhatsApp、Zapier、ZoomInfoが含まれます。 この拡張により、Quick は現在、生産性、デザイン、分析、データインフラストラクチャ、財務インテリジェンス、コマース、コミュニケーション全体で統合され、チームがすでに依存しているツールを網羅し、単一の会話で複数のツールを組み合わせたワークフローの構築を容易にします。たとえば、収益チームは、Quick を離れることなく、Dun & Bradstreet からアカウントデータを強化し、Snowflake データセットに対してクロスリファレンスを行い、Smartsheet でアウトリーチタスクを追跡できます。チームは数分でワークスペースに新しいツールを追加し、既存の統合と並んで Quick Flows、Chat、Spaces にすぐに組み込み始めることができます。 これらの統合は、Amazon Quick が利用可能なすべての AWS リージョンで利用可能です。 詳細については Amazon Quick のウェブサイトをご覧になり、Quick の無料トライアルを開始してください。Quick の統合の詳細については、統合ページをご覧ください。

本日より、AWS Partner Central エージェントは、すべての共同販売機会をリアルタイムで適格化し、AWS エンゲージメントを促進し、ディール進行を加速させる推奨事項を提供します。2026年3月16日にリリースされた AWS Partner Central エージェントを基盤として、エージェントは会話を通じてパートナーの代わりにアクションを実行し、機会の詳細を充実させることができます。これにより、手動レビューを待つ必要がなくなり、パートナーはより強力なパイプラインを構築し、ディールをより迅速に進めることができます。現在、各機会は共同販売の動きに一致付けられ、AWS エンゲージメントが決まります。AWS フィールドエンゲージド（AWS セールスチームが直接協力）、エージェントエンゲージド（エージェントが提出を強化して AWS エンゲージメントを増加）、パートナー主導（エージェントのサポートを受けてパートナーがディールを推進）の3種類です。すべての動きにおいて、エージェントは顧客インサイト、推奨事項、およびセールスプレイを提供し、各機会は共同販売準備状況を測定し、AWS エンゲージメントに直接影響を与える機会品質スコアを受け取ります。エージェントはこのスコアを改善する方法を推奨し、機会が改善されるにつれて、スコアと動きはリアルタイムで再計算され、AWS エンゲージメントに近づきます。この新しい強化されたエクスペリエンスは、本日よりすべての商用 AWS リージョンで AWS パートナーが利用できます。開始するには、AWS Partner Central にログインし、機会管理にアクセスしてください。パートナーは、Amazon Quick や Kiro のようなネイティブ AI ツール、または独自の CRM の MCP を通じて、エージェントエクスペリエンスを使用することもできます。開始するには、Partner Central エージェント MCP サーバーガイドを参照してください。

本日、AWS Marketplace は Partner Assistant チャットでの AI 支援による製品リスティングを発表します。これにより、独立系ソフトウェアベンダー (ISV) およびコンサルティングパートナーは、既存のデジタルアセットを使用して AWS Marketplace 上で高品質な製品リスティングを作成できるようになります。この新しい機能は、パートナーがバイヤーによる発見に最適化されたリスティングを作成するのに役立つと同時に、時間のかかる手作業によるデータ入力や、AWS Marketplace の要件を満たすための推測作業を排除します。 Partner Assistant は、ウェブサイト URL、PDF、ケーススタディ、製品ドキュメントなどの既存のデジタルアセットから情報をインポートすることにより、製品リスティングコンテンツを自動的に生成および検証します。AI パワードのアシスタントは、すべての必須製品情報フィールドにわたるコンテンツを作成し、AWS Marketplace のサイズとフォーマットの要件に対して検証し、検索用に最適化します。バイヤーエンゲージメントを促進する基準と比較して、リスティングがどの位置にあるかを示す品質スコアとともに、AWS Marketplace のベストプラクティスに基づいたフィールドレベルの推奨事項を受け取ります。初めてのリスティングを作成する場合でも、複数の製品を管理する場合でも、Partner Assistant はプロセスを合理化し、リスティングが AWS Marketplace の顧客に発見され、検討されるための最良の位置付けがされていることを保証するのに役立ちます。 AI 支援による製品リスティング機能は、AWS Partner Central の Partner Assistant チャットおよび AWS Marketplace Management Portal (AMMP) を通じて利用できます。プログラムによるアクセスには、Partner Agent MCP サーバーを使用できます。この機能は、AWS GovCloud (US) リージョンまたは中国リージョンでは利用できません。 AI 支援による製品リスティングの作成方法の詳細については、「AI-assisted Product Listing」をご覧ください。

