Tweet
Tweet

Slide 1

Slide 1 text

週間AWS 2023.09.25週

Slide 2

Slide 2 text

オンプレミスのハードウェアを触ってきたエンジニアの方にとっては懐 かしく感じるかもしれませんが、Amazon EC2ではシリアルコンソール にアクセス可能です。このシリアルコンソールへのアクセス機能が大阪 リージョンをはじめ11のリージョンでご利用いただけるようになりまし た。 Amazon EC2 Serial Consoleが大阪ほか10のリージョンでご利用可能に

Slide 3

Slide 3 text

Q : シリアルコンソールってなに？ A : サーバーに直接繋がっているモニタやキーボード Q : シリアルコンソールで何が嬉しい？ A : sshができない環境でも使える、再起動中・停止中にも接続され続け 起動時のブートメッセージを確認できる。 Amazon EC2 Serial Consoleが大阪ほか10のリージョンでご利用可能に

Slide 4

Slide 4 text

Amazon EC2 Serial Consoleが大阪ほか10のリージョンでご利用可能に

Slide 5

Slide 5 text

Amazon EC2 Serial Consoleが大阪ほか10のリージョンでご利用可能に

Slide 6

Slide 6 text

sshでログインしてPass初期化 $ sudo passwd root Changing password for user root. New password: Retype new password: passwd: all authentication tokens updated successfully. Amazon EC2 Serial Consoleが大阪ほか10のリージョンでご利用可能に

Slide 7

Slide 7 text

シリアルコンソールでログイン Amazon EC2 Serial Consoleが大阪ほか10のリージョンでご利用可能に

Slide 8

Slide 8 text

Amazon EC2 Serial Consoleが大阪ほか10のリージョンでご利用可能に 再起動中

Slide 9

Slide 9 text

Amazon DynamoDBで、増分エクスポート機能(Incremental Export)が利 用できるようになりました。指定した時間間隔内で変更されたデータの みをエクスポートするという風に動作し、DynamoDBで発生した変更を 順次データレイクに流し込み分析する、といった用途で便利な機能です。 Amazon DynamoDBがAmazon S3に対する増分エクスポートに対応

Slide 10

Slide 10 text

Amazon DynamoDBがAmazon S3に対する増分エクスポートに対応

Slide 11

Slide 11 text

Amazon DynamoDBがAmazon S3に対する増分エクスポートに対応

Slide 12

Slide 12 text

AWS Gravitonプロセッサを搭載したHPC向けのEC2インスタンス、 Hpc7gインスタンスが東京・アイルランド・GovCloud(米国西部)の各リ ージョンでご利用いただけるようになりました。 Amazon EC2 Hpc7gインスタンスが東京リージョンほか2つのリージョンで利用可能に

Slide 13

Slide 13 text

EC2 Hpc7gインスタンスは、気象や数値流体力学（CFD）などの計算集 約型のハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）ワークロードに おいて、同世代のインスタンスと比較してパフォーマンスが最大60%向 上します。Hpc7gインスタンスでHPCクラスタを拡張し、CFD、天気予 報、分子動力学などの計算集約型ワークロードを実行できます。Hpc7g インスタンスを使用することで、HPCクラスタ全体で最大数万コアを使 用した複雑な計算を、高いパフォーマンスと低いコストで実行できます。 Amazon EC2 Hpc7gインスタンスが東京リージョンほか2つのリージョンで利用可能に

Slide 14

Slide 14 text

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)がApache Kafkaのバージョン3.5.1をサポートしました。新規に起動するクラスタ と、既存のクラスタの双方でご利用いただけます。 Amazon MSKがApache Kafkaのバージョン3.5.1をサポート

Slide 15

Slide 15 text

Amazon MSKがApache Kafkaのバージョン3.5.1をサポート

Slide 16

Slide 16 text

Amazon MSKがApache Kafkaのバージョン3.5.1をサポート

Slide 17

Slide 17 text

Amazon MSKがApache Kafkaのバージョン3.5.1をサポート

Slide 18

Slide 18 text

Amazon EKSとAmazon EKS DistroでKubernetesのバージョン1.28がご 利用いただけるようになりました。 Amazon EKSとAmazon EKS DistroでKubernetesのバージョン1.28をサポート

Slide 19

Slide 19 text

Amazon Chime SDKを利用すると、リアルタイムのビデオ通話・音声通 話の機能をアプリケーションに簡単に追加することが可能です。今回、 ミーティングを作成・管理するためのAmazon Chime SDK meeting API のエンドポイントが東京を始め6つのリージョンでご利用いただけるよ うになりました。 Amazon Chime SDK meetings APIのエンドポイントが東京ほか5つのリージョンでご利 用可能に

Slide 20

Slide 20 text

Amazon Chime SDK meetings APIのエンドポイントが東京ほか5つのリージョンでご利 用可能に

Slide 21

Slide 21 text

Amazon S3でHead/Get APIをリクエストした際に、削除マーカーの最終 更新日時(Last-Modified Time)情報を取得できるようになりました。バー ジョニングが有効になっているバケットでは、オブジェクト削除を行う とデータが物理的に削除される代わりに削除マーカーが作成され、削除 されている状態を論理的に表現します。この削除マーカーの最終更新日 時が取得できるようになったということは、データ削除が行われた日時 を容易に追跡できるようになった事を意味します。バケット内で発生し た変化をトラッキングする必要がある場合に便利な機能です。 Amazon S3で削除マーカーに対する最終更新日時を提供開始

