Amazon Web Services ブログ
re:Invent 2019に向けて 2019年11月後半アップデートのまとめ 第四弾
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
シニアエバンジェリストの亀田です。re:Invent 2019に向けて11月15日以降発表されたアップデートを、第一弾、第二弾、第三弾とお届けしてきました。今回は第四弾、11月26日（米国時間基準）分をお届けします。1日分ですが非常に多くのアップデートがありました。2018年はまとめが第三弾で終わったのですが、今年はまだ続きます。
reinvent2019 
11月26日
Amazon RDS for SQL ServerからAmazon CloudWatchへログがPublishできるようになりました
サポートされるログには、エージェントログとエラーログの両方が含まれます。これらのログをCloudWatchにパブリッシュすると、データベースのエラーとアクティビティに対する継続的な可視性を維持することができます。たとえば、CloudWatchアラームを設定して、エラーログに記録される頻繁な再起動について通知することができます。同様に、SQLエージェントジョブに関連するSQL Serverエージェントログに記録されたエラーまたは警告に対してアラームを作成することができます。
AWS IoT Greengrass 1.10が、Dockerコンテナのサポートとデータストリームの管理をリリースしました
DockerコンテナをAWS IoT Greengrassデバイスにシームレスにデプロイして実行できるようになり、開発環境、エッジロケーション、クラウド全体でアプリケーションの移植性が実現します。Docker / Open Container Initiative（OCI）コンテナイメージを構築でき、DockerイメージはAmazon Elastic Container Registry（Amazon ECR）、Docker Hub、プライベートDocker TrustedなどのDocker Container Registriesに保存できますレジストリ（DTR）。この更新により、AWS IoT Greengrassを使用して、アプリケーションをAWS Lambda関数、Dockerコンテナ、またはその両方としてデプロイすることができるようになりました。また、IoTデバイスからデータストリームを収集、処理、エクスポートし、デバイス上のデータのライフサイクルを管理して開発時間を最小限に抑えることができます。データストリームを処理し、ローカルデータ保存ポリシーを管理し、デバイスデータをAmazon KinesisやAWS IoT AnalyticsなどのAWSクラウドサービスに送信する標準メカニズムが提供されます。
Application Auto ScalingがAppStream 2.0のターゲットトラッキングをサポートしました
アプリケーションのAuto Scalingターゲットトラッキングを使用して、Amazon AppStream 2.0フリートをスケーリングできるようになりました。ターゲットトラッキングを使用すると、アプリケーションを動的にスケーリングして、ターゲットメトリックを自動的に維持できます。フリートのターゲットキャパシティ使用率メトリックを指定するだけで、ターゲットトラッキングはフリートキャパシティを自動的に増減して、ターゲットキャパシティ使用率を維持できます。従来のステップスケーリングまたはスケジュール済みスケーリングポリシーも引き続きご利用いただけます。
AWS ChatbotがSlackからのコマンドの実行をベータサポートしました
Slackチャンネルから診断情報を取得し、Lambda関数を呼び出すなどを実装することで、イベントに迅速に対応できます。デスクトップまたはモバイルデバイス上のSlackから使用できる、AWSコマンドラインインターフェイス構文を使用したコマンドをサポートしています。コマンドの実行に加えて、SlackのCloudWatchアラーム通知で[ログを表示]ボタンをクリックするだけで、Amazon CloudWatchログを取得することもできます。また、AWS Chatbotは、AWS LambdaおよびAmazon API Gatewayのログを表示するアクションもサポートしています。
