みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの西村です。
今週も 週刊AWS をお届けします。

先週は AWS re:Invent 2024 が開催されました。週刊AWSは、毎週の新発表を発表日ごとに纏めるというのがコンセプトなのですが、今週は re:Invent 2024 特別号として、サービスのカテゴリごとにまとめる形にしました。非常に多くのアップデートがあったので、できる限りお届けしたく今回は Part 1 （本稿）と、 Part 2 の二本立てになります。

re:Invent のアップデートに関しては12/6(金)に発表内容をほぼ全て網羅したセミナー「AWS Black Belt Online Seminar 2024年 AWS re:Invent 速報」も開催されています。こちらの動画と資料はすでに公開されていますので、ぜひご確認ください。

また、年明けの 2025年2月に re:Invent で発表された多くのアップデートを振り返る Recap イベントも開催いたします。以下のリンクからすでにお申し込みいただけますので是非ご参加ください！

AWS re:Invent Recap – Keynote 編

AWS re:Invent Recap – インダストリー編

AWS re:Invent Recap – ソリューション編

それでは まずは Part 1 を見ていきましょう。こちらでは以下のカテゴリについて取り扱います。

カテゴリリンク : Analytics | Application Integration | Compute | Container |  Database | Developer Tools | Storage

AWS re:Invent 2024 期間に発表された主要アップデート Part 1 (2024/12/2週)

• Analytics
  • Introducing the next generation of Amazon SageMaker
    データ、分析、AI の統合プラットフォームである次世代 Amazon SageMaker が発表されました。次世代 SageMaker には、Amazon SageMaker Unified Studio (プレビュー)、Amazon SageMaker Lakehouse、Amazon SageMaker Data and AI Governance といった AI と分析に関する新機能が１つのプラットフォームに統合されています。SageMaker Lakehouse は複数のデータソースにまたがる統一するデータアーキテクチャを提供し、SageMaker Unified Studio でユースケースに最適なツールを使ってデータを発見し活用することができます。また、SageMaker Data and AI Governance によりデータと AI ワークフロー上にデータガバナンスを効かせながらデータコラボレーションが可能です。
  • Introducing AWS Glue 5.0
    AWS Glue 5.0 の一般提供が開始されました。AWS Glue 5.0 では、Apache Spark 3.5.2、Python 3.11、Java 17 にエンジンがアップグレードされ、パフォーマンスとセキュリティの改善が行われています。また、Apache Hudi 0.15.0、Apache Iceberg 1.6.1、Delta Lake 3.2.0 へのオープンテーブルフォーマットのサポートもされており、データレイクにおけるコスト、ガバナンス、プライバシーに関する高度な要件のユースケースにも対応が望めます。そして、AWS Glue 5.0 は AWS Lake Formation との統合により、Amazon S3 データレイクでテーブル、列、行、セルレベルのアクセス制御の適用も可能となっています。
  • AWS Glue Data catalog now automates generating statistics for new tables
    AWS Glue Data Catalog でテーブルに対する統計情報を自動生成が可能になりました。これまで、AWS Glue Data Catalog の Apache Iceberg テーブルの統計情報を作成するには、テーブルの構成を継続的に監視し、更新する必要がありました。今回のアップデートにより、Lake Formation コンソールでテーブル統計情報を有効にし、AWS Glue Data Catalog のカタログ設定を行うと、新しいテーブルの統計情報が自動で生成されるようになります。新しいテーブルが作成されたり、既存のテーブルが更新されると、すべての列の行のサンプルを使って統計情報が生成され、定期的に更新されます。
  • Amazon OpenSearch Service zero-ETL integration with Amazon Security Lake
    Amazon OpenSearch Service は、Amazon Security Lake との統合により、セキュリティデータを直接クエリ分析できるようになりました。従来は分析コストが高額になりがちだった大量データソースへのクエリ分析でしたが、この統合により、効率的なセキュリティ調査、そしてセキュリティ環境の包括的な可視化が可能となります。データの選択的な取り込みも可能で、複雑なデータパイプラインを管理する必要がないため、セキュリティオペレーションにより集中でき、分析の効率とコストを最適化できます。
  • AWS Clean Rooms now supports multiple clouds and data sources
    AWS Clean Rooms が、Snowflake や Amazon Athena に保存されているデータセットとの連携をサポートしました。このアップデートにより、企業のデータセットの移動、公開、コピーといった作業をすることなく、AWS (Athena経由) や Snowflake を利用している企業のデータセットを、シームレスに連携できるようになります。例えば、Amazon S3 にデータを保存しているメディア出版社と、Snowflake にデータを保存している広告主は、 抽出、変換、ロード不要 (zero-ETL)でコラボレーションできるようになり、既存の環境からデータセットを移行する際のコストと複雑さが排除されます。
  • Announcing scenarios analysis capability of Amazon Q in QuickSight (preview)
    Amazon Q in QuickSight でシナリオ分析の新機能がプレビューとして利用可能になりました。自然言語で質問したり、目標を入力すると、Amazon Q in QuickSight が高度なデータ分析をわかりやすくガイドします。分析アプローチを提案、データを自動的に分析、関連する洞察を提示し、そしてそれらの対応策とともに結果をまとめるというフローをステップごとに Amazon Q が対応します。この新機能により、AI アシストによる効率的なデータ分析体験を提供し、ビジネスユーザーが複雑なシナリオ分析する際、スプレッドシートの最大10倍の速さでの分析を可能とし、そして意思決定を行えるようにサポートします。このシナリオ分析機能は Amazon QuickSight のダッシュボードから利用できます。より詳細な情報はユーザガイドやブログ記事をご参照ください。

