Amazon Web Services ブログ

週刊AWS – 2020/10/5週

こんにちは、AWSソリューションアーキテクトの小林です。

涼しくなったなぁ、過ごしやすくていいなぁ、と思っていたら先週末の東京は肌寒いような気候でした。ここまでひんやりしてくると、やはり美味しいのは鍋物ですね（若干気が早い気もしますが）。鍋物はだいたい何でも好きなのですが、個人的なナンバーワンはシンプルな鶏肉と野菜の鍋にちょっといいポン酢をつけて食べるやつですね。博多の水炊きに近い気もするのですが、一度も実物を食べたことがないので果たしてどれくらい似ているのかが今ひとつわかりません。いつか本場で水炊きを食べるチャンスがあるといいなぁと思うのですが、なかなか果たせず……。

それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。

2020年10月5日週の主要なアップデート

  • 10/5(月)
    • Amazon Connect now supports Amazon Lex in the Asia Pacific (Tokyo) Region
      東京リージョンにおいて、Amazon Lexで構成されたチャットボットをAmazon Connectのコンタクトフローに組み込むことができるようになりました。これによって、これまでよりも自然なやりとりを実現することができるようになります。残念ながらLexは現時点では日本語は未対応ですので、日本語でのやりとりが可能になり次第あらためてお知らせします。
    • Amazon EKS now supports configurable Kubernetes service IP address range
      Amazon EKSでKubernetesのServiceとして利用されうるIPアドレスの範囲をカスタマイズできるようになりました。これまではEKSクラスタが配置されるVPCのプライマリCIDRブロックから自動的に選択されるという挙動でしたが、必要に応じて使用されるIPアドレスレンジを定義することが可能です。これによってオンプレミスや他のVPCと接続された複雑なネットワークを利用している場合でもアプリケーションへの疎通を確保できるようになります。
  • 10/6(火)
    • Now launch Amazon SageMaker Studio in your Amazon Virtual Private Cloud (VPC)
      機械学習のための統合開発環境であるAmazon SageMaker StudioをVPCの中で起動することができるようになりました。これによってネットワークアクセスについて柔軟な制御を行うことができるようになり、会社や組織が要求するセキュリティポリシーに準拠しやすくなります。必要があればインターネットとのアクセスを完全に遮断してしまうこともできます。また、VPC内のリソースに容易にアクセスできるようになるのもポイントです。
    • Introducing Distributed Load Testing v1.1
      AWS Solutionsに分散負荷テストを容易にするDestributed Load Testing on AWSがアップデートされました。AWS Fargateで稼働するコンテナを利用してサーバの構築なしに数千の接続ユーザをシミュレートするような大規模な負荷テストを実行することができます。今回のアップデートでは有名な負荷テストツールであるJMeterのスクリプトに対応しました。JMeterを使って負荷試験を実施している場合、サーバをセットアップする必要なくすぐに大規模な負荷テストを始められます。
    • Amazon CloudWatch Synthetics now supports prebuilt canary monitoring dashboard
      サービスに対してユーザ操作をエミュレーションして監視を行うAmazon CloudWatch Syntheticsにおいて、カナリアリリースでの利用を想定したモニタリング用のダッシュボードが利用可能になりました。このダッシュボードでは時間経過に応じてレイテンシやエラー発生数などの情報を表示するとともに、過去の履歴データに基づいたレイテンシの予測が可能で、これらを利用してリリース時に発生する異常を素早く発見することができるようになります。
  • 10/7(水)
    • Amazon SageMaker Price Reductions – Up to 18% for ml.P3 and ml.P2 instances
      Amazon SageMakerで利用できるml.p3とml.p2インスタンスで最大18%の値下げを発表しました。この値下げはNotebookインスタンスでも、推論用のインスタンスでも同様に適用されます。値下げ幅はインスタンスタイプによって異なりますので、最新の価格はWebページをご確認ください。
  • 10/8(木)
    • Amazon ElastiCache now supports M6g and R6g Graviton2-based instances
      Amazon ElastiCacheでAWS Graviton2プロセッサベースのインスタンス、M6gとR6gをご利用いただけるようになりました。M6gとR6gインスタンスはRedisとMemcachedの双方でご利用いただけ、M5やR5と比較して高いネットワーク帯域幅を提供します。コストの最適化につながる可能性がありますので、ぜひ活用を検討してみてくださいね。
    • Announcing Amazon CloudWatch Lambda Insights (preview)
      Amazon CloudWatch Lambda Insightsがプレビューで利用可能になりました。これはLambda関数を監視したり、トラブルシュートをしたり、パフォーマンスを最適化するのに役立つツールです。どのように処理が行われ、メモリが確保され、実行時間が変動するのかを可視化することにより、Lambda関数の最適化のために必要な情報を収集するのがこれまでも容易になります。
    • AWS Lambda Extensions: a new way to integrate Lambda with operational tools (in preview)
      AWS Lambdaと外部ツールを連携させるための新しい仕組み、AWS Lambda Extensionsがプレビューとして利用できるようになりました。これを使うとLambdaの関数実行ライフサイクルに拡張機能を組み込み、これまでよりも詳細なモニタリングや高度なセキュリティとガバナンスを実現することができます。DatadogやNewRelicやHashiCorpなどのサードパーティツールからの連携も可能です。ここではその魅力を充分にお伝えできませんので、ぜひブログ記事をご覧ください。
    • Amazon Inspector has expanded operating system support for Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 8, Ubuntu 20.04 LTS, Debian 10, and Windows Server 2019
      Amazon InspectorがサポートするOSが拡大されました。Amazon Inspectorはセキュリティ評価を自動化し意図しないネットワークアクセスや脆弱性をスキャンしてくれるサービスで、新たにRed Hat Enterprise Linux 8、 Ubuntu 20.04 LTS、Debian 10、Windows Server 2019についてもセキュリティ評価を実行できるようになりました。
    • New AWS Public Datasets Available from Massachusetts Institute of Technology, the First Street Foundation, Ookla, and others
      AWS Public Datasetsで新たなデータセットや更新されたデータセットが利用可能になりました。今回新たに公開、または更新されたデータセットは32種類で、マサチューセッツ工科大学やFirst Street Foundation、Ooklaなどから提供されたデータが含まれています。今回公開されたデータセットの中には日本語形態素解析器Sudachiの語彙データ(SudachiDict)と単語ベクトル(chiVe)が含まれています。こちらのブログ記事もあわせてご覧ください。
  • 10/9(金)

今週の個人的イチオシサービスはLambda Extensionsです。私はプロセッサ好きなので、ElastiCacheのGraviton2プロセッサインスタンスも捨てがたいところですが、Lambda Extensionsには大きな可能性を感じます。AWSやサードパーティのツールから連携できるようになっていますが、Extensions APIを利用すれば独自の拡張機能を開発したり、独自のツールと連携させることも可能です。Githubにサンプルが公開されていますので、興味のある方はぜひ覗いてみてください。

それでは、また来週！

ソリューションアーキテクト 小林 正人 (twitter – @maccho_j)