AWS Transform に関するよくある質問

AWS Transform は、フルスタック Windows ワークロード (.NET や SQL Server を含む) の大規模な近代化、メインフレームアプリケーションの最新言語への変換、VMware ワークロードのアーキテクチャから Amazon EC2 への変換、コード、API、フレームワークなどのカスタム変換をサポートするように設計されたエージェンシー AI サービスです。

大規模なモダナイゼーションとチームコラボレーションに最適化された AWS Transform の統合ウェブエクスペリエンスには、 https://console.thinkwithwp.com/transform/home からアクセスできます。コード、API、フレームワークなどのカスタム変換では、このサービスは CLI と Web インターフェイスの両方で動作します。開発者の注意が必要な一部の.NET アプリケーションについては、開発者は Visual Studio IDE の AWS Transform を使用することもできます。

AWS Transform の移行と近代化のアプローチは、3 つの点で従来のツールとは異なります。まず、AWS Transform には、ネットワークの生成から COBOL からのビジネスルールの抽出、.NET コードの移植まで、さまざまなタスクに特化したタスクエージェントが用意されています。これらのエージェントは、長年の経験に基づいて構築された専門知識と企業固有のコンテキストを組み合わせます。次に、このサービスはエージェントAIを使用して、各ワークロードに固有のこれらのエキスパートタスクエージェントの実行を調整します。オーケストレーションは、タスクに応じて、確定的な実行から目標主導型の動的な計画まで多岐にわたります。この製品は、作業を完了させること、ループ内の人間との統合、コーディングエージェントの呼び出しに重点を置いています。第三に、学習能力は各レベルに組み込まれています。担当者は継続的に自己デバッグを行い、結果を改善し、次のステップの推奨事項を提示します。

開始するには、現在のエンタープライズ認証情報を使用して AWS Transform ウェブエクスペリエンスにサインインします。新規のお客様は、AWS IAM アイデンティティセンター統合でシングルサインオン (SSO) を使用し、AWS アカウントに接続して使用を開始することができます。または、Okta または Microsoft Entra とのダイレクトフェデレーションを設定することもできます。詳細については、 AWS Transform ユーザーガイドを参照してください。

AWS Transform の評価では、IT 環境を分析し、インテリジェントなデータドリブンのインサイトと実用的なレコメンデーションを提供することで、クラウドジャーニーを簡素化および最適化します。自信をもって移行を計画し、潜在的なコスト削減の効果を最大化するのに役立つ詳細な財務モデリングを使用しながら、コストとパフォーマンスの最適化の機会を見出しましょう。

ワークフローは、既存のサーバーインベントリを AWS Transform プラットフォームにアップロードすることから始まります。データのアップロードが完了したら、ターゲット AWS リージョンを指定できます。次に、ビジネスケースを生成するよう AWS Transform に指示できます。AWS Transform はサーバーインベントリを分析し、それぞれにとって最も適したコスト効率の高い Amazon EC2 インスタンスを特定します。作成されたビジネスケースは、現在のオンプレミス環境を AWS サービスにどのようにマッピングできるかについて、データドリブンの明確な予測を提供し、移行のプランニングと意思決定プロセスに役立つ有益なインサイトを提供します。

AWS Transform は、オンプレミス環境からの仮想または物理的な x86 サーバーのために、さまざまなデータ収集方法をサポートしています。このサービスは、広く使用されているいくつかの評価ツールからのサーバーインベントリデータを受け入れます。これらには、RVTools からのエクスポート、AWS Transform 検出ツールまたは AWS Migration Evaluator エージェントレスコレクターを通じて収集されたデータ、ModelizeIt や Cloudamize などのツールによって生成された AWS 移行ポートフォリオ評価 (MPA) のエクスポートが含まれます。

評価ジョブの完了後、AWS Transform は、評価の概要、コストとレコメンデーションに関する質問の機会、オフラインでのレビューと共有のためにビジネスケースの PDF 版をダウンロードするオプションを提供します。

ビジネスケースには、サーバーインベントリの主要なハイライト、現在のインフラストラクチャの概要、ならびに購入の確約 (オンデマンドインスタンスとリザーブドインスタンス)、オペレーティングシステムのライセンスオプション (ライセンス持ち込みとライセンス込み)、テナンシーオプション (専有と共有) が異なる複数の総保有コスト (TCO) シナリオが含まれます。また、ビジネスケースには、実践的な次のステップに関するレコメンデーションも含まれています。

AWS Transform の評価は、現在のサーバー設定と想定される使用パターンに基づいて AWS サービスのコストを概算するおおまかな見積もりを提供します。これらの見積もりは初期のプランニングの目的では役に立ちますが、正確な数値としてではなくガイダンスとして参考にしてください。実際の AWS のコストは、具体的な実装、リソース最適化の選択、実際の使用パターンによって異なる場合があります。これらの見積もりは見積書ではなく、最終的な AWS サービスコストの保証として解釈されてはならないことにご留意ください。より正確なコストプランニングについては、お客様の特定の要件と使用パターンを詳細に分析するのをサポートできる AWS アカウントチームまたは AWS パートナーと連携することをおすすめします。

AWS Transform アセスメントと AWS 移行エバリュエーターはどちらもクラウド移行を計画するための貴重なツールです。評価は、AWS Transform の高速セルフサービス機能で、オンプレミス環境から AWS への x86 サーバーの移行を検討している組織向けに特別に設計されています。既存のサーバーインベントリデータを活用して、Amazon EC2 インスタンスに的を絞ったレコメンデーションを提供し、TCO の見積もりを迅速に生成します。この合理化されたアプローチは、移行オプションを迅速に、かつ、的を絞って評価したい企業に最適です。AWS Migration Evaluator は、エキスパート主導のより包括的な評価サービスを提供します。AWS Solutions Architect の指導のガイダンスに基づくこの詳細な評価の対象には、詳細なデータ収集、ストレージの評価、持続可能性の評価、Microsoft SQL Server 分析など、より幅広い分析が含まれます。Migration Evaluator は、徹底した移行のプランニングが必要で、プロセス全体を通じてエキスパートのガイダンスを必要とする組織に最適です。

AWS Transform には AI チャット機能が組み込まれているため、インスタンスのマッピング、ライセンスとテナンシーの提案、次のステップに関するレコメンデーションなど、詳細を提供したり、明確化したりするよう指示できます。他の種類のワークロードに関するさらなるサポートや追加の分析については、アカウントチームまたはパートナーに連絡するか、お問い合わせください。

