2017 年 11 月

AWS CloudTrail Lambda データイベントを使用して、AWS Lambda 関数の実行アクティビティをログ記録できるようになりました。これまでは、ログ記録できるのは Lambda 管理イベントのみでした。これは、関数の作成、変更、削除日時とその実行者の情報を提供するものです。今回、Lambda データイベントも記録できるようになり、Invoke API コールの実行日時や実行者、どの Lambda 関数が実行されたかの詳細を追加で取得できるようになりました。すべての Lambda データイベントは Amazon S3 バケットおよび Amazon CloudWatch Events に送信されます。これにより、CloudTrail によって記録されたイベントに応答できます。たとえば、過去 3 日間でどの Lambda 関数が実行されたかをすばやく判別したり、Invoke API コールのソースを識別できます。不適切な Lambda アクティビティが見つかれば、即時に既知のユーザーまたはロールに対して Invoke API コールを制限するアクションを取ることができます。

AWS Lambda 関数に 3,008 MB のメモリを割り当てることができるようになりました。これまでは、関数に使用できる最大メモリ量は 1,536 MB でした。これにより、ビッグデータ分析、容量の大きいファイルの処理、統計計算など、より大きいメモリ量やより高密度のコンピューティングが必要なワークロードを、より簡単に処理できるようになりました。

AWS Server Migration Service で Hyper-V VM を AWS に移行する機能がサポートされるようになりました。このリリースによって、Microsoft Hyper-V 環境および VMware ESX/ESXi 環境の両方から、オンプレミスの仮想化スタックで実行される仮想マシンを移行できるようになりました。AWS Server Migration Service は、数千のオンプレミスワークロードを従来よりも簡単に AWS に移行できるエージェントレスサービスです。ライブサーバーのボリュームの増分レプリケーションを自動化、スケジュール設定、追跡できるため、大規模なサーバーの移行を簡単に処理することができます。増分レプリケーションを自動化する Server Migration Service は、移行プロセスを加速し、以降の運用コストを削減する役に立ちます。AWS Server Migration Service は、AWS コンソールを使用するか、CLI で簡単に利用を開始できます。以下の AWS リージョンで無料で使用できます。AWS Server Migration Service における Hyper-V のサポートの詳細については、ここをクリックしてください。 

AWS Lambda コンソールは機能拡張および新機能によって更新され、Lambda 関数の作成、設定、テスト、およびモニタリングのエクスペリエンスが向上しました。AWS Lambda コンソールは機能拡張および新機能によって更新され、Lambda 関数の作成、設定、テスト、およびモニタリングのエクスペリエンスが向上しました。

個々の AWS Lambda 関数に対して同時実行の上限を設定できるようになりました。設定した同時実行の上限により、お客様のアカウントレベルの同時実行上限の一部が特定の関数に対して予約されます。この機能により、同時実行が許容される最大数 (ユーザーが設定可能) に達すると、特定の関数を調整できます。この機能は、Lambda で呼び出される下流のリソース (データベースなど) へのトラフィックレートを制限する場合や、プライベート VPC にアクセスする関数の Elastic Network Interface (ENI) および IP アドレスの使用を制御する場合に便利です。この機能は、Lambda で呼び出される下流のリソース (データベースなど) へのトラフィックレートを制限する場合や、プライベート VPC にアクセスする関数の Elastic Network Interface (ENI) および IP アドレスの使用を制御する場合に便利です。

Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 内の HTTP(S) リソースへのアクセスを、パブリックインターネットに直接公開することなく、提供できるようになりました。API Gateway を使用して、VPC に統合された API エンドポイントを作成できます。VPC と Elastic Load Balancing が提供するネットワークロードバランサー (NLB) 間に VPC リンクをセットアップすることで、VPC へのエンドポイントを作成できます。Amazon EC2 インスタンス、Auto Scaling グループ、または Amazon ECS サービスなど、VPC 内の複数の送信先に、NLB からリクエストが送信されます。NLB では AWS Direct Connect 経由のプライベート接続もサポートされるため、お客様独自のデータセンターのアプリケーションは、Amazon プライベートネットワーク経由で VPC に接続できます。

Alexa for Business がすべてのお客様に一般公開されました。Alexa for Business を使用して、Alexa を簡単にお客様の組織に導入できます。これにより Alexa 対応デバイスのセットアップと管理、ユーザーの登録、スキルの割り当てを大規模に行うために必要なツールが提供されます。

AWS サーバーレスアプリケーションリポジトリは、サーバーレスコミュニティの開発者、企業、およびパートナーによって公開されたサーバーレスアプリケーションのコレクションです。

AWS Cloud9 は、コードの記述、実行、デバッグのためのクラウドベースの IDE です。

Amazon Time Sync Service は、Amazon EC2 インスタンスからネイティブでアクセスできる、非常に正確で信頼性の高い時間基準を提供します。

Amazon EC2 T2 インスタンスで、ワークロードに必要な期間中、高 CPU パフォーマンスを提供できるようになりました。以前は、T2 インスタンスは余裕のあるベースライン CPU パフォーマンスと短時間のベースラインを上回るバースト機能を使用して、お客様がワークロードのコストを最適化できるようにしていました。T2 Unlimited では、必要に応じた期間、ワークロードがベースラインを越えてバーストできるようになりました。これにより、お客様はさまざまな汎用アプリケーション T2 インスタンスの低価格の時間料金を利用できるようになり、またインスタンスがベースラインに抑え込まれる心配をする必要がなくなりました。T2 インスタンスの一般的な汎用ワークロードには、マイクロサービス、低レイテンシーのインタラクティブなアプリケーション、小中規模のデータベース、仮想デスクトップ、開発、ビルド & ステージング環境、コードリポジトリ、製品プロトタイプなどがあります。

Amazon Lightsail の使いやすいクラウドプラットフォームに、ロードバランサーが追加されました。これにより、開発者はスケーラブルで可用性の高いウェブサイトやアプリケーションを簡単に素早く構築できます。ロードバランサーは数分で起動できます。すべて設定済みですぐにでも Lightsail インスタンスにトラフィックをルーティングでき、料金は月額 18 USD と低額で明快です。また、Lightsail ロードバランサーでは、無料の SSL/TLS 証明書と直感的な組み込み証明書管理を使用して、HTTPS トラフィックを受信する安全なアプリケーションを簡単に構築、保守することもできます。 

Launch Templates は、これまでにない方法で起動リクエストをテンプレート化する新しい機能です。Launch Templates により、Auto Scaling、スポットフリート、スポット、およびオンデマンドインスタンスの起動プロセスが効率的かつシンプルになります。

AWS Greengrass Machine Learning (ML) Inference を使用すると、クラウドで構築されトレーニングされたモデルを使用して、AWS Greengrass デバイス上でローカルに ML 推論を実行することが容易になります。  これまでは、ML モデルの構築やトレーニング、および ML 推論の実行はほとんどクラウド専用でした。  ML モデルのトレーニングには大量のコンピューターリソースが必要なため、クラウドに向いているのも当然です。  AWS Greengrass ML Inference を使用すると、クラウドに接続していないときでも AWS Greengrass デバイスでデータを生成しながら、すばやく適切な判断を行うことができます。

