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AWS Database Blog Introducing ExtendDB: An open source DynamoDB-compatible adapter with pluggable storage backends Today, we are announcing ExtendDB, an open source Amazon DynamoDB-compatible adapter with pluggable storage backends, released under the Apache 2.0 License. ExtendDB implements the DynamoDB wire protocol and ships with PostgreSQL as its first backend, so any AWS SDK, CLI, or tool that

Amazon Web Services ブログ Amazon Aurora DSQL での Change Data Capture 入門 本記事は 2026 年 5 月 14 日 に公開された「Getting started with Change Data Capture in Amazon Aurora DSQL」を翻訳したものです。 本日、Amazon Aurora DSQL はパブリックプレビューで Change Data Capture (CDC) を発表しました。これにより、データベースの変更をほぼリアルタイムで Amazon Kinesis Data Streams にストリーミングできます。Amazon Aurora DSQL は、常時利用可能なアプリケーション向けのサーバーレス分散 SQL データベースです。新しいアクティブ-アクティブ分散アーキテクチャにより、シングルリ

Amazon Web Services ブログ アスクル株式会社における、Amazon ElastiCache for Valkey へのマイグレーションで実現するコスト最適化 本ブログは、アスクル株式会社と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 はじめに アスクル株式会社（以下、アスクル）は、「お客様のために進化する」という DNA のもと、事業所向け通信販売サービス「ASKUL」や個人向け通信販売サービス「LOHACO」を運営しています。取り扱い商品はオフィス用品、生活用品、家具、製造業・建設業向けの専門用品、衛生・介護・薬局用品等の一般医療用商品・医薬品・医療機器等の医療材料まで多岐にわたります。 1,500 万アイテム以上の商品をワンストップで購入できるサービスを提供しています。 アスクルは 2019 年頃から主要システムのクラウドネイティブ環

AWS Database Blog Getting started with Change Data Capture in Amazon Aurora DSQL Today, Amazon Aurora DSQL introduces Change Data Capture (CDC) in public preview, allowing you to stream database changes in near real time to Amazon Kinesis Data Streams. Amazon Aurora DSQL is a serverless distributed SQL database for always available applications. With its innovative active-active distributed archit

Artificial Intelligence Introducing Claude Platform on AWS: Anthropic’s native platform, through your AWS account Today, we’re excited to announce the general availability of Claude Platform on AWS. Claude Platform on AWS is a new service that gives customers direct access to Anthropic’s native Claude Platform experience through their AWS account, with no separate credentials, contracts, or billin

Amazon Web Services ブログ Fivetran の CDC 機能で実現するラーメン山岡家の Iceberg on AWS データパイプライン はじめに 本ブログは、株式会社丸千代山岡家と Fivetran Japan、Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 みなさま、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの大久保です。 昨今、Apache Iceberg を利用したレイクハウスアーキテクチャが AWS の Analytics ワークロードの中心となりつつあります。Iceberg テーブルを分析基盤の核に据える構成が広がる一方で、「データベースからどのように Iceberg テーブルにデータを連携するか」――この”データを投入するコンポーネント”の選定に悩まれている方も多いのではないでしょうか。特に、基幹データベースの変更をタイム

Amazon Web Services ブログ AWS MCP Server の一般提供を開始 私はこれまで長きにわたって AI エージェントと MCP ツールを利用して構築してきましたが、常に 1 つの疑問が頭にありました。それは、全権限を渡さないようにしつつ、実際に使える、AWS に対する認証済みアクセスをエージェントに付与するにはどうすればよいか、ということです。 2026 年 5 月 6 日、その答えが明らかになりました。 AWS MCP Server の一般提供の開始をお知らせします。これは、少数の固定ツールセットを通じて、すべての AWS サービスに対するセキュアかつ認証済みのアクセスを AI エージェントやコーディングアシスタントに付与する、マネージドリモートモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーです。 AWS MCP Server は、Agent Toolkit

Amazon Web Services ブログ AWS X-Ray SDK / Daemon の OpenTelemetry への移行 AWS X-Ray は、アプリケーショントレースの計装 (instrumentation) において、業界標準である OpenTelemetry への移行を推進しています。今後、アプリケーションからトレースを生成し AWS X-Ray に送信する方法としては、OpenTelemetry ベースの計装ソリューションが推奨されます。X-Ray の既存のコンソール体験と機能は引き続き完全にサポートされ、この移行によって変更されることはありません。 OpenTelemetry は、トレース計装とオブザーバビリティにおける業界標準のオープンソースプロジェクトであり、テレメトリデータを収集・ルーティングするための標準化されたプロトコルとツールを提供します。メトリクス、

AWS News Blog The AWS MCP Server is now generally available I have been building with AI agents and MCP tools for a while now, and one question kept coming up: how do you give an agent real, authenticated access to AWS without handing it the keys to the kingdom? Today, there is an answer. I’m happy to announce the general availability of the AWS MCP Server, a managed remote Model Context Protocol

1. ナレッジベース連携（Knowledge Base Integration） ナレッジベース連携では、SharePoint 上のドキュメントを Amazon Quick が自動的にクロール・インデックス化し、AI エージェントが検索・回答できるようにします。Entra ID のアプリ登録は不要で、SharePoint にサインインするだけで接続が完了します。 SharePoint 側のドキュメントレベルのアクセス制御（ACL）をナレッジベースに引き継ぎたい場合は、Admin-managed setup（サービス資格情報）による構成が必要です。詳細は本セクション末尾の 補足: ドキュメントレベルのアクセス制御（ACL）が必要な場合 を参照してください。 詳細な手順は公式ドキュメント Microsoft SharePoint ナレッジベースの統合 も参照してください。 1-1. Amazo