AWS Partner Central は、戦略的な AWS サービスをデプロイした後、顧客の導入とビジネス成果を推進するパートナー向けの新しいエクスペリエンスと資金提供の仕組みである Business Value Realization (BVR) をサポートするようになりました。BVR は、定義されたステージ全体で AWS サービス導入ジャーニーを構造化し、実証された価値実現に紐づいた資金提供を行うことで、パートナーが顧客のビジネス成果を推進するのに役立ちます。パートナーは、AWS Partner Central のセルフサービス登録フローを通じて BVR に登録し、顧客の機会を指名し、価値実現に向けた顧客の進捗状況を追跡できるようになりました。この新しいエクスペリエンスにより、パートナーは構造化された導入ステージ全体での顧客の進捗状況を追跡し、顧客が望ましい成果を達成するのに役立つガイダンス付きアクティビティを利用できます。パートナーが顧客の導入を推進するにつれて、AWS Partner Central の AI エージェントが週次の導入レポートを生成し、ハイライト、リスク、推奨事項を提示することで、パートナーは顧客ユーザーがどこで離脱しているか、ツールの導入がどのように加速しているかを特定するのに役立ちます。パートナーがステージを完了すると、個別のリクエストを必要とせずに、AWS Partner Funding Portal を通じて資金が自動的に支払われます。BVR は、アドバンスまたはプレミアティアステータスと適格なドメインコンピテンシーを持つコンサルティング、システムインテグレーター、マネージドサービスパートナー向けに AWS Partner Central で利用できます。詳細については、APN ブログをご覧いただくか、Business Value Realization の AWS Partner Central ガイドをご覧ください。

AWS Partner Centralは、Foundational Technical Review（FTR）を数分で完了するために、SOC 2 Type II監査レポートまたはAWS Well-Architected Framework Review（WAFR）レポートを受け付けるようになりました。AIを活用した検証によるこの合理化されたプロセスは、AWSパートナーに、AWS Partner Network（APN）の要件に対するソリューションの検証に関する即時のフィードバックを提供します。パートナーは、数分以内に承認または実行可能なフィードバックを受け取ることで、ソリューションの検証を加速し、Qualified Softwareバッジ、APNプログラムの適格性、および共同販売と資金調達のメリットへのアクセスを解除できます。合理化されたFTRは、AWSパートナーの検証を、エンタープライズ顧客がすでに認識しており、しばしば要求する業界コンプライアンス基準と一致させます。SOC 2認定を持つパートナーは、AWS Partner Centralに第三者レポートを提出することでFTR要件を満たすことができます。一方、SOC 2を持たないパートナーは、代替の検証パスウェイとしてAWS Well-Architected Toolで生成されたWAFRレポートを提出できます。問題が特定された場合、パートナーは、各不合格コントロールに対する修正手順とともに、具体的なAI生成フィードバックを受け取り、即時のイテレーションと再提出を可能にします。FTRはすべてのパートナーが利用可能であり、AWS上にデプロイされたソフトウェアソリューションおよびAWS Partner Revenue Measurementが有効になっている場合に達成できます。合理化されたFoundational Technical Reviewプロセスと提出要件の詳細については、AWS Partner Central Builder Guideをご覧ください。

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server は、メモリ最適化された X2m データベースインスタンスをリリースします。Amazon EC2 X2iedn インスタンスをベースにした X2m データベースインスタンスは、Amazon RDS Optimize CPU 機能を備えており、これにより顧客はメモリ集約型のデータベースワークロードにおいて、Amazon RDS x2iedn データベースインスタンスと比較して SQL Server ソフトウェアライセンス費用を 50% 以上削減できます。X2m インスタンスは、最大 64 vCPU、最大 4 TB メモリ、最大 256K IOPS、および最大 32:1 のメモリ対 vCPU 比を提供します。X2m インスタンスを使用するには、RDS マネジメントコンソール、または AWS SDK または CLI を使用して、既存の RDS データベースインスタンスを変更するか、新しい RDS データベースインスタンスを作成できます。X2m インスタンスは、オンデマンド価格で購入でき、AWS Database Savings Plan の対象となります。インスタンス、ストレージ、データ転送、およびリージョンごとの利用状況の最新価格については、Amazon RDS for SQL Server Pricing を参照してください。

