Weekly AWS アップデート情報 - 2023/8/21～Amazon ECS の AWS Batch が AL2023 をサポート～

ストレージ

• Amazon FSx for NetApp ONTAP でパフォーマンスメトリクスの追加とモニタリングダッシュボードを強化
  Amazon FSx for NetApp ONTAPは、クラウドで唯一の完全かつフルマネージド型のNetApp ONTAPファイルシステムを提供するAmazon CloudWatchパフォーマンスメトリクスを追加しました。
  これにより、ファイルシステムのアクティビティの可視性が向上し、パフォーマンスの洞察と推奨事項を含む監視ダッシュボードが強化されました。
  新しいメトリクスとダッシュボードを使用すると、ファイルシステムをより簡単に監視し、適切なサイズを設定して、パフォーマンスとコストを最適化できます。
• AWS Backup Audit Manager が代理バックアップ管理者をサポート
  委任されたバックアップ管理者が AWS Backup Audit Manager を使用して AWS Organizations のアカウント間で監査レポートを作成および管理できるようになりました。

データベース

• Amazon RDS が、さらに 6 つの AWS リージョンで 3つの データベースインスタンスをサポート
  PostgreSQL、MySQL、および MariaDB 用の Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) は、アフリカ (ケープタウン)、アジアパシフィック (ジャカルタ、メルボルン、大阪)、ヨーロッパ (チューリッヒ)、および中東 (バーレーン) リージョンで AWS Graviton2 ベースの T4gやM6g、R6g データベースインスタンスをサポートするようになりました。
  T4g データベースインスタンスは、ベースラインレベルの CPU パフォーマンスを提供し、必要な限り CPU 使用率をバーストさせることができます。
  データベースエンジン、バージョン、およびワークロードにもよりますが、T4g データベースインスタンスは、同等の x86 ベースの T3 データベースインスタンスよりもコストパフォーマンスが最大 36% 向上します。
  
• Amazon RDS Performance Insights がオンデマンドの分析エクスペリエンスを提供
  Amazon RDS (Relational Database Service) Performance Insightsは、お客さまがデータベースのパフォーマンスメトリックをオンデマンドで分析してパフォーマンスの問題をトラブルシューティングできるようになっています。
  機械学習モデルを活用して、選択した期間におけるパフォーマンスのボトルネックを特定し、次に何をすべきかをアドバイスします。
  この機能は Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、および RDS for PostgreSQL エンジンで利用できます。
  
• Amazon RDS Custom for Oracle が R6i、M6i、および T3 インスタンスをサポート
  Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) Custom for Oracle は R6i、M6i、および T3 インスタンスをサポートするようになりました。
  R6i インスタンスは、メモリと vCPU の比率が 8:1 のメモリを大量に消費するワークロード向けに設計されています。
  M6i は、メモリと vCPU の比率が 4:1 で、コンピューティング、メモリ、ストレージ、ネットワークリソースのバランスが取れるように設計された汎用コンピューティングインスタンスです。
  T3 インスタンスは、CPU 使用率が中程度で、使用量が一時的に急増するデータベースワークロードに最適です。
  
• Amazon RDS Custom for Oracle が R5b インスタンスと X2iedn インスタンスをサポート
  Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) Custom for Oracle は R5b インスタンスと X2iedn インスタンスをサポートするようになりました。
  これらのインスタンスは EBS に最適化された高いスループットと IOPS を実現するように設計されており、高い IO を必要とし、メモリ内の大量のデータセットを処理する Oracle データベースワークロードのパフォーマンスを向上させます。
  Amazon RDS Custom for Oracle の、適切なサイズを設定すれば、データベースインスタンスを小規模な R5b または X2iedn インスタンスに移行しても、ワークロードのスループット、IOPS、メモリの要件を満たし、コンピューティングコストとデータベースライセンスのコストを節約できます。

分析

• Amazon OpenSearch サーバレスが、より大きなワークロードとコレクションのサポートを拡張
  Amazon OpenSearch Serverless が、コレクション内の 1 つ以上のインデックスを含む最大 6 TB の時系列データをスキャンして検索できるようになったことをお知らせします。
  OpenSearch Serverless は Amazon OpenSearch Service のサーバレスデプロイオプションであり、インフラストラクチャ管理について考えることなく検索と分析のワークロードを簡単に実行できます。
  大規模なデータセットをサポートしているため、運用上の貴重な知見を引き出し、データに基づいた意思決定を行って、アプリケーションのダウンタイムのトラブルシューティング、システムパフォーマンスの向上、不正行為の特定を行うことができます。
  
• Amazon EMR サーバレスが、きめ細やかなログ設定を簡単に指定可能に
  Amazon EMR サーバレスは Amazon EMR のサーバレスオプションで、データアナリストやエンジニアは Apache Spark や Apache Hive などのオープンソースのビッグデータ分析フレームワークを簡単に実行できます。
  クラスタやサーバを設定、管理、スケーリングする必要はありません。
  ドライバログとエグゼキューターログにきめ細やかなログ設定を指定できるようになり、Apache Spark ジョブのトラブルシューティングが簡単になりました。
  
• AWS IAM アイデンティティセンターの統合が Amazon QuickSight で一般公開
  Amazon QuickSight は AWS IAM アイデンティティセンター対応のアプリケーションになりました。
  この機能により、QuickSight を購読している管理者は IAM アイデンティティセンター を使用して、ユーザが既存の認証情報を使用してログインできるようになります。
  
