RSS AWS 最新のお知らせ ノート

RSS AWS 最新のお知らせ

AWS(Amazon Web Services)は、コンピュート、ストレージ、セキュリティ、アプリケーションサービスなど、多くのサービスを提供しています。最近の発表と更新は以下の通りです。 1. AWS Outposts: AWS Outpostsは、コンピュート、ストレージ、データベースの機能を備えた完全に管理されたサービスです。最新の更新には、各国でのOutpostsのローンチが含まれます。 2. AWS Lambda: オンデマンドのリソースとしてコンピュートサービスを提供します。最近の更新には、同時実行制御とAmazon API Gatewayとの統合の強化が含まれます。 3. Amazon S3: 耐久的なストレージを提供します。最近の更新には、アプリケーション移行APIのローンチとスナップショット暗号化が含まれます。 4. AWS Billing: 詳細な請求情報を確認できるようにし、最近の更新には請求明細の改善が含まれます。 5. AWS Config: AWSリソースの監視、レポート作成、自動修復を提供します。最近の更新には、通知アクションとAWS Step Functionsが含まれます。 6. AWS Multi-Region Access Point for Amazon S3: S3のMulti-Region Access Pointsは、高速で安全かつ堅牢なストレージサービスを提供するグローバルな名前空間です。 7. Amazon Route 53: ドメイン登録とDNSサービスを提供します。最近の更新には、S3のMulti-Region Access Pointsに対するサポートが含まれます。 8. AWS Lake Formation: データエンジニアリング、データ変換、データガバナンスサービスです。最近の更新には、ワークフローの作成とJDBCドライバーを使用したデータベース資格情報の接続が含まれます。 9. Amazon EMR: ビッグデータ処理、分析、機械学習(ML)などに使用されるビッグデータ処理サービスです。最近の更新には、クラスターバージョニングとバグフィックスが含まれます。 10. AWS Step Functions: 分散アプリケーションのコンポーネントとマイクロサービス指向アーキテクチャの調整に使用されるサービスです。最近の更新には、タスクトークン入力の強化と自動置換が含まれます。

ノートのスレッド

Amazon Timestream for InfluxDB は、データベースインスタンスまたはクラスターの状態が変更された際に、Amazon EventBridge にイベントを発行するようになりました。イベントは、作成、削除、コンピューティングおよびストレージのスケーリング、パラメータグループの更新、メンテナンスウィンドウ、再起動などのライフサイクル操作に対して発行され、成功した完了と失敗の両方をカバーします。この機能により、お客様は Amazon EventBridge ルールを使用して、API をポーリングしてステータスを確認することなく、データベース操作にプログラムで対応できます。DevOps チームは、スケーリング操作が完了したときにトリガーされる自動化ワークフローを構築でき、オペレーションチームは、即時アラートのために失敗イベントをルーティングでき、コンプライアンスチームは、監査証跡のためにすべてのイベントを Amazon CloudWatch Logs または Amazon S3 に永続化できます。イベントは、アカウント内のデフォルトの Amazon EventBridge イベントバスに、ソース aws.timestream-influxdb として発行され、コンテンツベースのフィルタリングと、AWS Lambda 関数、AWS Step Functions、Amazon SQS キュー、Amazon SNS トピック、およびクロスアカウントイベントバスを含む任意の EventBridge ターゲットへのルーティングをサポートします。この機能は、Amazon Timestream for InfluxDB が利用可能なすべての AWS リージョンで利用可能です。標準の Amazon EventBridge の料金が、ルール評価とターゲット配信に適用されます。開始するには、Amazon EventBridge コンソールを開き、ソース aws.timestream-influxdb を指定してルールを作成してください。詳細については、Amazon Timestream for InfluxDB のドキュメントと料金ページを参照してください。
Amazon SageMaker Unified Studio は、IAM ベースのドメインでカスタムアセットタイプをサポートするようになりました。カスタムアセットタイプを使用すると、ドメイン管理者は、Amazon S3 の医療画像ファイル、PowerBI で構築された収益ダッシュボード、またはサードパーティプラットフォームによって生成された PDF リサーチレポートなど、あらゆる形式のアセットを SageMaker Unified Studio 内でカタログ化できます。カスタムアセットタイプは、基盤となる形式に関係なく、すべてのアセットを SageMaker カタログに取り込むため、チームは個別のツールやプロセスを必要とせずに、それらを検索、発見、サブスクライブできます。開始するには、管理者は名前、説明、および各アセットが持つべきフィールドを定義するオプションのメタデータフォームを使用してカスタムアセットタイプを作成できます。その後、そのタイプから個々のアセットを作成し、グロッサリー用語と README ドキュメントで強化して人間と AI エージェントにビジネスコンテキストを追加し、発見のために公開できます。公開されると、ドメイン内の誰でも、名前、タイプ、またはグロッサリー用語でアセットを見つけ、他のすべてのカタログアセットと同じ管理されたワークフローを通じてサブスクリプションをリクエストできます。IAM ベースのドメイン向けのカスタムアセットタイプは、Amazon SageMaker Unified Studio 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、SageMaker Unified Studio ユーザーガイドをご覧ください。
Amazon SageMaker HyperPod は、継続的プロビジョニングで作成された Slurm オーケストレーションクラスタに対して、ディープヘルスチェックをサポートするようになりました。これにより、実行中のインスタンスの GPU アクセラレータの健全性をいつでもプロアクティブに検証できます。継続的プロビジョニングにより、トレーニングを迅速に開始し、すべてか無かの失敗なしにインスタンスグループを非同期にスケーリングできます。この柔軟性と包括的なハードウェア検証を、インスタンスがオンラインになったときに組み合わせることができます。この機能は、単一の正常でないノードでさえ、数時間のコンピューティング時間を無駄にし、重要なワークロードを遅延させる可能性があるという重要な課題に対処します。ディープヘルスチェックを使用すると、インスタンスグループ全体または特定のインスタンスを対象に、ジョブにコンピューティングリソースを割り当てる前に、包括的なハードウェアストレス テストと接続テストを実行できます。継続的プロビジョニングは、容量が利用可能になったときにワーカーノードを Slurm クラスタに非同期に追加するため、各新しいノードがオンラインになったときにディープヘルスチェックを実行し、ジョブをスケジュールする前にハードウェアを検証し、正常なノードで既に実行されているワークロードを中断することなく行うことができます。進捗状況と結果は、SageMaker コンソールと API を通じて、インスタンスグループとインスタンスレベルの両方で表示され、GPU の健全性、ネットワーク接続、およびマルチノード通信パフォーマンスに関する完全な可視性を提供します。チェック中のインスタンスは、ワークロードのスケジュールから自動的に分離され、合格するとサービスに戻されます。HyperPod の自動ノードリカバリ機能と組み合わせると、失敗したインスタンスは自動的に再起動または交換され、クラスタの健全性が保証されます。この機能は、Amazon SageMaker HyperPod が利用可能なすべてのリージョンで利用できます。オンデマンドのディープヘルスチェックと継続的プロビジョニングの詳細については、Amazon SageMaker HyperPod ユーザーガイドを参照してください。