Amazon S3 Vectors は、1,000 万件以上のベクトルを持つベクトルインデックスに対するクエリのデータ処理料金を最大 80% 削減しました。この削減により、大規模な AI、RAG、セマンティック検索ワークロード全体で類似性検索を実行する顧客のコストが削減されます。新しい料金は、アプリケーションの変更なしに自動的に適用されます。この変更により大規模インデックスのコストは削減されますが、クエリパフォーマンスの向上には、ベクトルを複数のインデックスに分散させることを引き続き推奨します。 S3 Vectors のクエリ料金の引き下げは、本日より S3 Vectors が利用可能なすべての AWS リージョンで有効になります。最新の料金情報については、S3 の料金ページをご覧ください。S3 Vectors の詳細については、製品ページおよび S3 ユーザーガイドをご覧ください。

AWS Marketplaceは、プロフェッショナルサービスプライベートオファーのリスティング手数料を2.5%から0.5%に引き下げました。これにより、コンサルティングパートナー、システムインテグレーター、マネージドサービスプロバイダー、および独立系ソフトウェアベンダーは、AWS Marketplaceを通じてサービスを取引する際のコスト効率が向上し、それに伴う調達および請求のメリットを維持できます。 プロフェッショナルサービスは、AWS Marketplaceにおける確立された成長分野であり、数百のパートナーが積極的に取引を行っています。この手数料の引き下げは、AWS Marketplaceを通じたサービスの発見と購入のために特別に構築された機能と補完されます。顧客は、Agent ModeのAI駆動型ディスカバリーを通じて適切なパートナーを見つけ、ソフトウェアとサービスを単一のトランザクションで組み合わせたマルチプロダクトソリューションを通じて完全なソリューションを調達し、タイムアンドマテリアルなどの変動請求モデルを通じて支払うことができます。これらすべてがAWS Marketplaceを通じて行われます。パートナーにとって、これらの改善により、AWS Marketplaceを通じてプロフェッショナルサービスを取引することがより簡単かつ経済的になります。 既存のプロフェッショナルサービスリスティングを持つパートナーは自動的に恩恵を受け、引き下げられた手数料は今後すべての新しいプライベートオファーに適用されますが、既存のオファーとサブスクリプションは元の条件で継続されます。この手数料は、AWS Marketplaceが運営されているすべてのAWSリージョン、すべての価格モデルおよび通貨に適用されます。開始するには、パートナーはセラーのドキュメントを確認し、AWS Partner Centralを通じてプロフェッショナルサービスをリストすることができます。顧客はAWS Marketplaceで直接プロフェッショナルサービスを探索できます。

AWSと共同販売を行うAWSパートナーは、共同販売ワークフロー内で価格設定を自動化するために、Express Private Offersを利用できるようになりました。パートナーは、価格設定ルール、割引上限、対象製品を一度設定すれば、AWSの営業担当者が顧客のニーズに合ったソリューションを特定した際に、数週間かかる手作業での交渉ではなく、数分で商談を機会からプライベートオファーへと進めることができます。 AWSの営業担当者は、共同販売ツールを通じて関連するパートナーソリューションを特定する際に、Express Private Offersが有効になっているパートナーを確認し、顧客を直接招待してパーソナライズされた価格設定を受け取ることができます。顧客は購入要件、契約期間、構成ニーズを指定し、パートナーが事前に設定した価格設定ルールに基づいた、カスタマイズされたプライベートオファーを受け取ります。パートナーは顧客の連絡先情報を取得し、オファーの承認を支援したり、追加のコンテキストを提供したりするためにいつでもフォローアップできます。これにより、パートナーはAWS主導の販売活動における可視性が向上し、商談の成約が迅速化され、購入意向を示した顧客と関わることができるようになります。同時に、AWSの営業担当者は、マッチしたパートナーが遅延なくカスタマイズされた価格設定を提供できるという確信を得ることができます。 開始するには、パートナーはAWS Marketplace Seller Guideに従って製品をExpress Private Offersにオンボーディングできます。AWSとの共同販売に関するベストプラクティスについては、AWS Salesへの可視性を向上させるためのガイドを参照してください。

