Amazon Web Services ブログ

Category: Announcements

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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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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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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Amazon Redshift Serverless のご紹介 – データウェアハウスインフラストラクチャを管理することなく、あらゆる規模で分析を実行

例えば、従来のデータウェアハウスを管理する専門知識や時間がないデベロッパーやビジネスアナリストなど、組織内の新しいオーディエンスの間でデータ分析の利用が拡大しています。また、ワークロードが変動し、予測不可能な急上昇が発生し、キャパシティーを継続的に管理することが非常に困難なお客様もいます。 Amazon Redshift では、SQL を使用して、データウェアハウス、運用データベース、データレイクにわたって構造化データと半構造化データを分析できます。2021 年 11 月 30 日(米国時間)、Amazon Redshift Serverless のパブリックプレビューを発表しました。 これは、あらゆる規模で高いパフォーマンスでクラウドで分析を非常に簡単に実行できる新機能です。データを読み込んでクエリを開始するだけです。クラスターのセットアップや管理は不要です。データのクエリやロード中など、データウェアハウスの使用中は秒単位で課金されます。データウェアハウスがアイドル状態の場合は課金されません。

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AWS Nitro SSD – I/O 集約型アプリケーション向けのハイパフォーマンスストレージ

私たちはお客様にとって難しい問題を解決するのが大好きです。 長年にわたって見てきたように、AWS のイノベーションにはさまざまな形態があり、ハードウェアとソフトウェアの両方が含まれます。 顧客主導型のイノベーションにおいて私のお気に入りの例の 1 つは、2018 年半ばに初めて書いた AWS Nitro System です。その記事では、Nitro System がこれまで以上に迅速にイノベーションを実現し、さらに多くの種類のワークロードを実行するインスタンスの作成を目標にしていることをお話ししました。また、ネットワークとストレージの I/O を高速化およびオフロードする Nitro Card、ハードウェアリソースをモニタリングおよび保護する Nitro Security Chip、非常に低いオーバーヘッドでメモリと CPU の割り当てを管理する Nitro Hypervisor など、当時の基本的な構成要素についても共有しました。 今日はもう一つの構成要素についてお話ししたいと思います。

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AWS Control Towerの新機能–データレジデンシー要件を満たすのに役立つリージョン拒否とガードレール

規制の厳しい業界や公共部門などの多くのお客様が、データの保存場所と処理場所を管理したいと考えています。AWS では、現地の法律や規制に準拠するためのツールや機能がすでに多数提供されていますが、データレジデンシー要件を、シングルアカウントおよびマルチアカウント環境に適用できるコントロールに簡単に変換する方法を提供したいと考えています。 2021 年 11 月 30 日(米国時間)より、AWS Control Tower を使用して、ガードレールというデータレジデンシーの予防および検出コントロールをデプロイできます。これらのガードレールは、AWS Control Tower によって構築および管理されるサービスコントロールポリシー (SCP) 経由で AWS API へのアクセスを制限することにより、不要な AWS リージョンにリソースをプロビジョニングすることを防ぎます。

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AWS IoT TwinMaker の紹介

この記事は Introducing AWS IoT TwinMaker の日本語訳です。 「ツイン」というコンセプトは新しいものではなく、実は宇宙開発の初期にさかのぼります。1960 年代に行われたアポロ 13 号ミッションは、ツインを使った初期のユースケースの例です。サービスモジュール内の酸素タンクが爆発し、損傷した宇宙船は設計時に想定していた状況をはるかに超えており、その状態は急速に変化していました。そこでエンジニアたちは、最新のセンサー情報や宇宙飛行士の観測結果と、あらゆるエンジニアリング情報を駆使して、損傷状態の最善の理解を示す「ツイン」を地球上に作りました。これらのツインは、地球上の NASA エンジニアが宇宙飛行士の苦境を理解するのに役立ち、宇宙飛行士のクルーを無事に地球に帰還させるためのオペレーション上の意思決定を促しました。 最近では、デジタルツインが注目を集めており、従来の手法を超えてビジネス価値を高める可能性を秘めた(クラウドでの)大規模コンピューティング、新しいモデリング手法、IoT コネクティビティの進歩と融合により、ますます実現性が高まっています。お客様やパートナーがデジタルツインのメリットを実感し、新たなビジネス成果を生み出すことができるように、私たちは AWS IoT TwinMaker を構築しました。これは、実世界のシステムのデジタルツインをより早く簡単に作成し、産業オペレーションの監視と最適化に利用できる新しい AWS IoT サービスです。この記事では、デジタルツインとは何かを定義し、デジタルツインを構築する際に直面する一般的な課題を説明し、AWS IoT TwinMaker サービスの主要な機能を説明し、AWS IoT TwinMaker を使用してデジタルツインの作成を開始する方法を紹介します。

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