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この投稿は、AWS フォーラムでご案内されたアナウンスメントの参考和訳です。 Amazon RDS は、MariaDB メジャーバージョン 10.0 および 10.1 の廃止プロセスを開始しています。これは、MariaDB コミュニティでは、2019 年 3 月 31 日をもって MariaDB 10.0 のサポートをすでに終了しており、2020 年 10 月 17 日をもって MariaDB 10.1 のサポートを終了するためです。 Amazon RDS for MariaDB 10.0 および 10.1 は、UTC 協定世界時間の 2021 年 2 月 9 日 00:00:01 (JST 日本標準時間の 2021 年 2 月 9 日(火) 09:00:01) に廃止されます。Amazon RDS for […]

この投稿は、AWS フォーラムでご案内されたアナウンスメントの参考和訳です。 Amazon RDS は、MySQL メジャーバージョン 5.5 の廃止プロセスを開始します。これは、MySQL コミュニティでは、2018 年 12 月 3 日にすでに MySQL 5.5 のサポートを終了した為です。 Amazon RDS for MySQL 5.5 は、UTC 協定世界時間の 2021 年 2 月 9 日 00:00:01 (JST 日本標準時間の 2021 年 2 月 9 日(火) 09:00:01) に廃止されます。Amazon RDS for MySQL 5.6 は、2021 年前期に廃止される予定です。したがって、2021 年 2 月 9 日までに MySQL メジャーバージョン 5.5 […]

2013年の発表以来、クラウドから提供されるマネージド型サービスとしての仮想デスクトップであるAmazon WorkSpacesは個人や少人数での利用から大規模な組織まで、多くのお客様にいただいています。 直近では日本でも普及が進むリモートワーク（テレワーク）への対応として、場所を問わない柔軟な働き方を実現するサービスとしてのデスクトップ (DaaS) ソリューションとしてご利用いただく機会も増えてきました。 そんなAmazon WorkSpacesを企業や組織において展開いただく上でのベストプラクティスをまとめたホワイトペーパーの日本版を更新しましたのでご案内します。 このホワイトペーパー「Amazon WorkSpaces デプロイメント ベストプラクティス」は、デプロイメントに関する一連のプラクティス – ネットワーク、ディレクトリサービスとユーザー認証、セキュリティ・モニタリング、そしてログ記録という4つのカテゴリで紹介しています。 今回の改訂では、Amazon WorkSpaces クライアント（Version 3.x）ベースのご案内への変更、Linuxバンドルオプションを考慮した内容への見直しなど、直近のサービスアップデートについての反映を行いました。 ホワイトペーパーはこちらからご参照いただけます。また、AWSが公開しているAmazon WorkSpacesに関連するホワイトペーパーの一覧はこちらからご確認いただけます。 Amazon WorkSpacesにご関心をお持ちの方向けに、いつでもご視聴いただけるオンデマンドウェビナーの形でサービスの概要や構築をご検討いただく際のポイントもご紹介していますので、併せてお気軽にご視聴ください。 Amazon WorkSpacesはAWS マネジメントコンソールからすぐに利用を開始することができます。どこからでも場所を問わずに仮想デスクトップにアクセスすることが可能となるこのサービスが、場所にとらわれない働き方を実現する一助となれば幸いです。 プロダクトマーケティングマネージャー 元嶋

本ゲスト投稿では、Apocalypse Studio の創設者である Denis Dyack 氏にお話を伺います。Dyack 氏は、ゲーム開発に長く携わっており、「ケイン・ザ・バンパイア」、「エターナルダークネス 招かれた13人」、「メタルギアソリッド ザ・ツインスネークス」、「トゥー・ヒューマン」などのタイトルの開発に携わった経験があります。Dyack 氏はまた、コンピュータサイエンスの経歴を持ち、人工知能、ニューラルネットワーク、ユーザーインターフェイスの修士号を取得しています。 オンタリオ州ナイアガラに拠点を置く Apocalypse は、ゲームスタジオのスタートアップ企業です。クラウドファーストのアプローチを採用することで、ゲームのプレイ方法を変革することを目指しています。オンラインマルチプレイヤーエクスペリエンスを創造し、世界中のプレイヤーを繋げ、楽しませることを目指しています。 