本日、AWSは、アプリケーションオーナー、データベース管理者、クラウド移行チームが、既存のAmazon EBSオプションに加え、オンプレミスまたはクラウドのあらゆるソースからAmazon FSx for NetApp ONTAP（FSx for ONTAP）へブロックストレージワークロードを移行できるようにする、AWS Transformの新しいストレージ移行機能のパブリックプレビューを発表します。AWS Transform for migrationsは、ワークロードの検出、計画、移行を自動化するエージェント型AIサービスであり、速度と信頼性を向上させてインフラストラクチャのモダナイゼーションを加速します。FSx for ONTAPは、NetAppのONTAPファイルシステム上に構築されたフルマネージド共有ストレージサービスであり、データの管理方法を変更することなく、NetApp ONTAPまたはその他のストレージアプライアンスに依存するオンプレミスアプリケーションをAWSに移行できます。 従来、AWSへの移行を行う顧客は、追加のツールやワークフローを使用してストレージ移行を個別に管理していました。この新しい機能により、AWS Transformは、コンピューティングとネットワークを処理するのと同じ移行ウェーブの一部として、ブロックストレージデータを直接FSx for ONTAPボリュームにレプリケートし、中間ストレージプラットフォーム、個別の移行ツール、およびそれらがもたらす追加コストとリスクの必要性を排除します。NetApp ONTAPまたはVMware環境のブロックストレージやNFSデータストアを含むその他のストレージプラットフォームからの移行であっても、顧客はONTAPのエンタープライズ機能とAWSのスケーラビリティおよびレジリエンスを組み合わせたフルマネージドサービスにアクセスできます。 開始するには、AWS Transform for migrationsをご覧ください。ストレージデスティネーションサービスの詳細については、Amazon FSx for NetApp ONTAPの製品ページをご覧ください。

本日、AWSはAWS Partner Centralエージェントのオンボーディング機能の一般提供を開始したことを発表します。このエージェントは、常に利用可能なアドバイザーとして機能し、新規パートナーがプロフィールの設定から、検証、税金、支払い設定などのコンプライアンス要件の完了、そしてMarketplaceでのリスティング作成の準備が整うまで、AWSでの販売準備に必要なすべてのステップをガイドします。パートナーは、AWS Partner Centralコンソールで直接、またはModel Context Protocol (MCP) を介してプログラム的にオンボーディングエージェントと連携できます。 このエージェントは、貴社のウェブサイトから情報を取得して提供されている業界、提供されているソリューション、および主要な機能を自動的に入力し、完全なパートナープロファイルを構築します。エージェントは、各パートナーがAWSでの販売準備を整えるために次に何をすべきか、そしてその理由を特定し、税金、銀行、およびコンプライアンス要件に関するステップバイステップのガイダンスを提供します。以前は、AWSでの販売を開始するための最も迅速なパスを理解するために複数のドキュメントを調査する必要があったパートナーは、オンデマンドでパーソナライズされたロードマップを入手できるようになります。 これらのエージェント機能によるオンボーディングは、本日よりすべての商用AWSリージョンで利用可能です。開始するには、AWS Management ConsoleでAWS Partner Centralにログインし、ダッシュボードで利用可能なデフォルトのプロンプトのいずれかをクリックしてエージェントにアクセスするか、エージェントガイドを参照してください。独自のCRMまたはパートナー管理ツールに統合するには、Partner CentralエージェントMCPサーバーガイドをご覧ください。

AWSは、Amazon Connect Customer Competencyを発表しました。これは、Amazon Connect Customerでエンタープライズ全体の顧客体験を変革する上で、実績のある専門知識を持つServices Partnerを顧客が特定するのに役立つ、新しいAWS Specializationです。 今日の顧客は、あらゆるタッチポイントでシームレスでパーソナライズされた体験を期待していますが、レガシーコンタクトセンターは、キュー、手動ルーティング、処理時間メトリクスに依存し、AIは最初から組み込まれるのではなく、別個のレイヤーとして追加されるため、期待に応えられていません。 Amazon Connect Customer Competencyは、Contact Center TransformationとAI-Powered Customer Experienceの2つのカテゴリでServices Partnerを認定します。このCompetencyで検証されたPartnerは、レガシーコンタクトセンターの移行とAmazon ConnectでのAIの運用を大規模に行うための技術的な深さと実績のある成功を実証しています。顧客は、音声、チャット、メール、SMS、ソーシャルチャネルにわたるAIネイティブな変革を提供できる、検証済みPartnerとの連携に自信を持つことができます。 これは、AWSサービスに直接対応する最初のAWS Competencyであり、2027年6月1日に廃止されるAmazon Connect Service Delivery Program designationに取って代わるものです。 Services Path上のAWS Partnerで、検証済みまたは差別化されたメンバーであり、Amazon Connectでの顧客成功を実証している方は、応募を推奨します。詳細を確認し、検証済みPartnerを見つけるには、Amazon Connect Customer Competencyページをご覧ください。

