For AI agents: the complete documentation index is available at https://docs.dataplatform.ovh.net/ja/llms.txt, the full documentation bundle is available at https://docs.dataplatform.ovh.net/ja/llms-full.txt, and this page is available as Markdown at https://docs.dataplatform.ovh.net/ja/release-notes.md.
  • 🇯🇵 日本語

    • リリースノート

    Data Platformのリリースを最新順に表示します。

    2026年9月14日

    全般

    • クッキー同意: クッキーの設定は、ヘッダーのクッキーアイコンからいつでもアクセスできる標準的なOVHcloud同意マネージャーを使用します。
    • 修正:
      • プロジェクト作成の権限チェックが修正されました。
      • セッションを確認できない場合に、より明確なエラーページが表示されます。

    Lakehouse Manager

    • 行フィルタ: テーブルの行をユーザーまたはグループが見ることができるように制限できます。テーブルを複製する必要はありません。テーブルはデータの1つのコピーを保持し、各ユーザーは自分のフィルタを通じてそれをクエリします。
      • デフォルトのビルダーモード（列、演算子、値、Match ALL (AND) または Match ANY (OR) で結合）で条件を記述するか、ビルダーで表現できない条件の場合はSQLモードに切り替えます。
      • 影響パネルは、フィルタがどれだけの行を保持し、どれだけの行を非表示にするかを報告します。誰かが割り当てられる前に。
      • フィルタはTrinoクエリに適用されますので、Analytics Managerクエリとダッシュボード、Trino消費者をカバーします。PySparkまたはPyIcebergを通じて読み取るノートブック、および直接ストレージアクセスはフィルタリングされません。
      • フィルタは非アクティブで保存でき、リストからオン/オフを切り替え、別のテーブルに複製できます。プロジェクト構成のエクスポートとともに移動します。
    • 修正:
      • プロジェクトを削除すると、そのプロジェクトが付与したデータセットの共有も削除されます。ソースプロジェクトが削除された共有データセットを消費プロジェクトがリスト表示することはありません。

    Data Processing Engine

    • Sparkジョブのメモリ: Sparkジョブは、オーバーヘッドを含む完全な割り当てメモリを受け取ります。これにより、メモリ不足の失敗が減少します。
    • カスタムアクション ログ: アクションコードのprint()および標準エラー出力は、ジョブログに表示されます。アクションが見つからない場合は、より明確なエラーメッセージが表示されます。
    • Spark UIと履歴: Sparkアプリケーションは、ジョブの名前を持つようになり、汎用の名前ではなくなりました。
    • 修正:
      • ジョブを停止すると、そのSparkアプリケーションが終了します。
      • ポッドがクラッシュしたジョブは検出され、ハングするのではなく報告されます。
      • 実行中のジョブは、ジョブ履歴からアーカイブされなくなりました。
      • ジョブが終了するまで監視している場合、実行されたジョブに正しく表示され、パイプラインステージは信頼性が高くなります。
      • PySparkジョブでexpire_snapshotsおよびremove_orphan_filesなどのIcebergテーブル手順が再び動作します。

    Analytics Manager

    • SQLエディタ オートコンプリート: エディタは、SQLキーワード、事前作成されたスニペット、およびすべての利用可能なTrino関数とその説明を提案します。
    • 修正:
      • クエリ履歴に表示される実行時間が正しくフォーマットされます。

    Control Center

    • 監査トレール 検索: 新しいフルテキスト検索でイベントを素早く見つけられ、レイアウトがより明確になりました。

    アプリとAPI

    • アプリリソース: アプリに割り当てられた各DPUは、1 vCPUと4 GBのRAMを提供します。DPUの定義に一致します。アプリは以前、その半分を受け取っていました。この変更は、アプリの次の再起動時に適用されます。
    • 修正:
      • ストックしたビルドは、ステータスメッセージとイベントログで原因を報告します。
      • 同じアプリの2つのビルドは同時に実行できなくなりました。
      • アプリケーションには、再び正確に1つのアクティブバージョンがあります。

    2026年8月31日

    Lakehouse Manager

    • ビュー: データセット内に名前付きの仮想テーブルとしてSQLSELECTクエリを保存し、テーブルのようにクエリできます。結果は常にソーステーブルからライブで計算されます。
      • 列はSQLから自動的に派生し、作成と編集のたびに人間が読めるエラーで検証されます。
      • ビューは自分の有効または破損ステータスを追跡します。ソーステーブルが変更されると自動的に再チェックされ、ソースが復元されると自動的に回復します。
      • ポリシータグ、データセットの権限、監査トレールは、テーブルと同様にビューに適用され、外部ツールで作成されたビューは自動的に検出されます。
    • フィルタリングされたタブ: テーブルセクションのフィルタリングされたビューは、新しいビューと混同を避けるためにフィルタリングされたタブに名前が変更されました。

