Recent Announcements 日本語 ノート

Recent Announcements 日本語

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

AWS Continuum for penetration testing は、オンデマンドでカスタマイズされたペネトレーションテストと実際の悪用可能性テストを提供することで、開発ライフサイクル全体でアプリケーションを積極的に保護するフロンティアエージェントです。開発者とセキュリティチームは、ペネトレーションテストを実行する前に、ログイン資格情報をテストし、推奨されるドメインを受け取ることができます。これにより、最初から正確なネットワークスコープを簡単に構成でき、設定ミスやテストサイクルの無駄を削減できます。以前は、アプリケーションが到達するすべてのURLを特定するには手作業が必要であり、認証の失敗は完全なテストサイクルが完了した後にのみ発見され、時間とリソースを浪費していました。今回のリリースにより、テスト構成中にログイン資格情報を追加すると、AWS Continuum は実際のユーザーと同じようにアプリケーションに認証され、ログイン中に到達可能なすべてのドメインをキャプチャし、スコープ内のURL候補として表示します。実際のテストが開始される前に、アクセス可能なドメインを確認し、資格情報を検証し、エージェントが正しいエンドポイントをカバーしていることを確認できます。アクセス可能なドメインは、資格情報テストが成功したか、失敗したか、タイムアウトしたかに関係なく返されます。この機能の詳細については、更新されたドキュメントで確認できます。この機能は、AWS Continuum for penetration testing が利用可能なすべてのリージョンで利用可能であり、AWS Continuum 製品ページで詳細が説明されています。
Amazon Elastic Container Service Express Mode が、サービス用の CPU アーキテクチャとして ARM64 を指定できるようになりました。これにより、AWS Graviton パワードコンピューティング上で ARM ベースのコンテナイメージを簡単にデプロイでき、x86 ベースのインスタンスと比較して最大 40% 優れた価格性能のメリットを享受できます。Amazon ECS Express Mode は、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、アプリケーションのクラウドアーキテクチャをオーケストレーションおよび管理することで、迅速に起動することを容易にします。コンテナイメージを提供すると、ECS Express Mode がネットワーク、ロードバランシング、オートスケーリング、デプロイメントを構成し、アプリケーションに自動生成された URL を提供するなど、残りの処理を行います。ARM64 アーキテクチャのサポートにより、Graviton でコストを最適化する場合でも、既存のフリートと一致させる場合でも、または ARM 用にネイティブにビルドされたイメージをデプロイする場合でも、ワークロードに適したコンピューティングアーキテクチャを選択できます。AWS マネジメントコンソール、AWS CLI、AWS SDK、およびインフラストラクチャ・アズ・コード (IaC) ツールを使用して、新規および既存の Amazon ECS Express Mode サービスで CPU アーキテクチャを構成できます。この機能は、すべての AWS 商用リージョンおよび AWS GovCloud (US) リージョンで利用可能です。詳細については、ECS Express Mode のドキュメントを参照してください。
次世代のAWS Resilience Hubは、AWS上のワークロードのレジリエンスを評価および強化するのに役立つ、AWS内のセントラルロケーションです。自動化された依存関係検出、生成AIを活用した障害モード分析、モジュラーレジリエンスポリシー、レジリエンステスト、組織全体のレジリエンスポスチャーレポートを提供します。本日、AWS Resilience Hubは3つの新機能を追加しました。サービス入力ソースのEKSラベルサポート、依存関係インサイト、AWS Organizationsを介したレジリエンスポリシー共有です。サービス入力ソースのEKSラベルサポート。Resilience Hubは現在、名前空間内のEKSラベルをサービス入力ソースとしてサポートしており、顧客は既存のKubernetesラベリング規則を使用して、障害モード分析中にResilience Hubが検出および使用するリソースを正確にスコープできます。これにより、評価はチームがEKSワークロードを整理する方法と一致します。依存関係インサイト。依存関係検出を有効にした顧客は、検出されたアプリケーション依存関係を分析し、意味のあるパターンを強調する新しい生成AI搭載機能である依存関係インサイトを生成できるようになりました。依存関係インサイトは、新しい依存関係を表面化し、クロスリージョン依存関係を特定し、異常な使用パターンをフラグ付けします。これにより、チームは依存関係分析を加速し、潜在的な新しいリスクを特定できます。AWS Organizationsを介したレジリエンスポリシー共有。Resilience Hubは現在、AWS Organizationsを介したレジリエンスポリシーの共有をサポートしており、中央チームが複数のアカウントに適用できるポリシーを構築および管理できるようになります。これにより、どのサービスが各ポリシーを使用しているかについての組織全体の可視性が提供され、採用状況の監視と組織全体での一貫したレジリエンスポスチャーの確保が容易になります。開始するには、AWSコンソールにアクセスしてください。詳細については、製品ページを参照するか、ドキュメントにアクセスしてください。
AWS RTB Fabric は、レスポンダーゲートウェイに対して、設定可能なアベイラビリティーゾーン (AZ) アフィニティをサポートするようになりました。この機能により、パートナーがレスポンダーゲートウェイに接続する方法を、パートナー自身のAZ内、またはゲートウェイがまたがるいずれかのAZに接続するように設定できます。このリリースは、広告テクノロジー (AdTech) 企業が、RTB Fabricに追加料金なしで、インフラストラクチャをより効率的に使用するのに役立ちます。デマンドサイドプラットフォーム (DSP) およびサプライサイドプラットフォーム (SSP) は、複数のアベイラビリティーゾーンにわたって入札システムを実行しています。以前は、AWS RTB Fabricは、各リクエストをリクエスター自身のAZで利用可能なゲートウェイ容量に送信していたため、他のAZの容量が未使用のままでした。今回、クライアントルーティングポリシーを設定してこれを制御できるようになりました。リクエスター自身のAZを優先して境界を越える際の追加レイテンシを回避するか、レスポンダーゲートウェイがまたがるすべてのAZを使用して、各リクエスターにより多くのゲートウェイ容量へのアクセスを提供します。設定可能なアベイラビリティーゾーンアフィニティは、AWS RTB Fabricが利用可能なすべてのAWSリージョンで利用可能です。有効化する前に、フリート要件についてAWS RTB Fabricユーザーガイドを参照してください。AWS RTB Fabricは、Amazon Ads、GumGum、Kargo、MobileFuse、Sovrn、TripleLift、Viant、YieldmoなどのAdTechパートナーとの接続を3つのステップで支援し、プライベートで高性能なネットワーク環境を通じてシングルディジットミリ秒のレイテンシを実現します。RTB Fabricは、標準的なクラウドネットワーキングコストを最大80%削減し、事前のコミットメントは不要です。AWS RTB Fabricは、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (東京)、欧州 (フランクフルト)、欧州 (アイルランド) のAWSリージョンで一般的に利用可能です。詳細については、AWS RTB Fabric製品ページを参照してください。
Amazon Bedrock は、お客様が信頼するセキュリティとガバナンスをそのままに、オープンウェイトモデルのポートフォリオを拡大し続けています。本日、Moonshot AI の Kimi K3 が Amazon Bedrock で一般提供開始され、コーディングやナレッジワークのための強力な新しい選択肢を提供します。Moonshot AI によると、Kimi K3 は同社で最も高性能なモデルであり、2.8兆パラメータに達した初のオープンモデルです。ネイティブなビジョン機能と100万トークンのコンテキストウィンドウを組み合わせることで、大規模リポジトリにわたる長時間のコーディングセッション、スキャンされたページやスクリーンショットを含む複数ドキュメントの分析、および拡張されたエージェントワークフローに最適です。Moonshot AI は、Kimi K2 と比較してスケーリング効率が約2.5倍向上したと報告しています。Amazon Bedrock 上の Kimi K3 は、プロプライエタリモデルと同じセキュリティ境界内で実行され、モデルポートフォリオ全体にわたるアクセス、暗号化、および監査のための同じ制御が適用されます。Kimi K3 は、Amazon Bedrock 上で明示的なプロンプトキャッシュをサポートする初のオープンウェイトモデルであり、モデル呼び出し間でコンテキストを再利用する際のレイテンシと入力コストの削減に役立ちます。Kimi K3 は、クロスリージョン推論を通じて、Amazon Bedrock が利用可能なすべての AWS リージョンで利用可能です。開始するには、Amazon Bedrock コンソールにアクセスしてください。詳細については、Amazon Bedrock ドキュメントを参照し、ローンチブログ投稿をお読みください。
Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) は、メッセージペイロードの上限を従来の 256 KiB から 4 倍の 1 MiB までサポートするようになり、より大きなメッセージを SNS トピックに発行できるようになりました。Amazon SNS は、マイクロサービス、分散システム、およびサーバーレスアプリケーションの疎結合とスケーリングを可能にする、完全に管理されたパブリッシュ/サブスクライブメッセージングサービスです。アプリケーション統合、IoT、生成 AI などのワークロードでは、単一のメッセージでより多くのデータ量を交換することが増えており、従来の 256 KiB の制限では、発行前にペイロードをオフロードまたは分割する必要がありました。このリリースにより、SNS Standard トピックと SNS FIFO トピックの両方で、新しい MaximumMessageSize トピック属性を設定することで、最大 1 MiB のメッセージペイロードを発行できます。MaximumMessageSize が 256 KiB を超えるように設定されたトピックは、Amazon SQS、Amazon Data Firehose、および AWS Lambda サブスクリプションをサポートし、トピックあたり最大 100 件のサブスクリプションが可能です。Amazon SNS の 1 MiB サポートは、Amazon SNS が利用可能なすべての AWS リージョンで本日より提供開始されます。Amazon SNS を使用した大きなペイロードの送信の詳細については、Amazon SNS 開発者ガイドを参照してください。
本日、AWS は Amazon Bedrock AgentCore 内のサーバーレスマイクロVMコンピューティングである AgentCore Runtime の次世代の提供開始を発表します。新しい Runtime は、セッション全体で未使用のメモリを回収する弾力的なメモリ管理を提供するため、ピークではなく実際の使用量に対して課金され、コンテナイメージサイズや同時実行数に関係なく一貫したコールドスタート時間を提供します。サーバーレスモデルは引き続き利用できます。プロビジョニング不要、ゼロへのスケール、ハードウェア強制セッション分離、使用量に応じた支払いのみ — これらが、より低コストで高速な起動とともに提供されます。新しい Runtime では、各セッションは小さく効率的なメモリプロファイルで開始されます。ワークロードが必要とする追加メモリはオンデマンドで割り当てられ、アクティブに使用されなくなったメモリはセッション終了まで保持されるのではなく回収されます。コールドスタートの場合、新しい Runtime はエージェント環境を一度準備し、スナップショットを作成します。新しいインスタンスはすべて、完全な起動シーケンスを繰り返すのではなく、そのスナップショットから復元され、イメージサイズに関係なく起動時間を一貫させます。テストでは、新しい Runtime は、V1 の 5.4〜30 秒と比較して、200 MB から 2 GB のコンテナイメージに対して P75 コールドスタートを 1.9〜2.0 秒で実現しました。新しい AgentCore Runtime は、us-east-1、us-east-2、us-west-2、eu-west-1、および ap-northeast-1 の各リージョンで利用可能です。開始するには、ランタイムの作成または更新時に platformVersion を V2 に設定してください。詳細については、AgentCore Runtime ドキュメントまたは AWS News Blog をご覧ください。料金の詳細については、AgentCore pricing をご覧ください。
AWS PrivateLinkのお客様は、VPCエンドポイントを使用して、別のVPC/アカウント内のネットワークセグメントにプライベートかつ安全にアクセスできるようになりました。新しいタイプのVPCエンドポイントである「トンネル」エンドポイントを使用して、ネットワークセグメントにトンネル接続し、その中に配置されたリソースにアクセスできます。AWS PrivateLinkは、VPCおよびアカウントの境界を越えて、ロードバランシングされたサービス、アプライアンス、およびデータベースやドメインなどのリソースへのプライベートアクセスを可能にする、高可用性とスケーラビリティを備えたテクノロジーです。今回のリリース前は、外部ベンダーなどの他の当事者とリソースを共有したいお客様は、リソースごとにリソース設定を作成して、一つずつ共有する必要がありました。今回、お客様はリソース設定を作成してネットワーク内のCIDR範囲を表し、AWS Resource Access Manager (RAM) を介してベンダーと共有できるようになりました。ベンダーはその後、トンネルエンドポイントを作成し、GENEVEカプセル化を使用して、顧客が指定したCIDR範囲内のリソースにアクセスするために顧客のVPCにトンネル接続できます。トンネルエンドポイントには時間ごとの料金が、そこを通過するデータにはGBあたりの料金がかかります。AWS PrivateLinkの料金ページを参照してください。この機能は、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(カリフォルニア北部)、米国西部(オレゴン)、アフリカ(ケープタウン)、アジア太平洋(香港)、アジア太平洋(ハイデラバード)、アジア太平洋(ジャカルタ)、アジア太平洋(マレーシア)、アジア太平洋(メルボルン)、アジア太平洋(ムンバイ)、アジア太平洋(大阪)、アジア太平洋(ソウル)、アジア太平洋(シンガポール)、アジア太平洋(シドニー)、アジア太平洋(東京)、カナダ(中部)、カナダ西部(カルガリー)、欧州(フランクフルト)、欧州(アイルランド)、欧州(ロンドン)、欧州(ミラノ)、欧州(パリ)、欧州(スペイン)、欧州(ストックホルム)、欧州(チューリッヒ)、メキシコ(中部)、南米(サンパウロ)。この機能の詳細と開始方法については、AWS PrivateLinkのドキュメントを参照してください。
AWS Transfer Family は、VPC ホスト型エンドポイントを使用する SFTP サーバーの前に Network Load Balancer (NLB) を配置した場合に、Proxy Protocol v2 (PPv2) を使用してクライアントの送信元 IP アドレスを保持するようになりました。これにより、独自の NLB を使用する際に、IP ベースの監査、アクセス制御、およびコンプライアンスのためにクライアントの送信元 IP の可視性を維持できます。以前は、NLB はクライアントの送信元 IP を自身のプライベート IP アドレスに置き換えていたため、Transfer Family のログとイベントにはクライアントの送信元 IP ではなく NLB のアドレスが記録されていました。NLB のプライベート IP は、認証中にカスタム ID プロバイダーに提示されるアドレスであったため、実際の送信元 IP に基づいてユーザーを承認することはできませんでした。このリリースにより、SFTP サーバーで送信元 IP の保持を有効にできるようになり、クライアントの送信元 IP が保持されます。保持された送信元 IP は、ログとイベントに記録され、認証中にカスタム ID プロバイダーに提示されます。この機能は、コンソール、CLI、または API を介して、各 Transfer Family サーバーで個別に有効にできます。SFTP サーバーの送信元 IP の保持は、AWS Transfer Family が利用可能なすべての AWS リージョンで利用できます。開始するには、AWS Transfer Family コンソールにアクセスするか、AWS CLI/SDK を使用してください。詳細については、Transfer Family ユーザーガイドを参照してください。
