目次
AWSサービス全般でのアップデート
11月30日（現地時間）に、Amazon EC2におけるMacインスタンスを提供することが発表されました。
12月15日（現地時間）にAWSに対応したシンプルかつセキュアなコマンドラインシェル「AWS CloudShell」の提供が開始されました。
アプリケーション開発関連のアップデート
12月1日（現地時間）に、アプリケーションバックエンドを構成し、AWSコンソールの外部でアプリユーザーとコンテンツを管理するためのAWS Amplifyの新しい管理UIが提供開始されました。
データベース関連のアップデート
12月1日（現地時間）に、Aurora Serverlessの次期バージョンとなる「Aurora Serverless v2」のプレビュー提供が、Amazon Auroraの「MySQL 5.7」互換エディションにて開始されました。
12月1日（現地時間）に、現在限定プレビュー中のAWS Glue Elastic Viewsが、ターゲットデータストアとしてAmazon Elasticsearch Serviceに対応しました。AWS Glue Elastic Viewsは、AWS Glueの新機能で、カスタムコードを用いることなく複数のデータストア間でのデータの結合および複製を容易にします。
DevOps関連のアップデート
12月4日（現地時間）に、完全マネージド型運用サービス「Amazon DevOps Guru」が発表されました。Amazon DevOps Guruは、運用上の問題を自動的に検出して修正を推奨することで、デベロッパーやオペレーターによるアプリケーション可用性の向上を容易にします。
コンテナ関連のアップデート
12月1日（現地時間）に、パブリックコンテナレジストリ「Amazon Elastic Container Registry Public」がローンチされました。「Amazon Elastic Container Registry Public」を使用することで、コンテナイメージの保存、管理、共有、デプロイが可能で、誰でもグローバルに検索・ダウンロードできるようになります。
12月1日（現地時間）に、Amazon ECSの拡張である「Amazon ECS Anywhere」が発表されました。2021年の提供開始を予定しています。Amazon ECS Anywhereは、Amazon ECSより多くのデプロイオプションを求めるユーザーの要望に応えるもので、どこでもAmazon ECSタスクをデプロイできるようになります。
12月1日（現地時間）から、AWS Lambdaにおいて関数を最大10GBのコンテナイメージとしてパッケージ化し、デプロイできるようになりました。
12月1日（現地時間）に、サーバレスおよびコンテナベースアプリケーションのインフラストラクチャプロビジョニングと、コードデプロイメントの自動化および管理を支援するサービス「AWS Proton」パブリックプレビューの提供が開始されました。
12月1日（現地時間）に、Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）で使用されているKubernetesディストリビューションと同じものが、「Amazon EKS Distro」としてオープンソースで提供開始されました。
機械学習関連のアップデート
12月4日（現地時間）に、機器の異常な動作を検出するAPIベースの機械学習サービス「Amazon Lookout for Equipment」が発表されました。「Amazon Lookout for Equipment」は、Amazon S3バケットからデータを直接読み取ることが可能で、ユーザーがS3へ産業データをパブリッシュすることで、モデルを開発できます。
12月8日（現地時間）に、Amazon SageMakerの新機能として、データサイエンティストやエンジニアがビジュアルインターフェイスを使用して機械学習アプリケーション用データをすばやく準備できるようにする「Amazon SageMaker Data Wrangler」の提供が開始されました。
12月8日（現地時間）に、Amazon SageMakerが数百GBまたは数千GBのデータセットでモデルを簡単にトレーニングできる、新たなデータ並列処理ライブラリをサポートしたことが、発表されました。
12月8日（現地時間）に、機械学習開発者がトレーニングデータとモデルの可視性を高め、バイアスを特定して制限し、予測を説明できるようにする「Amazon SageMaker Clarify」の提供が、開始されました。
12月8日（現地時間）に、エッジデバイスフリートによるモデルの管理を可能にするAmazon SageMakerの新機能「Amazon SageMaker Edge Manager」の提供が開始されました。
12月8日（現地時間）に、Amazon SageMakerの新機能としてエンドツーエンドの機械学習パイプラインを簡単に構築・自動化・拡張できる「Amazon SageMaker Pipelines」の提供が開始されました。
12月8日（現地時間）に、「Amazon Redshift ML」のプレビュー提供が開始されました。Amazon Redshift MLを使用することで、データウェアハウスユーザーが使い慣れたSQLコマンドで機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイ可能で、データの移動や新たなスキルの習得なしで、SQLによってAmazon SageMakerを活用できます。
12月8日（現地時間）に、グラフ専用の機械学習手法である「グラフニューラルネットワーク（GNN）」を用いた、「Amazon Neptune ML」の提供が開始されました。GNNは、グラフデータを操作するよう設計されており、ディープニューラルネットワークを使用してグラフの構造とその機能に関する情報を自動的に組み合わせ、正確な予測を生成する機械学習モデルを構築することで、リンク予測、不正検出、知識グラフの完成、製品の推奨といった問題に対して、最先端のパフォーマンスを実現します。
12月8日（現地時間）に、機械学習を使用してメトリクスの異常を検出し、ビジネスの健全性をプロアクティブに監視し、問題を診断し、機会をすばやく見つけ出せるサービス「Amazon Lookout for Metrics」のプレビュー提供が開始されました。
12月8日（現地時間）に、Amazon SageMakerの新機能として、リアルタイムおよびバッチ機械学習アプリケーションの機能を取り込み、保存、共有、再利用、提供する「Amazon SageMaker Feature Store」の提供が開始されました。
12月11日（現地時間）に、Amazon SageMakerの新機能として、ワンクリックでの機械学習ワークフローの高速化を実現する「Amazon SageMaker JumpStart」の提供が開始されました。
12月15日（現地時間）に、Amazon SageMaker Debuggerが機械学習モデルのプロファイリングを実行可能になったことが発表されました。これにより、トレーニングにおけるパフォーマンス問題をより迅速に解決するとともに、高速にトレーニングジョブを反復できるようになります。
