Weekly AWS アップデート情報 - 2024/3/4～Mistral AI の基盤モデルが Amazon Bedrock で一般公開～

ビジネスアプリケーション

• Amazon Connect がケース管理メトリクスを提供
  Amazon Connectは、ケース管理用のメトリクスを提供するようになりました。
  これにより、お客さまはケースの量とパフォーマンスに関する洞察を得ることができます。
  今回のローンチにより、コンタクトセンターのマネージャは Amazon Connect 管理サイトの履歴メトリクスダッシュボードを使用して新しいレポートを閲覧し、特定の時点のスナップショットや特定の時間間隔に基づいてケース解決のパフォーマンスを分析できるようになります。

コンピューティング

• Amazon EC2 m7i.metal-24xl インスタンスが VMware Cloud on AWS で一般利用可能に
  VMware Cloud on AWS 用の Amazon EC2 m7i.metal-24xl インスタンスの一般提供を発表しました。
  このサービスはコンピューティングとは切り離されたストレージアーキテクチャを特徴としており、Amazon FSx for NetApp ONTAP と VMware Cloud Flex Storage の両方をお客さまのプライマリストレージオプションとしてサポートしています。
  この新しいサービスにより、お客さまは VMware Cloud on AWS の i3en.metal、i4i.metal、m7i.metal-24xl の 3 つのインスタンスタイプから選択できるようになりました。

• Amazon EC2 C7a および R7a インスタンスが、他のリージョンでも利用可能に
  コンピューティングに最適化された Amazon EC2 C7a インスタンスがアジアパシフィック (東京) およびヨーロッパ (フランクフルト、スペイン、ストックホルム) リージョンで利用できるようになりました。
  メモリ最適化された R7a インスタンスがヨーロッパ (フランクフルト、スペイン、ストックホルム) リージョンで利用できるようになりました。
  C7a インスタンスと R7a インスタンスは、最大周波数が 3.7 GHz の第4世代 AMD EPYC プロセッサ (コードネーム Genoa) を搭載しており、それぞれ C6a インスタンスと R6a インスタンスと比較して最大 50% 高いパフォーマンスを提供します。

• AWS Lambdaが、ストリームおよびキューベースのイベントソースを設定する際の応答性を向上
  AWS Lambda では、セルフマネージド Apache Kafka、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)、Amazon DocumentDB、Amazon MQ などのイベントソースを使用してイベントソースマッピング (ESM) と Amazon EventBridge Pipes を設定する際の応答性が向上しました。
  この機能強化により、ESM やパイプの更新、無効化、削除などの変更が 90 秒以内に有効になり、以前の最大 15 分から改善されました。

• AWS Batch がマルチコンテナジョブを提供
  AWS Batch のマルチコンテナジョブの一般提供を発表しました。
  マルチコンテナジョブ機能により、自動運転車やロボット工学で使用されるような複雑なシステムをテストする場合に、シミュレーションをより簡単かつ迅速に実行できます。
  1 つのジョブで複数のコンテナを実行できるため、システムを複雑なモノリシックコンテナに再構築しなくても、AWS Batch の高度なスケーリング、スケジューリング、コスト最適化機能を活用できます。
  代わりに、3D 仮想環境、ロボット認識センサ、データロギングサイドカーなど、それぞれ異なるシステムコンポーネントを表す、複数の小型のモジュール式コンテナを使用できます。

コンテナ

• Amazon EKS が Amazon Linux 2023 をサポート
  Amazon Linux 2023 (AL2023) が Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) で一般提供されることを発表します。
  AL2023 は Amazon Web Services の次世代の Amazon Linux であり、クラウドアプリケーションを開発および実行するための安全で安定した高性能環境を提供するように設計されています。
  EKS のお客さまは、マネージドノードグループ、セルフマネージドノード、および Karpenter を含む、標準の AL2023 ベースの EKS に最適化された Amazon マシンイメージ (AMI) を使用することで、AL2023 のメリットを享受できます。

データベース

• NoSQL Workbench for Amazon DynamoDB がテーブルのクローニングをサポート
  スケーラブルで高性能なデータモデルの視覚化と構築を支援するクライアント側アプリケーションである NoSQL Workbench for Amazon DynamoDB が、開発環境間でのテーブルのクローニングをサポートするようになりました。
  この機能により、複数の環境にわたる DynamoDB テーブルを使用してアプリケーションを迅速に開発およびテストできます。

• Amazon RDS for MariaDB が 10.11.7、10.6.17、10.5.24、10.4.33 のマイナーバージョンをサポート
  Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for MariaDB は、MariaDB マイナーバージョン 10.11.7、10.6.17、10.5.24、および 10.4.33 をサポートするようになりました。
  最新のマイナーバージョンにアップグレードして、以前のバージョンの MariaDB の既知のセキュリティ脆弱性を修正し、MariaDB コミュニティによって追加されたバグ修正、パフォーマンスの向上、新機能の恩恵を受けることをお勧めします。