この機能により、ML モデルへのアクセス、モデルのデバイスへのデプロイ、ML フレームワークの構築とデプロイ、推論アプリの作成、および GPU や FPGA などのデバイスアクセラレーターの利用など、ML のデプロイの各段階が簡素化されます。  たとえば、Amazon SageMaker で構築されトレーニングされたディープラーニングモデルに AWS Greengrass コンソールから直接アクセスして、AWS Greengrass グループの一部としてデバイスにダウンロードできます。  AWS Greengrass ML Inference には、AWS Greengrass デバイスにインストールできる事前構築済みの Apache MXNet フレームワークが含まれているため、ゼロから作成する必要がありません。  NVIDIA Jetson、Intel Apollo Lake、および Raspberry Pi デバイス用の事前構築済み Apache MXNet パッケージをクラウドから直接ダウンロードすることも、AWS Greengrass グループのソフトウェアの一部として含めることもできます。

AWS Greengrass ML Inference には、推論アプリをすばやく作成できる事前構築済み AWS Lambda テンプレートも含まれています。  提供される Lambda 設計図には、モデルのロード、Apache MXNet のインポート、予測に基づいたアクションの実行などの一般的なタスクが示されています。

多くのアプリケーションで、ML モデルのパフォーマンスは、デバイスで使用可能なハードウェアリソースをすべて利用した場合、より良いものになります。そのために AWS Greengrass ML Inference が役に立ちます。アプリケーションがデバイスのハードウェアリソースにアクセスできるようにするには、それらを AWS Greengrass コンソールで AWS Greengrass グループのローカルリソースとして宣言します。

これらの機能を使用するには、プレビューにサインアップしてください。

Amazon EC2 では、異なる AWS リージョンの Virtual Private Cloud (VPC) 間でピアリング関係を確立できるようになりました。リージョン間 VPC ピアリングを利用すると、異なる AWS リージョンで実行されている EC2 インスタンス、RDS データベース、Lambda 関数などの VPC リソースが、ゲートウェイ、VPN 接続、または個別のネットワークアプライアンスを必要とせずに、プライベート IP アドレスを使用して互いにやり取りできます。

AWS WAF のマネージド型ルールが利用可能になり、ウェブアプリケーションや API をインターネットの脅威から簡単に保護できるようになりました。Alert Logic、Fortinet、Imperva、Trend Micro、TrustWave など、業界をリードするセキュリティエキスパートによって事前に設定されたルールグループが AWS Marketplace で販売されています。ルールは新しい脅威が出現すると自動的に更新され、OWASP Top 10 掲載の脆弱性の緩和、不正ボットからの防御、最新の CVE に対する仮想パッチなど、広範な保護が可能になります。そのほかにも、WordPress や Drupal などのコンテンツ管理システムを含め、アプリケーションプラットフォームの保護に特化したマネージド型ルールグループもあります。各ルールグループは、販売元独自の専門知識が活かされた製品であり、従量課金制の手頃な料金で提供されています。AWS WAF のマネージド型ルールは、セキュリティルールの作成やサーバーの管理に時間を浪費することなく、顧客向けアプリケーションの構築に注力できるように設計されています。

AWS Systems Manager には、複数の AWS サービスの運用データを表示したり、AWS リソース全体の運用タスクを自動化したりするための、統合ユーザーインターフェイスが用意されています。

本日より、AWS IoT Core でデバイスを AWS に接続できる新しい認証メカニズムが提供されます。カスタム認証機能を使用すると、OAuth などのベアラートークン認証戦略を利用して、デバイスの X.509 証明書を使用せずに AWS に接続できます。これにより、お客様はすでに投資済みの既存の認証メカニズムを再利用できます。

Amazon Translate は、言語の高品質な翻訳を迅速かつ低コストで提供するニューラル機械翻訳サービスです。ニューラル機械翻訳は、ディープラーニングを使用して、従来の統計的で規則に基づいた翻訳アルゴリズムよりも正確で自然な翻訳を提供します。Amazon Translate では大規模な翻訳が可能であり、大量のテキストを簡単に効率よく翻訳できるため、世界中のユーザー向けにコンテンツをローカライズするなどのタスクを処理したり、リアルタイムで多言語コミュニケーションを実現できます。

Amazon FreeRTOS は、小型でパワーの小さいエッジデバイスで簡単にプログラム、デプロイ、保護、接続、保守を行うことができるマイクロコントローラーの IoT オペレーティングシステムです。Amazon FreeRTOS は、よく使用されるオープンソースのマイクロコントローラー用リアルタイムオペレーティングシステムである FreeRTOS カーネルを拡張します。これには、セキュリティ、接続性、更新可能性用のソフトウェアライブラリが含まれています。Amazon FreeRTOS は、接続されたマイクロコントローラーベースのデバイスを簡単にプログラムして、そこから IoT アプリケーション用のデータを収集し、何百万台ものデバイス全体でアプリケーションをスケールするために必要なすべてのものを提供します。Amazon FreeRTOS は無料のオープンソースであり、今日すぐに使用できます。詳細および開始方法については、ここをクリックしてください。

お客様は､Amazon Kinesis でデータストリームを使用してリアルタイム分析を実行しています｡この度､Kinesis に動画ストリームが追加されます｡完全マネージド型の動画統合およびストレージサービスである､Amazon Kinesis 動画ストリームについて発表します。Kinesis 動画ストリームを使用すると、機械学習、分析、および処理のために、接続されたデバイスから AWS へ動画を安全にストリーミングすることができます。Kinesis 動画ストリームを使用して、RADAR 信号や LIDAR 信号のような他の時間でエンコードされたデータをストリーミングすることもできます。

AWS IoT Analytics を使用して、IoT のデータを大規模に最適化、処理、エンリッチメント､保存、分析することができるようになりました｡これは、IoT データに対して分析を実行し、IoT アプリケーションや機械学習のユースケースをより正確かつ正確に判断するのに役立つ洞察を得る最も簡単な方法です。 

Amazon Glacier Select は、Amazon Glacier のアーカイブデータをクエリする新しい方法です。Glacier Select を使用すると､Amazon Glacier に保存されたデータに対して直接クエリを実行できるようになり、分析に使用するアーカイブから必要なデータのみを取得できます｡これにより、大量のデータレイクをコスト効率の高いアーカイブストレージに拡張しながら､総所有コストが削減されます。

