re:Invent 2018に向けて　2018年11月後半アップデートのまとめ　第一弾

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング

エバンジェリストの亀田です。

いよいよ明後日からre:Invent2018が米国ラスベガスで開催されます。毎年re:Inventの開催に先立ち多くの機能リリースが行われます。今年は例年以上のボリュームで多くの機能リリースが11月後半に発表されました。量が多くまとめるのが大変というお声をいただき、以下にその内容を纏めたいと思います。

Cloud Frontが10周年を迎え6つのエッジロケーションが新たにオープンしました。

シカゴ、ニューアーク、アシュバーン、ミュンヘン、東京、リオデジャネイロ。世界65都市、29カ国、150拠点となりました。

CloudFrontがオリジンのフェイルオーバー機能をサポートしました。

プライマリオリジンが利用できないことをCloudFrontが検出した場合に、セカンダリオリジンからコンテンツが提供されるようにプライマリとセカンダリの2つのディストリビューションを設定できるようになり、サービスの継続性が向上します。

CloudFrontがWebSocketをサポートしました。

デフォルトで有効となり、設定変更は不要です。そして追加料金も発生しません。

Amazon Neptune がHTTPSの暗号化通信に対応しました。

Transport Layer Security（TLS）1.2プロトコルを介してNeptuneのGremlinサーバーとSPARQL 1.1プロトコルRESTエンドポイントに接続できるようになりました。SSL用証明書は自動で設定され管理の必要はありません。

Amazon SageMakerがAmazon CloudWatchと連携しトレーニングジョブの監視、視覚化に対応しました。

ClouldWatchコンソールでメトリックを視覚化し、SageMaker APIとCloudWatch APIの両方を使用してメトリックを照会することができます。組み込みアルゴリズムとカスタムアルゴリズムの両方でサポートされました。

Amazon SageMaker が Apache Airflowに対応しました。

Apache Airflowは、クラウドやオンプレミスに導入できるワークフローをプログラムで作成、スケジュール、および監視するためのオープンソースのプラットフォームであり、モデルトレーニング、ハイパーパラメータチューニング、モデル展開、バッチ変換などの管理でご利用いただけます。

Amazon SageMakerがTensorflow 及び Chainer のサポートで機能拡張されました。

TensorFlowおよびChainerスクリプトの実行が容易になり、高性能アルゴリズムのライブラリ、自動モデルチューニング、ワンクリック展開、マネージドホスティングによる管理および分散トレーニングなどでご利用いただけます。

Amazon CloudWatch が Automatic Dashboard という機能をリリースしました。

自動ダッシュボードには、AWSサービス推奨のベストプラクティスがあらかじめ組み込まれており、リソースを認識したままで動的に更新され、重要なパフォーマンスメトリックの最新の状態が反映されます。すべてのAWSリソースの正常性とパフォーマンスの集計ビューを取得できるようになり、モニタリングを迅速に開始し、メトリックとアラームのアカウントとリソースベースのビューを調べ、ドリルダウンしてパフォーマンスの問題の根本原因を探ることができます。

AWS Batch が EC2 AMD インスタンスをサポートしました。

AMDベースのEC2インスタンスである R5a 及び M5aをサポートしました。従来のEC2インスタンスと比べて最大10%のコスト削減オプションを提供します。

Amazon RDS for Oracle が R5インスタンスをサポートしました。

R5インスタンスは1：8のvCPUとメモリの比を持ち、インスタンスあたり最大768GBのメモリを提供する最大サイズであり、こちらがAmazon RDS for Oracle でご利用いただけます。

Amazon Aurora Serverless へマネージメントコンソールから直接クエリを実行できるようになりました（Beta)

外部JDBC / ODBCクライアントをインストールして設定することなく、SQLクエリを実行するができ、結果は即時表示されます。Amazon Aurora ServerlessのMySQL互換バージョンでご利用いただけます。

Amazon Aurora Serverless にアクセスが可能な Data API がリリースされました。

AWS LambdaやAWS AppSyncなどのWebサービスベースのアプリケーションで、Aurora Serverlessに簡単にアクセスできるようになり、追加料金は発生しません。ネイティブのMySQLプロトコルが不要となり、HTTPのエンドポイントを利用することができます。