• 2 つの読み取り可能なスタンバイを備えた Amazon RDS マルチ AZ 配置で、汎用 gp3 ストレージ ボリュームをサポート
  読み取り可能なスタンバイが 2 つある Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) マルチ AZ 配置が、次世代の汎用 gp3 ストレージボリュームをサポートするようになりました。
  Amazon RDS gp3 ボリュームでは、ストレージ容量とは無関係にストレージパフォーマンスを柔軟にプロビジョニングでき、支払いは必要なリソースに対してのみ行われます。
  読み取り可能なスタンバイが 2 つある Amazon RDS マルチ AZ 配置では、トランザクションコミットのレイテンシーが最大 2 倍速くなり、自動フェールオーバーは通常 35 秒未満で、2 つの読み取り可能なスタンバイインスタンスが得られます。

エンドユーザーコンピューティング

• Amazon WorkSpaces Web が CloudWatch パフォーマンスメトリクスを発表
  Amazon WorkSpaces Webは、お客さまがセッションパフォーマンスをモニタリングするための2つの新しいCloudWatchメトリクスを発表しました。
  管理者は Amazon CloudWatch コンソールからWebポータル全体のモニタリングを簡単に有効にできます。
  これらのメトリクスにより、管理者はセッション中のエクスペリエンスについてより深い洞察を得ることができます。

ウェブとモバイルのフロントエンド

• Amazon Location Service が iOS と Android 用の認証ライブラリをリリース
  Amazon Location Serviceは、iOSおよびAndroidプラットフォーム用の認証ライブラリをリリースしました。
  これにより、Amazon Location Serviceをモバイルアプリケーションに簡単に統合できます。
  既存の Javascript ライブラリに加えて、これらのライブラリはWebプラットフォームとモバイルプラットフォーム間で一貫した認証エクスペリエンスを提供します。

機械学習

• Amazon Q for Business が Q&A の微調整のためのメタデータブースティングをサポート
  Amazon Q for Business が Q アプリケーションのメタデータブースティングをサポートするようになりました。
  この機能により、お客さまは取得した RAG パッセージの基礎となるランキングを簡単に微調整して、Q アプリケーションにおける Q&A 回答の関連性を最適化できます。

• Amazon Lex 用の QnAIntent が一般公開
  QnAIntentがAmazon Lexで一般公開されました。
  これにより、開発者は基盤モデル（FM）を企業データに安全に接続して、検索拡張生成（RAG）を行うことができます。
  2023 年 11 月の re: Invent でプレビュー版として導入された QnAIntent は、Amazon Bedrock のエンタープライズデータと基盤モデルを活用して、適切で正確かつ状況に応じた応答を生成します。
  QnAIntent を新規または既存の Lex ボットと組みあわせて使用すると、テキストや音声チャネル (Amazon Connect など) を通じてよくある質問 (FAQ) を自動化できます。

• Amazon Bedrock 用の Knowledge Bases がハイブリッド検索をサポート
  OpenSearch Serverless用のBedrockのハイブリッド検索がKnowledge Basesで一般的に利用できるようになりました。
  検索拡張生成 (RAG) アプリケーションでは通常、セマンティック検索を使用します。
  セマンティック検索では、セマンティックベクトルを使用して非構造化テキストを検索します。
  これらのベクトルは機械学習モデルから作成され、データ内の文脈的・言語的意味を捉え、人間のような質問に答えます。
  ハイブリッド検索では、このセマンティック検索とテキストベースの検索を組みあわせて、特にキーワード検索において、取得した結果の関連性を高めます。

マネジメントとガバナンス

• Amazon CloudWatch Logs が IPv6 をサポート
  Amazon CloudWatch Logsでは、お客さまが新規および既存のドメインにインターネットプロトコルバージョン6 (IPv6) アドレスを使用できるようになりました。
  IPV6 に移行するお客さまは、IPv4 と IPv6 の両方をサポートするデュアルスタックネットワークで CloudWatch ロググループを実行することで、ネットワークスタックを簡素化できます。

• AWS リソースグループが 161 種類以上のリソースタイプをサポート
  AWS リソースグループでは、タグベースのリソースグループ向けにさらに 161 種類のリソースタイプのサポートを追加しています。
  お客さまはリソースグループを使用して、AWS Backup、AWS Media Connect、AWS Network Manager などのサービスのリソースをグループ化し、管理することができます。

• AWS AppConfig L2 コンストラクトが AWS CDK で利用可能に
  AWS クラウド開発キット (AWS CDK) 用の AWS AppConfig レベル 2 (L2) コンストラクトモジュールが利用可能になりました。
  これらの新しい AWS AppConfig コンストラクトにより、機能フラグや動的設定データを含む AWS AppConfig リソースのプロビジョニングが簡単になります。
  お客さまは、アプリケーション、デプロイ戦略、環境、拡張機能、設定プロファイルを含む全ての AWS AppConfig リソースにこれらのコンストラクトを使用できます。
  これらのインターフェースにより、CDK スタックを使用してアプリケーションの設定データを簡単に作成、管理、デプロイできます。

