AWS What's New Digest

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2026年04月24日 ​

[Athena] Amazon Athena simplifies federated queries with managed connectors ​

概要 ​

Amazon Athenaが12のデータソース向けに『マネージドコネクタ』を提供開始しました。これにより、ユーザーはコネクタを自分でデプロイ／管理することなく、S3外のデータに対してフェデレーテッドクエリを実行できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

本リリースでの「マネージドコネクタ」は、AWS Glue Data CatalogのフェデレーテッドコネクタをAthenaが代理で作成・管理する機能です。対象データソースにはAmazon DynamoDB、PostgreSQL、MySQL、Snowflakeなど計12のソースが含まれます。利用手順は、Athenaコンソールで対象データソースの「接続（connection）」を作成すると、Athena側で必要なコネクタ実行リソースや設定を自動的に作成・登録し、Glue Data Catalogにフェデレーテッドカタログとして登録します。その後、S3上のデータと同様にSQLでクエリを実行でき、必要に応じてAWS Lake Formationを使った細粒度アクセス制御を組み合わせることが可能です。これにより、リレーショナル、非リレーショナル、オブジェクト、カスタムデータソースをデータ移動や重複なしにインタラクティブに照会できます。フェデレーテッドクエリ（マネージドコネクタ）はAthena提供リージョン全域で利用可能ですが、AWS GovCloud（US）および中国リージョンを除きます。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: データエンジニア、アナリスト、SRE、プラットフォーム運用チーム
  • 利用シーン: RDB（PostgreSQL/MySQL）やNoSQL（DynamoDB）、サードパーティデータ（Snowflake）へ直接クエリを投げ、ETLやデータ連携を行わずレポートや分析を実施する場面
  • 運用効果: コネクタのデプロイ/保守負荷が削減され、運用コストと運用ミスを低減できる
  • データ管理効果: Glue Data Catalog経由でメタデータを一元管理でき、Lake Formationと組み合わせれば細粒度アクセス制御が可能

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Athenaで接続を作成・管理するためのIAM権限（Athena/Glue関連）や、コネクタが利用するシークレットへアクセスするためのSecrets Manager/IAM権限を事前に確認・付与してください。
  • シークレット管理: データソースの認証情報は通常AWS Secrets Managerに保存します。接続設定時に適切なシークレットを用意してください。
  • ネットワーク: データソースがVPC内やオンプレミスの場合は、コネクタがそのエンドポイントに到達できるよう、VPCエンドポイント、NAT、セキュリティグループ、VPN/Direct Connect等のネットワーク設定が必要になる場合があります（マネージドとはいえ接続先の到達性はユーザー側の責任です）。
  • パフォーマンス: クエリ性能は各コネクタと元データソースの能力に依存します。プッシュダウン（フィルタやプロジェクション）が効くか、ページングやバッチ転送の挙動を確認して最適化してください。
  • コスト: マネージドコネクタ自体やGlue Data Catalog、Secrets Manager、関連するデータ転送に対して料金が発生する可能性があります。Athenaのクエリ料金（走査したデータ量単位）や、関連サービスのコストを事前に確認してください。
  • リージョン制限: ほとんどのAthena提供リージョンで利用可能ですが、AWS GovCloud（US）リージョンおよび中国リージョンでは未対応です。
  • Schema/メタデータ: フェデレーテッドカタログに登録されるスキーマが実際のデータ型と一致するかを確認し、必要に応じて型マッピングやパーティション設計を行ってください。

参考情報 ​

[General] AWS Parallel Computing Service now supports Slurm 25.11 ​

概要 ​

AWS Parallel Computing Service (AWS PCS) が Slurm 25.11 をサポートしました。OpenMetrics（Prometheus互換）エンドポイントや新しいログ種別（scheduler audit logs など）、および slurmdbd / slurmrestd のログ送信先サポートが追加されています。

変更内容・新機能の詳細 ​

今回のリリースで AWS PCS は Slurm バージョン 25.11 をサポートします。主な技術的追加点は以下のとおりです。

  • Slurm 25.11 の expedited re-queue: ノード障害等で影響を受けたジョブを自動的に最優先で再スケジュールし、ワークロードの回復時間を短縮します。これによりフェールオーバー後の再実行を高速化できます。
  • OpenMetrics（Prometheus互換）エンドポイント: Slurm のジョブ/ノード/スケジューリング状態をリアルタイムに取得できる Prometheus 互換のメトリクスエンドポイントを有効化可能になりました。既存の監視ツール（Prometheus/Grafana 等）でスクレイピングして可観測性を統合できます。
  • 新しいログ種別およびログ配送: slurmdbd（Slurm DB デーモン）と slurmrestd（REST API デーモン）のログを Amazon CloudWatch Logs、Amazon S3、または Amazon Kinesis Data Firehose に送信できるようになりました。これによりアカウンティング問題の診断や API 統合時のデバッグが容易になります。加えて、これまで運用ログに含まれていた scheduler audit logs が専用のログ種別として分離され、取り込み・保存の制御（コスト管理）を個別に行えるようになりました。