AWS Marketplace Storefront が一般提供開始され、AWS Partner は自社ウェブサイトまたはアプリケーション上で、数時間で自社ブランドのソリューションおよびサービスカタログを作成・展開できるようになりました。チャネルパートナーおよび独立系ソフトウェアベンダーは、クラウドマーケットプレイスビジネスの管理を簡素化し、顧客が AWS Marketplace から自社ソリューションを発見・購入しやすくすることができます。AWS Marketplace Storefront を使用すると、Partner はコード不要で完全にブランド化されたストアフロントを構成し、AWS Marketplace からリスティングをインポートして同日中に公開できます。トランザクションは AWS Marketplace の請求インフラストラクチャを通じて流れ、顧客の AWS 請求書に自動的に表示されるため、個別の支払いシステムを構築または維持する必要がなくなります。Partner は、プライベートオファーテンプレート、承認自動化、Salesforce や HubSpot などのツールとのネイティブ CRM 接続により、ディールワークフローを自動化できます。このストアフロントは、Partner の独自のドメイン上にキュレーションされたカタログをサポートし、顧客との関係を維持・強化するのに役立ちます。複数のベンダーのソリューションを再販するチャネルパートナーにとっては、各顧客に承認済み製品のテーラードカタログを提示し、リスティング自動化およびカタログ管理ツールを使用してチャネルビジネスの成長に合わせて拡張できることを意味します。この新しい機能は、AWS Marketplace が稼働しているすべての AWS リージョンで利用可能です。詳細については、AWS Marketplace Storefront 製品ページをご覧ください。

Amazon S3 は、S3 オブジェクトにカスタムコンテキストをアタッチできる新しいメタデータ機能であるアノテーションを提供開始しました。JSON、XML、または YAML で保存されるこれらのアノテーションは、オブジェクトあたり最大 1GB まで可能で、AI エージェントおよび分析ツール向けに設計されています。これらは、ビジネスコンテキストをデータに直接提供し、個別のメタデータシステムを不要にします。アノテーションは耐久性があり、一貫性があり、関連するオブジェクトと共に移動します。データの進化に合わせて変更または削除できるため、最新のコンテキストが保証されます。この機能は、既存の S3 メタデータおよびオブジェクトタグを補完し、より大きな規模と柔軟性を提供します。アノテーションは、S3 メタデータにオプショナルで表示させることで、Amazon Athena のようなツールでクエリできるように Apache Iceberg テーブルに保存され、大規模なクエリが可能です。さらに、Amazon SageMaker のエージェントを通じて、アノテーションによるオブジェクトの自然言語検索が可能になります。アノテーションはすべての AWS リージョンで利用可能です。ユーザーは、AWS CLI、S3 API、または AWS SDK を通じてこの機能の使用を開始できます。

本日より、NVIDIA Blackwell GPUで加速されたAmazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P6-B200インスタンスがアジアパシフィック (ムンバイ) リージョンで利用可能になりました。これらのインスタンスは、AIトレーニングおよび推論において、P5enインスタンスと比較して最大2倍のパフォーマンスを提供します。P6-B200インスタンスは、8基のBlackwell GPU、1440 GBの高帯域幅GPUメモリ、P5enと比較して60%増加したGPUメモリ帯域幅、第5世代Intel Xeonプロセッサー (Emerald Rapids)、および最大3.2テラビット/秒のElastic Fabric Adapter (EFAv4) ネットワーキングを特長としています。P6-B200インスタンスはAWS Nitro Systemによって強化されているため、Amazon EC2 UltraClusters内でAIワークロードを数万基のGPUにわたって、信頼性高く安全にスケールさせることができます。P6-B200インスタンスは、p6-b200.48xlargeサイズで、以下のAWSリージョンで利用可能です: 米国西部 (オレゴン)、米国東部 (バージニア北部、オハイオ)、AWS GovCloud (米国西部、米国東部)、およびアジアパシフィック (ムンバイ) リージョン。P6-B200インスタンスの詳細については、Amazon EC2 P6インスタンスをご覧ください。

AWS Management Console Private Access は、お客様がインターネット接続なしで VPC から AWS コンソールにアクセスできるようになり、企業は厳格なネットワークセキュリティ制御を維持しながら、エアギャップ環境でコンソールを介して AWS インフラストラクチャを管理できるようになりました。以前は、AWS Management Console Private Access により、お客様は承認された AWS アカウントおよび企業ネットワークへのコンソールアクセスを制限できましたが、インターネット接続は引き続き必要でした。今回のリリースにより、AWS コンソールトラフィックは、サポートされているサービスコンソール用の VPC エンドポイントを介して流れることができ、インターネットアクセスは不要になります。この機能は、金融サービス、政府および防衛、ヘルスケアなどの規制産業のお客様、および機密データへのアクセスを管理された環境からのみ必要とし、機密性の高いネットワークまたはインターネット接続のないネットワークでコンソールを使用する必要がある厳格なセキュリティ要件を持つ企業にとって特に価値があります。AWS Management Console Private Access は、AWS PrivateLink を使用して、お客様の VPC とコンソールの間にセキュアなネットワークパスを確立します。お客様は、VPC エンドポイントポリシーを適用して特定の AWS アカウントおよび組織へのアクセスを制限し、IAM、サービスコントロール、およびリソースコントロールポリシーを使用して、従業員が承認されたネットワークからのみリソースにアクセスすることを要求できます。 この機能は、すべての AWS 商用リージョンで利用可能です。お客様は、基盤となる AWS PrivateLink VPC エンドポイントの使用量とデータ処理に対してのみお支払いいただきます。開始方法とサポートされているサービスの詳細については、Management Console Private Access のドキュメントをご覧ください。