    Data Processing Engine

    • 重複排除アクション: レイクハウスまたはPostgreSQLテーブルから重複行を削除するための新しい使用準備済みアクションで、重複排除キーごとに正確に1行を保持します。
      • キーはテーブルの識別フィールドから事前入力され、読み取り専用スキャンで実行時に削除される行の数をプレビューできます。どの行が生き残るかを選択できます（任意、最新、または最も古い）。
      • オプションのバックアップテーブルが実行を保護します。レークハウステーブルの場合、実行はTime Travelで元に戻すこともできます。
    • 並列ジョブ実行: 同じジョブを複数回並列で起動することは、安全です。各実行は独自のデータと結果を保持します。
    • Spark History: Sparkアプリケーションの履歴は、最新のジョブだけでなく、古いジョブからもアクセスできます。
    • 修正:
      • ジョブがシークレットを読み取れないために失敗した場合、不透明なエラーの代わりに実際の原因が表示されます。
      • リビルドアクションの確認には、リビルドされるテーブルの名前が表示されます。

    2026年8月24日

    Lakehouse Manager

    • 系譜: 新しい組み込み系譜ビューは、各テーブルを供給するパイプラインから、そのテーブルから構築されたテーブルまで、プロジェクト内のデータの流れをマッピングします。
      • 新しい系譜セクションまたはテーブルの詳細ページから直接開き、列レベルの系譜にドリルダウンできます。
      • 系譜はPySparkもカバーします。LoadおよびAggregate PySparkアクションの自動系譜、SDKを通じてカスタムPySparkアクションとPySparkノートブックのオプトイン系譜。
    • 修正:
      • テーブルリストビューのチェックボックスは、正しく揃えられています。
      • 存在しない消費プロジェクトとデータセットを共有しようとすると、ストレージエンジンの失敗の代わりに明確なエラーが返されます。

    Data Processing Engine

    • ノートブックをカスタムアクションとしてエクスポート: Data Platform拡張機能は、JupyterLabからノートブックをカスタムアクションに直接変換できます。ノートブックのpipインストールは、自動的にアクション依存関係に変換されます。
    • 修正:
      • ジョブで既に定義されている環境変数は、ジョブが開始されたときに上書きされなくなりました。

    Control Center

    • 修正:
      • ジョブメトリックチャートは、任意の時間範囲で表示されます。測定精度は選択したウィンドウに適応するのではなく、広い範囲で失敗します。

    2026年8月3日

    全般

    • 新しいガイド: Trinoデータ型とキャスト、Lakehouse型とTrino型のマッピングと、Trinoを介して書き込む際のTYPE_MISMATCHエラーの修正方法をカバーしています。
    • ドキュメントの拡張: データ型、命名規則、ストレージモデル、およびクロスプロジェクト共有に関するより深いLakehouse Managerページ、およびアクション間のコード共有、ワークフローからのノートブックのトリガー、CI/CDに関する新しいData Processing Engineドキュメント。

    Lakehouse Manager

    • 修正:
      • データセットを読み取り専用で共有しても、所有者のそのデータセットへの読み書きアクセスがダウングレードされることはありません。
      • リソースが不足しているか削除された場合、APIは500ではなく404エラーを返します。

    Data Processing Engine

    • Data Platform Extension: 新しいJupyterLab拡張機能により、プロジェクトのデータセットとストレージバケットをブラウズするサイドパネル、クイックな読み取り専用のSQLクエリを実行する機能、および自分のデータに接続された使用可能なノートブックのギャラリーから開始する機能が追加されました。
    • marimo拡張機能: marimoノートブック拡張機能は、すべてのノートブックイメージに事前インストールされています。
      • 両方の拡張機能は新しいものです: 試してみてフィードバックを共有してください。
    • カスタムアクションヘルパー: カスタムアクションおよびカスタムPySparkエディタのヘルパーパネルには、カテゴリ別に整理された使用可能なシナリオ、SDKガイド、データをブラウズするタブ、およびFAQが提供されます。

    Control Center

    • 監査トレール: 新しいイベントタイプにより、設定のエクスポートとインポート操作が記録されます。
    • 修正:
      • Logs Explorerのジョブログは、正しい順序で表示され、ギャップや重複した行がなくなり、中断後にストリーミングが再開されます。また、空のログビューの代わりに読み込みエラーが表示されます。
      • ログを開くボタンは、正しいパラメータでLogs Explorerを開くようになり、何も行わないことはありません。

    アプリとAPI

    • アプリケーションスケジューリング（ベータ版）: アプリケーション（アプリ、API、Superset）を週ごとの活動ウィンドウ中に自動的に開始および停止し、アイドル時間の料金を支払わないようにします。
      • タイムゾーンを選択し、開始および停止時間を含む1つ以上のウィンドウを追加します。これらのウィンドウの外では、アプリケーションが停止します。
      • 遷移は約5分ごとに評価されるため、開始または停止が最大5分遅れることがあります。
    • インメモリキャッシュ（ベータ版）: アプリケーションサービスとともにValkeyまたはRedisキャッシュをデプロイします。
      • キャッシュエンジンのバージョンと割り当てられるDPUの割合（10～50％）を選択します。変更はデプロイされたバージョンを再起動した後に適用されます。
    • SQLiteバックアップ（ベータ版）: SQLiteにデータを保存するアプリケーションは、現在自動バックアップを有効にできます。
      • 日次保持期間（日数）と保持する週次および月次バックアップの数を設定し、保存されたバックアップをLakehouseで直接開くことができます。

