はじめに
AWSの基礎力をつけるためにAWS What's Newを毎日目を通す事を始めました。
最初は日本語訳されたものを見ていたのですが、1週間ほど遅れて訳されるようなので、英語の情報を訳して整理することにしました。
本情報が役立つ人もいるかなと思い公開します。
個人的な理解なので、実際の情報は原典をあたってください。
AWS Clean Rooms が PySpark 分析のエラーメッセージ設定をサポート
投稿日: 2025年08月20日
何ができるようになったのか
AWS Clean Rooms で、失敗した PySpark 分析に対して、より詳細なエラーメッセージを有効にできるようになりました。
何が嬉しいのか
開発とトラブルシューティングが大幅にスピードアップし、インサイトを得るまでの時間が数週間から数時間または数日に短縮されます。
これまでとどう変わるのか
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これまで
- エラーメッセージが限定的で、PySpark 分析の失敗時に原因を特定し、修正するのに時間がかかっていました。
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これから
- 詳細なエラーメッセージを受け取れるようになり、開発者は迅速に問題をデバッグし、トラブルシューティングの時間を削減できます。
具体的なユースケース
- 複数の企業が参加する AWS Clean Rooms のコラボレーション環境で、PySpark を用いたデータ分析を行う開発者が、分析クエリのテストやデバッグを効率的に進める場面。
Amazon Managed Service for Apache Flink が AWS KMS によるカスタマー管理キー (CMK) のサポートを開始
投稿日: 2025年08月20日
何ができるようになったのか
Amazon Managed Service for Apache Flink で、AWS Key Management Service (KMS) を介したカスタマー管理キー (CMK) を使用してデータを暗号化できるようになりました。
何が嬉しいのか
顧客が自身の暗号化キーを管理できるようになり、データ暗号化に対するより詳細な制御が可能になります。
これまでとどう変わるのか
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これまで
- サービスの暗号化には、デフォルトでAWSが所有するキーが使用されていました。
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これから
- 顧客自身のキー(CMK)を使用してデータを暗号化できるようになります。
具体的なユースケース
- 高いセキュリティ要件やコンプライアンス要件を持つ組織が、Apache Flink を使用してストリーミングデータを処理する際に、自社で管理する暗号化キーを使用してデータを保護する。
Amazon MSK、標準ブローカー向けの Graviton3 ベース M7g インスタンスのサポートをさらに8つのAWSリージョンに拡大
投稿日: 2025年08月19日
何ができるようになったのか
Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) が、MSK プロビジョニング済みクラスタの標準ブローカーとして、Graviton3 ベースの M7g インスタンスを新たに8つのAWSリージョンでサポートするようになりました。対象リージョンは、AWS GovCloud (US-West), AWS GovCloud (US-East), Asia Pacific (Jakarta), Asia Pacific (Melbourne), Asia Pacific (Osaka), Europe (Zurich), Israel (Tel Aviv), Asia Pacific (Hong Kong) です。
何が嬉しいのか
同等の M5 インスタンスで実行されている MSK クラスタと比較して、コンピューティングコストを最大24%削減し、書き込みおよび読み取りスループットを最大29%向上させることができます。
これまでとどう変わるのか
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これまで
- これら8つのリージョンでは、標準ブローカーとして M7g インスタンスを利用できませんでした。
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これから
- 対象の8リージョンでも M7g インスタンスが利用可能になり、コスト削減とパフォーマンス向上の恩恵を受けられるようになります。
具体的なユースケース
- 対象の8リージョンで Amazon MSK を利用しており、より高いスループットとコスト効率を求める大規模なデータストリーミングパイプラインや、リアルタイム分析基盤などでの利用。
Amazon OpenSearch Service が AI による予測機能をサポート
投稿日: 2025年08月19日
何ができるようになったのか
Amazon OpenSearch Service にインデックスされた時系列データに対して、AIを活用した予測と可視化を生成できるようになりました。
何が嬉しいのか
ビジネス指標、ウェブサイトのトラフィック、システムパフォーマンス、インフラ使用率などの変化を予測するのに役立ちます。この機能はデータサイエンスやAIの専門知識を必要とせず、OpenSearchダッシュボードまたはOpenSearch UIを通じて利用できます。
これまでとどう変わるのか
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これまで
- OpenSearch内の時系列データから将来の値を予測するには、外部のツールや専門的な知識が必要でした。
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これから
- OpenSearchのダッシュボードやUIから直接、AIによる予測機能を簡単に利用できるようになります。
具体的なユースケース
- eコマースサイトが将来のウェブサイトトラフィックを予測し、インフラを事前にスケーリングする。
- IT部門がシステムのパフォーマンスメトリクスを監視し、将来の障害やリソース不足を予測してプロアクティブに対応する。
- ビジネスアナリストが売上データを分析し、将来の需要を予測して在庫管理を最適化する。
AWS Billing and Cost Management がカスタマイズ可能なダッシュボードの一般提供を開始
投稿日: 2025年08月21日
何ができるようになったのか
AWSの支出を単一の統合されたビューで視覚化し、分析するためのカスタマイズ可能なダッシュボードを作成できるようになりました。
何が嬉しいのか
