うぇぶこ

AWS Lambdaでは、现在コンテナイメージ関数に対してSnapStartをサポートしています。 本日より、AWS Lambda はコンテナイメージとしてパッケージ化された関数に対して SnapStart をサポートし、起動時間を数秒から1秒未満まで短縮します。Lambda SnapStart はオプトイン機能であり、リソースをプロビジョニングしたり複雑なパフォーマンス最適化を実装することなく、高応答性でスケーラブルなアプリケーションを構築しやすくなります。 顧客は、組織のコンテナベースのデプロイ標準に合わせるため、または最大10 GB のような大きな依存関係をパッケージ化するために、コンテナイメージで Lambda 関数をデプロイしています。しかし、より大きなコンテナイメージでは、Lambda がイメージレイヤーをダウンロードし、ランタイムとアプリケーションコードを初期化するため、起動時間が数秒かかることがあります。SnapStart は、関数デプロイ時に初期化された実行環境のスナップショットを撮り、それらをキャッシュし、呼び出し時にそれから再開することで、ゼロから初期化する代わりにこの問題を解決します。以前、SnapStart はマネージドランタイム（Python、.NET、Java）のみでサポートされていました。本日より、顧客は ML インフェレンスやインタラクティブな API などのレイテンシーを重視するワークロードの起動時間を改善するために、コンテナイメージで SnapStart を使用できます。 Lambda のコンテナイメージに対する SnapStart は、アジア太平洋（ニュージーランド）およびアジア太平洋（台北）を除くすべての商用 AWS リージョンで利用可能です。 新しいコンテナイメージ関数または既存のコンテナイメージ関数に対して SnapStart を有効にするには、AWS Lambda API、AWS コンソール、AWS コマンドラインインターフェイス（AWS CLI）、AWS CloudFormation、AWS Serverless Application Model（AWS SAM）、AWS SDK、AWS Cloud Development Kit（AWS CDK）を使用できます。Java（バージョン 11 以上）、Python（バージョン 3.12 以上）、.NET（バージョン 8 以上）の AWS ベースイメージを Lambda で使用する場合は、.zip ファイルアーカイブとしてデプロイされた関数と同じ体験になります。Lambda の他のすべての AWS ベースイメージ（例：Node.js や Ruby）またはカスタムベースイメージについては、開発者ガイドを参照してください。SnapStart の詳細については、Lambda ドキュメントを参照してください。コンテナイメージ関数の SnapStart の価格に関する詳細は、AWS Lambda の価格ページをご覧ください。

Amazon Bedrock AgentCoreは、トレースとログを1つのロググループに集約し、統一された監視機能を提供するようになった。 Amazon Bedrock AgentCore は、今後、エージェントのログと同じロググループにエージェントのトレースとプロンプトを配信します。これにより、単一の Amazon CloudWatch ロググループで AI エージェントを統一的に監視できるようになります。 これまで、AgentCore はトレーススパンは共有ロググループ「aws/spans」に、エージェントのイベントログ（プロンプト、入力、出力を含む）はリソース固有のロググループに分けて保存していました。そのため、エージェントの呼び出しをデバッグするには複数のロググループを検索する必要があり、顧客は個々のエージェントレベルで細粒度なアクセス制御や顧客管理キー（CMK）による暗号化を行うことができませんでした。今回のリリースにより、エージェントのトレース、プロンプト、構造化ログ、標準出力がすべてエージェントごとに分けたロググループ（「/aws/bedrock-agentcore/runtimes/<エージェントID>-<エンドポイント名>」）に配信されます。これにより、トレースとログを1か所で関連付け、IAMポリシーやCMK暗号化を個々のエージェントに適用し、1つのロググループをサブスクライブすることですべてのテレメトリをエクスポートできるようになりました。複数のエージェントで動作するシステムでは、各エージェントの完全な実行履歴がまとまっており、エンドツーエンドのデバッグが容易になります。 2026年7月20日からサポートされているAWSリージョンで作成された新しいエージェントは、デフォルトで統一された監視機能を使用します。設定は必要ありません。既存のエージェントについては、エージェントランタイムで環境変数「UNIFIED_TRACES_DESTINATION_ENABLED=true」を設定し、ADOTをバージョン0.17.1以降にアップグレードしてください。この機能は、AgentCoreランタイムがサポートされているすべてのAWSコマーシャルリージョンで利用できます。詳細はAgentCore開発ガイドをご覧ください。