    2026年7月20日

    Lakehouse Manager

    • Icebergバケット: バケット画面には、現在プロジェクトのIcebergバケットが読み取り専用モードでリスト表示されます。これは、Lakehouseテーブルの背後にあるストレージです。

    Data Processing Engine

    • 概要ヒートマップ: ジョブの活動は、日ごとと4時間ごとのスロットにグループ化され、セルごとに実行回数が表示され、完了したジョブのみがカウントされます。
    • ビルドログ: ジョブのビルドフェーズからのログは、現在利用可能です。ビルド中のエラーは表示され、デバッグが容易になります。
    • ノートブックのインポートとエクスポート: ノートブックは、現在ZIPアーカイブとしてインポートおよびエクスポートされます。
    • ワークフロー: ワークフローを開始するには、少なくとも1つのアクションを含める必要があります。空のワークフローは、もはや実行できません。

    2026年7月6日

    全般

    • 設定のエクスポートとインポート: 各サービスモジュールは、現在UIから直接インポートできます。設定をインポートするためのエンドポイントを呼び出す必要はありません。

    Lakehouse Manager

    • 修正:
      • Time Travelのスナップショットを探索は、現在スナップショットが読み込まれた状態でExplorerにリダイレクトします。
      • データセットのフルネーム（例: default_dataset）でデータセットを検索すると、現在「データセットがありません」の代わりにデータセットが返されます。
      • 受信プロジェクトから共有データセットを削除しても、Explorerにデータセット名が表示されなくなることはありません。

    Data Processing Engine

    • 概要メトリクス: 新しいリソース消費量、トップ消費者、およびSpark History Serverメトリクス、選択可能な過去7日、30日、または90日の範囲、および高速な読み込み。
    • 修正: アクションの再構築は、現在属性の状態を必須 + 識別子としてマークされた場合に反映します。

    Control Center

    • 概要メトリクス: 新しい総リソース消費量、時間をかけてスキャンされたデータ、DBストレージ（テーブル）、およびオブジェクトストレージ（バケット）メトリクス、現在の値と時間をかけて表示されます。
      • 概要とJobs Centralのメトリクスは、現在より高速に読み込まれます。
    • 修正:
      • Alertsページは、現在アラートの読み込みに失敗した場合にエラーノーティフィケーションを表示し、「アラートなし」状態の代わりに表示します。
      • 監査トレールは、現在キャッシュされた結果を超えてページングすると、プロジェクトレベルおよび組織レベルの両方でさらにエントリを読み込みます。

    2026年6月22日

    一般

    • App Serviceコンポーネント数: 組織のホームには、各プロジェクトボックスにデプロイされたApp Serviceコンポーネントの数が表示されます。
    • 新しいチュートリアル: IoTフリート監視パイプラインの構築、カスタムアクションからKafkaを通じてシミュレートされたセンサーデータをストリーミングし、ライブSupersetダッシュボードに接続するエンドツーエンドガイドです。

    コネクタ

    • データベースコネクタのページネーション: データベースコネクタのリストは現在ページネーションされており、大きなリストを簡単に閲覧できます。
    • 修正: 列ヘッダーで並べ替える機能は、Trinoコンサマー表で動作します。

    Lakehouse Manager

    • 必須および識別子フィールド: 属性には、必須（NULLにできない）または必須 + 識別子（アップサートの行のユニークキーの一部）としてマークできます。
      • 必須フィールドはテーブルが構築された後には追加できません。新しいリビルドアクションを使用して追加してください。識別子フィールドはdoubleまたはdecimalにできません。
    • テーブルメトリクス: テーブルには、テーブルに関する主要な統計情報を表示するメトリクスセクションがあります。
    • 修正: Explorerで、CSVとしてエクスポートボタンはクエリエンジンがアクティブでない場合に説明メッセージとともに無効になります。

    Data Processing Engine

    • 書き込み戦略: LoadおよびAggregateアクション（PythonおよびPySpark）は、テーブルの識別子フィールドを使用してアップサートできます。
      • アクションの設定でアップサート、マッチしない場合は挿入、またはすべて挿入を選択してください。
      • アクションはデフォルトですべて挿入に設定されています。マッチング動作を有効にするには、アップサートを手動で選択してください。
    • リビルドアクション: フィールド制約を変更し、パーティションデータを再構成し、メタデータをクリーンアップするために、テーブルを最初からリビルドします。
      • フィールドを必須/識別子に昇格させる際にデフォルト値を設定し、以前のテーブルのバックアップをオプションで保持できます。
      • テーブルのすべての履歴を削除します。リビルド後はTime Travelは利用できません。
    • SQLアクション: Trinoエンジン上のデータセットとテーブルに対してSQLクエリを記述し実行し、スケジュール可能でワークフロー準備完了のアクションとして実行します。
      • 読み取り、メタデータ、DML、DDL、およびCREATE TABLE AS SELECTをサポートし、新しいテーブルをLakehouse Managerに構築します。
      • 作成前に検証し、破壊的クエリの確認と、各実行時に再検証チェックを実行します。
    • Spark History Server: 新しいDPEページからPySparkアクションとワークフローの実行履歴を確認します。
      • サーバーを必要に応じて起動し、最近の実行を閲覧します。アイドル状態になると自動的に停止し、実行中のみDPU単位で課金されます。
      • 各実行のSpark UIを開くか、DataFlintパフォーマンスインサイトを使用して、実行中または完了後に分析します。