Slide 22

Slide 22 text

Amazon S3で削除マーカーに対する最終更新日時を提供開始

Slide 23

Slide 23 text

いわゆる踏み台サーバを利用することなく、パブリックなIPアドレスを 持たないインスタンスへのSSH/RDP接続を可能にするEC2 Instance Connectが、大阪リージョンをはじめ11のリージョンで利用できるよう になりました。 Amazon EC2 Instance Connectが大阪リージョンほか10のリージョンで利用可能に

Slide 24

Slide 24 text

Amazon EC2 Instance Connectが大阪リージョンほか10のリージョンで利用可能に

Slide 25

Slide 25 text

基盤モデルを利用した生成系AIアプリケーションを簡単に開発・スケー リングできるようにするためのサービス、Amazon Bedrockが一般利用 開始になりました。様々な用途に合わせてAI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI, Amazonなどが提供する基盤モデルから最適なものを 選択し、APIを利用してアプリケーションから呼び出すことで、アプリ ケーションの開発や運用維持を容易に実現します。 Amazon Bedrockが一般利用開始に

Slide 26

Slide 26 text

Amazon Bedrockが一般利用開始に

Slide 27

Slide 27 text

Amazon Bedrockが一般利用開始に

Slide 28

Slide 28 text

Amazon Bedrockが一般利用開始に

Slide 29

Slide 29 text

Amazon Bedrockが一般利用開始に

Slide 30

Slide 30 text

Amazon Bedrockが一般利用開始に

Slide 31

Slide 31 text

自然言語テキストを数値表現に変換する埋め込みモデルであるAmazon Titan Embeddingsが一般利用開始になりました。単語やフレーズ、ドキ ュメントなどの自然言語を利用して、意味的な類似性に基づいて検索し たりパーソナライズする際に利用でき、検索拡張生成(RAG)という生成 系AIアプリケーションで利用されるアプローチにも応用可能です。Titan Embeddingsは25の言語（英語、日本語など）をサポートしています。 Amazon Titan Embeddingsが一般利用開始に

Slide 32

Slide 32 text

Titan Text は、要約、テキスト生成 (ブログ記事の作成など)、分類、オ ープンエンドの Q&A、情報抽出などのタスクのための生成系大規模言 語モデル (LLM) です Titan Embeddings は、テキスト入力 (語句、場合によってはより大きな テキスト単位) を、テキストのセマンティックな意味を含む数値表現 (埋 め込み表現と呼ばれる) に変換する LLM です。この LLM はテキストを 生成しませんが、埋め込み表現を比較することで、単語のマッチングよ りも関連性が高く文脈に沿った応答を生成できるため、パーソナライゼ ーションや検索などのアプリケーションに役立ちます Amazon Titan Embeddingsが一般利用開始に

Slide 33

Slide 33 text

Amazon QuickSightで3つのGenerative BI(生成系BI)機能をプレビューで きるようになり、自然言語で指示することで求める出力結果を得ること ができるようになりました。ひとつめはどのように可視化したいかを指 示できる機能。ふたつめは複雑な計算を実行する機能。みっつめはダッ シュボード上のグラフなどの見た目を調整する機能です。ちなみに、 QuickSightのGenerative BI機能はAmazon Bedrockを利用して構築され ています。 Amazon QuickSightのGenerative BI機能によるダッシュボード作成がプレビュー可能に

Slide 34

Slide 34 text

Amazon QuickSightのGenerative BI機能によるダッシュボード作成がプレビュー可能に

Slide 35

Slide 35 text

Amazon QuickSightのGenerative BI機能によるダッシュボード作成がプレビュー可能に

Slide 36

Slide 36 text

Amazon QuickSightのGenerative BI機能によるダッシュボード作成がプレビュー可能に

Slide 37

Slide 37 text

Amazon QuickSightのGenerative BI機能によるダッシュボード作成がプレビュー可能に

Slide 38

Slide 38 text

コード開発不要で機械学習による予測を可能にするAmazon SageMaker Canvasで、精度とパフォーマンスを向上するためのアップデートが行わ れました。予測モデルの作成が最大50%高速になり、同時にモデルを利 用した予測処理も最大45%高速になりました。 Amazon SageMaker Canvasによる予測が最大50%高速に

Slide 39

Slide 39 text

Amazon SageMaker Canvasによる予測が最大50%高速に

Slide 40

Slide 40 text

Amazon SageMaker Canvasによる予測が最大50%高速に

Slide 41

Slide 41 text

Amazon SageMaker Canvasによる予測が最大50%高速に

Slide 42

Slide 42 text

Amazon SageMaker Canvasによる予測が最大50%高速に

Slide 43

Slide 43 text

Amazon SageMaker Canvasによる予測が最大50%高速に

Slide 44

Slide 44 text

Amazon SageMaker Canvasによる予測が最大50%高速に

Slide 45

Slide 45 text

継続的な脆弱性管理を自動的かつ大規模に実行することを容易にする、 Amazon Inspectorが大阪リージョンをはじめ4つのリージョンでご利用 可能になりました。 Amazon Inspectorが大阪ほか3つのリージョンで利用可能に

Slide 46

Slide 46 text

Amazon Inspectorが大阪ほか3つのリージョンで利用可能に "NB[PO&$ɺ"84-BNCEBؔ਺ɺ"NB[PO&$3