InfoQ ホームページ クラウドコンピューティング に関するすべてのコンテンツ
-
Netflix、3万件以上のストリーミングジョブ向けにオープンソースのFlinkオートスケーラーの導入を推進
Netflixは、処理要件が異なるオペレーターを含む複雑なステートフルパイプラインに対し、従来のクラスターレベルのアプローチでは効果が不十分であるとの判断から、複数のAWSリージョンにまたがる3万件以上のストリーミングジョブ向けに、オープンソースのApache Flinkオートスケーラーの導入を進めている。 Netflixの報告によると、あるチームはFlink関連のコンピュート費用を年換算で58%削減し、年間約110万ドルの節約を実現した。
-
Amazon CloudWatch Omni、CloudWatchをエージェント時代へ拡張
最近リリースされたAmazon CloudWatch Omniは、アプリケーションと自律型AIエージェントを統合された環境で監視、評価、トラブルシューティングするために設計された、AIファーストのオブザーバビリティプラットフォームだ。
-
Cloudflare Workers、受信TCP接続に対応 最初の対応プロトコルはgRPCに
Cloudflare Workersは受信TCP接続を受け付けられるようになった。2017年のサービス開始以来、Workerはデータベースや外部サービスに対してアウトバウンドのソケット接続を開くことはできたが、サーバーとして処理できるのはHTTPのみだった。新たに追加されたconnect(socket)ハンドラーによってこの制約がなくなり、その最初の実装例としてgRPCサポートが提供される。
-
AWS インフラストラクチャの複雑化に伴い、Terraform AWS Provider は急速な拡張を続ける
Terraform AWS Providerは急速な進化を続けており、v6.62.0では新しいAWS機能への対応が追加されるとともに、 Terraformによる既存インフラの認識および管理能力が改善された。2026年8月にリリースされた最新バージョンでは、Amazon DSQL、ECS、ECR、SES、Pinpointなどのサービス向けに新しいリストデータソースやリソースが導入された。また、Bedrock AgentCore、CloudFront、ElastiCache、Resilience Hub、Secrets Manager に対するさらなる機能強化も行われている。
-
Amazon Linux 2027、SELinuxをデフォルトで強制モードにしてパブリックプレビューを開始
AWSは、パブリックプレビュー版のAmazon Linux 2027これはAL2023をベースとしており、SELinuxがデフォルトでEnforcingモードに設定されている。このデフォルト設定は、移行を計画しているチームにとって最も追加作業が発生する可能性が高い変更点である。また、今回の発表では、AL2023のサポート終了時期や、AL2027が一般提供（GA: General Availability）に到達する時期については明らかにされていない。
-
スキルとサブエージェントの選択に関するAzureとコミュニティガイドライン
最近のAzure Architectureブログ記事において、Azureリードエンジニア Kishorekumar Pattabiraman氏は、AIシステムを構築する際のスキル、サブエージェント、その他のアプローチの実用的な選択基準を概説し、再利用性、シンプルさ、長期的な保守性を強調している。
-
AWS、柔軟なデータワークフローを実現する仕様主導型コンポジションを導入
AWSは、柔軟なデータ変換ワークフローを構築するための仕様主導型コンポジションパターンを提示した。これにより、ワークフローの意図と処理ロジックを分離し、重複したパイプラインコードを削減し、検証とガバナンスを簡素化する。このアプローチでは、構造化された仕様を用いて再利用可能な処理ケイパビリティを動的に組み立て、AWS Lambda、AWS Step Functions、Amazon S3、Amazon OpenSearch Serviceに基づいたサーバーレス実装を採用した。
-
Athenaコアリション、オープンソースセキュリティ分野に協調的な防衛体制をもたらす
サイバーセキュリティ企業のChainguardは、人工知能（AI）を活用して、広く利用されているオープンソースソフトウェアの脆弱性を、攻撃者が悪用する前に発見・修正することを目的とした業界連合Athenaの発足を発表した。 創設メンバーは20社以上にのぼり、BNYやJPMorgan Chaseといった金融機関に加え、Cisco、Cloudflare、Docker、Kyndryl、PwCなどのインフラおよびセキュリティベンダーが名を連ねている。この連合は、ウェブブラウザ、データセンター、スマートフォン、決済システムを支えるライブラリ、コンテナ、その他のコンポーネントに焦点を当てている。