移行と転送

• AWS Migration Hub Orchestrator がカスタムテンプレートをサポート
  AWS Migration Hub Orchestrator では、カスタマイズしたワークフローを新しいテンプレートとして保存して、後続の AWS での移行および近代化プロジェクトに使用できるようになりました。
  定義済みの AWS 管理テンプレートからワークフローを作成し、ニーズにあわせてワークフローをカスタマイズできます。
  今回のリリースにより、カスタマイズしたワークフローを新しいカスタムテンプレートとして保存できるようになりました。
  これにより、今後のプロジェクトを簡素化し、ワークフローを再度カスタマイズする必要がなくなり、時間を節約できます。

• AWS Blu Age ランタイムがパッケージ化され、Fargate での ECS のデプロイが容易に
  AWS Blu Age Runtimeを搭載したAWS Mainframe Modernizationは、AWS Fargate上のAmazon ECSにシームレスにデプロイできるようになり、サーバレスコンテナで最新のアプリケーションを実行できるようになりました。

セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス

• Amazon Security Lake が OCSF 1.1.0 と Apache Iceberg で分析パフォーマンスを強化
   Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) v.1.1.0 と Amazon Security Lake の Apache Iceberg テーブルのサポートを発表しました。
  これにより、セキュリティ分析のクエリパフォーマンスが向上します。
  Apache Iceberg はオープンテーブル形式で、データレイク内の大きなテーブルに対して高速なクエリパフォーマンスを実現します。
  これらの変更の一環として、Security Lake はいくつかの OCSF マッピングの拡張機能を採用しました。
  変換されたイベントに OCSF Observables が含まれるようになりました。
  これにより、脅威インテリジェンス指標の照合や、全ての環境にわたる特定の ID に関するログの検索などのタスクが合理化され、以前よりもはるかに簡単かつ効率的になりました。
  Security Lakeは、AWS Security Hubのセキュリティ結果を、検出や脆弱性の発見など、OCSF v1.1.0で使用可能なより具体的なイベントクラスにマッピングするようになりました。
  これにより、より簡潔にデータを検索できるようになり、使いやすさが向上します。
  Security Lake では、人間が判読可能な RFC-3339 タイムスタンプを使用する最新バージョンの OCSF 日時プロファイルも採用しています。

• Amazon Security Lake が Amazon EKS からの監査ログをサポート
  Amazon Security Lake のログカバレッジサポートの拡張を発表しました。
  これには Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 監査ログが含まれます。
  この機能強化により、Amazon EKS 監査ログを Security Lake で自動的に一元化および正規化できるようになり、Amazon EKS クラスタ内の疑わしいアクティビティの監視と調査が容易になります。

• AWS WAF が正規表現ルールの ruleMatchDetails をサポート
  AWS WAF では、ログの「ruleMatchDetails」フィールドのサポートが拡張され、正規表現ルールが含まれるようになりました。
  お客さまはログを使用して AWS WAF によって検査されるリクエストをさらに調査します。
  ruleMatchDetails ログフィールドでは、リクエストのどの部分がルールまたはルールグループと一致したかがわかります。

ストレージ

• Amazon SageMaker と Amazon S3 Express One Zone を使用して機械学習モデルトレーニングをより高速に
  Amazon S3 Express One Zoneストレージクラスは、トレーニングデータ、チェックポイント、モデル出力の読み込み時間を短縮することで、Amazon SageMakerモデルトレーニングを高速化できるようになりました。
  S3 Express One Zone は、パフォーマンスが重要なアプリケーションに最速のクラウドオブジェクトストレージを提供することを目的に構築されており、1 桁ミリ秒単位のリクエストレイテンシーと高スループットを実現することで、Amazon SageMaker による機械学習モデルのトレーニングと調整にかかる時間とコストを削減します。

• AWS Backup が、Amazon Aurora 継続的バックアップの復元テストをサポート
  AWS Backup は、Amazon Aurora 継続的バックアップの復元テストのサポートを発表しました。
  AWS Backup 復元テストは、バックアップされたサポート対象の AWS リソースの自動的かつ定期的な復元テストを行うのに役立ちます。
  AWS Backup は、サポートされている AWS サービスとハイブリッドワークロード全体のデータ保護を一元化および自動化する完全マネージド型サービスです。
  今回のローンチにより、AWS Backup のお客さまは、コンプライアンスまたは規制要件を満たすために、起こりうるデータ損失イベントに備え、Amazon Aurora 継続的バックアップの復元ジョブの所要時間を測定するための復旧準備状況をテストできます。

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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