AWS HealthOmics は、IAM セッションポリシーをサポートするようになり、複数の IAM ロールを作成・管理することなく、個々の実行に対する権限を制限できるようになりました。これまで、単一の実行に対して動的に権限をスコープダウンする方法がなく、テナントごとまたは実行ごとに個別の IAM ロールを作成する必要がありました。AWS HealthOmics は、HIPAA 対象サービスであり、ヘルスケアおよびライフサイエンスのお客様が、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科学的ブレークスルーを加速できるよう支援します。IAM セッションポリシーは、基盤となるサービスロールを変更することなく、実行の最大権限を制限するインラインポリシーです。実行中の実効権限は、基盤となる ID ベースのポリシーと一時的なセッションポリシーの両方によって許可される権限の積集合です。例えば、マルチテナントアプリケーションを運用している場合、テナント専用の IAM ロールをプロビジョニングすることなく、そのテナントの Amazon S3 バケットのみに実行のアクセスを制限するセッションポリシーを渡すことができます。また、IAM セッションポリシーを使用して、単一の実行に対して特定の Amazon S3 オブジェクトへの一時的なアクセスを許可し、実行ごとに機密性の高いリソースへのアクセスを分離することもできます。IAM セッションポリシーのサポートは、AWS HealthOmics が利用可能なすべての AWS リージョンで提供されています。米国東部(バージニア北部、オハイオ)、米国西部(オレゴン)、欧州(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(東京、シンガポール、ソウル)です。実行の IAM セッションポリシーの設定方法については、AWS HealthOmics ユーザーガイドの「権限」セクションを参照してください。サービスの詳細については、AWS HealthOmics を参照してください。
AWS Batch は、最大 50 件のジョブを単一の API コールでキャンセルまたは終了できる、一括ジョブのキャンセルと終了をサポートするようになりました。新しい CancelJobs、TerminateJobs、TerminateServiceJobs API は、大規模なバッチワークロードの管理における運用上の複雑さを軽減し、ジョブのグループを一度に処理し、単一の応答でジョブごとの結果を受け取ることができます。さらに、ListJobs は isCancelled および isTerminated フィールドを返すようになり、ListServiceJobs は isTerminated を返すようになったため、ジョブのライフサイクル状態を追跡しやすくなりました。開始するには、SUBMITTED、PENDING、または RUNNABLE 状態のジョブに対して CancelJobs を呼び出すか、STARTING および RUNNING を含むすべての状態のジョブに対して TerminateJobs および TerminateServiceJobs を呼び出します。3 つの API はすべて最大 50 件のジョブ ID を受け入れ、個々のジョブと配列ジョブで機能します。AWS CLI または AWS SDK を介してアクセスできます。一括ジョブのキャンセルと終了は、AWS Batch 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 Batch API リファレンスガイドの CancelJobs、TerminateJobs、および TerminateServiceJobs のページを参照してください。
AWS は、新しい低コストのバースト可能 Amazon EC2 T8i インスタンスの一般提供を発表します。これらのインスタンスは、AWS 限定で提供されるカスタム第 6 世代 Intel Xeon 6 プロセッサを搭載し、最新の第 6 世代 AWS Nitro カード上に構築されています。T8i インスタンスは、前世代の T3 インスタンスと比較して最大 30% 高い価格性能を提供し、nano、micro、small、medium の 4 つのサイズで利用可能です。これらのインスタンスは、データ処理、ログインゲートウェイ、小規模データベース、バッチ処理、イベント駆動型関数、CI/CD パイプライン、マイクロサービス、低トラフィック Web サイトなど、CPU 使用率が低から中程度のワークロード向けに設計されています。T8i インスタンスは、T3 インスタンスと比較して最大 70% 高いコンピューティング性能、1.25 倍高いネットワーク帯域幅、2.4 倍高い EBS 帯域幅を提供します。T3 と同じ CPU クレジットシステムを Standard モードと Unlimited モードで使用するため、既存の T3 顧客は T8i にアップグレードして、すぐに価格性能の向上から恩恵を受けることができ、TCO を削減できます。AWS を初めて利用する顧客やオンプレミスから移行する顧客にとって、T8i インスタンスは、さまざまなワークロードを実行するための最もコスト効率の高いエントリーポイントの 1 つを提供します。T8i.micro および T8i.small は、AWS 無料利用枠で利用できます。T8i インスタンスは、米国東部 (バージニア北部、オハイオ)、米国西部 (オレゴン、カリフォルニア北部)、欧州 (フランクフルト、アイルランド、ロンドン、パリ)、アジア太平洋 (ハイデラバード、マレーシア、ムンバイ、ソウル、シンガポール、シドニー、東京)、カナダ (中央) リージョンで利用可能です。T8i インスタンスは、オンデマンドインスタンス、および近日提供予定の Savings Plan オプション付きの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、Amazon EC2 T8i インスタンスのページをご覧ください。
AWS Elastic Beanstalk は、複数のアプリケーションを効率的に管理するための新しいデプロイオプションであるクラスターモードを導入しました。このモードでは、AWS アカウント内の共有インフラストラクチャ上で複数のアプリケーションを実行できます。ソースコード、Dockerfile、またはコンテナイメージを提供すると、Elastic Beanstalk がコンテナ化して管理します。新しい GitHub Action は、リポジトリから CI/CD パイプラインへの直接デプロイを簡素化します。Elastic Beanstalk はインフラストラクチャのプロビジョニングと継続的な運用を処理するため、開発者はコードに集中できます。標準モードは、.NET、Node.js、Python などのさまざまなプラットフォームをサポートする既存のデプロイオプションです。Amazon EKS を利用するクラスターモードは、プールされたインフラストラクチャ上で複数のアプリケーションを実行し、アプリケーションあたりのコストを削減できる可能性があります。イベント駆動型オートスケーリング、OpenTelemetry 可観測性、AWS Secrets Manager 統合、およびデフォルトの HTTPS を備えています。ユーザーは、Elastic Beanstalk コンソール、AWS CLI、または GitHub Action を通じてクラスターモードを設定できます。この機能は、追加料金なしで、すべての商用 AWS リージョンで利用可能ですが、消費された基盤となる AWS リソースに対して料金が発生します。
AWS Builder Centerは、記事、ワークショップ、サンドボックス環境、イベント、学習リソースを1か所に集めたグローバルなビルダーコミュニティを結集するプラットフォームです。これまでデスクトップおよびウェブアクセスに限定されていたエクスペリエンスが、iOSおよびAndroidのモバイルアプリとして利用可能になりました。世界中のビルダーは、セッション間でサインインしたままにするためにAWS Builder IDを使用して、どこからでもコミュニティとつながり、エンゲージし続けることができます。AWS Builder Centerモバイルアプリを使用すると、ビルダーはトレンドの記事を閲覧したり、600以上のAWS Skill Builderコースにアクセスしたり、モバイルデバイスから直接無料のサンドボックス環境でハンズオンワークショップを管理したりできます。ビルダーは、AWS Heroes、Community Builders、User Group Leadersをフォローしたり、外出先でBuilder Loftのイベントカレンダーを確認したり、購読しているトピックやコミュニティのプッシュ通知を受け取ったりできます。このアプリは、ビルダーがAWSチームに直接製品フィードバックを送信および管理できるWishlist機能もサポートしています。AWS Builder Centerモバイルアプリは、Apple App StoreおよびGoogle Play Storeで世界中で利用可能です。AWS Builder Centerモバイルアプリの詳細については、AWS Builder Centerモバイルページをご覧ください。