Amazon EC2 Spot Fleet コンソールがより見やすくなり、レコメンド機能が加わりました。

スポット容量の導入のプロセスを簡素化し、アプリケーションの要件に基づいてフリートの推奨事項を提供するようになりました。インスタンスタイプと可用性ゾーン間の設定などを3Stepで実行できます。

AWS X-Ray が トレースのグループ化に対応しました。

トレースは アプリケーションを経由するリクエストのパスを追跡する機能を提供しますが、この機能アップデートによりフィルタ式に一致するトレースがグループ化できる用になりました。さらに、X-Rayは、特定のグループに一致するトレースのAmazon CloudWatchメトリックを自動的に作成するようになり、より監視設定がしやすくなりました。

AWS Snowball Edge 上で稼働する EC2 インスタンスの強化予定がアナウンスされました。

新しい構成には52のvCPU、7.68 TBのNVMe SSDとオプションのGPUが搭載されているため、例えば、データをAmazon S3に転送する前に、リアルタイムのフルモーションビデオ解析と高度な分析を実行することができます。

AWS System Manager Distributor が発表されました。

ソフトウェアエージェントなどのソフトウェアパッケージをアカウントに安全に保存して配布するために使用できる新しい機能となり、ディストリビュータは、既存のSystems Manager機能と統合され、パッケージの配布、インストール、およびアップデートのプロセスを簡素化および拡張します。集中管理された場所からソフトウェアパッケージを管理することができ、ソフトウェアパッケージはSystems Managerに格納され、バージョン管理機能付きの集中リポジトリを提供します。

AWS AutoScaling が EC2のPredictive (予測的）スケーリングに対応しました。

Predictive Scalingの機械学習アルゴリズムは、日々のパターンと週次パターンの変化を検出し、予測を自動的に調整します。そして、定期的に発生するスパイクを含む毎日および毎週の傾向に基づいて将来のトラフィックを予測し、予期される変更に先立って適切な数のEC2インスタンスをプロビジョニングします。

AWS Batch がマルチノードの並列ジョブをサポートしました。

複数のEC2インスタンスを必要とする単一のジョブをマルチノードの並列ジョブとして実行できるようになり、例えば、分散GPUモデルトレーニングなどのワークロードを簡単かつ効率的に実行できます。

Amazon Redshift が Deferred (遅延)メンテナンスと事前イベント通知に対応しました。

重要なビジネス期間中に中断することなくAmazon Redshiftクラスタの保守を延期することができます。また、今後、クラスタでのメンテナンスの前にAmazon Redshiftから事前通知を受け取るようになります。

AWS AppSync が Pipeline Resolver、デルタ同期、Aurora Serverless をサポートしました。

Pipeline Resolversを使用すると、リゾルバ（ネットワーク要求に応答して実行されるコード）を複数のステップに分割し、リゾルバ間でコードを共有し、複数のデータソースを必要とするコールを調整することができ、GraphQL APIのデータ集約と承認のための新しいシナリオを設定することができるようになります。Amazon DynamoDB、AWS Lambda、HTTPエンドポイントなど、サポートされているデータソースからのアクションを混在させることができます。

Delta Syncは、デバイスがオフラインからオンラインに切り替わったとき、自動的にネットワークを再接続し、変更されたデータベース項目のみをクライアントキャッシュに同期させます。JavaScript、iOS、AndroidクライアントSDKで使用できます。

Aurora Serverless Data API経由でGraphQLを使用してAurora Serverlessにアクセスすることができるようになり、Lambdaを介する必要がなくなりました。

Amazon CloudWatch がメトリックスに数式を含めアラームを出すことができるようになりました。

+、 – 、/、*、Sum、Average、Min、Max、Standard Deviationなどの数学関数などのメトリック数式でアラームを作成できるようになりました。これにより、しきい値を作成し、操作上の問題を修正する自動アクションを設定できるようになりました。