これらの機能は AWS PCS のマネージド環境上で提供され、クラスターのスケール、管理アップデート、可観測性機能と統合されます。ログ配送先やメトリクス収集に関しては標準的な課金が適用されます。機能は AWS PCS が利用可能なすべてのリージョンで利用可能です。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: HPC/科学計算・エンジニアリングワークロードを運用する研究者、クラウド/クラスタ運用チーム、SRE
  • 利用シーン: ノード障害発生時のジョブ迅速回復（expedited re-queue）、Prometheus ベースのリアルタイム監視、slurmdbd/slurmrestd のログ収集による会計・API デバッグ
  • 運用効果: 障害後の再スケジュール時間短縮と可用性向上、既存の監視基盤へのメトリクス統合で運用監視が容易に、ログ種別分離により取り込み・保管コストの最適化が可能
  • コスト影響: CloudWatch Logs / S3 / Firehose に対する通常のログ取り込み・保存料金が発生。OpenMetrics のモニタリングで追加のメトリクス保存やスクレイピングコストが発生する可能性あり
  • リージョン: AWS PCS が提供されている全リージョンで利用可能（ただし PCS の提供状況に依存）

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: PCS クラスター設定・ログ配送先（CloudWatch Logs、S3、Firehose）設定を変更するための適切な IAM 権限が必要です。S3 バケットや Firehose の書き込み権限、必要に応じて KMS 暗号化キーの使用許可も確認してください
  • ネットワーク/セキュリティ: OpenMetrics エンドポイントを Prometheus 等でスクレイプする場合、エンドポイントへのアクセスを許可するセキュリティグループや VPC 設定が必要です。
  • 互換性: Slurm 25.11 の新機能（expedited re-queue 等）は既存のジョブスクリプトやプラグインの挙動に影響する可能性があるため、本番導入前にテスト検証を推奨します
  • ログ運用: scheduler audit logs が専用ログ種別になったため、取り込みフィルタや保存ポリシーを個別に設計できます。ログ保持期間や保存先によるコスト・コンプライアンス要件を確認してください
  • 設定手順: OpenMetrics エンドポイントやログ配送の有効化は AWS PCS の管理コンソール／CLI／Infrastructure as Code（対応テンプレート）から行います。具体的な設定方法はサービスドキュメントを参照してください
  • コスト: 標準のログ配信・保存コストが発生します。大量の監査ログやDBログを長期間保存する場合はコスト試算を行ってください
  • リージョン制限: 記載のとおり、AWS PCS が提供されるリージョンで利用可能。PCS 非対応リージョンでは利用不可

参考情報 ​

[General] Amazon SageMaker HyperPod now supports automatic Slurm topology management ​

概要 ​

Amazon SageMaker HyperPodがSlurmクラスタのネットワークトポロジーを自動で選択・継続的に維持する機能を追加しました。GPUインスタンスタイプに基づき最適なトポロジー（tree/block等）を採用することで分散学習時のGPU間通信効率とスループットを向上します。

変更内容・新機能の詳細 ​

HyperPodはクラスタ作成時に各インスタンスグループのインスタンスタイプを検査し、各タイプのネットワーク／インターコネクト特性に基づいて最適なSlurmトポロジーモデルを自動選択します。階層的なインターコネクトを持つインスタンス（例: ml.p5.48xlarge、ml.p5e.48xlarge、ml.p5en.48xlarge）にはtreeトポロジーを、均一かつ高帯域幅の接続を持つインスタンス（例: ml.p6e-gb200.NVL72）にはblockトポロジーを選択します。クラスタがスケールアップ／スケールダウンやノード交換で変化しても、HyperPodはトポロジー設定を自動更新し、手動でのtrp/Topologyファイル編集やSlurm再設定を不要にします。トポロジー認識スケジューリングはデフォルトで有効化されており、NCCLなどGPU間コレクティブ通信を利用する分散トレーニングフレームワークで通信遅延低減とスループット向上が期待できます。混在インスタンスタイプのクラスタでは、全ノードで互換性のあるトポロジーを選択して動作します。機能はSageMaker HyperPodがサポートされるすべてのリージョンで利用可能です。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: 分散深層学習を実行する機械学習エンジニア、SRE、クラスタ運用者
  • 利用シーンまたは効果: GPUを用いた分散トレーニング（NCCL/MPI使用）の通信効率改善、ジョブスケジューリングによる学習スループット向上
  • 運用効果: クラスタのスケール操作やノード交換後も自動で最適トポロジーが維持され、手動メンテナンス工数と誤設定リスクを削減
  • パフォーマンス影響: トポロジーに沿った近接ノード配置によりGPU-to-GPU通信レイテンシ低下、NCCL集合演算の効率向上による総トレーニング時間短縮が見込まれる