Amazon SageMaker Feature Store は、AI モデルのトレーニングとデプロイのための特徴量を簡単に計算、保存、取得できるフルマネージド機能です。SageMaker Feature Store は、高スループットの特徴量取り込み、レコード検出、オフラインストアのカタログ化のための新しい機能をサポートするようになりました。データサイエンティストは、BatchWriteRecord を使用して、単一のリクエストで複数の特徴量グループにわたる複数のレコードを書き込むことができるようになりました。また、ListRecords を使用して、レコード識別子を事前に知らなくても特徴量グループに保存されているレコードを一覧表示できるようになりました。さらに、オフラインストアでカスタム名を持つテーブルとデータベースを作成できるようになりました。データサイエンティストは、BatchWriteRecord を使用して、一度に 1 つのレコードを書き込むよりも少ない API コールと低いレイテンシーで、特徴量データを大規模に取り込むことができます。BatchWriteRecord は、オンラインストア、オフラインストア、またはその両方を対象とし、リクエスト全体を失敗させることなく個々のレコードの失敗を返し、レコード、リクエスト、および特徴量グループレベルで TTL (Time To Live) 設定をサポートします。ListRecords を使用すると、データサイエンティストは、特徴量グループ内のレコード識別子を一度に 1 ページずつ取得し、特徴量グループの内容を閲覧および監査し、レコード識別子を回復し、レコードのライフサイクルを管理できます。オフラインストアを設定する際、データサイエンティストはカスタム名を持つ Glue および Iceberg テーブルを作成することもできます。これらの機能により、データサイエンティストはカスタムツールを構築することなく、SageMaker Feature Store に保存されているレコードを管理し、特徴量を大規模に取り込むことができます。これらの機能は、Amazon SageMaker Feature Store 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、Amazon Feature Store Runtime および Offline Store Configuration のドキュメントを参照してください。
Amazon MSK Replicator は、オンプレミス、AWS 上のセルフマネージド、または他のクラウドプロバイダーを含む外部 Apache Kafka クラスターから Amazon MSK Standard ブローカーへのデータレプリケーションをサポートするようになりました。この機能は、既存の MSK Express ブローカーへのサポートに加えて、MSK Standard ブローカーへのレプリケーションサポートを拡張します。このローンチにより、MSK Standard ブローカーへのワークロードの移行、MSK クラスターをフェイルオーバーまたはバックアップターゲットとして使用したディザスタリカバリのサポート、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境全体でのデータ分散が可能になります。MSK Replicator は Amazon MSK の機能であり、Kafka クラスター間のデータレプリケーションを自動化し、カスタムレプリケーションインフラストラクチャの管理やオープンソースツールの設定の必要性を排除します。以前は、MSK Replicator は外部 Apache Kafka クラスターから MSK Express ブローカーへのレプリケーションのみをサポートしていました。このローンチにより、SASL/SCRAM または相互 TLS (mTLS) 認証を使用して外部クラスターに接続することで、外部 Kafka クラスターから MSK Standard ブローカーへのデータレプリケーションも可能になりました。また、Amazon MSK Standard から外部 Kafka クラスターへのデータレプリケーションに MSK Replicator を使用して、信頼性の高いフェイルバックまたはマルチクラウドデータ分散を実現することもできます。セルフマネージドレプリケーションツールとは異なり、MSK Replicator はレプリケーション中に元の Kafka トピック名を保持しながら、無限レプリケーションループを自動的に回避します。また、コンシューマーグループのオフセットを双方向に同期し、プロデューサーとコンシューマーをクラスター間で独立して、任意の順序で、調整の制約やデータ損失のリスクなしに移動できるようにします。この新しい機能は、Amazon MSK Replicator が利用可能なすべての AWS リージョンでサポートされています。詳細については、MSK Replicator のドキュメント、製品ページ、価格ページ、およびこの AWS ブログ投稿をご覧ください。
AWS Config は、191 の新しいルールを追加し、マネージド ルール セットを大幅に拡張しました。これらの新しいルールは、Amazon Bedrock、SageMaker、ECS、EKS、RDS、Redshift、S3、CloudTrail などの重要な AWS サービス全体でガバナンスを強化します。この拡張は、特に AI ワークロードとコア クラウド インフラストラクチャ コンポーネントのガバナンスを強化します。新しいルールは、暗号化、ロギング、パブリック アクセス制限、ネットワーク セキュリティ、データ保護のベスト プラクティスなどの重要な構成をカバーしています。これらのマネージド ルールは、個別に、またはコンフォーマンス パックの一部としてデプロイできます。ルールは、対応する AWS サービスがサポートされている AWS リージョンで利用できます。新しいルールの例は、特定のサービス セキュリティと運用面に焦点を当てています。これらには、さまざまなサービスの保存時および転送時の暗号化のチェックが含まれます。監査とトラブルシューティングのためのロギング構成も新しいルールでカバーされています。ネットワーク アクセス制御とパブリック アクセス禁止は、これらの追加によって対処されます。全体として、この更新により、AWS 内でより広範で深い自動化されたガバナンス機能が提供されます。
AWS Builder Center では、ビルダーは対象となるワークショップから直接、無料の期間限定サンドボックス環境をリクエストできるようになりました。これにより、個人の AWS アカウントやクレジットカードが不要になり、予期せぬ請求の心配もなくなります。以前は、ワークショップはビルダー自身の AWS アカウントを使用してのみ完了できました。サンドボックス環境を使用することで、あらゆるスキルレベルのビルダーが、事前にプロビジョニングされた AWS アカウントで安全にリソースをデプロイし、コードを記述し、実験を行うことができます。無料のサンドボックス環境は、アカウントを設定せずに実践的な AWS 体験をしたいビルダーに最適です。各サンドボックスは、アクティベーションから 8 時間のアクセスを提供し、その後は自動的にクリーンアップされます。ビルダーは週に 1 つのサンドボックスをリクエストでき(毎週日曜日にリセット)、ほとんどの環境は 15 分以内に準備が整います。サンドボックスは、ローンチ時には一部のワークショップで利用可能ですが、時間の経過とともにさらに多くのワークショップで有効化される予定です。開始するには、AWS Builder Center のワークショップをご覧ください。