本日、AWS Transform は、エンタープライズソフトウェアポートフォリオ全体にわたる技術的負債を自律的に検出し、優先順位を付け、修正する新しい継続的モダナイゼーション機能（プレビュー）を発表します。AWS Transform はすでに、エンタープライズがデータセンターからの移行、メインフレームおよび Windows アプリケーションのモダナイゼーション、バージョンアップグレード、ランタイムまたは API 移行、言語翻訳、Lambda ランタイムアップグレードなどの一般的なシナリオにおけるコードベースのモダナイゼーションを支援しています。この新しい機能により、お客様はソフトウェアの技術的負債の管理方法を簡素化し、手動メンテナンスからコードベースを常に最新の状態に保つことができるようになります。また、AI エージェント向けにコードベースを評価および修正する機能も提供します。これにより、お客様は数千のリポジトリにわたるコードベースのステータスの完全な可視性を簡単に取得し、問題をより適切に優先順位付けし、人間の監督の下で自動修正をスケジュールできるようになります。Transform – continuous modernization は、エージェント対応準備状況やモダナイゼーション対応準備状況などの分析もサポートします。さらに、AWS Security Agent と統合して、ソースコードレベルでセキュリティ脆弱性を検出し修正します。 開始するには、お客様は AWS Transform Web コンソール、CLI、AWS Transform Kiro Power を使用するか、他のコーディングエージェントで AWS Transform スキルを使用できます。GitHub、GitLab、Bitbucket またはその他のソースからソースコードを接続した後、お客様は IDE で分析を実行し、AWS Transform Web コンソールで進捗を追跡し、ジョブの状態とコンテキストがすべてのサーフェスで共有されるため、意味のある場所で調査結果を確認できます。 AWS Transform - continuous modernization は、米国東部（バージニア北部）および欧州（フランクフルト）の AWS リージョンで利用可能になりました。詳細については、AWS Transform ウェブページ、ユーザーガイド、および価格設定をご覧ください。

本日、AWSはAmazon BedrockでxAIのGrok 4.3モデルが利用可能になったことを発表します。このローンチにより、xAIはAmazon Bedrockのモデルプロバイダーとして加わり、推論、エージェント、エンタープライズワークフロー全体で生成AIアプリケーションを構築する際の選択肢がさらに増えます。 Grok 4.3は、常にオンで設定可能な推論努力（なし、低、中、高）を提供する、推論ファーストのモデルです。推論はオプションではなく常にアクティブであるため、思考をスキップできるモデルよりもマルチステップのエージェントループで一貫した動作をします。また、マルチステップエージェントの構築のための強力なツール使用と指示追従能力、および高ボリューム推論のコスト効率を維持するのに役立つトークン効率も提供します。Grok 4.3は、契約レビュー、判例調査、信用契約分析、財務文書Q&Aなどのエンタープライズワークロードに特に適しており、会話型AI、検索、チャット、マルチターンワークフロー全体で一貫した高品質の結果を提供します。Grok 4.3は、価格性能のために設計されたAmazon Bedrockの新しい推論エンジンであるMantle上で実行され、ツール呼び出し、構造化出力、および応答ストリーミングをサポートします。 サポートされているリージョンについては、Grok 4.3のリージョン利用可能性を参照してください。開始するには、ドキュメントのGrok 4.3モデル詳細ページをご覧ください。

