Amazon Relational Database Service (RDS) for Oracle は、すべての Oracle データベースバージョンに対応できるように、バージョン 21.2 の Oracle Application Express (APEX) をサポートするようになりました。APEX を使用することで、デベロッパーはウェブブラウザ内でアプリケーション全体を構築できるようになります。APEX 21.2 の最新機能の詳細については、Oracle のドキュメントを参照してください。 サポートされている APEX のバージョン、および RDS Oracle DB インスタンスで APEX オプションを追加または変更する方法の詳細については、Amazon RDS for Oracle APEX ドキュメントを参照してください。

AWS Database Migration Service (AWS DMS) は、一つのタスクで Kafka のマルチトピックをサポートすることで機能を拡張しました。AWS DMS を使用して、同じタスクを使用して、一つのデータベースから異なる Kafka トピックに複数のスキーマを複製できるようになりました。これにより、同じソースデータベースから多くのテーブルを異なる Kafka トピックに移行する必要がある状況で、複数の個別タスクを作成する必要がなくなります。

AWS Lambda が、Amazon MSK、セルフマネージド Kafka のパフォーマンスをモニタリングする新しいメトリクス OffsetLag をリリースしました。これまでは、Lambda ユーザーはポーリングの実行方法を把握できず、処理の遅延を解決するには Lambda サポートチームに依存する必要があり、データストリーミングの非効率性につながっていました。この OffsetLag メトリクスは、メッセージキューでターゲット Lambda 関数に送信されるのを待機しているメッセージの総数の尺度です。このメトリクスは、メッセージキュー内のデータ輻輳の量に対する透過性を実現します。したがって、デベロッパーは、イベントのパフォーマンスをモニタリングし、アラームやしきい値を設定して、望ましくない輻輳をチェックし、データストリームの非効率性を迅速に診断して解決することができます。 Offse

Amazon SageMaker Autopilot は、完全な制御と可視性を維持しながら、データに基づいて最適な機械学習モデルを自動的に構築、トレーニング、および調整します。本日より SageMaker Autopilot が時系列データへのサポートを開始しました。SageMaker Autopilot を使用して、時系列データやシーケンスデータの回帰もしくは分類問題に対応した機械学習モデルを構築することができ、一連のデータポイントに基づいた監視下での異常検知、リスク評価、障害予測などのシナリオを可能にできます。例えば、長期間にわたって記録された異常なネットワークトラフィックを識別および分類するモデルを構築したり、放出されたメトリクスに基づいて障害のあるデバイスを特定したりすることが可能になりました。 SageMaker AutoPilot の入力表形式データセットに時系列データを含める