Amazon Simple Email Service (SES) は、Virtual Deliverability Manager (VDM) におけるテナントレベルの到達可能性インサイトをサポートするようになりました。テナント管理により、メール送信者は顧客、ビジネスユニット、またはアプリケーションを横断してメール送信を分離できます。以前は、VDM はアカウント、ISP、送信ID、および設定セットレベルで到達可能性メトリクスを提供していました。今回、テナントを使用し、VDM を有効にしている顧客は、各テナントの到達可能性を監視することもできるようになりました。VDM ダッシュボードには、テナントごとのメトリクス(送信ボリューム、配信数、バウンス数、苦情数、開封数、クリック数)を持つ「テナント」ビューと、それらのメトリクスをメールボックスプロバイダー別、および関連するIDと設定セット別に内訳表示する詳細ページが追加されました。顧客は、テナントの送信済みメッセージを検索およびエクスポートしたり、BatchGetMetricData API オペレーションの新しい TENANT_NAME ディメンションを使用してプログラムでテナントメトリクスをクエリしたりすることもできます。これにより、送信者は到達可能性の問題を引き起こしているテナントを特定し、他のテナントに影響を与えることなく修正することができます。Virtual Deliverability Manager は、Amazon SES 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 SES コンソールにアクセスするか、Amazon SES 開発者ガイドの Virtual Deliverability Manager ダッシュボードのドキュメントを参照してください。
Amazon QuickSight は、ダッシュボードをより迅速に作成するための 2 つの新しい方法で、Generate Analysis を拡張しました。既存の分析内に、自然言語で説明することで単一のシートを生成できます。また、既存のダッシュボードの画像から新しい分析を生成できます。Generate Sheet を使用すると、必要なシートを説明するだけで、Amazon QuickSight がデータに合わせて選択されたビジュアル、フィルターコントロール、および年次成長率や月次比較などの計算フィールドとともに、現在の分析にシートを追加します。各ビジュアルを手動で作成することなく、分析を拡張できます。画像から分析を生成する機能を使用すると、分析を生成する際に、他の BI ツールのダッシュボードを含むダッシュボードの画像をご自身のプロンプトに添付できます。Amazon QuickSight は、Amazon QuickSight でサポートされているものを構築しながら、編集可能な分析として再作成します。どちらの機能も、既存の公開ワークフロー、埋め込み、CI/CD パイプライン、およびポイントアンドクリック編集で動作します。ローンチ時、Generate Sheet および画像から分析を生成する機能は、Enterprise サブスクリプション/Author Pro ユーザーが利用できます。組織がアクセスを制限していない場合、Author は Amazon QuickSight Enterprise の一部として 2026 年 12 月までこの機能へのプロモーションアクセスも利用できます。詳細については、Amazon QuickSight ユーザーガイドの「自然言語プロンプトを使用して分析を生成する」を参照してください。開始するには、分析を開き、「Generate Sheet」を選択するか、プロンプトに画像を追加して「Generate analysis」を選択してください。
Amazon SageMaker AI は、NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning モデルのサーバーレスモデルカスタマイズを、教師ありファインチューニング(SFT)、直接選好最適化(DPO)、および強化学習ファインチューニング(RFT)でサポートするようになりました。これは NVIDIA の最新のオープンウェイトモデルの 1 つであり、3B のアクティブパラメータと合計 30B のパラメータを持つハイブリッド Mixture-of-Experts アーキテクチャを採用しています。このモデルを SageMaker AI にデプロイするだけでなく、特定のドメインやワークフローに合わせて適応させることができるようになりました。モデルカスタマイズにより、独自のデータで基盤モデルを調整できるため、より小さく適切なサイズのモデルで、フロンティアモデルと同等の品質をタスクで実現し、コストとレイテンシを削減できます。SFT ではラベル付きデータを使用してドメイン固有のタスクの精度を向上させ、DPO では選好データを使用して組織のトーンに合わせた出力を調整し、RFT では報酬信号を使用して新しいタスクでのパフォーマンスを向上させることができます。サーバーレスカスタマイズでは、SageMaker AI がインフラストラクチャのプロビジョニングとトレーニングのオーケストレーションをすべて処理するため、クラスター管理ではなくデータと評価に集中でき、使用した分だけお支払いいただけます。Amazon SageMaker AI での NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning のサーバーレスモデルカスタマイズは、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)、および欧州(アイルランド)で利用可能です。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起動するか、SageMaker Python SDK を使用してプログラムでアクセスしてください。詳細については、Amazon SageMaker AI モデルカスタマイズのドキュメントを参照してください。
Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) は、Amazon ECS Managed Daemons のデプロイメントビューを統合し、デプロイメントの進捗状況、失敗しているもの、およびデプロイメントを停止させる可能性のあるものを一元的に確認できるようになりました。これにより、Managed Daemon のデプロイメントを一覧で監視し、ロールアウトが進行中であっても、完了後に何が起こったかを確認する場合でも、問題をより迅速に解決できます。複数のソースからデプロイメントのステータスを piecing together する必要がなくなります。デプロイメントビューは、各ステップのタイムスタンプとデプロイメントの合計期間を含むライフサイクルタイムラインを表示し、デプロイメントが中断された場合のロールバックパスも含まれます。各キャパシティプロバイダーの進捗バーは、完了したインスタンス、進行中のインスタンス、残りのインスタンス、およびキャパシティプロバイダーが削除されたときにドレインされ、置き換えられているインスタンスを追跡します。監視パネルは、デプロイメントサーキットブレーカー、デプロイメントアラーム、およびコンテナヘルスチェックの状態を表示し、それぞれにライブ Amazon CloudWatch アラームの詳細と、デプロイメントを停止できるかどうかを示します。デーモンのタスクが失敗した場合、影響を受けたキャパシティプロバイダーは、タスク、そのログ、および一致するトラブルシューティングガイドへのリンクとともに停止理由を表示します。これには、ロールバックを引き起こした障害も含まれます。このビューは、インスタンス数、ドレイン率、およびベイクタイムとともに、ターゲットとソースのリビジョンも表示します。この機能強化は、すべての AWS 商用リージョンでコンソールのみのビューとして、追加料金なしで利用できます。Amazon ECS Managed Daemons の使用を開始するには、ドキュメントを参照してください。
AWSは、開発者がアイデアを実行可能なコードに迅速に変換できる、簡素化されたエクスペリエンスをローンチしました。この新しい提供は、新規プロジェクトにおける広範なAWSサービスオプションの設定に関する以前の複雑さに対処します。合理的なデフォルト設定による自動環境構成を提供することでサインアップを合理化し、即時のプロジェクト実装を可能にします。ユーザーは、既存のGoogle、GitHub、Apple、またはAmazonの認証情報を使用してサインアップでき、多くの場合クレジットカードは不要で、無料のAWSクレジットを受け取ることができます。サインアップ完了後、単一のプロンプトがコーディングエージェントをAWSに接続し、ベストプラクティスを使用して必要なツールをインストールし、リソースをデプロイします。チームメンバーをメールで招待することでコラボレーションが促進され、アクセス構成が自動化されます。新しいIAMロールマネージャーにより、AWSリソースは他のAWSサービスに自動的にアクセスすることもできます。コストを管理するために、ユーザーはプロジェクトごとに月間支出制限を設定でき、制限に達した場合はその月のプロジェクトは一時停止されます。追加のプロジェクトは、独自の異なる構成とチームメンバーで簡単に作成できます。マルチリージョンサポートやカスタムガバナンスなどの高度な機能は、移行やダウンタイムなしで有効化できます。