Amazon Bedrock AgentCore Memory は、短期記憶から有用な情報を抽出し、長期記憶レコードとして保存します。これらのレコードのメタデータは、取得のために整理、フィルタリング、ルーティングするのに役立ちます。以前は、メタデータ値は抽出中に LLM によってのみ推論されていました。現在では、アプリケーションから直接メタデータ値をアタッチすることもでき、LLM の推論なしで、提供されたとおりに抽出および統合を通過することを保証します。メタデータキーの抽出タイプを STRICTLY_CONSISTENT に設定すると、短期記憶イベントで提供された値は、変更されずに結果の長期記憶レコードに格納される値になります。 厳密に一貫したメタデータは、イベントのグループ化方法も分離します。同じ値を共有するイベントは一緒に抽出され、一緒に統合されます。値が異なるレコードは、意味的に類似していても、決してマージされません。これにより、部門スコープの取得、規制対象レコードと標準レコード間のコンプライアンス境界、および各テナントのデータが独立して処理されるマルチテナントメモリが可能になります。 戦略ごとに最大 3 つの厳密に一貫したキーを構成できます。この機能は、セマンティック、ユーザー設定、およびエピソード戦略でサポートされており、カスタムオーバーライドも含まれます。キーは STRING タイプで、メモリのインデックス付きキーに宣言する必要があります。LLM によって推論されたキーと厳密に一貫したキーは、同じメモリリソース上で共存できます。開始するには、長期記憶メタデータを参照してください。Amazon Bedrock AgentCore Memory の厳密に一貫したメタデータは、AgentCore Memory 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。

Amazon FSx for OpenZFS は、AWS オプトインリージョン間でのオンデマンドデータレプリケーションをサポートするようになり、デフォルトで有効になっている AWS リージョンを超えて、ボリュームの増分ポイントインタイムスナップショットを簡単に効率的に転送できるようになりました。オンデマンドデータレプリケーションは、ディザスタリカバリを実装し、本番データを別のリージョンまたはアカウントにレプリケートし、グローバルな顧客ベースまたはワークフォアの低レイテンシデータアクセスを可能にするための、シンプルで回復力のある方法を提供します。 Amazon FSx for OpenZFS は、人気の OpenZFS ファイルシステムを基盤とした、完全にマネージドでコスト効率の高い共有ファイルストレージを提供します。スナップショット、データクローニング、圧縮などの豊富なデータ管理機能に加え、ミリ秒未満のレイテンシと最大 10 GB/秒のスループットを備えています。オプトインリージョンは、デフォルトで有効になっているリージョンとは対照的に、デフォルトで無効になっている AWS リージョンです。以前は、オンデマンドデータレプリケーションは、デフォルトで有効になっている AWS リージョン内のアカウント間でのみサポートされていました。本日より、オプトインリージョンとの間でスナップショットをレプリケートできるようになり、クロスリージョンディザスタリカバリおよびデータ分散アーキテクチャを構築できる AWS リージョンが拡大しました。 オプトインリージョン間でのオンデマンドデータレプリケーションは、サポートされているオプトインリージョンを含む、Amazon FSx for OpenZFS が提供されているすべての AWS リージョンで利用可能です。オンデマンドデータレプリケーションに追加料金はかかりません。AWS リージョンまたはアカウントをまたいでレプリケートする場合、標準の AWS データ転送料金が適用されます。開始するには、Amazon FSx コンソールにアクセスするか、オンデマンドレプリケーションのドキュメントを参照してください。詳細については、Amazon FSx for OpenZFS 製品ページをご覧ください。

Amazon CloudWatch は、CloudWatch Logs Insights によるログデータのクエリと分析、Live Tail によるリアルタイムログストリーミング、Contributor Insights によるトップコントリビューターの特定を、すべて一箇所に集約した統合コンソールエクスペリエンスである Log Analytics を提供開始しました。今回のリリースにより、お客様は異なるタブで複数のクエリを実行したり、パターン、パラメータ付きの保存済みクエリ、インタラクティブなログ探索のためのファセット、自然言語クエリ生成、可視化といった既存の Logs Insights の全機能を使用したりできるようになります。Live Tail と Contributor Insights も Log Analytics 内からアクセス可能で、これがデフォルトのエクスペリエンスとなります。オプトアウトを選択したお客様は、Log Analytics と並んで Logs Insights、Live Tail、Contributor Insights を表示します。Log Analytics は、すべての商用 AWS リージョンで利用可能です。Log Analytics は、その基盤となる機能（Logs Insights クエリ、Live Tail、Contributor Insights）と同じ料金体系を使用します。料金の詳細については、CloudWatch の料金を参照してください。開始するには、CloudWatch コンソールで Log Analytics を選択してください。詳細については、CloudWatch Logs のドキュメントを参照してください。