AWS Lambda が自己管理コードストレージの提供を発表 AWS Lambda は、コードの保存にセルフマネージドの Amazon S3 バケットをサポートするようになり、Lambda が中間コピーを作成することなく、自身の S3 バケットからソースコードを直接参照できるようになります。これによりコード保存の制限がなくなり、関数とレイヤーの作成後、関数のアクティベーショntimeがコピーステップの削除によって短縮されます。 AWS Lambda は、サーバーを管理することなくコードを実行するサーバーレスコンピュートサービスです。多くの関数と追加のコードを Lambda レイヤーとしてデプロイする顧客は、よくリージョンあたり 75GB を超えるコード保存が必要となり、このクォータを増やすためのサポートチケットの発行が必要でした。以前は、Lambda は関数とレイヤーの作成中に常にデプロイパッケージを Lambda マネージドストレージにコピーし、この制限にカウントされていました。今では、セルフマネージドのコード保存により、Lambda はコピーを作成することなく Amazon S3 バケット内のコードを直接参照するため、バケットが許可する限り、関数とレイヤーのコードを自由に保存できます。デプロイパッケージの単一のソースオブリュートを自身のアカウントで維持できます。セルフマネージドストレージには追加の Lambda 料金はかかりません。標準の Amazon S3 ストレージと、該当する場合のリージョン間データ転送料金のみが適用されます。さらに、Lambda は Lambda マネージドコード保存のデフォルト制限をリージョンあたりアカウントあたり 75GB から 300GB に引き上げました。 セルフマネージドの Amazon S3 コード保存は、すべての商用 AWS リージョンで利用可能です。 始めるには、AWS CLI、AWS CloudFormation、AWS SAM、または AWS SDK を介して関数とレイヤーを作成または更新するとき、`S3ObjectStorageMode` パラメータを `REFERENCE` に設定します。Lambda サービスプリンシパルに S3 バケットに対する `s3:GetObject` および `s3:GetObjectVersion` の権限を付与する必要があります。Lambda コンソール経由で関数更新を行い、セルフマネージドコード保存を使用することもできます。詳細については、AWS Lambda 開発ガイドを参照してください。

Amazon ECS でより高速なサービスの自動スケーリングが発表されました Amazon ECSサービスの自動スケーリングが、高解像度（20秒間隔）のメトリクスとメトリクス公開の最適化をサポートすることにより、負荷の変化をより迅速に検出および対応するようになっています。AWSのベンチマークテストでは、スケールアウトのトリガー時間」が363秒から86秒に改善（76％高速化、4.2倍）し、新しいタスクのスケールとプロビジョニングの総時間は386秒から109秒に改善（72％高速化、3.5倍）しました。より迅速なサービス自動スケーリングにより、ワークロードの需要が変動してもサービスの信頼性とパフォーマンスを維持しながら、ベースラインのキャパシティを削減し、コンピューティングコストを低減することが可能になります。Amazon ECSサービスの自動スケーリングは、再発生するトラフィックパターンに対する予測スケーリング、計画されたイベントに対するスケジュールされたスケーリング、リアルタイムメトリクスに基づく動的なスケーリングに対するターゲットトラッキングなど、包括的なスケーリングポリシーでワークロードの需要に合わせてタスク数を自動的に調整します。今回のリリースにより、CPUとメモリ使用率のターゲットトラッキングポリシーは、デフォルトの60秒間隔に加えて、20秒間隔のメトリクス解像度をサポートし、より迅速なスケーリングシグナルの検出が可能になりました。始めるには、AWSコンソール、CLI、CloudFormation、またはAWS SDKを使用して、ECSサービスの作成または更新時にCPUまたはメモリ使用率メトリクスの20秒間隔解像度を構成し、対応する高解像度事前定義メトリクスを選択してターゲットトラッキングポリシーを構成します。この機能は、AWS Fargate、Amazon ECSマネージドインスタンス、Amazon EC2のすべてのECSコンピューティングオプションで、すべてのAWSコマーシャルおよびAWS GovCloud（US）リージョンで利用可能です。高解像度メトリクスには標準のCloudWatch料金が適用されます。料金の例については、Amazon CloudWatchの料金をご覧ください。詳細については、ドキュメントとリリースブログポストをご覧ください。

Amazon ElastiCache がリアルタイム集計をサポートするようになりました Amazon ElastiCache が集計クエリをサポートするようになり、キャッシュ内でデータをフィルタリング、グループ化、変換、要約を1つのクエリで実行しやすくなりました。開発者は集計クエリを使用して、テラバイト規模のデータに対してマイクロ秒レベルの遅延でリアルタイムのアプリケーション体験を構築できます。また、書き込みが完了した結果を反映したデータも利用できます。ElastiCache内でメモリ上に集計を実行することで、開発者はアーキテクチャの複雑さを軽減し、別の分析エンジンを使用せずに応答時間を改善できます。アプリケーションは、ファセットナビゲーション、カテゴリカウント、ロールアップ、リーダーボードを動かすために集計を使用できます。アプリケーションは、最新のデータについて集計を実行して、eコマースマーケットプレイスやストリーミングサービスにおけるトレンドコンテンツ、人気カテゴリ、トップパフォーマンスアイテムなどのリアルタイムな洞察を提供できます。集計は、検索結果の高速な要約が必要なAIによるパーソナライゼーションアプリケーションや、ライブモニタリングおよびビジネス分析用のオペレーションダッシュボードを駆動することもできます。集計は、すべての商用AWSリージョン、AWS GovCloud (US) リージョン、および中国リージョンで、Valkeyのバージョン9.0を実行するノードベースのクラスターで追加料金なしで利用できます。Valkeyは、Redisの最も許容的なオープンソースでベンダーニュートラルな代替品であり、ElastiCacheで推奨されるエンジンです。始めるには、新しいValkey 9.0以上のクラスターを作成するか、AWSマネージメントコンソール、AWS SDK、またはAWS CLIを使用して既存のクラスターをアップグレードしてください。詳細については、集計に関するブログを読んで、ElastiCacheのドキュメントをご覧ください。

