本日の主なトピック #
- 最新EC2インスタンスのリージョン拡大: C8i、M8a、M7i、R7aといった最新世代のインスタンスがマレーシア、フランクフルト、ケープタウン、ハイデラバード等の各リージョンで新たに利用可能になりました。
- AWS Elemental Inference が一般提供(GA)開始: AI を活用して、放送映像から縦型動画やハイライトクリップをリアルタイムで自動生成できるようになりました。
- Amazon EKS Node Monitoring Agent のオープンソース化: ノードの健全性監視と自動修復を担うエージェントのソースコードが公開され、透明性とカスタマイズ性が向上しました。
- AWS AppConfig と New Relic の統合: アプリケーションの異常を検知した際、数秒以内に機能フラグや設定のデプロイを自動ロールバックする仕組みが実現しました。
- コスト最適化の精度向上: Trusted Advisor が Compute Optimizer と連携し、未使用の NAT Gateway をより正確に検知してコスト削減を支援します。
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AWS運用入門 改訂第2版 押さえておきたいAWSの基本と運用ノウハウ [AWS深掘りガイド] 単行本（ソフトカバー） – 2025/7/11
Amazon EC2 C8i および C8i-flex インスタンスがアジアパシフィック（マレーシア）および南米（サンパウロ）リージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年02月24日
何ができるようになったのか #
Amazon EC2 の第8世代コンピュート最適化インスタンスである C8i および C8i-flex が、アジアパシフィック（マレーシア）および南米（サンパウロ）リージョンで新たに利用可能になりました。これらのインスタンスは、AWS専用のカスタム Intel Xeon 6 プロセッサを搭載しており、クラウド上の同等プロセッサの中で最高レベルのパフォーマンスとメモリ帯域幅を提供します。
何が嬉しいのか #
- コストパフォーマンスの向上: 前世代（C7iシリーズ）と比較して、最大20%のパフォーマンス向上を実現。
- メモリ帯域幅の劇的な改善: 前世代のIntelベースのインスタンスと比較して、メモリ帯域幅が2.5倍に向上。
- 特定のワークロードでの高速化: C7iと比較して、NGINXウェブアプリケーションで最大60%、AI深層学習レコメンデーションモデルで最大40%、Memcachedで最大35%の高速化が期待できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: マレーシアおよびサンパウロリージョンのユーザーは、Intelベースのコンピュート最適化インスタンスとして主に前世代（C7i等）を使用する必要がありました。
- これから: 最新の Intel Xeon 6 プロセッサを搭載した C8i/C8i-flex を利用することで、より高いパフォーマンスと優れた価格性能比（最大15%向上）を享受できるようになります。
具体的なユースケース #
- C8i-flex: ウェブ・アプリケーションサーバー、データベース、キャッシュ、Apache Kafka、Elasticsearchなど、リソースをフルに使い切らない大多数のコンピュート集約型ワークロード。
- C8i: 大規模なメモリ集約型ワークロード、高負荷な継続的CPU使用が必要なアプリケーション、ベアメタルを含む最大サイズ（96xlarge）が必要なケース。
Amazon EC2 M7i インスタンスがアフリカ（ケープタウン）リージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年02月19日
何ができるようになったのか #
カスタム第4世代 Intel Xeon スケーラブルプロセッサ（Sapphire Rapids）を搭載した Amazon EC2 M7i インスタンスが、アフリカ（ケープタウン）リージョンで利用可能になりました。これらのプロセッサはAWS専用に最適化されており、他社のクラウドプロバイダーが使用する同等の x86 ベース Intel プロセッサよりも最大 15% 優れたパフォーマンスを提供します。
何が嬉しいのか #
- 価格性能比の向上: 前世代の M6i インスタンスと比較して、最大 15% 優れた価格性能比を実現。
- 大規模サイズの提供: 最大 48xlarge のサイズに加え、2つのベアメタルサイズ（metal-24xl, metal-48xl）を提供。