    Analytics Manager

    • 修正: Queriesで、CSVとしてエクスポートボタンはクエリエンジンがアクティブでない場合に説明メッセージとともに無効になります。

    Control Center

    • Logs Explorerのパフォーマンス: Logs Explorerは、プロジェクトごとに1つずつメトリクスとジョブリクエストを発行するのではなく、1つのリクエストを発行するようになり、読み込みが高速化されました。
    • Alerting: アラートの作成アクションは、プロジェクトホームページから再び利用可能です。
    • 修正:
      • ログには「無効な日付」が表示されなくなりました。
      • Auditingトレールの更新時に行が重複しなくなりました。

    Apps and API

    • App Service UI（ベータ版）: App Service用のデザインが一新され、より統一されたインターフェースがベータ版として利用可能になり、プラットフォームの他の部分と一致するようになりました。
      • 今後数週間から数ヶ月かけて継続的に改善と更新を行います。フィードバックをお待ちしております。
    • 修正: 環境変数の作成時に400エラーで失敗しなくなりました。

    2026年6月2日

    コネクタ

    • Trinoコンサマー: コンサマータブから数クリックでTrino接続文字列を作成できます。サービスアカウント、APIキー、接続文字列を手動で設定する必要はありません。
      • コンサマーごとにREADまたはREAD & WRITEアクセスレベルを選択します。
      • 接続文字列は作成時にのみ表示されます。各コンサマーには専用のサービスアカウントがあります。

    2026年5月25日

    一般

    • サポート連絡: サポート連絡リンクは、外部のOVHcloudヘルプセンターにリダイレクトするのではなく、プラットフォーム内のサポートフォームを開くようになりました。

    Lakehouse Manager

    • クロスプロジェクトデータセット共有（ベータ版）: データセットは、同じ組織内の他のプロジェクトと読み取り専用で共有できます。
      • 管理者は、ソースプロジェクトからデータセットの設定タブ → 共有設定の管理 → 1つ以上のターゲットプロジェクトを選択することで共有します。
      • 受信プロジェクトは、共有アイコンとタイプLakehouse Manager（共有）を付けたデータセットをLakehouse Managerのデータセットメニューで確認できます。テーブルはプレビューできますが変更できません。
      • Explorerで、共有テーブルはデータセット別リストビューの新しい共有データセットカテゴリに表示されます。SQLエディタのみ。

    Data Processing Engine

    • 修正: DPE設定を別のプロジェクトにインポートすると、ワークフロー内のリポジトリ参照が正しく書き換えられます。以前は、目的地プロジェクトにインポートされたワークフローは、ソースプロジェクトのrepository_idに対してデフォルトリポジトリを指し続け、アクション参照が破損していました。

    Control Center

    • Auditing: ノートブックは現在、監査トレールの対象になっています。

    2026年5月5日

    コネクタ

    • 新しいコネクタ:
      • HubSpot: 接触先、会社、取引、チケット、パイプライン、フォーム、マーケティングメールなどを抽出します。
      • Odoo: Odoo ERPインスタンスから接触先、CRMリード、販売注文、請求書、製品、在庫、HR、プロジェクトを抽出します。Odoo 14–19と互換性があります。
      • Salesforce: 標準およびカスタムsObjectsを抽出し、SOQLおよびSOSLクエリを実行し、レポートをリスト表示し、組織の制限を確認します。
      • Shopify: Shopify GraphQL Admin APIを通じて製品、顧客、注文、在庫、マーケティング、B2B、支払い、コンテンツを抽出します。
      • Stripe: 顧客、チャージ、支払い意図、サブスクリプション、請求書、残高取引、イベントを抽出します。
    • 各新しいコネクタには、認証、完全なエンドポイントカタログ、ページネーション、レート制限、出力形式、制限をカバーする伴走技術リファレンスページが付属しています。

    Data Processing Engine

    • 修正:
      • アクションまたはワークフローを作成する際にリソース割り当てを選択しても、画面がフリーズしなくなりました。
      • 既存のアクションの環境を更新しても、画面がフリーズしなくなりました。

    Control Center

    • 修正: Auditingの更新アイコンは、最後の6時間にリセットされるのではなく、選択した時間範囲を保持します。

    2026年4月20日

    全般

    • メンテナンスバナー: スケジュールされたプラットフォームメンテナンスの期間中、ヘッダーにバナーが表示されます。アクティブな状態では、プラットフォームは読み取り専用になります。実行操作は引き続き許可されます。

    コネクタ

    • OpenLineage コンシューマ:
      • 認証トークンは現在オプションです。
      • 新しい Trino イベントを無効にする トグル - Trinoが生成した系図（Explorer、Analytics Manager）をスキップし、DPE バッチ系図のみを転送します。
    • 修正: 転送された系図イベントのスキーマがMarquezで正しく表示されなくなる問題を修正しました。

    Lakehouse Manager

    • Explorer:
      • CSVへのエクスポート: スケールフィールドは現在、ビジュアルクエリのCSVエクスポート（ダウンロードとバケットエクスポート）でデータフィールドの前に表示されます。
      • CSVエクスポートでは、すべての非数値は現在クォートされています。これは、カンマ、クォート、改行による解析問題を回避します。
    • 修正: テーブルのプレビュー は現在、選択したテーブルが読み込まれた状態でExplorerを開きます。