AWS Greengrass は、接続されたデバイスのローカルでのコンピューティング、メッセージング、データのキャッシング、同期機能を安全な方法で行うことができるソフトウェアです。AWS Greengrass に 3 つの新しい特徴が登場しました。まず、Greengrass Core デバイス上で実行される AWS Lambda 関数が、カメラ、シリアルバス、GPU など基盤となるホストデバイスの機能をネイティブで操作できます。そのため、Greengrass デバイスでより簡単に物理環境を操作できます。次に、よく使われる産業用メッセージングプロトコル OPC-UA を使用して、Greengrass が他の機器と通信できるようになり、お客様が簡単に独自のプロトコルアダプタを作成できるようになりました。第三に、Greengrass Core ソフトウェアをリモートで更新して、新機能、バグ修正、セキュリティ強化を活用できるようになりました。

Amazon Transcribe は、開発者が音声をテキストに変換する機能をアプリケーションに簡単に追加できるようにする、自動音声認識 (ASR) サービスです。Amazon Transcribe は、Amazon S3 に保存されたオーディオファイルを分析し、すべての単語について書き起こし音声テキストファイルをタイムスタンプ付きで返すので、テキストを検索して元のソースの音声を簡単に見つけることができます。

Kubernetes 用 Amazon Elastic Container Service (Amazon EKS) は、AWS で Kubernetes を簡単に実行できるマネージド型サービスで、お客様独自の Kubernetes クラスターをインストール、運用、保守管理する必要はありません。

AWS IoT 1-Click は、シンプルなデバイスが特定のアクションを実行する AWS Lambda 関数を簡単にトリガーできるようにするサービスです。AWS IoT 1-Click では、AWS IoT Enterprise Button や AT&T LTE-M Button といったシンプルなデバイスをすぐに AWS IoT にセキュアに接続できるため、これらのデバイスのデプロイが簡単になります。1 回のクリックでデバイスをアクティブにして、Lambda 関数などのアクションに関連付けることができます。

オンデマンドバックアップで、DynamoDB テーブルのデータの完全なバックアップを作成してアーカイブできます。これを利用して企業および行政の既成要件を満たすことができます。数メガバイトから数百テラバイトまでのデータを持つテーブルを、本稼働アプリケーションのパフォーマンスや可用性に影響を与えずにバックアップできます。

オンデマンドバックアップは、テーブルのサイズにかかわらず、バックアップリクエストを数秒で処理します。バックアップのスケジュールや処理にかかる時間を心配する必要はありません。すべてのバックアップは自動的に暗号化、カタログ化され、検索しやすく、明示的に削除されるまで維持されます。バックアップおよび復元オペレーションは、AWS マネジメントコンソールから 1 クリック、または単一の API コールで実行できます。

AWS DeepLens は、ディープラーニングが可能なワイヤレスビデオカメラです。特に、あらゆるスキルレベルの開発者向けに、実践的なコンピュータビジョンのチュートリアル、サンプルコード、事前に構築されたモデルを使用して、機械学習スキルを向上できるように設計されています。DeepCam は、オンボードでディープラーニングが可能な HD ビデオカメラを搭載しており、AWS Lambda を使用して完全にプログラム可能です。開発者が機械学習スキルの向上に専念している間、DeepCam は自動的にモデルをデバイスに対して最適化、デプロイし、より高度な機能が必要になるとクラウドに接続します。DeepCam は Amazon SageMaker と統合され、開発者向けに初めて、クラウドとエッジの両方で機械学習アプリケーションの学習、開発、テストを行うためのエンドツーエンドソリューションを提供します。

 

Amazon Aurora マルチマスターでは、複数のアベイラビリティーゾーン間で複数の読み取り/書き込みマスターインスタンスを作成できます。これにより、アプリケーションはクラスターの複数のデータベースインスタンスとの間で、現在リードレプリカ間で読み取りを行うように、データの読み取りと書き込みができます。

AWS IoT デバイス管理を使用して、IoT デバイスをライフサイクル全体にわたって大規模かつ安全にオンボード、編成、モニタリング、およびリモート管理できるようになりましす｡IoT デバイス管理を使用すると、デバイスの情報と設定のアップロードや、デバイスインベントリの整理、フリートの監視、無線 (OTA) によるデバイスの更新を含むさまざまな場所に配置されたデバイスのリモート管理が可能になります｡これにより、デバイスフリートの規模を拡大し、大規模な IoT デバイスのデプロイを管理するためのコストと労力を削減できます。

Amazon Comprehend はテキストを分析する Machine Learning を用いた自然言語処理 (NLP) サービスです。Amazon Comprehend はテキストの言語を識別し、キーとなるフレーズ、場所、チーム、ブランド、イベントなどを抽出。製品やサービスについての背景までを理解し、ドキュメントのライブラリから、主なトピックを識別します。当サービスは、Amazon.com における製品説明やコンシューマーレビューを含むありとあらゆる情報源から学習し、言語の進化に追いつくために常に新しいデータに対する再学習も行います。このように深く広くトレーニングを行うことで、お客様によるフィードバックの分析、高度なドキュメント検索、コンテンツ整理の自動化など、幅広い範囲の用途において正確なサービスを提供できます。

Amazon Neptune は高速で信頼性が高い完全マネージド型グラフデータベースサービスであり、これを使用することで高度に接続されたデータベースと連携するアプリケーションの構築と実行が容易になります。Amazon Neptune の核となるのは、数十億のリレーションシップの保存とミリ秒台のレイテンシーでのグラフのクエリに最適化された、専用の高パフォーマンスグラフデータベースエンジンです。Amazon Neptune は Apache TinkerPop や W3C の RDF など一般的なグラフモデルと、TinkerPop Gremlin や RDF SPARQL など関連するクエリ言語をサポートし、高度に接続されたデータセットを効率的にナビゲートするクエリを簡単に構築できます。Neptune は推奨エンジン、不正検出、知識グラフ、創薬、ネットワークセキュリティなどのグラフのユースケースを強化します。

Amazon Elastic Container Service (ECS) のコマンドラインインターフェース (CLI) がバージョン 1.1.0 として利用可能になりました。

DynamoDB のグローバルフットプリントを基にビルドされたは Global Tables は、大規模なグローバルアプリケーションの高速、ローカル、読み込みと書き込みのパフォーマンスを実現する、完全マネージド型、複数リージョン、複数マスターデータベースでの提供となります。Global Tables は、選択する AWS リージョン全体で Amazon DynamoDB テーブルを自動的に複製します。

Global Tables で困難を要するリージョン間のデータのレプリケーション作業が排除され、更新の手間が解消すると共に、アプリケーションのビジネスロジックにフォーカスできるようになります。さらに、Global Tables を使用すると、リージョン全体の隔絶や不具合が発生した場合でも、アプリケーションを利用可能な状態のままにできます。

Amazon Aurora Serverless は、Amazon Aurora のオンデマンド自動スケーリング設定です。データベースのキャパシティーがアプリケーションのニーズに基づいて自動的に起動、シャットダウン、スケールアップまたはスケールダウンされます。Aurora Serverless を使用して、データベースインスタンスやクラスターを管理せずにクラウド内でリレーショナルデータベースを実行できます。

