新しいインスタンス-AmazonEC2 Mac
Amazon EC2 Macを使用すると、クラウド内のmacOSでアプリをオンデマンドで実行できます。AWSNitroシステムを使用するEC2Macは、Intel Core i7プロセッサ（3.2GHz〜4.6GHzターボ、6つの物理コアと12の論理コアおよび32GiB RAM）とオペレーティングシステムを備えたApple Mac miniに基づいています：macOS Mojave（10.14）またはmacOS Catalina（ 10.15）。macOS Big Sur（11.0）も間もなく登場します。
開発者は、AWSクラウドで初めて、iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV、およびSafari用のアプリを構築、コンパイル、署名、テスト、および開発し、Appleプラットフォーム用の開発プロセスをカスタマイズおよび自動化できるようになりました。
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新しいインスタンス：R5b、D3 / D3en、M5zn、C6gn
現在、次の新しいインスタンスタイプが利用可能です。
- R5b: 60 Gbps 260 . IOPS, 3 , R5. , . R5b Amazon Relational Database Service (RDS) , , Oracle Database SQL Server.
- D3 / D3en: HDD- 336 TB D2. , I/O . , D3 , HDFS MapR FS, D3en — Lustre, BeeGFS, GPFS, , Amazon EMR, Spark Hadoop.
- M5zn：クラウドで最速のIntel Xeonスケーラブルプロセッサを搭載したインスタンス。すべてのコアは最大4.5GHzまでターボします。M5znインスタンスは、ゲーム、高性能コンピューティング（HPC）、およびシミュレーションワークロード（金融、自動車、エネルギーなど）に最適です。
次のインスタンスタイプは、2020年12月後半に利用可能になります。
- C6gn: Graviton2 ARM, 40% / x86. C6gn 4 , 4 2 EBS C6g. , , , HPC
AI/ML: AWS Trainium Habana Gaudi
AWSは、NVIDIAおよびAMDグラフィックカード（新しいG4adインスタンスタイプを使用）から、本番環境でニューラルネットワークを高速化する独自のAWS Inferentiaチップまで、さまざまな機械学習ハードウェアを提供しています。AWSは今年新しいAWSTrainiumチップを導入しています。AWS Trainiumチップは、ニューラルネットワークトレーニングを加速し、AWS Inferentiaチップとともに、より高速で安価な機械学習開発を可能にし、ライフサイクル全体でメリットをもたらします。
IntelのHabanaGaudiアクセラレータを備えたインスタンスも来年利用可能になります。このようなアクセラレータは、ニューラルネットワークのトレーニング、特に自然言語処理、推奨システムの構築、および画像/ビデオ処理のタスクで効果的です。
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EKS Distro
Amazon EKS Distroは、AmazonEKSでクラスターを作成するために使用されるKubernetesディストリビューションです。これには、Kubernetesなどのコンポーネント（クラスター構成を格納するデータベース）のバイナリとソースコード、およびネットワークプラグインとストレージプラグインが含まれます。お客様は、AWSインフラストラクチャだけでなく、「地上」のデータセンター内の物理サーバー、VMware vSphere仮想マシン、Amazon EC2インスタンスなど、ビジネスニーズが必要な場所にEKSDistroをインストールできるようになりました。
EKS Distroで構築されたクラスターは、Amazon EKSと同じKubernetesバージョンと必要な依存関係およびパッチをサポートするため、お客様は、さまざまなコンポーネントの新しいバージョンとその互換性を追跡することなく、信頼性が高く安全なKubernetesクラスターを独自に構築できます。新しいバージョンの通知については、Amazon Simple Notification Service（Amazon SNS）トピックにサブスクライブする必要があります。さらに、EKS Distroは、コミュニティサポートが終了した場合でも、AmazonEKSでサポートされているKubernetesバージョンのサポートを提供します。
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ECS Anywhere、EKS Anywhere（発表：2021年に計画）
Amazon ECSAnywhereとAmazonEKS Anywhereは2021年にリリースされ、顧客はデータセンターを含むインフラストラクチャでそれぞれECSとEKSデータプレーンを実行できるようになります。同時に、お客様は、クラウドに完全にデプロイされたクラスターと同じAPIを引き続き使用してクラスターを管理できます。
お客様は、現在クラウドに移行できないワークロードに対してECSAnywhereおよびEKSAnywhereを使用できるようになります。クラスタの管理に必要なデータのみがAWSに転送され、クラウドに接続されていない場合、ワークロードは引き続き実行されます。
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AmazonEKSのアドオン
