数回前の号で、スタートアップと仕事をすることがどれほど活力になるかについて書きました。2026 年 6 月 29 日週、それを改めて感じました。AWS スタートアップチームと数日過ごし、創業者たちが実際に解決しようとしている問題について語る話に耳を傾けたのです。私の心に残った話の 1 つは、眼科医療へのアクセスを拡大しているブラジルのヘルステック企業 EyeCare Health の創業者である Marco Negreiros 氏から聞いたものです。彼は驚くべき事実を明かしました。ブラジルの自治体の 70％ 以上には眼科医が一人もいないというのです。彼の対応策は、ほぼすべての人が既に持ち歩いているデバイス、つまりスマートフォンで視力検査機能を搭載することでした。これにより、基本的な視力検査を受けるために診療所の近くに住む必要がなくなりました。創業者があれほど大きなギャップを、これほど具体的な解決策に変えていく姿を見ることができるからこそ、私はこの分野が大好きなのです。 今週は、いくつかの主要なリリースについて詳しく見たあと、四半期ごとの AWS サービスの可用性アップデートを取り上げます。 2026 年 6 月 29 日週のリリース 6 月 29 日週の AWS ニュースブログで取り上げられた発表の一部を以下にご紹介します。 AWS Graviton5 プロセッサを搭載した Amazon EC2 C9g および C9gd インスタンス : これらは、Graviton4 ベースのインスタンスよりも最大 25% 優れたコンピューティングパフォーマンス、5 倍大きいキャッシュ容量、クラウド内のプロセッサインスタンスの中で最速のメモリ、ローカル NVMe ストレージオプション (C9gd) を実現します。 新しい AWS CloudFormation Express モード : AWS CloudFormation Express モードを使用すると、インフラストラクチャのデプロイを高速化できます。これにより、AI エージェントとデベロッパーは数秒でデプロイの確認を受け取り、より迅速に反復できます。すべての AWS 商用リージョンで追加費用なしでご利用いただけます。 Kubernetes バージョンロールバックを活用し、Amazon EKS クラスターを安心してアップグレード : Amazon EKS の Kubernetes バージョンロールバックにより、クラスターのアップグレードを 7 日以内にロールバックできます。この新機能は、アップグレードが失敗した場合のセーフティネットを提供し、クラスターの再構築を不要にします。これにより、Kubernetes のバージョンアップグレードがロールバック可能な、低リスクのオペレーションになります。 AWS Certificate Manager の ACME サポートによるパブリック TLS 証明書発行の自動化 : AWS Certificate Manager が ACME プロトコルをサポートするようになりました。これにより、広く採用されている標準ツールを使用して、パブリック TLS 証明書の発行と更新を自動化できます。 私が注目したいくつかのリリースや最新情報をいくつかご紹介します: Claude Sonnet 5 が AWS で利用可能 – Anthropicの最も高性能な Sonnet モデルは、コーディング、エージェント、そして日常のプロフェッショナルワークを大規模に処理するための一流のインテリジェンスを、Sonnet の価格で提供します。大規模なコードベースを効率的に探索し、ツールを正確に呼び出し、長時間におよぶエージェントタスクでも状態を保持します。詳細については、 AI ブログの記事 をご覧ください。 AI エージェント向け Amazon WorkSpaces が一般公開 : AI エージェントは、アプリケーションのモダナイズやカスタム統合を必要とせずに、マネージド WorkSpaces 環境を通じてデスクトップアプリケーションに安全にアクセスして操作できるようになりました。詳細については、 デスクトップとアプリケーションストリーミングのブログ記事 をご覧ください。 Amazon OpenSearch Service がログ分析用に最適化 : このリリースでは、ログ分析ワークロード専用に設計された新しいエンジンが導入されました。このエンジンは、OpenSearch が誇る全文検索機能を維持しながら、内部ベンチマークで最大 4 倍のコストパフォーマンスを実現します。チームは、集計と高精度なテキスト検索を 1 か所で行えるようになりました。詳細については、 ビッグデータブログの記事 をご覧ください。 Amazon SageMaker AI は、生成 AI 推論のスケールアウト時間を最大半分に短縮 : SageMaker Inference がコンテナイメージのキャッシュをサポートし、スケールアウトイベント中の生成 AI モデルのエンドツーエンドスケーリングが最大 2 倍高速になります。詳細については、 AI ブログの記事 をご覧ください。 Amazon CloudWatch はログクエリからのアラーム作成をサポート : ログクエリの結果に対して直接アラームを作成し、単一のワークフローでしきい値を設定できるようになり、中間ステップとしてメトリックスフィルターやカスタムメトリクスを事前に作成する必要がなくなりました。 