週刊AWS 2024.05.06週

AWS Amplify Gen 2 の一般提供を開始しました。Gen 2 は、コードファー ストの開発体験がコンセプトとなっており、フロントエンドエンジニアが利 用する TypeScript 言語をそのまま活用して、認証バックエンド、データバ ックエンド、ストレージバックエンドなどの構成を表現し、構築が出来ます。 元々の Gen 1 Amplify ではバックエンド環境を構築するときに、Amplify CLI を利用して構築しており、使い方の学習や、実現できる内容を理解する ハードルがありました。Gen 2 は、TypeScript でコードを基にバックエンド を表現できるようになり、IDE 上の IntelliSense 自動補完機能を活用しなが ら、プログラマに馴染みのある手法で開発がやりやすくなりました。新たに Amplify を利用する場合は、Gen 2 の利用をおすすめします。Gen 1 を利用 している場合は、Gen 2 へ移行ツールが、今後利用できる予定となっていま す。それまでは、引き続き現在の Gen 1 をご利用ください。 AWS Amplify Gen 2 is now generally available

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amplify-gen2-ga/ AWS Amplify Gen 2 is now generally available

Amazon RDS for Oracle で、19c、21c を対象にした 2024 年 4 月のリ リースアップデート (RU) を提供しました。パッチ適用やバグ修正など が盛り込まれております。リリースアップデートの詳細は、RDS for Oracle のリリースノートをご覧ください。自動マイナーバージョンアッ プグレード (AmVU) オプションが有効になっている場合、お客様の DB インスタンスは、6〜8週間で最新の四半期 RU にアップグレードされま す。これらのアップグレードはメンテナンスウィンドウ中に行われます。 Amazon RDS for Oracle now supports April 2024 Release Update

Amazon Bedrock Studio のプレビューを開始しました。Bedrock Studio は Knowledge Bases、Agents、Guardrails なども活用しながら、Generative AI のプロトタイプを開発するウェブベースの開発環境です。生成 AI アプリ ケーションの開発スピードを加速できるメリットがあります。Knowledge Bases や Agents を活用して、会社内のデータや外部の API と連携しながら 生成 AI を利用する環境をすぐに構築し、使い勝手を確かめながら導入効果 の測定などにご活用いただけます。また、会社の ID 認証基盤 (例 : Microsoft Entra ID, Google Workspace など) を使って Bedrock Studio へアクセスを提 供でき、AWS マネジメントコンソールへ権限付与なしにご利用いただける ため、組織内の展開がやりやすくなる仕組みがあります。 Announcing Amazon Bedrock Studio preview

https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/build-generative-ai-applications- with-amazon-bedrock-studio-preview/ Announcing Amazon Bedrock Studio preview

Agents for Amazon Bedrock で Provisioned Throughput のサポートを開 始しました。Provisioned Throughput は、トークンを処理するリソース を事前に準備することで、一定の保証されたスループットを提供するも のです。通常のオンデマンド利用の際には、決められた上限が設定され ており、使い方によってはスロットリングエラーが発生する場合があり ます。今回発表した Provisioned Throughput を使うことで事前に必要な リソースが確保でき、エラーの発生を抑えることが可能になります。 Agents for Amazon Bedrock now supports Provisioned Throughput pricing model

https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prov-thru- purchase.html デルの Provisioned Throughput を購入するときに、そのモデルのコミッ トメントのレベルと、割り当てるモデルユニット（MU）数を指定しま す。 https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/?nc1=h_ls Agents for Amazon Bedrock now supports Provisioned Throughput pricing model

Amazon Bedrock で、新たに Amazon Titan Text Premier モデルを提供開始 しました。Amazon Titan Text Premier は、高度で高性能、かつコストパフ ォーマンスに優れた LLM で、エンタープライズグレードのテキスト生成ア プリケーションに最適な性能を発揮するよう設計されています。個人的に注 目しているのが、高性能なモデルに加えて Token あたりのコストが安価な 点です。1,000 input token あたり$0.0005、1,000 output token あたり $0.0015 となっており、比較的安価な料金帯となっています。現在のところ、 日本語は明確なサポートとしては含まれておりませんが、「日本語で回答し て」といったリクエストを行うと、日本語の回答が得られることもありまし た。バージニア北部リージョンでご利用いただけます。 Amazon Titan Text Premier is now available in Amazon Bedrock

https://aws.amazon.com/blogs/aws/build-rag-and-agent-based- generative-ai-applications-with-new-amazon-titan-text-premier- model-available-in-amazon-bedrock/ Amazon Titan Text Premier is now available in Amazon Bedrock