AWS で、完全マネージド型サービスである AWS IoT Device Defender が利用可能になりました。これにより、IoT デバイスのフリートを継続的に保護することができます。AWS IoT Device Defender は、フリートを監査してセキュリティのベストプラクティスを遵守し、デバイスの異常動作を検出し、セキュリティ問題を警告し、これらのセキュリティ問題の軽減処置を推奨します。AWS IoT Device Defender は現在一般的にはご利用できません。AWS IoT Device Defender の詳細と､サービスへの関心を表明するには､こちらからサインアップしてください｡

Amazon S3 Select がプレビューで利用可能になりました。S3 Select は、オブジェクトから必要なデータのみを抽出するよう設計された、新しい Amazon S3 機能で、パフォーマンスを大幅に改善し、S3 のデータへのアクセスに必要なアプリケーションのコストを削減することができます。

Amazon SageMaker は、データサイエンティストや開発者が機械学習モデルをあらゆる規模に、迅速かつ簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにする完全マネージド型サービスです。Amazon SageMaker には、機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイするために、組み合わせても単体でも使用できるモジュールが用意されています。

構築
Amazon SageMaker では、機械学習モデルの構築とトレーニングの準備がより簡単になるように、トレーニングデータにすばやく接続し、アプリケーションに最適なアルゴリズムとフレームワークを選択して、最適化するために必要なツールがすべて揃っています。Amazon SageMaker には、Amazon S3 に保存されているトレーニングデータを簡単に分析し可視化できる、ホスト型の Jupyter Notebook が含まれます。S3 のデータに直接接続するか、AWS Glue により Amazon RDS、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift からデータを S3 に移動して、それらのデータを Notebook で分析できます。

アルゴリズムの選択に役立つように、Amazon SageMaker では、10 通りの最も一般的な機械学習アルゴリズムが事前にインストールされ最適化されています。他のどの機械学習サービスよりも、最大 10 倍高いパフォーマンスでこれらのアルゴリズムを実行できます。また、Amazon SageMaker は、最もよく使用されているオープンソースフレームワークの 2 つである TensorFlow と Apache MXNet を実行するように事前に設定されています。独自のフレームワークを使用することも可能です。

トレーニング
Amazon SageMaker コンソールを使用してワンクリックでモデルをトレーニングできます。Amazon SageMaker は、基盤となるすべてのインフラストラクチャを自動的に管理するほか、ペタバイト規模のモデルのトレーニング用に簡単にスケーリングできます。トレーニングプロセスをより高速かつ簡単にするために、Amazon SageMaker はモデルを自動的に調整してその精度を最大限に高めます。

デプロイ
モデルのトレーニングと調整が完了したら、Amazon SageMaker を本番稼働用環境に簡単にデプロイして、新しいデータに対する予測 (推論と呼ばれるプロセス) を開始できます。Amazon SageMaker は、高パフォーマンスと高可用性の両方を実現するために、複数のアベイラビリティーゾーンに分散されている Amazon EC2 インスタンスの Auto Scaling クラスターにモデルをデプロイします。また、Amazon SageMaker には、A/B テスト機能も組み込まれており、モデルをさまざまなバージョンでテストし、試して、最良の結果を得るのに役立ちます。

Amazon SageMaker により、機械学習の難しくて手間のかかる作業が不要になり、機械学習モデルをすばやく簡単に構築、トレーニング、デプロイできます。

AWS Fargate は、基盤となるインフラストラクチャを管理せずに、コンテナをデプロイおよび管理できるコンピューティングエンジンです。Fargate を使用すると、アプリケーションを簡単に拡張できます。コンテナのアプリケーションに十分なコンピューティングリソースのプロビジョニングについて心配する必要はありません。何万という数のコンテナを数秒で起動できます。

Amazon Rekognition Video は、ディープラーニングに対応したビデオ分析サービスであり、人物の追跡、動作の検出、物体、有名人、不適切なコンテンツの認識を行います。Amazon Rekognition Video は、ライブストリーム内の顔を検出して認識できます。また、Amazon S3 に保存されている既存のビデオを分析することもできます。Rekognition Video からは動作、人物と顔、物体の特定のラベルがタイムスタンプ付きで返されるため、シーンを簡単に特定できます。人物や顔の場合は、フレーム内の人物や顔の境界ボックスも返されます。Rekognition Video の使いやすい API は、公安のお客様による即時対応、メディアやエンターテインメントのお客様による検索インデックスの生成、スマートホームでのモニタリングに最適です。

Amazon EC2 H1 インスタンスは最新世代の Amazon EC2 のストレージ最適化インスタンスで、2.3 GHz Intel^® Xeon^® E5 2686 v4 プロセッサ (コード名: Broadwell) を使用し、D2 インスタンスと比較すると、ローカルマグネティックストレージのテラバイトあたりの vCPU とメモリをより多く提供します。最大インスタンスサイズの h1.16xlarge は、64 vCPU と 16 TB の HDD ベースのインスタンスストレージを提供します。H1 インスタンスは、低コストのストレージ、高いディスクスループット、および大規模データセットに対する高いシーケンシャルディスク I/O アクセスを必要とするアプリケーション用に設計されています。H1 インスタンスは、MapReduce ベースのワークロードなどのデータ集約型ワークロード、HDFS や MapR-FS などの分散ファイルシステム、ネットワークファイルシステム、Apache Kafka などのログまたはデータ処理アプリケーション、およびビッグデータワークロードクラスターに最適です。

Amazon EC2 Spot では、中断が発生した場合に Amazon EBS-backed インスタンスを休止できるようになりました。容量が利用可能になると、Spot は休止した状態からインスタンスを再開することでリクエストを満たすことができます。休止はノートパソコンの蓋を閉じて開くようなものであり、アプリケーションは作業を中断した状態から再開できます。

Amazon EC2 では、需要と供給の長期的な傾向に基づいて段階的に調整される低額で予測可能な料金を提供するモデルに移行して、Amazon EC2 スポットインスタンスの料金を簡略化しました。お客様は引き続き最大 90% のオンデマンドインスタンス料金を節約でき、実行中のインスタンスの各インスタンス時間の開始時に有効なスポット料金を今後もお支払いいただきます。

AWS Batch で、単一の API コールを使用したジョブ配列の送信がサポートされるようになりました。ジョブ配列を使用すると、単一の SubmitJob を使用して、最大 10,000 件のジョブを簡単に送信できます。また、複数のジョブ配列全体の関連要素間の「多対多」依存関係を含むジョブ配列の依存関係を記述できます。ジョブ配列によって、大規模なモンテカルロシミュレーション、パラメトリックスイープ、および数千件の入力ファイルやオブジェクトに対して同じオペレーションを実行する必要のあるジョブの送信や管理が簡素化されます。AWS Batch では、コンピューティングリソース (CPU やメモリ最適化インスタンスなど) の最適な数量とタイプを、送信されたバッチジョブの量と具体的なリソース要件に基づいて動的にプロビジョニングします。AWS Batch があれば、バッチコンピューティングのソフトウェアやサーバークラスターをインストール、管理する必要はありません。