Amazon Connect Customer は、マネージャーがサードパーティの品質管理アプリケーションから評価フォームの PDF をインポートし、AI を使用して Connect 内で自動的に再作成できるようになりました。これにより、既存の品質プログラムを Connect に移行することが容易になります。既存のフォームを質問ごとに再構築する代わりに、PDF をアップロードして、パーセンテージまたはポイントベースのいずれかの希望する採点方法を選択すると、Connect Customer はセクション、質問、回答オプション、および採点を自動的に抽出し、ドラフト評価フォームを作成します。また、自然言語で指示を提供することで、フォームのインポートをより正確に行ったり、作成中に調整したりすることもできます(例:広範な質問をより単純な質問に分割する)。これにより、フォームをアクティブ化する前に必要な手動編集を最小限に抑えることができます。この機能は、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)、米国西部(オレゴン)、カナダ(中部)、アジア太平洋(シンガポール)、アジア太平洋(シドニー)、アジア太平洋(東京)、および欧州(フランクフルト)。詳細については、ドキュメントおよびウェブページをご覧ください。Amazon Connect Customer の価格については、価格ページをご覧ください。
Amazon WorkSpaces Personal および Amazon WorkSpaces Core が、NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU と Intel Xeon 6 プロセッサを搭載した Graphics G7 バンドルをサポートするようになりました。Graphics G7 は、グラフィックスを多用するワークロードにおいて、前世代の Graphics G6 バンドルと比較して最大 2.1 倍のパフォーマンスを提供します。8 vCPU、32 GB メモリ、1 GPU から、48 vCPU、192 GB メモリ、2 GPU まで、4 つのバンドルサイズが利用可能です。Graphics G7 を使用すると、CAD/CAM、3D レンダリング、科学的ビジュアライゼーション、ビデオ編集、AI 支援設計ワークフローなどの要求の厳しいプロフェッショナルアプリケーションを、より高い忠実度とフレームレートで実行できます。各 GPU は 32 GB の GDDR7 メモリを提供し、より大きく複雑な 3D シーンやモデルを可能にします。Graphics G7 バンドルは、ライセンス持ち込み (BYOL) を含む Windows で利用可能であり、AlwaysOn および AutoStop の両方の実行モードをサポートします。Graphics G7 バンドルは、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン) で、WorkSpaces Personal および WorkSpaces Core の両方で利用可能です。利用可能になり次第、追加のリージョンが追加されます。開始するには、Amazon WorkSpaces コンソールでワークスペースを作成する際に Graphics G7 バンドルを選択するか、Workspaces Core パートナーソリューションを通じて選択してください。利用可能なインスタンスタイプに関する詳細は、WorkSpaces Personal インスタンスファミリーを参照してください。G7 GPU の機能に関する詳細は、EC2 G7 インスタンスタイプページをご覧ください。価格の詳細については、Amazon WorkSpaces Personal 価格または Core バンドル価格を参照してください。
AWS Elemental MediaTailor は、収益化機能において、広告決定サーバー (ADS) レスポンス後、およびマニフェスト挿入前の 2 つの追加ライフサイクル フックをサポートするようになりました。MediaTailor は、ライブおよびオンデマンド ストリームに広告をパーソナライズして挿入するビデオサービスです。収益化機能は、広告パーソナライズされた再生セッション内の定義されたポイントで顧客定義のロジックを実行し、MediaTailor と ADS の間にミドルウェア層を必要としなくなります。ADS レスポンス後フックは、MediaTailor が ADS レスポンスを解析し、すべての Video Ad Serving Template (VAST) ラッパーを解決した後、広告が選択およびトランスコードされる前に実行されます。顧客は、プライマリ ADS が広告ブレークに収容できる以上の需要を返した場合にセカンダリ広告ソースを呼び出したり、コンテンツまたはブランド ポリシーで許可されていない広告を削除したり、独自のマーケティング システムからのハウス広告またはプロモーションを追加したりするために使用します。マニフェスト挿入前フックは、MediaTailor が広告ポッドを視聴者に返す直前の最後のポイントで実行され、新しくパーソナライズされた各広告ブレークを 1 回の呼び出しで受け取ります。顧客は、ブレークを他の方法で埋めることができない場合にパーソナライズされたスレートを挿入するなど、再生されようとしているものの最終確認として使用します。MediaTailor コンソールにある事前構築済みのレシピは、これらの各ユースケースの開始点をお客様に提供します。どちらのフックもフェイルオープンです。タイムアウト、式の誤り、またはリソース制限が発生した場合、MediaTailor は関数出力を破棄し、デフォルトの広告挿入を続行するため、視聴者の再生には影響しません。新しいフックは、AWS Elemental MediaTailor 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 Elemental MediaTailor ユーザーガイドの「収益化機能」および MediaTailor の料金ページを参照してください。開始するには、AWS Elemental MediaTailor コンソールにサインインしてください。
Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) は、Amazon EC2起動タイプで実行されるタスクに対してAmazon S3 Filesをサポートするようになりました。これにより、お客様はコンテナ化されたアプリケーションを共有ファイルシステムとしてAmazon S3内のデータに直接接続できるようになります。このリリースにより、EC2インスタンスでECSワークロードを実行しているお客様は、標準的なファイルシステムセマンティクスを使用してS3データを操作できるようになります。そのため、ファイルベースのアプリケーション、AIエージェント、データ処理ワークロードは、コードを変更したり、ファイルを事前に複製またはステージングしたりすることなく、S3データ上で実行できます。S3 Filesのサポートは、以前はAWS FargateおよびECSマネージドインスタンス上のECSタスクで利用可能でしたが、今回EC2起動タイプにも拡張され、お客様は3つのECS起動タイプすべてでS3 Filesに一貫してアクセスできるようになります。Amazon EFS上に構築されたAmazon S3 Filesは、AWSコンピューティングリソースをAmazon S3内のデータに直接接続する共有ファイルシステムを提供し、データがS3から移動することなく、完全なファイルシステムセマンティクスと低レイテンシのパフォーマンスを提供します。S3 Filesは、S3バケット内の新規および既存のデータと連携し、移行は不要です。お客様は、Amazon ECSタスクにAmazon S3 Filesボリュームをマウントして、アプリケーションコードを変更したり、データをコピーまたはステージングしたりすることなく、標準的なファイルシステム操作を使用してS3バケット内のデータを読み書きできます。Amazon S3 Filesのサポートは、すべてのAWS商用リージョンおよびAWS GovCloud (US) リージョンで利用可能です。詳細については、ドキュメントを参照してください。
Amazon Connect Customer は、標準的なメトリクスのライブラリを提供します。カスタムメトリクスを使用すると、ビジネス固有の測定値を定義して、さらに踏み込むことができます。しかし、さまざまなインスタンス間で手動で管理すると、定義が徐々にずれていき、最終的には数値が一致しなくなります。信頼できないメトリクスは、メトリクスがないのと同じかそれ以下です。なぜなら、人々は依然としてそれに基づいて意思決定を行うからです。これで、メトリクスを一度定義し、7つの新しいAPI操作(CreateMetric、DeleteMetric、DescribeMetric、ListMetrics、SearchMetrics、UpdateMetricContent、UpdateMetricMetadata)を通じてプログラムで管理できるようになります。これにより、キュー、チーム、環境全体でスケールアップしても、定義は一貫性を保ちます。例えば、セルフサービスの完了率の低下に気づいたカスタマーエクスペリエンスリーダーは、顧客が離脱して90秒以内にライブエージェントを要求したインタラクションの割合を追跡するカスタムメトリクスを定義できます。APIを使用すると、AI搭載のオペレーションアシスタントがメトリクスを自動的に作成し、モニタリングダッシュボードに公開できます。手動でのコンソール作業や、環境間での定義のずれは発生しません。すべての変更はAWS CloudTrailで追跡され、完全な監査証跡を提供します。