    Data Processing Engine

    • Git依存関係の自動更新: カスタムおよびカスタムPySparkアクションは現在、GitホストのPython依存関係で@latestをサポートしています:
      • ビルド時に最新の公開リリースを自動的に解決するには、@latestをgit+依存関係URLに追加します。
      • 新しいバージョンを取得するには、ビルドを強制をクリックします。アクション全体でタグやコミットハッシュの手動更新はもう必要ありません。
      • 注意: 実行時に最新リリースは自動的に検出されません。更新を取得するには、手動でビルドを強制する必要があります。
    • カスタムアクション系図SDK: 新しいlineage_runコンテキストマネージャー、START / COMPLETE / FAILを自動的に発行し、run_idを生成します。
    • カスタムアクション系図ヘルパー: 新しいschema_facet（スキーマの宣言）とcolumn_lineage_facet（列間マッピング）。
    • 自動スキーマ検出: connector=をlineage_runに渡すと、スキーマを自動的に抽出できます。
    • 更新されたドキュメント: カスタムアクションでデータ系図を追跡する。

    Analytics Manager

    • クエリ:
      • CSVへのエクスポート: スケールフィールドは現在、ビジュアルクエリのCSVエクスポート（ダウンロードとバケットエクスポート）でデータフィールドの前に表示されます。
      • CSVエクスポートでは、すべての非数値は現在クォートされています。これは、カンマ、クォート、改行による解析問題を回避します。

    Control Center

    • 新機能: 監査（初期リリース）: プラットフォーム上の重要な作成/更新/削除アクティビティをログに記録します。カバレッジは今後のリリースで拡大します。
      • プロジェクトレベルのビューはControl Centerにあります。サービス（Connectors、Lakehouse Manager、DPE、Analytics Manager、IAM）、リソース、および時間ウィンドウでフィルタリングできます。
      • オーガニゼーションレベルのビューはOrganization Settingsにあります。現在、組織のIAMとメンバー管理をカバーしています。請求、クォータ、および類似の項目は間もなく追加されます。
      • 各レベルで2つの新しいロール: 監査トレール管理者と監査トレールビューア。
    • アラート通知（ベータ版）: アラート通知が再構築され、再度有効になりました。問題が発生した場合はお知らせください。
    • 修正: ログエクスプローラーは現在、DPEアクションとワークフローの実行ログを正しく表示します。

    2026年4月7日

    Lakehouse Manager

    • OpenLineage準拠: Data Platformは現在、OpenLineage標準を使用してデータ系図イベントを追跡および公開しています。系図イベントは、LoadおよびAggregateアクションには自動的に記録され、Customアクションにはオプトインされます。
    • 修正: Query Gatewayは現在、Direct Queryカタログのcatalog.schemaを正しく自動推論します。これは、Direct Queryが有効なテーブルにのみ影響しました。

    コネクタ

    • 新しいコンシューマ: OpenLineageコンシューマを追加しました。エンドポイントURLと認証トークンを提供することで、独自のOpenLineage互換の系図ソリューション（例: Marquez）に接続できます。

    Data Processing Engine

    • 新しいアクション: OpenLineageイベントを送信を追加しました。Data Platformから外部の系図バックエンドにデータ系図イベントを転送します。Cronスケジューリングまたは常時アップの連続モードをサポートします。
    • SDK: カスタムアクションでのデータ系図の追跡に関するドキュメントを追加しました。emit_lineage関数を使用して、プラットフォームのOpenLineageグラフと統合するためにSTART、COMPLETE、およびFAILイベントを宣言し、入力/出力を発行します。カスタムアクションの系図はオプトインです。
    • 修正:
      • Cronジョブは作成時にデフォルトでアクティブになります。
      • 新しく作成されたアクションとワークフローの実行ログは現在正しく表示されます。

    2026年3月23日

    Data Processing Engine

    • Sparkジョブの起動とワークフローの安定性が向上しました。
    • アクションとワークフロー: cronジョブを削除する代わりに、非アクティブにして再アクティブ化するオプションを追加しました。
    • 修正: 環境変数フィールドは長い値でレイアウトをオーバーフローしなくなりました。

    Lakehouse Manager

    • 属性: 属性の命名規則が現在表示されます。
    • Explorer:
      • ビジュアルクエリのCSV結果のバケットへのエクスポートを修正しました。
      • メタデータ抽出後の直接クエリソースの誤ったアラートアイコンを修正しました。

    2026年3月9日

    コネクタ

    • 新しいコネクタ: FHIRコネクタのサポートを追加しました。
    • 更新:
      • ClickHouseコネクタを更新しました。
      • MySQLコネクタのSSL問題を修正しました。
      • Kafkaコネクタの証明書は現在、作成時に暗号化されます。
      • 更新: Kafka入れ子JSONフィールドの抽出; Kafkaソースに入れ子フィールドが含まれている場合、メタデータ抽出を再実行する必要がある場合があります。