AWS のお知らせに関する詳しいリストについては、「 AWS の最新情報 」ページをご覧ください。 AWS サービス可用性アップデート AWS のサービスまたは機能の可用性が変化した場合、私たちは運用の中断を最小限に抑えるために、利用可能な代替案について AWS 製品ライフサイクル の変更に関するガイダンスをお客様に提供し、移行をサポートします。次のライフサイクル変更は、2026 年 6 月 30 日に更新されました。 メンテナンスフェーズへの移行 (2026 年 7 月 30 日以降、新規のお客様は利用できなくなります): Amazon Bedrock Agents (2023 年 11 月リリース) は Amazon Bedrock Agents Classic になりました Amazon Cognito Sync Amazon Kendra Amazon Q Business AWS Directory Service — Simple AD AWS IoT Device Defender — 検出 (2026 年 8 月 31 日以降、新規のお客様は機能にアクセスできなくなります) AWS Mainframe Modernization — セルフマネージドエクスペリエンス AWS マネジメントコンソール — myApplications AWS リソースグループ — グループライフサイクルイベント AWS Service Catalog — アプリケーションレジストリ AWS Systems Manager — アプリケーションマネージャー Amazon SageMaker AI の機能: A2I 、 Clarify 、 Debugger 、 GeoSpatial 、 Ground Truth 、 Mechanical Turk 、 Model Monitor 、Role Manager、Studio Lab サンセットフェーズに入るサービス: Amazon WorkSpaces – PCoIP Amazon WorkSpaces – Pool AWS Managed Services (AMS) Advanced AWS re:Post Private Amazon SageMaker AI – Profiler サポート終了間近のサービス (2026 年 6 月 30 日現在): Amazon Chime SDK — キャリアボイスフォーカス Amazon SageMaker AI – Ground Truth Plus 私たちは、可用性の変化がお客様の業務に影響を与える可能性があることを理解しています。具体的なガイダンスについては、関連するサービスドキュメントを参照するか、AWS サポートにお問い合わせください。 近日開催予定の AWS イベント カレンダーを確認して、近日開催予定の AWS イベントにサインアップしましょう: AWS Summit — AWS Summit は、クラウドや AI のコミュニティが一堂に会し、最新のテクノロジーを学び、探求するための無料のイベントです。カレンダー全体をご覧になって、2026 年後半にお近くで開催されるサミットを見つけてください。 AWS Community Days – コミュニティリーダーたちがコンテンツを計画、調達、提供するコミュニティ主導のカンファレンス。ラテンアメリカにお住まいの場合は、8 月 22 日に開催される AWS Community Day Belo Horizonte をお見逃しなく。登録は awscommunityday.com.br で受け付けています。 AWS Builder Center に参加して、ビルダーとつながり、ソリューションを共有し、開発をサポートするコンテンツにアクセスしましょう。 こちら から、今後開催されるすべての AWS 主導の対面イベントおよび仮想イベントとデベロッパー向けのイベントをご覧いただけます。 2026 年 7 月 6 日週のニュースは以上です。7 月 13 日週に再びアクセスして、新たな Weekly Roundup をぜひお読みください! – Daniel Abib この記事は、Weekly Roundup シリーズの一部です。AWS からの興味深いニュースや発表を簡単にまとめて毎週ご紹介します! 原文は こちら です。

こんにちは！DevRelの重田（ @Shige0096 ）です。 メドレーでは夏企画として『MEDLEY Summer Tech Blog Relay』と題して、ブログリレーを開催します！ 7/13(月)〜8/21(金)まで毎日異なるメンバーが技術やエンジニアリング、個人開発など幅広いテーマでテックブログを公開していきます！ 本記事にて毎日ブログを追記更新していくので、ぜひお楽しみください✨ ※土日祝を除く 👇よろしければ昨年の記事もぜひチェックしてみてください！ MEDLEY Summer Tech Blog Relay | MEDLEY Developer Portal こんにちは！メドレーでDevRelをしている重田です。 今年も暑い日が続いていますがいかがお過ごしですか？ メドレーでは夏企画として『MEDLEY Summer Tech Blog Relay』と題して、ブログリレーを開催します！ 8/2... developer.medley.jp 🌻 ブログリレーカレンダー 🗓️第1週(7/13~7/17) Day1：（仮）🍄（玉井） Day2：Fivetranについて（本多） Day3：TBD（森川） Day4：BigQueryのコスト削減周り（林田） Day5：TBD（宋） 🗓️第2週(7/21~7/24) Day6：FY25 CLINICS大規模障害対応で認証基盤の刷新をした時に得た学びについて（山田） Day7：ローカルLLMの個人での活用について（斎藤） Day8：自作ハーネスとローカルLLMをゴリゴリ（福島） Day9：TBD（稲村） 🗓️第3週(7/27~7/31) Day10：Rubyで組み込み・ゲーム・AIのどれか！（藤原） Day11：TBD（平林） Day12：TBD（高橋） Day13：(仮) AI API 叩くとき考えること（山下） Day14：Jetson Orin Nano Super によるローカルMLLM活用について（山本） 🗓️第4週(8/3~8/7) Day15：Maestro E2E（菅原） Day16：TBD（奥澤） Day17：TBD（佐藤） Day18：TBD（牧） Day19：TBD（久保） 🗓️第5週(8/10~8/14) Day20：TBD（柏木） Day21：TBD（山本） Day22：TBD（村上） Day23：TBD（竹本） 🗓️第6週(8/17~8/21) Day24：TBD（山河） Day25：TBD（亀澤） Day26：TBD（清水） Day27：メドレーにおける0→1開発のリアルな話（エージェント業務システム）（德永） Day28：TBD（倉林） 🍉 We’re hiring! メドレーでは、「医療ヘルスケアの未来をつくる」仲間を大募集しています！ 少しでも興味をお持ちいただけましたら、ぜひ、カジュアル面談にお越しください🙌 ご応募お待ちしております！！ メドレーで働く｜株式会社メドレー メドレーでの働き方や人事制度、求人情報など、採用に関する情報をご紹介します。 www.medley.jp

オンプレミスの HPC 環境からの移行を進める研究チームは、クラウドへのデプロイの複雑さに悩まされることがよくあります。従来のアプローチでは、AWS のネットワーク、ストレージアーキテクチャ、Slurm の構成管理に関する深い専門知識が必要でした。一般的な手動デプロイでは、インフラのプロビジョニング、ネットワークトポロジの設計、スケジューラの構成、パフォーマンスチューニングに数週間を要します。プラットフォームエンジニアリングのリソースが限られている研究チームは、計算能力に対する差し迫ったニーズと、デプロイの技術的な障壁との間で板挟みになってしまいます。 本記事では、業界のベストプラクティスを組み込んだ AWS PCS クラスターを、Kiro CLI を使って自動的にデプロイ・構成する方法をご紹介します。インフラのプロビジョニング、モニタリングのセットアップ、コスト最適化を担いながら、研究チームが特定のワークロードに必要とする柔軟性を維持する「カスタムエージェント」の作成手順を順を追って解説します。 クラウドにおける HPC クラウドベースの HPC は、柔軟なコンピューティングアクセス、幅広いリソースの可用性、そして価値あるインフラの抽象化により、標準的な手法となっています。本記事では、AWS Parallel Computing Service (PCS) と Kiro CLI を活用して、このアプローチを実演します。 AWS PCS : AWS PCS は、自動構成・スケーリング・メンテナンスを備えたマネージドな Slurm スケジューラを提供することで、HPC のデプロイを簡素化します。本サービスはクラスターのライフサイクル管理を担う一方で、コンピューティングリソースとジョブスケジューリングポリシーに対するコントロールはお客様が維持できます。PCS は、共有ストレージ向けの Amazon Elastic File System やモニタリング向けの Amazon CloudWatch といった AWS サービスとネイティブに統合され、HPC のデプロイで通常必要となる統合作業を削減します。 Kiro CLI : Kiro CLI は、特定のユースケースに合わせた専門的なガイダンスを備えた カスタムエージェント を定義することで、非常に強力なものになります。ドメインの専門知識をエージェント定義に直接エンコードすることで、組織のベストプラクティスや要件を理解した専用の自動化を構築できます。例えば本記事では、HPC ワークロード向けの AWS Parallel Computing Service のベストプラクティス（最適なインスタンスの選択、ネットワーク構成、ストレージの最適化など）を組み込んだ PCS デプロイエージェントを作成します。このエージェントは確立されたデプロイパターンを活用することで、複雑なクラスターのプロビジョニングを効率化し、デプロイ時間と構成ミスのリスクの両方を削減します。汎用的な自動化とは異なり、このアプローチは実証済みの方法論を特定のインフラのニーズに適応させる、インテリジェントでコンテキストを理解した支援を提供します。 