私はゲーム業界で 30 年以上にわたり、エターナルダークネス、メタルギアソリッド ザ・ツインスネークス、トゥー・ヒューマン など、従来のゲーム機向けタイトルに取り組んできました。その間、ゲーム業界と、ゲーム開発のために私たちが使用するテクノロジーは、劇的に変化しました。2018 年に Apocalypse Studio を創業したとき、当社は全く新しい、クラウドを見据えた視点が必要であることが分かっていました。 当社のスタジオと最初のタイトルである Deadhaus Sonata は、まさにクラウド上で構築されています。COVID-19 が広まりだした頃、当社は社内カスタムビルドサーバーを備えた従来のオフィススペースから、AWS で構築したクラウド上のスタジオに移行しました。それが非常にうまく行ったため、2020年7月中旬にオフィスを永久的に閉鎖しました。今では、従業員がリモートで無期限に快適に働けるようにサポートできるようになりました。   クラウドを理解する クラウドはゲームに多大な経済的影響を与えました。10年以上前に私は、クラウドの社会的・経済的価値はコモディティ化により従来のプレミアムビジネスモデルよりも高くなると提言してきました。 現在、free-to-play (F2P) オンラインゲームは、世界全体のゲーム収益の 86% を占めています。 クラウドファーストの企業になるために、当社は一から取り組む必要があり、自社のエンジンから始めました。当社はソーシャルメディアと深く統合された最高品質のゲームを作るため、クラウド向けのゲームを制作したいと考えていました。当社は、サポート、コスト、機能、長期的見通しについて、あらゆるエンジンを比較しました。当社の場合これらのカテゴリを組み合わせると、Amazon Lumberyard が、その他のすべてのエンジンを上回っていました。Amazon Lumberyard を選択したことで、当社のクラウド移行を推進し成功させるのに役立ったいくつかのメリットがありました。 Amazon Lumberyard を使うことが決定した後、当社はすぐに AWS Game Tech 内の複数のグループと関係を構築しました。これらのチームと、構築プロセス、手続き型生成、ビデオゲームの未来などについて熱心に議論しました。また、当時は現実離れしていると思われた、本番プロセス全体をクラウドに移行する可能性についても議論しました。   当社のクラウドへのジャーニーの推進 話を2020年3月まで進めます。当社はサンフランシスコで開催される Game Developers Conference (GDC) に向けて準備をしていました。当社は、丁度  Deadhaus Sonata のMemento […]

こんにちは、AWSソリューションアーキテクトの小林です。 最近めっきり寒くなり、だんだんと冬が近づいてきているような気がしますね。運動不足な状況が続いたこともあり、最近は一念発起して運動を始めることにしました。去年も似たようなことを書いた記憶がおぼろげながらあるのですが、それはそれ。新しい気持ちで天気の良い日はウォーキングを、雨降りの日は室内用のフィットネスバイクをやるようにしています。一月半くらい継続ができているのですが、そこはかとなく足が引き締まってきたような気がするので今後も継続していきたいなと思っている今日この頃です。

世界的に甚大な災禍をもたらした新型コロナウイルス感染症（COVID-19）。日本では当初、感染経路の追跡と水際対策を徹底してきましたが、市中感染が拡大するにつれビックデータを活用した感染防止のプロジェクトが進行しました。基盤として活用されたのはAWSクラウドです。なぜこのプロジェクトにAWSクラウドが必要とされたのでしょうか？　今回は、プロジェクトの発案者である宮田裕章教授に、当社の執行役員 宇佐見 潮がお話を伺いました。 感染拡大防止には、ビッグデータのリアルタイム解析が不可欠 振り返れば、2020年1月15日に国内での最初の新型コロナウイルス感染者が確認されて以降、3月下旬からは大都市圏を中心に感染が急速に拡大。これを受けて国では、4月7日に東京、神奈川、埼玉、千葉、大阪、兵庫、福岡の7都府県に対し緊急事態宣言を発出し、4月16日にはその対象を全国に拡大しました。 当初はクラスターを中心に、検査数を絞りながらの対策が功を奏していましたが、感染が拡大し、感染経路の把握が難しくなるのを見越してあるプロジェクトが進められました。それが、LINEを活用した「新型コロナ対策パーソナルサポート（行政）」です。 このプロジェクトの発案者であり展開を牽引してきた立役者が、慶應義塾大学医学部でデータサイエンス、科学方法論を専門とされている宮田裕章教授です。 宮田教授自身、これまでは感染症分野にほとんどかかわってこられなかったといいますが、２月中旬、ダイヤモンド・プリンセス号の船内で感染が拡大し、首都圏に感染者が増えだした際には新型コロナ対策に強い関心を寄せるようになられたといいます。 