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: SageMaker、EC2、IAMに関するクラスタ作成・管理権限（SageMaker HyperPodのリソース作成権限）を持つことを確認してください
  • リージョン制限: SageMaker HyperPodがサポートされるリージョンで利用可能です。利用リージョンでHyperPodがサポートされているか確認してください
  • 対応インスタンスタイプ: 明示的に例示されたものは ml.p5.48xlarge、ml.p5e.48xlarge、ml.p5en.48xlarge（tree）および ml.p6e-gb200.NVL72（block）。その他のインスタンスタイプはHyperPodが自動的に判定しますが、特殊なインターコネクト構成の新型インスタンスは確認が必要です
  • 既存クラスターへの適用: 新規作成のHyperPod Slurmクラスタで自動有効化されます。既存クラスタの挙動や移行手順はドキュメントで確認してください
  • コスト: 本機能自体に追加料金は発生しませんが、特定のGPUインスタンスを使用するコストは発生します。パフォーマンス向上によりジョブ時間短縮で総コスト最適化が期待できます
  • フレームワーク互換性: NCCLやMPIなどGPU間コレクティブ通信を用いるフレームワークで最も効果が出ます。フレームワーク側の通信設定（NCCL等）が適切に構成されていることを確認してください
  • Slurmトポロジーファイル: 手動でトポロジーファイルを編集する必要はありません。HyperPodが自動でトポロジーを管理しますが、特殊な手動設定が必要なケースでは注意が必要です
  • 障害時挙動: スケールやノード交換時にトポロジーを自動更新しますが、変更の反映タイミングや既存ジョブへの影響を運用ポリシーで確認してください
  • 検証推奨: 混在インスタンスやカスタムAMI等の特殊構成では事前ベンチマーク（NCCLテスト等）で期待する性能改善が得られるか検証してください

参考情報 ​

[SageMaker] Amazon SageMaker supports notebooks and data agent for IdC domains ​

概要 ​

Amazon SageMaker Unified Studioが、AWS IAM Identity Center（IdC）ドメインでサーバーレスノートブックと組み込みデータエージェントをサポートするようになりました。IdCを使う組織でも高性能なサーバーレスノートブック環境と自然言語ベースのコード/SQL生成機能が利用可能になります。

変更内容・新機能の詳細 ​

今回のアップデートにより、これまでIAMドメインでのみ利用可能だったSageMakerのサーバーレスノートブックと組み込みデータエージェントが、IAM Identity Center（IdC）ドメインでも利用できるようになりました。サーバーレスノートブックはインフラ管理不要で、対話的なSQLクエリ、Python実行、大規模データ処理、機械学習ワークロード、可視化を一つのワークスペースで実行できます。組み込みのAIデータエージェントは自然言語プロンプトからSQLやPythonコードを生成し、作業をガイドすることで開発効率を向上させます。ノートブックはAmazon Athena for Apache Sparkをバックエンドに使用し、インタラクティブなクエリからペタバイト規模のデータ処理までスケールします。ユーザーは同一のインタラクティブ環境内でSQL、Python、自然言語を組み合わせて使えるため、データ探索から高度な分析・モデル構築までのワークフローをツール切替なしで実行できます。本機能はSageMaker Unified Studioがサポートする全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: データエンジニア、データサイエンティスト、アナリスト、MLエンジニア（IdCを利用する組織）
  • 利用シーン: 対話的なデータ探索（SQL）、大規模データ処理（Spark/Athena経由）、Pythonでの分析/モデル構築、自然言語からのコード生成によるプロトタイピング加速
  • 運用効果: インフラ管理負荷の削減、ツール切替の削減による開発効率向上、自然言語でのコード生成によりオンボーディングや実験サイクルを短縮