NETおよびSQL Serverベースのアプリケーションの視認性をさらに強化するために、Application Insights for .NETおよびSQL Serverの機能に3つの新しい機能が追加されました。.NET のCLR例外、 Interop、JIT、およびメモリのメトリックを含む主要なWindowsパフォーマンスカウンターを自動的に検出、構成、および監視できます。さらに、Linuxベースのオペレーティングシステムを使用しているEC2インスタンスで実行中の.NET CoreおよびSQL Serverアプリケーションを監視できるようになりました。最後に、カスタムアラームを指定して、カスタムキーパフォーマンスインジケーターをアプリケーションスタック全体で検出された他の異常と簡単に関連付けて、平均解決時間（MTTR）を短縮できます。
Amazon EMRが、複数のステップの並行実行、実行中のステップキャンセルをサポートし、AWS Step Functionsと連携もサポートしました
ステップを並行して実行すると、より高度なワークロードを実行し、クラスターリソースの使用率を高め、ワークロードの完了に要する時間を短縮できます。一度に実行できるステップの数は構成可能であり、クラスターの起動時およびクラスターの起動後いつでも設定できます。実行中のステップをキャンセルする機能により、ステップを強制的にキャンセルする機能など、ステップの実行をより詳細に制御できるようになりました。AWS Step Functionsでは、ステップの並列実行もサポートされているため、クラスターを作成およびスケーリングし、Step Functionsワークフローを使用してステップ実行を調整することもできます。
Aurora Global Databaseは複数のセカンダリリージョンをサポートしました
Aurora Global Databaseは、リージョン全体の停止からの災害復旧を単一のデータベースで可能とする機能です。最大5つのセカンダリリージョンをグローバルクラスターに追加できるようになりました。プライマリリージョンでの書き込みは、一般的にはレイテンシは1秒未満でセカンダリリージョンにレプリケートされます。災害復旧の状況では、任意のセカンダリリージョンを昇格させて、1分以内に完全な読み書きの実現させることができます。
Amazon ECSサービスイベントがCloud Watch Events と連携するようになりました
ECSサービスアクションイベントをAmazon CloudWatch Eventに発行するようになり、AWSリソースの変更を記述するシステムイベントのほぼリアルタイムのストリームを提供します。すばやく設定できる簡単なルールを使用して、カスタムビジネスロジックを使用したイベント処理用のAWS Lambda、自動通知用のAmazon Simple Notification Service、イベント用のCloudWatch Logsなど、1つ以上のターゲット関数またはストリームにルーティングすることができます。
Amplify Consoleが、Amplify CLIによってプロビジョニングされたバックエンド環境の可視性を提供するようになりました
Amplify CLIを使用するときに、プロジェクトの初期化時にAmplify Consoleでバックエンド環境情報を表示できるようになりました。Amplify CLIでプロジェクトを初期化すると、Amplify Consoleは、バックエンド環境のリスト、Amplifyカテゴリごとにプロビジョニングされたリソースへのディープリンク、最近の展開のステータス、および昇格、複製、プル、バックエンドリソースの削除をサポートします。
AWS Serverless Application Repositoryが、アプリケーション発行者向けの検証済バッジを発行できるようになりました
AWS Serverless Application Repository（SAR）に公開する作成者は、認証された作成者バッジを受け取ることができ、ユーザーは作成者が誰であるかを迅速かつ確実に知ることができます。検証済み作成者バッジは、アプリケーションの詳細カードと詳細ページの作成者名の横に表示され、GitHubプロファイルにディープリンクされます。これで、ユーザーはAWSによって既にIDが検証されている発行者によって作成されたアプリケーションをすばやく見つけることができます。
Amazon Virtual Private Cloud（VPC）は、共有VPCでのネットワークロードバランサー（NLB）の作成と管理をサポートするようになり、同じAWS組織内の集中管理アカウントが所有するVPCのサブネット間でトラフィックをルーティングできるようになりました。VPC所有者がResource Access Managerを使用してアカウントとサブネットを共有し、共有サブネット内のNLBまたは負荷分散ターゲット（Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）やAmazon Elastic Containers）を表示、作成、変更、削除できます。NLBを使用してAWS PrivateLinkサービスを作成することも可能で、パブリックIPを使用したり、トラフィックがインターネットを通過することなく、他のVPCまたはオンプレミスネットワークから共有サブネットのサービスにプライベートにアクセスすることができます。
