今年前半のAWSアップデートを振り返り

AWS Summit Japan 2024のCommunityStageにて

Transcript

1. 今年前半の AWSアップデートを振り返り Shigeru Oda he/him 1
2. ・自己紹介 ・週刊AWS と 週刊AWSキャッチアップ ・今年前半のAWSアップデートサマリー ・今年前半のAWSアップデート振り返り ・Analytics ・Compute ・Databese ・Machine Learning ・Management Governance Agenda 2
3. 自己紹介 3
4. • 織田 繁（Shigeru Oda） • AWS Community Hero • Sansan株式会社 技術本部 Sansan Engineering Unit • 本日が息子の2歳の誕生日!! 4 自己紹介
5. • コミュニティ企画運営 • JAWS-UG 初心者支部 • 大規模イベント • グローバル24hオンラインイベント • 約5,000人参加オンラインイベント • 週刊AWS キャッチアップ 5 AWS HEROとしての活動紹介
6. 週刊AWS と 週刊AWSキャッチアップ 6
7. • 週刊AWS (https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/tag/週刊aws/) • AWSさんのブログ • 毎週のAWSアップデートを発信 • 週刊AWSキャッチアップ(https://jaws-ug.doorkeeper.jp/) • 週刊AWSを題材にコミュニティで毎週キャッチアップイベントを開催 • 基本的には金曜日21:00〜 1時間 7 週刊AWS と 週刊AWSキャッチアップ
8. こんな方はいませんか？ • 週刊AWSは見ている • AWS What’s newは見ている • SNSで流れてくるAWS Updateは見ている。 でもイマイチ、覚えてない、頭に入っていない。 8 言語化のオススメ
9. • 言語化しましよう。 • 誰か（社内、SNSの知り合い、コミュニティ）に壁打ちしましょう。 • 言語化することで、自分の声・言葉が頭に残ります。 • 言語化することで、自分ごとになり、色々調べることができます。 まずは毎週１個からでも、週刊AWSのキャッチアップをしてみましょう 9 言語化のオススメ
10. 今年前半のAWSアップデートサマリー 10
11. 862個 11 2024年01月-05月のUpdate数
12. 12 2024年01月-05月のUpdate数 ⇩Compulte ⇩Analytics ⇩Databese ⇩ Management Governance MachineLearning ⇩
13. 13 WordCloud
14. 今年前半のAWSアップデートサマリー ゼロETL 14
15. 15 ETLとは
16. 16 ゼロETLとは
17. 17 ゼロETLの現状（執筆時点）
18. Analytics 18 今年前半のAWSアップデート振り返り
19. 19 Analytics
20. OpenSearch API を使用して Amazon DocumentDB ドキュメントであいまい検索、同義 語検索、 横断検索、多言語検索などの高度な検索機能を利用できるようになります。 20 AWS が Amazon DocumentDB と Amazon OpenSearch Service のゼロ ETL 統合を発表
21. • 以下をBlue/Green対応なしで、変更可能 • 専用マスターノードの有無に関わらず、データノードの数を変更可能。 • ボリュームサイズ、ボリュームタイプ、IOPS、スループットを更新 21 Amazon OpenSearch ServiceのBlue/Greenなしでノード数・クラスタボリューム対応
22. 22 Amazon OpenSearch ServiceのBlue/Greenなしでノード数・クラスタボリューム対応
23. Amazon Aurora MySQL と Amazon Redshift のゼロ ETL 統合では、データフィルタリン グがサポートされるようになりました。これにより、特定のデータベースやテーブ ルをゼロ ETL 統合の一部として含めたり除外したりできるようになります。 23 Amazon AuroraとAmazon RedshiftのゼロETL統合がデータフィルタリングをサポート
24. 24 Amazon AuroraとAmazon RedshiftのゼロETL統合がデータフィルタリングをサポート
25. Compute 25 今年前半のAWSアップデート振り返り
26. 26 Compute
27. Amazon Elastic Container Registry (ECR) では、ECR のプルスルーキャッシュ機能でサ ポートされるアップストリームレジストリに GitLab コンテナレジストリが含まれる ようになりました。 27 Amazon ECR が GitLab.com にプルスルーキャッシュのサポートを追加
28. 28 Amazon ECR が GitLab.com にプルスルーキャッシュのサポートを追加
29. Amazon EC2 と AWS Fargate の両方で実行されている Amazon Elastic Container Service (ECS) ワークロードの Amazon Virtual Private Cloud (VPC) フローログを有効にして、す べてのネットワークフローの詳細なテレメトリ情報をエクスポートできるようにな りました。 Amazon ECS は、コンテナ化されたアプリケーションを簡単かつ効率的にデプロイお よび管理するのに役立ちます。VPC フローログを使用すると、VPC ネットワークト ラフィックに関する情報をキャプチャしてログに記録できます。今回のリリースで は、サービス名、ECS クラスター名、その他の ECS メタデータをフローログサブス クリプションに含めることができます。これらの追加のフローログフィールドによ り、ECS ワークロードの監視と問題のトラブルシューティングが容易になります 29 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) フローログ、Amazon Elastic Container Service (ECS) の サポートを拡張
30. 30 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) フローログ、Amazon Elastic Container Service (ECS) の サポートを拡張
31. Database 31 今年前半のAWSアップデート振り返り
32. 32 Database