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: IdCでのアクセス制御が必要。SageMakerノートブックおよびAthena/Sparkを使うための適切なIAMロールと権限（SageMaker、Athena、S3、Glueなど）を付与してください
  • リージョン制限: SageMaker Unified Studioがサポートするリージョンで利用可能。お使いのリージョンでサポートされているか公式ドキュメントで確認してください
  • コスト: サーバーレスノートブックは実行時間やSpark/Athenaの処理に基づく料金が発生します。データ量やクエリ実行時間によりコストが増加する可能性があります
  • 互換性: ノートブックのバックエンドはAmazon Athena for Apache Sparkを利用するため、既存のSparkジョブやAthena連携を考慮して設定・チューニングが必要です
  • セキュリティ/ガバナンス: データエージェントが自動生成するコードは適切なレビューが必要です。組織のデータアクセス制御やログ記録、監査ポリシーを適用してください
  • 制限事項: 自然言語から生成されるSQL/Pythonは万能ではなく、大規模データや複雑な変換では手動調整や最適化が必要になる場合があります

参考情報 ​

[General] Attributed Revenue Dashboard Now Available in AWS Partner Central ​

概要 ​

AWS Partner Central に Attributed Revenue ダッシュボードが公開され、Partner Revenue Measurement によるパートナーソリューションが生み出す AWS 利用額（帰属収益）を自己確認できるようになりました。月次集計で製品／AWSサービス／課金期間ごとの帰属収益を可視化します。

変更内容・新機能の詳細 ​

Attributed Revenue ダッシュボードは Partner Analytics 内で利用でき、Resource Tagging、User Agent string、AWS Marketplace Metering の3つの Partner Revenue Measurement 機能からのデータを統合して表示します。表示内容は月次の帰属収益の集計（パートナー製品単位、AWSサービス単位、課金期間単位）で、利用パターンの確認、収益トレンドの監視、実装（タグ付けやユーザーエージェント付与、マーケットプレース計測）が正しく機能しているかの検証が可能です。複数の AWS Marketplace セラーアカウントを持つパートナーは子アカウントを接続して全接続アカウント合算の収益を確認できます。利用可能リージョンは商用リージョンすべてで、対象は AWS Console 内の AWS Partner Central に移行済みのパートナーです。より詳しいセットアップ手順や要件は Partner Revenue Measurement のオンボーディングガイドを参照してください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: AWS パートナー（ISV、SaaS プロバイダ、AWS Marketplace セラー）、パートナー事業/ビジネスオーナー
  • 利用シーン: 月次の顧客消費パターン分析、製品別／サービス別の収益帰属確認、マーケットプレース売上集計の横断的な確認
  • 運用効果: 収益トレンドの可視化により販売/導入施策の効果検証が可能。タグ付けや UA 実装の不備を検出して計測精度を改善できる
  • 複数アカウント対応: 複数の Marketplace セラーアカウントを持つ組織でも子アカウント接続で合算レポートを取得可能

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Partner Analytics / Partner Central へのアクセス権限と、Marketplace アカウントの接続に必要な権限を事前に確認・付与してください
  • 実装要件: Partner Revenue Measurement（Resource Tagging、User Agent、Marketplace Metering）のいずれか／複数を実装する必要があります。計測精度は実装の正確性に依存します
  • データ遅延/粒度: ダッシュボードは月次集計を表示します。リアルタイムではなく、課金期間や処理遅延によりデータ反映に時間差が生じます
  • リージョン制限: 商用リージョン（AWS の一般商用リージョン）で利用可能。AWS China や GovCloud（US）などの特殊リージョンは対象外の可能性があるため確認してください
  • コスト: ダッシュボード自体に追加料金が発生するかは契約に依存する可能性があります。Marketplace の手数料や計測のための追加リソース（タグ付けやログ収集）に伴うコストは考慮してください
  • データ整合性: 帰属ロジックは複数の計測方法を組み合わせて算出するため、請求額と完全一致しない場合があります。オンボーディングガイドの検証手順に従って差異原因を確認してください
  • 前提条件: AWS Partner Central への移行が完了している必要があります

参考情報 ​

[Govcloud Us] AWS Elastic Beanstalk AI-powered environment analysis now supports Windows ​

概要 ​

AWS Elastic Beanstalk の AI による環境解析機能が Windows Server プラットフォームで利用可能になりました。これにより .NET アプリケーションなどの Windows ワークロードで、ログやイベントを自動解析して原因特定と対処手順を提示できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

