本日の主なトピック #
- Lambda Managed Instances が最大 32 GB / 16 vCPU をサポート: 計算集約型のワークロードもサーバーレスで実行可能になり、メモリ/vCPU 比率のカスタマイズも可能に。
- マネジメントコンソールの表示制御: コンソールに表示するサービスやリージョンをアカウント設定で制御できるようになり、ナビゲーションの簡素化とミス防止を実現。
- CloudWatch Logs IA の機能拡充: 低コストな IA クラスで OpenSearch SQL/PPL による分析やデータ保護機能が利用可能に。
- Step Functions の AI 連携強化: Bedrock AgentCore を含む 28 の新サービス連携が追加され、AI エージェントの自動化がより容易に。
- 次世代インスタンスの拡充: Graviton4 搭載の I8ge インスタンスの提供リージョン拡大や、ハイメモリ U7i のミラノ展開など。
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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
AWS マネジメントコンソールがサービスとリージョンの表示制御設定をサポート #
投稿日: 2026年03月27日
何ができるようになったのか #
AWS マネジメントコンソールにおいて、アカウント設定の「Visible services（表示するサービス）」と「Visible Regions（表示するリージョン）」という新しい設定項目が追加されました。これにより、特定のユーザーに対してコンソール上に表示するサービスやリージョンをカスタマイズできるようになります。
何が嬉しいのか #
組織で使用するサービスや利用可能なリージョンを制限して表示することで、ユーザーが迷うことなく必要なリソースにアクセスできるようになります。ナビゲーションが簡素化され、誤って未許可のリージョンやサービスを操作するリスクを軽減できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: マネジメントコンソールには、権限の有無に関わらず全てのサービスやリージョンがデフォルトで表示されており、ユーザーが自分に関係のあるものを探す必要がありました。
- これから: アカウント管理者が表示対象を絞り込むことで、ユーザー専用の使いやすいコンソール画面を提供できるようになります。
具体的なユースケース #
- 特定の数サービスのみを使用するチームに対して、不要なサービスを隠して画面をスッキリさせる。
- 開発環境で使用を許可しているリージョンのみを表示させ、オペレーションミスを防ぐ。
Amazon CloudWatch Logs Infrequent Access クラスがデータ保護、OpenSearch PPL、OpenSearch SQL をサポート #
投稿日: 2026年03月27日
何ができるようになったのか #
Amazon CloudWatch Logs の Infrequent Access（Logs IA）クラスにおいて、データ保護機能の拡充と、OpenSearch 互換のクエリ言語である Piped Processing Language (PPL) および SQL のサポートが追加されました。これにより、頻繁にはアクセスされないログに対しても、柔軟な分析と機密データの自動検知・マスキングが可能になります。
何が嬉しいのか #
Logs IA の低価格なインジェクション料金を維持したまま、OpenSearch の強力なクエリツールを利用してアドホックなトラブルシューティングやフォレンジック分析が容易に行えます。また、セキュリティコンプライアンス要件を満たすための機密データ保護を自動化できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Logs IA クラスでは Logs Insights Query Language による分析、S3 へのエクスポート、暗号化などの基本機能に限られていました。
- これから: OpenSearch SQL や PPL を利用して、より直感的で高度な分析が可能になり、同時にデータ保護機能による自動マスキングが適用できます。
具体的なユースケース #
- 法規制やセキュリティ監査のために長期間保管されているアクセス頻度の低いログに対し、特定のユーザー情報を自動的に隠した状態で分析を行う。
- OpenSearch の知識を持つエンジニアが、慣れ親しんだ SQL 構文を使用してトラブルシューティングを行う。
Amazon ECS Managed Instances が AWS GovCloud (US) リージョンで Graviton および GPU インスタンスの FIPS 認証ワークロードをサポート #