Amazon EKSユーザーは、AWSコンソール、コマンドラインインターフェイス（AWS CLI）、およびAPIを使用して、AmazonEKSクラスターにアドオンをインストールおよび管理できるようになりました。Amazon VPCCNIアドオンの管理は現在サポートされています。将来的には、他のアドオンのサポートがリリースされる予定です。
Kubernetesユーザーは、スケーリング、ネットワーキングとセキュリティの管理、および監視のためにアドオンを使用することがよくあります。以前は、アドオンはKubernetesクラスターで直接手動で管理されていましたが、必要なアドオンを使用してクラスターを作成したり、既存のクラスターにアドオンを追加したり、インストールされたアドオンをEKSコンソールから直接更新したりできます。追加のアクションは必要ありません。
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アマゾンECRパブリック
Amazon Elastic Container Registry（Amazon ECR）を使用すると、完全に管理されたプライベートコンテナイメージリポジトリを作成できます。お客様は、Amazon ECR Publicを使用してコンテナイメージをパブリックディレクトリに公開することもできるようになりました。このディレクトリでは、AWSアカウントがなくてもダウンロードして使用できます。
以前は、開発者は複数のサービスを使用してプライベートリポジトリとパブリックリポジトリを作成する必要がありました。両方のオプションがAmazonECRでサポートされるようになりました。これにより、コンテナイメージ、ヘルムチャート、および2つのAWSリージョン間で確実に複製されるその他のOCIアーティファクト用の可用性が高くスケーラブルなストレージが提供され、ロード時間が短縮され、信頼性が向上します。
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コンテナ上のラムダ+ラムダ10Gbメモリ、6vCPU +1ミリ秒の課金
コンテナ上のラムダ。 Lambdaアプリケーションは、最大10 GBのサイズのDockerコンテナーとして構築し、クラウド内のAWSLambdaに公開できるようになりました。アプリケーションを収集するためのベースイメージが公開されており、Lambdaランタイム（ランタイムインターフェイスクライアント（RIC））がオープンソースプロジェクトとして公開されます。これにより、使い慣れたツールとDocker cliを使用してアプリケーションを構築し、すべての依存関係をパッケージ化し、そのようなラムダアプリケーションをローカルでテストすることがはるかに簡単になります。
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ラムダの請求の細かさを100ミリ秒から1ミリ秒に短縮これにより、Lambdaの実行時間が非常に短く100ミリ秒未満になるシナリオのコストを削減できます。たとえば、処理に数十ミリ秒かかることがある動的Webページの場合、コストは数十パーセント低下します。
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Lambda関数は、以前の3GBおよび最大6vCPUではなく、最大10GBのメモリを使用できるようになりました。これにより、ビデオ処理、ETL、バッチタスクなどのタスクにラムダを簡単に使用できるようになります。 詳細はこちら
Auroraサーバーレスv2
Amazon Auroraは、クラウド用に構築されたMySQLおよびPostgreSQL互換のリレーショナルデータベースです。標準のMySQLデータベースの5倍、通常のPostgreSQLデータベースの3倍の速度で実行されます。 Amazon Aurora Serverlessを使用すると、インスタンス管理や自動スケーリングを必要とせずにAuroraを実行できます。 MySQLのプリアクセスモードですでに利用可能なAmazonAurora Serverless v2は、自動スケーリングを改善し、数十万のトランザクションを処理するためにほんの一瞬で容量を変更できます。
Amazon Aurora Serverless v2は、マルチAZ、グローバルデータベース、読み取りレプリカなど、AmazonAuroraの全機能をお客様に提供します。改善された自動スケーリングのおかげで、データベースの負荷が変動する数千のアプリケーションを持つ大企業や、マルチテナントモードでデータベースを実行したくないが、高コストや必要性なしにクライアントごとに個別のクラスターを持ちたいSaaSプロバイダーにも適しています。手動スケーリング。
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Aurora上のBabelfishMSSQL（プレビュー）+オープンソースプロジェクト
Babelfish for Amazon Auroraは、MicrosoftSQLサーバー用に作成されたクエリを作成できるAmazonAuroraの新しいプロキシレイヤーです。BabelfishはワイヤープロトコルとT-SQLを理解しているため、データベースを操作してアプリケーションを書き換えるためにSDKやドライバーを変更する必要はありません。
これは、MS SQLライセンスのコストを節約する絶好の機会です。また、AWS Database Migration Service（DMS）を使用すると、MSSQLサーバーであるかのようにデータスキーマとデータをAmazonAuroraに移行することもできます。
Babelfishプロジェクトは、後でApache2.0ライセンスの下でオープンソースプロジェクトとして利用できるようになります。
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プロトン