• Application Integration
  • Amazon SageMaker Lakehouse and Amazon Redshift support for zero-ETL integrations from eight applications
    Amazon SageMaker Lakehouse と Amazon Redshift は、Salesforce、SAP、ServiceNow、Zendesk などの 8 つのアプリケーションからの zero-ETL 統合をサポートしました。この新しい zero-ETL 統合により、カスタマーサポート、CRM、ERP 等のアプリケーションからデータを効率的に抽出してデータレイクとデータウェアハウスで分析を行うことができます。また、データパイプラインの設計、構築、テストに必要な数週間の工数を節約でき、アプリケーションデータの分析に集中できます。

• Compute
  • Amazon EC2 Trn2 instances are generally available
    AWS Trainium2 チップを搭載した Amazon EC2 Trn2 インスタンスの一般提供と、Trn2 UltraServers のプレビューを発表しました。Trn2 インスタンスには16個の Trainium2 チップが搭載されており、最大20.8ペタフロップスの FP8 演算性能 により、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルモデル、拡散トランスフォーマーなどの要求が高い基盤モデルをトレーニング、デプロイして、幅広い AI アプリケーションを構築に活用できます。Trn2インスタンスは、EC2 Capacity Blocks for ML を介した US East (オハイオ)リージョンで、trn2.48xlarge サイズが一般提供されています。Trn2 UltraServers には64個のTrainium2 チップが搭載されており、最大83.2ペタフロップスの FP8 演算性能により、リアルタイムでの優れた応答時間を実現します。UltraServers はスタンドアロンインスタンスと比較して、トレーニングにおけるモデル並列化のための集合通信を高速化することで、モデルトレーニングの速度と効率を向上させます。
  • Announcing Amazon Elastic VMware Service (Preview)
    Amazon Elastic VMware Service (Amazon EVS) のプレビューを発表しました。Amazon EVS は、AWS 上で使用可能な VMware Cloud Foundation (VCF) 環境を提供し、デプロイを自動化・簡素化します。これにより、オンプレミス環境ですでに使用している同じ VCF ソフトウェアとツールを使用することができ、VMware ベースの仮想マシンを AWS に迅速に移行できます。Amazon EVS は現在、選定された顧客とパートナー向けにプレビュー提供となっております。Amazon EVS の詳細はこちらのサービスページをご確認ください。
  • Announcing Amazon EC2 I8g instances
    Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) のストレージ最適化インスタンスI8g の一般提供が開始されました。I8gインスタンスは、前世代の I4gインスタンスと比較して最大60%の高いコンピューティングパフォーマンスを実現する AWS Graviton4 プロセッサを搭載しており、Amazon EC2 でのストレージ集約型ワークロードに対して 最高のパフォーマンスを提供します。また、最新の第3世代 AWS Nitro SSD を使用しており、TB あたり最大65%の高いストレージパフォーマンスを提供しながら、ストレージI/Oレイテンシを最大50%、ストレージI/Oレイテンシの変動を最大60%低減します。I8gインスタンスは、米国東部(バージニア北部)と米国西部(オレゴン)のAWSリージョンで利用可能です。
  • Amazon EC2 introduces Allowed AMIs to enhance AMI governance
    AWS アカウント内における Amazon Machine Image (AMI) の検出と使用を制御する「Allowed AMIs」設定が追加されました。これまで、信頼性や出所に関係なく公開されている AMI を使用できたため、組織のコンプライアンス要件を満たさない AMI を誤って使用するリスクがありました。Allowed AMIs の設定により、管理者は AWS アカウント内で利用許可の対象となる AMI の所有者アカウント、もしくは所有者エイリアスを指定することできます。それにより指定された所有者の AMI のみが表示され、許可されたAMIを利用して、EC2 インスタンスを起動することができます。許可されていない AMI を使用して起動された EC2 インスタンスを特定するための監査モード機能もあり、設定を適用する前に非準拠のインスタンスを特定することもできます。

