はじめに #
AWSの基礎力をつけるためにAWS What’s Newを毎日目を通す事を始めました。 最初は日本語訳されたものを見ていたのですが、1週間ほど遅れて訳されるようなので、英語の情報を訳して整理することにしました。
本情報が役立つ人もいるかなと思い公開します。 個人的な理解なので、実際の情報は原典をあたってください。
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AWS運用入門 改訂第2版 押さえておきたいAWSの基本と運用ノウハウ [AWS深掘りガイド] 単行本（ソフトカバー） – 2025/7/11
まとめ #
- AWS IoT Greengrass向けAIエージェントコンテキストパッケージをリリース、エッジデバイスアプリ開発を加速
- Amazon Bedrock AgentCore Browser、AIエージェント向けクラウドベースブラウザでWeb Bot Auth（プレビュー）が利用可能に
- Amazon ECS Service Connect が Envoy アクセスログをサポート
- AWS Elastic Beanstalk が Amazon Corretto 25 のサポートを開始
- Amazon ECS が組み込みの線形およびカナリアデプロイをサポート
- AWS Cloud Map が AWS GovCloud (US) リージョンでクロスアカウントワークロードをサポート
- AWS Serverless MCP Server が AWS Lambda イベントソースマッピング (ESM) 用ツールをサポート
- AI、ML、HPC インスタンスタイプ向けキャパシティ予約トポロジー API の導入
AIエージェントコンテキストパッケージという言葉を初めて聞きました。どうやら人間がAIによるIoT Greengrassの開発を効率的に行うためのコンテキストのようです。MCPサーバーを公開してくれればいい気がしますが、そうすると何かしら制約があるんですかね。
Amazon ECS が組み込みの線形およびカナリアデプロイをサポート しました。今年8月にBlue/Green deployの組み込みは発表されていましたが、線形やカナリアデプロイメントは未対応でした。
AWS Lambdaイベントソースマッピング はMCP側で動くのでユーザは感知しないんですかね？なんか賢くなった！の要素っぽい。
AWS IoT Greengrass向けAIエージェントコンテキストパッケージをリリース、エッジデバイスアプリ開発を加速 #
投稿日: 2025年10月30日
何ができるようになったのか #
AWSは、AWS IoT Greengrassを利用したエッジデバイスアプリケーション開発を加速するための新しいAIエージェントコンテキストパッケージをリリースしました。AWS IoT Greengrassは、エッジでのデバイスソフトウェアの構築、デプロイ、管理を支援するIoTエッジランタイムおよびクラウドサービスです。このコンテキストパッケージは、すぐに使える指示、例、テンプレートを提供し、開発者が生成AIツールやエージェントを活用して、ソフトウェアの作成、テスト、デプロイを迅速に行えるようにします。
何が嬉しいのか #
このAWS IoT Greengrass AIエージェントコンテキストパッケージは、Creative Commons Attribution Share Alike 4.0ライセンスの下でオープンソースのGitHubリポジトリとして提供され、開発ワークフローを効率化することを目的としています。開発者はリポジトリをクローンし、Amazon Qのような最新の生成AIツールと統合することで、生産性を向上させることができます。この統合により、クラウド接続型エッジアプリケーション開発が加速され、フリート全体のデプロイと管理が簡素化されます。この新機能は、AWS IoT GreengrassがサポートされているすべてのAWSリージョンで利用可能です。
これまでとどう変わるのか #
- これまで
- エッジデバイスアプリケーションの開発において、生成AIツールとの直接的な統合が不足しており、開発プロセスがより手動で時間がかかる可能性があった。
- これから
- 生成AIツールとエージェントを活用し、すぐに使える指示、例、テンプレートによって、ソフトウェアの作成、テスト、デプロイを迅速化できます。Amazon Qなどの生成AIツールとの統合により、クラウド接続型エッジアプリケーション開発が加速し、フリート全体のデプロイと管理が簡素化されます。
具体的なユースケース #
- 生成AIを活用したエッジデバイスアプリケーションの迅速な開発。
