Weekly AWS アップデート情報 - 2023/7/25～Amazon Redshift： SELECT SQLステートメントのQUALIFY句がサポートされるように～

機械学習

• Meta の Llama 2 ファンデーションモデルが Amazon SageMaker JumpStart で利用可能に
  Meta の Llama 2 基盤モデルが Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになりました。
  これは、機械学習をすぐに使い始めるのに役立つ事前トレーニング済みのモデル、組み込みアルゴリズム、および構築済みのソリューションを提供する機械学習 (ML) ハブです。
  Llama 2 基盤モデルは、SageMaker Studio で数回クリックするだけで、または SageMaker Python SDK を使用してプログラムでデプロイして使用できます。

• Amazon Translateにより Docx ファイルのリアルタイム翻訳が可能になります

  Amazon Translate は、高速、高品質、手頃な価格、かつカスタマイズ可能な言語翻訳を提供する機械翻訳サービスです。
  今回のリリースにより、Docx ファイルのリアルタイム翻訳が可能になり、リアルタイム文書翻訳では、元の文書形式を維持したまま HTML、TXT、Docx ファイルを同期的に翻訳できるようになりました。お客さまは、SDK、CLI、または AWS マネジメントコンソール経由で API を使用して翻訳リクエストを送信すると、ソースフォーマットのまま文書を受け取ることができます。
• Amazon Redshift ML が Amazon Forecast との統合を発表
  Amazon Redshift ML では、使い慣れた SQL コマンドを使用して機械学習 (ML) モデルを作成、トレーニング、デプロイできます。
  Amazon Redshift ML では、ML ベースの時系列予測サービスである Amazon Forecast を活用できるようになりました。
  新しいツールを習得したり、データを移動するためのパイプラインを作成したりする必要はありません。
  
• Amazon Lex の Analyticsのご紹介
  Amazon Lexは、音声とテキストを使用して、あらゆるアプリケーションに会話型インターフェースを構築するためのサービスです。
  Amazon Lexを使用すると、高度な自然言語会話ボット (「チャットボット」)、仮想エージェント、自動音声応答 (IVR) システムを迅速かつ簡単に構築できます。
  Analyticsが Amazon Lexで一般公開されたことを発表できることを嬉しく思います。
  Analyticsでは、Lex の会話、インテント、スロット、および発話に関する豊富なインサイトと事前構築済みのダッシュボードにアクセスできます。
  

IoT

• AWS IoT Device Defender がデバイスの切断時間のモニタリングをサポート
  AWS IoT Device Defender Rules Detect は、各デバイスの切断時間を監視する新しい切断時間メトリクスをサポートするようになりました。
  この追加メトリクスにより、デバイスの接続が切断された時間を追跡して、デバイスが期待どおりに動作しているかどうかを確認できます。
  また、事前に定義されたしきい値レベルでアラームを設定し、デバイスの接続に問題が続く場合にアラートを受け取ることもできます。

その他

• Amazon SNS は 12 の新しい AWS リージョンでモバイルプッシュ通知をサポート
  Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) を使用してモバイルプッシュ通知を送信するお客さまは、アフリカ (ケープタウン)、アジアパシフィック (香港)、アジア太平洋 (ジャカルタ)、アジアパシフィック (大阪)、カナダ (中部)、ヨーロッパ (ロンドン)、ヨーロッパ (ミラノ)、ヨーロッパ (パリ)、ヨーロッパ (パリ)、ヨーロッパ (ストックホルム)、中東 (バーレーン)、中東 (UAE) を含む 12 の AWS リージョンでアプリケーションをホストできるようになりました。
  
• Amazon IVS では、Record to S3 機能のレンディションフィルタリングと高頻度のサムネイルをサポートAmazon Interactive Video Service(Amazon IVS では、S3 バケットに保存されている特定の HLS レンディションをフィルタリングしたり、S3 への自動記録機能を使用してサムネイル JPEG ファイルの解像度とピクセル数を制御したりできるようになりました。これらの制御により、お客さまは記録中に保存されるデータ量を制御してストレージコストを最適化できます。
  さらに、サムネイルの生成間隔を 1 秒 (以前は 5 秒の制限) に短縮して、検出や後処理のユースケースでサムネイルのレイテンシーを低くすることができます。
  これらの機能強化は、追加費用なしで Amazon IVSの標準チャネルタイプとアドバンスチャネルタイプに適用されます。
• Amazon Connectが事前定義された Contact Lensの会話型分析メトリクスの提供開始
  Amazon Connectでは、事前定義された Contact Lensの会話型分析メトリクスが提供され、GetMetricDataV2 API を通じて利用できるようになりました。
  これにより、コンタクトセンターのマネージャは、コンタクトの質とエージェントのパフォーマンスを総合的に分析できます。
  
• Amazon Connect Casesでケース割り当てが可能に
  Amazon Connect Casesにより、エージェントはケースをキューまたは個々のエージェントに簡単に関連付けることができるようになりました。
  エージェントはキューに割り当てられたケースを表示してフィルタリングでき、マネージャは個々のエージェントに直接ケースを割り当てることができます。
  ケース割り当ては、ケースアクティビティと解決担当者を明確に追跡することで、企業のサービスチームとサポートチームがより効率的に作業し、お客さまの質問や問題を解決する時間を短縮するのに役立ちます。
  
• Amazon CodeCatalyst は、GitHub プルリクエストによってトリガーされるワークフローをサポート
  リンクされた GitHub リポジトリのプルリクエストイベントに基づいて Amazon CodeCatalyst ワークフローを開始するためのサポートを発表しました。
  ワークフローが GitHub ベースのプルリクエストによってトリガーされると、ユーザは CodeCatalyst ワークフロー UI でそのワークフローをトリガーした PR の名前を確認し、リンクをクリックすると GitHub のプルリクエストに直接移動できます。
  
• Amazon CloudWatchが ML 対応の Logs Insightsクエリコマンド「pattern」を発表
  Amazon CloudWatchは、お客さまがログ内の傾向やパターンをより簡単に特定できるようにする新しい Logs Insightsコマンドである「pattern」を発表できることを嬉しく思います。
  多くの場合、お客さまは関連情報を特定するために何千行ものログを分析する必要があります。
  pattern コマンドは AWS Machine Learning アルゴリズムを使用して、ログデータのパターンを自動的に認識し、関連するログを集約し、何千ものログ行を視覚化しやすいいくつかのグループにまとめます。
  「pattern」を使うと、お客さまは新たな傾向を迅速に把握したり、既知のエラーを監視したり、頻繁に発生するログ行を特定してコストの可視性を高めたりできます。
  
• AWS Mainframe Modernizationサービスが PCI DSS に準拠
  AWS Mainframe Modernizationは支払いカード業界データセキュリティ標準 (PCI DSS) に準拠するようになりました。
  これにより、お客さまはPCI DSS の対象となる支払い処理などのユースケースで情報を保存、処理、および送信するアプリケーションに AWS Mainframe Modernizationを使用できます。
  
• AWS Amplify JavaScript ライブラリは、認証、ストレージ、通知、および分析のパフォーマンスを強化認証、ストレージ、通知、分析の各カテゴリのバンドルサイズを縮小することで、AWS Amplify JavaScript ライブラリを大幅に改善したことを発表できることを嬉しく思います。
  コードベースを改善して、よりスリムなバンドルを実現しました。
  その結果、アプリケーションのロード時間が短縮され、パフォーマンスが向上しました。
  

以上です。最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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