33. AWS Backup は、Amazon Aurora 継続的バックアップの復元テストのサポートを発表 しました。AWS Backup 復元テストは、バックアップされているサポート対象の AWS リソースの自動的かつ定期的な復元テストを行うのに役立ちます。AWS Backup は、 サポート対象の AWS サービスやハイブリッドワークロードのデータ保護を一元化し て自動化する、フルマネージドサービスです。このリリースにより、AWS Backup の お客様は復元の準備状況をテストして、データ損失の可能性に備えたり、コンプラ イアンスや規制要件を満たすために Amazon Aurora 継続的バックアップの復元ジョ ブの所要時間を測定したりすることができます。 33 AWS Backup で Amazon Aurora 継続的バックアップの復元テストのサポートを開始
34. 34 AWS Backup で Amazon Aurora 継続的バックアップの復元テストのサポートを開始
35. Machine Learning 35 アップデートサマリー
36. 36 Machine Learning
37. Amazon Bedrock のナレッジベース (KB) は、検索拡張生成 (RAG) のために基盤モデル (FM) を社内データソースに安全に接続することで、より関連性の高い正確な応答を 提供します。Amazon Bedrockのガードレールがナレッジベースと統合されたことを お知らせいたします。ガードレールを使用すると、RAG アプリケーションの要件に 合わせてカスタマイズされた保護手段と責任ある AI ポリシーを組み込むことができ、 エンドユーザーエクスペリエンスの向上につながります。 37 Amazon Bedrock のナレッジベースでガードレールの設定が可能に
38. 38 Amazon Bedrock のナレッジベースでガードレールの設定が可能に
39. 39 Amazon Bedrock のナレッジベースでガードレールの設定が可能に
40. 40 Amazon Bedrock のナレッジベースでガードレールの設定が可能に
41. 41 Amazon Bedrock のナレッジベースでガードレールの設定が可能に
42. 42 Amazon Bedrock のナレッジベースでガードレールの設定が可能に
43. 43 Amazon Bedrock のナレッジベースでガードレールの設定が可能に
44. Amazon Bedrock のナレッジベース (KB) では、推論パラメーターを設定して、基礎モ デル (FM) によって生成される応答のパーソナライズをより細かく制御できるように なりました。 今回のリリースでは、オプションで推論パラメーターを設定して、基礎モデルに よって生成される応答のランダム性や長さなどのパラメーターを定義できます。温 度や top-p などのいくつかの設定を調整することで、生成されるテキストのランダ ム性や多様性を制御できます。 44 Amazon Bedrock のナレッジベースで推論パラメータの設定が可能に
45. 45 Amazon Bedrock のナレッジベースで推論パラメータの設定が可能に
46. Amazon Bedrock のナレッジベースを利用すると、基盤モデル (FM) を社内のデータ ソースに接続して、より関連性が高く、状況に応じた正確な回答を提供できます。 ナレッジベース (KB) では、個々のドキュメントで安全にリアルタイムでチャットす るためのセットアップ不要で低コストな方法が提供されるようになりました。 ナレッジベースでは、ベクトルデータベースを設定しなくても、データについて安 全に質問できるようになりました。質問する場合は、デスクトップからファイル (PDF など) をドラッグアンドドロップするか、S3 ファイルパスを指定するだけで、 すぐにデータについてのチャットを始められます 46 Amazon Bedrock のナレッジベースで個々のドキュメントから簡単に質問できるよう になりました
47. 47 Amazon Bedrock のナレッジベースで個々のドキュメントから簡単に質問できるよう になりました
48. 48 Amazon Bedrock のナレッジベースで個々のドキュメントから簡単に質問できるよう になりました 取り込んだファイルの一部 Ch2: Amazon EC2 で何ができますか? Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) がクラウド内のストレージを可能とするのとまったく同様 に、Amazon EC2 は、クラウド内での「コンピューティング」を可能にします。 Amazon EC2 のシンプ ルなウェブサービスインターフェイスによって、手間をかけず、必要な機能を取得および設定できま す。お客様のコンピューティングリソースに対して、高機能なコントロールが提供され、Amazon の 実績あるインフラストラクチャ上で実行できます。Amazon EC2 では、わずか数分間で新規サーバー インスタンスを取得して起動できるようになります。これにより、コンピューティング要件の変化に 合わせて、すばやく容量をスケールアップおよびスケールダウンできます。実際に使用した分のみ料 金が発生するため、Amazon EC2 はコンピューティングの経済性も変革します。
49. 49 Amazon Bedrock のナレッジベースで個々のドキュメントから簡単に質問できるよう になりました
50. Management Governance 50 今年前半のAWSアップデート振り返り
51. 51 Management Governance
52. 52 Amazon CloudWatch Internet Monitor コンソールでの IP プレフィックスの可視性
53. 53 Amazon CloudWatch Internet Monitor コンソールでの IP プレフィックスの可視性
54. 54 Amazon CloudWatch Internet Monitor コンソールでの IP プレフィックスの可視性
55. 55 Amazon CloudWatch Internet Monitor コンソールでの IP プレフィックスの可視性
56. 56 AWS CloudFormationのスタック作成高速化 ・AWS CloudFormation でスタック作成が最大 40% 高速化 ・AWS CloudFormation でスタック操作の新しい検証チェックにより開発からテスト までのサイクルを高速化
57. 57 AWS CloudFormationのスタック作成高速化
58. 58 AWS CloudFormationのスタック作成高速化
59. 59 最後に
60. Thank you! Shigeru Oda https://x.com/OutputSeq 60