• AWS Glue Studio ビジュアル ETL に 5 つの新しいビジュアルトランスフォームが追加
  AWS Glue Studio には、レコードマッチング、NULL 行の削除、正規表現からの文字列フラグメントの抽出、JSON 列の解析、JSON パスの抽出という 5 つの新しいビジュアルトランスフォームが追加されました。
  AWS Glue Studio には、AWS Glue ETL ジョブを作成、実行、監視するための視覚的な抽出、変換、読み込み (ETL) インターフェースが用意されています。
  これらの新しいコンポーネントにより、ETL 開発者はコードを記述しなくても、より高度なデータパイプラインを迅速に構築できます。

機械学習

• Amazon Lex が確認スロットタイプをサポート
  開発者がユーザからの「はい」と「いいえ」の応答を効果的にキャプチャできる Amazon Lex の確認スロットタイプの一般提供を発表しました。
  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、および自動音声応答 (IVR) システムをすばやく簡単に構築できます。
• AWS HealthOmics がアノテーションストアのバージョン管理をサポート
  AWS HealthOmicsは、お客さまがゲノムアノテーションデータをバージョン管理できる機能をリリースしました。
  以前は、サポートする必要のあるデータソースのバージョンごとに新しいアノテーションストアを作成していました。
  これからは、お客さまがデータを追加または更新するときに、既存のアノテーションストア内に新しいバージョンを作成して、データの整理と管理を簡素化できるようになりました。
  これにより、組織全体でのデータの構築と共有が容易になります。
  
• AWS HealthOmics がオミクス分析ストアのクロスアカウント共有をサポート
  AWS HealthOmics は、バリアントストアとアノテーションストアをアカウント間で共有する機能をリリースしました。
  お客さまは、データの所有権を維持したまま、ゲノムバリアントとアノテーションデータを社内外の共同作業者と共有できるようになりました。
  
• AWS DeepRacer Student が教育者向けプレイブックを発表
  AWS DeepRacer Student 教育者向けプレイブックをご紹介します。
  これは、教育者が 16 歳以上の学生を対象に、基本的な機械学習 (ML) カリキュラムとラボを教室にシームレスに統合するための最適なツールです。
  教育者向けプレイブックがあれば、教育者は自動運転車のレースの楽しさを通して ML の基礎を学生に簡単に身に付けることができます。

その他

• Precisely による AWS Mainframe Modernization データレプリケーションが利用可能に
  Precisely による AWS Mainframe Modernization データレプリケーションが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。
  この機能は Precisely が提供するデータレプリケーションを活用して、異種混在のソースデータベースとターゲットデータベースをサポートしながら、メインフレームデータを AWS クラウドにほぼリアルタイムで複製できるようにします。
  変更データキャプチャ (CDC) を介してメインフレームのデータストアから Amazon Aurora や Amazon RDS などの AWS データベースサービスにデータ変更を動的にレプリケートする、回復力のある高性能データパイプラインを構築します。
  その結果、企業は、データ処理をオフロードし、新しいビジネス機能やチャネルを構築し、AWS クラウド上の分析、ML、AI によるビジネスインサイトとインテリジェンスを活用してメインフレームアプリケーションを移行および強化し、モダナイゼーションを加速し、コスト削減、俊敏性、イノベーションを実現できます。
• Kubernetes メタデータのエンリッチメントが AWS Distro for OpenTelemetry で利用可能に
  AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) コレクタで Kubernetes アトリビュートプロセッサが一般公開されたことをお知らせします。
  ADOT は OpenTelemetry プロジェクトのセキュアで本番環境への対応が可能な AWS サポートディストリビューションです。
  このリリースでは、 ADOT コレクタを使用して、名前空間やポッドなどの Kubernetes 固有のメタデータによるフィルタリングと相関のユースケースを有効にできます。
• Amazon Kinesis Video Streams が画像サンプリング周波数を 5 フレーム/秒に改善
  Amazon Kinesis Video Streams の画像抽出機能の改善を発表しました。
  これまでの3秒に1枚の画像から、1秒間に5フレームの画像抽出が可能になりました。
  ML 推論や豊かな再生体験のために高周波サンプリングを利用できるようになりました。
• Amazon GameLift がAWS Graviton3 プロセッサを搭載したインスタンスをサポート
  Amazon GameLift がコンピューティングに最適化された最新世代の AWS Graviton インスタンスをサポートできるようになりました。
• AWS Resilience Hub が除外レコメンデーションをサポート
  AWS Resilience Hub では、お客さまのアプリケーションの耐障害性状況をより正確に反映するために提供された運用上の推奨事項をレジリエンススコアに含めないよう、お客さま向けのサポートが追加されています。
  Resilience Hub では、アプリケーションの耐障害性を一元的に定義、検証、追跡できるため、ソフトウェア、インフラストラクチャ、または運用の中断による不必要なダウンタイムを回避できます。
• AWS CodePipeline が GitLab をサポート
  GitLab.comのソースリポジトリを接続し、AWS CodePipelineを使ってコードの変更をビルド、テスト、デプロイできるようになりました。
  AWS CodeStar Connectionsを使用してGitLab.comアカウントに接続し、リポジトリの変更に対してパイプラインの実行を自動的に開始します。
• AWS AppSync が GraphQL API の全てのリゾルバーで JavaScript をサポート
  AWS AppSync は、アプリケーションをデータに接続するスケーラブルな API を簡単に構築できるようにするマネージド型サービスです。
  AppSync を使用すると、API 開発者はリゾルバーを作成して AppSync GraphQL と Pub/Sub API をデータに接続するビジネスロジックを定義できます。
  これで、開発者は JavaScript を使用して AppSync JavaScript (APPSYNC_JS) ランタイムで実行されるユニットリゾルバー、パイプラインリゾルバー、および AppSync 関数を作成できるようになりました。

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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