- 内蔵アクセラレータの活用: ベアメタルサイズでは、Intel Data Streaming Accelerator (DSA)、In-Memory Analytics Accelerator (IAA)、QuickAssist Technology (QAT) をサポートし、データ操作の効率的なオフロードと高速化が可能です。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: ケープタウンリージョンで Intel ベースの汎用インスタンスを利用する場合、主に M6i 以前の世代が主流でした。
- これから: 最新世代の M7i を利用することで、パフォーマンスの向上とコスト効率の改善が可能になります。特に大規模なインスタンスや高い CPU 負荷が継続するワークロードにおいて、より強力な選択肢が得られます。
具体的なユースケース #
- ゲーミングサーバー: 継続的な高い CPU パフォーマンスが求められる用途。
- CPUベースの機械学習 (ML): 高い計算能力と最新の命令セットを必要とするトレーニングや推論。
- ビデオストリーミング: 効率的なデータ処理と安定したスループットが必要な配信プラットフォーム。
- データ分析: ベアメタルインスタンスの内蔵アクセラレータを活用した、高速なメモリ内分析。
Amazon EC2 M8a インスタンスが欧州（フランクフルト）リージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年02月24日
何ができるようになったのか #
第5世代 AMD EPYC プロセッサ（開発コード名：Turin）を搭載した汎用 Amazon EC2 M8a インスタンスが、欧州（フランクフルト）リージョンで利用可能になりました。最大 4.5 GHz の動作周波数を持ち、前世代の M7a インスタンスと比較して、パフォーマンスが最大 30%、価格性能比が最大 19% 向上しています。
何が嬉しいのか #
- 劇的なパフォーマンス向上: 前世代（M7a）と比較して、GroovyJVM ベンチマークで最大 60%、Cassandra ベンチマークで最大 39% の高速化を実現。
- メモリ帯域幅の拡大: M7a と比較してメモリ帯域幅が 45% 向上しており、レイテンシに敏感なワークロードに最適です。
- 最新の Nitro テクノロジー: 第6世代の AWS Nitro Card を採用しており、高いスループットを必要とするアプリケーションに高い信頼性と性能を提供します。
- 幅広い選択肢: SAP 認定を受けており、2つのベアメタルサイズを含む計12種類のサイズから、ワークロードに合わせて最適なリソースを選択可能です。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: フランクフルトリージョンの AMD ベース汎用インスタンスは、主に M7a 以前の世代が利用されていました。
- これから: 最新の M8a を利用することで、既存のアプリケーションを大幅に高速化し、同時により優れたコスト効率で運用することが可能になります。
具体的なユースケース #
- 金融アプリケーション: 高いスループットと低レイテンシが求められる取引システムなど。
- ゲーミング・レンダリング: 強力な CPU パフォーマンスを必要とするバックエンドやレンダリングファーム。
- アプリケーションサーバー・開発環境: 一般的なエンタープライズアプリケーションや開発・テスト環境の効率化。
- キャッシュサーバー・ミドルサイズデータストア: Cassandra などのデータベースや Memcached/Redis などのキャッシュフリート。
Amazon EC2 R7a インスタンスがアジアパシフィック（ハイデラバード）リージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年02月24日
何ができるようになったのか #
第4世代 AMD EPYC プロセッサ（開発コード名：Genoa）を搭載したメモリ最適化 Amazon EC2 R7a インスタンスが、アジアパシフィック（ハイデラバード）リージョンで利用可能になりました。最大 3.7 GHz の動作周波数を持ち、前世代の R6a インスタンスと比較して最大 50% 高いパフォーマンスを提供します。
何が嬉しいのか #
- 圧倒的なパフォーマンス向上: R6a 世代と比較して 50% ものパフォーマンス向上が見込めるため、計算負荷の高いメモリ集約型ワークロードをより効率的に処理できます。
- 最新アーキテクチャの活用: 第4世代 AMD EPYC プロセッサによる高い処理能力を、インド国内の新しいリージョンで直接利用可能です。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: ハイデラバードリージョンにおいて AMD ベースのメモリ最適化インスタンスを必要とする場合、前世代を選択するか、他のリージョンを利用する必要がありました。