AWS Transform for Windows には、.NET Framework アプリケーションをクロスプラットフォームの.NET に変換することと、依存する.NET アプリケーションとともに Microsoft SQL Server を Aurora PostgreSQL データベースに移行することの 2 つの主要なコンポーネントが含まれています。 

.NET のための AWS Transform は、Windows ベースの .NET Framework アプリケーションの、Linux 環境向けのクロスプラットフォーム .NET へのモダナイゼーションを加速します。GitHub、GitLab、Azure Repos、Bitbucket のソースコードリポジトリに接続し、リポジトリの依存関係、必要なプライベートパッケージ、サードパーティライブラリという 3 つの主要領域に焦点を当てた包括的な分析を行い、サポートされているプロジェクトの種類を特定します。この分析に基づいて、これらのリポジトリの変換プランを生成し、パッケージをお客様自身でアップロードすることで解決できる、不足している依存関係を強調表示します。変換プロセス中、.NET のための AWS Transform は、アプリケーションコードの変換、出力のビルド、ユニットテストの実行、リポジトリの新しいブランチへの結果のコミットを実行します。その後、変換されたアプリケーションをコンテナとして Amazon EC2 または Amazon ECS にデプロイできます。

AWS Transform for SQL Server のモダナイゼーションにより、Microsoft SQL Server データベースとアプリケーションの Aurora PostgreSQL への移行が加速されます。Amazon EC2 または Amazon RDS 上で稼働している SQL Server データベースに接続して、データベース内のスキーマとストアドプロシージャを検出します。次に、データベースとアプリケーションを詳細に分析して、さまざまなアプリケーションと、依存関係に基づいてまとめて変換できるデータベースを作成します。次に、SQL Server スキーマを Aurora PostgreSQL に変換し、データベースを新規または既存の Aurora PostgreSQL ターゲットクラスターに移行します。.NET アプリケーションの変換では、このサービスはソースコード内のデータベース接続を更新し、Entity Framework と ADO.NET の ORM コードを Aurora PostgreSQL と互換性があるように変更します。これらはすべて、人間の監督下にある統一されたワークフローで行います。

どちらのワークフローでも、AWS Transform は変更されたファイル、テスト結果、残りの作業に関する修正案など、包括的な変換の概要を提供します。チームは、インタラクティブなチャットや作業ログを通じてトランスフォーメーションのステータスを追跡できます。さらに、チームはリポジトリ内の変換された.NET コードへのリンクが記載されたメール通知を受け取ります。さらに処理が必要なワークロードについては、開発者は引き続き AWS Transform の Visual Studio エクステンションを使用できます。

AWS Transform for Windows は、アカウント内のリポジトリを検出し、各リポジトリでサポートされているプロジェクトタイプを識別します。コンソールアプリケーション、クラスライブラリ、Web API、WCF サービス、モデルビューコントローラ (MVC)、シングルページアプリケーション (SPA)、およびユニットテストプロジェクト (xUnit、NUnit、MSTest フレームワーク) をクロスプラットフォーム.NET (全リストはこちら) に移植できます。さらに、AWS Transform for Windows は MVC Razor ビュー UI プロジェクトを ASP.NET Core Razor ビューに移植し、ASP.NET Web フォームの UI を ASP.NET Core 上の Blazor に移植し、Aurora PostgreSQL との互換性のためにエンティティフレームワークと ADO.NET ORM コードを移植し、WinForms、WPF、Xamarin プロジェクトをクロスプラットフォームの .NET に移植し、VB.NET 言語プロジェクトをサポートします。

プロジェクトタイプを識別した後、これらのプロジェクトについて、他のプロジェクト、プライベートパッケージ、サードパーティーライブラリへの依存関係を分析します。依存関係の分析に基づいて、AWS Transform for Windows は、最終変更日、依存関係およびプライベートパッケージの要件に従ってリポジトリを順序付けする変換計画を推奨します。

分析レポートをダウンロードして推奨プランを評価し、チームでレビューできます。また、コンソールで選択内容を編集したり、希望する選択内容で変更したファイルをアップロードしたりすることで、推奨プランをカスタマイズすることもできます。変換プロセスを続行する前に、管理者と承認者はプランをレビューして承認できます。

変換中、承認されたプランから選択したソースコードリポジトリは、ネットワークから分離された実行環境に安全に取り込まれ、クロスプラットフォームの.NET に変換されます。.NET 用 AWS Transform は、.NET Framework バージョン 3.5 以降、.NET Core 3.1、.NET 5、.NET 6、.NET 7 を使用して作成されたアプリケーションを、クロスプラットフォームの .NET 8 (LTS)、.NET 10、データベースアクセスフレームワークのエンティティフレームワーク、ADO.NET に変換することをサポートしています。

移植後、AWS Transform は、フル .NET ビルドを実行してビルドエラーを特定し、AI 主導の評価ループを実行して問題を自動的に是正します。このプロセスは、リポジトリ内のすべてのサポート対象プロジェクトで繰り返されます。変換ジョブが完了すると、変換されたコードは、レビューのために、選択したターゲットブランチのソースコードリポジトリにコミットされます。

ビルドエラーなしで変換を正常に完了した.NET ソースコードリポジトリの場合、AWS Transform はユニットテストプロジェクト (存在する場合) を実行し、その実行結果をレビュー用に提供します。部分的に変換されたプロジェクトがあるリポジトリの場合、ユニットテストプロジェクトは移植されますが、実行されません。残りの問題は、ユニットテストを実行する前にご自身で解決できます。

AWS Transform は、お客様が変換されたアプリケーションを検証できるように、変換されたアプリケーションをターゲット環境にデプロイすることもサポートしています。

Windows 用 AWS トランスフォームは、まず AWS アカウントで実行されているデータベースを検出します。次に、サーバー、スキーマ、およびデータベースに関連するストアドプロシージャを実行するデータベースを識別します。また、ソースコードリポジトリを分析して、Entity Framework と ADO.NET で記述されたリポジトリ、Embedded SQL クエリ、データベースアクセスコード内のデータベース依存関係を特定します。分析に基づいて、データベースとアプリケーションの変革のためのカスタマイズ可能なウェーブプランを作成し、それらをまとめて変換できるようにします。

分析レポートをダウンロードして、モダナイゼーションの推奨事項、変換の複雑さ、データベース、およびデータベースを呼び出すソースコードリポジトリを確認できます。

Windows 用 AWS Transform は、1) スキーマ変換、2) データ移行、3) コード変換の 3 つのステップで SQL Server を変換します。

