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おはようございます！森田です。
現在開催中の AWS re:Invent 2022 の Swami Sivasubramanian Keynote でいくつもの新サービス・アップデートが発表されました。
本記事では、それらの情報をざっくりとまとめていきます！
（※ 随時更新していきます）
Amazon Athena for Apache Spark
Jupyter Notebook を使用して Athena でデータ処理を実行し、今までの Athena 同様サーバレスで始めることができるようになりました。
Amazon DocumentDB Elastic Cluster
ストレージ容量に応じてスケーリングし、実質的に任意の数の書き込みと読み取りを処理できます。
Elastic Clusters は、基盤となるインフラストラクチャを自動的に管理し、インスタンスを作成、削除、アップグレード、スケーリングする必要をなくすことで、メンテナンス負荷を低減させます。
Amazon SageMaker Geospatial Data Support（プレビュー）
地理空間データセットへのアクセス学習済みディープニューラル ネットワークモデルと地理空間演算子をサポートするようになりました。
また、生成された予測も、マップ上で可視化などもできるようになっています。
Amazon Redshift Multi-AZ（プレビュー）
Amazon Redshift で Multi-AZ 構成がサポートされました！
Trusted Language Extentions of PostgreSQL
Trusted Language Extensions for PostgreSQL が Amazon Aurora および Amazon RDS で利用可能となりました。
Amazon GuardDuty RDS Protection（プレビュー）
Amazon GuardDuty RDS Protection では、潜在的なアクセスの脅威について、ログインアクティビティを分析し、検知してくれます。
Amazon Aurora のみで利用ができます。
AWS Glue Data Quality（プレビュー）
AWS Glue Data Quality はデータレイクに保存されるデータの品質検査を行う機能となっています。
Amazon SageMaker ML Governance
以下の3つの機能が発表されました。
- SageMaker Role Manager
- SageMaker Model Cards
- SageMaker Model Dashboard
それぞれの機能を活用することで、MLプロジェクトの管理が楽になりそうです！
Amazon Redshift auto-copy from S3（プレビュー）
追加の実装なしで、継続的に Amazon S3 から自動でロードできるようになりました！
Amazon AppFlow now offers 50+ connectors
Amazon AppFlow に新規コネクタが追加されました！ これにより、Amazon AppFlow が50以上のコネクタをサポートするようになりました。
AWS Machine Learning University now provides educator training
Swami Sivasubramanian氏の熱い想いが個人的には印象的でした！
YouTubeで学習コンテンツが配信されているようですので、機械学習を学ぶときに活用できそうです。
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