昨年12月に開催されたAWS Re:Invent 2024では、様々な新サービスや新機能の発表が入りました。
そこで今回、Re:inventで発表された、気になっている新発表をまとめてみました。
Organizations 宣言型ポリシー(declarative policies)
今まで利用可能だったService control policies（SCPs）やResource control policies（RCPs）は、AWS APIへのアクセスを制限するもので、AWSがAPIや新機能を追加すると記載方法を変更しなければいけませんでした。
今回の宣言型ポリシーは、APIアクションを使用せずにAWSサービス自体に直接適用されます。そのため、AWSが新しい API や機能を追加したり、お客様が組織に新しいプリンシパルやアカウントを追加したりしても維持されます。
現在、宣言型ポリシーが利用できるサービスはAmazon VPC、Amazon EC2、Amazon EBS となっています。
Amazon S3
AWSのクラウドストレージサービスであるAmazon S3でもいくつか気になる新機能があったので紹介します
Amazon S3 Tables（GA）
S3バケットとして、表形式データに最適化されたストレージが提供されます。
従来のバケットと比べ、クエリ・パフォーマンスは最大3倍、1秒あたりのトランザクション数は最大10倍になります。
S3 Metadata（Preview）
S3 Metadataは、S3オブジェクトの追加や変更時に自動的にメタデータを生成し、Apache Icebergテーブルに保存します。
メタデータにはバケット名、オブジェクトキー、作成/変更時間、ストレージクラス、タグ等の様々な要素が含まれます。これらのメタデータを用いてAthenaやEMR、Redshift、QuickSightからのクエリを効率的に実行することができます。
Amazon Bedrock
続いて、AWSの生成AIサービスであるAmazon Bedrockで気になった新機能を紹介します
Amazon Nova（GA）
Amazonが開発した新しい基盤モデルのシリーズになります。
モデルは小さいほうからMicro、Lite、Proがあり、大きさによって料金が変わります。
現在はテキスト生成のみですが、声を入力して音声を出力するSpeech-to-Speech、様々なモーダルからモーダルへ出力する Any-to-AnyがComing Soonとして発表されています。
Amazon Bedrock supports prompt caching (Preview)
APIリクエスト間で繰り返されるプロンプトの一部をキャッシュする機能です。
これにより、モデルはキャッシュされたプロンプトを再計算せずに再利用できるため、レスポンスの遅延を最大85％減少させ、コストも最大90％削減可能になります。
Amazon Bedrock Intelligent Prompt Routing (Preview)
AIモデルのパフォーマンスを最適化するための機能です。
ユーザーが入力したプロンプトを最適なAIモデルに自動的にルーティングすることで、応答の精度と効率を向上させます。
具体的には、プロンプトの内容や文脈に基づいて、最も適切なモデルを選択し、その結果をユーザーに提供し、コストを最大30%削減します。
Amazon Bedrock Knowledge Bases supports structured data retrieval (GA)
自然言語の問い合わせから、構造化データを取得できる機能です。
Knowledge Bases 内部で NL2SQL モジュールを使い、自然言語からSQLクエリに変換します。この機能により、より直感的なデータ操作が可能になります。
Amazon Bedrock Guardrails Multimodal toxicity detection (Preview)
テキストに加えて画像コンテンツの有害性を検出・フィルタリングするマルチモーダル対応が可能になります。
これにより、憎悪、侮辱、性的、暴力的なカテゴリの有害な画像コンテンツを検出し、アプリケーションのニーズに合わせて閾値を設定する事により、適切なフィルタリングを実装できます。
Amazon Bedrock Model Distillation (Preview)
教師モデルと呼ばれるより大規模な基盤モデルから生成した応答を生成し、生徒モデルと呼ばれる、より小規模な基盤モデルをFine-Tuningすることで、特定のユースケース向けの蒸留モデルを作成する工程を自動化する機能です。
特定の機能にのみモデルを特化させたい場合に有効な機能となります。aws.amazon.com
Amazon Q
最後に、AWSの生成AIアシスタントであるAmazon Qで気になった新機能を紹介します
Amazon Q Developer is now available in SageMaker Canvas (Preview)
Amazon Q DeveloperがAmazon SageMaker Canvasに統合され、機械学習（ML）の専門知識がないビジネスアナリストやデータエンジニアでも、自然言語での対話を通じて高精度なMLモデルを構築できるようになりました。
自然言語をQ Developerが解釈してSagemeker Canvasを操作してくれるようになります。
Amazon Q Developer エージェントでドキュメントの作成、コードレビュー、ユニットテストなどが可能に（GA)
コードから、readmeやデータフロー図などのドキュメントの作成、AWS のベストプラクティスなどに則ったコードレビュー、テストケースの特定からプロジェクトファイル向けのユニットテストの作成まで、ユニットテストプロセスを自動化ができるようになりました。
Amazon Q Developer のコード変換機能が .NET をサポート(Preview)
既に Java がサポートされていたのですが、.NETにも対応しました。
Windows で実行されている .NET Framework アプリケーションを 、Linux 対応のクロスプラットフォーム .NET に移植できるようになりました。
Amazon Q Developer transform for VMware(Preview)
VMware移行検討を、生成AIがサポートしてくれる機能になります。
オンプレミスのインベントリ、依存関係、定められたビジネス目標、Q Developer エージェントによる VMware の専門知識に基づいて、移行計画から推奨構成等を提案してくれます。
Amazon Q Developerがメインフレームアプリケーションの変換をサポート(Preview)
メインフレーム アプリケーションの最新化をAmazon Qがサポートします。
コード分析や移行計画まで考慮され、ビジネス ロジックを維持しながら、COBOL コードをクラウドに最適化された Java コードに自律的にリファクタリングします。
まとめ
今回のRe:inventは生成AI系の新発表がとても多く、今後ますますAIの利用が活発になっていくと感じました。
本記事の内容は全てのアップデートを網羅できているわけではありません。
Re:Inventの情報に限らず、AWSの最新情報は以下から確認可能ですので、気になる方は確認してみてください。
