Amazonのクラウドコンピューティング部門は本日、サンフランシスコで開催されたAWS Summitにおいて、サーバーレスポートフォリオに重点を置いた2つの製品を含む、複数の製品リリースを発表しました。1つ目は、サーバーレスデータベースサービスであるAmazon Aurora Serverless V2の一般提供開始です。このサービスは、以前のバージョンと比べてスケールアップとスケールダウンが大幅に高速化し、よりきめ細かいスケール設定が可能になりました。もう1つは、SageMaker Serverless Inferenceの一般提供開始です。どちらのサービスも、昨年12月のAWS re:Inventでプレビュー版として初めてリリースされました。
AWSのデータベース、アナリティクス、機械学習担当バイスプレジデントであるスワミ・シヴァスブラマニアン氏は、現在10万人以上のAWS顧客がAuroraでデータベースワークロードを実行しており、同サービスはAWSサービスの中で最も急速に成長しているサービスであり続けていると語った。同氏によると、以前のバージョン1では、データベース容量のスケーリングに5～40秒かかり、顧客は容量を2倍にする必要があったという。
「サーバーレスなので、お客様はデータベース容量の管理を気にする必要がありませんでした」とシヴァスブラマニアン氏は説明します。「しかし、お客様と話をするうちに、[Aurora] Serverless V1 で多様な本番環境ワークロードを実行するには、容量を単純に倍増させるだけでなく、ほんの一瞬で、しかもよりきめ細かな増分で拡張できる容量が必要だという声が上がってきました。」
シヴァスブラマニアン氏は、この新しいシステムにより、事前キャパシティプロビジョニングのコストと比較して、ユーザーのデータベースコストを最大90%削減できると主張しています。また、バージョン2への移行にトレードオフはなく、バージョン1のすべての機能が引き続き利用可能であるとも指摘しました。さらに、チームは基盤となるコンピューティングプラットフォームとストレージエンジンを変更したため、小さなスケールアップと大幅な高速化が可能になりました。「これはチームによる本当に素晴らしいエンジニアリングです」と彼は述べています。
昨年12月にプレビューが開始されたこの新しいシステムは、既にVenmo、Pagely、ZendeskなどのAWS顧客によって利用されています。AWSは、現在Amazon Aurora Serverless v1で実行されているワークロードをv2に移行するのはそれほど大変な作業ではないと主張しています。
一般提供が開始されたSageMaker Serverless Inferenceについて、シヴァスブラマニアン氏は、このサービスは企業が機械学習モデル、特にアイドル状態が続くことが多いモデルを本番環境にデプロイするための従量課金制サービスであると述べました。これにより、AWSは現在、サーバーレス推論、低レイテンシーが最優先されるワークロード向けのリアルタイム推論、バッチデータ処理向けのSageMaker Batch Transform、そしてペイロードサイズが大きく処理に時間がかかる可能性のあるワークロード向けのSageMaker Asynchronous Inferenceという4つの推論オプションを提供しています。これほど多くの選択肢があるため、ユーザーがモデルを最適にデプロイする方法を見つけるのに役立つSageMaker Inference RecommenderもAWSが提供しているのも当然と言えるでしょう。
フレデリックは2012年から2025年までTechCrunchに在籍していました。また、SiliconFilterを設立し、ReadWriteWeb（現ReadWrite）にも寄稿しています。フレデリックは、エンタープライズ、クラウド、開発者ツール、Google、Microsoft、ガジェット、交通機関など、興味のあるあらゆる分野をカバーしています。
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