データベーススキーマの変換中に、選択したデータベースのスキーマが Microsoft SQL Server スキーマから Aurora PostgreSQL 互換スキーマに変換されます。スキーマの変換に問題がある場合、AWS Transform for Windows は AI 主導の評価ループを自動的に実行して問題を自動的に修正します。このプロセスは、ウェーブ内のデータベース内のすべてのスキーマで繰り返されます。同様に、SQL Server データベースにストアドプロシージャがある場合、それらも Aurora PostgreSQL データベースと互換性があるように移植されます。スキーマが正常に変換されると、ターゲットの Aurora PostgreSQL データベースに適用されます。

スキーマがターゲット PostgreSQL データベース用に完全に変換されたら、SQL Server データベースから Aurora PostgreSQL データベースにデータを移行することができます。この段階で、Windows 用 AWS トランスフォームは変換された PostgreSQL データベースにデータを移行します。移行プロセス中に問題が発生した場合は、移行の問題が通知され、障害をトラブルシューティングするための移行レポートが送られます。

最後に、ソースコードリポジトリは、作成された PostgreSQL ターゲットデータベースと一致するように更新されます。接続文字列は PostgreSQL データベースと一致するように更新され、埋め込み SQL コードは PostgreSQL と互換性があるように移植され、Entity Framework と ADO.NET は新しいデータベースに合わせて更新されます。変換が完了すると、更新は指定した新しいソースコードリポジトリブランチにコミットされます。このステップで AWS Transform が実行した更新の詳細な変換概要を確認できます。

.NET コード変換の場合、各リポジトリに自然言語で提供される詳細な変換レポートを通じて、すべての変更アクションを追跡できます。これらのレポートには、処理中に変更、移動、または更新されたファイル、API、およびプライベート NuGet パッケージの概要が表示されます。リポジトリが部分的に変換された場合、概要レポートには、ビルドエラーとスキーマ変換の失敗に関する具体的な詳細と、これらの問題を解決するための推奨事項が含まれます。変換されたすべてのソースコードは、ジョブ中に指定した新しいターゲットブランチにコミットされます。これにより、ブランチをチェックアウトして AWS Transform によって実行されたコード変更を確認できます。

SQL Serverのモダナイゼーションでは、変換ステップの完了後に利用できるレポートを通じて、スキーマの変換とデータ移行のアクションを監視できます。これらのレポートには、変換直後と AWS データ移行サービス (AWS DMS) コンソールの移行プロジェクトページの両方からアクセスできます。.NET 変換と同様に、機能ブランチからソースコードの変更を追跡できます。さらに、ターゲット PostgreSQL データベースにデプロイされたデータベーススキーマとストアドプロシージャを調べることで、変換結果を検証できます。

Web エクスペリエンスでは、主に 2 つの方法でトランスフォーメーションの進捗状況をリアルタイムで監視できます。インタラクティブチャットでは、現在のジョブプランと質問のコンテキストに基づいて動的な更新と回答が提供され、進行中のジョブとアクションに関する包括的なナレッジベースにアクセスできます。作業ログには、ユーザーの承認や監査証跡など、AWS Transform for Windows がソースコードやデータベースに対して実行したすべてのアクションの詳細が記載されています。

Visual Studio IDE エクスペリエンスでは、Visual Studio で.NET アプリケーションを変換する場合、AWS トランスフォームハブを通じて進捗状況をモニタリングできます。このインターフェースには、推定残り時間、詳細な変換ステップ、およびアクティビティ作業ログが表示されます。

さらに、変更されたファイル、APIの変更、プライベートNuGetパッケージの更新を詳述した、各リポジトリの包括的な変換概要レポートを受け取ることができます。

ジョブが完了すると、変換されたリポジトリを確認するためのディープリンクを含むメール通知が届きます。 

.NET コード変換の場合:AWS Transform は、Linux の準備状況の問題やデータベースアクセスコードの更新など、残りのタスクの概要を示す次のステップのマークダウンファイルを含む詳細な変換概要レポートを提供します。この情報を使用して AWS Transform で別のトランスフォーメーションを開始することも、AI コードコンパニオンのガイダンスとして使用することもできます。

SQL スキーマの変換とデータ移行の場合:スキーマ変換レポートには、正常に変換されたスキーマの割合が表示され、未完了の作業を完了するためのガイダンスも表示されます。残りのスキーマ変換は、AWS データベース移行サービス (AWS DMS) コンソールのスキーマ変換ページまたは DBeaver などの IDE を使用して処理できます。データ移行エラーについては、データ移行レポートを確認して移行の問題に対処できます。

あなたはフルスタックの Windows モダナイゼーションのために AWS Transform によって移植されたコードの所有者です。ソースコードの移植が完了すると、変換されたコードはリポジトリ内の任意のブランチにコミットされます。AWS Transform は、コードがブランチにコミットされた後は、変換されたコードのコピーを保存しません。

AWS Transform と AWS DMS を使用して変換されたデータベーススキーマにも同じ所有権の原則が適用されます。変換されたすべてのスキーマを所有し、それらをダウンロード、変更、およびターゲットデータベースにアップロードできます。AWS Transform は、ジョブの完了後にスキーマ情報を保持しません。

AWS Transform .NET エージェントは、AWS CodeConnections サービスを通じてソースコードにアクセスします。このサービスは、ソースコードにアクセスする前に AWS アカウントの IT 管理者による承認を受ける必要があります。次に、コードを分析して、プロジェクト間の依存関係とプロジェクト内で使用されるプライベートパッケージを特定し、変革計画を推奨します。このサービスは、.NET ソリューションを安全かつ一時的に複製するように設計されているため、顧客管理の KMS キーを使用してこの環境でコードを暗号化できます。顧客管理の KMS キーを使用すると、データにアクセスするためのポリシー、権限、タグ、エイリアスの管理など、キーを完全に制御できます。

AWS Transform によって処理されたお客様のソースコードは、ジョブの実行中のみ保存され、ジョブが完了すると消去されます。お客様の信頼、プライバシー、およびコンテンツのセキュリティは、当社の最優先事項です。当社は、お客様のコンテンツへの不正アクセスや開示を防止し、お客様への約束に従って使用するために、転送中の暗号化を含む適切な管理を実施しています。