Amazon SageMaker Unified Studio Workflows が、Amazon Bedrock、Amazon S3 Tables、Amazon S3 Vectors、AWS Glue Data Catalog、Amazon MWAA Serverless 用の 19 の新しいオペレーターをサポートするようになりました。これらのオペレーターにより、お客様はビジュアルワークフロークリエイターを使用して新しいタスクを追加し、カスタム統合コードを作成することなくこれらのサービスをオーケストレーションできます。このローンチにより、データワーカーやビルダーは、Bedrock ガードレールを管理し、S3 Tables および S3 Vectors リソースをプロビジョニングおよび削除し、Glue Data Catalog テーブルおよびデータベースを管理し、MWAA Serverless ワークフローの実行をトリガーするワークフローを作成できます。これにより、SageMaker Unified Studio Workflows からオーケストレーションできる AWS サービスが拡張され、コンソールを切り替えたりカスタム DAG コードを作成したりする必要性が軽減されます。この機能は、Amazon SageMaker Unified Studio 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、Amazon MWAA Serverless ワークフローでサポートされているオペレーターを参照してください。開始するには、Amazon SageMaker Unified Studio ユーザーガイドのサーバーレスビジュアルワークフローを参照してください。
Amazon GameLift Streams は、ストリームセッションのライブランタイム環境へのセキュアなターミナル接続である Stream Session Admin Shell をサポートするようになりました。これにより、リアルタイムのトラブルシューティングが可能になります。SSH キー、オープンポート、インフラストラクチャの認証情報を管理することなく、ログの確認、実行中のプロセスのクエリ、GPU 使用率のチェック、アプリケーション状態の調査を行うことができます。Stream Session Admin Shell は、Amazon GameLift Streams アプリケーションと同じレベルのアクセス権を持つターミナル接続を提供します。接続するには、ストリームグループとストリームセッションの識別子を使用して新しい CreateStreamSessionAdminShell API を呼び出し、返された認証情報を AWS CLI の SSM Session Manager プラグインで使用します。この機能は、Linux (Ubuntu 22.04)、Proton、および Windows Server 2022 ランタイムをサポートしています。ターミナル接続はアプリケーション環境にスコープされ、ストリームセッションが終了すると自動的に閉じられます。Stream Session Admin Shell は、Amazon GameLift Streams が提供されているすべての AWS リージョン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完全なリストについては、AWS リージョン表を参照してください。開始するには、Stream Session Admin Shell 開発者ガイドと CreateStreamSessionAdminShell API リファレンスを参照してください。
本日、AWSはAWS Security HubがMicrosoft Azureリソースの監視を開始したことを発表します。これにより、リスク分析、クラウドセキュリティ体制管理、脆弱性管理、セキュリティ応答管理が両方のクラウドに拡張されます。AWSとAzureでワークロードを実行している多くのAWSのお客様は、各環境で個別のセキュリティツールを運用する必要があり、リスクを包括的に優先付けしたり、一貫して対応したりすることが困難でした。Security Hubは、AWSとAzure環境全体のリスクを検出および対応するための、単一の統合されたエクスペリエンスを提供します。Security Hubは、Azure Virtual Machines (VM)、Azure Container Registry (ACR) コンテナイメージ、Azure Function Apps、Azure IDを含むAzureリソースを自動的に検出し、設定ミス、インターネットへの公開、ソフトウェアの脆弱性について評価します。CIS Benchmarks™ for Microsoft Azure Foundations、統合リソースインベントリ、リスクおよび公開分析、既存のEventBridge統合を通じた自動応答を含むセキュリティ標準に対する体制チェックを受け取ります。AWSとAzureの検出結果は、同じ優先順位付けされたビューで、同じ検出結果フォーマットと自動化ワークフローで表示されるため、セキュリティチームはツールを切り替えるのではなく、1つのコンソールから運用できます。Security Hubには、Microsoft Azureとの統合を作成すると開始される、Azureリソースを監視するための独立した30日間の無料トライアルが含まれています。トライアル終了後、Azureリソースと同等のAWSリソースの監視には、同じ価格が適用されます。Security Hubが利用可能なすべてのAWSリージョン(Middle East (UAE)、Middle East (Bahrain)、Asia Pacific (Taipei)、Asia Pacific (New Zealand)を除く)からAzureへの統合を作成できます。また、AWS Security Hub CSPM for posture management checksとAmazon Inspector for vulnerability managementのために、AWS Security Hubとは独立してMicrosoft Azureへの統合を作成することもできます。詳細については、AWS Security Hub PricingおよびAWS Security Hub documentationを参照してください。
Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) Managed Instances は、GPU およびアクセラレーテッドインスタンスタイプにおいて、管理手数料が大幅に削減されました。2026年7月1日より、GシリーズのECS管理手数料は35%削減され、PシリーズおよびAWS Trainiumの手数料は60%削減されます。これらの削減は自動的に適用され、ECS Managed Instances で既にGPUインスタンスを使用しているお客様は、何も操作する必要はありません。ECS Managed Instances を使用すると、必要なシンプルさで、希望するアプリケーションパフォーマンスを得ることができます。vCPU数、メモリサイズ、CPUアーキテクチャなどのタスク要件を定義するだけで、Amazon ECS はAWSアカウント内でAWS管理アクセスを使用して、最適なEC2インスタンスを自動的にプロビジョニング、設定、および運用します。また、GPUアクセラレーテッド、ネットワーク最適化、バースト可能パフォーマンスなどの希望するインスタンスタイプを指定して、好みのインスタンスファミリーでワークロードを実行することもできます。ECS Managed Instances には、アクセラレーテッドワークロード向けに特別に構築された機能が含まれています。Amazon CloudWatch Container Insights を介したGPUメトリクス(使用率、メモリ、温度)、およびGPU固有のハードウェア障害を検出し、ワークロードの中断を最小限に抑えるために正常でないインスタンスを置き換える自動ヘルスモニタリングです。今日の価格更新により、ECS Managed Instances でGPUワークロードを実行しているお客様は、より低い管理手数料で完全に管理されたインフラストラクチャの恩恵を受けることができます。この価格更新は、ECS Managed Instances が利用可能なすべてのAWSリージョンで利用可能です。更新された料金表の全容については、ECS Managed Instances の料金を参照してください。Amazon EKS は、EKS Auto Mode のGPUインスタンスに対して同様の管理手数料削減を実施しています。詳細は EKS の新機能投稿を参照してください。ECS Managed Instances の詳細については、機能ページ、ドキュメント、およびAWS News のローンチブログをご覧ください。