Amazon ElastiCache がベクトルと全文検索によるリアルタイムハイブリッド検索をサポートするようになりました。 Amazon ElastiCacheは、別個の検索サービスを必要とせずに、単一のクエリでベクトル類似性と全文検索を組み合わせたリアルタイムハイブリッド検索をサポートするようになりました。アプリケーションは、意味的な意味と正確なキーワード一致を組み合わせて、意図と正確な用語の両方を捉え、単一の方法よりも関連性の高い結果を提供できます。顧客は、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Anthropic、OpenAIなどの人気プロバイダーの数十億の埋め込みから、全文検索とベクトル類似性検索を組み合わせることができ、遅延はマイクロ秒レベルで、リコール率は最大99％に達します。ElastiCacheは、書き込みが完了するやいなやデータを検索可能にため、アプリケーションは常に最新のベクトルとテキストを検索できます。開発者は、ハイブリッド検索を使用して、正確な用語と意味によって関連するコンテキストを取得するAIエージェントメモリとRAGシステムを構築し、生成AIの応答を改善し、トークンコストを削減することができます。Eコマースやストリーミングプラットフォームは、ユーザーが正確な製品名や説明、またはその両方で検索した場合に、関連する一致を提示するためにハイブリッド検索を使用できます。ElastiCache for Valkeyは、AWS上の人気のあるベクトルデータベースの中で、95％以上のリコール率で、最低の遅延、最高のスループット、そして最高の価格パフォーマンスを提供します。ハイブリッド検索は、すべての商用AWSリージョン、AWS GovCloud（US）リージョン、および中国リージョンで、ElastiCacheバージョン9.0 for Valkeyを実行するノードベースのクラスターで追加費用なしで利用できます。Valkeyは、Redisの最も許容的なオープンソースでベンダーニュートラルな代替品であり、ElastiCacheで推奨されるエンジンです。始めるには、AWSマネジメントコンソール、AWS SDK、またはAWS CLIを使用して新しいValkey 9.0以上のクラスターを作成するか、既存のクラスターをアップグレードしてください。さらに詳しい情報は、このブログを読んで、ElastiCacheドキュメンテーションをご覧ください。

Amazon WorkSpaces は、AI エージェントがデスクトップアプリケーションを操作できるようにしました（プレビュー） Amazon WorkSpacesは、AWSが完全に管理するクラウドデスクトップサービスで、AIエージェントが管理されたWorkSpaces環境を通じてデスクトップアプリケーションに安全にアクセスし、操作できるようになりました。多くの企業は、モダンなAPIを持たないメインフレーム、ERPシステム、独自のツールなどのデスクトップアプリケーションで重要なビジネスプロセスを実行しており、AIエージェントにとって「ラストマイルの課題」が生じていました。WorkSpacesは、組織が企業レベルのガバナンスとコンプライアンスを完全に維持しつつ、大規模に日常のワークフローを自動化できるようにします。 今後、任意のフレームワークで構築され、クラウドホスト、オンプレミス、またはハイブリッド環境で実行されるAIエージェントは、業界標準のモデルコンテキストプロトコル（MCP）統合を使用して、最小限のコードでビジネスアプリケーションに接続できます。開発者は新しいインフラストラクチャを立ち上げる必要なく迅速に価値を提供でき、IT管理者は、人間が使用するWorkSpaces環境と同等の集中管理された権限、ログ記録、および監査コントロールを維持します。スクリーンショットやメトリクスを含むエンタープライズ監視機能により、エージェントのアクティビティを完全に可視化できます。組織は、金融サービス、医療など、その他の規制対象業界にわたる、請求処理、トレードセトルメント、候補者スクリーニング、バックオフィス操作にわたるワークフローを、アプリケーションのモダナイゼーションなしで自動化できます。 WorkSpacesは、エージェントが人間と同様にデスクトップアプリケーション上でポイント、クリック、ナビゲートできる安全な環境を提供します。AWSのグローバルインフラストラクチャに基づく従量制料金と弾力的なスケールにより、企業はITのオーバーヘッドを削減し、人間とAIが協働することによって可能になることを拡大できます。詳細については、WorkSpacesドキュメンテーションをご覧ください。