「これまでの感染対策というのは、症状が急激に表れている患者治療と水際での封じ込めに主眼が置かれていましたが、感染が市中に広がってきて、感染経路が追跡できなくなったときに、PCR検査で陽性者判定された患者の外側で何が起こっているか、その実態を把握しなければ有効な対策を講じることはできません。それには、必要なデータを速やかに収集し、その分析を行って、有効な対策につながる洞察を得ていくことこそが不可欠だと考えました」（宮田教授）。 ユーザーに価値を提供する仕組みでなければ成り立たない そこで、宮田教授は、自身が顧問を務めている神奈川県へ働きかけ、3月5日には早くも、県の公式LINEアカウント「新型コロナ対策パーソナルサポート（行政）」が開設されました。これは、県民がLINEを通じて自らの状態を入力することで、自身の状態に合わせた新型コロナウイルスに関する情報が得られるというサービスです。 神奈川県のLINE公式アカウントと友だちになり、発熱しているか、咳などの症状が出ているかなど体調を入力いただくと、それにあわせ診療の必要性や地域の保健所などの連絡先などを提供するというもの。集めたビッグデータを分析し、例えば発熱者が増える傾向にある地域やリスクなどを予測し、行政側で対策を講じる仕組みです。 「分析の精度を保つには、データ量が必要です。そのため、まずはサービスを使ってもらえなければ話になりません。ユーザーに価値を提供できる仕組みでなければなりませんでした。当然UX（ユーザーエクスペリエンス）には非常に力を入れましたし、集めたビッグデータを迅速に分析して、対策に反映するためにはオンプレミスの選択肢はなく、クラウドベースでなければなりませんでした」と宮田教授は振り返ります。 国内に膨大なユーザーを有するLINEは、そうした全国展開を目指したサービスのフロントエンドを担うシステムとして、使ってもらえる仕組み作りの観点からまさにうってつけだったと言います。 一方、サービスのバックエンドにあって、収集したセンシティブなデータを格納し、分析に供するための基盤には、AWSにお声がけいただきました。「スピード感はもちろん、セキュリティ対策、リスク管理などに要する作業負荷などを考え合わせれば、AWSクラウドがまっさきに思い浮かんだ」と宮田教授は振り返ります。 結果、仕組みとしては大きく２つのシステムが稼働しています。サービスを提供するパーソナルサポート部分、そしてその取得したデータ転送を受け、分析するための慶應義塾大学管理下のプラットフォームです。双方基盤としてAWSクラウドを活用いただいています。 AWSクラウドが選ばれた理由 サービスを支えるクラウドインフラとして我々にご相談いただいた理由として宮田教授は、いくつかのポイントを挙げています。 まずは、「エンジニアフレンドリー」なところがAWSの大きな魅力だったといいます。「私自身、これまで様々なデータ活用のプロジェクトに携わり、エンジニアの方々と共創する中でシステム構築の容易さにおいて、エンジニアの方々から絶大な支持を獲得しているのがAWSでした。そのほかにも、セキュリティ面や堅牢性、そして何よりもクラウドサービスとしてのグローバルでの圧倒的な存在感などもあって、AWSを最優先の選択肢とすることは必然だったといえます」と宮田教授は強調します。 宮田教授はまた、AWSの意思決定や構築に際しての「スピード感」も高く評価頂きました。「プロジェクトへの協力をAWSさんに求めたのが２月24日のこと。１時間後には承諾のお返事をいただけて、非常に驚きました。」（宮田教授）。 というのも、ちょうど宮田教授からお声がけをいただいた際に、当社では世界の各拠点の幹部の間で、コロナ禍を乗り越えるための支援の検討を進めているところでした。当社としてコロナ禍対策の領域で、わが国社会に対して速やかに貢献を果たしていきたいとの思いから、お声がけいただいた1時間後には受諾の旨の返答となったのです。 「AWSさんに感じるのは、クラウドを基点にしたコミュニティを形成する上でとてもフェアでニュートラルなことです。実はこれはこれからのデータ駆動型の時代には非常に重要な点になると考えています」（宮田教授）。 次回以降、本プロジェクトにおけるデータ解析の目的、システム概要、分析結果などをご紹介していきます。第2回のブログでは、主に慶應義塾大学の研究室において、どのような課題を解決しながらデータ分析を行い、どのような成果をあげたかを紹介します。第3回目では、より具体的に、どのような要件の下でAWS環境上にデータ解析基盤を構築し運用に入っていったかを、解析のご支援に関わったIQVIA ジャパン様とAWSの担当者たちにより解説いたします。そして最後に第4回目では、一連のプロジェクト全体での成果、さらには宮田教授が指摘するデータ駆動型社会の今後のビジョンなどについて、改めてご紹介します。 ＊　＊　＊　＊ このブログは、 慶應義塾大学医学部医療制作・管理学教室 教授　宮田裕章氏へのインタビューを、アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 執行役員 パブリックセクター 統括本部長の宇佐見 潮が取材・執筆を担当しました。 今後とも日本の公共部門ブログ（日本語）やウェブサイト、又AWS 公共部門ブログ（英語版）等 AWS の最新ニュース・公共事例をぜひご覧いただき、デジタル化の推進にお役立ち頂ければ幸いです。 公共機関における AWS 導入のためのお役立ちサイト https://aws.amazon.com/jp/government-education/worldwide/japan/

クラウド上により多くのデータを格納していくと、スケールする形でデータを安全に維持するためのセキュリティ自動化が必要になってきます。AWS は最近 Amazon Macie をリリースしました。これは機械学習とパターンマッチングを使って AWS クラウド上の格納データの中の機微情報を検出し、分類し、保護するためのマネージド・サービスになります。 多くのデータ侵害は、承認されていないユーザーの悪意を持った活動によるものではありません。それよりも、承認されている正規のユーザーのミスによるものが多いのです。機微なデータのセキュリティを監視して管理するには、まずデータの存在を特定する必要があります。このブログ記事では、Macie のカスタムデータ識別子をどのように使うかを紹介します。機微データの存在が分かると、次にスケールする形で、監視とリスクの自動低減を実行するためのセキュリティコントロールのデザインに着手出来ます。 Macie はいくつかのタイプの機微データを検出するためのマネージドデータ識別子を提供しています。この識別子は多くの組織で必要とされる一般的な要件に対応しています。Macie がユニークなのは、特定のデータ要件に対応していることです。Macie の新しいカスタムデータ識別子を利用することで機微データの検出を強化することが可能です。カスタムデータ識別子は組織特有のデータ、知的財産や特定のシナリオに対して使えます。 Macie のカスタムデータ識別子は組織特有の要件をベースとして機微データを見つけて特定します。このブログ記事では、自動的に特定の機微データを検出するためにどのようにカスタムデータ識別子を定義して実行するのかをステップバイステップで紹介していきます。カスタムデータ識別子の利用を開始する前に、Macie の詳細なロギングを有効化する必要があります。まだ、ご覧になられていない場合には、Macie の有効化手順についてはこちらの手順を、詳細なロギングについてはこちらの手順をご覧ください。 カスタムデータ識別子が必要なケース まず最初に、皆さんがフランスに本社がある製造業企業の IT 管理者であるという想定にしましょう。皆さんの会社はブラジルのサンパウロに研究開発拠点を持つ企業を買収しました。その企業は AWS にマイグレーションをしようとしています。そして、マイグレーションの工程の中で登録情報、従業員情報そして製品のデータを暗号化されたストレージと暗号化されていないストレージに格納します。 ここでは以下に示す3つのシナリオで機微データを検出する必要があると仮定します。 SIRET-NIC : SIRET-NICはフランスにおいて企業に振られる番号です。この番号は、National Institute of Statistics (INSEE) が企業が登録されたときに割り振るものです。下記の図が SIRET-NIC の情報を含むファイルのサンプルとなります。ファイルの中の各レコードは GUID、従業員名、従業員のE-mailアドレス、企業名、発行日付、SIRET-NIC 番号を含んでいます。 図1 : SIRET-NIC データセット Brazil CPF(Cadastro de Pessoas Físicas – Natural Persons Register) : CPF はブラジルの歳入省が国内で課税対象となっている人に割り振る固有の番号です。ブラジルオフィスに所属している従業員は全員CPFの番号を持っています。 プロトタイプに関する名前付けルール : 企業は、既にリリース済みの公開されている製品と、プロトタイピング中で機密扱いされている製品を持っています。下記の例は、ブラジルのCPF番号とプロトタイプ名を含むサンプルファイルです。 図2 […]