- これから: 最新世代の R7a を同リージョンで利用できるため、現地のユーザーにより低レイテンシで、かつ高性能なコンピューティングリソースを提供できるようになります。
具体的なユースケース #
- 大規模なインメモリデータベース: SAP HANA、Redis、Memcached などのインメモリ処理。
- データ分析: 大規模なデータセットのリアルタイム分析やバッチ処理。
- ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC): メモリ帯域幅と処理能力の両方が必要とされる計算科学分野のワークロード。
- エンタープライズアプリケーション: 高いメモリ消費を伴う大規模な ERP や CRM システム。
Amazon EKS Node Monitoring Agent がオープンソース化 #
投稿日: 2026年02月24日
何ができるようになったのか #
Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) の Node Monitoring Agent がオープンソース化され、GitHub でソースコードが公開されました。これにより、コミュニティはエージェントの実装を確認できるだけでなく、開発に直接貢献したり、自身の要件に合わせてカスタマイズしたりすることが可能になります。
何が嬉しいのか #
- 透明性の向上: エージェントがどのようにノードの健全性を監視し、問題を検知しているかの詳細な仕組みを把握できます。
- カスタマイズ性: 特定の環境やニーズに合わせてエージェントの挙動を調整できます。
- 自動修復の効率化: システム、ストレージ、ネットワーク、アクセラレータ（GPU等）の問題を「ノードの状態 (Node Condition)」として自動的に発行するため、EKS によるノードの自動修復機能と連携して、運用の手間を大幅に削減できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Kubernetes クラスターの管理者は、劣化したノードの監視や修復を手動、あるいはクローズドソースのツールに頼って行う必要がありました。
- これから: オープンソース化されたエージェントを利用することで、コミュニティの知見を活用しながら、より信頼性の高いノード監視と自動修復の仕組みをクラスターに組み込むことができます。
具体的なユースケース #
- 自動運用クラスター: ノードの障害検知から修復までを自動化し、管理者の介入を最小限に抑えたい場合。
- カスタム監視要件: 標準の監視項目に加え、特定のハードウェアやネットワーク環境に特化した監視ロジックを追加したい場合。
- セキュリティ・ガバナンス: クラスター内で実行されるすべてのソフトウェアのソースコードを検証する必要がある厳格な規制環境。
このエージェントは Amazon EKS Auto Mode に含まれているほか、Amazon EKS が利用可能なすべてのリージョンで EKS アドオン として利用可能です。
Amazon S3 Tables が AWS GovCloud (US) リージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年02月23日
何ができるようになったのか #
Amazon S3 Tables が、AWS GovCloud (US-East) および AWS GovCloud (US-West) リージョンで新たに利用可能になりました。S3 Tables は、Apache Iceberg をネイティブにサポートした初のクラウドオブジェクトストレージであり、大規模な表形式データのストレージを最適化された状態で提供します。
何が嬉しいのか #
- 自動最適化: 継続的なテーブルメンテナンスを自動で行い、データレイクが拡大・進化してもクエリ効率の向上とストレージコストの削減を自動で維持します。
- 広範な互換性: Apache Iceberg 標準をサポートしているため、AWS サービスだけでなくサードパーティ製の主要なクエリエンジンからも簡単にアクセス可能です。
- インテリジェントなコスト管理: S3 Intelligent-Tiering ストレージクラスをサポートしており、アクセスパターンに基づいてパフォーマンスを損なうことなく自動的にコストを最適化します。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: GovCloud リージョンのユーザーは、S3 上で Iceberg テーブルを管理する際、自分たちでテーブルのメンテナンスや最適化、ストレージ管理を細かく行う必要がありました。