Amazon Cognito 向けのアドバンスドセキュリティ機能 (ベータ版) を使用して、アプリケーション内のユーザーアカウントへのアクセスを保護できるようになりました。アドバンスドセキュリティ機能は、リスクに基づくアダプティブ認証および不正の対象になった認証情報に対する保護を提供します。

事前に割り当てられたウェイトに基づいて、AWS Lambda 関数の 2 つのバージョン間で受信トラフィックを移動できるようになりました。これにより、2 つのバージョン間のトラフィックを徐々に移行し、新しい Lambda のデプロイによるリスクを軽減しその影響範囲を制限できます。また、AWS CodeDeploy を使用して関数の新しいバージョンのロールアウトを自動的に管理できるようになりました。CodeDeploy は、Lambda や Amazon EC2 のようなさまざまなコンピューティングサービスへのソフトウェアのデプロイを自動化するサービスです。CodeDeploy を使用すると、更新を Lambda に段階的および安全にデプロイするのが簡単になります。CodeDeploy は AWS Serverless Application Model でサポートされています。

canary リリースデプロイを使用して、新しい API を Amazon API Gateway に段階的に導入できるようになりました。これにより、より安全に API の変更を導入し、新しいデプロイが影響する範囲を制限するうえで役立ちます。

Amazon GuardDuty は、AWS アカウントと、アカウント内で実行されるアプリケーションやサービスを継続的にモニタリングおよび保護するための正確で簡単な方法を提供する、脅威検出サービスです。GuardDuty は、AWS マネジメントコンソール内の数回のクリックにより、AWS CloudTrail、VPC フローログ、およびその他の AWS データソースからの数十億のイベントの分析を即座に開始します。

AWS AppSync はパブリックプレビューとして提供されている新しいサービスで、デバイスとクラウド間でモバイルアプリデータをリアルタイムで管理、更新し、モバイルデバイスがオフラインの場合でもアプリがそのデータとやり取りできるようにします。AWS AppSync では、アプリケーションは GraphQL と呼ばれるデータ言語と、モバイルおよびウェブアプリケーションに最適化された SDK を使用して、簡単に AWS のサービスにアクセスできます。GraphQL は、1 つのネットワークリクエストで必要なデータだけをリクエスト、変更、サブスクライブできるオープンスタンダードです。これにより、データ集約型のアプリケーションのプロトタイプ作成と構築が、数行のコードを記述するだけのシンプルなものになります。

今月始めに、AWS Direct Connect 経由で仮想プライベートクラウドおよびオンプレミスから、選択した AWS のサービスにプライベートにアクセスできるようにする新しいサービスである、AWS PrivateLink が発表されました。現在、この機能を AWS にホストされたカスタマーサービスとパートナーサービスに拡大中です。

AWS Marketplace では、お客様が AWS PrivateLink で利用できる SaaS (Software-as-a-Service) アプリケーションを検索し、検証済みの DNS 名を使用してサービスエンドポイントでそれらのアプリケーションに接続できるようになりました。AWS PrivateLink により、お客様は AWS にホストされたサービスに可用性が高くスケーラブルな方法でアクセスすることができ、ネットワークトラフィックが AWS ネットワークの外に出ることはありません。

AWS パートナーネットワーク (APN) で、新しい AWS ネットワーキングコンペテンシーの開始を発表いたします。AWS コンピテンシープログラムは、業界の専門知識を持っていることを示し、AWS アーキテクチャのベストプラクティスと一致するソリューションをすぐに実装して、AWS 認定を受けたスタッフがいる APN パートナーを識別することを目的としています。

AWS Alexa スキルにより、Alexa 対応デバイスで AWS からの最新のお知らせを聞くことができるようになりました。AWS スキルは、AWS からの新しいサービスや機能に関する情報をハンズフリーで入手するオプションにより、既存のチャネル (ブログ投稿や新機能の投稿) を補強します。Alexa 対応デバイスでスキルを有効にするには、amazon.com で検索結果を Alexa スキルにフィルタリングし、「AWS」を検索します。有効にしたら、スキルをカスタマイズして、AWS のお気に入りのサービス (EC2 など) またはカテゴリ (コンピューティングなど) のみについて情報を聞くことができます。

本日、ビデオプロバイダがテレビ放送やマルチ画面デバイス用の高品質のライブビデオストリームをエンコードできるライブ動画処理サービスである、AWS Elemental MediaLive の一般提供が発表されました。このサービスは、リソースのプロビジョニング、サービスのオーケストレーション、スケーリング、修復、弾力性のフェイルオーバー、モニタリング、報告といった手間のかかる裏側の作業をすべて実行します。プッシュボタン式のデプロイを使用して、チャンネルの負荷と数に応じて自動的にスケールアップまたはスケールダウンするリソースにより、数分でライブチャンネルを立ち上げることができます。オンプレミスソリューションで同じ結果を達成するには、計画、調達、インストール、プロビジョニング、設定、セットアップ、テスト、トラブルシューティングが必要で、本番稼働までには数週間、数か月、または数年かかる場合があります。チャンネルベースの従量課金制サービスにより、運用の複雑さが簡略化され、コスト効率が高まり、財務リスクが最小化されます。AWS Elemental MediaLive により、お客様は標準的なビデオプレイヤーや CDN に対応する最善のサービスを使用して、24 時間 365 日の柔軟なライブ動画ワークフローを構築したり、エンコードパラメータの完全なコントロールが可能なイベントベースのライブストリームを提供したりできます。

本日、あらゆるサイズのコンテンツライブラリを持つビデオプロバイダが、ブロードキャストおよびマルチ画面配信用のオンデマンドコンテンツを簡単かつ信頼性の高い方法で変換できるファイルベースの動画処理サービスである、AWS Elemental MediaConvert の一般提供が発表されました。ワークフローを構築し、数週間または数か月ではなく数分で高品質の動画出力を生成できます。高度な変換機能の包括的なセットを利用できることで、これまでオンプレミスでしか実装できなかったワークフローを、クラウド上に構築できるようになりました。これにより、ブロードキャスト級の動画処理インフラストラクチャを構築、運用する複雑さを管理することなく、強力なメディア体験の提供に集中できます。AWS Elemental MediaConvert は、従量課金制で簡単に使用できます。高度な可用性、信頼性、スケーラビリティとともに、他の AWS のサービスとの緊密な連携が提供されます。

本日、ライブでオンデマンドのメディアに必要な高パフォーマンス、予測可能な低レイテンシー、および即時の一貫性を Amazon Simple Storage Service (S3) のセキュリティおよび耐久性と組み合わせて提供する、動画発信およびストレージサービスである AWS Elemental MediaStore の一般提供が発表されました。このサービスは、予測可能な従量課金制により、シンプルなパススルーコンテンツ配信のための低コストの方法を提供します。