本投稿は AWS サーバーレス アプリケーションのシニアデベロッパーアドボケートであるJulian Woodによる寄稿です。 AWS Lambdaは、Lambda Extensionsのプレビューを発表しました。Lambda Extensionsは、お好みのモニタリング、オブザーバビリティ、セキュリティ、ガバナンス用ツールとLambdaとの統合を簡単にする新しい方法です。このブログでは、Lambda Extensionsがどのように動作するのか、どのように使い始められるか、さらに、AWS Lambda Ready パートナーの提供する現在利用できるextensionについて説明します。 お客様が既に使用しているツール群とLambdaを統合をしたいというリクエストは数多く寄せられており、Extensionsはその問題を解決するサポートをしてくれます。お客様からは、自分の使いたいツールとLambdaをつなげるために、追加の作業や設定を行うことが必要だという指摘が以前からありました。さらに、ログエージェントなどの長時間実行されるプロセスが必要なツールをLambda上で実行するのは、かなり難しいことでした。 Extensionsは、ツールがLambda環境と深く統合するための新しい方法です。複雑なインストレーションや設定は必要なく、お客様のアプリケーションポートフォリオ上にある好きなツールを簡単に使えるようになります。例えば以下のようなユースケースでExtensionsを使用できます： 関数呼び出し前、呼び出し中、呼び出し後の診断情報をキャプチャーする コード変更なしにコードの計測を自動的に行う 関数の呼び出し前に設定やシークレットを取得する 関数とは別のプロセス上で実行されている堅牢なセキュリティエージェントを通して、関数のアクティビティを検知・アラートする ExtensionsはAWS、AWS Lambda Readyパートナー、またオープンソースプロジェクトから使用することができます。本日時点（2020年10月8日 PDT）で AppDynamics、Check Point、Datadog、Dynatrace、Spsagon、HashiCorp、Lumigo、New Relic、Thundra、Splunk SignalFX、AWS AppConfig、Amazon CloudWatch Lambda Insightsのextensionが利用可能です。 どのように自分用のextensionを作成するかや、Lambdaのライフサイクルの変化についてのディープダイブについては、関連記事である“AWS Lambda Extensions (プレビュー) を構築する“をご覧ください。 概要 Lambda Extensionsは、複雑なインストレーションや構成管理を必要とせずに、簡単にお客様が現在使用しているツールにつなぐことができるよう設計されています。ExtensionをAWSマネジメントコンソールやAWS Command Line Interface (AWS CLI)経由でLambdaレイヤーとしてデプロイすることができます。AWS CloudFormationやAWS Serverless Application Model (AWS SAM)、Serverless Framework、Terraformなどのinfrastructure as codeツールからも使用できます。 また、Epsagon、New Relic、Lumigo、Thundraからの統合をStackeryを使って自動化できます。 […]

本投稿は AWS サーバーレス アプリケーションのシニアデベロッパーアドボケートであるJulian Woodによる寄稿です。 AWS Lambda は使い慣れたモニタリング、オブザーバビリティ、セキュリティ、ガバナンスツールをお客様の Lambda と簡単に統合するための新たな手段として、Lambda Extensions のプレビューを発表しました。各種ツールは、Extensions を利用することでより深く Lambda 実行環境を制御し、そのライフサイクルに関与することができます。この単純化によって現在お客様がご利用中のツールを、より簡単に、アプリケーション・ポートフォリオに対して横断的に適用することが可能となります。 本稿では Lambda Extensions の仕組みや Lambda のライフサイクルの変化、および Extension を構築する方法について解説します。お客様の関数で Extensions を利用する方法については、関連するブログ “AWS Lambda Extentions（プレビュー）のご紹介” をご覧ください。 Extensions は新たに導入された Lambda Extensions API を利用して構築します。各種ツールは Extensions API を利用することで、関数の初期化、呼び出し、終了に対してより強くコントロールすることができます。この API は、 Lambda にカスタムランタイムを導入する際に利用される、既存の Lambda ランタイムインターフェースの上に構築されています。 お客様はアプリケーションパフォーマンス監視や機密管理、構成管理、脆弱性検知等のユースケースのためにAWSやAWS Lambda Ready パートナー、オープンソースプロジェクトによって提供される extensions を利用することができます。また自ら extensions を構築することで、Extensions API を使用してお客様固有のツールを統合することも可能です。 2020年10月08日時点で […]