• Container
  • Announcing Amazon EKS Auto Mode
    AWSはAmazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) Auto Mode が発表されました。EKS Auto Modeによって、Kubernetes クラスターのコンピューティング、ストレージ、ネットワーク管理を自動化することができます。EKS Auto Mode では、新規もしくは既存のEKSクラスターに対して、Kubernetes に準拠したマネージドのコンピューティングリソース、ネットワーク、ストレージを利用するため、最適なコンピューティングインスタンスを選択し、リソースを動的にスケーリングし、継続的にコストを最適化します。また、AWS セキュリティサービスと統合し、オペレーティングシステムにパッチを適用したりと、継続的なメンテナンスの作業効率を高めることもできます。ただし、EKS Auto Mode によって管理されるインスタンスに直接アクセスしたり、ソフトウェアをインストールしたりすることはできまませんのでご注意ください。EKS Auto Mode に関するより詳細な情報はユーザガイドやブログ記事をご参照ください。
  • Announcing Amazon EKS Hybrid Nodes
    Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) Hybrid Nodes の一般提供を開始しました。Amazon EKS Hybrid Nodes を使用すると、オンプレミスおよびエッジ環境で実行される Kubernetes アプリケーションを、AWS 上の Amazon EKS クラスターのノードとして管理することができます。 それにより、アプリケーションが実行される場所に関わらず、Amazon EKS の効率性、スケーラビリティ、可用性をもたらし、さらに低レイテンシー、ローカルデータ処理、規制、ポリシーといった要件を満たすこと可能となります。2024年12月現在、Amazon EKS Hybrid Nodes は新規の Amazon EKS クラスターでご利用いただけます。Amazon EKS Hybrid Nodes に関するより詳細な情報はユーザガイドやブログ記事をご参照ください。

