分析
AWSレイクフォーメーションの新機能（プレビュー）
トランザクション、行レベルのセキュリティ、パフォーマンスの向上など、AWSLakeFormationの新しい機能 をプレビューできます。この機能は、データレイクを更新およびアクセスするための新しいオープンなパブリックAPIを介して機能します。
トランザクションは、ACIDトランザクションをサポートするAmazonS3に基づく新しいタイプのテーブルである「管理テーブル」を使用して実装されます。トランザクションは、データ変換スクリプト（ETL）を簡素化し、さまざまなユーザーがさまざまな管理対象テーブルのレコードを同時に確実に追加、削除、および変更できるようにします。
AWS LakeFormationは、バックグラウンドで管理対象テーブルストレージを自動的に圧縮および最適化して、データのクエリ時のパフォーマンスを向上させます。
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レッドシフト
RA3.xlplusノードとAmazonRedshiftの追加の発表
RA3.xlplusは、RA3ファミリの3番目で最小のノードタイプです。RA3を使用すると、コンピューティングとストレージを別々にスケーリングして、AmazonRedshiftクラスターのコンピューティングの選択肢を拡大できます。
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アベイラビリティーゾーン（AZ）間でクラスターを移動する機能
クラスタの移動機能は、アプリケーションに変更を加えることなく、1つのステップでクラスタを別のAZに移動します。クラスターを別のAZに移動すると、新しいクラスターのエンドポイントは同じになるため、アプリケーションは変更せずに実行し続けることができます。この機能は無料で、RA3クラスターで利用できます。
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テーブルの自動最適化
自動テーブル最適化は、クエリがテーブルとどのように相互作用するかを常に監視し、機械学習を使用して最適な並べ替えキーと分散キーを選択し、クラスター全体のクエリパフォーマンスを最適化します。
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Amazon Redshiftクラスター間でのデータの共有（プレビュー）
Amazon Redshiftの新しいデータ共有機能を試用できます。これにより、Redshiftクラスター間でデータをリアルタイムで安全かつ簡単に共有できます。データを共有することで、データ処理を簡素化し、生産性を高め、コストを削減できます。単一のRedshiftクラスター内で使用していたすべてのものを、データの処理中に複数のクラスターで利用できるようになりました。
RA3ファミリの計算ノードとは別のマネージドデータストアを活用することにより、データをコピーまたは移動することなく、複数のクラスタからのデータへの即時の高性能アクセスが可能になります。古いデータの読み取りも除外されます。すべてのクラスターは、すべての最新の変更を加えた、データの単一の常に最新のコピーで機能します。AmazonRedshiftクラスター間でデータを共有するための追加コストはありません。
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フェデレーションクエリ用のAmazonRedshiftおよびAmazonRDS forMySQLおよびAmazonAurora MySQLデータベース（プレリリース）
Amazon Redshiftフェデレーションクエリを使用すると、BIのトランザクションデータベースおよび運用分析用のレポートアプリケーションからのデータを接続できます。Amazon Redshift Optimizerは、計算の一部をオフロードしてリモートデータベースに分散し、ネットワークで伝送されるトラフィックを削減してパフォーマンスを向上させます。本日、Amazon RDS forMySQLおよびAmazonAurora forMySQLのフェデレーションクエリ機能を拡張しています。この機能はプレビュー可能です。
組み込みのJSONサポート（プレビュー）
本日、プレビュー用にAmazonRedshiftでJSONおよび半構造化データのネイティブサポートを導入します。新しいデータタイプ「SUPER」がストレージに使用され、Redshiftテーブルに半構造化データを保存できるようになります。また、そのようなデータをクエリおよび処理するためのPartiQLクエリ言語のサポートも追加されました 。
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AmazonEMRスタジオプレビュー
JupyterベースのIDEであるAmazonEMRStudioが発表されました。エンタープライズSSOプロバイダーによる認証をサポートし、アナリストとデータエンジニアが、R、Python、Scala、およびPySparkで分析アプリケーションとデータ処理システムを開発できるようにします。デバッグを容易にするために、SparkUIとYARNタイムラインサービスも利用できます。EMR Studioラップトップは、既存のEMRクラスターで実行するか、EMR用のすぐに使用可能なCloudFormationテンプレートを使用して新しいクラスターを起動します。
