AWS What's New Digest

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2026年04月18日 ​

[Ec2] Amazon EC2 High Memory U7i instances now available in AWS Asia Pacific (Singapore) region ​

概要 ​

Amazon EC2 High Memory U7iファミリの大容量インスタンス（u7i-8tb.112xlarge、u7i-12tb.224xlarge）が、AWS アジアパシフィック（シンガポール）リージョンで利用可能になりました。大容量DDR5メモリと高いvCPU数・ネットワーク/EBS帯域を備え、インメモリDBやトランザクション処理に最適化されています。

変更内容・新機能の詳細 ​

U7i-8TB（u7i-8tb.112xlarge）は8TiB DDR5メモリと448 vCPU、U7i-12TB（u7i-12tb.224xlarge）は12TiB DDR5メモリと896 vCPUを提供します。両インスタンスはカスタム第4世代Intel Xeon Scalable（Sapphire Rapids）プロセッサを採用し、Amazon EBS向けに最大100 Gbpsの帯域、ネットワーク帯域最大100 Gbps、ENA Express対応による低遅延・高スループットのネットワークをサポートします。これにより、大規模なインメモリデータベース（SAP HANA、Oracle、SQL Server など）や高速なトランザクション処理、データロード／バックアップ処理の短縮が可能になります。詳細やその他の高メモリインスタンス情報は High Memory instances ページを参照してください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: エンタープライズのDB管理者、データプラットフォームチーム、SRE/運用チーム
  • 利用シーン: SAP HANA等のミッションクリティカルなインメモリDBの本番稼働、大規模トランザクション処理、メモリ集約型キャッシュや分析ワークロード
  • 運用効果: 大容量メモリでメモリ内処理率が向上しI/O待ち削減、100 GbpsのEBS/ネットワーク帯域とENA Expressによりデータロード・バックアップ・レプリケーションが高速化
  • スケーラビリティ: 単一インスタンスで8TiB/12TiBのメモリを確保できるため、クラスタ分割回避やアプリケーション単位の簡素化が可能

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: ec2:RunInstances、iam:PassRole（インスタンスプロファイル使用時）、ec2:CreateVolume/AttachVolume などの権限が必要です。事前に権限を確認してください。
  • リージョン制限: 本リリースは Asia Pacific (Singapore) リージョンで利用可能です。他リージョンでは未提供の可能性があるため、利用前にリージョンの可用性を確認してください。
  • vCPUクォータ: 大型インスタンスは vCPU数が多いため、アカウントの vCPU クォータ（ソフト上限）超過に注意し、必要に応じて引き上げ申請が必要です。
  • EBS/ネットワーク制限: 最大100 Gbps をサポートしますが、実効スループットは EBS ボリュームタイプ（スループット最適化やio2等）やストレージ設計、ネットワーク構成に依存します。EBSスループット／IOPS の上限やAWS側のスロットリングに注意してください。
  • OS/ソフトウェア互換性: ミッションクリティカルDBを稼働させる場合は、ベンダー（SAP/Oracle/Microsoft等）による該当インスタンスタイプのサポート／認定（HANA認定インスタンス等）を事前に確認してください。
  • ライセンスとコスト: 大容量インスタンスはオンデマンド/リザーブドともに高コストになります。DBライセンス（特にOracleやSQL Server）をCPUベースで保有する場合のコスト影響を評価し、必要に応じてリザーブド/Saving Plansの検討やBYOLポリシーの確認を行ってください。
  • 移行注意点: 既存オンプレや他インスタンスからの移行ではメモリ構成やNUMAトポロジー、OSカーネルパラメータ調整（hugepages等）の最適化が必要になる場合があります。
  • 特になし: 該当しない場合は "特になし" としてください。

参考情報 ​

[Aiml] Amazon SageMaker HyperPod now supports flexible instance groups ​

概要 ​

Amazon SageMaker HyperPodが「Flexible instance groups」機能をサポートしました。1つのインスタンスグループ内で複数のインスタンスタイプと複数サブネットを指定でき、優先度に基づくフォールバックやマルチサブネット分散が可能になります。