• Database
  • Announcing Amazon Aurora DSQL (Preview)
    アクティブ・アクティブの高可用性を備えたサーバーレスの分散SQLデータベース、Amazon Aurora DSQL (プレビュー)を発表しました。Aurora DSQLは、PostgreSQL と互換性があり、独立してスケーリングする読み取り処理、書き込み処理、コンピューティング、ストレージを提供することで、無制限の水平スケーリングを実現します。アクティブ・アクティブの分散アーキテクチャは、シングルポイントの障害がなく、自動フェイルオーバーの復旧により、シングルリージョンで99.99%、マルチリージョンで99.999%の可用性を実現するよう設計されています。これにより、どのリージョンのエンドポイントに対する読み取りも書き込みも強力な一貫性と耐久性が保証されます。現在、Aurora DSQL は、米国東部(バージニア北部)、米国東部(オハイオ)、米国西部(オレゴン)の AWSリージョンでプレビューとして提供しています。Amazon Aurora DSQL に関するより詳細な情報はサービスページやユーザガイドをご参照ください。
  • Amazon DynamoDB global tables previews multi-Region strong consistency
    Amazon DynamoDB グローバルテーブルがマルチリージョンにおける強い一貫性をプレビューとしてサポートしました。このマルチリージョンの強い一貫性の設定により、グローバルテーブルの任意のリージョンから常に最新のデータを読み取ることができ、複数のリージョンにまたがる整合性の管理に関する無駄な作業が不要になります。また、リカバリポイント目標(RPO)ゼロでの高可用性のマルチリージョンアプリケーションを構築できるようになり、最高レベルの回復力を実現できます。DynamoDB グローバルテーブルのマルチリージョン強い一貫性の設定は、米国東部(バージニア北部)、米国東部(オハイオ)、米国西部(オレゴン)のリージョンでプレビューとして利用可能です。より詳細な情報はユーザガイドをご参照ください。
  • Oracle Database@AWS is now in limited preview
    Oracle Database@AWS がリミテッドプレビューとして提供開始しました。このサービスにより、 AWS データセンター内の Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 管理下の Exadata インフラストラクチャ上で Oracle Database サービスにアクセスできるようになります。また、Oracle Real Application Clusters (RAC) ワークロードを含む Oracle Database ワークロードを、最小限の変更で AWS 内の Oracle Exadata Database Service に簡単かつ迅速に移行することが可能です。Oracle Database@AWS は、米国東部 (バージニア北部) でリミテッドプレビューとして利用可能で、2025年内に追加の AWS リージョンでも利用可能になる予定です。Oracle Database@AWS に関するより詳細な情報はサービスページやユーザガイドをご参照ください。
  • Amazon Aurora now available as a quick create vector store in Amazon Bedrock Knowledge Bases
    Amazon Aurora PostgreSQL Serverless が Amazon Bedrock Knowledge Bases のクイック作成対象のベクトルストアとして選択できるようになりました。新しいクイック作成の Aurora オプションにより、生成 AI アプリケーションを構築する開発者やデータサイエンティストは、ワンクリックで Aurora PostgreSQL をベクトルストアとして選択し、pgvector が事前設定された Aurora Serverless クラスターを数分で展開できます。Aurora Serverless はオンデマンドの自動スケーリング構成で、アプリケーションの需要に基づいて容量が自動調整されるため、開発者向けベクトルストアとして理想的です。より詳細な情報についてはユーザガイドをご参照ください。

• Developer Tools
  • Amazon Q Developer can now automate code reviews, generate unit tests, and generate documentation within your source code
    Amazon Q Developer でコードレビューの実行、ユニットテストの自動生成、コードのドキュメント化が可能になりました。コードレビューは、IDEでコードにコメントを自動的に付与し、疑わしいコードパターンをフラグ付けし、利用可能なパッチの提供、さらにはデプロイリスクを評価することで、コードに対するフィードバックを迅速に得ることができます。また、単体テストの生成プロセスを自動化するエージェントは、”/test” プロンプトを使用して簡単に開始でき、プロジェクトの知識を使用して自動的にテストを生成し、プロジェクトに追加して、コード品質を迅速に向上させます。自動ユニットテスト生成機能は、Visual Studio Code および JetBrains の統合開発環境(IDE) で一般提供、そして新しい GitLab Duo with Amazon Q ではプレビュー機能として提供され、Amazon Q Developer が利用可能なすべての AWS リージョンで利用できます。そして、プロジェクト内のコードリポジトリよりReadme ファイルやデータフロー図など自動生成してくれるドキュメント化の機能を活用することで、機能開発に集中できます。それぞれの機能の詳細はブログ記事をご参照ください。
  • Announcing Amazon Q Developer transformation capabilities for VMware (Preview), for .NET porting (Preview), and for mainframe modernization are now available (Preview)
    Amazon Q Developer で VMware、.NET porting、そして メインフレームにおける変換機能をプレビューとして発表しました。Transformation capabilities for VMware は VMware ワークロードを Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) に移行、モダナイズするための生成 AI アシスタントで、複雑な VMware の変換タスクを合理化し、VMware ワークロードをクラウドに移行するために必要な時間と労力を削減できます。米国東部(バージニア北部)のAWSリージョンでプレビューとして利用可能です。Transformation capabilities for .NET porting は .NETFramework アプリケーションを Linux のクロスプラットフォーム .NET に移植できる変換機能です。従来の方法に比べて、最大1/4の時間での Windows の .NET アプリケーションを Linux へのモダナイズ、そしてライセンスコストの最大40%削減が期待できます。Transformation capabilities for mainframe modernization は自動的にアプリケーションアセットを分類・整理し、包括的なコード文書を作成して、組織の知識ベースを理解・拡張します。エージェントは生成 AI とモダナイゼーションの専門知識を使って推論を行い、コードベースと変換目標に合わせたモダナイゼーション計画を立案します。計画を承認すると、Amazon Q Develope エージェントは自動的に COBOL コードをビジネスロジックを保ったまま、クラウド最適化された Java コードにリファクタリングします。それぞれの機能の詳細はブログ記事をご参照ください。

