AWS What's New Digest

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2026年06月10日 ​

[Govcloud Us] Amazon EC2 P6-B200 instances are now available in the AWS GovCloud (US-East) Region ​

概要 ​

Amazon EC2のP6-B200（NVIDIA Blackwell搭載、8 GPU）インスタンスがAWS GovCloud (US‑East) リージョンで利用可能になりました。P5enと比べてAI学習・推論で最大2倍の性能を提供します。

変更内容・新機能の詳細 ​

P6-B200インスタンスはNVIDIA Blackwell GPUを8基搭載し、合計で1440 GBの高帯域GPUメモリを備えます。P5en世代と比較してGPUメモリ帯域が約60%増加しており、CPUは第5世代Intel Xeon（Emerald Rapids）を採用しています。ネットワークはElastic Fabric Adapter（EFAv4）で最大3.2 Tb/sの通信性能をサポートし、分散トレーニング向けに低レイテンシ・高帯域の通信を実現します。P6-B200はAWS Nitro System上で動作し、Amazon EC2 UltraClustersにより数万GPUスケールまで信頼性・セキュリティを保ちながら拡張可能です。現時点で提供されるサイズは p6-b200.48xlarge で、US West (Oregon)、US East (N. Virginia, Ohio)、AWS GovCloud (US‑West) および AWS GovCloud (US‑East) に展開されています。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: 大規模な機械学習/ディープラーニングの研究者、データサイエンティスト、AIインフラチーム、および規制対応が必要な政府機関や防衛関連組織
  • 利用シーン: 大規模モデル（LLM等）の事前学習・ファインチューニング、分散トレーニング、低レイテンシ推論クラスタ、ハイパーパラメータ探索や大量バッチ学習
  • 運用効果: トレーニング時間短縮（P5en比で最大2x）、ネットワークによる同期効率向上でスケーラビリティが改善。GovCloudでの提供により規制・コンプライアンス要件を持つワークロードをローンチ可能

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: EC2の起動（RunInstances）、EFAの使用権限、関連するVPC/サブネット/SG/ENIの操作権限が必要です。UltraClusterやPlacement Groupを使う場合は追加の権限が必要になることがあります
  • リージョン制限: p6-b200.48xlargeは現時点で US West (Oregon)、US East (N. Virginia, Ohio)、AWS GovCloud (US‑West)、AWS GovCloud (US‑East) のみで提供されています
  • コスト: 大型GPUインスタンスのためオンデマンド/リザーブド/スポット料金ともに高額になる可能性があります。UltraCluster利用や大規模ネットワークトラフィックは追加コストを招くため事前に試算してください
  • AMI/ドライバ: NVIDIAドライバ、CUDA、cuDNN、そしてEFAv4用のライブラリ/ドライバ（OSカーネル依存）が必要です。最新のCUDA対応AMIまたはカスタムAMIを用意してください
  • インスタンス仕様: 現時点での公開サイズは p6-b200.48xlarge のみです。必要なGPU数に応じてスケジューリング設計が必要です
  • EFA/OSサポート: EFAv4の使用には対応するOSカーネルとEFAドライバ（AWS提供）のインストールが必要です。MPIやNCCLの最適化も検討してください
  • GovCloud特有: GovCloudアカウントの事前登録/承認が必要で、アクセス制限・コンプライアンス要件（FedRAMP等）を満たす必要があります
  • キャパシティ: 新しい高性能インスタンスはリージョン/アベイラビリティゾーンでの容量制約が発生する場合があります。大規模導入前にキャパシティ予約やリージョン分散を検討してください

参考情報 ​

[Account Billing] AWS Cost and Usage Report 2.0 now supports table configurations update ​

概要 ​

AWS Cost and Usage Report 2.0（CUR 2.0）で、既存のデータテーブル構成をAWSマネジメントコンソールおよびSDK/CLIから直接更新できるようになりました。エクスポートを削除・再作成することなく、新機能（追加カラムやより細かい行単位粒度など）を既存エクスポートへ適用でき、次回の配信から反映されます。