- これから: マネージドな S3 Tables を利用することで、管理オーバーヘッドを大幅に削減しつつ、高いパフォーマンスと低コストなデータレイク運用を政府機関などの規制の厳しい環境でも実現できるようになります。
具体的なユースケース #
- 大規模データレイク運用: ペタバイト規模の構造化データを S3 上で効率的、かつ安全に管理したい場合。
- マルチエンジン分析: Amazon Athena や Amazon Redshift、さらにはオープンソースの Spark や Trino など、複数のツールから同じデータセットに対して一貫性のあるアクセスを行いたい場合。
- コスト最適化が必要な分析環境: データのアクセス頻度が予測しにくい状況で、自動的にストレージコストを抑えたい場合。
Automated Reasoning ポリシーが元ドキュメントへの参照をサポート #
投稿日: 2026年02月23日
何ができるようになったのか #
Amazon Bedrock の Automated Reasoning（自動推論） チェックにおいて、生成されたポリシーのルールや変数が、元のアップロードされたドキュメントのどの部分に基づいているかを示す「参照情報（ソースドキュメントリファレンス）」が含まれるようになりました。
Automated Reasoning チェックは、形式検証（Formal Verification）技術を用いて、基盤モデル（LLM）が生成したコンテンツが組織のポリシー（人事規定や財務ガイドラインなど）に準拠しているかを検証する機能です。
何が嬉しいのか #
- レビューの効率化: 生成された複雑な論理ルールが、元のビジネス文書のどこに対応しているかを一目で確認できるため、ポリシーの検証や微調整が非常に簡単になります。
- 信頼性の確保: LLM の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」の検出において最大 99% の精度を誇る Automated Reasoning の根拠が明確になり、より自信を持って AI ワークフローに組み込めます。
- 曖昧さの解消: モデルの回答における曖昧さを検出し、それがどの規定に基づいているかを裏付けることができます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: ユーザーがルールを記述したドキュメントをアップロードすると、それが自動的に論理ルール（Automated Reasoning ポリシー）に変換されていましたが、変換後のルールと元ドキュメントの対応関係を把握するには、ユーザー自身が照らし合わせる必要がありました。
- これから: ポリシー内に元ドキュメントへの参照が含まれるため、ユーザーは使い慣れた元のドキュメントの文脈で、生成されたルールを直感的に理解し、レビューできるようになります。
具体的なユースケース #
- 人事（HR）ボットの検証: 従業員からの問い合わせに対する AI の回答が、就業規則のどの条項に基づいているかを自動検証し、その根拠を表示する。
- 財務承認ワークフロー: 金融取引の承認ガイドラインを AI が正しく解釈しているか、元ドキュメントを参照しながら監査する。
- コンプライアンス管理: 複雑な規制文書に基づく AI の判断プロセスを透明化し、説明責任を果たす。
本機能は、Amazon Bedrock コンソールおよび Python SDK を通じて、米国東部（バージニア北部）、米国東部（オハイオ）、米国西部（オレゴン）、欧州（フランクフルト）、欧州（アイルランド）、欧州（パリ）の各リージョンで利用可能です。
AWS AppConfig が New Relic と連携し、自動ロールバックを実現 #
投稿日: 2026年02月24日
何ができるようになったのか #
AWS AppConfig が New Relic Workflow Automation と統合されました。これにより、機能フラグ（Feature Flags）や動的設定のデプロイ中に、New Relic で検知されたアラートに基づいてデプロイを自動的にロールバックできるようになりました。
何が嬉しいのか #
- 迅速な障害復旧: アプリケーションの健全性悪化を検知してからロールバックが実行されるまでの時間が、従来の数分から「数秒」に短縮されます。
- 手動介入の排除: 24時間365日、人間の介在なしでデプロイの異常を監視し、自動で安全な状態に引き戻すことが可能です。