Amazon EMR Serverless は、最大 244 GB のメモリを持つ 32 vCPU のより大きなワーカー構成を提供し、より多くの計算集約型およびメモリ集約型のワークロードを実行できるようになりました。以前は、EMR Serverless で利用可能な最大のワーカー構成は、最大 120 GB のメモリを持つ 16 vCPU でした。より大きなワーカーは、ワークロードの実行時パフォーマンスとコストプロファイルを改善するのに役立ちます。シャッフル処理が多いワークロードでは、より大きなワーカーはエグゼキューター間の非効率的なデータ転送を削減します。データスキューのあるジョブでは、より大きなワーカーはメモリ不足による失敗の可能性を減らします。データをキャッシュする必要があるジョブでは、より大きなワーカーはより多くのデータをメモリに保持できるため、ジョブのパフォーマンスが向上します。これらのメリットを活用するために、計算集約型およびメモリ集約型の Spark および Hive ワークロードには、より大きなワーカーを使用することをお勧めします。さまざまなワーカー構成の詳細については、EMR Serverless のドキュメントをご覧ください。より大きなワーカーは、EMR Serverless が利用可能なすべての AWS リージョンで利用できます。
本日より、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) C8ine インスタンスが、AWS Europe (Frankfurt) リージョンで利用可能になりました。C8ine インスタンスは、AWS限定のカスタム第6世代 Intel Xeon Scalable プロセッサを搭載しています。これらのインスタンスは、最新の第6世代 AWS Nitro カードを特徴とし、前世代の C6in インスタンスと比較して最大 43% 高いパフォーマンスを提供します。C8ine インスタンスは、vCPU あたり最大 2.5 倍のパケットパフォーマンスを前世代のネットワーク最適化インスタンスと比較して提供し、既存の C6in ネットワーク最適化インスタンスと比較して、インターネットゲートウェイを通過するトラフィックで最大 2 倍高いネットワークスループットを提供します。C8ine インスタンスは、仮想ファイアウォール、ロードバランサー、Telco 5G UPF ワークロードを含む、セキュリティおよびネットワーク仮想アプライアンス向けに設計されています。Amazon EC2 C8ine インスタンスは、US East (N. Virginia)、US West (Oregon)、Asia Pacific (Tokyo)、および Europe (Frankfurt) リージョンで利用可能です。C8ine インスタンスは、Savings Plans および On-Demand インスタンスで利用できます。詳細については、Amazon EC2 C8i インスタンスのページをご覧ください。
Amazon Redshift RG インスタンスは、AWS Graviton プロセッサを搭載しており、AWS GovCloud (US-West) および AWS GovCloud (US-East) リージョンで利用可能になりました。これらの RG インスタンスは、以前の RA3 インスタンスと比較して、データウェアハウスおよびデータレイクのワークロードを最大 2.4 倍高速化し、大幅なパフォーマンス向上を実現します。また、vCPU あたりのコストを 30% 削減します。RG インスタンスには、Redshift の特殊なベクトル化データレイククエリエンジンが組み込まれています。このエンジンは、クラスターノード上で Apache Iceberg および Parquet データを直接処理します。この統合により、データウェアハウスとデータレイクの両方の環境で統一された SQL 分析が可能になります。お客様は、rg.xlarge と rg.4xlarge の 2 つの RG インスタンスサイズから選択できます。既存の RA3 クラスターは、Snapshot & Restore または Elastic and Classic Resize などの方法で、RG インスタンスにシームレスにアップグレードできます。オンデマンド、および 1 年または 3 年の予約インスタンスなど、さまざまな前払い構造を含む柔軟な価格設定が利用可能です。価格設定とアップグレード手順の詳細については、付随するドキュメントと価格ページを参照してください。
Amazon RDS for Oracle は、Amazon Bedrock との統合により、Anthropic Claude、Amazon Nova、Meta Llama などの基盤モデルへのアクセスを提供する、Oracle の最新の長期サポートリリースである Oracle Database 26ai をサポートするようになりました。Oracle Database 26ai を使用すると、Oracle の Select AI 機能を利用して、自然言語のプロンプトから SQL クエリを生成および実行し、開発者とビジネスユーザーの両方の生産性を向上させることができます。また、データをデータベースから移動することなく、Oracle AI Vector Search を使用して SQL から直接取得拡張生成 (RAG) を実装することもできます。Oracle Database 26ai には、リレーショナルデータと共にベクトル埋め込みを格納し、個別のベクトルデータベースなしでセマンティック類似性検索とハイブリッド検索を実行するための AI Vector Search、JSON ドキュメントまたはリレーショナルテーブルのいずれかとして同じ基盤データにアクセスするための JSON Relational Duality Views、およびインデータベースグラフ分析のための SQL Property Graphs も含まれています。Oracle Database 26ai を実行する新しい DB インスタンスを作成するか、Oracle Database 19c または 21c コンテナデータベース (CDB) からアップグレードできます。Oracle Database 26ai は、Enterprise Edition のみで利用可能です。新しい Oracle Database 26ai インスタンスを作成するには、AWS Management Console、AWS CLI、または AWS SDK を使用し、Oracle 26.0.0.0 エンジンバージョンを選択します。既存の Oracle Database 19c または 21c CDB インスタンスをアップグレードするには、Modify DB Instance ワークフローを使用し、26.0.0.0 エンジンバージョンを選択します。DB インスタンスが非 CDB として Oracle Database 19c を実行している場合、26ai にアップグレードする前に CDB アーキテクチャに変換する必要があります。詳細については、非 CDB を CDB に変換するを参照してください。Amazon RDS for Oracle Database 26ai は、すべての商用 AWS リージョンおよび AWS GovCloud (US) リージョンで利用可能です。詳細については、Amazon RDS と Oracle Database 26ai および RDS for Oracle の Amazon Bedrock 統合を参照してください。
Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) Auto Mode は、GPU およびアクセラレーテッドインスタンスタイプの管理料金を大幅に削減しました。2026年7月1日より、GシリーズのAuto Modeの管理料金は35%削減され、PシリーズおよびAWS Trainiumの料金は60%削減されます。これらの削減は、すべてのEKS Auto Modeクラスターに自動的に適用され、すでにAuto ModeでGPUインスタンスを使用しているお客様は何も行う必要はありません。EKS Auto Modeは、機械学習推論、ファインチューニング、レンダリング、バッチ処理ワークロードのインフラストラクチャを自動的にプロビジョニングおよび管理することで、Kubernetesオペレーションを簡素化します。これには、アクセラレーテッドワークロード向けに構築された機能が含まれています。ローカルNVMeストレージを備えたGPUインスタンスでの自動並列イメージプルおよびアンパックにより、大規模なコンテナおよびモデルイメージの起動が高速化され、アクセラレータ対応ノード修復により、GPUハードウェア障害を検出し、正常でないノードを自動的に置き換えます。今回の価格引き下げにより、お客様はAuto ModeでGPUワークロードをより低い管理料金で実行できるようになり、そのフルマネージドインフラストラクチャはよりコスト効率が高くなります。この価格更新は、EKS Auto Modeが利用可能なすべてのAWSリージョンで提供されます。Amazon ECSは、ECS Managed InstancesでGPUインスタンスに対して同様の管理料金削減を実施しています。詳細はECSのWhat's New投稿を参照してください。EKS Auto ModeでGPUワークロードを開始するには、EKS for AI/MLのドキュメントを参照してください。更新された料金表の全容については、Amazon EKSの料金を参照してください。
Amazon SageMaker Unified Studio は、既存の Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) 環境をプロジェクトに接続できるようになりました。すでに MWAA 環境を運用しているデータエンジニアやプラットフォームチームは、設定を再作成したり DAG を移行したりすることなく、分析や機械学習に使用しているのと同じインターフェイスから Airflow ワークフローを管理できるようになりました。既存の環境を接続するには、Studio プロジェクトで「ワークフロー」ツールを開き、接続セレクターで「接続の追加」を選択します。ドメインとプロジェクトを参照する Airflow 設定オプションを提供します。接続されると、プロジェクトメンバーは Amazon SageMaker Unified Studio から直接ワークフローを同期、トリガー、および監視できるようになります。Apache Airflow 3 以降を実行している環境では、ドラッグアンドドロップエディターを使用して新しいワークフローを作成するためのビジュアルオーサリングエクスペリエンスも利用できます。この機能は、Amazon SageMaker Unified Studio 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、Amazon SageMaker Unified Studio ユーザーガイドの「Amazon SageMaker Unified Studio のワークフロー環境」を参照してください。
本日、AWS Security Hub は、露出された検出結果に影響分析を追加し、セキュリティチームが、露出されたものが悪用された場合に攻撃者が到達できる範囲全体を理解するのに役立ちます。影響分析は、最初に露出されたリソースを超えて侵害される可能性のある下流のリソースをマッピングすることで、露出された検出結果を拡張し、チームに組織のリスクに対するより深い可視性を提供します。Security Hub は、露出されたリソースに関連付けられた IAM プリンシパルの実効的なアクセス許可を分析して、アカウント内の他のリソースへの権限昇格パスを特定します。結果として得られる影響の範囲は、潜在的な攻撃パスグラフに表示され、新しい影響評価タブには、攻撃者がたどることができるリソースの優先順位付けされたチェーンと、各ステップでの特定のアクセス許可が表示されます。Security Hub は、影響の範囲を露出された検出結果の重大度スコアリングに考慮に入れ、影響の範囲が特定されたり変更されたりすると既存の露出を調整するため、より広範な下流リーチを持つ露出が適切に優先順位付けされます。詳細については、AWS Security Hub ユーザーガイドの「露出された検出結果の理解」および AWS Security Hub 製品ページを参照してください。Security Hub が利用可能な AWS リージョンの全リストについては、AWS リージョンサービスリストを参照してください。
Amazon SageMaker HyperPod は、LLM 推論の最適化のために Disaggregated Prefill and Decode (DPD) を提供するようになりました。DPD は、LLM 推論のプリフィルとデコードのフェーズを個別の GPU プールに分離します。キー・バリュー・キャッシュ・データは、EFA と GPU-Direct RDMA を使用してこれらのプール間で転送されます。これにより、共有 GPU が長コンテキストのリクエストによって他のリクエストを遅延させるという問題が解決されます。GPU を計算バウンドなプリフィルとメモリ帯域幅バウンドなデコードに割り当てることで、リソース競合が排除されます。DPD は、厳密なレイテンシ要件に対して、より一貫したトークンあたりのレイテンシと高いスループットを提供します。また、ワークロードの分布に基づいて、プリフィルとデコードの容量を独立してスケーリングすることもできます。インテリジェントルーターは、長コンテキストのリクエストをディサグリゲーテッドパスに、短いプロンプトをデコーダーに直接ルーティングします。DPD は、既存の InferenceEndpointConfig リソースに pdSpec を追加することで有効になります。この機能は、すべてのサポートされている AWS リージョンで、EFA 対応インスタンス上の EKS を使用する SageMaker HyperPod クラスターで利用できます。
Amazon Cognito では、プロビジョニングされた API レート制限をオンデマンドで増減できるようになりました。Cognito には、各 AWS リージョン内のユーザープールで実行できる 1 秒あたりの操作数の最大値に対するデフォルトのレート制限があり、調整可能な API カテゴリで追加の制限を購入できます。新しいオンデマンドモデルでは、アプリケーションのトラフィックパターンに合わせて、レート制限をより迅速に増減させることができます。以前は、Cognito API レート制限を調整するには、Service Quotas を通じて増加をリクエストする必要があり、リクエストは手動でレビューされていました。これは、トラフィックの急増を事前に予測してレート制限を計画する必要があることを意味していました。今回、Amazon Cognito コンソールまたは新しい制限プロビジョニング API 操作を使用して、アカウントレベルの最大制限まで希望する Cognito レート制限を設定するための新しいセルフサービスエクスペリエンスが提供されます。レート制限の変更は即座に有効になります。セルフサービスプロビジョニングされた制限は、Amazon Cognito が利用可能なすべての AWS リージョンで、調整可能な API カテゴリで利用できます。この追加機能の価格の詳細については、Amazon Cognito の料金ページを参照してください。開始するには、開発者ガイドを参照してください。