Amazon Sumerian を使用すると、特別なプログラミングや 3D グラフィックスの専門知識を必要とすることなく、バーチャルリアリティ (VR)、拡張現実 (AR)、および 3D アプリケーションをすばやく簡単に作成し、実行できます。Sumerian により、Oculus Rift、HTC Vive、iOS モバイルデバイスなど一般的なハードウェアで実行される、没入感が高い、非常にインタラクティブなシーンを構築できます (Android ARCore のサポートも間もなく開始されます)。たとえば、世界各地の新しい従業員の研修を行う仮想クラスを構築したり、建物のツアーをリモートで行うことができる仮想環境を構築したりできます。Sumerian では、オブジェクト (キャラクター、家具、風景など) の追加、環境のデザイン、アニメーション化、スクリプト化などを含む、没入感が高く、非常にインタラクティブな 3D 体験を構築するために必要なすべての構成要素を簡単に作成できます。Sumerian では特別な専門知識は不要で、ブラウザから直接シーンをデザインできます。

本日、マルチ画面の動画アプリケーションでブロードキャストのサービス品質を維持しながら、ビデオプロバイダがターゲット広告を含む動画をエンドユーザーに提供できるようにする、コンテンツの個人化および収益化サービスである AWS Elemental MediaTailor の一般公開が発表されました。広告は配信前にサーバー側でアップストリームに挿入されるため、継続的なストリームが消費者デバイスに配信され、コンテンツとコマーシャルが区別される可能性がなくなります。広告の収益化を高め、プライマリコンテンツに一貫して一致する動画品質を維持することができ、複数プラットフォーム環境間での管理がシンプルになります。AWS Elemental MediaTailor はマネージド型の広告コンテンツ変換により、単一のサービス内での標準に基づくクライアント側およびサーバー側の広告レポートを有効にしながら、最善のエンドユーザーエクスペリエンスを提供します。お客様は、最高品質の閲覧者体験を提供しながら、プレイヤー、オリジン、および CDN の完全なコントロールを得ることができます。

本日、動画配信元がストリーミングコンテンツの大規模な配信を安全かつ信頼性の高い方法で行うことができる、動画発信およびジャストインタイムパッケージングサービスである、AWS Elemental MediaPackage の一般公開が発表されました。このサービスは複数の配信およびコンテンツ保護標準を使用して、コスト効果の高い方法で動画を配信するためのジャストインタイムパッケージングを提供し、TV のタイムシフトや他の高度な機能により視聴者のエクスペリエンスを簡単に高めることができます。お客様は、AWS Elemental MediaPackage により、成長を続ける接続デバイスのエコシステム全体にコンテンツを配信し、動的な視聴エクスペリエンスを提供するためのソリューションに関して、ワークフローの複雑さを軽減し、オリジンの弾力性を高め、インフラストラクチャのプロビジョニング不足や過剰プロビジョニングのリスクなしで複数画面のコンテンツの保護を高めます。

SQL Server 2017 は、AWS Marketplace からの Amazon Machine Image (AMI) として、Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7.4 を実行する Amazon EC2 インスタンス用に利用可能になりました。このリリースにより、自分のライセンスを使用することなく、SQL Server 2017 Enterprise ライセンス込みの AMI を使用して、RHEL インスタンスをオンデマンドで起動できます。RHEL 7.4 AMI 上の SQL Server 2017 は、本日からすべてのパブリック AWS リージョンで利用できます。

本日は、Amazon CloudFront で、そのグローバルなコンテンツ配信ネットワークへの 6 つの新しいエッジロケーションの追加を発表いたします。新しいエッジロケーションは、ヘルシンキ (フィンランド)、マドリード (スペイン)、マンチェスター (英国)、デンバー (コロラド)、ニューアーク (ニュージャージー)、フェニックス (アリゾナ) に配置されます。 

本日より、MySQL、MariaDB、Oracle、および PostgreSQL 用の最大 16 TB のストレージを持つ Amazon RDS データベースインスタンスを作成できます。既存のデータベースインスタンスも、ダウンタイムなしで最大 16 TB のストレージにスケーリングすることができます。

Amazon Relational Database Service (RDS) for SQL Server を使用する際に、R4 および db.M4.16xlarge インスタンスタイプを起動できるようになりました。 

Amazon RDS for SQL Server データベースインスタンスのストレージを最大 16 TB までスケールできるようになりました。インスタンスはプロビジョンド IOPS または汎用 (SSD) ストレージタイプを使用する必要があります。古いストレージ設定を持つ一部のインスタンスは対象にはなりません。

Amazon Simple Notification Service (SNS) でメッセージのフィルタリングを使用して、よりシンプルで効率化された pub/sub アーキテクチャを構築できるようになりました。メッセージのフィルタリングにより、Amazon SNS トピックの受信者は、トピックに対して発行されたすべてのメッセージを受信するのではなく、関心があるメッセージのサブセットのみを選択して受信できます。この新しい手法により、受信者がメッセージのフィルタリングロジックを実装したり、発行者システムでメッセージのルーティングロジックを実装したりする設計の複雑さがなくなります。 

PostgreSQL と互換性を持つエディションの Amazon Aurora が、さらに 4 つの AWS リージョン (カナダ (中部)、欧州 (フランクフルト)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (ムンバイ)) で利用できるようになりました。これより、2017 年 10 月 24 日の米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、および欧州 (アイルランド) でのサービス提供開始に加えて、利用可能リージョンの数は 8 になりました。

AWS Certificate Manager の DNS 認証を使用して ACM に認証をリクエストするときに、お客様がドメイン名の所有者または管理者であることを証明できるようになりました。証明書は、ネットワーク通信の安全を守りインターネットでウェブサイトのアイデンティティを確立するために使用するものです。サイトの証明書を発行する前に、お客様がドメイン名の所有者または管理者であることを Amazon が検証する必要があります。以前は、ACM はメール検証のみをサポートしていました。その場合、ドメイン所有者は証明書のリクエストごとに E メールを受信し、承認する前にリクエストの情報を検証する必要がありました。DNS 検証では、DNS 設定に CNAME レコードを書き込み、ドメイン名の所有権または管理を確立するだけです。ACM マネジメントコンソールでは、お客様が Amazon Route 53 を使用して DNS レコードを管理している場合、自動的に DNS レコードを設定できます。これにより、数回のマウスクリックで簡単にドメインを検証できます。CNAME レコードが設定されると、ACM は、DNS レコードが残っている限り、期限切れになる前に、使用されている (他の AWS リソースと関連付けられている) DNS で検証済みの証明書を自動的に更新できます。更新は完全に自動で、特別な操作は不要です。 