Amazon Connect Talent が一般提供開始され、タレントアクイジションリーダーは、候補者の選考を大規模に加速するAI搭載の採用ソリューションを利用できるようになりました。Amazonの長年の採用科学に基づき、Amazon Connect TalentはAIエージェントを使用して構造化された音声面接を実施し、証拠に基づいた評価を実施し、候補者を一貫して採点することで、採用担当者が戦略的な意思決定に集中できるようになります。候補者は、いつでもどこでも、どのデバイスからでも面接を受けることができます。採用担当者は、AIチームメイトが生成したスコア、トランスクリプト、詳細な候補者評価を確認することで、一貫した客観性をもって迅速な採用決定を下すことができます。一般提供される機能には、コンピテンシーベースの評価、適応的な質問によるAI主導の音声面接、ブランドに合わせてカスタマイズ可能なモバイルファーストの候補者ポータル、簡単な導入のためのシステム管理者オンボーディングツールが含まれます。Amazon Connect Talentは、採用の急増に対応し、数百人の候補者を同時に評価することができます。Amazon Connect Talentは、現在、AWS US East (N. Virginia) および US West (Oregon) リージョンで利用可能です。詳細については、Amazon Connect Talentのページをご覧ください。
本日、AWS Billing and Cost Management (BCM) は、BCM ダッシュボードでの検出済み異常ウィジェットのサポートを発表します。これで、コストと使用状況、予算、コスト効率、および Savings Plans と Reserved Instance のカバレッジと利用率に関するレポートと並んで、コスト異常を確認できるようになりました。これにより、支出、コミットメント、およびコスト異常の統一されたビューを、単一のカスタマイズされたダッシュボードで提供します。検出済み異常ウィジェットは、検出された異常の数と、月次までの支出に対する総コスト影響を表示し、各異常の規模に関する即時のコンテキストを提供します。各異常について、コスト影響、根本原因、および期間を確認できます。30日、60日、または90日のルックバック期間を選択し、重大度、サービス、アカウント、およびリージョンでフィルタリングできるため、各ダッシュボードは、そのアカウントに最も関連性の高い異常を表示します。BCM ダッシュボードに 1 つ以上の検出済み異常ウィジェットを追加することで、財務チームとクラウド管理者は、既存のコスト管理ワークフローから異常を監視できます。このウィジェットは AWS Cost Anomaly Detection コンソールに直接リンクされているため、異常を簡単に調査し、評価を記録できます。ダッシュボードのエクスポートと完全に統合されており、スケジュールされたメールレポートに含めたり、オフライン分析のために CSV または PDF としてダウンロードしたりできます。また、クロスアカウントのダッシュボード共有にも含まれています。BCM ダッシュボード用の検出済み異常ウィジェットは、すべての商用 AWS 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、ユーザーガイドをご覧ください。
AWS Direct Connect は、10 Gbps および 100 Gbps の専用接続に対してフラットレート料金を提供するようになりました。以前は、顧客はポート時間とデータ転送量に基づいて料金を支払っていましたが、これは大量のユーザーにとって予測不能なコストにつながる可能性がありました。この新しい料金モデルは、選択したティア内のデータ転送料金をなくす単一の固定月額料金を導入します。これにより、予測可能な費用を必要とするネットワークアーキテクトや IT チームの予算編成が簡素化されます。フラットレート料金は、接続帯域幅と選択された地理的範囲によって決定されます。同じメトロからグローバルカバレッジまで、5 つの地理的ティアが利用可能です。新しいポートペアの概念も導入されており、追加費用なしで 2 つ目の冗長接続を含めることで、組み込みの回復力が提供されます。このポートペア構成は、信頼性を高めるために推奨されます。フラットレート料金は、中国を除くすべての AWS Direct Connect の場所でグローバルに利用可能です。専用接続にのみ適用され、顧客はいつでも請求モードを切り替えることができます。詳細については、AWS Direct Connect フラットレート料金、ユーザーガイド、および料金ガイドのページを参照してください。
AWS Billing Conductor が、カスタム使用量ティアを定義して希望する使用量ボリュームごとにレートを設定することを含め、AWS サービス向けのカスタムレート価格設定を定義できるようになりました。子会社、関連会社、またはエンド顧客との商取引契約をモデル化するために AWS Billing Conductor を使用している顧客およびパートナーは、プロフォーマ請求データに交渉済みの価格設定をより簡単に反映できるようになりました。SKU スコープの価格設定ルールを使用すると、定義済みの AWS 使用量ティアに関連付けられたパブリックオンデマンドレートからのマークアップまたはマークダウンではなく、カスタムレートを入力し、使用量ティアのしきい値を設定できます。価格設定ルールに正確なレートとティアブレークを直接設定することで、商取引契約をモデル化するためにパブリックオンデマンド価格設定に対するパーセンテージベースのマークアップまたはマークダウンを計算する必要がなくなりました。これにより、プロフォーマ請求設定を正確に制御できます。SKU スコープの価格設定ルールを介したカスタムレートおよびカスタム使用量ティアの設定は、Sinnet が運営する Amazon Web Services China (Beijing) Region および NWCD が運営する Amazon Web Services China (Ningxia) Region を除く、すべての商用 AWS リージョンで利用可能です。詳細については、AWS Billing Conductor 製品ページをご覧いただくか、ユーザーガイドを参照してください。
AWS Step Functions は、AWS Lambda MicroVMs、AWS Lambda Core などから始まり、新しい AWS サービスおよび機能のリリースから数週間以内に、それらの AWS SDK インテグレーションを自動的に追加するようになりました。これにより、アップデートを待つことなく、ワークフローから最新の AWS サービスをオーケストレーションできます。AWS Step Functions は、220 を超える AWS サービスをオーケストレーションできるビジュアルワークフローサービスであり、お客様が分散アプリケーションを大規模に構築するのに役立ちます。AWS Lambda Core および AWS Lambda MicroVMs サービスインテグレーションを使用すると、カスタムコーディネーションコードを記述せずに、エージェンティックワークフローをオーケストレーションできます。Step Functions を使用して Lambda MicroVMs を起動できます。これは、各エージェントタスクに対して、環境の起動に失敗した場合の組み込み再試行機能を備えた、分離された安全な実行環境を提供します。Step Functions の Parallel または Map ステートを使用して複数のタスクを同時に実行し、タスクが完了したら環境を自動的に終了できます。Lambda Core を使用して、これらの MicroVM 環境が同じワークフロー内でプライベートデータベースまたは API に安全にアクセスするために必要なプライベートネットワーキングを構成できます。この拡張には、AWS Partner Central Revenue Measurement、AWS Resilience Hub V2、AWS Support Authorization、および Amazon SageMaker Job Runtime も含まれます。今後、新しい AWS サービスは、追加の設定や操作を必要とせずに、リリースから数週間以内に Step Functions インテグレーションとして自動的に表示されます。アップデートは継続的に行われるため、新しい AWS SDK サービスインテグレーションのアップデートを強調する「新着情報」投稿は今後公開されません。これらの機能強化は、AWS Step Functions が利用可能なすべての AWS リージョンで一般提供されています。特定のサービスおよび API アクションは、AWS リージョンでのターゲットサービスの利用可能性に依存します。AWS Step Functions SDK インテグレーションの詳細については、開発者ガイドを参照するか、サポートされているサービスの完全なリストを AWS SDK サービスインテグレーションで確認してください。また、インテグレーションリリース履歴も参照してください。