AWS Transform はデータベースコネクタを介してデータベーススキーマを安全に分析するため、AWS アカウントからの明示的な IT 管理者の承認が必要です。同様に、ソースコードリポジトリへのアクセスは AWS CodeConnections サービスを通じて管理され、IT 管理者の承認も必要です。

データベースへのアクセスは、AWS Transform エージェントに提供する AWS シークレットキーとユーザー認証情報によって保護されます。スキーマの変換中、変換されたスキーマは、指定された AWS アカウント、VPC、およびサブネット内のターゲット Aurora PostgreSQL データベースに直接デプロイされます。

AWS Transform はプロセス全体を通して厳格なセキュリティプロトコルを維持し、データベース情報を永続的に保存することはありません。データベース変換情報はすべてジョブの完了後に削除され、変換されたコードは指定された機能ブランチにのみコミットされ、ジョブの終了後は保持されません。このプロセスにより、AWS 環境内の完全な制御を維持しながら、データベースコードとスキーマを変換プロセス全体を通して安全に保つことができます。

AWS Transform for Mainframe は、レガシーメインフレームアプリケーションの近代化を促進するように設計された AI を活用したエージェントサービスです。お客様は高レベルのモダナイゼーションの目標を定義し、専用の AI エージェントを利用して必要なツールとプロセスをオーケストレーションできます。エージェントは、アプリケーションの分析、ドキュメントの生成、ビジネスロジックの抽出、モノリシック構造の分解、レガシーコードの変換、テストの自動化、モダナイゼーションタスクの管理を行い、必要に応じてヒューマンインザループによる監視を行います。

AWS Transform の主な機能には、柔軟で目標主導型の計画、アプリケーション資産の分類、ビジネスロジック抽出による計画と文書の作成、包括的なテスト機能、COBOL ベースのメインフレームワークロードをクラウドに最適化された最新の Java アプリケーションに変換する自動リファクタリング、AI を活用したリイマジネーション機能などがあります。

AWS Transform は、お客様が重要なメインフレームアプリケーションを、ビジネスクリティカルなロジックが変換プロセス全体を通じて維持されるという安心感をもって、より迅速かつコスト効率よくモダナイズできるようサポートします。

AWS Transform for Mainframe は、モダナイゼーションパターンの再構築とリファクタリングの両方をサポートしており、レガシーメインフレームアプリケーションをモダナイズするための柔軟な経路を提供します。

AWS Transform によるリファクタリングは、COBOL ベースのメインフレームアプリケーションを AWS 上で稼働する最新の Java アプリケーションに自動的に変換します。Agentic AI を使用して、レガシースタックとの機能的な同等性を維持しながら、コードベースの分析、ドキュメントの生成、モノリスの分解、モダナイゼーションウェーブの計画、テスト機能の自動化、およびコードリファクタリングの加速を行います。

AWS Transform による再考により、メインフレームアプリケーションをクラウドネイティブアーキテクチャに変換できます。自動分析を活用して、モノリシックアプリケーションを、クラウドネイティブ機能をフル活用できる最新の Java ベースのソリューションに変換できます。AWS Transform は、チャット中心の柔軟なエージェントエクスペリエンスを通じて、コードとデータを分析し、技術文書やビジネス文書のための情報を抽出して、再構築されたワークロードのエンジニアリングを促進します。

AWS Transform の主要な機能は、モノリシックなメインフレームアプリケーションを、ビジネスに整合的なモジュール式のドメインに分解し、包括的なモダナイゼーションウェーブを生成できるということです。ビジネスロジックの抽出を分解ステップと組み合わせて使用すると、モノリスを論理的なビジネスドメインに分解するのに役立ちます。

AWS Transform は、自動推論およびプランニング機能を利用してコードベースを分析し、個別の機能領域を特定して、それに応じてアプリケーションアセットを整理します。その後、ビジネスの優先順位、技術的な複雑さ、制約などの要素を考慮した、詳細かつ優先順位付けされたモダナイゼーションプランを作成します。AWS Transform は、データとアクティビティの詳細な分析を通じて、使用率が低い、またはビジネス価値が最も低いアプリケーションコンポーネントを特定するのにも役立ちます。これにより、ターゲットアーキテクチャについてより多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。

このドメイン駆動型の分解と綿密なプランニングにより、管理しやすい反復的なステップでモダナイゼーションに取り組むことができます。この可視性と構造を事前に提供することで、AWS Transform は、お客様が取り組みに注力し、十分な情報に基づいて意思決定を行い、モダナイゼーションをより迅速に実行できるようにします。

はい。AWS Transform for mainframe はモジュール式であるため、モダナイゼーションジャーニーにおいて、お客様が選択する任意の数のフェーズで機能を使用できます。たとえば、アプリケーションを再考する場合、最初はコードベース、データ構造、アクティビティの分析に重点を置き、後でドキュメントを作成して、再考されたアプリケーションのフォワードエンジニアリングに情報を提供することができます。

インベントリ収集には、COBOL プログラム、コピーブック、Job Control Language (JCL)、プロシージャとパラメータカード、DB2 定義など、さまざまなメインフレームコンポーネントが含まれます。可能であれば、顧客情報管理システム (CICS)、情報管理システムトランザクションマネージャ (IMS TM)、CSD ファイルをロードしてエントリポイントを決定する必要があります。

抽出プロセスは、テキストモードを通じてソース要素をダウンロードし、各メンバーを個別のソースファイルに変換することによって開始します。ファイルは、そのオリジン、言語、タイプ、アプリケーション/サブアプリケーションの関係を反映する構造化されたディレクトリシステムで整理される必要があります (例: C:\Mainframe\APP1\Cobol\Program1.CBL または \Mainframe\APP1\JCL\JCL1.txt)。ファイル拡張子が指定されていない場合、AWS Transform は、ファイルの内容に基づいて適切な拡張子を決定し、メンバーを分類します。

その後、収集されたインベントリは zip ファイルに圧縮され、S3 バケットにアップロードされます。このプロセスは反復的である場合があり、最初のアップロードに続いて、不足しているコンポーネントの後続のイテレーションを、十分な完全性を実現できるまで続けます。

コード変換後は、事前に構築されたInfrastructure as Code (IaC) テンプレートを使用してモダナイズされたアプリケーションをデプロイすることができます。これらのテンプレートには AWS Transform チャットインターフェイスからアクセスできます。これらは、必要なコンピューティングリソース、データベース、ストレージ、セキュリティコントロールの作成に役立ちます。テンプレートは、AWS CloudFormation、AWS CDK、Terraform の各形式でご利用いただけます。

