JAWS-UG主催 週間AWSキャッチアップ（2023/09/25週）

https://jaws-ug.doorkeeper.jp/events/164381

Transcript

1. 週間AWS 2023.09.25週
2. 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
3. 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
4. Amazon EC2 Serial Consoleが大阪ほか10のリージョンでご利用可能に
5. Amazon EC2 Serial Consoleが大阪ほか10のリージョンでご利用可能に
6. 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
7. 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
8. 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
9. 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
10. Amazon DynamoDBがAmazon S3に対する増分エクスポートに対応
11. Amazon DynamoDBがAmazon S3に対する増分エクスポートに対応
12. 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
13. 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
14. 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
15. Amazon MSKがApache Kafkaのバージョン3.5.1をサポート
16. Amazon MSKがApache Kafkaのバージョン3.5.1をサポート
17. Amazon MSKがApache Kafkaのバージョン3.5.1をサポート
18. 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
19. 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
20. 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
21. 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
22. Amazon S3で削除マーカーに対する最終更新日時を提供開始
23. 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
24. 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
25. 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
26. Amazon Bedrockが一般利用開始に
27. Amazon Bedrockが一般利用開始に
28. Amazon Bedrockが一般利用開始に
29. Amazon Bedrockが一般利用開始に
30. Amazon Bedrockが一般利用開始に
31. 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
32. 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
33. 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
34. 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
35. 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
36. 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
37. 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
38. 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
39. Amazon SageMaker Canvasによる予測が最大50%高速に
40. Amazon SageMaker Canvasによる予測が最大50%高速に
41. Amazon SageMaker Canvasによる予測が最大50%高速に
42. Amazon SageMaker Canvasによる予測が最大50%高速に
43. Amazon SageMaker Canvasによる予測が最大50%高速に
44. Amazon SageMaker Canvasによる予測が最大50%高速に
45. 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
46. Amazon Inspectorが大阪ほか3つのリージョンで利用可能に "NB[PO
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