投稿日: 2026年03月26日
何ができるようになったのか #
AWS GovCloud (US) リージョンにおいて、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) Managed Instances 上で Graviton ベースのインスタンスや GPU アクセラレーション対応インスタンスを用いた FIPS（連邦情報処理標準）準拠のワークロードがデプロイ可能になりました。ECS Managed Instances では、デフォルトで FIPS 準拠モードが有効になっており、暗号モジュールやカーネル設定も自動的に最適化されます。
何が嬉しいのか #
米連邦政府のセキュリティ要件（FIPS 140）を満たす必要がある顧客は、高いコストパフォーマンスを持つ Graviton インスタンスや、機械学習などの計算負荷が高いワークロード向けの GPU インスタンスを、コンテナ環境で安全かつ簡便に利用できるようになります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: FIPS 準拠の暗号化モジュールを使用する際、インスタンスタイプや環境構成に制約がありました。
- これから: グラビトン、GPU、ネットワーク最適化、バーストパフォーマンスといった広範なインスタンスタイプで FIPS 対応ワークロードが実行可能になりました。
具体的なユースケース #
- セキュリティ要件の厳しい政府機関や規制業界のシステムを AWS 上で構築する際、Graviton2/3 プロセッサを使用してコストを抑えつつ高いセキュリティを維持する。
- 高度な画像解析や AI 処理を伴う公共機関向けのアプリケーションを、GPU インスタンスを用いて FIPS 準拠環境で動作させる。
Amazon GameLift Servers が次世代 EC2 インスタンスファミリーのサポートを拡大 #
投稿日: 2026年03月27日
何ができるようになったのか #
Amazon GameLift Servers において、Amazon EC2 の第5世代から第8世代のインスタンスファミリーがサポート対象に加わりました。これには汎用（Mシリーズ）、コンピューティング最適化（Cシリーズ）、メモリ最適化（Rシリーズ）の各最新世代が含まれます。
何が嬉しいのか #
ゲーム開発者は、DDR5 メモリや最新の AWS Graviton4 プロセッサなどを搭載した次世代インスタンスを利用することで、ゲームサーバーのパフォーマンス向上とコスト効率の改善を同時に実現できます。ネットワークやストレージ（ローカルディスクなど）のバリエーションも増え、よりゲームワークロードに最適化された選択が可能になります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 古い世代のインスタンスに依存していたため、最新のハードウェアによる性能向上をフルに活用することが難しいケースがありました。
- これから: 第7世代や第8世代といった最新のプロセッサや高速メモリ、ネットワーク機能を備えたインスタンスへ容易に移行でき、より大規模で高品質なゲーム体験を提供できます。
具体的なユースケース #
- CPU 負荷の高い大規模マルチプレイヤーゲームで、第8世代の Graviton4 インスタンスを使用して高い同時接続数を支える。
- 複雑な物理演算やシミュレーションを行うゲームにおいて、メモリ最適化された Rシリーズの最新世代を利用して処理の安定性を向上させる。
Amazon Timestream for InfluxDB が拡張メトリクスをサポート #
投稿日: 2026年03月27日
何ができるようになったのか #
Amazon Timestream for InfluxDB において、データベースのパフォーマンスと健全性を詳細に把握できる「拡張メトリクス（Advanced Metrics）」が導入されました。InfluxDB 2 インスタンスの運用メトリクスが Amazon CloudWatch に自動的にパブリッシュされ、リアルタイムでのモニタリングやアラート設定が可能になります。
何が嬉しいのか #
追加の設定や計測用コードの記述なしに、リソース利用状況、クエリパフォーマンス、システム全体の健全性を深く可視化できます。Single-AZ および Multi-AZ の両構成に対応しており、DevOps チームは問題を迅速に特定し、タイムシリーズ（時系列データ）アプリケーションの可用性とパフォーマンスを最適化できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 詳細な運用情報を取得するには、複雑な設定やサードパーティ製ツールとの連携が必要な場合がありました。
