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#23 JAWS-UG主催 週刊AWSキャッチアップ(2024/03/11週)

#23 JAWS-UG主催 週刊AWSキャッチアップ(2024/03/11週)

ShigeruOda

March 22, 2024
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  1. Amazon RDS for Db2 で X2iedn インスタンスが利用可能なリージョン が拡大され、東京・大阪両リージョンでも利用可能になりました。 X2iednは高いコンピューティング能力(最大128 vCPU)、大容量メモリ

    (最大4 TB)、高いストレージスループット(最大256K IOPS)、32:1のメモ リ対vCPU比を提供するように設計された、大規模DB用途に向いたイン スタンスです。 Amazon RDS for Db2 expands support for X2iedn instances in additional regions
  2. アプリケーションに記載している認可処理をオフロード出来る、以下は一例 permit ( principal in Role::”SalesTeams”, action in [Action::”view”], resource

    == Photo::”test.94.jpg” ) when { resource.accesslevel == “public” && principal.location == “USA” && context.request_client_ip == “222.222.222.222” }; Amazon Verified Permissions increases default quotas for authorization APIs Roleベース 属性ベース
  3. Amazon CloudWatch Container Insights with Enhanced Observability for EKS がクラスター上のNVIDIA

    GPUに対して、observability (観測性) を提供するようになりました。この機能はCloudWatch Observability Add-on をクラスター上に導入することで利用可能です。これにより、 GPU利用率やメモリの使用率の観測が容易になり、分散トレーニング時 にリソースが効率的に利用されているかを確認しやすくなります。 CloudWatch Container Insights now delivers observability for NVIDIA GPUs on EKS
  4. AWS CloudFormation でスタック作成のスピードが最大40%速くなる改 善が行われました。これまでスタックのイベントとしては CREATE_IN_PROGRESS と CREATE_COMPLETE のみでしたが、新た に CONFIGURATION_COMPLETE

    が導入されました。これはAWSサー ビスとの整合性チェックが完了するのを待ち始めたことを表すものです が、これを利用して CREATE_COMPLETE を待たずに依存するリソース のプロビジョニングを開始することができるようになりました。これに より待ち時間が減り、スタック作成が高速化されます。 Experience up to 40% faster stack creation with AWS CloudFormation
  5. Amazon SageMaker Canvas と SageMaker Model Registry との統合が拡 張され、時系列予測モデルと SageMaker

    JumpStart を利用したファイン チューニングされた基盤モデル(FM)を利用するよう拡張されました。こ れによりワンクリックで、Amazon SageMaker Canvas で構築されたこ れらの ML モデルを SageMaker Model Registry 登録することができ、 本番環境へのデプロイを簡素化します。 Operationalize forecasting models and Fine-tuned FMs with SageMaker Canvas
  6. Amazon SageMaker Canvas ⇩ SageMaker Model Registry ⇩ SageMaker JumpStart

    ⇩ リリース Operationalize forecasting models and Fine-tuned FMs with SageMaker Canvas
  7. Amazon S3 Connector for PyTorch で、PyTorch Lightning モデルのチェ ックポイントをAmazon S3に直接保存することをサポートしました。こ

    れによりトレーニングジョブのコストとパフォーマンスを改善します。 PyTorch Lightningは、PyTorchによるトレーニングのためのハイレベル なインターフェースを提供するOSSのフレームワークです。これまでの ように、Amazon EC2インスタンスストレージにいったん保存する方式 よりも最大40%高速になることが期待できます。 Amazon S3 Connector for PyTorch now supports writing checkpoints with PyTorch Lightning
  8. Amazon Elastic File System(Amazon EFS)は、フルマネージドのNFS サービスです。今回ファイルシステムあたりのスループットを、読みと りを最大 20 GiB/sに、書き込みを最大 5

    GiB/sにそれぞれ性能向上させ ました(以前はそれぞれ10 GiB/sと、3 GiB/sでした)。先日、EFSの機 能解説動画と資料が公開されたので、こちらも合わせてご覧ください。 Amazon EFS now supports up to 20 GiB/s of throughput
  9. Anthropic の基盤モデル(FM)である Claude 3 Haiku が Amazon Bedrock で利用可能になりました。Claude 3

    ファミリー(Claude 3 Opus、 Claude 3 Sonnet、Claude 3 Haiku)は、Anthropic の次世代の最先端モ デルであり、その中でも Haiku は高速なレスポンスを提供するのが特徴 です。詳細はこちらのブログをご覧ください。これにより、Cloud 3 フ ァミリーのうち、SonnetとHaikuがBedrock上で利用可能になりました。 なおOpusも近日の提供開始が予告されています。 Anthropic’s Claude 3 Haiku Model now available on Amazon Bedrock
  10. Application Load Balancer (ALB)で、クライアントとロードバランサー 間の通信における HTTP Client Keepalive の時間を設定できるようにな りました。HTTP

    Client keepaliveはALBがクライアントとのHTTP接続 を維持する最大時間を指定するもので、最小60秒から最大7日間の値を 設定できるようになりました(デフォルトは3600秒です)。 Application Load Balancer enables configuring HTTP client keepalive duration
  11. Amazon Timestream for InfluxDBの特徴 ほぼリアルタイムの時系列クエリや、Flux クエリの使用など InfluxDB の特定の機能が必要な場合に使用します Timestream for

    LiveAnalyticsの特徴 1 分間に数十ギガバイト以上の時系列データを取り込み、ペタバイト級 の時系列データに対して SQL クエリを数秒で実行する必要がある場合に 適しています。 Amazon Timestream for InfluxDB is now generally available