Elastic Beanstalk の AI-powered environment analysis はこれまで Amazon Linux 2 および AL2023 プラットフォームで利用可能でしたが、本リリースで Windows Server ベースの環境もサポートされます。Elastic Beanstalk は対象環境から直近のイベント、インスタンスのヘルス情報、ログを収集し、そのデータを Amazon Bedrock に送信して解析します。解析はコンソールの「AI Analysis」ボタンから要求可能で、CLI/API 経由では RequestEnvironmentInfo および RetrieveEnvironmentInfo オペレーションを使用して実行できます。返却される結果は現在の Windows 環境の状態に合わせたステップバイステップのトラブルシューティング推奨事項で、手動で大量のログを調べることなく根本原因の発見と修復を支援します。AI 分析は、Elastic Beanstalk と Amazon Bedrock の両方が利用可能な全リージョンで使用できます。サポートされる Windows プラットフォームのバージョンや詳細は Elastic Beanstalk 開発者ガイドの対応表を参照してください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: Elastic Beanstalk 上で .NET やその他の Windows ワークロードを運用する開発者、SRE、運用チーム
  • 利用シーンまたは効果: 環境の異常（起動失敗、ヘルス悪化、例外やタイムアウトなど）発生時に、ログやイベントを自動解析して原因候補と具体的な対処手順を短時間で提示
  • 運用効果: 手動ログ調査と比べてトラブルシューティング時間を短縮し、MTTR（平均復旧時間）の低減や早期対応の実現
  • 互換性影響: 既存の Amazon Linux 系サポートに加え Windows Server 環境も解析対象となるため、Windows ベースのワークロードも同様の運用フローで診断可能
  • 注意点（導入検討時）: AI 解析は Elastic Beanstalk と Amazon Bedrock の両方が利用可能なリージョンでのみ動作するため、利用可能リージョンを事前確認する必要あり

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: RequestEnvironmentInfo / RetrieveEnvironmentInfo の実行権限と、Elastic Beanstalk がログおよびメタデータを収集・送信するためのサービスロール権限を確認してください
  • リージョン制限: 本機能は Elastic Beanstalk と Amazon Bedrock の両方が利用可能なリージョンでのみ利用可能です。利用前に両サービスのリージョン対応状況を確認してください
  • コスト: Amazon Bedrock の呼び出しやモデル利用に伴う料金が発生する可能性があります。解析の頻度や転送データ量に応じてコスト影響が出るため、運用ポリシーを設計してください
  • データ送信/セキュリティ: イベント、ヘルス情報、ログが Amazon Bedrock に送信され解析されます。機密情報の取り扱いやログのマスキング／除外ポリシーが必要な場合は事前に対策を検討してください
  • サポートプラットフォーム: Windows Server のどのバージョンがサポートされるかは開発者ガイドのプラットフォーム一覧を参照してください。旧バージョンやカスタムプラットフォームは非対応の可能性があります
  • API/利用方法: コンソールの AI Analysis ボタンから実行可能。自動化／スクリプトでは RequestEnvironmentInfo と RetrieveEnvironmentInfo API を使用して情報要求と取得を行います
  • 既知の制限: 提供される推奨は診断を支援する補助情報であり、すべての問題解決を保証するものではありません。重要な運用判断は検証のうえ実施してください

参考情報 ​

[Outposts] Second-generation AWS Outposts racks now supported in the AWS Asia Pacific (Seoul, Sydney) and Europe (Paris) Regions ​

概要 ​

第2世代のAWS Outpostsラックが、アジアパシフィック（ソウル、シドニー）およびヨーロッパ（パリ）リージョンでサポートされるようになりました。これにより、該当地域の顧客はオンプレミスでの低遅延処理やデータ主権要件に合わせてOutpostsラックを新たな接続先リージョンに紐付けられます。

変更内容・新機能の詳細 ​

OutpostsラックはAWSのインフラ、サービス、API、ツールをオンプレミスやコロケーションスペースに拡張し、クラウドと一貫したハイブリッド運用を提供します。今回の発表では第2世代のOutpostsラックが、AWS Asia Pacific（Seoul, Sydney）および Europe（Paris）リージョンに対してサポート対象となったため、これらのリージョンを“ホームリージョン”としてOutpostsラックを発注・接続できます。主な利用パターンとしては、オンプレミスのシステムと高頻度で連携する低遅延ワークロードのローカル実行、データ主権やコンプライアンス要件によりデータをオンサイトで保持・処理する必要があるケース、及び中央のAWSリージョンを通じた管理と運用の一貫化が挙げられます。詳細な第2世代の仕様やサポート国・地域の最新リストは、AWSのユーザーガイドやFAQ、関連ブログで確認してください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: ハイブリッド構成を必要とする企業（スタートアップ〜大企業）、パブリックセクター、オンプレでのデータ主権や低遅延を要求するアプリケーション所有者
  • 利用シーン: ローカルでの低遅延処理（例: 工場の制御、リアルタイム分析）、データ所在の法令遵守（データをオンプレで保持する必要がある場合）、クラウドと同一運用モデルでのオンプレ環境構築
  • 運用効果: 管理プレーンはホームリージョンに残しつつオンプレでの処理を実行できるため、レイテンシ低減と法令準拠を両立しやすくなる
  • 地理的影響: 韓国、オーストラリア、フランス周辺の顧客はより近いリージョンをホームに選べるため、通信経路と法的要件の最適化が可能