また、Reforge ステップを使用して、デプロイ前の可読性と保守性を向上させて、変換した Java コードを拡張することもできます。この機能を使用するには、リファクタリングしたコードと Java クラスリストを指定して、リフォージするサービスクラスを指定します。AWS Transform は、再構築されたコードを含むダウンロード可能なファイルを生成します。

AWS Transform for Mainframe は、プロジェクト期間の 50% 以上を占めるメインフレームの近代化テストに必要な時間と労力を削減するように設計された包括的なテスト機能を提供します。これには、テストプランの自動生成、テストデータ収集スクリプトの作成、テストケース自動化スクリプトの作成、および再構築された回帰ユニットテストの自動化が含まれます。このサービスには、継続的な回帰テスト、データ移行、および結果の変動のためのツールを備えた、リファクタリングされた機能テスト環境も含まれています。

これらのエージェント向けAI搭載機能は連携して、希少なメインフレームの専門知識への依存を減らし、テスト時間を短縮し、自動化による精度を向上させ、お客様がメインフレームアプリケーションをより確実かつ効率的にモダナイズできるよう支援します。

AWS Transform では、ソースコード内のファイルを指定してドキュメントを生成できます。ファイルコレクションの概要または各ファイルの詳細な機能仕様を選択できます。詳細な仕様には、ロジックフロー、入出力処理、およびその他のトランザクションの詳細が含まれます。

生成後、AWS Transform インターフェイスでファイルを表示するか、XML または PDF 形式でダウンロードすることで、このドキュメントにアクセスできます。さらに、AWS Transform チャット機能を使用すると、特定のファイルの目的や機能について尋ねるなど、ドキュメントをクエリしてドキュメントをよりよく理解できます。

すべてのメインフレームジョブに必要な Analyze ステップでは、S3 バケットで提供されるソースコードを調べ、いくつかの重要なインサイトを生成します。AWS Transform はファイルタイプを分類し、合計コード行数、コメント行数、有効コード行数、循環的複雑度 (プログラムのソースコードを通る線形的に独立したパスの数を表す) などのメトリクスを提供します。分析により、同じ名前またはプログラム ID を共有するファイルなど、欠落しているファイルや重複しているファイルが特定されます。また、分解ステップで使用されるファイル間の依存関係マッピングも生成します。この情報は、最新化を進める前にソースコードの状態を理解するのに役立ちます。

AWS Transform は、ビジネスロジックの自動抽出により、ビジネス関係者がメインフレームをモダナイズしやすくします。この機能は、ソースコードからビジネスルール、機能グループ、エントリポイントを抽出します。これは、ステークホルダーがアプリケーションのビジネスロジックに関する失われた知識を取り戻すのに役立ちます。さらに、開発者はメインフレームに関する深い専門知識がなくても、これらの洞察を活用してレガシーシステムの機能をすばやく理解できます。

VMware 向け AWS トランスフォームには、3 つの主な利点があります。まず、AWS Transform は、移行ジャーニー全体をオーケストレートし、チームの生産性を高めます。次に、ウェーブプランニングやネットワーク変換など、複雑で労働集約的な移行タスクを自動化します。この簡素化により、移行の加速、エラーの削減、社内の専門知識の必要性の最小化、価値実現までの時間の短縮を実現できます。最後に、AWS Transform は、お客様固有の移行目標を理解し、ソース環境を分析することで、移行プロセスをカスタマイズします。

はい。VMware のための AWS Transform は、複雑な多層アプリケーションを移行するよう設計されています。そのテクノロジーは、大規模で複雑な環境であっても、複雑なアプリケーションの依存関係と関係を識別します。次に、関連するサーバーを、単一の移行ウェーブとして移行する必要がある論理的なアプリケーショングループにグループ化します。例えば、500 の VM 環境を移行する場合、AWS Transform は、密結合のため、50 の VM を 1 つのユニットとして移行する必要があると判断することがあります。この機能は、相互接続されたレガシーシステムまたはマイクロサービスアーキテクチャを使用しているお客様にとって特に有益です。柔軟なビジネスルールを定義してアプリケーションをグループ化し、ニーズに合った移行ウェーブを自動的に生成できます。

開始するには、現在のエンタープライズ認証情報を使用して AWS Transform ウェブアプリケーションにサインインします。新規ユーザーの場合は、アカウント管理者がまず AWS Transform を有効にし、シングルサインオン (SSO) アクセスを可能にするために AWS IAM アイデンティティセンターを通じてユーザーとして追加してもらう必要があります。VMware の移行では、AWS Transform がサードパーティツールまたは AWS Transform 検出ツールからアセットインベントリをアップロードするよう案内します。目標を指定することで、AWS Transform で新しいプロジェクトを開始できます。

VMware のための AWS Transform は、VMware ワークロードを Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) に大規模に移行するための、初の生成 AI を利用したアシスタントです。目標を指定し、その目標を達成するための計画を作成し、承認されたアクションをお客様に代わって実行できるようにすることで、移行を簡素化および迅速化します。

VMware のための AWS Transform は、環境の分析、アプリケーションのインベントリと依存関係の把握、サーバーおよびネットワークデータを使用した移行ウェーブのための論理アプリケーショングループの提案により、移行ジャーニー全体を効率化します。依存関係を考慮した移行をオーケストレートすることで、ダウンタイムを最小限に抑え、適切なサイズの Amazon EC2 インスタンスを推奨し、チーム間のシームレスなコラボレーションを可能にします。

AWS Transform は、お客様固有のニーズに合わせてジョブプランを動的に作成します。

AWS Transform は以下の機能をサポートしています。

• ディスカバリー:オンプレミス環境のディスカバリーを実行します
• 計画:ビジネスニーズに合わせたウェーブプランを作成
• ネットワーク:移行:デプロイメント用の IaC を設定して生成します。AWS Transform はデプロイを自動化することもできます。
• リホスト:サーバーを EC2 に移行

AWS Transform は、以下の機能を任意に組み合わせて使用できるようにプランを調整します。

• エンドツーエンドの移行:検出を実行し、ウェーブプランを生成し、VPC ネットワークを構成し、サーバーを移行します。
• ネットワーク移行のみ:VPC 構成の生成とデプロイのみに焦点を当てます。
• ネットワークとサーバーの移行:VPC ネットワークを設定してデプロイし、検出されずにサーバーを移行します。
• 検出とサーバ移行:ネットワーク設定なしで検出を実行し、ウェーブプランを生成し、サーバを移行します。

