【AWS re:Invent 2022】参加できた！！「re:Invent 2022 re:Cap 2nd Night」をおさらい - htan's blog

SRDのテクノロジを一般的なワークロードで活用することを可能に。TCPと比較してトラフィックのレイテンシーをP99で最大50%、P99.9で最大85%改善する
- ENA（Elastic Network Adapter）はAmazon EC2で利用されるネットワークインタフェースで、ネットワーク処理をNitro Controllerにオフロードする仕組みを持っている
ひとつの異ストリームで最大5Gbpsから25Gbpsのスループットを提供可能
一般利用開始。ENA Expressを有効にすることで、同じAZに存在するc6gnインスタンス同士のTCP/UDP通信でパフォーマンス改善を有効にできる

C6gn.16xl インスタンスから

Introducing Elastic Network Adapter (ENA) Express for Amazon EC2 instances

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Amazon EC2 Trn1n

AWS Trainiumを搭載したネットワーク最適化インスタンス

AWSの機械学習向けチップAWS Trainiumを搭載したネットワーク最適化インスタンス。最大で1.6Tbpsの低レイテンシなEFA最適化ネットワーク機能を備える
- AWS TrainiumはAWSが設計した２つめの機械学習向けチップで、クラウドにおけるディープラーニングのトレーニングのために高性能かつ低コストな処理を提供する
- EFA（Elastic Fabric Adapter）はHPCや機械学習分野で必要とされる分散処理において、ノード間の通信に高い性能を求めるワークロードのためのネットワークインタフェース

japan.zdnet.com

AWS Lambda SnapStart（Tokyo）

Correto（Java11）限定。

Lambdaの言語の中でJavaが一番遅かったのでそれが早くなった。通常Javaはサーバー上では起動し続けているが、Lambdaの場合initが遅かった。

追加費用なしでLambdaファンクションのコールドスタートレイテンシを劇的に削減

Lambdaファンクションのコールドスタート時のレイテンシを大幅に短縮。Correto（Java11）ランタイムを利用するファンクションがサポートされ、最大90%の待ち時間を削減することができる
- Firecrackerのスナップショット機能といくつかの機能改善によって実現。実行環境の初期化が終わった時点のスナップショットを利用し、初期化の時間を削減する

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「Adam Selipsky Keynote」

AWS CEOのAdam Selipsky氏

Sustainability by 2025

AWSが2025年までに再生可能エネルギーのみの使用を目指している

Water Positive by 2030

AWSが業務で利用する水を2030年までに再生利用で循環して供給できるようにする

Amazon OpenSearch Serverless（Tokyo）

クラスタを構成、管理、拡張することなく、ペタバイト規模の検索および分析ワークロードを実行

コンピュートリソースとストレージの切り離し

インデックス作成（インジェスト）コンポーネントと検索（クエリ）コンポーネントを分離

Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）をインデックスの主要データ・ストレージとして使用。検索機能とインデックス機能を互いに独立させ、個別のスケールを実現

Announcing Amazon OpenSearch Serverless (Preview)

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www.youtube.com

Amazon Aurora Zero-ETL integration with Amazon Redshift

Auroraのペタバイト級のトランザクションデータに対して、Amazon Redshiftを用いたほぼリアルタイムの分析や機械学習（ML）を実現

データが書き込まれてから数秒以内にAmazon Redshiftでデータが利用可能に

複数のAuroraデータベースクラスタからデータを分析し、多くのアプリケーションまたはパーティションにわたる全体的なインサイトを得ることが可能に

Amazon Aurora MySQL 3 with MySQL 8.0 compatibilityからサポート（Limited Preview）

AWS announces Amazon Aurora zero-ETL integration with Amazon Redshift

www.publickey1.jp

Amazon Redshift Apache Spark support

Redshift上でApache Aparkアプリケーションのシームレスな構築、実行が可能に

Amazon EMR、AWS Glue、Amazon SageMakerなどのサービスを使用している場合アプリケーションのパフォーマンスやデータのトランザクション一貫性を損なうことなく、Redshiftへの読み取りおよびデータへの書き込みを行うApache Sparkアプリケーションを構築可能に

Announcing Amazon Redshift integration for Apache Spark with Amazon EMR

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Amazon DataZone

大規模なデータの共有、検索、発見を実現するマネージドサービス

データ分析ポータルを通じて、プロジェクトでコラボレーションを行い、ガバナンスとコンプライアンスポリシーを維持しながら、すべてのデータをパーソナライズして表示

※日本語未対応(UTF-8未対応)

AWS-Announces-Amazon-DataZone

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techcrunch.com

Amazon Quicksight Q 2 updates（Tokyo）

"forecast"と入力することで最大３つの指標の予測を生成
"why"と入力することで貢献度分析を行い、主要なドライバーを自動的に特定

専門知識不要で複雑な洞察を得ることが可能に

※ただしQは英語のみ対応

techcrunch.com

Amazon Security Lake（Tokyo）

クラウド、オンプレミス、およびカスタムのソースからのセキュリティデータを、お客様のアカウントに保存された専用のデータレイクに自動的に集中化

アカウントとリージョンにまたがるすべてのセキュリティデータを自動的に収集し、管理セキュリティデータの制御と所有権を維持しながら、任意の連携ツールと連携が可能

オープンソースのOpen Cybersecurity Schema Framework（OCSF）を採用

→さまざまなベンダーのセキュリティー製品がシームレスに連携できるよう、共通のオープンなスキーマを策定する取り組み

Introducing Amazon Security Lake (Preview)