変更内容・新機能の詳細 ​

新しいInstanceRequirementsパラメータで、インスタンスタイプの優先順リストと複数サブネットを単一のインスタンスグループに定義できます。HyperPodは優先度の高いタイプを優先してプロビジョニングし、指定タイプで容量が不足する場合は自動的に次の優先度のタイプへフォールバックします。これにより、従来必要だった「インスタンスタイプ×アベイラビリティゾーン」ごとの個別インスタンスグループ作成・管理が不要になり、クラスター設定、スケーリング、パッチ適用、監視の運用負荷が軽減されます。トレーニング用途では、同一アベイラビリティゾーン内で複数サブネットを指定することでサブネットIP枯渇を回避できます。推論用途では手動スケーリング時に優先度に基づく自動フォールバックが行われ、Karpenterオートスケーリングを使う場合は単一のフレキシブルインスタンスグループを参照させるだけで、Karpenterがサポートされるインスタンスタイプを自動検出し、Pod要件に基づいて最適なタイプとAZをプロビジョニングします。作成・更新はCreateCluster/UpdateCluster API、AWS CLI、AWS Management Consoleで可能です。対応はEKSオーケストレータを使うHyperPodクラスタに限られ、SageMaker HyperPodがサポートされるリージョンで利用できます。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: SageMakerで大規模トレーニングや推論クラスタ運用を行う機械学習エンジニア、SRE、クラウド運用チーム
  • 利用シーンまたは効果: 容量変動やスポット/オンデマンド混在、AZ間のキャパシティ不足に耐性が必要なトレーニング・推論ワークロード。コスト最適化のために複数タイプを優先度付きで使いたい場面
  • 運用効果: インスタンスグループ数を削減してクラスタ構成・スケーリング・パッチ・監視の運用負荷を低減。サブネット枯渇の軽減と、インスタンスタイプ切替の自動化により手動リトライを不要化

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: CreateCluster/UpdateClusterや関連のEC2/EKS操作を行うための適切なIAM権限が必要です。Karpenter利用時はKarpenter用のEC2関連権限（RunInstances等）とIAM設定を確認してください
  • リージョン制限: EKSオーケストレータを使用するHyperPodクラスタで利用可能。SageMaker HyperPodがサポートされているリージョンのみ対応です
  • コスト: 複数インスタンスタイプの混在により安価なタイプへのフォールバックでコスト削減が期待できますが、異なるタイプ混在による性能差や課金の変動に注意してください
  • 互換性／性能: 異なるインスタンスタイプを混在させると、GPUやネットワーク性能がばらつき分散学習の収束や性能に影響する可能性があります。分散トレーニングフレームワークや通信ライブラリの互換性を事前検証してください
  • サブネット／IP容量: 複数サブネットを指定可能ですが、各サブネットのIPアドレス容量、ルート/セキュリティグループ、NACL設定を確認してください。トレーニングでのマルチサブネット配分はサブネット内IP枯渇回避に有効です
  • API/CLI/Console: CreateCluster/UpdateCluster API、AWS CLI、Management Consoleからフレキシブルインスタンスグループを作成できます。既存の個別インスタンスグループからの移行手順はドキュメントを参照してください
  • Karpenter連携: KarpenterはFlexible instance groupを参照してサポートされるインスタンスタイプを自動検出し、Pod要求に応じて最適なタイプ/AZをプロビジョニングします。Karpenterのバージョンや設定が必要な場合があるため公式ドキュメントを確認してください
  • その他注意点: 機能の細かな制限（インスタンス数上限、インスタンスタイプの指定方法の制約など）はドキュメントで確認してください

参考情報 ​

[ECR] Amazon ECR Pull Through Cache Now Supports Referrer Discovery and Sync ​

概要 ​

Amazon ECRのPull Through Cacheが、上流レジストリのOCI referrers（署名、SBOM、アテステーションなど）を自動で発見・同期してキャッシュできるようになりました。これによりクライアント側のワークアラウンドなしに署名検証やSBOM取得が可能になります。

変更内容・新機能の詳細 ​

従来は、Pull Through Cacheルールにマッチするリポジトリでreferrersを一覧しても上流レジストリのreferrersは返されず、ユーザーが手動で上流から取得する必要がありました。本アップデートにより、Amazon ECRはreferrers API（OCI referrers準拠のエンドポイント）へのリクエスト時に上流レジストリへ到達して関連するreferrerアーティファクト（イメージ署名、SBOM、アテステーション等）を自動でフェッチし、プライベートリポジトリにキャッシュします。結果として、イメージ署名のエンドツーエンド検証、SBOMの自動探索、アテステーション取得といったワークフローがPull Through Cacheリポジトリ上でシームレスに実行できるようになります。キャッシュはPull Through Cacheルールに一致する上流リポジトリに対して行われ、キャッシュされたアーティファクトは通常のECRアーティファクトと同様にストレージとアクセス管理の対象になります。本機能はAmazon ECRのPull Through Cacheをサポートする全てのリージョンで利用可能です（詳細はドキュメント参照）。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: コンテナプラットフォーム運用者、セキュリティチーム、SRE、開発者
  • 利用シーン: 署名付きイメージの検証ワークフロー、SBOM収集・監査、デプロイ前のアテステーション確認など、上流レジストリのreferrer情報を利用する自動化処理
  • 運用効果: クライアント側で上流referrersを個別取得する手間が不要になり、Pull Through Cache経由で一貫した検証・監査が可能になる
  • 期待される利点: ネットワークアクセスやツール側のカスタム実装を減らし、署名検証・SBOM参照の自動化と信頼性を向上できる