本日、Amazon SageMaker AI は、トレーニングおよび処理ジョブ向けのインスタンス優先度リストを発表し、ワークロードのコンピューティング容量を見つけるのがより簡単かつ迅速になります。多くの AI トレーニング、ファインチューニング、およびデータ処理ワークロードは、いくつかのインスタンスタイプまたはサイズのいずれかで同等にうまく実行されます。しかし、これまでは、ジョブ送信時に 1 つのインスタンスタイプのみを指定し、SageMaker がジョブの特定のインスタンスを見つけるのを待つ必要がありました。ピーク時の高需要 GPU では、待ち時間が予測不可能になる場合があり、顧客は複雑なリトライロジックを構築したり、最初に利用可能なオプションを見つけるために異なるインスタンスタイプで複数のジョブを同時に送信したりする必要がありました。これで、ワークロードが受け入れるインスタンスタイプの優先度付きリストを提供するだけで、SageMaker は優先度リストの最初の利用可能な構成でジョブを自動的に実行します。このソリューションにより、トレーニングまたは処理ジョブはより早く開始される可能性が高くなります。この機能を使用するには、トレーニングまたは処理ジョブを送信する際に、インスタンスタイプとインスタンス数の優先度を順序付けて指定します。たとえば、リストには ml.g6.48xlarge の 2 つのインスタンス、または ml.g5.48xlarge の 4 つのインスタンスの優先度が含まれる場合があります。SageMaker はリストを順に処理し、容量が利用可能な最初の構成でジョブを起動します。また、同じジョブ送信内で、オンデマンドソースまたは予約済みの SageMaker Flexible Training Plans からの容量ソースを構成することもできます。この機能は、高需要期間中のジョブのコンピューティングの取得プロセスを簡素化し、SageMaker トレーニングおよび処理ジョブ API 内で、それ以外では行うことになる区別のない手動リトライを削減します。SageMaker トレーニングおよび処理ジョブ向けのインスタンス優先度リストは、本日、SageMaker が利用可能なすべての AWS リージョンで、SageMaker CLI、API、SDK、およびコンソール UI を通じて利用可能です。詳細については、ドキュメントまたはローンチブログをご覧ください。
AWS CloudTrail は、セキュリティ監査、コンプライアンス、運用上のトラブルシューティングのために AWS アカウント全体の API アクティビティを記録するサービスですが、Amazon Q Console と統合され、自然言語を使用して AWS アカウント アクティビティの調査を支援するようになりました。Amazon Q Console に CloudTrail の設定について質問したり、セキュリティ調査のために記録されたイベントをクエリしたり、クエリを作成したりログファイルを手動で解析したりすることなく運用上の問題をトラブルシューティングしたりできます。この統合により、Amazon Q Console に CloudTrail トレイルが適切に設定されているかを確認したり、ログカバレッジのギャップを特定したり、追跡しているデータイベントソースを確認したりするように依頼できます。特定の IAM ロールに誰がアクセスしたか、VPC 設定にどのような変更が加えられたか、または過去 1 週間に不正アクセス試行があったかどうかを質問することで、セキュリティ上の懸念を調査できます。運用上のトラブルシューティングについては、Amazon Q Console に特定の作成または削除されたリソースを誰が作成または削除したかを見つけたり、エラーを生成している API コールを特定したり、特定の IP アドレスからのアクティビティをトレースしたり、請求額が急増した理由を特定したりするように依頼できます。Amazon Q Console は、お客様の代わりに CloudTrail トレイル、関連する CloudWatch ロググループ、およびイベントデータストアをクエリし、一般的なドキュメントではなく、実際のアカウント アクティビティに基づいた回答を提供します。この統合は、Amazon Q Console がサポートされているすべての AWS 商用リージョンで利用できます。開始するには、AWS マネジメントコンソールで Amazon Q を開き、CloudTrail の設定またはアカウント アクティビティについて質問してください。詳細については、AWS CloudTrail のドキュメントをご覧ください。
Amazon Connect Customer は、エージェントが希望するシフトに入札できるようになり、勤務スケジュールの管理がより容易になりました。スケジューラーは、まず CSV ファイルをアップロードするか、ランダムなランキングを生成することで、エージェントのランキングを確立します。次に、Connect Customer は、予測された需要とシフトプロファイルを組み合わせて、利用可能なシフトを生成し、エージェントに提示してランク付けさせます。たとえば、月曜日から金曜日の午前 6 時から午後 10 時までのシフトプロファイルで、9 時間シフトの場合、必要なシフトは午前 6 時から午後 3 時(エージェント 500 人)、午前 9 時から午後 6 時(エージェント 800 人)、午後 1 時から午後 10 時(エージェント 600 人)です。入札期間が終了すると、Connect Customer は、エージェントのランキングをタイブレーカーとして使用しながら、各エージェントを最もランクの高い利用可能なシフトに自動的に割り当てます。シフト入札は、エージェントが自身のスケジュールに影響を与えるための構造化された方法を提供すると同時に、スケジューラーが手動でシフトを割り当てる時間を削減し、エージェントの満足度とスケジュールの効率の両方を向上させます。この機能は、Amazon Connect Customer エージェントスケジューリングが利用可能なすべての AWS リージョンで利用できます。Amazon Connect Customer エージェントスケジューリングの詳細については、こちらをクリックしてください。
Salesforce 用 AWS Glue zero-ETL 統合が、アーカイブされたレコードをターゲットテーブルに取り込むようになり、分析およびレポート作成のために Salesforce データの完全なレプリカを提供できるようになりました。アーカイブされたレコードは isArchived フィールドを通じて正確に識別および反映されるため、分析データは Salesforce ソースと完全に同期した状態を保ちます。これは、Events、Tasks、Activities など、Salesforce が自動的にアーカイブする高ボリュームエンティティにとって特に価値があり、分析データストアでこのデータに対する完全な可視性を提供します。この機能は、アクションを必要とせずに、ゼロETL 統合に適用されます。新しい統合は、統合が作成された瞬間からアーカイブされたレコードを自動的に取り込みます。既存の統合については、AWS Glue は再同期、再構成、またはスキーマ変更を必要とせずに、アーカイブされたレコードのステータスを自動的にバックフィルします。既存のパイプラインは、isArchived フィールドがお客様に代わって正確に設定されている間、中断なく実行され続けます。この機能は、Salesforce 用 AWS Glue zero-ETL 統合がサポートされているすべての AWS 商用リージョンおよび AWS GovCloud (US) リージョンで利用可能です。開始するには、AWS Glue コンソール、CLI、または SDK を使用して、Salesforce 用の AWS Glue zero-ETL 統合を作成または引き続き使用してください。詳細については、AWS Glue zero-ETL ドキュメントを参照してください。
Amazon SageMaker JumpStart は、AWS 顧客向けの AI 機能を拡張する 2 つの新しい基盤モデルを提供開始しました。NVIDIA の Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 は、エージェントコーディングと長文コンテキスト推論に最適化されています。Alibaba の Qwen3.6-35B-A3B の量子化バリアントであるこのモデルは、合計 350 億パラメータの Mixture-of-Experts アーキテクチャを備えています。トークンあたり 30 億パラメータのみをアクティブにし、262K トークンの広大なコンテキストウィンドウをサポートします。NVFP4 に量子化されており、パフォーマンスを維持しながらメモリ使用量を大幅に削減します。このモデルは、会話のターンやマルチステップのエージェントタスク全体でコンテキストを維持することに優れています。Alibaba の Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers モデルは、テキストからビデオへの生成を専門としています。拡散トランスフォーマーとビデオ変分オートエンコーダーで構築されており、テキストプロンプトから高品質のビデオクリップを生成します。この 13 億パラメータモデルは最小限の VRAM で済むため、コンシューマーグレードのハードウェアでも利用可能です。RTX 4090 では、約 4 分で 5 秒の 480p ビデオを生成できます。どちらのモデルも、数回クリックするだけで SageMaker JumpStart を通じて簡単にデプロイできます。顧客は SageMaker コンソールで見つけるか、SageMaker Python SDK を使用してデプロイできます。
