Amazon Web Services ブログ

Category: Events

新機能 – Amazon RDS Custom for SQL Server が一般提供開始

2021 年 10 月 26 日、Amazon RDS Custom for Oracle をローンチしました。これは、基盤となるオペレーティングシステムとデータベース環境のカスタマイズを必要とするアプリケーション向けのマネージドデータベースサービスです。RDS Custom for Oracle では、データベースサーバーホストとオペレーティングシステムにアクセスしてカスタマイズできます。例えば、特別なパッチを適用し、特権アクセスを必要とするサードパーティー製アプリケーションをサポートするようにデータベースソフトウェアの設定を変更します。 2021 年 12 月 1 日(米国時間)、特定の設定に依存するアプリケーションや、企業、e コマース、コンテンツ管理システムでカスタマイズが必要なサードパーティー製アプリケーション (Microsoft SharePoint など) をサポートする Amazon RDS Custom for SQL Server の一般提供を開始しました。 RDS Custom for SQL Server を使用すると、SQL Common Language Runtime (CLR) などの昇格された権限を必要とする機能を有効にしたり、異種リンクサーバーを有効にするための特定のドライバーをインストールしたり、インスタンスあたり 100 を超えるデータベースを持つことができます。

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新機能 – Amazon DevOps Guru for RDS が ML を使用して Amazon Aurora 関連の問題を検出、診断、解決

2021 年 12 月 1 日(米国時間)、 Amazon DevOps Guru の新しい機能である Amazon DevOps Guru for RDS を発表しました。これにより、デベロッパーは Amazon Aurora のパフォーマンスと運用上の問題を簡単に検出、診断、解決できます。 Amazon Aurora は可用性が高く、スケーラブルで、耐久性に優れているため、現在何十万ものお客様が Amazon Aurora を利用しています。しかし、アプリケーションの規模と複雑さが増すにつれて、運用やパフォーマンスの問題を迅速に検出して解決することが難しくなっています。 昨年の re:Invent で、DevOps Guru を発表しました。これは、機械学習 (ML) を使用して、データベースの問題を含むアプリケーションの問題を自動的に検出し、お客様に警告するサービスです。本日、Amazon Aurora データベースを使用するデベロッパーがデータベースのパフォーマンスの問題を迅速かつ大規模に検出、診断、解決できるよう支援する DevOps Guru for RDS を発表します。これで、デベロッパーは、データベースパフォーマンスの問題の正確な原因を特定するのに十分な情報を得ることができます。このリリースにより、デベロッパーやエンジニアは、パフォーマンスに関連するデータベースの問題の発見と修正に費やす時間を大幅に削減できます。

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Amazon Kinesis Data Streams On-Demand – キャパシティーを管理せずに大規模にデータをストリーミング

2021 年 11 月 30 日(米国時間)、新しいキャパシティーモードである Amazon Kinesis Data Streams On-demand をローンチしました。このキャパシティーモードでは、ストリーミングワークロードのキャパシティーのプロビジョニングと管理が不要になります Kinesis Data Streams はフルマネージド型のサーバーレスサービスであり、ストリーミングされたデータを大規模にリアルタイムに処理します。Kinesis Data Streams は、任意の数のソースから任意の量のデータを取得し、必要に応じてスケールアップおよびスケールダウンできます。2013 年 11 月に Kinesis Data Streams を発表して以来、新しいデータストリームの作成は簡単です。 開始するには、ストリームのプロビジョニングに使用するシャードの数を指定するだけで済みます。

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新機能 – AWS Control Tower Account Factory for Terraform

AWS Control Tower を使用すると、セキュアなマルチアカウント AWS 環境を簡単にセットアップおよび管理できます。AWS Control Tower は、AWS Organizations を使用して、いわゆるランディングゾーンを作成し、数千のお客様との協業経験に基づいて継続的なアカウント管理とガバナンスを実現します。 AWS CloudFormation を使用してインフラストラクチャをコードとして管理する場合は、AWS Control Tower のカスタマイズを使用して AWS Control Tower のランディングゾーンをカスタマイズできます。このソリューションは、カスタムテンプレートとポリシーを個々のアカウントと組織内の組織単位 (OU) にデプロイするのに役立ちます。 しかし、Terraform を使用して AWS インフラストラクチャを管理するとどうなるでしょうか。

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EBS スナップショットの新機能「ごみ箱」

Amazon EBS スナップショットは簡単に作成できます。また、組織の保持モデルに従って、手動で削除することも、Data Lifecycle Manager を使用して自動的に削除することもできます。場合によっては、スナップショットを削除するのが少し簡単すぎる場合があり、適切に意図されたクリーンアップ作業や漫然としたスクリプトが少しやり過ぎてしまうことがあります。 新しい機能「ごみ箱」(Recycle Bin) 削除プロセスをより細かく制御できるように、EBS スナップショット用のごみ箱をリリースします。すぐにわかるように、削除したスナップショットを保持するルールを設定して、誤って削除した後にスナップショットを復元できるようにしました。これは、個々の AWS ユーザーが最初の削除を担当し、指定された「ごみ箱管理者」(IAM ロールで指定) が保持と回復を管理する 2 つのレベルのモデルと捉えることができます。