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: 利用にはECRのreferrers関連APIとリポジトリ操作に対する適切なIAM権限が必要です（例: ecr:DescribeImages、ecr:BatchGetImage相当の権限やリポジトリへの読み書き権限を確認してください）。詳細は公式ドキュメントで確認してください。
  • リージョン制限: 本機能はAmazon ECRのPull Through Cacheをサポートするリージョンで利用可能です。リージョン依存の可用性は公式ドキュメントで確認してください。
  • コスト: 上流からフェッチしたreferrerアーティファクトはECRにキャッシュされるため、追加のストレージ料金が発生します。また、上流からのデータ転送やAPI呼び出しに伴うネットワーク/リクエストコストの増加が考えられます。コスト監視を推奨します。
  • 上流認証・レート制限: 上流レジストリが認証やレート制限を要求する場合の動作は上流の設定に依存します。必要に応じてECRのpull through cache設定で上流認証情報の構成が必要か確認してください。
  • クライアント互換性: 署名検証やSBOM解析にはcosign、notation、syftなどのツールを使用するケースが多いです。クライアント側のツールがOCI referrers APIの仕様に依存するため、ツール互換性を事前に確認してください。

参考情報 ​

[Deadline Cloud] AWS Deadline Cloud announces AI-powered troubleshooting assistant for render jobs ​

概要 ​

AWS Deadline CloudにAI搭載のトラブルシューティングアシスタントが追加され、レンダージョブの失敗原因を自動で解析し、解決手順を提示できるようになりました。これによりログ解析や原因特定の工数を大幅に削減できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

新しいDeadline Cloudアシスタントは、ユーザーが指定した失敗ジョブを調査し、ジョブログやメトリクスを解析して、欠落アセット、ソフトウェアエラー、設定不整合、リソース制約などの一般的な問題を検出します。推奨事項は業界のベストプラクティスと、Deadline Cloudや主要なデジタルコンテンツ作成（DCC）アプリケーション（Autodesk Maya、3ds Max、VRED、Blender、SideFX Houdini、Maxon Cinema 4D、Foundry Nuke、Adobe After Effects など）を含む事前学習済みナレッジベースに基づいて生成されます。アシスタントはAmazon Bedrock上でお使いのAWSアカウント内で実行され、解析やデータはアカウント管理下に留まる設計です。現在、AWS Deadline CloudがサポートされているすべてのAWSリージョンで利用可能です。これにより小規模スタジオでも専門スタッフに頼らず迅速に問題解析が行えるようになります。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: VFX/アニメーション/ゲーム開発スタジオ、レンダーファーム運用者、パイプラインエンジニア、SRE/運用チーム
  • 利用シーン: 失敗したレンダージョブの原因特定と一次対応（ログ解析、メトリクス確認、推奨修正手順の提示）
  • 運用効果: 手動でのログ解析工数を削減し、ジョブ復旧時間を短縮。計算リソースの無駄削減と生産ライン停止時間の最小化に寄与
  • スケーラビリティ: 小〜大規模スタジオまで運用負荷を低減し、専門スタッフの依存度を下げることで運用のスケールが容易に
  • 互換性/導入効果: 主要DCCツールに関するナレッジを利用できるため、一般的なレンダーパイプラインでの即時効果が期待できる

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Deadline CloudとAmazon Bedrockを使用するための適切なIAMロール/ポリシー（ジョブログやメトリクスへの読み取りアクセス、Bedrock呼び出し権限など）が必要です
  • リージョン制限: AWS Deadline Cloudがサポートされているリージョンで利用可能。利用前に自分のリージョンでDeadline Cloudがサポートされているか確認してください
  • コスト: Amazon Bedrockの推論料金および既存のDeadline Cloud利用料が発生します。解析対象の頻度やログ量により追加コストが増える可能性があります
  • データ保護/所有権: アシスタントはAmazon Bedrockをお使いのAWSアカウント内で実行されるため、解析データはアカウント管理下に保持されます。ただし、Bedrockの仕様（ログ収集やメトリクスの保存）については事前に確認してください
  • 運用上の注意: ユーザーが調査対象の失敗ジョブを指定してアシスタントに実行させるワークフローです。自動で全ジョブを一括解析する動作の有無や頻度は設定に依存する可能性があるため導入時に挙動を確認してください
  • 対応アプリケーション: 事前学習済みナレッジベースは主要なDCCアプリケーション（Maya、3ds Max、VRED、Blender、Houdini、Cinema 4D、Nuke、After Effects等）をカバーしますが、カスタムプラグインや特殊なパイプライン固有の問題は追加設定や手動解析が必要になる場合があります