Amazon Translate が8つの言語新たに対応し、471通りの言語の組み合わせ翻訳に対応しました。

新しくサポートされた言語は、デンマーク語、オランダ語、フィンランド語、ヘブライ語、インドネシア語、韓国語、ポーランド語、スウェーデン語の8つになります。

Amazon EC2 Elastic GPU が Amazon Elastic Graphics に名称変更となりました。

サービスの名前は変更されましたが、機能、機能、API、SDK、および価格は変更されません。Amazon Elastic Graphicsは、グラフィックスユースケースのためのEC2 GPUインスタンスタイプ（G2やG3など）の低価格の代替品です。時間当たり0.05ドルの低負荷でグラフィックスアクセラレーションをEC2インスタンスに取り付けることができます。

Amazon AppStream 2.0 がWindows経由のデュアルモニターとUSB周辺機器に対応しました。

新しいWindowsクライアントをリリースし、3DマウスなどのUSB周辺機器やデュアルモニターに対応しました。すべてのストリーミングインスタンス、一般的なデュアルモニタ、最適化されたコンピューティング、メモリ最適化されたグラフィックスストリーミングインスタンスでサポートされています。WindowsクライアントはWindows 7,8、8.1、および10と互換性があります。

Amazon Elastic Search がドメインのセルフサービス型更新に対応しました。

セルフサービスのアップデートを提供し、ドメインの更新時期を柔軟に制御できます。また、1回のクリックでドメインを更新できるようになりました。以前は、新製品の機能と拡張機能がローリングスケジュールで導入されていました。セルフサービスのアップデートでは、選択した時点でドメインが利用可能となり、更新されるときに新しい機能を採用することができます。

Amazon Elastic Search が詳細なクラスターの管理に対応しました。

Elasticsearchドメインの健全性を理解するのに役立つ詳細なクラスターおよびノー​​ドレベルのメトリックを提供するために、クラスターヘルスのモニターが改善されました。追加された、インデックス作成速度、クエリ待ち時間、HTTP応答コードなどの22の新しいメトリックを使用すると、クエリとインデックスのパフォーマンスを追跡し、成功率を要求し、JVMの健全性を容易に確認できます。

Amazon Kinesis Video Streams が Amazon SageMakerと連携したリアルタイムのビデオ解析に対応しました。

Amazon SageMakerのAmazon Kinesisビデオストリーム推論テンプレート（KIT）を使用してリアルタイムでライブビデオをスケール解析することができるようになりました。ITを使用すると、他のライブラリやカスタムソフトウェアを使用しなくても、スケーラブルでリアルタイムのML駆動のビデオ分析パイプラインを構築できます。KinesisビデオストリームをAmazon SageMakerエンドポイントに数分で取り付けることができ、機械学習アルゴリズムを迅速に導入して、ライブビデオフィードを分析することができるようになりました。

AWS Config がマルチアカウント、マルチリージョンのリソースデータ集計をサポートしました。

AWS Configのマルチアカウント、マルチリージョンデータ集約機能は、AWSリソースの構成データの集約をサポートするようになりました。リソース構成データの集約は、今年初めに開始されたAWS Configルール準拠データ集約を補完します。この導入により、IT管理者は、複数のアカウントと地域の構成データとコンプライアンスデータを一元的に監視することができます。

AWS Lambda が Amazon Kinesis Data Stream の拡張ファンアウトとHTTP /2 データ 取り出し（retrieval) 機能に対応しました。

HTTP / 2データ retrieval APIは、Data ProducerとLambda関数間のデータ配信速度を65％以上向上させます。また、拡張されたファンアウトにより、複数のラムダ機能を持つ同じストリームをパフォーマンスの低下なしに並列処理できます。  登録された各イベントソースは、シャードごとに最大2MB /秒のスループットでレコードを処理することができます。そして、イベントソースをKinesisのData Stream Consumerとして登録することにより、1つのストリームで複数の高性能、低遅延のサーバレスストリーム処理アプリケーションを実行することができるようになります。

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量が多くなってきたので、この記事ではいったんここまでとしたいと思います。実はまだ皆さんにお伝えすべきアップデートは30以上あります。24時間以内に次の記事を上げますのでお待ちください。

それでは私もこれからラスベガスに向けて移動します。re:Invent 2018へ参加されるみなさん、現地でお会いしましょう。

– プロダクトマーケティング、エバンジェリスト 亀田