Amazon RDS for OracleがクロスリージョンリードレプリカでOracle Active Data Guard をサポートしました
Oracle Active Data Guard を使用したクロスリージョンリードレプリカがサポートされ、Managed Disaster Recoveryと Data Proximityが利用可能になりました。プライマリDBインスタンスとは異なるAWSリージョンに物理スタンバイDBインスタンスを簡単に作成することができ、Active Data Guardの構成を完全に管理し、プライマリDBインスタンスとリージョン間で実行されているレプリカ間のセキュアなネットワーク接続を介してデータを複製することができます。この機能は、Oracle Database Enterprise Editionで独自ライセンスモデルを使用し、Oracle Active Data Guardのライセンスを所有しているOracleのお客様向け機能となり、12.1（12.1.0.2.v10以降）のOracle Enterprise Editionバージョンでこの機能をサポートします。
Auroraはグローバルデータベースへのインプレース変換をサポートしました
既存の単一リージョンのAuroraデータベースに対して、別のリージョンを追加するだけでグローバルデータベースに変換できるようになりました。Amazon RDS管理コンソールで数回クリックするだけで、新しいグローバルデータベースクラスターを作成したり、既存のクラスターをグローバルに変換したりすることができます。
Amazon Aurora MySQL 5.7 がゼロダウンタイムパッチをサポートしました
エンジンパッチを通じてクライアント接続を維持しようとするAmazon Auroraゼロダウンタイムパッチ（ZDP）は、Aurora MySQLエンジンリリース2.07以降でサポートされるようになりました。ZDPが正常に実行されると、アプリケーションセッションが保持され、パッチの適用中にデータベースエンジンが再起動します。
Amazon Aurora with PostgreSQLがPostgreSQL 11.4をサポートしました
PostgreSQL 11には、パーティショニングの大幅な改善、並列処理の改善、およびNULL以外の列のデフォルトで列をより速く追加するなど、その他の多くの有用なパフォーマンスの改善が含まれており、プロシージャ内への埋め込みトランザクションを許可するSQLストアドプロシージャも含まれます。pgauditは1.3.0に、pg_hint_planは1.3.4に、pglogicalは2.2.1に、PLV8は2.3.8に、PostGISは2.5.1に、プレフィックスは1.2.8に、wal2jsonはハッシュ9e962baに更新されます。
AWS LambdaはAmazon CloudWatch メトリックスのパーセンタイルをサポートしました
パーセンタイルとは、ばらつきのある値を小さい数字から大きい数字に並べ変え、パーセント表示することによって、小さい数字から大きな数字に並べ変えた計測値においてどこに位置するのかを測定する単位です。例えば、計測値として100個ある場合、1oパーセンタイルであれば小さい数字から数えて1o番目に位置し、50パーセンタイルであれば小さい数字から数えて50番目に位置します。これは、大きな変動を示すメトリックに適用される場合に役立ちます。メトリックの分布を理解し、外れ値を特定し、ユーザーのサブセットのカスタマーエクスペリエンスを低下させる特定困難な状況を見つけるのに役立ちます。たとえば、期間メトリックの99パーセンタイルは、1％の時間、関数の実行期間が一定量を超えていることを示していることが判別できます。
Tag PoliciesはAWS OrganizationsのアカウントのAWSリソースでタグを使用する方法に関するルールを定義できる新しい機能です。タグポリシーを使用すると、タグキーの大文字と小文字の区別や許可される値など、タグキーを定義できます。たとえば、CostCenterを「123」にし、SecurityGroupを「red-team」または「blue-team」にすることができるCostCenterおよびSecurityGroupのタグを定義できます。標準化されたタグを使用すると、リソースに適切な属性のタグを確実に付けることができるため、コストの割り当てや属性ベースのアクセス制御などの重要なユースケースでタグをより有効的に活用できます。