変更内容・新機能の詳細 ​

これまでCUR 2.0のエクスポートは作成時にテーブル設定（エクスポート内容、時間粒度、列選択、フォーマット、配信先設定など）を固定し、新機能導入時も既存の設定は変更されない設計でした。今回の変更により、既存のエクスポート定義をコンソールまたはSDK/CLI経由で更新可能になり、更新した設定は「次回のスケジュールされたエクスポート配信」から適用されます。更新可能な項目は記事記載の通りエクスポート内容・時間粒度・列選択・フォーマット・配信先設定などで、これにより追加カラムやより細かい行レベルの粒度を既存出力に取り込めます。なお、この機能は既存のETLやレポート処理に対して意図的に安定したスキーマを保持する設計への互換性配慮があった運用からの改善であり、スキーマ変更に伴う下流処理側の対応（カラム追加への対応、集計ロジック修正など）はユーザーの責任で行う必要があります。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: FinOps/請求担当、データエンジニア、SRE/運用チーム、ETL開発者
  • 利用シーン: 追加カラムや細かい行粒度を既存のCURエクスポートに適用してレポート・集計処理を強化する際に、エクスポートの削除・再作成を行わずに設定変更してすぐ反映させたいケース
  • 運用効果: エクスポート設定の更新が容易になり、ダウンタイムや設定再作成に伴う運用コストを削減できる。新機能の採用が迅速になり、Billingデータ活用の機動性が向上する
  • 注意点（利用時の影響）: スキーマ（列構成・粒度）が変わると既存のETL/ダッシュボード/集計処理が壊れる可能性があるため、事前テストと下流の互換対応が必要

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Billing/Cost ManagementおよびCURのエクスポート設定を更新できる権限が必要です（コンソール操作またはSDK/CLIでの更新を許可するIAMポリシーを付与してください）。
  • リージョン制限: 特定リージョンの制限は記事で明示されていません。Cost/Billing関連はグローバルサービスとして扱われるため、利用リージョンの挙動はドキュメントで確認してください。
  • スキーマ互換性: 更新後のテーブルに新カラムや粒度の変更が入るため、下流のETLやクエリが破綻する可能性があります。事前にステージング環境で検証し、必要に応じてETLやSQLを更新してください。
  • 配信タイミング: 更新内容は「次回のスケジュールされたエクスポート配信」から適用されます。即時反映ではない点に注意してください。
  • データ保存とコスト: 追加カラムや細かい粒度により出力量が増え、S3保存コストや処理コスト（ETL、クエリ）が増加する可能性があります。コスト影響を見積もってから適用してください。
  • 運用推奨: 1) ステージングで更新を検証、2) S3の別プレフィックス/バケットやバージョニングを活用して既存処理と共存させる、3) マニフェスト／スキーマ検知ロジックを導入して下流での適応を容易にすることを推奨します。

参考情報 ​

[SageMaker] Amazon SageMaker Unified Studio Notebooks now support EMR Serverless ​

概要 ​

Amazon SageMaker Unified Studio のノートブックが Amazon EMR Serverless（Apache Spark Connect 対応）をサポートしました。これにより、ユーザーはノートブック内で PySpark / Spark SQL を EMR Serverless 上で実行でき、Athena Spark とあわせて最適な Spark ランタイムを選択できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

主な追加機能と技術的ポイント:

  • Spark ランタイム選択: ノートブックのサイドパネルから Spark ランタイムを選択でき、選択は Python（PySpark）および SQL セルの両方に適用されます。
  • EMR Serverless + Spark Connect: Notebook セルから EMR Serverless の Spark Application へ Spark Connect 経由で接続し、対話的なクエリやデータ処理を実行できます。これにより、従来のクラスター管理を気にせずに Spark ワークロードを実行可能です。
  • SageMaker Data Agent 統合: 組み込みの AI アシスタント（Data Agent）を用いて自然言語からコードや実行プランを生成し、EMR Serverless 向けの Spark 開発を加速します。
  • パフォーマンスと監視: 事前初期化（pre-initialized）キャパシティでセッション起動時間を改善でき、サポートされるすべてのエンジンに対して統一された Spark UI によるジョブ実行・パフォーマンスの可視化が可能です。
  • ネットワーク・セキュリティ: EMR Serverless は VPC 接続をサポートしており、ネットワーク分離が必要なワークロードにも対応します。
  • 対応環境: SageMaker Unified Studio が提供される全リージョンで利用可能（記事時点）。SageMaker Unified Studio ノートブックと JupyterLab IDE の両方で動作します。
  • 運用面: EMR Serverless はアプリケーション単位でリソース管理・課金されるため、ランタイム（Athena Spark vs EMR Serverless）の選択でコストや性能のトレードオフを調整できます。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: データエンジニア、データサイエンティスト、アナリスト、SRE/運用チーム
  • 利用シーンまたは効果: 対話的なデータ探索・ETL・バッチ処理・分析クエリで、ノートブックから直接 EMR Serverless を実行してスケーラブルな Spark 処理を行える（PySpark / Spark SQL の両方）
  • 運用効果: クラスター管理の負荷低減、セッション起動の高速化（事前初期化利用時）、統一 Spark UI による可視化でデバッグ/チューニングの効率化