    Data Processing Engine

    • カスタムPySparkアクションのSparkSession取得を改善しました。
    • ⚠️ PySpark 3.3.2の非推奨: PySpark 3.3.2で新しいアクションを作成することはもうできません。このバージョンは非推奨になっています。新しいPySparkバージョンに移行してください。

    Lakehouse Manager

    • Trino: Trinoバージョンを479に更新しました。
    • ExplorerのDirect Query: Lakehouse ExplorerにDirect Queryサポートを追加しました。ソースがDirect Query有効の場合、そのテーブルと抽出された属性は現在、Explorerで直接表示されます。
    • 修正: 入れ子パラメータ（特にKafkaデータベース）の暗号化を修正しました。

    Analytics Manager

    • 修正:
      • dashboard/deployedエンドポイントの問題を解決しました。
      • JSONボディが提供されない場合でも、シード中にリソースグループが作成されるようにしました。

    Control Center

    • 修正: Control Center Logs ExplorerのendDate処理を修正しました。

    2026年2月23日

    全般

    • 修正:
      • ワークフロー設定で選択した環境は現在、適切に保持されます。
      • メトリクスアイコンをクリックすると、メトリクスページに直接リダイレクトされます。
      • デプロイstart_dateは現在、Control Center Logs Explorerで適切に考慮されます。
      • IAM認証プロバイダーactiveボタンは現在、状態を正しく反映します。

    Lakehouse Manager

    • 更新: Trinoバージョンを476から478に更新しました。
    • パフォーマンス: カタログのリロード時間を約2-3倍改善しました。
    • 修正: プロジェクト作成直後のクエリで401エラーを修正しました。

    2026年2月9日

    全般

    • 修正:
      • コンシューマーセクションの無限ロードスピナーの問題を修正しました。
      • バックエンドの改善と依存関係のアップグレードにより、プラットフォームの安定性を向上させました。

    コネクタ

    • APIコネクタ: APIコネクタの信頼性とユーザーエクスペリエンスを向上させるための改善と修正。

    APPs & APIs

    • Supersetテーマ: Superset用の新しいテーマモジュールを導入し、より良いカスタマイズとブランド化オプションを提供しました。
    • 更新: Supersetテンプレートをバージョン6に更新しました。

    Lakehouse Manager

    • パフォーマンス: クエリの安定性とモニタリング機能に関するマイナーな改善。
    • 修正: プロジェクト作成直後のクエリで401エラーを修正しました。

    2026年1月26日

    全般

    • UIリフレッシュ: プラットフォーム全体で Data Catalog を Connectors にリネームし、明確さと一貫性を向上させます。
      • この変更を反映するため、すべてのナビゲーションメニュー、ドキュメントリンク、サイドバーの参照を更新します。
      • 機能は同じままです - これは、データソース接続の中央リポジトリとしてのサービスの目的をより良く表現するための名前の更新のみです。
    • 修正:
      • 現在のプロジェクト使用量に複数のサブセットが表示される問題を修正しました。現在、アプリやAPIと同様に、総消費量が表示される1つのサブセット列のみが表示されます。
      • ポリシータグへの書き込みアクセスを付与できない問題を修正しました。
      • テーブル列を並べ替える際の視覚的なインジケータを追加しました。
      • 全体的なプラットフォームの安定性とパフォーマンスを向上させました。
      • 各種コンポーネントでのユーザーインターフェースの応答性を向上させました。

    Data Processing Engine

    • 修正:
      • DPEメトリクスの過去24時間ビューをより正確に表示します。
      • PySparkアクションの環境変数セクションが欠落していた問題を修正しました。

    ドキュメント更新

    • 「Data Catalog」のすべてのドキュメント参照を「Connectors」に更新しました
    • 新しい命名規則を反映するため、ナビゲーションとサイドバー構造をリフレッシュしました
    • すべてのチュートリアルとガイドで「Connectors」用語を一貫して使用します

    2026年1月12日

    一般

    • 修正:
      • MFA（多要素認証）の検証フローから離れる際に発生していた無限リダイレクトループを修正し、認証体験をよりスムーズにしました。
      • サイドバーで特定のサービスをお気に入りに追加できなかった、組織レベルのユーザーの問題を解決しました。
      • APIダッシュボードの精度を向上させ、数値を小数点以下2桁で切り捨てることで、データの表示をより明確で一貫性のあるものにしました。
      • クォータ管理のエラー処理とユーザー向けメッセージを強化し、クォータ制限に達したり超えたりした際に、より情報豊富なフィードバックを提供します。

    Lakehouse Manager

    • Time Travel: Time Travel機能に保持期間を導入しました。デフォルトでは14日です。ドキュメントを読む.
    • Trino最適化: Trinoのメモリ使用量を最適化し、Out-of-Memory（OOM）エラーを防ぎ、大規模データセットのクエリ安定性とパフォーマンスを向上させました。
    • テーブルメンテナンス: テーブルメンテナンスジョブを本番環境で有効にしました。この毎日自動実行されるジョブは、古いスナップショットと孤立したファイルを削除し、ストレージ使用量を最適化し、データレイクハウスの健全性を維持するのに役立ちます。