- 顧客への影響を最小化: 段階的なデプロイ（Canaryデプロイなど）と組み合わせることで、エラー率の上昇やレイテンシの増加といった問題を即座に抑え込めます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: AWS AppConfig を使用して機能フラグをデプロイする際、外部の監視ツール（New Relic など）で異常を検知した後は、管理者が手動で AppConfig のコンソールからロールバックを指示するか、カスタムの Lambda 関数などを介して連携を自作する必要がありました。
- これから: 公式の「AWS AppConfig New Relic Extension」を利用することで、New Relic のアラート条件と直結した「クローズドループ」な自動化が簡単に構築できます。
具体的なユースケース #
- 新機能のカナリアリリース: 全ユーザーの 10% に新機能を公開した際、New Relic でエラー率のスパイクを検知したら即座に公開を停止・復旧する。
- 動的設定の変更: データベースのコネクションプール数などを動的に変更した際、アプリケーションの応答速度が悪化したら自動で前の設定に戻す。
- 夜間の自動デプロイ: 開発者が不在の夜間に予約デプロイを行う際、異常時に自動でロールバックされることで、翌朝まで障害が継続するリスクを回避する。
この機能は、AWS GovCloud (US) リージョンを含むすべての AWS リージョンで利用可能です。
AWS Deadline Cloud がタスクのチャンク実行（一括実行）をサポート #
投稿日: 2026年02月24日
何ができるようになったのか #
メディア・エンターテインメント業界向けのフルマネージド・レンダリング管理サービスである AWS Deadline Cloud において、複数のタスクを「チャンク（塊）」としてグループ化し、一括で実行できるようになりました。
ユーザーは、ジョブ作成時に以下のいずれかの方法でグループ化を指定できます：
- チャンクサイズ指定: 1つの実行単位にまとめるタスクの「個数」を数値で指定。
- 目標実行時間指定: 1つのチャンクの「目標実行時間」を指定。システムが動的にタスク数を調整して、効率的に実行します。
何が嬉しいのか #
- オーバーヘッドの削減: 1つ1つのタスクが非常に短い場合や、レンダリング環境（アプリケーションやプラグイン）の起動に時間がかかる場合、タスクをまとめて実行することで、起動・終了のオーバーヘッドを大幅に削減できます。
- コスト効率の向上: コンピューティングリソースの待機時間を減らし、実際にレンダリングを行っている時間を最大化できるため、結果としてジョブ完了までの時間短縮とコスト削減につながります。
- 柔軟な最適化: ジョブの進行状況に合わせてタスク数を動的に調整する機能により、管理者が細かく数値を設定しなくても、最適な効率を維持できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 各タスクは個別にワーカーノードに割り当てられていました。短時間のタスクが大量にあるジョブでは、タスクの入れ替え（環境の初期化やデータのロード）に伴うオーバーヘッドが積み重なり、実行効率が低下する原因となっていました。
- これから: チャンク実行を利用することで、1回の環境構築で複数のタスクを連続して処理できるようになり、特に複雑なシーンの初期化が必要なレンダリングワークロードにおいて劇的な効率改善が見込めます。
具体的なユースケース #
- 数千フレームの単純なレンダリング: 1フレームのレンダリングが数秒で終わるような軽量なタスクを、数百個まとめて 1 つのチャンクとして実行する。
- 重いプラグインを使用するジョブ: 特定の 3D ソフトやプラグインのロードに 5 分かかり、レンダリング自体は 10 分で終わるような場合、10 タスクをまとめて実行することで、ロード時間を 1 回分（5 分）に凝縮する。
- シミュレーションジョブ: 前のタスクの結果を必要とする、または共通のコンテキストを共有する一連の計算処理。
この機能は、AWS Deadline Cloud がサポートされているすべてのリージョンで利用可能です。
AWS Elemental Inference が一般提供（GA）開始：AI による縦型動画・ハイライト自動生成 #
投稿日: 2026年02月24日
何ができるようになったのか #
AI を活用して、放送やストリーミングのビデオから縦型コンテンツやハイライトクリップをリアルタイムで自動生成するフルマネージドサービス AWS Elemental Inference が一般提供（GA）開始されました。
このサービスには主に 2 つの AI 機能が含まれています：
- 縦型動画クロッピング: ライブやオンデマンドの横型動画を、TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts などのモバイル向け縦型フォーマットへ自動的に変換・クロップします。