• Storage
  • Announcing Amazon S3 Tables – Fully managed Apache Iceberg tables optimized for analytics workloads
    Apache Iceberg が標準サポートのデータ分析用途に最適化された Amazon S3 Tables が発表されました。S3 Tables は分析ワークロードにおいて、自己管理型のテーブルと比較して最大3倍の高速なクエリスループットと最大10倍の高いトランザクション/秒を実現します。Apache Iceberg を標準サポートしているため、Iceberg をサポートしている AWS のAnalytics サービスおよびサードパーティのクエリエンジンで利用することができます。S3 Tables はデータレイクの規模が拡大・進化しても、継続的なテーブル保守を行い、クエリの効率とストレージコストを自動的に最適化するよう設計されています。Amazon S3 Tables は現在、米国東部(バージニア北部)、米国東部(オハイオ)、米国西部(オレゴン)リージョンで利用可能です。より詳細な情報はユーザガイドやブログ記事をご参照ください。
  • Announcing Amazon S3 Metadata (Preview) – Easiest and fastest way to manage your metadata
    Amazon S3 Metadata (プレビュー)が発表されました。Amazon S3 バケットにオブジェクトを配置すると、そのオブジェクトのメタデータを自動的にキャプチャし、S3 Tables に格納することでクエリ応答に利用できようになります。これまで、S3 inventory を取得して、そこから情報をAthenaで抽出したり、別途 DynamoDB などに仕組みを作ってメタデータを管理する必要がありましたが、この機能によって、メタデータの管理を自動化し、作業の効率化が可能です。バケットのデータが変更されると、S3 Metadata はテーブルを数分以内に更新して最新の変更を反映します。現在、米国東部(バージニア北部)、米国東部(オハイオ)、米国西部(オレゴン)リージョンでプレビュー提供中です。より詳細な情報はユーザガイドをご参照ください。
  • Amazon S3 Access Grants now integrate with AWS Glue
    Amazon S3 Access Grants が AWS Glue 5.0と統合されました。S3 Access Grants は、Entra ID や Okta などの IDプロバイダー (IdP) または AWS Identity and Access Management (IAM) プリンシパルからの ID を、Amazon S3 に保存されているデータセットにマッピングし、S3 バケットやプレフィックスを使った権限管理とアクセス取得が可能となるものです。この統合により、バケットポリシーや個別の IAMロールを作成および管理する必要がなく、IdPを軸に Glue データカタログを利用するユーザのビジネス上の役割分担と、オブジェクトへのアクセスを揃えた権限管理が可能となります。Amazon S3 Access Grants は、AWS Glue 5.0 以降を使用する場合に利用でき、AWS Glue 5.0 および AWS IAM Identity Center が提供されているすべての商用AWS リージョンで利用可能です。
  • Storage Browser for Amazon S3 is now generally available
    S3 に保存されているデータに対してユーザーが容易に Web アプリケーションを通してアクセスできるようにするオープンソースコンポーネント「Storage Browser for S3」の一般提供を発表しました。Storage Browser for S3 により、お客様、パートナー、従業員といった認可されたエンドユーザーに、自社アプリケーションから直接 S3 内のデータの参照、ダウンロード、アップロードを簡単に行えるようになります。Storage Browser for S3 は、AWS Amplify React および JavaScript クライアントライブラリで利用可能です。さらに、Storage Browser for S3 は、エンドユーザーがアップロードするデータのチェックサムを自動計算し、この耐久性チェックを通過しない要求をブロックします。より詳細な情報はブログ記事をご参照ください。

それでは、引き続き Part 2 もお楽しみください。

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