　先の見通せない不確実な時代であっても、選挙や政治に携わる関係者は、セキュアで拡張性があり、費用対効果の高い方法で──すなわちクラウドを活用し── 有権者にダイナミックに進化し続けるサービスを提供することに尽力しています。　AWSと AWS パートナーネットワーク (APN) の提供するクラウドベースのテクノロジーは、選挙管理を行う行政機関、選挙献金を扱う団体、そして投票へのエンゲージメントを高める活動を行うNPOのそれぞれが、１）選挙関連の情報共有や、２）アプリやサービス、インフラのセキュリティ向上、３）スケーラビリティの確保、４）不在者投票に特化したワークフロー管理のソリューション────に容易にアクセスできるよう、支援しています。 有権者教育と、必要な情報へのアクセス 選挙管理を行う行政機関は、直観的なオムニチャネルによる認知度向上とアウトリーチの取り組みにより、投票日・投票場所・投票方法の変更など、投票者に常に最新情報を迅速に伝達する必要があります。 AWS とそのパートナーは、こうしたミッションを担う組織・機関を支援しています。 例えば、以下の手法で、有権者が容易にアクセス可能な最新の選挙情報を提供いたします。 Alexa 対応のデバイスやスキル (Alexa アプリを搭載したスマートフォンなど) による、州や郡レベルの選挙情報へのアクセス：　ニューハンプシャー州が Alexa スキルを どのように展開して、今年100 周年を迎え、当時は米国”初”であった大統領”予備選挙”と 11 月に行われる本選挙に備えているかをご覧くさい。同様に、ウェストバージニア州務長官が独自の Alexa スキルを活用して、「有権者教育」と必要情報へのアクセシビリティを劇的にモダナイズした方法についても、ご確認ください。 質問に回答してくれる「チャットボット」：投票者は自然言語による質問をしたり、関連性の高い回答を迅速に得ることができます。たとえば、有権者は「投票の登録をするにはどうすればいいですか?」、「どうすれば世論調査作業員になれますか?」、「不在者投票はできますか?」、「選挙の結果はどうなっていますか?」などの質問をすることができます。 Amazon Pinpointを使用して、マルチ・チャネル通信により不在者投票・国外投票者向けのメッセージを自動化して配信します。E メール・SMS テキストメッセージ・ボイスメッセージなどの多様な配信チャネルを活用します。最新のメッセージを迅速に送信し、強力なアナリティクス機能を使用して、有権者へのアウトリーチ・キャンペーンを監視および改善し続けることができます。 Amazon Connect を使用して瞬時にスケーラブルなクラウドベースの「コールセンター」を構築し、通話での情報収集を希望する有権者とのコミュニケーションを合理化することで、リソースの所有コストを低減した上でもなお、優れたサービスを実現することができます。 “セキュリティ”と”拡張性”の、高度な両立 連邦選挙委員会などの選挙を所掌する行政機関は、オンラインでの有権者登録、オンラインでの”不在者投票”のリクエスト、開票日当日の速報レポートの作成、選挙に関する情報を集約したe-bookの発行など、機密性の高いワークロードに対する予測不可能な”脅威”や”負荷要求”に絶えず対処していく必要があります。こうしたワークロードを、ロードアイランド州政府・州務省は AWS パートナーである KNOWiNK社を介して管理・運用しています。同様に、インディアナ州政府の州長官オフィスも AWS パートナーである FireEye社と協力し、2020年～2022 年の各種選挙を対象として40カ月間の契約を結び、インディアナ州が選挙に関わる技術インフラを潜在的な脅威から保護できるように支援しています。 AWS および APN パートナーは、以下のように多様な手法を用いて、選挙を所管する行政組織を支援しています。 AWS Well Architected フレームワークを使用して、アプリケーションやインフラストラクチャのセキュリティ・信頼性・スケーラビリティを評価および改善することで、リスクが発生する”前”に脅威を軽減または低減することができます。 AWS Control Tower、および Amazon Guard Duty […]