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Outpostsの作成・管理には適切なAWSアカウント権限（Outposts関連のサービス権限）が必要です。事前にIAMポリシーを確認してください
  • リージョン制限: 今回は Seoul、Sydney、Paris が追加サポートですが、実際に接続可能な国・地域の最新版はOutpostsラックFAQで確認してください
  • ネットワーク要件: Outpostsはホームリージョンとの管理・メトリクス通信が必要なため、安定したネットワーク接続（専用線や冗長化されたWAN経路など）を準備する必要があります。帯域・レイテンシ要件はワークロードによって異なります
  • 設置要件: ラック設置のための物理スペース、電力容量、冷却、ラックアクセスの要件を満たす必要があります（施設側の事前確認と調整が必要）
  • サポートされるサービス: Outposts上で利用できるAWSサービスやインスタンスタイプには制約があります。利用予定のサービスがOutpostsでサポートされているかユーザーガイドで確認してください
  • コスト: Outpostsはハードウェアの設置費用と利用料金が発生します。データ転送・管理に伴う追加コストも考慮してください
  • コンプライアンス/データ主権: データをオンプレに保持することで法的要件対応が可能ですが、最終的な準拠性は組織側の実装・管理に依存します
  • 更新と互換性: 第2世代特有の機能や仕様に関する情報は公式ブログやユーザーガイドで随時更新されるため、導入前に最新情報を確認してください

参考情報 ​

[General] Amazon Quick now supports multiple owners for admin-managed SharePoint and Google Drive knowledge bases ​

概要 ​

Amazon Quickで、管理者が一括管理するMicrosoft SharePoint OnlineおよびGoogle Driveのナレッジベース／データソース接続に対して共同オーナー（co-owner）を追加できるようになりました。これによりチーム間での共同運用や既存接続の再利用が容易になります。

変更内容・新機能の詳細 ​

管理者が管理する（admin-managed）SharePoint OnlineおよびGoogle Drive統合について、ナレッジベース（Knowledge base）やデータソース接続に対して共同オーナーを付与できる機能が追加されました。ナレッジベースの共有ロールはOwner（編集、同期、共有、削除などの完全管理権限）とViewer（クエリのみ）をサポートしますが、Ownerロールでの共同オーナー共有はadmin-managedなSharePointおよびGoogle Driveのナレッジベースに限定されます。他のナレッジベース種別ではViewer共有のみが可能です。共有は各ナレッジベースのアクションメニューやPermissionsタブから行います。管理者はデータソース接続自体も共有可能で、これにより他ユーザーが同じ接続を用いてナレッジベースを作成できます。データソース共有ではOwner（ナレッジベース作成＋接続編集）とViewer（ナレッジベース作成のみ）のロールをサポートします。共有された接続は認証情報を再入力することなく再利用できます。機能はAmazon Quickが利用可能な全リージョンで提供されており、記事では US East (N. Virginia)、US West (Oregon)、Asia Pacific (Sydney)、Asia Pacific (Tokyo)、Europe (Frankfurt)、Europe (London)、Europe (Ireland) が明記されています。詳細はAmazon Quickユーザーガイドの「Knowledge Base Sharing」を参照してください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: ナレッジマネージャー、インフォメーションアーキテクト、SRE/運用チーム、チーム横断でドキュメントを共有する担当者
  • 利用シーン: 管理者が設定したSharePoint/Google Drive接続を複数人で使い回してナレッジベースを作成・管理したい場面（部署間連携、引継ぎ、共同編集）
  • 運用効果: 接続情報の再入力を削減してセットアップ時間を短縮、権限分離により運用負荷を分散しつつ誤操作リスクをコントロール可能