Amazon QuickSightでAmazon SageMakerモデルを使用したML予測をプレビューで組み込めるようになりました
SageMakerモデルを使用した一般的なユースケースには、顧客の解約の可能性の予測、リードコンバージョンのスコアリング、ローン申請の信用リスクの評価などがありますが、数回クリックするだけで、QuickSightで機械学習の推論を実行して、新しいデータに関する決定を下すことができるようになります。QuickSightは、データソースからのデータの抽出、データのチャンク化、SageMakerバッチ変換ジョブを介したデータの実行、および視覚化とレポートのための推論の結果のクリーンアップと保存をコードの記述不要で提供されます。
Amazon Redshiftがelastic resizeのスケジューリングに対応しました
クラスターのelastic resize操作は、クラスターを自動的にサイズ変更して、定期的に発生するワークロードの変更に対応できるようにするスケジューラーを使用して自動化できるようになりました。ノードを追加して要求の厳しいワークロードのパフォーマンスを向上させるか、ノードを削除してコストを節約することで、Amazon Redshiftクラスターを数分でサイズ変更できます 追加のノードは、進行中の読み取りおよび書き込みクエリの中断を最小限に抑えながら、数分で追加または削除されます。これらの操作の独自のスケジュールを作成することにより、Redshiftクラスターの操作と管理をさらに自動化できます。
Amazon WorkSpacesがLinux用のWorkSpaces 3.0クライアントを発表しました
Linux用のAmazon WorkSpaces 3.0クライアントはUbuntu Linux 18.04で構成され、登録コード（ディレクトリ）のわかりやすい名前付けや新しいUIなど、いくつかの新しい拡張機能も含まれています。 Linuxをプライマリデスクトップとして使用し、必要なときにWorkSpacesに接続することで他のオペレーティングシステムからアプリケーションを実行できます。Amazon WorkSpaces Pay-As-You-Goの価格設定で使用することで、費用を節約できます。
Amazon Cognitoがアカウント復旧方法の優先順位付けをサポートしました
開発者は、ユーザーがSMSまたは電子メールで回復コードを受け取ることを希望するかどうか、および確認済みの電話番号または電子メールアドレスが利用できない場合にSMSまたは電子メールにフォールバックするかどうかを指定できるようになり、パスワードを忘れた場合のユーザーエクスペリエンスがカスタマイズしやすくなりました。
AWS Lambdaは非同期呼び出しの宛先指定をサポートしました
以前は、非同期で関数を呼び出すと、Lambdaはイベントをキューに送信し、別のプロセスがキューからイベントを読み取り、関数を実行します。イベントがキューに追加されると、Lambdaはステータスコードを返し、キューがこのイベントを受信したことを確認しますが、イベントが正常に処理されたかどうかを確認する情報は受け取りません。宛先指定を使用すると、コードを記述せずに非同期関数の実行結果を宛先リソースに送信することができます。これには、バージョン、タイムスタンプ、要求コンテキスト、要求ペイロード、応答コンテキスト、および応答ペイロードが含まれ、各実行ステータス（つまり、成功と失敗）に対して、次の4つのオプションから1つの宛先を選択することができます。1)別のLambda関数、2) SNSトピック、SQS標準キュー、またはEventBridgeです。
Amplify CLIが新しいGraphQL変換機能をサポートしました
GraphQLスキーマのクエリフィールドで新しい@predictionsディレクティブを使用して複数のアクションのチェーンを必要とするAI / MLユースケースのオーケストレーションを容易に構築できます。開発者はAmplify APIカテゴリライブラリを使用してGraphQLクエリ操作を呼び出し、連鎖した推論呼び出しの結果を取得できます。これにより、コードが簡素化され、フロントエンドとバックエンドの両方で複数のチェーンアクションのオーケストレーションを実現するために必要なステップ数が削減されます。 たとえば、テキストの言語を特定し、続いてテキスト翻訳を行い、次にテキストを音声に変換したい場合、予測ディレクティブをGraphQLスキーマに追加し、クライアントからAmplify APIライブラリを使用して単一のGraphQLクエリを呼び出して取得することができます。
Amazon Aurora Data APIクライアントがJavaをプレビューサポートしました