本日より、AWS Mobile にウェブおよび React Native の第一級のサポートが追加され、JavaScript (JS) 開発者がクラウド対応アプリを簡単に開発できるようになりました。以前は、ウェブおよび React Native の開発者は、プラットフォームの操作を開始するだけでも AWS コンソールで手動でサービスを設定し、ベース SDK をダウンロードして、ドキュメントを読む必要がありました。本日のローンチにより、JS の開発者はユーザーサインイン、ストレージ、サーバーレス API などの主要アプリ機能を、再設計されたコンソールと新しい AWS Mobile CLI を使用して非常に簡単に設定できるようになりました。

本日、AWS Amplify がリリースされました。これは、ウェブまたはモバイルプラットフォームで JavaScript を使用したクラウド接続アプリケーションを構築する開発者向けの Apache 2.0 内のオープンソースライブラリです。AWS Amplify は、クラウドサービスをスケーラブルかつ保護された方法で使用して一般的なアクションを実行するクライアント開発者に、宣言型インターフェイスを提供するように設計されています。これらの新機能を使用して、開発者は JavaScript アプリケーションを作成して一般的な抽象化を使用したベストプラクティスをプログラムによって適用し、最終的に開発サイクルを高速化できます。AWS Amplify のリリースに伴い、包括的な CLI エクスペリエンスもリリースされました。これは AWS Mobile Hub に完全に統合されています。この CLI エクスペリエンスはゼロからアプリケーションを構築する開発者、または AWS クラウドの機能を使用して既存のプロジェクトを強化する開発者向けに設計されています。 

AWS CloudFormation で、スタックインスタンスのアカウントおよびリージョン別にパラメータ値を上書きできるようになりました。これまでは、元の CloudFormation テンプレートからのみ StackSets を変更できました。今回のサポート拡張により、スタックインスタンスの初回作成時にテンプレートのパラメータ値を上書きできるようになりました。また、既存のスタックインスタンスのパラメータ値を上書きし、要件に応じたスタックインスタンスを指定してカスタマイズできるようになりました。

Amazon API Gateway で API 統合のタイムアウト値をカスタマイズできるようになりました。レスポンスがないまま統合がタイムアウトするまでの最大実行時間を設定できます。これにより、効率的なエラー処理戦略 (API の自動再試行を使用するなど) を作成しやすくなります。タイムアウト値は 50 ミリ秒〜29 秒の間で設定できます。API Gateway の統合の詳細については、関連ドキュメントを参照してください。

Amazon API Gateway でアクセスログを生成できるようになりました。これは、ユーザーの API への API リクエストに関して Amazon CloudWatch から既に提供されている詳細な実行ログに追加されるものです。アクセスログ記録の機能では、アクセスログを CLF (Common Log Format)、JSON、XML、CSV などのさまざまな形式で生成できます。アクセスログを既存の分析またはログ処理ツールに渡すことで、より詳細な分析を行なったり、ログデータに応じたアクションを実行したりできます。アクセスログ形式では、任意のコンテキスト変数を使用できます。

新しい Amazon Kinesis マネジメントコンソール (以下のスクリーンショットを参照) では、リアルタイム分析が理解しやすくなり、コンソールの操作が簡素化されています。コンソールの新しいビジュアル学習ツールを使用すると、Kinesis Streams、Kinesis Firehose、Kinesis Analytics でさまざまなデータソースから AWS にリアルタイムデータをストリーミングし、そのデータを処理、分析してデータストアにロードする方法を理解できます。また、新しいコンソールでは、ログインしたときに、すべての Kinesis リソースがダッシュボードで 1 つの画面に表示されます。使用を開始するには、Amazon Kinesis マネジメントコンソールを参照してください。

本日より、Lambda@Edge の 3 つの新しい機能を使用して、ビューワー向けにパーソナライズしたコンテンツを構築し、レイテンシーを向上させてオリジンインフラストラクチャを簡素化できます。まず、コンテンツベースの動的なオリジン選択では、ビューワーの位置情報、ビューワーのデバイスタイプ、HTTP ヘッダー、URL パス、クエリ文字列、クッキーなどのリクエスト属性に応じて、異なるバックエンドオリジンサーバーにリクエストをルーティングできます。2 番目に、Amazon CloudFront のビューワー向けイベントからリモートネットワーク呼び出しを行うことができます。3 番目に、Lambda@Edge 関数からバイナリデータを生成し、Amazon CloudFront を使用してより充実したカスタマイズ済みのコンテンツを配信できます。Lambda@Edge 関数の制限も引き上げました。最大 1536 MB までのメモリを選択し、最大 50 MB までのパッケージをデプロイして、タイムアウトを最大 30 秒まで延長して Lambda@Edge 関数を実装できます。 

Amazon Redshift で、結果をキャッシュしてクエリの再実行時にキャッシュ済みの結果を返すことで、繰り返しクエリのパフォーマンスを向上させました。

Amazon Rekognition に、3 つの新しい機能として、イメージ内のテキストの検出と認識、数千万の顔からのリアルタイム顔認識、および密集写真からの最大 100 個の顔検出が追加されました。顔の検証と識別に Amazon Rekognition をすでにご利用の場合は、ほとんどのケースで精度が最大 10% 向上します。 

本日より、AWS Shield Advanced を使用して、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) またはネットワークロードバランサー (NLB) で実行されているアプリケーションを分散型サービス拒否 (DDoS) からより安全に保護することができます。インターネット向けの EC2 インスタンスまたは NLB にアタッチされた AWS Elastic IP アドレスで AWS Shield Advanced を有効にするだけで利用できます。AWS Shield Advanced は、Elastic IP アドレスの背後の AWS リソースのタイプを自動的に検出し、適切な DDoS 保護策を適用します。

Amazon RDS for MariaDB で MariaDB マイナーバージョン 10.1.26 および 10.0.32 をすべての AWS リージョンでサポートするようになりました。新しいバージョンには、MariaDB データベースエンジンのいくつかの修正と機能改善が含まれています。

AWS CodeBuild で Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) のリソースがサポートされるようになりました。この新しい機能により、CodeBuild はパブリックインターネットに公開されることなく VPC のリソースにアクセスできます。ユーザーは CodeBuild を使用して VPC 内でソフトウェアコードをコンパイルし、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)、Amazon ElastiCache、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)、Amazon EC2 Container Service (Amazon ECS) などのリソースと、特定の VPC 内からのみ到達可能なサービスエンドポイントにアクセスできます。詳細については、こちらのブログを参照してください。

Amazon EMR クラスターで、Amazon S3 アクセス用の Kerberos を使用した認証と詳細に設定された EMRFS 許可を有効化できるようになりました。Kerberos を使用して、クラスターで実行されているサービス間のリクエスト、クラスターのユーザーアクション、およびリモートサービスからの外部クライアントのリクエストを認証できます。Amazon EMR は、クラスターのマスターノードで MIT KDC を作成し、クラスターで特定のアプリケーションコンポーネントのオープンソース Kerberos 認証設定を使用します。さらに、Microsoft Active Directory で領域間の信頼を簡単に有効化できるため、ディレクトリのユーザーは Kerberos を使用してシームレスに認証し、クラスターにアクセスしてワークロードを実行できます。