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: SageMaker ノートブックから EMR Serverless に接続・操作するための IAM ロール/ポリシー（emr-serverless:StartSession / emr-serverless:CreateApplication など）と SageMaker 側の適切な権限が必要です。
  • リージョン制限: 記事では「SageMaker Unified Studio が利用可能な全リージョンで利用可能」とあるが、EMR Serverless の地域対応状況を事前に確認してください（リージョン差異が存在する場合があります）。
  • コスト: EMR Serverless の利用は別課金（vCPU・メモリ・ストレージに基づく料金）。Athena Spark と比較して料金体系が異なるため、ワークロードに応じたコスト見積もりが必要です。
  • ネットワーク/VPC: VPC 接続を使用する場合は、EMR Serverless アプリケーションと SageMaker ノートブックがアクセス可能なサブネット・セキュリティグループ・ルート設定を整備してください。プライベートリソースへのアクセスには NAT/Gateway の考慮が必要です。
  • Spark 互換性とライブラリ: Spark Connect クライアントのバージョンや Python / pyspark ライブラリの互換性に注意してください。ノートブック側で必要なクライアント依存関係を準備する必要があります。
  • セッション起動時間: 標準では起動レイテンシが発生する場合があり、事前初期化キャパシティを設定することで短縮可能ですが、追加コストが発生する点に注意してください。
  • セキュリティ/コンプライアンス: データアクセス権限、KMS による暗号化、監査ログ（CloudTrail）など既存のセキュリティ要件に合わせた設定を行ってください。

参考情報 ​

[S3] Amazon S3 Access Grants are now available in the AWS European Sovereign Cloud (Germany) Region ​

概要 ​

Amazon S3 Access GrantsがAWS European Sovereign Cloud (Germany)リージョンで利用可能になりました。これにより、Microsoft Entra IDなどのディレクトリやIAMプリンシパルをS3のデータセットにマッピングして、企業IDに基づくアクセス付与を自動化できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

S3 Access Grantsは、ディレクトリのアイデンティティ（例: Microsoft Entra ID）やAWS Identity and Access Management (IAM)のプリンシパルを、S3内のデータセット（バケットまたはプレフィックス）にマッピングする仕組みです。これにより、個々のユーザーやグループに対して手作業でバケットポリシーやIAMポリシーを構成する代わりに、Access Grantを作成して企業IDに基づいたアクセスを自動で付与・管理できます。企業のディレクトリと連携することで、オンボーディング/オフボーディングやグループ変更に伴うアクセス更新を簡素化し、大規模なデータ権限管理が容易になります。今回の発表は、これらの機能が欧州主権クラウド（ドイツ）リージョンでも利用可能になったことを示しており、地域的なデータ主権要件を満たす環境での導入が可能です。詳細なリージョン対応状況はAWS Region Tableで確認してください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: クラウド／セキュリティエンジニア、データ所有者、IT管理者（特に欧州主権クラウドで運用する組織）
  • 利用シーン: 企業ディレクトリ（Microsoft Entra ID等）に基づくS3アクセスの自動付与／管理、クロスアカウントや外部パートナーへのプレフィックス単位のデータ共有、オンボーディング／オフボーディングの自動化
  • 運用効果: 手動ポリシー管理の削減、アクセス権同期の一貫性向上、ガバナンス・コンプライアンス要件（地域的データ主権）への対応が容易になる