    Data Processing Engine

    • 逆ETLアクション: 逆ETLアクションでプロトコルを目的地オプションとしてサポートを追加しました。
    • PySpark Load/Aggregate: クラシックPySparkのロードと集約アクションでXLSファイルの処理に関する問題を修正しました。

    APPs & APIs

    • デプロイ状態: アプリとAPIのデプロイプロセス中のデプロイ状態更新をより正確なリアルタイム情報で改善しました。
    • ログの表示: アプリまたはAPIがデプロイされた際に表示される新しい「ログの表示」ボタンを追加しました。
    • 開くボタン: アプリまたはAPIが完全にデプロイされた後のみ「開く」ボタンを表示し、デプロイ完了前にサービスにアクセスしようとした際に以前表示されていたプロキシエラーメッセージを防ぎます。
    Details

    2025 2025年12月17日

    一般

    • 修正:
      • Lakehouse Manager ExplorerまたはAnalytics Managerでクエリを実行した際に、ブール値がクエリ結果に表示されない問題を解決しました。
      • ジョブメトリクスの7日間と24時間のビューを切り替えた際に、誤ったデータが表示される問題を修正しました。
      • ポリシータグにグループへのアクセス権を付与した後、UIにグループ名が正しく表示されるようになりました。

    Data Catalog

    Lakehouse Manager

    • Time Travel: テーブルにTime Travel機能を導入し、データの過去のバージョンをクエリすることが可能になりました。Time Travelについてさらに詳しく.
    • Explorer: Icebergスナップショットバージョン構文をサポートするために、SQLクエリ機能を強化しました。FOR VERSION AS OF SNAPSHOT_ID]を使用します。
    • Trinoの安定性を向上させ、より信頼性の高いクエリ実行を実現しました。

    Data Processing Engine

    • メトリクス: DPEアクションとワークフローのジョブメトリクスには、タイムアウトした実行を成功したものと失敗したものとともに含め、より包括的なモニタリングを可能にしました。
    • 修正:
      • バケット内の複数のParquetファイルをセグメント化して読み込む際に、複数のインスタンスを並列実行した際に失敗する問題を解決しました。
      • DPEアクションとワークフローの設定 > トリガーでAPI例を表示した際のダイアログボックス内の欠落していたPythonコードサンプルを復元しました。

    2025年12月1日

    一般

    • プロジェクトレベルの検索: プロジェクトレベル内でメニューやセクションを素早く検索するための新しい検索機能を導入しました。この機能にアクセスするには、MacではCMD+K、WindowsではCTRL+Kを使用してください。
    • クォータ: 新しいクォータ機能が組織設定ページで利用可能になり、管理者がリソース割り当て制限を管理できます。クォータについてさらに詳しく.
    • パフォーマンス: プラットフォーム全体のジョブパフォーマンスを向上させました。

    Lakehouse Manager

    • RESTカタログ: Apache Iceberg用の新しいオープンソースRESTカタログサービス（Polaris）をデプロイし、将来の統合（例：テーブルメタデータへのアクセスの強化、より細かいRBAC）に備えました。
    • ポリシータグのACL問題を修正しました。

    Data Processing Engine

    • ノートブック: Python 3.9のノートブックは作成できなくなり、Python 3.13がデフォルトバージョンになりました。
    • 修正:
      • S3Store.bucket_exists()がget_bucket操作中に複数のワーカーでステータスを保存する際にエラーが発生する問題を解決しました。
      • リンクされた環境を使用する際に、数値とブール型を正しくサポートするためにPySparkのリンク環境パラメータ処理を修正しました（以前は文字列値のみ正しく動作していました）。

    2025年11月17日

    一般

    • プロジェクト作成時、互換性を向上させるためにホスト名でアンダースコアを受け付けなくなりました。

    Data Catalog

    • Kafkaコネクタ: データセットへのバッチ読み込みをより高速で効率的に行うためにパフォーマンスを向上させました。
    • メタデータ抽出時のタイムゾーン処理を修正し、より正確なデータ処理を実現しました。

    Data Processing Engine

    • ワークフロー: Force Rebuildオプションを追加し、アクションで以前利用可能だった機能に対応させました（トラブルシューティングやクリーンな再実行を確保するのに役立ちます）。
    • カスタムアクション: Python 3.13をサポートしました。
    • PySparkアクション: リンクされた環境を使用する際に、数値とブール型を正しくサポートするために環境変数の処理を修正しました（以前は文字列値のみ正しく動作していました）。
    • Sparkカスタムアクション: デベロッパー体験を向上させるためにブイラープレートテンプレートを強化しました。

    2025年11月3日

    ⚠️ 必要なアクション ⚠️

    • MFAを使用するフロントエンドアプリケーション: セキュリティパッチにより、プロジェクトレベル認証で多要素認証（MFA）を使用するアプリケーションは手動で更新する必要があります。ユーザーは、フロントアプリのルートフォルダにあるforepaas.jsonファイル内のclient-authority-manager依存関係をバージョン1.5.0に更新し、アプリケーションを再構築して再デプロイする必要があります。

    一般

    • プラットフォーム全体のインフラストラクチャ改善により、安定性が向上しました。
    • セキュリティ: 組織間の切り替え時のトークン回転を強化し、MFA互換性を向上させるために認証機密の長さを増加させました。