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AmazonEKS上のAmazonEMR
新しいEMR（AmazonEKS上のAmazonEMR）の展開 により、顧客はAmazonEKSを利用したオープンソースのビッグデータフレームワークの作成と管理を自動化できます。お客様は、同じEKSクラスター内で他のタイプのアプリケーションと組み合わせてSparkアプリケーションを実行できるようになり、リソース使用率が向上し、インフラストラクチャ管理が容易になりました。
Amazon EMRは、アプリケーションをビッグデータコンテナに自動的にパッケージ化し、他のAWSサービスと統合するためのすぐに使用できるコネクタを提供します。次に、EMRはアプリケーションをEKSクラスターにデプロイし、ロギングとモニタリングを管理します。 EKSでEMRを使用すると、3倍のパフォーマンスを得ることができます EMRに含まれるパフォーマンスが最適化されたSparkランタイムと、EKS上の標準のApacheSparkを使用します。
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ネットワーキング
VPC到達可能性アナライザー
新しいVPCReachability Analyzerサービスを使用すると、ネットワークパケットを送信しなくても、2つのトラフィックポイント（エンドポイント）間のネットワークの可用性を診断できます。このサービスは、VPC内のすべてのリソースの構成を読み取り、自動推論を使用して使用可能なネットワークトラフィックパスを決定します。ネットワークパケットを送信せずに、ネットワーク内のすべての可能なトラフィックパスを分析します。自動分析アルゴリズムがどのように機能するかについて詳しくは、re：Inventセッションを参照する か、このドキュメントをお読みください 。
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AWSトランジットゲートウェイコネクト
オーバーレイSD-WAN（ソフトウェア定義ワイドエリアネットワーク）は、パブリックインターネットを介してオフィスまたはデータセンターを接続するために使用されます。クラウドインフラストラクチャは、同じネットワークに接続する必要があります。 AWS Transit Gatewayは、ネットワークをAWSバックボーンに接続するためにネットワークのエッジでよく使用されます。
また、AWS Transit Gateway Connect機能が追加されたことで、SD-WANインフラストラクチャをAWSクラウドに拡張する簡単な方法があります。 TransitGatewayとSD-WANネットワークデバイス間の複数のIPsecVPNトンネルの代わりに、Transit GatewayConnectはGREトンネルを使用します。また、動的なBGPルーティングをサポートし、AWS Transit Gateway NetworkManager監視サービスおよび一連のパートナーソリューションと統合し ます。
これらすべてにより、ネットワーク設計が簡素化され、パフォーマンスが向上し、SD-WANをAWSに拡張しやすくなります。
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AWS TransitGatewayでのIGMPサポート
AWS Transit Gatewayは、インターネットグループ管理プロトコル（IGMP）のサポートを導入し、IPマルチキャストを使用するアプリケーションの管理を容易にします。
お客様は以前、AWS TransitGatewayを使用してクラウドでマルチキャストアプリケーションを実行していました。現在、IGMPがサポートされているため、マルチキャストグループメンバーシップのスケーリングと管理が簡単になりました。静的なマルチキャストグループ、ソース、シンクを構成する必要がなくなり、TransitGatewayはIGMPを使用してグループメンバーを自動的に追加および削除します。
IGMPはオープンスタンダードであり、多くのマルチキャストアプリケーションがIGMPに依存しています。それらをクラウドに移行するのが簡単になりました。
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ロシア語のTwitchセッション
分析とネットワークインフラストラクチャの分野におけるすべての革新は、今日、ロシア語のツイッチストリームで議論されます。主要なAWSソリューションアーキテクトは、最も興味深いものをすべて選択し、すでに多くのことを試し、新製品の印象を交換して、すべての質問に答えます。まだストリームに接続していない場合は 、登録リンク。ちなみに、過去のロシア語のストリームの録音を見逃した場合は、ツイートで見ることができます。
AWS re：Invent 2020からの以前のニュース：
AWS re：Invent。1日目のトップアナウンス（Andy Jassy、ビジネスアプリケーション）
AWS re：Invent。 AWS re：Invent 2020基調講演-機械学習1日目（ストレージ）の主な発表