はい。AWS Transform は、ソース VM の設定と使用状況データを分析して、移行されたワークロードに適した EC2 インスタンスタイプを推奨します。CPU、メモリ、ストレージ、ネットワーク要件などの要素を考慮して、コスト効率が高くパフォーマンスが最適化されたインスタンスを提案します。移行前にこれらのレコメンデーションを確認して調整できます。

AWS Transform for VMware は、複数のデータ収集方法を使用してソースサーバーを検出するのに役立ちます。ソースサーバーとデータベースについて収集された設定データを使用して AWS への移行を計画し、機械学習 (ML) 技術を適用して移行の波を計画します。ソースサーバーに関するデータの検出と収集を行ういくつかの方法をサポートしています。

AWS Transform ディスカバリーツールでは、お使いの VMware vCenter を介してディスカバリーコレクター (OVA ファイル) をデプロイすることで、一元的な検出を行うことができます。検出ツールは、ビジネスケースの生成と移行計画のためのVM構成、適切なサイジングの推奨のためのリソース使用率、ウェーブプランの作成を可能にするアプリケーション依存関係マッピングのためのデータベースメタデータとサーバー間接続を検出できます。さらに、RVToolsエクスポートを使用して、vSwitch、ポートグループ、VLANなどのVMware環境に関する詳細情報を含むCSVまたはExcel形式のエクスポートを提供することもできます。選択したサードパーティツールから検出データをエクスポートして、AWS Transform で移行計画に使用することができます。 

AWS Transform では、複数のターゲットアカウントへのネットワークとアプリケーションの移行、追加のデータソース (Cisco ACI、Palo Alto、Fortigate) からのネットワーク設定の変換、ウェーブレベルおよびサーバーレベルでのリホスト移行の管理がサポートされるようになりました。

現在、AWS Transform はソース VMware 環境の Amazon EC2 への移行のみをサポートしています。AWS Transform は、ソースの VMware 環境の Amazon Elastic VMware Service (Amazon EVS) への自動移行をサポートしていませんが、お客様の移行目標を理解し、お客様のユースケースに合わせて VMware ハイブリッドクラウド拡張機能 (HCX) を使用して Amazon EVS に移行するためのガイダンスを提供します。

VMware のための AWS Transform は、転送中のデータと保管中のデータの両方について包括的な暗号化を適用します:

転送中のデータ:

• お客様の環境、VMware のための AWS Transform、AWS サービスの間のすべての通信では、Transport Layer Security (TLS) 1.2 以降の暗号化が使用されます。
• ソースサーバーから AWS へのデータレプリケーションでは、暗号化された接続を利用して安全に転送します。
• 移行に関係する AWS サービス間の API コールは、AWS 標準セキュリティプラクティスの一環として自動的に暗号化されます。

保管中のデータ:

• VMware のための AWS Transform は、デフォルトで AWS マネージド暗号化キーを使用して、Amazon S3 バケットに保存されるデータを暗号化します。
• 暗号化プロセスのコントロールとセキュリティを強化するために、独自のカスタマーマネージド AWS KMS キーを使用することもできます。
• 移行中に保存されるレプリケートされたサーバーデータは、AWS Application Migration Service の標準の暗号化プラクティスに従って暗号化されます。
• VMware のための AWS Transform によって保存されるメタデータと設定情報は、AWS の標準の暗号化メカニズムを使用して暗号化されます。

この包括的な暗号化アプローチは、移行プロセス全体を通じて移行データが保護されるようにするのに役立ちます。これにより、セキュリティのベストプラクティスに準拠できるほか、データ保護のコンプライアンス要件を満たすのに役立ちます。

重要な注意:AWS Transform は、お客様に代わってターゲット AWS アカウントに Amazon S3 バケットを作成します。これらのバケットでは、SecureTransport はデフォルトで有効になっていません。バケットポリシーに SecureTransport を含める場合は、ポリシーをご自身で更新する必要があります。詳細については、「Amazon S3 のセキュリティベストプラクティス」を参照してください。

はい。VMware のための AWS Transform を利用すると、データレプリケーションにパブリックインターネットを使用する必要がなくなります。専用の高帯域幅リンクには AWS Direct Connect を利用し、データセンターと AWS の間の暗号化されたトンネルには AWS Site-to-Site VPN を利用して、プライベート接続を確立できます。これらのオプションにより、移行トラフィックのセキュリティを維持し、パブリックインターネットを経由せずに、より予測可能なネットワーク条件でパフォーマンスを改善できます。レプリケーションを設定する際に、プライベート接続を使用するよう AWS Transform を設定できます。そのため、同サービスは、機密データや大量のデータを伴う大規模な移行に最適です。

VMware のための AWS Transform は、移行データを複数の場所に保存します:

• お客様の AWS アカウント:AWS Transform は、移行データ、アーティファクト、および設定情報を保存するために、ターゲットアカウントに S3 バケットを作成します。お客様がこれらのバケット対するフルコントロールを維持し、使用する暗号化キーを選択できます。
• AWS Transform ワークスペース:データは AWS Transform ワークスペースを作成した AWS リージョンで処理され、移行の推奨事項と計画が生成されます。
• 一時的なサービスストレージ:特定の移行ジョブでは、お客様のデータは、ソースアカウントと同じリージョンにある AWS サービスアカウントのアーティファクトストアに安全かつ一時的にアップロードされます。このデータは処理に使用され、ジョブまたはアカウントが削除されると自動的に削除されます。
• サービスメトリックストレージ:計算された移行メトリックと評価結果は、サービスの改善と運用の監視のために、S3とCloudWatchのAWSサービスアカウントに保存されます。
• レプリケーションデータ:ターゲット AWS アカウントの EBS スナップショットとボリュームに保存されます。

AWS Transform は、保存時の暗号化を含む基本的なセキュリティ設定で S3 バケットを作成しますが、データを完全に保護するために、転送中の暗号化の強制、アクセスログの有効化、適切なバケットポリシーの実装など、S3 バケットのセキュリティに関するベストプラクティスを追加で実装することを強くお勧めします。

利用できるリージョンに関して、VMware のための AWS Transform は 2 つの異なる態様で運用されます:

ワークスペース・リージョン:これらのリージョンは、検出データの処理、評価の実施、ウェーブ・プランニングの実施、適切なサイジングの提案の生成を行うAIワークスペースをホストします。現在、ワークスペースリージョンには次が含まれます:

• 米国東部 (バージニア北部)
• アジア太平洋 (仁川)
• アジアパシフィック (成田)
• アジアパシフィック (ソウル)
• アジアパシフィック (シドニー)
• アジアパシフィック (東京)
• アジアパシフィック (ムンバイ)
• カナダ (中部)
• 欧州 (フランクフルト)
• 欧州 (ロンドン)
• 南米 (サンパウロ)

南米 (サンパウロ) データ処理のコンプライアンス要件に基づいて、ワークスペースの地域を選択する必要があります。例えば、データレジデンシー要件を満たす必要がある欧州のお客様は、分析中に設定データが欧州内に留まるよう、欧州 (フランクフルト) を選択する必要があります。

ターゲット移行リージョン:AWS Transform for VMware は、これらのターゲットリージョンへの移行をサポートしています。

責任共有モデルでは、データレジデンシー要件およびコンプライアンス要件を満たす適切なリージョンを選択する責任はお客様にあります。ワークスペースリージョンとは異なるターゲットリージョンを選択した場合、移行プロセス中にデータが AWS リージョン間で転送されることにご留意ください。お客様は、自社のデータガバナンスポリシーに照らしてこれを評価する必要があります。

サポートされているリージョンの最新情報については、「AWS サービス (リージョン別)」をご覧ください。

AWS Transform custom は、エージェント AI を使用してソフトウェア、コード、ライブラリ、フレームワークの大規模なカスタムモダナイゼーションを行い、技術的負債を軽減します。バージョンアップグレード（Java 8から17、Python 3.9から3.13）、ランタイム移行（x86からGravitonへ）、フレームワークのアップグレードと移行（Spring Bootアップグレード、AngularからReactへのアップグレード）、リファクタリング（オブザーバビリティインストルメンテーション）、組織固有のトランスフォーメーションなど、さまざまなシナリオを処理します。

このサービスには、Java、Node.js、Python のアップグレード、AWS SDK のアップグレードなど、一般的なユースケースに対応した、すぐに使用できる AWS 管理のトランスフォーメーションが含まれています。その他のシナリオや組織固有のニーズについては、自然言語によるやり取り、ドキュメント、およびコードサンプルを使用してカスタム変換を作成できます。継続的な学習を通じて、エージェントはすべての実行と開発者のフィードバックに基づいて改善し、自動化の専門知識を必要とせずに、高品質で反復可能な変革を実現します。

カスタム変換エージェントには、次の 4 つのコアコンポーネントがあります。

1. 自然言語主導のトランスフォーメーション定義:チームが自然言語によるやり取り、ドキュメント、コードサンプルを使用して組織固有のトランスフォーメーションを生成できるようにします。AI エージェントは最初の変換定義を生成し、チャット、追加の例、または直接編集することで繰り返し調整できます。
2. コードベース間での変換実行:複数のコードベースにわたって変換定義を確実かつ一貫して適用します。AWS Transform カスタムは、設定可能なビルドコマンドを使用して変換されたコードをビルドおよび検証します。AWS Transform ウェブアプリケーションを使用すると、複数のコードベースを変換してその進捗状況を追跡する大規模なキャンペーンを設定できます。
3. 継続的な学習:実行のたびにフィードバックを自動的に収集し、時間の経過とともに改善することで、変革の精度と効果を高めます。AWS Transform はすべての実行データをカスタム分析し、変換定義の改良版を自動的に生成します。これにより、その後の各変換の信頼性と効率性が向上します。
4. AWS マネージドトランスフォーメーション:Java、Python、Node.js のバージョンアップグレードなどの一般的なアップグレードシナリオで、すぐに使用できる AWS マネージドトランスフォーメーションを提供します。これらの変換は AWS によって高品質であることが検証されており、追加の設定なしですぐに使用できます。

AWS Transform はお客様のワークフローに合わせてカスタム調整します。大規模なモダナイゼーションプロジェクトでは、以下のフェーズに従って複数のコードベースに繰り返し可能な変換を適用できます。

フェーズ 1: 変換の定義 (オプション): カスタム変換の場合は、自然言語プロンプト、参照文書、およびコードサンプルを AI エージェントに提供し、AI エージェントが初期変換定義を生成します。チャット、追加の例、または直接編集して定義を繰り返し改良し、組織全体で使用できるように公開する前に、サンプルコードベースで変換をテストおよび検証できます。AWS が管理するトランスフォーメーションの場合は、このフェーズをスキップして既製のトランスフォーメーションを使用できます。

フェーズ 2: パイロットまたは概念実証の実行:ターゲットコードのサブセットでパイロットを実行して、変換が期待どおりの結果を生成することを検証します。カスタム変換の場合、このフェーズは変換定義の検証と組み合わされることがあります。また、パイロットを使用して、時間や AWS Transform によるトランスフォーメーションのカスタム使用量の観点からコストを見積もることもできます。

フェーズ 3: スケーリングされた実行:パイロットの後、パイロットの結果に基づいてトランスフォーメーションを調整します。AWS Transform のカスタム継続学習により、パイロット期間中の質が向上することに注意してください。スケーリング実行では、チームが自動一括実行を設定して、AWS Transform CLI が変換をバッチで実行し、結果のコードを作成して個々のチームが確認できるようにしたり、チームが CLI を直接実行して完全な制御を行ったりできます。これは、より複雑な変換には望ましい場合があります。

フェーズ 4: 監視とレビュー:スケーリングされた実行と同時に、実行の進行状況を監視し、AWS Transform のカスタム継続学習によって抽出された学習内容を確認および承認できます。

AWS Transform カスタムには、次の 2 つのインターフェイスからアクセスできます。

AWS トランスフォーム CLI (コマンドラインインターフェイス)

CLIは、新しいカスタム変換をインタラクティブに作成したり、ローカルコードベースで対話的または自律的に変換を実行したりするために使用されます。任意のソース管理システムまたはデプロイパイプラインと統合できるシンプルでスクリプト可能なCLIとしてデプロイされます。CLIは意図的に最小限で構成可能であり、個々の開発者マシンで実行することも、コンテナ内で実行することも、組織のより大規模なモダナイゼーションフレームワークの一部として実行することもできます。

AWS トランスフォームウェブアプリケーション (オプション)

AWS Transform ウェブアプリケーションは、複数のリポジトリにわたる大規模なトランスフォーメーションプロジェクトの開始とモニタリングに使用されます。これにより、実行する変換を大規模に選択し、変換実行の進捗状況をリアルタイムで追跡できます。