参考情報 ​

[Managed Service For Grafana] Amazon Managed Grafana now supports creating Grafana 12.4 workspaces ​

概要 ​

Amazon Managed Grafanaで新規ワークスペースをGrafana 12.4で作成できるようになりました。Grafana 11.0〜12.4で導入された主要な機能群（Drilldown apps、Scenesレンダリング、変換での変数利用、可視化強化、CloudWatchプラグインの拡張など）が利用可能になります。

変更内容・新機能の詳細 ​

本リリースにより、Amazon Managed Grafanaで新規ワークスペース作成時にGrafanaバージョン12.4を選択できるようになりました。主な技術的内容は以下の通りです。

  • Drilldown apps（クエリレスDrilldown含む）: Prometheusメトリクス、Lokiログ、Tempoトレース、Pyroscopeプロファイルをポイント＆クリックで探索可能になり、ダッシュボードから詳細調査へスムーズに遷移できます。
  • Scenesベースのレンダリングエンジン: ダッシュボード描画性能が向上し、大規模パネルや複雑なビジュアライゼーションでのレスポンス改善が見込めます。
  • 変換（transformations）での変数利用: 変換処理内でGrafana変数を参照でき、より動的なデータ加工・視覚化が可能です。
  • 可視化の強化: テーブルビジュアライゼーションを再構築（CSSによるセルスタイリング、Actionsボタンのインタラクティブ化）し、パフォーマンスと操作性を改善。トレンドライン変換やナビゲーションブックマークなども追加されています。
  • Amazon CloudWatchプラグインの拡張: CloudWatch LogsでPPLおよびSQLクエリが利用可能になり、Logsの高度検索がGrafana内で実行可能。Cross-account Metrics Insights対応により別アカウントのメトリクス集計が可能になり、ログの異常検知機能も追加されています。
  • 配備/運用: Grafana 12.4はAmazon Managed Grafanaが一般提供されているすべてのリージョンでサポートされ、AWSコンソール、SDK、CLIから新規ワークスペース作成時に選択できます。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: SRE/運用エンジニア、プラットフォームチーム、SaaS開発者、観測基盤担当者
  • 利用シーン: ダッシュボードからの対話的な障害調査（メトリクス→ログ→トレース→プロファイルの横断的な探索）、大規模ダッシュボードの描画高速化、CloudWatchログやメトリクスの高度クエリと異常検知の統合監視
  • 運用効果: トラブルシューティング工数の削減（ポイント＆クリックで深掘り可能）、ダッシュボード表示の応答性向上による運用性改善、CloudWatchデータ活用による検出精度向上

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: ワークスペース作成・設定にはAmazonGrafana関連のIAM権限が必要です。CloudWatchのクロスアカウント参照やLogs/Insights利用には追加でCloudWatchやIAMロールの委任設定が必要です。
  • リージョン制限: Grafana 12.4はAmazon Managed GrafanaがGAの各リージョンでサポートされます。利用可能かは対象リージョンでのManaged Grafanaの一般提供状況を確認してください。
  • コスト: 新機能自体の有無にかかわらず、CloudWatch Logs Insightsクエリ、Metric Insights、ログ異常検知などCloudWatch側の機能利用に伴う課金が発生する可能性があります。データ取り込みやクエリ頻度による料金増加に注意してください。
  • 既存ワークスペースの扱い: 記事は「新規作成時に12.4を選択可能」としており、既存ワークスペースの自動アップグレードを意味しません。既存環境をアップグレードする場合は公式ドキュメントの手順と互換性ガイドを確認してください。
  • プラグイン/互換性: カスタムプラグインやサードパーティ製パネルがGrafana 12.4で動作するか事前検証が必要です。特に内部APIや非公式拡張を使っている場合は互換性テストを推奨します。
  • 運用設定: ScenesレンダリングやDrilldown機能利用にあたって追加の設定や権限付与が必要なケースがあります。動作や可視化の最適化はダッシュボード設計側での調整が有効です。

参考情報 ​

AI要約はOpenAI APIによって生成されています。

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