はじめに 自動化された PCS デプロイのアプローチを実装する前に、3 つの前提条件が必要です。 インストールガイド に従って Kiro CLI をインストールする pcs-kiro デモリポジトリ からデモコードをダウンロードする ローカルの AWS 認証情報があることを確認する。 aws sts get-caller-identity を実行して確認できます （オプション） MCP 構成ガイド に従って AWS Knowledge MCP Server を構成する エージェントを使う まず、エージェントを初期化します。Kiro で TODO リスト設定を有効にしておくとよいでしょう。これによりエージェントのより詳細なプランニングが可能になり、クラスターの作成を進める際にタスクのリストを作成し、ステップごとに処理を進めるようになります。 kiro settings chat.enableTodoList true 対話型の PCS デプロイエージェントを起動します。 kiro chat --agent pcs-interactive-agent ディスカバリーフェーズ ここで、エージェントにクラスターの作成を手伝ってもらいます。 User: I am new to PCS. Help me create my first cluster with best practices. （訳: PCS は初めてです。ベストプラクティスに沿って最初のクラスターを作成するのを手伝ってください。） エージェントはまずアクティブな AWS 認証情報を確認し、詳細が不明な場合はいくつかのディスカバリーのための質問を返します。また、既存の環境を調査し、ベストプラクティスに基づいた推奨事項を提示します。これは、既存の VPC やその他の AWS リソースをエージェントに使ってもらいたい場合に役立ちます。 ここで詳細を調整・指定でき、エージェントは最終的なサマリーを作成して、お客様の AWS アカウント内でインフラの作成を開始します。 インフラの作成 以下はインフラ作成プロセスの抜粋です。環境や要件によって、この出力は変わる可能性があります。 Agent: VPC Created:vpc-█████████████████ (10.3.0.0/16) - Public Subnet:subnet-████████████ (10.3.0.0/20) - ログインノード用 - Private Subnet:subnet-████████████ (10.3.32.0/20) - コンピュートノード用 - Internet Gateway:igw-████████████ - NAT Gateway:nat-████████████ (52.38.92.80) - Route Tables:Public (rtb-████████████), Private (rtb-01484185571aabba1) Security Groups Created: - Cluster SG:sg-████████████ (Slurm ポート 6817-6818) - SSH SG:sg-████████████ (SSH ポート 22) IAM Role Created:AWSPCS-scientific-cluster-role - Instance Profile:AWSPCS-scientific-cluster - Policies:AmazonSSMManagedInstanceCore + PCS registration Cluster Created:pcs_xfzpdypb7z (scientific-cluster) - Status:CREATING → エンドポイント取得中 - Size:SMALL (最大 100 ノード、1000 ジョブ) - Slurm Version:24.11 - Controller Endpoint:10.3.45.99:6817 Launch Templates Created: - Compute:lt-████████████ (c6i.xlarge) - Login:lt-████████████ (c6i.xlarge + SSH key) Compute Node Groups Created: - Login Group:pcs_ndgfaikhwl (パブリックサブネット内に 1 台の c6i.xlarge) - Compute Group:pcs_████████████ (プライベートサブネット内に 0〜10 台の c6i.xlarge) - AMI Used:ami-████████████ (Slurm 24.11) - Status:CREATING (3〜5 分かかります) Queue Created:pcs_bogst8bszr (scientific) - Status:CREATING → ACTIVE - Targets:コンピュートノードグループ (pcs_dficwpzin2) - Purpose:科学計算ワークロード インフラの作成が完了すると、エージェントは詳細を提示します。AWS リソースのデプロイが失敗する場合もあります。エージェントに与えられた指示には、そうした問題のトラブルシューティングを行い、処理を続行する前に修正するように記載されています。