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AWS Lake Formation – セルレベルのセキュリティと自動圧縮による Governed Tables の一般提供を開始

データレイクは、データサイロを解消し、さまざまなタイプの分析を統合して一元化されたリポジトリにまとめるのに役立ちます。このリポジトリには、すべての構造化データと非構造化データを格納できます。しかし、データレイクのセットアップと管理には、手作業による複雑で時間のかかるタスクが多く伴います。AWS Lake Formation を使用すると、安全なデータレイクを数週間や数か月ではなく数日で簡単にセットアップできます。 2021 年 11 月 30 日(米国時間)、データの読み込み、ストレージの最適化、データレイクへのアクセス管理をさらに簡素化するいくつかの新機能の一般提供を開始します。

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新機能 – Amazon EventBridge で Amazon S3 イベント通知を使用する

Amazon EventBridge は 2019 年半ばにリリースされ、あらゆる規模のパワフルなイベント駆動型アプリケーションを簡単に構築できるようにしました。その発売以来、Schema Registry、Archive and Replay Events、Cross-Region Event Bus Targets のサポート、API Destinations など、いくつかの重要な機能が追加され、任意の HTTP API にイベントを送信できるようになりました。EventBridge は、非常に長い送信先リストをサポートし、イベントのパターンマッチング、フィルタリング、ルーティングを行う機能を備えた EventBridge は、非常に強力で柔軟なアーキテクチャコンポーネントです。 S3 イベント通知 2021 年 11 月 29 日(米国時間)より、EventBridge を使用して、S3 オブジェクトの変更に迅速かつ効率的に反応するアプリケーションを構築しやすくなります。

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Karpenter のご紹介 – オープンソースの高性能 Kubernetes Cluster Autoscaler

11 月 29 日(米国時間)、Karpenter を本番環境で利用する準備が整ったことを発表しました。Karpenter は、AWS で構築された、柔軟で高パフォーマンスのオープンソース Kubernetes クラスターオートスケーラーです。アプリケーションの負荷の変化に応じて適切なサイズのコンピューティングリソースを迅速に起動することで、アプリケーションの可用性とクラスターの効率を向上させるのに役立ちます。また、Karpenter は、アプリケーションのニーズを満たすジャストインタイムのコンピューティングリソースを提供し、間もなくクラスターのコンピューティングリソースのフットプリントを自動的に最適化して、コストを削減し、パフォーマンスを向上させます。 以前、Kubernetes ユーザーは、Amazon EC2 Auto Scaling グループと Kubernetes Cluster Autoscaler を使用するアプリケーションをサポートするために、クラスターのコンピューティング性能を動的に調整する必要がありました。AWS を利用している Kubernetes のお客様の半数近くが、Kubernetes Cluster Autoscaler を使用してクラスターのオートスケーリングを設定するのは困難で制限的であると報告しています。

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新機能 – Amazon EBS Snapshots Archive

Amazon EBS Snapshots Archive をご利用いただけるようになったことを発表します。これは、お客様の EBS ボリュームの Amazon Elastic Block Store (EBS) スナップショットを長期的に保持するための新しいストレージ階層です。 簡単に言うと、EBS は Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスのための、使いやすく高性能なブロックストレージサービスです。EC2 インスタンスにマウントされた EBS ボリュームを使用すると、オペレーティングシステムを起動して、パフォーマンスが最も要求されるワークロードのデータを保存できます。EBS スナップショットを使用して、ボリュームデータのポイントインタイムコピーを作成できます。ボリュームの最初のスナップショットには、そのボリュームに書き込まれたすべてのデータが含まれます。後続のスナップショットは増分になります。スナップショットは Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に保存され、AWS アカウントと AWS リージョン間で共有できます。

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Amazon SageMaker Canvas を発表 – ビジネスアナリスト向けの視覚的でノーコードの機械学習機能

ビジネス上の問題に直面し、日常的にデータを扱う組織として、ビジネスの成果を予測できるシステムを構築する能力が非常に重要になります。この能力があると、低速なプロセスを自動化し、IT システムにインテリジェンスを組み込むことで、問題の解決と迅速な対応が可能になります。 しかし、組織内のすべてのチームと個々の意思決定者が、他のデータサイエンスチームやデータエンジニアリングチームに依存することなく、このような機械学習 (ML) システムを大規模に作成できるようにするにはどうすればよいでしょうか? ビジネスユーザーまたはデータアナリストは、何百ものアルゴリズム、トレーニングパラメータ、評価メトリクス、デプロイのベストプラクティスについて学ぶことなく、毎日分析および処理するデータに基づいて予測システムを構築して使用したいと考えています。 2021 年 11 月 30 日(米国時間)、 Amazon SageMaker Canvas が一般提供されたことをお知らせします。これは、ビジネスアナリストがコードを書いたり、MLの専門知識なしに、ML モデルを構築して正確な予測を生成できる、新しいビジュアルでコードを使用しない機能です。

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