AWS Cost Explorer、Savings Plans、リザーブドインスタンスのレポートからのデータを組み合わせ、コスト、使用状況、Savings Plansやリザーブドインスタンスの使用率/カバレッジに関する様々なウィジェットを作成できます。これにより、コストレポートを標準化し、組織内外のアカウントとダッシュボードを共有できます。この機能は追加料金なしで利用可能です。
これまでとどう変わるのか
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これまで
- コストと使用状況のデータを分析するには、Cost Explorer、Savings Plans、リザーブドインスタンスの各レポートを個別に見る必要がありました。
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これから
- 必要な情報を1つのカスタマイズ可能なダッシュボードに集約し、コストの全体像を素早く把握し、関係者と簡単に共有できるようになります。
具体的なユースケース
- 財務チームが、全社のAWSコスト、Savings Plansの適用率、部署ごとのコストの内訳を1つのダッシュボードで監視する。
- 開発チームリーダーが、担当プロジェクトのコストと使用状況を追跡し、予期せぬコスト増を早期に発見する。
- MSP(マネージドサービスプロバイダー)が、顧客ごとにカスタマイズされたコストレポートダッシュボードを作成し、共有する。
Amazon Bedrock、OpenAIのオープンウェイトモデルへの自動アクセスを提供開始
投稿日: 2025年08月19日
何ができるようになったのか
Amazon Bedrockで、OpenAIの2つのオープンウェイトモデル(gpt-oss-120b
とgpt-oss-20b
)へのアクセスが自動的に提供されるようになりました。
何が嬉しいのか
ユーザーはこれらのモデルへのアクセスを手動で有効にする必要がなくなり、Amazon BedrockコンソールおよびAWS SDKを介してデフォルトで利用できます。これにより、新しいサーバーレス基盤モデルへのアクセスが簡素化されます。
これまでとどう変わるのか
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これまで
- これらのモデルを利用するには、手動でアクセスを有効化する必要がありました。
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これから
- デフォルトでアクセスが有効になっており、すぐに利用を開始できます。ただし、アカウント管理者は引き続きIAMポリシーやSCP(Service Control Policies)を使用してモデルへのアクセスを制限できます。
具体的なユースケース
- 開発者が、
gpt-oss-120b
やgpt-oss-20b
といったオープンウェイトモデルを、事前の有効化作業なしに迅速にアプリケーションに組み込んでテストや開発を行う。 - 企業が、IAMポリシーを用いて特定のプロジェクトやチームにのみこれらのモデルへのアクセスを許可し、ガバナンスを維持しながら新しいAIモデルを安全に導入する。
TwelveLabsのPegasusモデルがバージニアとソウルで利用可能に
投稿日: 2025年08月21日
何ができるようになったのか
TwelveLabsの動画理解モデル「Pegasus 1.2」が、新たに米国東部(バージニア北部)とアジアパシフィック(ソウル)の2つのAWSリージョンで利用可能になりました。
何が嬉しいのか
これにより、合計4つのリージョン(オレゴン、アイルランド、バージニア北部、ソウル)でPegasus 1.2を利用できるようになりました。このモデルは、長編動画の映像、音声、テキストコンテンツからテキストを生成することができます。
これまでとどう変わるのか
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これまで
- Pegasus 1.2は、米国西部(オレゴン)と欧州(アイルランド)の2リージョンでのみ利用可能でした。
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これから
- 新たに2つのリージョンが追加され、より多くの地域のユーザーがこの動画理解モデルを利用しやすくなります。
具体的なユースケース
- バージニア北部やソウルリージョンをメインで利用しているメディア企業が、保有する長編動画コンテンツから自動的に要約やハイライトをテキストで生成する。
- グローバルにサービスを展開する教育プラットフォームが、各リージョンに保存された講義ビデオから内容をテキスト化し、検索可能なメタデータを作成する。
TwelveLabsとは、膨大な量の動画データを処理する生成 AI を活用し、次世代の動画インテリジェンスで顧客をサポートする、急成長中のスタートアップです。革新的なテクノロジーと実績のある専門知識によって可能になった規模で、人間と同じように視覚データを解釈できるマルチモーダル AI モデルを AWS 上でトレーニングおよびスケールしています。
Amazon EC2 I7iインスタンスが追加のAWSリージョンで利用可能に
投稿日: 2025年08月19日
何ができるようになったのか
高性能なストレージ最適化Amazon EC2 I7iインスタンスが、新たに以下のAWSリージョンで利用可能になりました。
- ヨーロッパ(フランクフルト、ロンドン)
- アジアパシフィック(マレーシア、シドニー、東京)
何が嬉しいのか
- 性能向上: 前世代のI4iインスタンスと比較して、コンピューティング性能が最大23%、価格性能が10%以上向上しました。
- ストレージの高速化と低レイテンシ: 第3世代AWS Nitro SSDにより、リアルタイムストレージ性能が最大50%向上し、ストレージI/Oのレイテンシが最大50%低減、さらにレイテンシのばらつきも最大60%低減されました。
- データベースのボトルネック解消: torn write prevention機能により、データベースのパフォーマンスが向上します。
これまでとどう変わるのか
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これまで
- I4iインスタンスが最新世代のストレージ最適化インスタンスでした。
- I7iインスタンスは限られたリージョンでのみ利用可能でした。
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これから
- I7iインスタンスがより多くのリージョンで利用可能になり、コンピューティングとストレージの両方で大幅な性能向上を実現します。
- I4iインスタンスと比較して、より高いIOPS性能、低いレイテンシ、安定したパフォーマンスをより広範囲の地域で活用できます。
具体的なユースケース
- 非常に高いランダムIOPS性能とリアルタイムの低レイテンシを必要とする、I/O集約型のワークロード。
- 中小規模(数TB)のデータセットを扱う高性能データベースやリアルタイム分析基盤など、レイテンシに敏感なアプリケーション。
さいごに
AWS Billing and Cost Management がカスタマイズ可能なダッシュボードの一般提供が開始されました。かなりコストの状況、変化、その要因がわかりやすくなっています。