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大規模な空間シミュレーションをクラウド上で展開するための新しいマネージド・サービス

数百万のオブジェクトがリアルタイムに相互作用するシームレスな仮想世界を作成

空間シミュレーションを複数サーバで実施させることで、サーバごとに小さな個別空間に分割して処理

データレプリケーションやオブジェクト転送を管理

独自のシミュレーションエンジンや、UnityやUnreal Engine 5などの一般的なサードパーティツールを使用

Simulation Infrastructure Management – AWS SimSpace Weaver – Amazon Web Services

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Amazon Connect 2 updates

step-by-step guides in agent workspace
1. 顧客の問題を特定し、取るべきStepをエージェントが素早く顧客に提案できるようにするため顧客とエージェントの対話中にエージェントにガイドを出力
2. エージェントトレーニング時間の短縮や顧客満足度向上など
forecasting, capacity planning and scheduling
1. 顧客からのコンタクト（電話、メール、チャット）を予測し、最適なエージェントの配置を実現

あらかじめ設定された管理者が定義したルールないで残業や休暇を取りたいときに柔軟に選択

Connectがリアルタイムでスケジュールを更新

AWS Supply Chain

推奨事項や3P連携
実行可能なinsights
ML-poweredデータ連携
Supply chain data lake

AWS Supply Chain をリリース (プレビュー)

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monoist.itmedia.co.jp

AWS Clean Rooms

データクリーンルーム：

プライバシー保護の観点から広告の配信結果や計測内容に様々な制限が発生
個人を特定することなくデータ保護法に遵守したセキュアなデータ操作環境

AWS-Announces-AWS-Clean-Rooms

Secure Collaboration – AWS Clean Rooms – Amazon Web Services

tech.nri-net.com

Amazon Omics

ゲノム等のおミックスデータを保存、紹介、分析し、そのデータから洞察を得て、健康の改善と科学的発見の前進に役立てるための、新しい専用サービス

大規模な解析と共同研究をサポートするよう設計されており、集団全体のゲノムデータを保存し、他のAWSサービスと一緒に解析を行うことが可能

バイオインフォマティクスワークフローのプロビジョニングとスケーリングを自動化し、解析パイプラインをプロダクションスケールで実行

Genomic Data Analysis – Amazon Omics – Amazon Web Services

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Amazon EC2 M6in, M6idn

第３世代Intel Xeon Scalableプロセッサ

M5インスタンスより最大15%優れた価格パフォーマンス

従来より33％多い１インスタンスあたり最大128vCPUをサポートし、２倍のネットワーク帯域を提供

[d]はローカルブロックストレージを搭載。全世代より34%のストレージコスト削減

EBS帯域は最大80Gbps, 350,000IOPS

SAP認定取得済

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Amazon QuickSight 3 Updates

Expanded API capability（Tokyo）
- API機能を拡張し、AWS SDKを使用してQuickSightダッシュボードと分析の基本構造へのプログラムによるアクセスを可能に
- 開発環境と本番環境にわたるコードレビュー、監査、プロモーションなどのDevOpsプロセスと統合が可能に
Pagenated Report
- Amazon QuickSight Paginated Reports - Amazon Web Services
Q Automated data preparation
- 従来Qを利用するためには、フィールドの選択や名前ラベルの作成、列のフォーマット指定など、Staticなダッシュボードを作れるだけの準備が必要であった
- 動的なダッシュボードを作成するためのデータ準備事前作業が対話型インタフェースで動的に行えるようになり、ビジュアルが簡単に作成可能に

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Amazon QuickSight Q now supports automated data preparation

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Amazon Inspector AWS Lambda Support（Tokyo）

Serverlessコンピュートワークロードの継続的な自動脆弱性評価が可能に

Lambda関数のコードで使用されるアプリケーションパッケージの依存関係におけるソフトウェアの脆弱性を特定

特定された課題は、AWS Security HubおよびAmazon EventBridgeにプッシュ通知

Amazon EC2、Amazon ECRに続いて３つ目の環境に対応

AWS が AWS Lambda 関数向け Amazon Inspector のサポートを発表

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AWS Compute Optimizer External metric support（Tokyo）

Datadog、Dynatrace、Instana、New RelicでAWS環境監視を行うお客様向けにEC2メモリの【外部】利用指標を特定することでよりよい削減の提案を実現

従来のCPU、ディスク、ネットワーク、IO、スループットに加えて、メモリ容量をサイズ調整する推奨値に使用可能に

External metrics ingestion - AWS Compute Optimizer

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Elastic Load Balancing Updates

Application Load Balancer ターゲットグループ単位のクロスゾーン負荷分散切り離し（AZ切り離し）（Tokyo, Osaka）
- リスナー：ALBは常にオン
- ターゲットグループ：Lambda用では使用不可
NLB Health Check改善（Tokyo, Osaka）
- 以下が指定可能に
  - ヘルスチェック間隔の定義
  - ターゲットの健全性を判断するHTTPレスポンスコードの指定
  - ターゲットが健全または不健全となるまでの連続したヘルスチェックのレスポンス回数
ALB/NLB Minimum Healthy ターゲット（Tokyo, Osaka）
- AZ内の健全なターゲットの最小数、もしくは割合のしきい値を指定
Zonal shift for ALB and NLB（Tokyo）
- Amazon Route 53 Application Recovery Controller（ARC）の新機能
- 単一のアベイラビリティゾーン（AZ）内でアプリケーション障害からの迅速なリカバリを実現
- ゾーン間負荷分散をオフにしたALBおよびNLBで利用可能