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AWSがAmazon SageMaker Lakehouseを発表
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- Amazon SageMaker Lakehouseは、分析とAI/MLを簡素化する統合データレイクハウス
- Amazon S3データレイクとAmazon Redshiftデータウェアハウスのデータを統合
- Apache Icebergオープン標準を使用してインプレースでデータにアクセス可能
- SageMaker Unified StudioやAmazon EMR、AWS Glue、Amazon Redshift、Apache Sparkなどからデータにアクセス可能
- きめ細かな権限設定でデータを保護
- 既存のRedshiftデータウェアハウスのデータを活用可能
- ゼロETLやフェデレーテッドクエリでデータを取り込み可能
- 多数のAWSリージョンで利用可能
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詳細
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Amazon Q Developerがコードレビューの自動化機能を追加
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- Amazon Q Developerにコードレビューの自動化機能が追加された
- IDEでコードにコメントを提供し、疑わしいパターンを指摘し、パッチを提供する
- デプロイリスクの評価も行う
- Visual Studio CodeとIntelliJ IDEAで利用可能
- 無料利用枠とProティアのサブスクリプションで使用可能
- すべてのAmazon Q Developer利用可能リージョンで提供
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Amazon Q Developerが運用調査機能を追加（プレビュー）
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- Amazon Q Developerが運用調査を加速させる新機能を追加
- AWS環境の異常検出、関連シグナルの表示、根本原因の特定、解決策の提案を行う
- CloudWatchウィジェットからの調査開始やCloudWatchアラームによる自動調査が可能
- 専用の調査エクスペリエンスを提供し、チームでの協力や結果の確認が可能
- AWS Systems Manager Automation、AWS re:Post、ドキュメントを活用した解決策の提案
- プレビュー期間中は米国東部（バージニア北部）リージョンで追加費用なしで利用可能
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Amazon Q Businessが50以上のポピュラーなビジネスアプリケーションとプラットフォーム用のアクションを導入
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- Amazon Q Businessが50以上の新しいプラグインアクションを追加
- PagerDuty、Salesforce、Jira、Smartsheet、ServiceNowなどの人気ビジネスツールに対応
- ユーザーはAmazon Q Business内から直接他のアプリケーションのタスクを実行可能
- Amazon Q Appsを使用して、カスタムアプリ内でこれらのアクションを活用可能
- 新機能はAmazon Q Businessが利用可能なすべてのAWSリージョンで利用可能
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Amazon Q Developerが機能開発を加速するための自動ユニットテスト生成を発表
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- Amazon Q Developerが自動ユニットテスト生成エージェントを一般提供開始
- 「/test」プロンプトで簡単に開始可能
- コード品質向上と機能開発加速に貢献
- Visual Studio Code、JetBrains IDE、GitLab Duoで利用可能
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AWSが、Amazon Q Developerに.NETポーティングのための変換機能を追加（プレビュー）
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- Amazon Q Developerに、.NET Frameworkアプリケーションをクロスプラットフォーム.NETへ移行するためのAI駆動の変換機能が追加された
- この機能により、Windows .NETアプリケーションのLinux対応への近代化が最大4倍速く行え、ライセンスコストを最大40%削減できる可能性がある
- 自然言語での対話、ソースコードリポジトリとの接続、アプリケーションコードの評価と変換が可能
- チームでの協力的なレビュー、調整、承認プロセスをサポート
- 詳細な作業ログを提供し、組織のコンプライアンス目標をサポート
- WebエクスペリエンスとVisual Studio IDEを通じてパブリックプレビューで利用可能
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AWSがAmazon SageMaker LakehouseとAWS Glueのデータ接続性を拡張
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- Amazon SageMaker Lakehouseが統合データ接続機能を発表
- データソース接続の作成、管理、使用を効率化
- 接続設定テンプレート、標準認証方法、接続テスト、メタデータ取得、データプレビューを提供
- SageMaker Unified Studio、AWS Glue、Amazon Athenaで接続を再利用可能
- メタデータ閲覧とデータプレビュー機能でデータ構造の理解と変換を支援
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Amazon DynamoDBとAmazon SageMaker Lakehouseのゼロ ETL 統合
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- DynamoDBからSageMaker Lakehouseへのデータの自動抽出・ロードが可能に
- DynamoDBの本番ワークロードに影響を与えずに分析や機械学習ワークロードを実行可能
- ノーコードインターフェースによる簡単なセットアップ
- データ複製の複雑さと運用負担の軽減
- AWS Management Console、AWS CLI、SageMaker Lakehouse APIによる統合の管理
- 複数のAWSリージョンで利用可能
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AWSがメインフレームモダナイゼーションのためのAmazon Q Developer変換機能を発表（プレビュー）
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- Amazon Q Developerの新機能がメインフレームアプリケーションのモダナイゼーションを支援
- 生成AI駆動のエージェントがコード分析、ドキュメント作成、アプリケーション分解を実行
- 自然言語でのチャットインターフェースを通じてプロジェクト目標や情報を共有可能
- COBOLコードをクラウド最適化されたJavaコードに自動リファクタリング
- ガバナンスとコンプライアンスの強化のための変換プロセスの文書化と説明可能性の提供
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Amazon Q Businessがデータベースやデータウェアハウスからのインサイトを提供開始（プレビュー）
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- Amazon Q BusinessとAmazon QuickSightの統合のパブリックプレビューが発表された
- 構造化データと非構造化データからの回答を単一のアプリケーションで統合
- QuickSightのデータソースコネクタを通じて構造化ソースをAmazon Q Businessにリンク可能
- リアルタイムで構造化データと非構造化データからの情報を組み合わせて回答