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Amazon Quick側の共有操作には該当するAmazon Quickの権限が必要です。管理者権限を持つユーザーのみがadmin-managed接続のOwner共有や接続編集を行えます。
  • 外部サービス認証: SharePoint OnlineやGoogle Driveの接続は管理者が設定した認証（OAuth等）を用いるため、接続設定時に必要なAzure/Google側のアプリ許可やスコープが事前に構成されている必要があります。
  • リージョン制限: 機能はAmazon Quickが利用可能なリージョンで提供されています（記事記載のリージョンを参照）。ただし、組織のガバナンスや外部サービスのデータ所在地要件に注意してください。
  • ロール制限: ナレッジベースのOwnerロールでの共同オーナー付与はadmin-managedなSharePoint/Google Driveに限定され、それ以外のKB種別はViewer共有のみです。
  • セキュリティ: 共有された接続により認証情報が間接的に再利用されます。Ownerには接続編集やKB削除の権限があるため、最小権限の原則でロールを付与してください。
  • コスト: 共有機能自体に別途料金は明記されていませんが、同期処理や外部API呼び出し（SharePoint/Drive）などは関連サービスの通常の料金が発生する可能性があります。
  • 運用手順: ナレッジベース共有は各KBのアクションメニューまたはPermissionsタブから、データソース共有はManage account > Manage assets > Data sources から対象接続を選択して行います。

参考情報 ​

[Ec2] Amazon EC2 X8g instances now available in Europe (Ireland) region ​

概要 ​

Amazon EC2の新しいX8gインスタンスが Europe (Ireland) リージョンで利用可能になりました。AWS Graviton4プロセッサを搭載し、メモリ容量とメモリ/ vCPU比を強化したメモリ最適化インスタンスです。

変更内容・新機能の詳細 ​

X8gインスタンスはAWS Graviton4プロセッサを採用し、Graviton2ベースのX2gdと比較して最大60%の性能向上を実現するとされています。インスタンスは最大3TiBの合計メモリを提供し、他のGraviton4ベースインスタンスに対してメモリ/ vCPUが増加しています。より大きなインスタンスサイズ（最大48xlargeおよびベアメタル）を用意し、Graviton2ベースのX2gdと比較して最大3倍のvCPU数およびメモリをサポートします。ネットワーキングは最大50 Gbpsの強化ネットワーク（ENA）帯域、Amazon EBS向けに最大40 Gbpsのスループットを提供します。高性能なクラスタリング/低レイテンシ通信向けに、24xlarge、48xlarge、ベアメタルサイズでElastic Fabric Adapter（EFA）が利用可能であり、12xlargeより大きいサイズではENA Expressがサポートされます。価格性能比はEC2のXシリーズで最良とされ、EDA（Electronic Design Automation）、インメモリデータベース（Redis、Memcached）、リレーショナルDB（MySQL、PostgreSQL）、リアルタイムビッグデータ分析、キャッシュサーバー、大規模コンテナ化アプリケーションなどのメモリ集約型ワークロードに適しています。移行を加速するためのAWS Graviton Fast Startプログラムや、AWS Management Console / AWS CLI / AWS SDKsからの起動手順も案内されています。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: メモリ集約型ワークロードを扱う開発者、SRE、DBA、EDAエンジニア
  • 利用シーン: インメモリデータベースや大規模キャッシュ、EDAシミュレーション、リアルタイム解析、メモリ重視のコンテナ化アプリケーションの実行
  • 運用効果: 同等あるいは小さいインスタンス数でより高いメモリ容量と性能を確保でき、レスポンス改善とコスト効率の向上が見込める
  • コスト: 単位あたりの価格性能比は向上する想定だが、実際の時間課金やリージョン別価格を確認して設計・見積もりが必要
  • リージョン: 本発表では Europe (Ireland) リージョンへの展開を通知（他リージョンへの提供状況は別途確認）

技術的な注意点 ​

  • AMI/アーキテクチャ: Graviton4はARM64 (aarch64) アーキテクチャのため、ARM64対応のAMIsやコンテナイメージを使用／ビルドしてください
  • IAM権限: インスタンス起動、ENI/EFA割当、EBSボリュームのアタッチなど適切なEC2関連権限が必要です（Launch、AttachVolume、CreateNetworkInterface等）
  • EFA/ENA: EFAは24xlarge/48xlarge/ベアメタルで利用可能。ENA Expressは12xlargeより大きいサイズでサポート。これら機能を使う場合は対応AMIsとドライバが必要です
  • ネットワーク/EBS帯域: ネットワーク最大50 Gbps、EBS向け最大40 Gbpsをサポートするものの、実効スループットはEBSのボリューム種類（gp3/io2等）やEBSスループット設定、ENI設定に依存します
  • 移行上の注意: ネイティブバイナリ（C/C++など）やサードパーティネイティブライブラリはARM向け再ビルド／再取得が必要。コンテナはARMベースイメージの使用を推奨します
  • リージョン制限: 本発表は Europe (Ireland) での提供開始を示しています。他リージョンでの投入時期は別途確認してください
  • インスタンス上限/クォータ: 新しい大容量インスタンスを利用する場合、アカウントのインスタンスクォータやvCPUクォータの引き上げ申請が必要になることがあります
  • コスト管理: 高メモリ仕様かつ大きなインスタンスサイズはコストが高くなるため、必要に応じてSavings PlansやReserved Instancesの検討、右サイズ評価を行ってください