- ソフトウェアの作成、テスト、デプロイプロセスの加速。
- 開発ワークフローの効率化。
- Amazon Qなどの生成AIツールとの統合による開発生産性の向上。
- クラウド接続型エッジアプリケーションのフリート全体のデプロイと管理の簡素化。
補足: AIエージェントコンテキストパッケージとMCPサーバーの違い
「AIエージェントコンテキストパッケージ」は、AWS IoT Greengrassの設計・開発を支援するためのコンテキスト情報を提供するものです。しかし、その役割と仕組みはMCP（Model Context Protocol）サーバーとは異なります。
AIエージェントコンテキストパッケージ (今回のGreengrassの例)
- 目的: 開発者支援
- 実体: 開発キット（GitHubリポジトリで提供される、すぐに使える指示、サンプルコード、テンプレートのセット）
- 役割: 開発者が生成AIツール（Amazon Qなど）を活用して、Greengrassアプリケーションのコードを迅速に作成、テスト、デプロイするのを助けます。いわば、開発を加速するための「静的な」リソース集です。
- コンテキストの対象: 主に「人間（開発者）」です。
MCPサーバー
- 目的: LLM（大規模言語モデル）の能力拡張
- 実体: LLMと外部データソースやツールをリアルタイムで接続する「動的な」サーバー
- 役割: LLMが最新のAWSドキュメントを参照したり、ユーザーのAWS環境の状態を把握したりと、外部の動的な情報にアクセスするための「橋渡し」をします。これにより、LLMはより正確で状況に応じた応答を生成できます。
- コンテキストの対象: 主に「AI（LLM）」です。
ポイント
使い慣れたドメインの知識を共有するという点では似ていますが、コンテキストパッケージが開発者向けの「静的な開発テンプレート集」であるのに対し、MCPサーバーはLLM向けの「動的なリアルタイム情報提供サーバー」であるという点が大きな違いです。
Amazon Bedrock AgentCore Browser、AIエージェント向けクラウドベースブラウザでWeb Bot Auth（プレビュー）が利用可能に #
投稿日: 2025年10月30日
何ができるようになったのか #
AIエージェント向けのクラウドベースブラウザであるAmazon Bedrock AgentCore Browserに、Web Bot Auth（プレビュー）機能が追加されました。これにより、AIエージェントがウェブサイトへの信頼できる説明責任のあるアクセスを確立できるようになり、自動化されたワークフローにおけるCAPTCHAによる中断を大幅に削減します。
何が嬉しいのか #
Web Bot Authは、IETFドラフトプロトコルであり、AIエージェントをウェブサイトに対して暗号学的に識別することで、Akamai Technologies、Cloudflare、HUMAN Securityなどの主要なセキュリティプロバイダー全体でボットの検証を効率化します。これにより、AIエージェントはよりスムーズにウェブサイトにアクセスできるようになり、手動での介入が不要になります。AgentCore Browserがセキュリティ認証情報を自動生成し、秘密鍵でHTTPリクエストに署名し、検証済みIDを登録するため、複数のWeb Application Firewall (WAF) プロバイダーへの手動登録や検証インフラストラクチャの管理が不要になります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで
- 従来のセキュリティ対策では、すべての自動化されたトラフィックが疑わしいと見なされ、AIエージェントには人間の介入（CAPTCHAなど）が必要でした。
- ウェブサイトへのアクセスには、複数のWAFプロバイダーへの手動登録や、ボット検証のためのインフラストラクチャ管理が必要でした。
- これから
- Web Bot Authにより、AIエージェントはウェブサイトに対して暗号学的に識別され、CAPTCHAによる中断が大幅に削減されます。
- AgentCore Browserが認証情報の生成と登録を自動で行うため、手動での登録やインフラ管理が不要になり、検証プロセスが効率化されます。
具体的なユースケース #
- 自動化されたウェブスクレイピングやデータ収集ワークフローにおいて、CAPTCHAによる中断を最小限に抑え、効率を向上させます。
- AIエージェントがウェブサイトにアクセスする際の信頼性と説明責任を確立し、セキュリティプロバイダーによるボット検証を簡素化します。
Amazon ECS Service Connect が Envoy アクセスログをサポート #