- 米国東部（バージニア北部）および米国西部（オレゴン）のAWSリージョンで利用可能
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AWSがAmazon DataZoneとAmazon SageMakerの次世代版でデータ系統の一般提供を開始
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- AWS GlueとAmazon Redshiftからの自動系統捕捉と視覚化
- OpenLineage互換で包括的なデータ移動ビューを提供
- データアセットとカラムのスキーマと変換の自動系統捕捉
- ビジネスデータカタログでのデータ共有時の系統イベント自動化
- 系統のバージョン管理と時点ごとの視覚化機能
- すべてのAmazon DataZoneとAmazon SageMaker次世代版対応リージョンで利用可能
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Amazon QuickSightのAmazon Qが構造化データと非構造化データからの統合インサイトを提供
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- Amazon QuickSightのAmazon Qが一般提供開始
- 構造化データと非構造化データからの統合インサイトを提供
- マルチビジュアルQ&AとデータストーリーによるBIインターフェースの強化
- 手動照合不要で全データからのインサイト活用が可能に
- 米国東部（バージニア北部）および米国西部（オレゴン）のAWSリージョンで利用可能
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GitLab Duo with Amazon Q（プレビュー）の発表
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- GitLab Duo with Amazon Qのプレビューが発表され、GitLabのプラットフォームに高度なAIエージェント機能が組み込まれました。
- 開発者は、クイックアクションを使ってAmazon Qエージェントにタスクを委任できます。
- ソフトウェア開発の効率化、コードの最適化、品質とセキュリティの最大化、エンタープライズワークロードの変換などの機能が提供されます。
- GitLabの統一されたデータストアにより、Amazon Qはプロジェクトのコンテキストを理解し、ワークフローを加速・自動化します。
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AWSがAmazon SageMaker Unified Studioの一部としてAmazon Bedrock IDEのプレビューを発表
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- Amazon Bedrock IDEのプレビュー版がAmazon SageMaker Unified Studioに統合
- 開発者が迅速に生成AIアプリケーションを構築・カスタマイズ可能
- RAG、エージェント、ガードレールなどの機能を提供
- 5つのリージョンでサポート
- 統一されたワークスペースで開発プロセスを加速
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Amazon SageMaker Unified Studioのプレビュー発表
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- AWSが次世代のAmazon SageMakerと、Amazon SageMaker Unified Studioのプレビューを発表
- SageMaker Unified Studioは、データとAI開発環境を統合し、チームの協力と迅速なデータ製品開発を支援
- Amazon SageMaker Lakehouseを通じて、様々なデータソースへのアクセスを提供
- 強化されたガバナンス機能とセキュリティ要件への対応
- 統合Jupyterノートブック、SQLエディター、ビジュアルETLなどの機能を提供
- Amazon Bedrock IDEとAmazon Q Developerが統合され、生成AIアプリケーション開発を支援
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Amazon Q Developerがソースコード内でドキュメントを生成可能に
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- Amazon Q DeveloperがREADMEファイルとデータフロー図の自動生成機能を追加
- 開発者の作業効率向上とコードベース理解の迅速化を支援
- Visual Studio CodeとIntelliJ IDEAで利用可能
- Free TierとPro Tierサブスクリプションで利用可能
- すべてのAmazon Q Developer利用可能リージョンで展開
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AWSがVMware向けのAmazon Q Developerトランスフォーメーション機能（プレビュー）を発表
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- AWSがVMwareワークロードの移行と近代化を簡素化・加速化するAmazon Q Developerトランスフォーメーション機能のプレビューを発表
- 高度なAI技術を使用して移行プロセスの重要なステップを自動化
- ウェーブプランニングとネットワーク変換をVMwareドメインエキスパートエージェントとLLMを使用して自動化
- 自動化と人間の監視のバランスを維持し、重要な意思決定ポイントでユーザーの入力を促進
- 米国東部（バージニア北部）AWSリージョンでプレビュー利用可能
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Amazon Q インデックスがソフトウェアベンダーの AI エクスペリエンスを強化
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- ISV が Amazon Q インデックスを統合し、生成 AI エクスペリエンスを強化
- エンドカスタマーがデータアクセスを制御し、ユーザーレベルの権限を保持
- Amazon Q インデックスは 40 以上のコネクタからデータを統合
- ソフトウェアベンダーは顧客のインデックス化されたデータを活用して応答をパーソナライズ
- Amazon Q Business と同じセキュリティ、プライバシー、ガードレールを継承
- すべての Amazon Q Business 利用可能な AWS リージョンで使用可能
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Amazon Bedrockで利用可能なAmazon Nova基盤モデルの発表
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- Amazon Novaは、最高レベルの知能と優れた価格性能比を提供する新世代の基盤モデル
- Amazon Bedrockで5つのNovaモデル（Micro、Lite、Pro、Canvas、Reel）が利用可能
- テキスト、画像、動画処理に対応し、RAGやエージェントアプリケーションに最適化
- Amazon Bedrockでファインチューニングが可能
- 安全で責任あるAI使用のための機能を内蔵
- 米国東部（バージニア北部）リージョンで利用可能、一部モデルは他リージョンでもクロスリージョン推論が可能
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Amazon Bedrock Model Distillationがプレビューで利用可能に
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- Amazon Bedrock Model Distillationがプレビューで利用可能になりました。
- 顧客は特定のユースケースに対して、小型で高速、コスト効率の良いモデルを使用できます。
- この機能は、モデルの蒸留プロセスを自動化し、反復の負担を軽減します。
- 教師モデルからの合成データ生成、生徒モデルのトレーニングと評価、蒸留モデルのホスティングを行います。
- ユースケースに応じて最適なデータ合成方法を適用し、高度なモデルに匹敵する精度を実現します。
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