- これから: CloudWatch 連携により、カスタムダッシュボードの作成やしきい値に基づいた自動アラート通知が標準機能として容易に行えます。
具体的なユースケース #
- クエリの実行時間が急増した際に CloudWatch アラートで検知し、ボトルネックとなっているリソースを特定する。
- 複数の InfluxDB インスタンスのメモリや CPU 使用率を統合ダッシュボードで監視し、キャパシティプランニングに役立てる。
AWS HealthImaging が DICOM スタディおよびシリーズレベルの詳細なアクセス制御をサポート #
投稿日: 2026年03月27日
何ができるようになったのか #
AWS HealthImaging において、医療用画像データ（DICOM）のスタディ（Study）およびシリーズ（Series）レベルでのきめ細かなアクセス制御（Fine-grained access control）が可能になりました。IAM ポリシー内で直接 Study Instance UID や Series Instance UID を指定することで、特定の画像セット群へのアクセス許可を管理できます。
何が嬉しいのか #
個別の画像リソース（ARN）を一つずつリストアップする必要がなくなり、メンテナンス性の高い IAM ポリシーを運用できます。また、AWS STS セッションポリシーを利用した動的かつ一時的な権限付与もサポートされ、特定のスタディのみを外部パートナーや研究者に共有する際のセキュリティが大幅に向上します。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 個々のイメージセットリソース（ARN）を明示的に指定してアクセス許可を定義する必要があり、管理が煩雑でした。
- これから: DICOMweb API の権限を、スタディ単位やシリーズ単位で直感的に定義できるようになりました。
具体的なユースケース #
- 放射線科の特定の検査結果（スタディ）のみを、外部の専門医と一時的に共有して診断を依頼する。
- 特定の臨床研究で使用するシリーズデータにのみ、研究チームのアクセスを制限する。
AWS Parallel Computing Service が slurmdbd および cgroups の設定をサポート #
投稿日: 2026年03月26日
何ができるようになったのか #
AWS Parallel Computing Service (AWS PCS) において、HPC クラスターのスケジューラである Slurm の運用を詳細にカスタマイズできるようになりました。具体的には、Slurm データベースデーモン（slurmdbd）と制御グループ（cgroups）の設定がコンソール、CLI、SDK から直接管理可能です。
何が嬉しいのか #
slurmdbd の設定により、プライバシー制御、データ保持ポリシー、ワークロードのトラッキングを精密に行えるようになります。また、cgroups のサポートにより、CPU コアのバインド、メモリ制限の強制、デバイスアクセス制御が可能となり、計算ノード上でのリソース競合やオーバーサブスクリプションを防ぐことができます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: マネージド環境における Slurm の微調整には制約があり、高度なリソース分離や会計処理の設定が難しい場合がありました。
- これから: プロダクション環境に耐えうる柔軟な HPC 環境を、使い慣れた AWS のインターフェースで構築・維持できます。
具体的なユースケース #
- 異なるチームが共有する計算ノードにおいて、各ジョブに特定の CPU コアを割り当てて性能の安定化を図る。
- データの保持期間を厳密に管理することで、HPC システムの運用コストを最適化する。
AWS Step Functions が Bedrock AgentCore を含む 28 の新しいサービス連携を追加 #
投稿日: 2026年03月26日
何ができるようになったのか #
AWS Step Functions において、Amazon Bedrock AgentCore や Amazon S3 Vectors を含む 28 の新しい AWS サービスとの直接連携がサポートされました。これにより、1,100 を超える新しい API アクションが、ワークフローからコードを記述することなく利用可能になります。
何が嬉しいのか #
Bedrock AgentCore との連携により、AI エージェントの呼び出し、リトライ処理、Map 状態を用いた並列実行、エージェントインフラの動的なプロビジョニング（作成・更新・削除）などをワークフローの一環として自動化できます。また、S3 Vectors のサポートにより、AI アプリケーション用のナレッジベース構築（ドキュメントのインジェスチョン）を容易にオーケストレーションできます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Bedrock エージェントなどを Step Functions から操作するには、カスタムコード（Lambda など）を介在させる必要がありました。