投稿日: 2025年10月30日
何ができるようになったのか #
Amazon ECS Service Connect が Envoy アクセスログのサポートを開始しました。これにより、リクエストレベルのトラフィックパターンとサービス間の相互作用について、より詳細な可観測性を提供します。この新機能は、エンドツーエンドのトレース、デバッグ、コンプライアンス監視のために、リクエストごとの詳細なテレメトリをキャプチャします。
何が嬉しいのか #
ユーザーは、サービス間のトラフィックフローをより深く理解し、問題の特定と解決を迅速に行うことができます。詳細なログデータは、セキュリティ監査やコンプライアンス要件の達成にも役立ち、運用上の透明性と効率性を向上させます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで
- ECS Service Connect を利用したサービス間のリクエストレベルのトラフィックに関する詳細な可観測性が限られていました。
- エンドツーエンドのトレースやデバッグ、コンプライアンス監視に必要なリクエストごとの詳細なテレメトリを直接取得することが困難でした。
- これから
- Envoy アクセスログを通じて、リクエストレベルのトラフィックパターンとサービス間の相互作用に関する詳細な可観測性を得られるようになります。
ServiceConnectConfigurationを更新するだけでアクセスログを有効化でき、既存の ECS ログパイプラインを通じてログを収集・分析できます。- HTTP, HTTP2, GRPC, TCP プロトコルに対応し、クエリ文字列はデフォルトで匿名化されます。
具体的なユースケース #
- マイクロサービスアーキテクチャにおけるサービス間の通信問題を特定し、デバッグする。
- 特定のサービスへのリクエストがどのように処理されているかをエンドツーエンドで追跡し、パフォーマンスボトルネックを特定する。
- セキュリティ監査やコンプライアンス要件のために、サービス間のトラフィック履歴を詳細に記録し、分析する。
- 異常なトラフィックパターンを検出し、潜在的なセキュリティ脅威や運用上の問題を早期に特定する。
AWS Elastic Beanstalk が Amazon Corretto 25 のサポートを開始 #
投稿日: 2025年10月30日
何ができるようになったのか #
AWS Elastic Beanstalk で、Amazon Linux 2023 (AL2023) プラットフォーム上で Amazon Corretto 25 を使用した Java アプリケーションの構築とデプロイがサポートされるようになりました。
何が嬉しいのか #
開発者は Java 25 の最新機能と AL2023 の強化されたセキュリティおよびパフォーマンスを、Elastic Beanstalk 環境で活用できるようになります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで
- Amazon Corretto 25 を使用した Java アプリケーションを AL2023 上で直接 Elastic Beanstalk にデプロイすることはできませんでした。
- これから
- Amazon Corretto 25 を使用して Java アプリケーションを AL2023 上にデプロイし、最新の Java 機能と OS の利点を享受できます。
具体的なユースケース #
- 最新の Java 25 の機能を利用してアプリケーションを開発し、Elastic Beanstalk でデプロイしたい開発者。
- Amazon Linux 2023 の強化されたセキュリティとパフォーマンスを Java アプリケーションに適用したい企業。
Amazon ECS が組み込みの線形およびカナリアデプロイをサポート #
投稿日: 2025年10月30日
何ができるようになったのか #
Amazon Elastic Container Service (ECS) が、線形デプロイおよびカナリアデプロイ戦略を組み込みで提供するようになりました。
何が嬉しいのか #
コンテナ化されたアプリケーションのデプロイにおいて、既存のブルー/グリーンデプロイに加えて、より高い柔軟性と制御を提供します。これにより、リスクを抑えながら段階的に新バージョンをリリースできるようになります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで
- ECS では主にブルー/グリーンデプロイが利用可能でしたが、線形やカナリアといった段階的なデプロイ戦略をネイティブに実装するには追加のツールやカスタム設定が必要でした。