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Access Grantの作成・管理には対応するIAM権限が必要です。管理者は関連API/コンソール操作を実行できる権限を付与してください。
  • リージョン制限: 今回はAWS European Sovereign Cloud (Germany) リージョンでの提供開始です。他リージョンの対応状況はAWS Region Tableで確認してください。
  • ディレクトリ連携: Microsoft Entra IDなどの外部ディレクトリとの連携設定が必要です。ディレクトリ側の設定（アプリ登録や委任許可など）を事前に行ってください。
  • 監査／ログ: Access Grants関連の管理操作はCloudTrail等で監査できます。導入時はログ設定と保存ポリシーを確認してください。
  • 互換性: 既存のバケットポリシーやアクセスポイントと併用する際は、ポリシーの優先関係や意図しない権限付与がないか検証してください。
  • コスト: Access Grants自体に明示的な追加料金が案内されていない場合でも、関連するAPI呼び出し、CloudTrailログ保存、データ転送やクロスアカウントアクセスに伴う通常のS3/AWS料金が発生する可能性があります。導入前にコスト影響を評価してください。

参考情報 ​

[General] AWS FinOps Agent is now available in preview ​

概要 ​

AWS FinOps Agent がプレビュー提供開始になりました。コストに関する質問応答、最適化候補の提示、コスト異常の自動調査、定期的なFinOpsワークフローの実行などを行うエージェントです（プレビューは米国東部（バージニア北部）で提供）。

変更内容・新機能の詳細 ​

AWS FinOps Agent は FinOps 担当者やエンジニアリングチーム向けのフロントラインエージェントで、以下を実現します：コストに関する自然言語での質問応答やクラウドコストレポートの自動生成、AWS Cost Optimization Hub と AWS Compute Optimizer からの rightsizing／アイドルリソース／Savings Plans の推奨提示、検出したコスト異常の自動調査とその結果の Slack への通知、Jira チケットの自動作成、ユーザー定義スケジュールでの定期 FinOps ワークフロー実行。プレビューは US East (N. Virginia) リージョンで利用可能で、AWS GovCloud（US）および AWS 中国（北京・寧夏）を除く全リージョンのコスト・使用データを対象とします。プレビュー期間中は追加料金なしで利用できます。製品の導入や操作は AWS マネジメントコンソールの FinOps Agent ページから開始できます（詳細は User Guide / 製品ページ / ブログ参照）。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: FinOps／クラウドコスト管理者、クラウドアーキテクト、SRE、開発チームリード
  • 利用シーン: 定期的なコストレポート作成と配布、異常コストの自動検出と一次調査、rightsizing／Savings Plans 推奨の実運用導入プロセス自動化（Jira 起票等）
  • 運用効果: 手動のコスト分析負荷削減、コスト異常の早期検出と自動エスカレーションによる対応時間短縮、最適化提案の実運用化促進

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: コスト／使用データ、Cost Explorer API、Compute Optimizer への読み取りアクセスが必要。Jira/Slack 連携にはそれぞれの統合用資格情報や Webhook 設定が必要。
  • リージョン制限: プレビューは US East (N. Virginia) のみで利用可能。データは GovCloud（US）および中国（北京・寧夏）を除くリージョンをカバー。
  • コスト: プレビュー期間中は追加課金なし。ただし本稼働時は有料機能や関連サービス（Compute Optimizer、データ転送、サードパーティ連携等）の費用が発生する可能性があります。
  • プレビューの性質: API 仕様や機能・UI は変更される可能性があり、プレビュー版を本番 SLA の代替として使用するのは推奨されません。
  • マルチアカウント運用: Organizations／クロスアカウントのロール委任設定や、Cost and Usage データの集約設定（CUR 等）を事前に整備しておく必要があります。
  • データ遅延と精度: コスト分析・異常検出は請求データの遅延や粒度に影響されます。短時間のスパイク解析では誤検出のリスクがあるため設定調整が必要です。
  • セキュリティ/コンプライアンス: 外部チャットやチケットシステムに送信する調査結果に機密情報が含まれないようフィルタリング方針を確認してください。

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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