- これから: 直接的な SDK 連携により、分散アプリケーションの開発がより視覚的かつスケーラブルに、かつコードレスで行えるようになります。
具体的なユースケース #
- 大規模なドキュメント群を S3 にアップロードした際、Step Functions が自動的に S3 Vectors を呼び出してベクトルデータベースを更新する。
- 複数の AI エージェントを同時に実行して結果を統合するプロセスを、Map ステートを用いて構築する。
Amazon EC2 I8ge インスタンスが追加のリージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年03月26日
何ができるようになったのか #
AWS Graviton4 プロセッサを搭載したストレージ最適化インスタンス「Amazon EC2 I8ge」が、欧州（ストックホルム）およびアジアパシフィック（ムンバイ、マレーシア、シンガポール、シドニー）の各リージョンで一般公開されました。
何が嬉しいのか #
前世代の Graviton2 ベースのインスタンスと比較して、計算パフォーマンスが最大 60% 向上しています。また、第3世代の AWS Nitro SSD を採用しており、TB あたりのリアルタイムストレージパフォーマンスが最大 55% 向上、ストレージ I/O レイテンシも最大 60% 低減されています。最大 120TB のローカル NVMe ストレージを搭載可能で、大規模なデータセットへの高速なランダム読み書きが必要なワークロードに最適です。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: ストレージ最適化ワークロードにおいて、Graviton2 ベースの Im4gn インスタンスなどが主に使用されていましたが、パフォーマンスやレイテンシにさらなる改善の余地がありました。
- これから: 最新の Graviton4 と Nitro SSD により、より高いスループットと一貫した低レイテンシを実現し、非常に要求の厳しいアプリケーションを効率的に実行できます。
具体的なユースケース #
- 高速なローカルストレージを必要とする分散データベースやビッグデータ分析。
- 低レイテンシな I/O が求められるリアルタイムなログ解析やアドテックのデータプラットフォーム。
Amazon EC2 ハイメモリ U7i インスタンスが欧州（ミラノ）リージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年03月26日
何ができるようになったのか #
第4世代 Intel Xeon スケーラブルプロセッサ（Sapphire Rapids）を搭載したハイメモリインスタンス「U7i」が、欧州（ミラノ）リージョンで利用可能になりました。これには 8TiB の DDR5 メモリを備えた u7i-8tb.112xlarge と、12TiB のメモリを備えた u7i-12tb.224xlarge が含まれます。
何が嬉しいのか #
SAP HANA、Oracle、SQL Server などのミッションクリティカルなインメモリデータベースを運用する顧客は、DDR5 メモリによる高速なデータ処理とスケーラビリティを享受できます。また、最大 100 Gbps の EBS 帯域幅をサポートしており、データのロードやバックアップの高速化も実現されています。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: ミラノリージョンの顧客が極めて大規模なインメモリデータベースを実行する際、選択できるメモリ容量やプロセッサ性能に制限がありました。
- これから: 第7世代の最新アーキテクチャを採用した U7i インスタンスにより、急成長するデータ環境においても高いトランザクション処理能力を維持できます。
具体的なユースケース #
- ミラノリージョンで稼働する大規模な SAP HANA 環境の基盤として採用し、業務効率を向上させる。
- 12TiB 級の超巨大なインメモリデータを扱うリアルタイム分析プラットフォームの構築。
AWS Lambda Managed Instances が最大 32 GB のメモリと 16 vCPU をサポート #
投稿日: 2026年03月27日
何ができるようになったのか #
AWS Lambda Managed Instances において、最大 32 GB のメモリと 16 vCPU を使用できるようになりました。また、メモリと vCPU の比率を 2:1、4:1、8:1 の中から、ワークロードに合わせてカスタマイズ可能です。