Amazon SageMaker Studio は、Hugging Face からの直接統合をサポートするようになり、モデルの発見から完全に設定された Studio 環境内での作業までをワンクリックで実行できるようになりました。Hugging Face でサポートされている任意のモデルを選択し、「Customize on SageMaker AI」または「Deploy on SageMaker AI」を選択すると、モデルがプリロードされた状態で対応するワークフローページに直接遷移し、すぐに使用できます。以前は、モデルの発見から作業環境への移行には、AWS コンソールを操作して SageMaker AI を探し、環境を設定し、サーバーレスモデルのカスタマイズのための IAM 権限を設定し、多くの場合、最初のジョブを実行する前に Service Quotas を通じて GPU クォータの増加をリクエストする必要がありました。現在、新規顧客は標準的な AWS サインアップを完了すると、数秒で SageMaker Studio 環境が作成され、強化学習のためのカスタム報酬関数を使用したファインチューニング、モデル評価、SageMaker または Bedrock エンドポイントへのデプロイを含む、サーバーレスモデルのカスタマイズジョブのためのプリコンフィギュレーションされた権限が付与されます。確認済みの顧客は、クォータ増加のリクエストなしに、エンドポイントデプロイ、トレーニングジョブ、およびノートブック全体で G5、G6、および G4dn インスタンスへのデフォルトの GPU アクセスを受け取ります。クォータ制限と利用状況の情報は、各インスタンスタイプについて Studio 環境内で直接表示されます。Hugging Face または SageMaker の製品ページからサインインする既存の顧客は、環境を選択すると、モデルがすぐに使用できる状態で SageMaker Studio に直接遷移します。この機能は、Amazon SageMaker Studio がサポートされているすべての AWS 商用リージョンで利用可能です。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、「Customize on SageMaker AI」または「Deploy on SageMaker AI」を選択するか、SageMaker Studio ページから「Get Started」をクリックしてください。詳細については、Amazon SageMaker ドキュメントの「Studio のサービスクォータ」を参照してください。
これで、すべてのVPCでVPC暗号化コントロールをモニターまたは強制モードで有効にするために、宣言型ポリシーを使用できるようになりました。この強化により、目的のVPC暗号化コントロール設定を一元的に定義および管理し、すべてに適用できます。アカウント、組織、または特定の組織単位に対してこれらのコントロールを行使できます。VPC暗号化コントロールは、Amazon Virtual Private Cloud(VPC)内およびVPC間での転送中の暗号化を監査および強制し、HIPAA、FedRAMP、PCIなどの暗号化標準への準拠を実証するための簡単なツールを提供します。本日以前は、顧客はモニターまたは強制モードで暗号化コントロールを有効にし、各VPCで個別に除外を設定していました。セキュリティチームは、環境全体でこれらのコントロールを一元的に一貫して行使したいと考えています。このリリースにより、すべての既存および将来のVPC全体で目的の暗号化コントロール設定を強制するための単一の宣言型ポリシーを定義および維持できます。この強化により、組織内のすべてのアカウントおよびVPCの暗号化コントロールステータスに対する一元的な可視性も得られます。VPC暗号化コントロールの宣言型ポリシーは、VPC暗号化コントロールをサポートするすべてのAWSリージョンで利用できます。AWS Organizationsで宣言型ポリシーを使用するための追加料金はかかりません。この機能の詳細については、ドキュメントを参照してください。
AWS Certificate Manager (ACM) は、Amazon Trust Services を使用して 45 日間の有効期限を持つ公開 TLS 証明書を発行する、完全に管理された ACME サーバーエンドポイントをプロビジョニングできるようになりました。これにより、Certbot、Kubernetes 用の cert-manager、acme.sh を含む任意の ACMEv2 互換クライアントを使用できます。CA/Browser Forum が 2029 年までに 47 日間の証明書ライフサイクルを義務付ける中、公開証明書の管理は手動では実行不可能になります。ACM の ACME サポートは、開発者に証明書の発行と更新を完全に自動化するための標準ベースのパスを提供します。PKI 管理者は、中央集権的なガバナンス制御を備えた管理された ACME エンドポイントを作成できます。ドメインスコープを定義して、各クライアントが発行できる証明書を制限し、ワイルドカード使用に関するポリシーを強制し、DNS 認証情報を配布せずにアプリケーションチームに証明書リクエストを委任できます。ドメイン検証はエンドポイントレベルで一度実行され、アプリケーションオーナーは標準の ACME クライアントを使用して証明書をリクエストします。すべてのアクティビティは、監査可能性のために AWS CloudTrail ログ記録と Amazon CloudWatch メトリクスを備えた ACM コンソールで確認できます。ACM の ACME サポートは、すべての商用 AWS リージョンで利用可能です。価格の詳細については、ACM の価格ページを参照してください。開始するには、AWS News ブログ記事を参照するか、ドキュメントをお読みください。
本日より、AWS CodePipeline がアジアパシフィック (ニュージーランド) リージョン (ap-southeast-6) で利用可能になりました。AWS CodePipeline は、ソフトウェアリリースに必要なステップをモデル化、視覚化、自動化できる継続的デリバリーサービスです。CodePipeline を使用すると、コードのビルド、本番稼働前環境へのデプロイ、アプリケーションのテスト、そして本番環境へのリリースといった、完全なリリースプロセスをモデル化できます。CodePipeline は、コード変更が発生するたびに、定義されたワークフローに従ってアプリケーションをビルド、テスト、デプロイします。リリースプロセスのあらゆる段階にパートナーツールや独自のカスタムツールを統合して、エンドツーエンドの継続的デリバリーソリューションを構築できます。CodePipeline は、CodeBuild、CodeDeploy、CloudFormation などの他の AWS サービスとネイティブに統合されており、GitHub や独自のカスタムプラグインなどのサードパーティ統合もサポートしているため、エンドツーエンドの CI/CD パイプラインをオーケストレーションするための包括的なソリューションを提供します。手動承認ゲート、IAM ベースのアクセス制御、保存時および転送中のアーティファクトの暗号化を統合することで、CodePipeline は、チームがガバナンスポリシーを強制し、ソフトウェア配信ライフサイクル全体で堅牢なセキュリティ体制を維持するのに役立ちます。CodePipeline を使用すると、組織は CI/CD ワークフロー内で直接セキュリティスキャンとコンプライアンスチェックを自動化でき、業界フレームワークに対する一貫性のある信頼
AWS Secrets Manager は、マネージド外部シークレット機能を拡張し、Paddle API キーと GitLab アクセストークンを含めるようになりました。マネージド外部シークレットは、サポートされているサードパーティサービスとのファーストクラスの統合を提供することにより、顧客が AWS Secrets Manager から直接サードパーティの認証情報を自動的にローテーションできるようにします。このローンチにより、Paddle のネイティブローテーション API を使用して Paddle API キーのローテーションを管理できるようになります。これは、アプリケーションが中断なく新しいキーにシームレスに移行できる設定可能な猶予期間を提供します。GitLab の場合、GitLab のアトミックローテーションメカニズムを使用して、パーソナルアクセストークン、グループアクセストークン、プロジェクトアクセストークンの 3 種類のアクティセストークンをローテーションできるようになりました。これらの新しい統合は、BigID、Confluent Cloud、Datadog、MongoDB Atlas、Salesforce、および Snowflake との既存のマネージド外部シークレット統合に加わり、顧客がサードパーティソフトウェアで販売されたシークレットを管理できるようになります。Paddle および GitLab マネージド外部シークレットは、AWS Secrets Manager マネージド外部シークレットがサポートされているすべての AWS リージョンで利用可能です。詳細については、AWS Secrets Manager マネージド外部シークレットのドキュメントをご覧ください。