- 高度なメタデータ分析: ライブコンテンツから重要な瞬間を自動で特定し、ハイライトクリップを生成します。
何が嬉しいのか #
- リアルタイム配信の加速: スポーツの試合中などの決定的瞬間を、数時間後ではなく「その場」でソーシャルメディアへ投稿・拡散できます。
- 運用の大幅な効率化: プロンプト入力や人手による介在を必要としない「AI エージェント」形式で動作するため、専門の制作チームや複雑なワークロードを追加することなく、複数プラットフォームへの最適化が可能です。
- コスト削減: ベータテストでは、複数のポイントソリューションを組み合わせる場合と比較して、ワークフローのコストを 34% 以上削減できることが確認されています。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: テレビ放送などの横型動画からモバイル用の縦型動画を作成したり、ハイライトを抽出したりするには、手動での編集作業や、ビデオ処理とは別に AI 解析エンジンを組み合わせて複雑なパイプラインを構築する必要がありました。
- これから: 動画のエンコード（符号化）と並行して AI 解析を実行できるため、「一度の処理で、すべてのプラットフォームへ最適化された動画を届ける」ことが可能になります。
具体的なユースケース #
- スポーツ放送: 試合中のゴールシーンを自動で縦型動画にして、即座に SNS へ投稿.
- ニュース配信: 速報性の高い映像を、放送と同時にスマートフォン向けに最適化して配信。
- ライブコマース: 配信中の盛り上がった場面をダイジェストとして自動生成し、アーカイブ視聴の促進に活用。
本サービスは、米国東部（バージニア北部）、米国西部（オレゴン）、アジアパシフィック（ムンバイ）、欧州（アイルランド）の各リージョンで利用可能です。
MediaConvert が無料の「Probe API」と UI を提供開始：メディア解析を高速化 #
投稿日: 2026年02月24日
何ができるようになったのか #
AWS Elemental MediaConvert において、メディアファイルのメタデータを高速に解析する Probe API が新たに提供されました。この API は、動画ファイル本体をすべてスキャンするのではなく、ヘッダーのメタデータのみを読み取ることで、コーデック仕様、ピクセルフォーマット、色空間の詳細、コンテナ情報などの重要な情報を瞬時に返却します。
また、API だけでなく AWS マネジメントコンソール上の UI からもこの解析結果を確認できるようになりました。
何が嬉しいのか #
- 無料・高速: MediaConvert の強力な解析機能を無料で、かつ動画処理の完了を待たずに利用できます。
- ワークフローの自動化: AWS Step Functions 等と組み合わせることで、ソースファイルの特性（解像度やコーデックなど）に基づいて、動的にエンコード設定を決定するインテリジェントなパイプラインを構築できます。
- バリデーションの簡素化: 入力ファイルが規定の仕様を満たしているかを、デプロイや処理の前に素早くチェックできます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: メディアファイルの詳細な情報を取得するには、サードパーティ製のツール（ffprobe など）を自前のサーバーや Lambda で実行するか、あるいは MediaConvert のジョブを実際に開始して出力を確認する必要がありました。
- これから: MediaConvert 本体の機能として統合された Probe API を呼び出すだけで、標準化された形式でメタデータを即座に取得できるようになります。
具体的なユースケース #
- インテリジェント・トランスコード: 4K 動画がアップロードされたら高ビットレート設定、SD 動画なら低ビットレート設定といった条件分岐を自動化。
- コンテンツの受領検査: クライアントから納品された動画が、放送や配信に必要な特定のカラープロファイル（Rec.709 など）になっているかを確認。
- メディアアセット管理: 大量のメディアファイルをクラウドに保存する際、メタデータを自動抽出してデータベースに登録。
Probe API は、AWS Elemental MediaConvert が提供されているすべてのリージョンで利用可能です。
Amazon RDS の S3 へのスナップショットエクスポートが AWS GovCloud (US) で利用可能に #
投稿日: 2026年02月24日
何ができるようになったのか #
Amazon RDS Snapshot Export to S3 が、AWS GovCloud (US-East) および AWS GovCloud (US-West) リージョンで利用可能になりました。これにより、RDS スナップショット内のデータを Apache Parquet 形式で Amazon S3 に直接エクスポートできるようになります。