また、エージェントは /generated ディレクトリにクラスターのサマリーとドキュメントを作成し、何がどのように構築・構成されたかを正確に示します。 完了すると、エージェントはクラスターへの接続方法とテスト方法を示し、コストの見積もりも提示します。 このわずかなやり取りの中で、完全に機能するネットワーク、コントローラー、キュー、コンピュートノードとログインノード、適切なテンプレートとロールを備えた、相応に複雑なアーキテクチャを作成しました。これらすべてを、一般的なニーズとユースケースを定義するだけで実現できたのです。 図 1: Virtual Private Cloud (VPC) 内での AWS Parallel Computing Service (PCS) クラスターのデプロイを示すアーキテクチャ図。 この図では、VPC の外側に配置された PCS コントローラーが PCS キューに接続されています。VPC の内側には 2 つのサブネットがあります。パブリックサブネットには、静的な起動テンプレートを使用する 1 台の c6i.xlarge インスタンスを含むログインノードグループがあり、プライベートサブネットには、動的な起動テンプレートを使用する c6i.xlarge インスタンス（0〜10 台のキャパシティ）を含むコンピュートノードグループがあります。両方のノードグループにはロールの割り当てが含まれ、コンピュートインスタンスや起動テンプレートのシンボルなどの AWS サービスアイコンで表現されています。 これらすべてのプロセスは、ユーザーとのいくつかのやり取りを含めて約 30 分で完了し、すぐにログインしてジョブの実行を開始できます。このアーキテクチャは、共有ストレージや追加のコンピュートノードグループ・キューなどを含むように拡張できます。 推奨されるベストプラクティス エージェントへの指示は、直接的・具体的・明示的に行う 例えば、本記事のアーキテクチャではファイルシステムを要求しませんでしたが、FSx for Lustre 分散ファイルシステムのセットアップを併せて依頼することも簡単にできる可能性があります デプロイをモニタリングし、混乱しているようであればコマンドをキャンセルする 時折の失敗は許容する — エージェントは回復する傾向があります 特定のユースケースに合わせてエージェントの構成をカスタマイズする ワークロードのコンテキストと要件を包括的に提供する 既知の制限事項 エージェントは詳細を見失うことがある — 必要に応じて指示を再度伝えてください 手動での検証が必要 — 結果が要件に合致しているか確認してください まとめ AWS Parallel Computing Service (PCS) は、Slurm クラスターを大規模に運用する際の運用の複雑さを取り除く、フルマネージドな HPC サービスを研究チームに提供します。Kiro CLI のマルチエージェントアーキテクチャと組み合わせることで、チームは本番環境対応の HPC 環境を数週間ではなく数時間でデプロイできるようになります。このアプローチは、基盤となるインフラの管理にかかるオーバーヘッドなしに計算能力を必要とする研究組織にとって、特に価値があります。 それでは、よい構築を！（Happy Building!） 著者について Markus Adhiwiyogo Markus Adhiwiyogo は、Amazon EC2 インスタンスを担当するシニアプロダクトマーケティングマネージャーであり、AWS Graviton、AWS Inferentia、AWS Trainium を含む AWS カスタムシリコンに注力しています。 Kyle Bush Kyle Bush は、AWS のヘルスケア・ライフサイエンスチームでグローバルなヘルスケア ISV を支援するシニアソリューションアーキテクトです。Kyle は、お客様が最新のテクノロジーを活用してデジタルトランスフォーメーションを推進し、ヘルスケアの提供と成果を近代化できるよう支援することに情熱を注いでいます。 Charunethran Panchalam Govindarajan Charunethran Panchalam Govindarajan は、AWS のシニアプロダクトマーケティングマネージャーであり、ハイパフォーマンスコンピューティングと量子テクノロジーに注力しています。彼は幅広いテクノロジー領域で活躍してきましたが、特に R&D と製品開発の交差点に関心を持っています。Charunethran はスタンフォード大学で電気工学の修士号を取得しています。仕事以外では、スケッチや哲学的な会話を楽しんでいます。 Kareem Abdol-Hamid Kareem は、スタートアップ向けのシニアアクセラレーテッドコンピュートスペシャリストです。アクセラレーテッドコンピュートのスペシャリストとして、Kareem は生成 AI、ハイパフォーマンスコンピューティング、超大規模ワークロードに関する新たな課題に日々取り組んでいます。余暇にはピアノを演奏し、ビデオゲーム『ストリートファイター』で腕を競っています。 翻訳はソリューションアーキテクトの 山田航司 が担当しました。原文は こちら です。