Data APIを使用すると、データベース接続または接続プールの管理を心配することなく、HTTPS APIエンドポイントを呼び出すだけで、Auroraサーバーレスクラスターに対してSQLコマンドを発行できます。Data API Client Libraryは、データ型変換とオブジェクトマッピングのサポートを提供することにより、データ型の処理の複雑さを軽減し、Data APIを呼び出す際のコードを少なくすることができます。APIのドキュメントはこちらにあります。
Amazon CloudFrontは、イタリアのローマにある最初のEdgeロケーションを含む10の新しいEdgeロケーションを発表しました
ローマ、ミラノ、クアラルンプール、ムンバイ、シンガポール、シドニー、フィラデルフィア、ニューアーク、アトランタ、ロサンゼルス、ヒルズボロに追加のEdgeロケーションを開設し、37か国78都市の210のPoint of Presence（POP）になります。
AWS for Fluent Bit がAmazon Kinesis Data Streamsをサポートしました
以前は、Amazon CloudWatch LogsおよびAmazon Kinesis Data Firehoseへのログ送信をサポートしていましたが、AWS for Fluent Bitバージョン2.0.0がAmazon Kinesis Data Streamsをサポートし、Amazon ECS、Amazon EKS、またはAWS Fargateからログを送信できるようになりました。さらに、イメージURIを見つけるためにクエリできるSSMパラメーターのサポートが提供され、CloudFormationテンプレートのディレクトリで使用することができます。
Amazon Auroraは、データベースからの機械学習サービスの直接呼出しをサポートしました
Amazon SageMaker およびAmazon Comprehend との統合により、機械学習（ML）ベースの予測をアプリケーションに追加できるようになりました。使い慣れたSQLプログラミング言語に基づいているため、カスタム統合を構築したり、データを移動したり、別のツールを学習したり、機械学習の経験を積んだりする必要はありません。 アプリケーション層を経由しないSageMakerとComprehendの直接呼び出しのため、不正検出、広告ターゲティング、製品の推奨などの低遅延のリアルタイムユースケースに適しています。
Amazon WorkSpaces Streaming Protocol（ベータ）がリリースされました
Amazon WorkSpaces Streaming Protocol（WSP）は、グローバルな距離と信頼性の低いネットワークでWorkSpacesにアクセスするように開発されたクラウドネイティブストリーミングプロトコルです。WSPは、双方向ビデオなどの追加機能も有効にします。WorkSpaceの作成時に、WSP-Beta Windows 10のValue、Standard、Performance、Power、またはPowerProバンドルを選択します。次に、Windows用のベータクライアントをダウンロードしてインストールし、WSP WorkSpacesにアクセスすることで有効化されます。
AWS Managed Microsoft ADを介することで、LDAPを利用するAWSアプリケーションとActive Directory間のセキュリティが改善されるようになりました
Microsoft Active DirectoryベースのAWS Directory Serviceは、AWS Managed Microsoft ADとも呼ばれ、Amazon WorkspacesやAmazon ChimeなどのAWSアプリケーションと自己管理ADとの間のLDAP（Lightweight Directory Access Protocol）通信を暗号化できるようになりました。これにより、AWS Managed Microsoft ADをSecure LDAP（LDAPS）クライアントとして有効にすることで、組織のIDデータをより適切に保護し、セキュリティ要件を満たすことができます。 クライアント側のLDAPSを有効にするには、認証局（CA）証明書をAWS Managed Microsoft ADにインポートしてから、ディレクトリでLDAPSを有効にします。有効にすると、AWSアプリケーションと自己管理AD間のすべてのLDAPトラフィックは、Secure Sockets Layer（SSL）暗号化で流れるようになります。
Amazon DynamoDBのデータ暗号化が独自の暗号化キーに対応しました