AWS Protonは、コンテナ化されたサーバーレスアプリケーション向けの最初のフルマネージドアプリケーション展開サービスです。プラットフォームチームは、Protonを使用して、インフラストラクチャのプロビジョニング、コードの展開、監視、および更新に必要なさまざまなツールを接続および調整できます。
- AWS Protonは、広く使用されているCI / CDシステムおよびCodePipelineやCloudWatchなどの監視ツールと統合されています。
- キュレーションを提供テンプレート、Webサービスは、上で実行されているとして、一般的な使用事例のためにAWSベストプラクティスに従っAWS Fargateまたは上に構築されたアプリケーションのストリーミングAWSラムダを。
- アプリケーションが正常にデプロイされた最後の日付など、アプリケーションのデプロイメントステータスに関する情報を収集します。
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DevOpsの達人
開発者とオペレーターが運用上の問題を自動的に検出して修正方法をアドバイスすることにより、アプリケーションの可用性を簡単に向上させることができる、完全に管理された運用サービス。DevOps Guruは、Amazon CloudWatch、AWS Config、AWS CloudTrail、AWS CloudFormation、およびAWS X-RayからのデータにMLモデルを適用して、異常を検出します。
- DevOps Guruは、運用上の問題を自動的に特定し、考えられる原因を詳しく説明し、修正措置を推奨します。
- Amazon CloudWatch、AWS Config、AWS CloudTrail、AWS CloudFormation、およびAWS X-Rayをサポートする複数のソースからのデータを統合することにより、ライブデータを視覚化します。
- ログを収集し、環境を分析します。これには最大で数時間かかる場合があります。
- アプリケーションで構成されたAWSリソースを分析するときに生成される異常のコレクションである洞察のリスト。
- 洞察に関連する集約されたメトリック。
- 各異常の詳細なグラフ。
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アマゾンルックアウトフォービジョン
工業製品の視覚的欠陥を検出するためのコンピュータビジョンのカテゴリの新しいサービス。Amazon Lookout for Visionは、コンピュータービジョンと、欠陥のある画像とない画像のトレーニング済みモデルを使用して、リアルタイムの目視検査を自動化するのに役立ちます。約30枚で十分です。このような作業の最良の例を以下の画像に示します。
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アマゾンパノラマアプライアンス
これで、Amazon SageMakerを使用してコンピュータービジョンモデルを開発し、それをパノラマデバイスに展開できます。これにより、複数のネットワークおよびIPカメラからのビデオストリームでMLモデルを実行できます。パノラマデバイスと関連するコンソールは現在プレビューアクセス中です。
- MLを既存のカメラに追加します。AWSパノラマデバイスを接続してネットワークに接続すると、デバイスは既存のIPカメラフリートを自動的に検出します。
- 複数の場所にある単一の制御インターフェイスから、ミリ秒以内にビデオストリームを分析できます。
- 接続が制限されている環境でCVを有効にします。
- データのプライバシーとガバナンスの要件への準拠。
- 使い慣れたプログラミング環境での迅速な開発。
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アマゾンモニトロン
機械学習を使用して産業機器の異常な動作を検出し、予測可能なメンテナンスを可能にし、計画外のダウンタイムを削減する包括的なシステム。4つの主要コンポーネントで構成されています。
- アマゾンモニトロンセンサー。モーター、ギアボックス、ファン、ポンプなどの回転機器にAmazon Monitronワイヤレスセンサーを簡単に取り付けて、振動と温度を測定します。
- アマゾンモニトロンゲートウェイ。Amazon Monitronセンサーからのデータは、AmazonMonitronゲートウェイを使用して自動的かつ安全にAWSに転送されます。Amazon Monitronゲートウェイは、Bluetooth Low Energy（BLE）を介してセンサーに接続し、Wi-Fiを介してAWSに接続します。
- アマゾンモニトロンMLサービス。センサーデータは、機械学習を使用して自動的に分析され、サービスが必要になる可能性のある異常な機器の状態を特定します。
- モニトロンモバイルアプリケーション。Monitronモバイルアプリでセンサーの読み取り値を簡単に表示できます。アプリは、異常な動作を検出するとプッシュ通知を送信します。
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AWS Glue ElasticViewsプレビュー
AWS Glue ElasticViewsは新しいAWSGlue機能であり、使い慣れたSQL構文を使用して複数のソースからマテリアライズドビューを構築し、データをさまざまなサービスに複製できます。フルマネージドのサーバーレスサービスです。データは最小限の遅延（ほぼリアルタイム）で更新されます。
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Amazon SageMakerデータラングラー＆AmazonSageMakerフィーチャーストア