何が嬉しいのか #
大規模なデータ処理、メディアトランスコーディング、科学シミュレーションといった、これまで Lambda ではリソース不足で実行が難しかった計算集約型のワークロードを、インフラ管理なしで実行できるようになります。例えば 32 GB のメモリ設定時、CPU 集約型なら 16 vCPU (2:1)、メモリ集約型なら 4 vCPU (8:1) を選ぶといった柔軟な構成が可能です。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Lambda の実行環境は最大 10 GB のメモリと約 6 vCPU に制限されており、メモリと vCPU の比率を個別にカスタマイズすることはできませんでした。
- これから: 最大 32 GB / 16 vCPU という強力な計算リソースを、最新世代のプロセッサや高速ネットワークを備えたマネージド EC2 インスタンス上で、運用負荷なく利用できます。
具体的なユースケース #
- 大規模なデータセットの加工・分析を伴う ETL パイプラインを Lambda で構築する。
- 高スループットな API バックエンドにおいて、複雑なビジネスロジックを高速に処理させる。
Writer 社の Palmyra Vision 7B モデルが Amazon Bedrock で利用可能に #
投稿日: 2026年03月26日
何ができるようになったのか #
Amazon Bedrock において、Writer 社が提供する画像理解・テキスト生成モデル「Palmyra Vision 7B」がサポートされました。100万組の高品質な画像とテキストのペアデータ（PixMo）で学習されており、画像の内容を解釈して自然言語で回答したり、テキストを生成したりすることが可能です。
何が嬉しいのか #
画像から手書き文字の抽出、オブジェクトや色の分類、複雑なチャートやダッシュボードの解釈など、多岐にわたる視覚理解タスクを Bedrock のマネージド API を通じて実行できます。インフラ管理は不要で、アクセシビリティ向上のための代替テキスト生成や、請求書・臨床ノートなどのドキュメント解析など、多機能なマルチモーダル AI アプリケーションを容易に構築できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 高度な画像解析やマルチモーダルな応答を組み込むには、複数のモデルを組み合わせるなどの複雑な構築が必要な場合がありました。
- これから: 単一の API を通じて、業界トップクラスの画像理解モデルを直接利用し、ビジネスに即した高度な推論を組み込めます。
具体的なユースケース #
- ウェブサイト上の画像に自動的にアクセシビリティ用の代替テキストを付与する。
- ユーザーがアップロードしたスクリーンショットを元に、不具合や UX の分析を会話形式で行うアシスタント。
Research and Engineering Studio on AWS 2026.03 が利用可能に #
投稿日: 2026年03月26日
何ができるようになったのか #
Research and Engineering Studio (RES) on AWS の最新バージョン 2026.03 がリリースされました。このアップデートでは、管理者のコントロール強化、ファイルシステムサポートの拡大、セッション管理の改善が含まれています。具体的には、複数の FSx for ONTAP ボリュームのオンボード、ログインページへのカスタムリンクの追加、エラー状態の VDI セッションの再起動機能などが追加されました。
何が嬉しいのか #
管理者はより柔軟に環境を構成・管理でき、ユーザー（研究者やエンジニア）はセッションの問題を迅速に解決できるようになります。DCV トークンの有効期限をカスタマイズすることで、長時間のセッション実行も可能になり、研究業務の継続性が向上します。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: エラーになったセッションの復旧にはユーザーの操作や管理者の複雑な対応が必要な場合がありました。また、FSx for ONTAP の活用範囲に一部制限がありました。
- これから: 管理画面から直接 VDI を再起動できるなど、運用負荷が軽減され、より使いやすいクラウドベースの研究開発環境を提供できます。
具体的なユースケース #
- 大規模なシミュレーションを行う研究チームに対して、個別の FSx for ONTAP ボリュームをそれぞれのプロジェクト専用のストレージとして提供する。
- ログインページに組織独自のヘルプドキュメントや利用規約へのリンクを掲載し、ユーザーの利便性を高める。
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