Amazon EC2 Hibernate がより多くのOSをサポート
Amazon Elastic Compute Cloud インスタンス (Amazon EC2 インスタンス) は Microsoft Windows Server 2022、Red Hat Enterprise Linux 9、および Amazon Linux 2023 のハイバネーションをサポートするようになりました。
ハイバネーションは Amazon EC2 の機能で、お客さまが実行中のインスタンスを大規模に一時停止したり再開したりできるようにすることで、コストを削減し、起動時間を短縮できます。
インスタンスが停止している間、お客さまにはコンピューティング時間の請求は発生せず、アプリケーションは中断したところから再開されます。
Amazon OpenSearch Service がダッシュボードのアラートと異常検知をサポート
OpenSearch Service 2.9では、お客さまがアラートや異常を管理し、ダッシュボードの折れ線グラフビジュアライゼーションに重ね合わせる機能をサポートするようになりました。
お客さまは、ダッシュボードの折れ線グラフから新しいアラートモニタや異常検出器を作成したり、既存のアラートモニタや異常検出器を関連付けたりできます。
例えば、お客さまが新しいモニタまたはディテクターを作成することを選択した場合、新しいモニタは折れ線グラフの設定を継承し、作成フォームに事前入力されます。
お客さまが使用したい既存のモニタまたはディテクターを持っている場合は、それらをダッシュボードの折れ線グラフビジュアライゼーションに関連付けることができます。
Amazon EMR on EKS インタラクティブエンドポイントが一般公開
Amazon EMR on EKS向けのインタラクティブエンドポイントの一般提供を開始できることを嬉しく思います。
このリリースにより、Amazon EMR on EKS のお客さまは EMR Studio などの統合開発環境を使用してインタラクティブなワークロードを実行できるようになります。
実行環境を制御する必要があるお客さまは、セルフホストの Jupyter ノートブックを、インタラクティブエンドポイント経由でインタラクティブワークロードを実行する別のメカニズムとして使用できるようになります。
機械学習
Amazon SageMaker Model Registry がプライベートモデルリポジトリをサポート
Amazon SageMaker Model Registry では、プライベート Docker リポジトリに保存されている機械学習 (ML) モデルを登録できるようになりました。
この機能により、複数のプライベート AWS モデルリポジトリと AWS 以外のモデルリポジトリにまたがる全ての ML モデルを 1 つの中央サービスで追跡できるようになり、ML 運用 (MLOps) と ML ガバナンスを大規模に簡素化できます。
Amazon SageMaker Feature Store が低レイテンシーの特徴量検索のための インメモリオンラインストアをサポート
Amazon SageMaker Feature Store は、フルマネージド型のインメモリオンラインストアをサポートするようになりました。
これにより、高スループットの ML アプリケーションのモデル提供に必要な特徴量をリアルタイムで検索できます。
新しいオンラインストアは、オープンソースの Redis 上に構築された非常に高速なインメモリデータストアである Redis 用 ElastiCache を利用しています。
Amazon Location Service がデバイス位置のバウンディングボックス検索を追加
Amazon Location Service は、デバイス位置の地理的バウンディングボックス検索をサポートするようになりました。
これにより、開発者は特定のポリゴン内のデバイスの最新の位置を取得できます。
バウンディングボックス検索を使用すると、開発者は対象地域内のデバイスを効率的に見付けることができるため、ある場所の近くにある追跡対象資産を検索したり、さまざまなズームレベルで地図上にデバイスの位置を表示したり、特定の地域内のお客さまとのコミュニケーションをパーソナライズしたりするなどのユースケースに対応できます。
AWS Amplify の GraphQL API 機能が AWS CDK コンストラクトとして利用可能に
AWS Amplify は、単一の GraphQL スキーマ定義を使用して Amazon DynamoDB テーブルや AWS Lambda functions などのデータソースに裏付けられた GraphQL API を構築するための AWS クラウド開発キット (CDK) コンストラクトを発表しました。
アプリケーションフロントエンド用の API をリリースするには、開発者は API エンドポイント、カスタムビジネスロジック、データソースを構築して結び付けるために、何千行もの反復的で差別化されていないコードを作成する必要があります。
AWS Amplify を使用すると、開発者は単一の定義ファイルでアプリケーションデータモデルを定義し、データソースの作成、更新、一覧表示、読み取り、購読、削除などの一般的な API 操作をサポートするために必要な AWS クラウドリソースを自動的に生成できるため、このような手間が省けます。
以前は Amplify CLI でのみ利用可能だったこの機能を AWS CDK に拡張します。