データの準備と機能エンジニアリングは、データサイエンティストの作業時間の80％を占めます。この作業には、多くの時間と多くのツールの使用が必要なだけでなく、ほとんどの場合、コードを記述します。
Amazon SageMaker Data Wranglerを使用すると、データの準備時間を数週間から数分に短縮できます。データのサンプリングとクリーニング、機能エンジニアリング、および変換を自動化します。Amazon SageMaker Data Wranglerを使用すると、データを分析および視覚化し、機械学習モデルの精度に対する特定の機能の寄与を評価できます。
Amazon SageMaker Feature Storeは、データ処理からトレーニング、機械学習モデルの展開、本番まで、ライフサイクルのすべての段階で機能を一貫して使用できるようにします。Amazon SageMaker Feature Storeは、さまざまなアプリケーションやデータサイエンティストが使用できる機能のリポジトリを提供します。
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AmazonSageMakerパイプライン
Amazon SageMaker Pipelinesは、機械学習用に特別に構築された最初の連続統合および連続配信（CI / CD）システムです。Amazon SageMaker Pipelinesを使用すると、データ処理、モデルのトレーニングと最適化、モデルの本番環境への展開、モデルのテスト、バージョン制御を含むパイプラインを構築できます。
SageMakerパイプラインは、組織のニーズに合わせて拡張できます。数千の実験と数百のモデルバージョンの同時作業がサポートされています。パイプラインはPythonSDKを使用して構築され、SageMakerStudioでレンダリングできます。
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CodeGuruレビュアーセキュリティ+ CodeGurePythonサポート
Amazon CodeGuru Reviewerは、コードをデプロイする前でも、コードのセキュリティのボトルネックやバグを見つけるのに役立ちます。CodeGuru Reviewer Security Detectorは、Open Web Application Security Project（OWASP）から主なリスクカテゴリを特定し、AWS APIを構築するためのベストプラクティスを反映していない場所、および標準のJava暗号化ライブラリに関連するすべてを見つけるのに役立ちます。
Amazon CodeGuruは、Javaに加えてPythonで記述されたコードの解析をサポートするようになりました。
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Amazon Connect Wisdom +顧客プロファイル+リアルタイムコンタクトレンズ+接続タスク+接続VoiceID
AmazonConnectの一連のアップデートと新機能がリリースされました。 Amazon Connectは、ヘルプデスクやその他のサービスを展開するために使用できるクラウド内の仮想コールセンターです。
Amazon Connect Wisdomは、マシンラーニングを使用して、バックエンドシステム、SalesForce、ServiceNow、さまざまなバックエンドWiki、ナレッジベースなどのさまざまなデータソースに基づいて、エージェントに関連する関連情報を見つけるのに役立ちます。このサービスは、質問に対する回答を、人が尋ねる形式で正確に見つけようとします。
VoiceIDを接続する発信者を音声で識別します。最初の呼び出しでは、クライアントのスピーチ、イントネーション、リズム、その他の特性が分析されます。次に、デジタル音声キャストが作成されます。これに基づいて、後続の呼び出しで、会話がリアルタイムで検証されます。
リアルタイムコンタクトレンズ-この拡張機能を使用すると、通話をリアルタイムで分析し、音声が上がったり、会話の感情やその他の指標が大幅に変化したときに問題のある電話セッションを特定できます。これには、会話に監督者の介入が必要になる場合があります。
AmazonConnectの顧客プロファイル-このサービスは、Salesforce、ServiceNow、Zendesk、Marketoなどのさまざまなシステムからのデータに基づいて単一のカスタマーカードを提供します。これにより、エージェントが異なるシステムでこの情報を検索する時間が大幅に短縮されます。
Amazon Connect Tasksは、エージェントの日常的なタスクと他のシステムでのアクションの両方を自動化するのに役立ちます。Connect Tasksを使用すると、専門分野や職業に基づいてエージェントにタスクを割り当てることができます。
AWSの小さな前哨基地
1Uおよび2U（ラックユニット）のサイズの新しい小さなAWS前哨基地を、ラック全体にスペースを割り当てることなく、店舗またはオフィスに簡単に配置できるようになりました。Outposts1UにはAWSGraviton 2プロセッサが搭載され、2UOutpostsサーバーにはIntelプロセッサが搭載されます。新しいフォームファクタは両方とも、EC2、ECS、およびEKSサービスのローカルでの実行をサポートします。
AWSロシアのツイッチセッション
そして今、AWS re：Inventの重要な日に行われるロシア語のツイッチストリームの約束された発表。ストリームは、数時間の会議のニュースと発表から最も興味深く有用なものをすべて選択した一流のAWSソリューションアーキテクトによって準備および実施されます。
登録し、ストリームに接続して、ライブで話し合います。
AWS re：発明します。初日の主な発表（パート2.ストレージ）