Amazon Web Services ブログ Amazon Q Developer のサポート終了に関するお知らせ 本記事は 2026 年 4 月 30 日に公開された Ankit Sharma、Brian Beach による “Amazon Q Developer end-of-support announcement” を翻訳したものです。 私たちが Amazon Q Developer を立ち上げたときの目標は、AI による支援を開発者の作業の流れに直接組み込むことでした。お客様は VS Code、JetBrains、Eclipse、Visual Studio にわたって Q Developer を導入し、コード生成やデバッグ、チャットベースのガイダンスに活用してきました。Q Developer は、AI が日々の開発サイクルに欠かせない存在であることを証明しました。 この 1 年

AWS DevOps & Developer Productivity Blog Amazon Q Developer end-of-support announcement When we launched Amazon Q Developer, our goal was to bring AI assistance directly into the developer workflow. Customers adopted Q Developer across VS Code, JetBrains, Eclipse, and Visual Studio, using it for code generation, debugging, and chat-based guidance. Q Developer proved that AI belongs in the inner lo

AWS Startup ブログ Claude Code / Claude Cowork を Amazon Bedrock 経由で組織利用する４つのメリット 最近、スタートアップのお客様から「エンジニアが Claude Code を個人プランで使い始めたが、管理が追いつかない」というご相談をいただくことが増えています。 Claude Code は Anthropic が提供する AI コーディングエージェントで、ターミナルから自然言語でコードの記述・レビュー・修正を行えるツールです。さらに 2026 年 4 月には、非エンジニア向けのデスクトップアプリケーション Claude Cowork も Amazon Bedrock 経由で利用可能になりました。Cowork を使えば、ドキュメントの要約や比較、データの整理、レポート作成といった日常業務も Claude に任せられます。 Amazon

Artificial Intelligence Get to your first working agent in minutes: Announcing new features in Amazon Bedrock AgentCore Getting an agent running has always meant solving a long list of infrastructure problems before you can test whether the agent itself is any good. You wire up frameworks, storage, authentication, and deployment pipelines, and by the time your agent handles its first real task, yo

Amazon Web Services ブログ 開発現場から全社展開へ：Amazon Bedrock で Claude Cowork を動かす 本記事は 2026 年 4 月 21 日 に公開された「From developer desks to the whole organization: Running Claude Cowork in Amazon Bedrock」を翻訳したものです。 本日、Claude Cowork in Amazon Bedrock の提供開始を発表します。Amazon Bedrock を通じて、直接または LLM ゲートウェイ経由で Cowork と Claude Code Desktop を利用できます。 スタートアップからあらゆる業界のグローバル企業まで、多くの組織が Claude Code in Amazon Bedrock を活用して開発者の生産性を

Artificial Intelligence From developer desks to the whole organization: Running Claude Cowork in Amazon Bedrock Today, we’re excited to announce Claude Cowork in Amazon Bedrock. You can now run Cowork and Claude Code Desktop through Amazon Bedrock, directly or using an LLM gateway. From startups to global enterprises across every industry, organizations build with Claude Code in Amazon Bedrock to

Amazon Web Services ブログ IAM プリンシパルベースのコスト配分で Amazon Bedrock のコストを呼び出し元ごとに追跡する 本記事は 2026 年 4 月 17 日 に公開された「Track Amazon Bedrock Costs by Caller Identity with IAM Principal-Based Cost Allocation」を翻訳したものです。 Amazon Bedrock での生成 AI 利用が拡大すると、「Bedrock のコストを押し上げているのはどのチーム、アプリケーション、ユーザーか？」という疑問が生まれます。これまでは、AWS CloudTrail ログと請求データを手動で突き合わせ、API コールを特定の ID にマッピングする必要がありました。時間がかかり、ミスが起きやすく、大規模な運用では維持が困難です。 AWS

AWS Database Blog Aurora Serverless: Faster performance, enhanced scaling, and still scales down to zero Amazon Aurora Serverless is an on-demand, auto scaling configuration for Aurora that scales up to support your most demanding workloads and down to zero when you don’t need it. It automatically adjusts database capacity in increments as small as 0.5 Aurora Capacity Units (ACUs), closely followi

Amazon Web Services ブログ [資料公開 & 開催報告] 初学者向けセミナー「これから始める AWS のコンテナサービス活用」を開催しました 2026年4月14日（火）にコンテナサービスの基礎的な内容を扱うウェビナー「これから始める AWS のコンテナサービス活用」を開催しました。本セミナーでは、なぜコンテナが必要なのか、AWS コンテナサービスのラインナップや使い分けといった基礎的な内容から、生成 AI を活用したコンテナ環境の構築・運用や ECS/EKS の新機能のご紹介まで幅広くお届けし、170名の方々にご登録いただき、131名の方々に当日ご参加いただきました。セミナー中には参加者の皆様からさまざまなご質問をいただきました。セッション内容は以下の通りです。 【セッション1】クラウドネイティブな開発 ～ 認知負荷に立ち向かうためのコンテナ活用 【セッション2】ここから

Artificial Intelligence Introducing granular cost attribution for Amazon Bedrock As AI inference grows into a significant share of cloud spend, understanding who and what are driving costs is essential for chargebacks, cost optimization, and financial planning. Today, we’re announcing granular cost attribution for Amazon Bedrock inference. Amazon Bedrock now automatically attributes inference cost

Artificial Intelligence Power video semantic search with Amazon Nova Multimodal Embeddings Video semantic search is unlocking new value across industries. The demand for video-first experiences is reshaping how organizations deliver content, and customers expect fast, accurate access to specific moments within video. For example, sports broadcasters need to surface the exact moment a player scored