- これから
- ECS の組み込み機能として線形およびカナリアデプロイ戦略が利用でき、より細かくデプロイを制御し、リスクを管理しながら新バージョンをリリースできます。
具体的なユースケース #
- 新しい機能や変更を少数のユーザーに段階的にリリースし、フィードバックを収集しながら影響を監視したい場合。
- 本番環境への影響を最小限に抑えつつ、新しいバージョンのアプリケーションを安全にテストしたい場合。
AWS Cloud Map が AWS GovCloud (US) リージョンでクロスアカウントワークロードをサポート #
投稿日: 2025年10月30日
何ができるようになったのか #
AWS Cloud Map が AWS Resource Access Manager (AWS RAM) と統合し、AWS GovCloud (US) リージョンでクロスアカウントサービスディスカバリをサポートするようになりました。
何が嬉しいのか #
複数の AWS アカウントにわたるクラウドサービスのリソース管理と検出が簡素化されます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで
- AWS GovCloud (US) リージョンにおいて、AWS Cloud Map を使用したクロスアカウントでのサービス検出は、より複雑な設定や手動での対応が必要でした。
- これから
- AWS RAM との統合により、AWS GovCloud (US) リージョンでもクロスアカウントでのサービス検出が容易になり、リソースの共有と管理が効率化されます。
具体的なユースケース #
- 複数の GovCloud アカウント間でサービスを共有し、一元的に検出・管理したい政府機関や関連組織。
- セキュリティとコンプライアンス要件を満たしながら、異なるアカウントにデプロイされたマイクロサービス間の通信を簡素化したい場合。
AWS Serverless MCP Server が AWS Lambda イベントソースマッピング (ESM) 用ツールをサポート #
投稿日: 2025年10月30日
何ができるようになったのか #
AWS Serverless Model Context Protocol (MCP) Server に、AWS Lambda イベントソースマッピング (ESM) 専用の AI 支援ツールが追加されました。
何が嬉しいのか #
開発者がイベント駆動型サーバーレスアプリケーションの構成、最適化、トラブルシューティングを行うのに役立ちます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで
- AWS Lambda のイベントソースマッピングの設定、最適化、トラブルシューティングは、手動での作業や専門知識が必要でした。
- これから
- AI 支援ツールにより、ESM の管理が簡素化され、開発者はより効率的にイベント駆動型サーバーレスアプリケーションを構築・運用できます。
具体的なユースケース #
- 多数の Lambda 関数とイベントソースマッピングを持つ複雑なサーバーレスアプリケーションを開発しているチーム。
- イベント駆動型アーキテクチャにおけるパフォーマンスの最適化や、問題発生時の迅速なトラブルシューティングを必要とする開発者。
AI、ML、HPC インスタンスタイプ向けキャパシティ予約トポロジー API の導入 #
投稿日: 2025年10月30日
何ができるようになったのか #
Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) キャパシティ予約トポロジー API がリリースされました。
何が嬉しいのか #
キャパシティ予約の場所の階層的なビューを提供することで、AI、ML、HPC の分散ワークロードにおけるキャパシティの効率的な管理、ジョブのスケジューリング、ノードのランク付けを支援します。
これまでとどう変わるのか #
- これまで
- AI、ML、HPC ワークロード向けのキャパシティ予約の管理は、予約の物理的な配置や相互関係を把握するのが困難でした。
- これから
- キャパシティ予約トポロジー API を使用することで、予約の階層的なビューが得られ、分散ワークロードの効率的な配置と管理が可能になります。
具体的なユースケース #
- 大規模な AI/ML トレーニングジョブや HPC シミュレーションを実行する際に、最適なキャパシティ配置を計画したい研究者やエンジニア。
- 複数のアベイラビリティーゾーンやリージョンにわたるキャパシティ予約を効率的に管理し、ワークロードのパフォーマンスを最大化したい企業。