何が嬉しいのか #
- 分析の容易化: エクスポートされた Parquet 形式のデータは、Amazon Athena、Amazon SageMaker、Amazon Redshift Spectrum などのサービスや、Apache Spark などのビッグデータ処理フレームワークで簡単に分析できます。
- パフォーマンスへの影響ゼロ: エクスポート処理はデータベースインスタンス上ではなくスナップショットに対して直接行われるため、実行中のデータベースのパフォーマンスを低下させることはありません。
- 柔軟な対応: 手動スナップショット、自動システムスナップショット、AWS Backup によるスナップショットのすべてに対応しています。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: GovCloud リージョンで RDS データを分析ツールに渡すには、データを一度ダンプして変換するか、分析ツールから直接データベースにクエリを投げる必要があり、手間や負荷がかかっていました。
- これから: 数クリックでスナップショットを Parquet 形式に変換して S3 に配置できるため、低コストかつ効率的にデータレイクの構築や機械学習への活用が可能になります。
具体的なユースケース #
- 大規模データの長期保存と監査: データベースから削除した古いデータを、分析可能な Parquet 形式で安価な S3 に長期保存する。
- データウェアハウス（DWH）への連携: Redshift Spectrum を使用して、S3 上の RDS データをロードせずに直接クエリを実行し、他のデータと結合分析を行う。
- 機械学習モデルのトレーニング: 蓄積された RDS データを SageMaker で読み込み、モデルの学習用データとして活用する。
この機能は、Amazon Aurora (PostgreSQL/MySQL)、RDS (PostgreSQL/MySQL/MariaDB) のスナップショットで利用可能です。
AWS Trusted Advisor が AWS Compute Optimizer を活用し「未使用の NAT ゲートウェイ」をより正確に検知 #
投稿日: 2026年02月23日
何ができるようになったのか #
AWS Trusted Advisor の「未使用の NAT ゲートウェイ」チェック機能が強化されました。AWS Compute Optimizer の解析能力を活用し、過去 32 日間の詳細な CloudWatch メトリクス分析とルートテーブルへの関連付けの確認を組み合わせることで、より精度の高い検知が可能になりました。
何が嬉しいのか #
- 誤検知（フォールスポジティブ）の削減: バックアップ用の重要なリソースなどを誤って「未使用」と判定するのを防ぎ、確実性の高い推奨事項を提供します。
- 節約コストの可視化: 各推奨事項には、そのリソースを削除した場合に見込まれる月間削減コストの推定値が表示されるため、対応の優先順位付けが容易になります。
- 確実なコスト削減: ワークロードの移行や廃止後に残されたままになっている「アイドル状態の NAT ゲートウェイ」を特定し、不必要な課金を確実に停止できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Trusted Advisor のコスト最適化チェックにおいても未使用の NAT ゲートウェイは検出されていましたが、単純なメトリクスベースの判定であったため、特定の運用状況下にあるリソースを正確に判別することが難しい場合がありました。
- これから: 32 日間の長期分析とネットワーク構成（ルートテーブル）の検証が加わったことで、DevOps エンジニアやコスト最適化チームは自信を持って不要なリソースのクリーンアップを進められるようになります。
具体的なユースケース #
- 定期的なコスト監査: 月に一度のコストチェックで、使用されていないにもかかわらず課金が発生している NAT ゲートウェイを一覧化して削除する。
- 環境廃止後の後片付け: 開発環境や検証用クラスターを削除した際、VPC 内に残ってしまったゲートウェイを漏れなく見つけ出す。
- 節約プロジェクトの優先順位付け: 複数のアカウントを管理する組織において、最もコスト削減インパクトの大きい NAT ゲートウェイの整理から着手する。
本機能を利用するには、組織で Cost Optimization Hub および Compute Optimizer へのオプトインが必要です。
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