参考情報 ​

[Redshift] Amazon Redshift supports UPDATE, DELETE, MERGE for Apache Iceberg tables ​

概要 ​

Amazon RedshiftはApache Icebergテーブルに対して行単位のUPDATE、DELETE、MERGE（UPSERT）操作をネイティブにサポートしました。これにより、データを外部処理エンジンに移動せずにRedshift上でDMLを実行できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

今回の機能追加により、Amazon RedshiftからIceberg形式のテーブル（S3上のIcebergテーブルを含む）に対してUPDATE、DELETE、MERGE文を実行できます。パーティションあり/なしの両方が対象で、サポートされるIcebergのパーティション変換は identity、bucket、truncate、year、month、day、hour です。MERGE文は挿入と更新を単一ステートメントで行えるため、CDC（Change Data Capture）やSCD（Slowly Changing Dimensions）のようなデータ統合パターンに適しています。Redshiftが行った変更はIcebergのメタデータとして反映され、Amazon EMRやAmazon Athenaなど他のIceberg互換エンジンからも引き続き利用可能で、クロスエンジンの相互運用性を維持します。さらに、Icebergの書き込みに対してAWS Lake Formationの権限管理がサポートされます。機能はAmazon Redshiftが利用可能なすべてのリージョンで提供されており、利用開始やSQL構文の詳細はAmazon Redshift Database Developer Guideの「Writing to Apache Iceberg tables」節に記載されています。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: データエンジニア、分析エンジニア、プラットフォーム/ETL運用チーム
  • 利用シーンまたは効果: CDCやSCDの適用、部分的なデータ修正（クレジット・返金処理、訂正レコードの更新）、データパイプラインの簡素化（外部エンジン不要）
  • 運用効果: パイプラインのレイテンシ低減、複雑さの削減、運用フローの統一（Redshift中心でDMLを完結可能）
  • 互換性: Redshiftで変更したIcebergテーブルはAmazon AthenaやEMRなど他のIceberg互換ツールと互換性を維持
  • パフォーマンス: 小〜中規模の行更新やマージ処理はRedshiftで直接実行可能だが、大量のレコード更新はクエリ実行時間とI/O（S3オブジェクト書き換え）が増加するため設計が必要
  • リージョン: Amazon Redshiftが利用可能なすべてのAWSリージョンで有効

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Redshiftクラスタ／ロールに対してS3アクセス、Glueメタストア（またはLake Formation）やIcebergのメタデータ操作に必要な権限を事前に付与してください。Lake Formationを利用する場合はLake Formationのデータアクセス権限も必要です
  • リージョン制限: 提供はAmazon Redshiftが利用可能なすべてのリージョンで利用可能と報告されていますが、個別リージョンでのロールやLake Formation設定は確認してください
  • コスト: Redshiftクエリ実行に伴うコンピューティングコスト、Icebergメタデータ更新に伴うS3 PUT/GET/DELETE APIコストやGlue/Lake Formationの利用コストが発生します。大量のDML実行はS3へのオブジェクト書き換え回数増加につながりコスト増加を招く可能性があります
  • パーティション/変換: サポートされるパーティション変換は identity、bucket、truncate、year、month、day、hour のみ。特殊なトランスフォームや複雑な式は動作しない場合があります
  • トランザクション/一貫性: Icebergのメタデータベースを更新することでACID的整合性を保ちますが、同時更新・最適化（コンパクション）などの運用はクロスエンジン環境での競合に注意してください
  • SQL互換性: UPDATE/DELETE/MERGEの構文や制約はRedshiftのドキュメントに従ってください。特定のデータ型や複雑なクエリについては制限がある場合があるため実運用前に検証を推奨します
  • 互換性留意点: Redshiftが作成・更新したIcebergメタデータは互換性を保ちますが、他エンジンでの最適化操作（ファイルフォーマット最適化やコンパクション）の影響でパフォーマンス特性が変わる可能性があります

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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