DynamoDBは、AWSが管理する鍵を使用することを選択しない限り、カスタマーマスターキー（CMK）を使用して、デフォルトですべての保存データを暗号化します。カスタマー管理のCMKを使用する場合、独自の暗号化キーをDynamoDBに持ち込み、それらのキーを複数のAWSサービスで使用することもできます。データの暗号化と復号化は透過的に処理され、1桁ミリ秒のレイテンシを引き続き提供します。256ビットAdvanced Encryption Standard（AES-256）を使用して、基になるストレージへの不正アクセスからデータが保護されます。
Amazon Aurora MySQL 5.7がAurora Global Databaseをサポートしました
Aurora Global Databaseは、Aurora MySQLエンジンリリース2.07以降でサポートされ、既存のMySQL 5.7クラスターにリージョンを追加することにより、新しいグローバルデータベースクラスターを作成することができます。
AWS Toolkit for IntelliJ, PyCharm, Rider, and WebStorm がCloud Debugging をベータサポートしました
以前は、統合開発環境（IDE）でアプリケーションをステップスルーデバッグする場合、ローカルマシンなどの複雑なクラウドアーキテクチャを複製しようとするローカルエミュレーションなどの機能に依存する必要があり、エミュレートされた環境では、クラウド環境との一貫性を一貫して維持できないため、デプロイメント時に検出されるエラーが多くなり、開発サイクルが長くなる問題がありました。Cloud Debuggingでは 直接、クラウドで実行されているコードにアクセスすることによってデバッグが可能となります。現在AWS Fargateを使用してAmazon ECSで実行されているコンテナ化されたアプリケーションのデバッグがサポートされており、ログを表示したり、ブレークポイントを設定したり、実行中のコンテナにターミナルを取得したりできます。
Amazon NeptuneはElasticsearchクラスターのフルテキスト検索機能をサポートしました
これにより、Amazon Neptuneに保存されたグラフデータで検索インデックス機能を使用できるようになります。既存のElasticsearchクラスターを使用するか、フルテキスト検索クエリで使用する新しいクラスターを作成するか選択することができ、GremlinとSPARQLの両方を使うことができます。GremlinおよびSPARQLクエリの拡張機能を使用して、一致クエリ、間隔クエリ、クエリ文字列などの全文検索クエリタイプを実行できます。
Amazon Athenaは、SQLクエリで機械学習モデル呼び出しをサポートします
SQLクエリで機械学習モデルを使用する機能により、異常検出、顧客コホート分析、販売予測などの複雑なタスクが、SQLクエリで関数を呼び出すのと同じくらい簡単になります。 Athenaコンソール、Athena API、およびAthenaのプレビューJDBCドライバーからSQLクエリで、Amazon SageMaker組み込み機械学習アルゴリズムを使用したりこれらのMLモデルを呼び出すことができます。
Amazon Athenaは4つの新しいクエリ関連のメトリックをサポートしました
パフォーマンスを理解するのに役立つ追加のクエリメトリックスです。
- クエリ計画時間、クエリの計画にかかった時間。これには、データソースからのテーブルパーティションの取得に費やされた時間が含まれます。
- クエリキュー時間、クエリがリソースを待機しているキューにあった時間
- サービス処理時間、クエリエンジンの実行終了後に結果を書き込むのにかかった時間
- 合計実行時間、Athenaがクエリの実行にかかった時間
Amazon AthenaはApache Hive Metastoreをメタデータカタログとしてプレビューサポートしました
以前は、AWS Glueデータカタログのみが提供されていましたが、AthenaをApache Hive Metastoreに接続することで、Hive Metastoreをビッグデータ環境の共通メタデータカタログとして使用することができるようになりました。コネクタは、アカウントでAWS Lambda関数として実行されます。Hive Metastoreコネクタを追加する詳細な手順は、こちらをご覧ください。
Amazon VPC Traffic Mirroring がAmazon CloudWatchメトリックスに対応しました
トラフィックミラーリングセッションの一部であるネットワークインターフェイスでミラーリングされたトラフィックまたはミラーリングされていないトラフィックの量などの情報を収集できます。また、CloudWatchアラームを設定して、事前定義されたしきい値を超えるメトリックに関する通知を受信することもできます。