Amazon Lightsail で、16 vCPU と 64 GB メモリの大きなインスタンス バンドルが新たに提供されるようになりました。高性能インスタンスバ ンドルは、大きな負荷の増加に対処できる能力が必要な一般的なワーク ロードに最適です。この新しいバンドルを使えば、ウェブおよびアプリ ケーションサーバー、大規模データベース、仮想デスクトップ、バッチ 処理、エンタープライズアプリケーションなどを実行できます。Linux オペレーティングシステム (OS) で利用可能です。Windows ベースのも のは提供していません。 Announcing a larger instance bundle for Amazon Lightsail

Announcing a larger instance bundle for Amazon Lightsail

Announcing a larger instance bundle for Amazon Lightsail

Amazon SageMaker と Amazon DataZone の統合が提供されるようになりま した。DataZone は、組織内に存在するデータの意味を解説する管理機能、 検索を行い欲しいデータを探索するデータカタログ機能、セキュリティを意 識したデータ共有機能などがあります。アップデートで、SageMaker Studio の画面から DataZone 上で管理されているデータを検索し利用する機 能が追加されました。機械学習エンジニアがデータを使ってモデルを作成し ていく際に、どんなデータが組織内に存在しているか簡単に把握できるよう になり、試行錯誤に伴うデータ探索の時間を削減できるようになりました。 また、機会学習エンジニアが作成したモデルや特徴量データをカタログに公 開することもできるようになり、作成した成果物を組織内に共有し、互いの コラボレーションがやりやすくなる機能があります。 Amazon SageMaker now integrates with Amazon DataZone to help unify governance across data and ML assets

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker- now-integrates-with-amazon-datazone-to-streamline-machine- learning-governance/ Amazon SageMaker now integrates with Amazon DataZone to help unify governance across data and ML assets

テキストデータから音声を合成する際に利用できる Amazon Polly で、 表現力豊な 3 つの Generative エンジンを追加しました。今回のアップ デートで、アメリカ英語音声としてルースとマシュー、イギリス英語音 声としてエイミーが追加されました。AWS マネジメントコンソールで 簡単に試してみると、英語のアクセントなどがとてもネイティブ感があ り、クリアなサウンドに聞こえました (聞き分けられるほどの英語スキ ルはないですが…)。新しい 3 音声は、バージニア北部リージョンでご利 用いただけます。 New Generative Engine with three synthetic English Polly voices

Hello, are you enjoying the weekly AWS catch-up? If you can meet at AWS Summit Japan, I would be happy if you could say hello. 音試してみますか。 Amazon SageMaker now integrates with Amazon DataZone to help unify governance across data and ML assets

Amazon Cognito で、マシン間認証 (Machine-to-Machine) の価格設定を 導入しました。従来あるユーザーベースの価格設定は、変更ありません。 マシン間認証とは、ユーザー (人間) による操作ではなく、システム間や アプリケーション間の認証連携の際に適用されるものです。具体的には、 Amazon Cognito でアプリクライアントのクレデンシャルを発行し、そ れを連携したいシステム側で利用することで、新しい料金体系が適用さ れます。新しい料金体系は、アプリクライアントごとの毎月課金と、ア クセストークンの発行数による従量課金となります。 Amazon Cognito introduces tiered pricing for machine-to-machine (M2M) usage

Amazon Cognito introduces tiered pricing for machine-to-machine (M2M) usage

Amazon QuickSight で SPICE 容量の自動購入 API を新たに追加しまし た。以前は、QuickSight のウェブコンソール画面から、SPICE 自動購入 を手動で ON にする作業が必要でした。この API 追加によって、AWS SDK や AWS CLI などを使ってプログラム側から自動的に自動購入を ON に指定できるようになり、シームレスな環境作成が実現できます。 Amazon QuickSight launches SPICE capacity auto-purchase API

Amazon QuickSight launches SPICE capacity auto-purchase API

Amazon QuickSight launches SPICE capacity auto-purchase API

Amazon RDS for PostgreSQL で、データベースにベクトルデータを保存す る用途などに利用できる pgvector 0.7.0 をサポートしました。pgvector 0.7.0 では、新たにベクトルデータを保存するためのデータ型として、 halfvec が追加されました。これは、いままで 32 ビットでベクトルデータ を保存していたことに対して、半分の 16 ビットで保存できるようになり、 データキャッシュなどを行う際のメモリ使用量を半分でき、コストパフォー マンスを改善できるうれしさがあります。また、halfvec は新たにベクトル データを格納する際の index build time を早くできる特性をもっており、よ り高速な利用を期待できます。生成 AI の Embedding や、自然言語処理、画 像認識などの分野で役立つアップデートとなります。利用できるバージョン の制限があり、PostgreSQL 16.3、15.7、14.12、13.15、12.19 のバージョ ンで実行可能です。 Amazon RDS for PostgreSQL supports pgvector 0.7.0