-
Foundry Model Router、対応リージョンを2地域から28地域へ拡大し、モデルプールを刷新
マイクロソフトは最近、Foundry ModelsのModel Routerを拡張し、グローバル標準デプロイメントの対応リージョンを2から28へ、データゾーンデプロイメントの対応リージョンを21へ拡大しました。また、モデルルーターが選択するモデルプールも刷新されています。今回のリリース以前は、モデルルーターは East US 2 と Sweden Central の2リージョンでのみ稼働していた。
-
AWSがDevOpsエージェントを拡張し、AIを活用したリリース管理機能を追加、本番環境投入前のコード検証を実現
Amazon Web Services（AWS）は、AWS DevOps Agentの大幅な機能拡張を発表し、コードの変更を評価し、本番環境に展開される前にソフトウェアを自律的にテストする設計がされた新しいリリース管理機能を導入した。 プレビュー版として提供される新機能Release Readiness ReviewとAutonomous Release Testingは、DevOps Agentの適用範囲をデプロイ後の運用からソフトウェアデリバリーパイプラインへと拡大し、エンジニアリングチームがコードのマージ前に本番環境への準備状況を評価し、組織の基準を適用し、変更内容に応じたテストを生成可能にする。
-
Microsoft FoundryでClaudeが一般提供開始：欧州企業はデプロイ不可
AnthropicとMicrosoftは、Microsoft FoundryにおけるClaudeモデルの一般提供開始を発表した。これによりAzure顧客は、ネイティブ認証、課金、ガバナンスを通じてClaude Opus 4.8とClaude Haiku 4.5を利用できる。利用料金は既存のMicrosoft Azure Consumption Commitment（MACC）が充当される。 その数日後にはSonnet 5も追加され、8月31日まで入力／出力100万トークン当たり2ドル／10ドルのプロモーション価格で提供される。
-
CloudflareのPrecursor、継続的な行動分析によってボットやAIエージェントを検出
Cloudflareは最近、「Precursor」を発表した。これはクライアント側で動作する行動分析エンジンで、マウスの動きやキーボード入力のタイミングなど、セッション中のユーザー操作を継続的に評価する。CAPTCHAのような一度限りの認証手法だけに依存することなく、高度なボットやAIエージェントの検出精度向上を目的としている。
-
Cloudflare、1日90億件のリクエストを処理するJavaScript CDNを自社の開発者向けプラットフォームへ移行
Cloudflareは、JavaScriptおよびCSSライブラリ向けのオープンソースCDNであるcdnjsを、自社のDeveloper Platformへ完全に移行した。これにより、これまでCloudflareとGoogle Cloud Platformに分散していた公開インフラは、Workers、R2、Workflows、Queues、Durable Objects、KV、Containersへ置き換えられた。この移行では、公開済みパッケージファイルの単一の正確な情報源（source of truth）としてR2を採用するとともに、既存のURL、パッケージの内容、Subresource Integrity（SRI）ハッシュはそのまま維持された。
-
Zalandoが、毎秒100万リクエストに対応するインプロセス型クライアントサイド負荷分散装置をどのように構築したか
Zalandoのエンジニアリングチームは最近、毎秒約100万件のリクエストを処理する高スループットAPI向けのインプロセス型クライアントサイドロードバランサーの設計と実装について説明した。その結果、レイテンシの予測可能性が向上し、インフラコストが削減されるとともに、障害が実際にはどこで発生しているのかを、より正確に把握できるようになった。
-
GitHub、eBPFを活用してデプロイリスクを排除し、循環障害を防止
クラウドネイティブ領域では、KubernetesやCiliumといったネットワークレイヤーも、GitHubのeBPF活用と同様に、カーネルおよびネットワーク層での実行時ポリシー適用やオブザーバビリティの強化へと進化している。一方、GitLabはパイプラインの分離と依存関係の制御に注力している。成果物の固定（pinning）やオフラインランナーの利用、CI/CD実行時のネットワークアクセス制限といった実践を推奨している。