Amazon SageMaker Unified Studio が Terraform によるプロビジョニングをサポートするようになりました。お客様は、オープンソースの terraform-aws-sagemaker-unified-studio モジュールを使用して、バージョン管理されたテンプレートを通じて SageMaker Unified Studio ドメインをデプロイできます。このローンチにより、プラットフォームチームは SageMaker Unified Studio を既存のインフラストラクチャ・アズ・コードパイプラインに組み込み、開発、ステージング、および本番環境のアカウント間で一貫性を維持できます。Amazon SageMaker Unified Studio は、データチームがデータ統合や分析から機械学習、生成 AI まで、使い慣れたツールを使用してエンドツーエンドのデータおよび AI ワークフローを構築できる統合開発環境であり、すべて共有カタログによって管理されます。管理者はドメインをプロビジョニングし、組織に組み込みのアクセス制御、データガバナンス、およびクロスサービス接続を備えた単一の管理ワークスペースを提供します。このローンチにより、Terraform モジュールは、プロビジョニングされた IAM ロールを使用して SageMaker Unified Studio ドメインのインフラストラクチャを処理します。サブモジュールにより、チームはブループリントを有効にし、ブループリントをプロジェクトプロファイルに構成し、プロジェクトを個別に作成できます。お客様は、既存の IAM ロールを使用してプロジェクトを作成することもできます。この統合は、Terraform AWS Cloud Control Provider を通じて有効になります。この機能は、Amazon SageMaker Unified Studio 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、GitHub の terraform-aws-sagemaker-unified-studio モジュールで提供されている例と、Amazon SageMaker Unified Studio のドキュメントを参照してください。
本日より、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) X8i インスタンスが、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (マレーシア)、アジアパシフィック (東京) 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、AWS限定のカスタム Intel Xeon 6 プロセッサを搭載しています。X8i インスタンスは SAP 認定を受けており、クラウド上の同等な Intel プロセッサの中で最高のパフォーマンスと最も高速なメモリ帯域幅を提供します。前世代の X2i インスタンスと比較して、最大 43% 高いパフォーマンス、1.5 倍のメモリ容量 (最大 6TB)、3.3 倍のメモリ帯域幅を実現します。X8i インスタンスは、SAP HANA、大規模データベース、データ分析、電子設計自動化 (EDA) などのメモリ集約型のワークロード向けに設計されています。X2i インスタンスと比較して、X8i インスタンスは最大 50% 高い SAPS パフォーマンス、最大 47% 高速な PostgreSQL パフォーマンス、88% 高速な Memcached パフォーマンス、46% 高速な AI 推論パフォーマンスを提供します。X8i インスタンスは、large から 96xlarge までの 14 サイズがあり、2 つのベアメタルオプションも含まれます。開始するには、AWS マネジメントコンソールにアクセスしてください。X8i インスタンスは、Savings Plans、オンデマンドインスタンス、およびスポットインスタンスを通じて購入できます。詳細については、X8i インスタンスのページをご覧ください。
Amazon SageMaker HyperPod は、クラスター全体で実行されている Amazon Machine Image (AMI) のバージョンに関する可視性を提供し、ワークロードを中断することなくセキュリティパッチを自動的に適用するようになりました。SageMaker HyperPod は、基盤モデルを大規模にトレーニングおよびデプロイするために特別に構築されたインフラストラクチャです。クラスター管理者は、実行されている AMI バージョンに関する洞察が限られており、ドリフトの検出が困難で、セキュリティパッチの適用は手動で事後対応的なプロセスであり、数日間にわたるトレーニングジョブでの実行が困難で、NVIDIA ドライバーや CUDA のような AMI にバンドルされたソフトウェアが変更されるリスクがありました。HyperPod のこれらの新しい機能は、手動パッチ適用の運用上の負担を軽減しながら、クラスターを安全かつ一貫した状態に保つのに役立ちます。AMI バージョニングにより、セマンティックバージョニング (メジャー.マイナー.パッチ) フォーマットで、すべてのインスタンスグループとノードの正確な AMI バージョンを確認し、バージョンのドリフトを迅速に検出し、UpdateClusterSoftware API を使用して、以前の NVIDIA ドライバー、CUDA、およびその他のソフトウェアスタックを含む以前のバージョンにロールバックできます。自動パッチ適用は、オプトインのインスタンスグループごとの機能であり、ノードがアイドル状態になったときに後方互換性のあるセキュリティパッチのみを適用するため、実行中のワークロードは中断されず、NVIDIA ドライバー、CUDA バージョン、およびオペレーティングシステムカーネルなどの重要な AI/ML パッケージが異なるメジャーまたはマイナーバージョンにアップグレードされることはありません。CreateCluster または UpdateCluster API を通じて有効にできます。新しい AMI サポートポリシーは、HyperPod がセキュリティパッチの発行を停止する後のさまざまな AMI バージョンのサポートタイムラインも公開します。AMI バージョニングと自動パッチ適用の両方は、Amazon EKS によってオーケストレーションされた HyperPod クラスターで、SageMaker HyperPod 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、HyperPod AMI 管理ドキュメントおよび新しい HyperPod AMI サポートポリシーを参照してください。
Amazon CloudWatch では、ログクエリを使用してログデータにアラームを作成し、ログ分析ワークフローを離れることなく異常を検知できます。今回のリリースにより、ログクエリでアラームを設定し、アラームしきい値を直接指定できるようになりました。これにより、メトリックフィルターやカスタムメトリックを中間ステップとして最初に作成する必要がなくなります。これにより、ログ内のデータを積極的に監視し、それらを監視およびアラートするまでのパスが合理化されます。たとえば、サービスごとのエラー率をカウントするクエリを作成し、しきい値を設定して、エラーが急増したときにログコンテキスト付きのアラーム通知を受け取ることができます。これらすべてが単一のワークフローで実行されます。ログクエリから作成されたアラームは、Amazon SNS 通知や Amazon EventBridge 統合を含む、すべての標準 CloudWatch アラームアクションをサポートします。この機能は、中東 (UAE) および中東 (バーレーン) を除く、すべての商用 AWS リージョンで利用できます。ログクエリベースのアラームは、Amazon CloudWatch コンソール、AWS コマンドラインインターフェイス (AWS CLI)、AWS CloudFormation、および AWS SDK を使用して作成できます。価格の詳細とドキュメントについては、Amazon CloudWatch の料金を参照し、Amazon CloudWatch のドキュメントをご覧ください。
Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) は、ECS Service Connect にゾーンアウェアルーティングを導入し、顧客が可用性ゾーン (AZ) 内のサービス間トラフィックを自動的に優先することで、クロス AZ データ転送コストとレイテンシを削減できるようにします。このローンチにより、ECS Service Connect は、オリジネーティングタスクと同じ AZ のエンドポイントへのリクエストを優先的にルーティングし、ターゲットサービス全体でバランスの取れた負荷を維持するために、エンドポイントがスケールするにつれてトラフィックの重みを動的に調整します。以前は、顧客が耐障害性のためにアプリケーションを AZ に分散させていたため、サービス間トラフィックは大幅なクロスゾーンデータ転送を引き起こし、コストと耐障害性のトレードオフが必要でした。ゾーンアウェアルーティングはこのトレードオフを排除し、ローカルエンドポイントが正常でなくなったり、容量しきい値を下回ったりすると、トラフィックは正常な AZ 間で自動的に再分散され、単一のゾーンに過負荷をかけることなく可用性を維持します。ゾーンアウェアルーティングは、すべての新規および既存のサービスでデフォルトで有効になっており、追加のインフラストラクチャまたはアプリケーションコードの変更は必要ありません。既存のサービスでは、新しいルーティング動作を有効にするために 1 回限りの再デプロイが必要です。Amazon VPC Flow Logs を AZ メタデータと共に使用して、クロス AZ トラフィックパターンを監視し、ルーティングの有効性を検証できます。この機能は、ECS Service Connect がサポートされているすべての AWS 商用および AWS GovCloud (US) 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、ドキュメントおよびローンチブログ投稿を参照してください。
Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) は、Amazon ECS コンソールでリアルタイムのデプロイメントオブザーバビリティを提供するようになりました。このローンチにより、お客様はコンソールから直接デプロイメントの進捗状況を追跡し、デプロイメントの健全性を監視し、障害を診断できるようになり、デプロイメント中に何が起こっているかを正確に把握し、問題が発生したときに特定し、デプロイメント障害のトラブルシューティングと解決にかかる時間を短縮できます。強化されたデプロイメントオブザーバビリティは、各フェーズ、サービスイベント、タスクの起動と終了の進捗状況を自動更新で表示するライブデプロイメントタイムラインを導入しています。サーキットブレーカーの状態とライブタスク障害の近接性およびしきい値追跡、デプロイメントアラームの状態、コンテナレベルとロードバランサーレベルの両方のヘルスチェックを使用して、デプロイメントの健全性をリアルタイムで監視できます。デプロイメント障害をより迅速に診断するために、デプロイメントタイムラインで失敗したタスクを診断コンテキストと AWS CloudTrail などの関連サービスへのディープリンクとともに直接表示でき、障害の根本原因を特定するために複数のツール間を移動する必要性が軽減されます。これらの機能は、すべての Amazon ECS サービスで、ローリングアップデートデプロイメントタイプを使用している場合、すべての AWS 商用リージョンおよび AWS GovCloud (US) リージョンで追加料金なしで利用できます。開始するには、Amazon ECS コンソールで Amazon ECS サービスに移動し、「デプロイメント」タブを選択してください。
AWS Artifact に、AWS サービスに関するセキュリティおよびコンプライアンスに関する質問に対して、引用付きの回答を生成する AI パワード機能である Assurance Assistant が含まれるようになりました。AWS Artifact は、AWS が顧客にコンプライアンスレポート、認定、および契約を提供するサービスです。Assurance Assistant は、サードパーティのリスクマネージャー、コンプライアンスオフィサー、セキュリティエンジニア、および監査者が、検証済みの AWS コンプライアンスドキュメントに基づいたソース付きの回答を提供することで、ベンダー評価およびデューデリジェンス質問票 (DDQ) の完了を加速するのに役立ちます。Assurance Assistant は、即時画面応答用のシングルクエスチョンモードと、CAIQ、SIG、およびカスタム DDQ などの業界標準フォーマットを含む XLSX ファイルの一括処理用の質問票アップロードモードの 2 つのモードを提供します。すべての回答には、SOC レポート、ISO 認定、および C5 アテステーションパッケージを含む AWS コンプライアンスドキュメントからの引用が含まれているため、顧客はソース資料に対して情報を独立して検証できます。回答は、引用の有無にかかわらず、元のファイル形式で、選択的または全体的にエクスポートできます。アクセスを制御するために、2 つの新しい IAM マネージドポリシーが利用可能です: AWSArtifactComplianceInquiriesReadOnlyAccess および AWSArtifactComplianceInquiriesFullAccess。Assurance Assistant は、すべての商用 AWS リージョンで AWS Artifact コンソールを通じて追加料金なしで利用できます。AWS Artifact はグローバルにアクセス可能なサービスです。顧客は Assurance Assistant を使用するために特定のリージョンを選択する必要はありません。Assurance Assistant の詳細については、AWS Artifact ユーザーガイドの「コンプライアンスに関する問い合わせの管理」を参照してください。AWS Artifact に関する一般的な情報については、AWS Artifact 製品ページを参照してください。
本日、AWSは、パートナーがAWSパートナーセントラル内の共同販売機会に、AWSマーケットプレイスカタログから1つ以上のAWSマーケットプレイスソリューションおよび製品リストを直接関連付けられるようになったことを発表します。以前は、機会には共同販売用に特別に作成されたソリューションを使用する必要があり、パートナーはAWSマーケットプレイスカタログ用のソリューションと共同販売用のソリューションを別々に管理する必要がありました。パートナーは、既存のAWSマーケットプレイスリストを機会に関連付けることで、フルフィルメントをより効果的に追跡できるようになりました。AWSコンソール内のAWSパートナーセントラルで機会を作成または編集する際に、パートナーは次のいずれかのオプションを選択できます。(1) AWSマーケットプレイスソリューションおよび製品、(2) AWSマーケットプレイスソリューションのみ、(3) AWSマーケットプレイス製品のみ、または (4) その他。パートナーは、単一の機会に最大10個のAWSマーケットプレイスソリューションと最大10個のAWSマーケットプレイス製品を関連付けることができます。これには、子会社アカウント接続が確立されているAWSアカウント内のAWSマーケットプレイスリストが含まれます。同じ機能が、AWSパートナーセントラル販売APIを通じてプログラムで利用可能です。機会をコミット済みまたはローンチ済みステージに進めるには、AWSマーケットプレイスソリューション、AWSマーケットプレイス製品、またはパートナーソリューションを関連付ける必要があります。この機能は、AWSコンソール内のAWSパートナーセントラルで一般提供されています。詳細については、機会の作成およびACE機会にAWSマーケットプレイスリストを添付するガイドを確認するか、AWSパートナーセントラル販売APIを使用したプログラムによる実装オプションの活用方法を検討してください。