Mistral AI の Ministral-3-3B-Instruct-2512 および Ministral-3-8B-Instruct-2512 モデルが、Amazon SageMaker JumpStart 経由で利用可能になりました。これらのモデルは、エッジデプロイメントおよびリソース制限のある環境向けに設計されており、コンパクトながら強力な AI ソリューションを提供します。Ministral-3-3B モデルは、マルチモーダル理解を備えた超軽量エッジユースケースに最適化されています。3.4B の言語モデルと 0.4B のビジョンエンコーダーを搭載し、8GB の VRAM に収まります。このモデルは 256K トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、ビジョン分析と多言語指示に優れています。また、強力なシステムプロンプト遵守とネイティブな関数呼び出し機能も備えています。Ministral-3-8B モデルは、コンパクトな 8B パッケージでフロンティアクラスのパフォーマンスを提供します。8.4B の言語モデルと 0.4B のビジョンエンコーダーを含み、12GB の VRAM を必要とします。このモデルは、効率的な推論のためにインターリーブスライディングウィンドウアテンションを利用しています。両モデルは、印象的な多言語サポート、エージェント機能、および関数呼び出しを提供します。顧客は SageMaker JumpStart を通じて、これらのモデルをさまざまな AI アプリケーションに簡単にデプロイできます。
Google DeepMindのGemma-4-31B-it-assistantとNVIDIAのGemma-4-31B-IT-NVFP4モデルが、Amazon SageMaker JumpStartで利用可能になりました。これらのモデルは、エンタープライズユースケース向けに強力なGemma 4 31B密行列構造を提供します。アシスタントチューニングされたGemma-4-31B-it-assistantは、マルチモーダル推論、コーディング、エージェントワークフローに優れています。テキストと画像の入力を受け付け、広大なコンテキストウィンドウをサポートし、140以上の言語に対応しています。このバリアントは、オープンモデルリーダーボードで高い評価を得ており、より大きなモデルを凌駕しています。ハイブリッドアテンションメカニズムとネイティブ関数呼び出しを使用して、自律エージェントを実現します。NVIDIAのGemma-4-31B-IT-NVFP4は、同じ機能を提供しますが、メモリフットプリントが大幅に削減されています。NVIDIAのModelOptを使用して4ビットFP4精度に量子化されており、より少ないメモリで高速な推論を実現します。この最適化されたバージョンは、高い品質を維持し、コスト効率の高い本番環境へのデプロイに適しています。SageMaker JumpStartを使用すると、ユーザーは最小限のクリックでこれらのモデルを簡単にデプロイできます。顧客は、SageMakerコンソールまたはSageMaker Python SDKを介してこれらのモデルにアクセスできます。
AWS End User Messaging は、電話番号プールにおける配信能力を向上させています。これにより、電話番号プール経由で送信するお客様は、SMS配信が下流の障害によって影響を受けた場合に、プール内の次にパフォーマンスの良い番号への自動フェイルオーバーの恩恵を自動的に受けることができます。SMS配信は、AWSからメッセージングプロバイダー、そして最終的に携帯キャリアへとルーティングされる際に、エンド受信者に到達しようとする際のドロップや遅延によって影響を受ける可能性があります。これらの障害は、配信通知、ワンタイムパスコード、リマインダー、その他の時間的制約のあるメッセージなど、メッセージングプログラムの最も重要な部分に影響を与える可能性があります。AWS End User Messaging は、配信遅延、メッセージ失敗、またはコンバージョン率の低下を監視し、トラフィックをより最適化された配信パスにルーティングし直します。お客様はこの特典を電話番号プールで受けるために、何もアクションを起こす必要はありません。現在電話番号プール経由で送信していない場合は、これらの手順に従って作成できます。この機能は、AWS End User Messaging 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、AWS End User Messaging SMS User Guide を参照してください。
AWS End User Messaging は、動的な WhatsApp フローをサポートするようになりました。これにより、WhatsApp の会話を、エンドユーザーが WhatsApp 内で直接完了できるリッチでインタラクティブなエクスペリエンスに変えることができます。インタラクティブなエクスペリエンスを完了するためにエンドユーザーをウェブサイトや別のフォームに誘導する代わりに、予約、リード生成、サインアップ、アンケート、またはトランザクションをチャット内で直接ガイドすることができます。顧客は、テキスト入力、日付ピッカー、ドロップダウン、ボタンなどの使い慣れたビルディングブロックを使用して、Meta のスターターテンプレートのいずれかを使用してフローの構築を開始したり、最初からフローをカスタマイズしたりできます。動的なフローを使用すると、各画面はリアルタイムで独自の HTTPS エンドポイントを呼び出すことができるため、ライブの空き状況を表示したり、エンドユーザー向けのフローの各ステップをパーソナライズしたりできます。フローは、コンソールまたは API を介して、AWS End User Messaging Social で完全に構築および管理できます。JSON スキーマでフローを定義し、メッセージテンプレートで配信して、顧客がいる場所にリーチします。WhatsApp フローは、End User Messaging Social が利用可能なすべてのリージョンで利用できます。開始するには、ユーザーガイドを参照してください。
Amazon SageMaker HyperPod がモデルキャッシングをサポートするようになりました。これは、モデルの重みとコンテナイメージをクラスターノードに事前にロードすることで、ポッドの起動時間を数分から数秒に短縮する推論最適化です。チャットアシスタント、エージェントパイプライン、RAG、ドキュメント分析などのワークロードで大規模な LLM 推論を実行する場合、コールドスタートは深刻なボトルネックとなります。デプロイメントやスケールアウトイベントでは、コンテナイメージとモデルの重みのダウンロードに最も時間がかかります。モデルサイズが大きくなるにつれて、この問題は悪化し、大規模なモデルではトラフィックを提供できるようになるまでに数十分かかることもあります。モデルキャッシングは、2 つの独立した機能でこの問題を解決します。ウェイトキャッシュは、S3 または FSx からネットワーク経由でプルするのではなく、ローカル NVMe にモデルの重みを保存するため、ポッドは高速なローカルストレージから読み取ります。イメージキャッシュは、コンテナイメージを事前にプルするため、ポッドは ECR のダウンロードを完全にスキップします。ポッドがウォームキャッシュのないノードに着地した場合、元のソースからのプルに自動的にフォールバックするため、ポッドがスタックしたり失敗したりするリスクはありません。57 GB から 145 GB のモデルでのベンチマークでは、スケールアウトが約 60% 高速化し、イメージキャッシュは 2 分以上のイメージプル時間を削減 (97% 削減) します。このメリットはモデルサイズとともに増加し、元のソースパスの信頼性を維持します。お客様は、InferenceEndpointConfig または JumpStartModel リソースに modelCacheConfig セクションを追加することで、HyperPod Inference Operator を介してモデルキャッシングを有効にできます。オペレーターは、手動でのセットアップやクリーンアップなしに、ライフサイクル全体を処理します。モデルキャッシングは、SageMaker HyperPod が利用可能なすべてのリージョンで一般提供が開始されました。開始するには、SageMaker HyperPod のドキュメントを参照してください。