Amazon Web ServicesはPalo Alto Networksと提携し、Amazon Route 53 Resolver DNS FirewallにAdvanced DNS Securityを導入しました。この統合により、セキュリティ管理者はRoute 53 DNS Firewallのルール内でPalo Alto NetworksのDNS脅威保護を直接適用できるようになります。ユーザーは、DNS Firewallコンソール内のAWS Marketplaceウィジェットを通じてPalo Alto Networksを購読できます。これにより、個別のファイアウォール展開やVPC構成の変更が不要になります。このサービスは、Command and Control、Malware、Phishingなどのカテゴリにわたる脅威保護の適用を可能にします。これらの保護は、Amazon VPCおよびハイブリッドクラウド環境から発信されるDNSクエリトラフィックに適用されます。この統合は、AWS管理リストとPalo Alto Networksの高度な脅威インテリジェンスを組み合わせています。これにより、AWSとオンプレミスネットワーク全体でDNS脅威管理を一元化し、セキュリティ運用を簡素化します。顧客は、AWS Security Hubとクエリログを通じて統合された可視性を享受できます。このプレビューは一部のAWSリージョンで利用可能であり、Palo Alto Networksのルールは追加料金なしで既存のルールグループに追加できます。

Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) Express Mode が、AWS GovCloud (US-East) および AWS GovCloud (US-West) リージョンで利用可能になりました。ECS Express Mode は、開発者が Web アプリケーションや API を含むコンテナ化されたアプリケーションを迅速に起動できるようにし、インフラストラクチャリソースを完全に制御しながら、クラウドアーキテクチャのオーケストレーションと管理を容易にします。 Express Mode の各サービスは、AWS 提供のドメイン名を自動的に受け取るため、追加の設定なしでアプリケーションにすぐにアクセスできます。ECS Express Mode を使用するアプリケーションは、AWS の運用上のベストプラクティスを取り入れ、パブリックまたはプライベートの HTTPS リクエストを提供し、トラフィックパターンに応じてスケーリングします。ECS Express Mode は、インテリジェントなルールベースのルーティングを使用して最大 25 のサービスを単一の Application Load Balancer の背後に自動的に統合し、サービス間の分離を維持します。ECS Express Mode によってプロビジョニングされたすべてのリソースは、アカウント内で完全にアクセス可能であり、制御や柔軟性を犠牲にすることはありません。アプリケーションの要件が進化しても、実行中のアプリケーションを中断することなく、Amazon ECS および関連サービスの完全な機能セットを活用して、任意のインフラストラクチャリソースに直接アクセスして変更できます。 開始するには、コンテナイメージを指定するだけで、ECS Express Mode がアプリケーションをデプロイし、URL を自動生成します。ECS Express Mode は追加料金なしで利用でき、アプリケーションの実行のために作成された AWS リソースに対してのみ料金が発生します。デプロイするには、Amazon ECS Console、SDK、CLI、CloudFormation、CDK、および Terraform を使用します。詳細については、AWS News ブログまたはドキュメントを参照してください。

Amazon FSx for Lustre ファイルシステムで、アフリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋、南米の追加13のAWSリージョンでIntelligent-Tieringストレージクラスが利用可能になりました。 FSx for Lustre Intelligent-Tieringストレージクラスは、クラウド上で最も低コストで、唯一完全に弾力的なLustreファイルストレージを提供します。これは、一貫したSSDレベルのパフォーマンスを必要としない、ホットデータとコールドデータの混在するワークロードに最適化されています。アクセスパターンに基づいてデータを3つのストレージ階層（Frequent Access、Infrequent Access、Archive）に自動的に階層化し、オプションのSSD読み取りキャッシュがアクティブデータを高速に保ちます。HPCおよびAI/MLワークロードのアクティブデータに対しては高いパフォーマンスが得られ、アクセス頻度の低いデータに対しては低コストのストレージを利用でき、事前にプロビジョニングする容量は不要で、保存したデータに対してのみ料金が発生します。FSx for Lustre Intelligent-Tieringを使用すると、オンプレミスのHDDファイルストレージと比較して最大34%優れた価格パフォーマンスを実現し、クラウド上の他のフルマネージドファイルサービスと比較して、ほとんどアクセスされないデータのストレージコストを最大96%削減できます。 今回の拡張により、FSx Intelligent-Tieringストレージクラスは、アフリカ（ケープタウン）、ヨーロッパ（ミラノ、パリ、スペイン、チューリッヒ）、アジア太平洋（ハイデラバード、ジャカルタ、マレーシア、メルボルン、大阪、台北、タイ）、南米（サンパウロ）の以下の追加AWSリージョンでFSx for Lustreファイルシステムで利用可能になりました。詳細については、FSx Intelligent-TieringページおよびAmazon FSx for Lustre製品ページをご覧ください。完全なリージョンごとの利用可能性については、FSx for Lustreリージョン表を参照してください。