AWS X-Ray でサービスマップのズームとパンの機能をサポートするようになりました。これにより、特定のサービスに関心を集中したり、多数のサービスノードで構成されたサービスマップを 1 つの画面で表示したりできます。 

1 周年を記念して、新しい機能をいくつか QuickSight に追加しました。本日より、地図を使って地理空間データを視覚化する、ダッシュボードでフラットテーブルを使用して表形式レポートを作成する、分析で SPICE データセットに対してランタイム計算を実行する、などの操作を行うことができます。高濃度データについては、"その他の" バケット機能を追加しました。これにより、ロングテールの価値を 1 つのカテゴリにまとめることができます。また、QuickSight に最大 1000 列のデータセットを作成し、横長のテーブルのユースケースをサポートすることもできます。

Amazon Lex が、Kik メッセージングプラットフォームとの統合をサポートするようになりました。

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) が、Windows Server AMI の Microsoft Volume Shadow Copy Services (VSS) 対応 EBS スナップショットをサポートするようになりました。VSS は Microsoft のテクノロジーで、ディスク上のデータを更新するユーザーアプリケーションと、アプリケーションをバックアップするユーザーアプリケーションを連携させることで、アプリケーションの実行中にアプリケーションデータをバックアップします。今回のリリースにより、実行中の Windows インスタンスの VSS 対応 EBS スナップショットを作成できるようになりました。その際、カスタム スクリプトを作成したり、インスタンスをシャットダウンしたりする必要はありません。この機能の詳細については、AWS のドキュメントを参照してください。

AWS CodeCommit が、コードの確認をリクエストし、協力者とコードを検討するメカニズムを提供するプルリクエストをサポートするようになりました。以前は CodeCommit 外のツールを使用してコードの確認をリクエストする必要があり、入力を追跡し、すべての更新が組み込まれていることを確認するのが困難でした。現在は、プルリクエストを使用して、コードの確認のリクエストが可能なワークフローを有効にできるため、レビュー担当者がコードに対するコミットとコメントを表示できます。また、最終承認したコードを、マージすることもできます。

Amazon Connect により、発信問い合わせ API を使用して、顧客を自動的に呼び出せるようになりました。予定のリマインダーに対する自動呼び出しや、クレジットカード詐欺などのビジネスイベントに対応する通知呼び出しをスケジュールできます。CRM システムといったエンタープライズアプリケーションは、サービス停止などのイベントによるトリガー時に発信問い合わせ API を使用し、事前に決定された問い合わせフローを使って発信通話を開始できます。エージェント操作が必須かどうか、また、呼び出しが Amazon Lex チャットボットにルーティングされるかどうかは、問い合わせフローによって決まります。 

Amazon Redshift Spectrum が、さらに 4 つの AWS リージョン (欧州 (フランクフルト)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (ソウル)) で利用できるようになりました。また、利用可能な AWS リージョンすべてにおけるクエリパフォーマンスを向上させるために、large bzip2 圧縮ファイルと ORC ファイルが自動的に分割されます。また、利用可能な AWS リージョンすべてにおけるクエリパフォーマンスを向上させるために、large bzip2 圧縮ファイルと ORC ファイルが自動的に分割されます。

Trusted Advisor の新しい サービスの制限ダッシュボードにより、使用および制限データを制限単位で表示、更新、およびエクスポートして、AWS リソースの使用をプロアクティブにモニタリングし、より効率的に計画できます。

本日より、AWS コストエクスプローラーから、Amazon EC2 の使用状況に基づくカスタムリザーブドインスタンス (RI) 購入の推奨事項にアクセスできます。この推奨事項は過去の使用状況に基づいて計算され、コスト削減の機会を示します。 

自動車メーカーと供給業者が、AWS クラウドで、広範で革新的なコネクテッドカーサービスをさらに容易に開発し、デプロイできるようになりました。自動車メーカーと供給業者が、AWS クラウドで、広範で革新的なコネクテッドカーサービスをさらに容易に開発し、デプロイできるようになりました。

Amazon Redshift に導入されたショートクエリアクセラレーションにより、実行時間が短いクエリが高速化されます。ショートクエリアクセラレーションにより、パフォーマンスの向上と結果生成の高速化が実現し、クエリの実行時間が予測しやすくなりました。

本日より、Amazon Redshift のスーパーユーザーは、選択されたシステムテーブルのすべての行に対するアクセス権を標準ユーザーに付与できます。

本日より、Amazon Redshift で読み取りクエリと書き込みクエリを自動的に次の一致するキューに移動させ、移動したクエリの再起動をなくすことで、クエリパフォーマンスを向上させることができます。このワークロード管理の改良により、リソースの使用効率とクエリパフォーマンスが向上します。

ファイルでのコメントの解決、フィルタを使用したコメントの整理、E メール通知の無効化ができるようになりました。これにより、フィードバックを追跡して、自分に関連しない通知を無効化し、重要なフィードバックに集中しやすくなります。

Amazon S3 インベントリをクエリする際に、Amazon Athena、Amazon Redshift Spectrum、およびその他のツール (Presto、Hive、Spark など) で標準の SQL 言語を使用できるようになりました。 数回クリックして Amazon Athena で ORC または CSV 形式の S3 インベントリレポートを指すだけで簡単に開始し、アドホッククエリを実行して数秒で結果を得ることができます。この機能は、Athena が利用可能なすべての AWS リージョンで使用できます。詳細については、開発者ガイドを参照してください。

本日より、Aurora Auto Scaling を使用し、ユーザーが指定したパフォーマンスメトリクスの変更に応じて Aurora レプリカを自動的に追加または削除できるようになりました。Aurora レプリカは、プライマリインスタンスと同じ基になるボリュームを共有し、読み取りスケーリングに適しています。Aurora Auto Scaling では、CPU 平均使用率や平均アクティブ接続数などの Aurora レプリカの定義済みメトリクスに、必要な値を指定できます。Aurora レプリカのカスタムメトリクスを作成して Aurora Auto Scaling で使用することもできます。Aurora Auto Scaling では、選択されたメトリクスの値が、ユーザーが指定した値に最も近くなるように、Aurora レプリカの数を調整します。たとえば、トラフィックが増えると、Aurora レプリカの CPU 平均使用率が高くなってユーザーが指定した値を超える場合があります。Aurora Auto Scaling では、このトラフィック増をサポートするために新しい Aurora レプリカを自動的に追加します。同様に、CPU 使用率が設定値を下回ると、Aurora レプリカが終了して未使用の DB インスタンスに対する支払いが回避されます。 

AWS Database Migration Service (DMS) でオンプレミスへのローカルレプリケーションエージェントのインストールがサポートされ、ペタバイト規模のデータ転送ソリューション、AWS Snowball を使用してデータを AWS クラウドに移行できるようになりました。Snowball は、セキュアな物理アプライアンスを使用して AWS クラウドとの間で大容量のデータを転送します。