Amazon Athenaがユーザー定義関数（UDF）に対応しました
UDFは、顧客がカスタムスカラー関数を記述してSQLクエリで呼び出すことを可能にし、データの圧縮と解凍、機密データの編集、カスタマイズされた復号化の適用などのカスタム処理を実行することができるようになります。Athena Query Federation SDKを使用してUDFをJavaで作成することができるようになり、SQLクエリのSELECT句とFILTER句の両方で使用することができます。また同じクエリで複数のUDFを呼び出すことも可能です。Athenaに送信されたSQLクエリでUDFが使用されると、AWS Lambdaで呼び出されて実行されます。
Amazon EMR 6.0 (Beta 2)がLLAPサポートを備えたHive 3、およびSpark 2.4.4を備えたScala 2.12をサポートしました
このバージョンでは、Hive LLAPがデフォルトで有効になっているため、クエリパフォーマンスの向上と、マテリアライズドビューやワークロード管理などの新機能を活用することができます。さらに、Scalaがアップグレードされ、Scala 2.12でSparkアプリケーションのテストを開始できるようになりました。
Amazon Athenaがリレーショナル、非リレーショナル、オブジェクト、およびカスタムのデータソースでのSQLクエリ実行をサポートしました
リレーショナル、非リレーショナル、オブジェクト、およびカスタムデータソースに保存されたデータに対してSQLクエリを実行できるようになり、さらに、オンプレミスで実行されるかクラウドでホストされる複数のソースからデータをスキャンする単一のSQLクエリを送信することができます。この新しいフェデレーテッドSQLクエリ機能は、リレーショナル、Key-Value、ドキュメント、インメモリ、検索、グラフ、オブジェクト、時系列、および元帳データストアに分散したデータに対して、使い慣れたSQLコンストラクトを用いた素早い分析を実現します。
Amazon Kinesis Data Firehoseはサーバサイド暗号化でカスタマーマスターキーに対応しました
AWS Key Management Service（KMS）と統合された機能により、Kinesis Data Firehose配信ストリームを保護するキーに、顧客マスターキー（CMK）を用いることができるようになりました。暗号化は256ビットAES-GCMアルゴリズムを用いてサーバ側で行われます。レコードは暗号化された形式で複数のアベイラビリティーゾーン（AZ）に保存され、Amazon S3、Amazon Elasticsearch Service、Amazon Redshift、Splunk などの宛先に配信されるときにのみ復号化されます。
AWS Elemental MediaLiveがStatmux（統計多重化）に対応しました
AWS Elemental MediaLiveビデオ処理では、統計多重化（Statmux）出力をサポートする衛星、ケーブル、または地上ネットワークを介したブロードキャスト配信用にマルチプログラムトランスポートストリーム（MPTS）を準備できるようになりました。Statmux for MediaLiveは、配信用のブロードキャストビデオを準備するための従来のハードウェアベースのアプローチに代わる方法を提供します。詳しくはこちらをご覧ください。
AWSマネジメントコンソールを使用したAWSリージョンへのアクセスがより素早く行えるようになりました
従来の名前（例：東京リージョン）だけではなく、コード（ap-northeast-1）などを用いてアクセスが行えます。
Amazon Elastic Inferenceがリソースタグをサポートしました
Amazon Elastic Inferenceを使用すると、適切な量のGPUアクセラレーションをAmazon EC2インスタンス、Amazon SageMakerインスタンス、またはAmazon ECSタスクに付加して、ディープラーニング推論の実行コストを最大75％削減できます。 各タグはキーとオプションの値で構成され、どちらもユーザーが定義します。タグを使用すると、リソースを簡単に整理および識別し、コスト配分レポートを作成できます。API、CLI、またはSDKを使用して、Elastic Inferenceアクセラレーターからリソースタグを追加または削除できます。
re:Inventまで後5日です。参加される方は、お体や道中の安全にお気を付けください。それでは、次回第五弾をお待ちください。
– シニアエバンジェリスト 亀田