AWS が管理するトランスフォーメーションは、一般的なアップグレードシナリオ向けに AWS が検証した事前構築済みのトランスフォーメーションで、追加セットアップなしですぐに使用できます。

現在利用可能:

• Java 8 から 17 へのマイグレーション (グラドルと Maven の両方)
• Node.js 12 から 22 へのアップグレード (ラムダ環境を含む)
• Python ランタイムを 3.11/3.12/3.13 (スタンダードおよびラムダ) にアップデート
• AWS SDK のマイグレーション (v1 から v2 へ)

主な特徴:

• AWS による検証:これらの変換は AWS によって高品質であることが検証されています
• すぐに使用可能:追加のセットアップは不要
• 継続的な成長:既成概念にとらわれない新たなトランスフォーメーションが継続的に追加されています
• カスタマイズ可能:組織のニーズに合わせた追加のガイダンスや要件を提供することで、事前に構築された変換をカスタマイズできます (たとえば、Javaアップグレード変換は、内部ライブラリやコーディング標準を処理するための特定のルールで拡張できます)
• 実験的サポート:一部の変換は、さらなるテストと改良が加えられるため、実験段階としてマークされる場合があります

AWS が管理するすぐに使えるトランスフォーメーションにより、AWS の専門知識を活用しながら一般的なモダナイゼーションパターンをすばやく開始し、組織固有の要件に合わせてカスタマイズすることができます。

変換の作成にかかる時間は、複雑さや、既存の移行ガイド、ドキュメント、コード例などの形で入手可能なデータによって異なります。提供される情報が多いほど、変換の初期品質は向上します。一般的なアップグレード、移行、リファクタリングでは、最初の変換定義には1〜2日かかり、サンプルコードベースのテストと改良には2〜3日の反復が必要です。

変換は、インタラクティブに実行したり、必要に応じて一時停止して自然言語によるフィードバックを提供したり、最後にフィードバックを提供したりすることで改善できます。フィードバックは、自然言語、コード修正、または追加の導入前と導入後のサンプルであってもかまいません。AWS Transform カスタムでは、トランスフォーメーションの品質を向上させる方法に関するガイダンスを提供しています。良い結果を得るには、変換を複数のステップに分解するなど、単純化する必要がある場合があることを覚えておくことが重要です。確実に機能するようになれば、トランスフォーメーションを公開して組織全体で使用できるようになります。

AWS Transform カスタムでは、トランスフォーメーションの品質を確保するために複数の安全対策を実装しています。Amazon Bedrockの安全ガードレールが組み込まれており、コードの変更を適度なサイズのチャンクに分解して確認しやすくしています。トランスフォーメーションでは、ユーザー定義のビルドコマンドとテストコマンドを使用して変更を検証し、テストが正常に実行されたり、維持する必要のある特定のコードパターンなど、満たす必要のある検証基準を指定できます。

変換でエラーが発生すると、AWS Transform Custom は何がどこで発生したかを示す詳細なログを提供します。ビルドまたはテストが失敗した場合は、特定のエラーメッセージとコンテキストをキャプチャします。間違ったコードが生成された場合は、フィードバックを提供できます。エージェントはそのフィードバックを学習システムに組み込んで、将来の変換を改善します。失敗した変換は、コンテキストを追加して再試行することも、より小さく管理しやすい変更に分割することもできます。

継続的学習システムは、コードの変換とデバッグ中にエージェントが遭遇する明示的なフィードバック（コメントとコード修正）と暗黙的な観察の両方を通じて、各変換実行から情報を収集します。この情報は、将来の変革に役立つ「知識項目」を作成するために処理されます。これらの知識項目はそのトランスフォーメーションに固有のものであり、さまざまなトランスフォーメーションや異なる顧客間で共有されることはありません。これらの項目はトランスフォーメーションオーナーが確認および管理でき、特定の学習を有効化または無効化できます。学習プロセスは変換が完了すると自動的に行われるため、ユーザーによる追加の入力は不要です。

AWS Transform CLI は CI/CD パイプラインに簡単に組み込んで、独自のビルドインフラストラクチャで直接実行できます。これにより、トランスフォーメーションを既存の開発およびデプロイメントワークフローに統合し、標準プロセスの一部として自動実行が可能になります。

AWS Transform CLI を実行するには、AWS アカウントと IAM アクセス権限が必要です。AWS Transform ウェブアプリケーションへのアクセスには AWS IAM アイデンティティセンターが必要ですが、CLI の機能にアクセスするためには必要ありません。

AWS は、サービス向上のために AWS Transform からの特定のコンテンツを使用する場合があります。AWS Transform は、一般的な質問に対するより適切な応答の提供、AWS Transform の運用問題の修正、デバッグ、またはモデルトレーニングなどのために特定のコンテンツを使用する場合があります。

サービス向上のための使用は、サービスの設定からいつでもオプトアウトできます。AWS Transform ウェブコンソールを使用する場合は、AWS Organizations で AI サービスのオプトアウトポリシーを設定することでオプトアウトします。詳細については、 AWS Organizations ユーザーガイドの 「AI サービスのオプトアウトポリシー」を参照してください。IDE の場合は、IDE の設定を調整してオプトアプトします。

お客様の信頼とプライバシー、そしてお客様のデータのセキュリティは、AWS の最優先事項です。AWS では、転送時および保管時における暗号化など、適切かつ高度な技術的制御と物理的制御を実装しています。この実装は、お客様のデータへの不正アクセスや開示を防ぎ、AWS によるデータの使用がお客様に対するコミットメントに則ったものであることを保証するように設計されています。詳細については、データプライバシーに関するよくある質問を参照してください。

お客様が所有するコードを AWS Transform に提供する場合、コードの移植バージョンの所有権はお客様が保持します。移植が完了したら、出力を確認し、本番環境へのデプロイ前に変更するか、そのまま使用することができます。

はい。AWS アカウントチームに連絡して、AWS Transform 向けのサービスアクセラレータードキュメントの提供を依頼してください。組織が AWS と NDA を締結している場合は、アカウントチームがドキュメントを共有します。

明示的にオプトアウトしない限り、AWS Transform からのコンテンツは基盤モデル (FM) の強化または品質向上に使用される場合もあります。このデータが他のサードパーティーモデルプロバイダーと共有されることはありません。ドキュメントに記載されているオプトアウトメカニズムを使用する場合、コンテンツは使用されません。詳細については、「AWS とのデータの共有」を参照してください。