    Data Catalog

    • Kafkaコネクタ: より簡単な処理のためにデフォルトでフラット化されたJSONを返すようになりました。
    • 予約語を使用する列は、SQLクエリとテーブル構築の失敗を防ぐために_rサフィックスで自動的に名前が変更されます。

    Data Processing Engine

    • Jupyter AI拡張機能: ノートブックには、会話型アシスタントのためのJupyter AI拡張機能が含まれるようになりました。OVHcloud AIエンドポイントキーで設定する必要があります。
    • ノートブック:
      • 非同期の起動後プロセスにより、起動時間を改善しました。
      • 新しいリソース使用量メトリクス（CPU、メモリ、ストレージ）が表示されるようになりました。
      • 既存の依存関係の上書きを防ぐ問題を修正しました。
      • 例ノートブックとブイラープレートを更新しました。
      • Sparkバージョン3.4.4と3.5.5との互換性問題を解決しました。

    Lakehouse Manager

    • SDK更新: 既存の物理テーブルから論理オブジェクトを作成するための新しいcreate_from_physical](/ja/developers-python-sdk-connect-dataset#create_from_physicaltable-datasetdefault_dataset-kwargs)メソッドを追加しました。
    • 設定のインポート時のテーブルステータスの正しい設定により、構成インポートの安定性を向上させました。

    Analytics Manager

    • Trinoのメモリ不足問題を修正し、クエリのパフォーマンスと安定性を向上させました。

    APPs & APIs

    • 上記のセキュリティパッチ以外、このリリースではこのセクションに特定の更新はありません。

    ドキュメント更新

    • チュートリアルハブ: 以前のチュートリアルセクションを置き換え、プロジェクト設定、データインゲスト、変換、エクスポート、Trinoによる分析、ビジネスインテリジェンスなどの明確なカテゴリに学習資料を整理しました。
    • Jupyter AI拡張機能: Jupyter AI拡張機能の組み込みガイド、OVHcloud AIエンドポイントキーで設定し、ノートブックで会話型アシスタントを使用する方法を説明しています。
    • SQL変換ガイド: ノートブック上のデータプラットフォームでSQLベースのデータ変換を実行する方法を示すステップバイステップの例を提供します。
    • SDKリファレンス: 新しいデータセットコネクターメソッドで更新され、今後のリリースでさらに更新が予定されています。
    • リンク修正: ドキュメント全体の複数の壊れたリンクを修正し、ナビゲーションを改善しました。

    2025年10月20日

    一般

    • プラットフォーム全体の依存関係をアップグレードし、安定性とセキュリティを向上させました。
    • Power BIコネクタがプロジェクトURLを共有する際に間違ったサブドメインを返す問題を修正しました。

    Data Processing Engine

    • ロードと集約アクションのデフォルトSparkバージョンを3.5.5に更新しました。
    • Pandas 2.xとSQLAlchemy 2.xの最新バージョンにSDKを更新し、ノートブックの互換性を向上させました。
    • Python 3.13をサポートし、更新されたベース、PySpark、TensorFlow、DataScienceノートブックイメージを追加しました。
    • 各ノートブックイメージに新しい例ノートブックが含まれるようになりました。

    Data Catalog

    • JSONアップロードにNDJSON形式をサポートしました。

    2025年10月6日

    ⚠️ 必要なアクション ⚠️

    • 2025年10月6日以前に構築されたApache Superset（SQLiteテンプレートを使用）: クライアントは互換性とサポートを確保するために環境を再構築して再デプロイする必要があります。
    • 2025年10月6日以前に構築されたフロントアプリケーション: クライアントはforepaas.jsonでSDKをバージョン1.3.0に更新し、アプリケーションを再構築して再デプロイする必要があります。

    一般

    • SSOログインフローを改善し、適用可能な場合のみ自動プロビジョニングオプションを表示します。
    • UIのナビゲーション、読み込み、マルチボタンホバーの問題を修正しました。
    • データベースコネクタには警告とドキュメントリンクが表示されるようになりました。

    Data Processing Engine

    • PySparkアクションと集約アクションの信頼性に関する問題を修正しました。
    • OracleとPolarコネクタを更新し、互換性を向上させました。
    • 複数のソースがある場合に目的地を変更する際の新しい警告を追加しました。

    Lakehouse Manager

    • ジョブエンドポイントのアクセス権が不足している問題を修正しました（ユーザーは明示的な権限が必要です）。
    • 安定性とパフォーマンスを向上させました。
    • メタデータをより効率的に処理するためのMetastoreサービスを追加しました。
    • 増分更新時の論理属性構築問題を修正しました。
    • オープンソースREST互換性のためにPolarisカタログをデプロイしました。

    Analytics Manager

    • エンドポイントのACL関連制約を修正しました。
    • Trinoカタログ互換性を向上させるために構成サービスを更新しました。

    Apps & APIs

    • 自動デプロイの問題を修正しました。
    • Supersetビルドを最適化しました。
    • ストアテンプレートとSDKモジュールを更新しました。

    2025年9月22日

    一般

    • マイナーバグ修正と改善

    2025年9月8日

    一般

    • エラー処理とログのサニタイズを改善し、トラブルシューティングをよりスムーズで安全にしました。
    • Log Explorerの無効なパラメータによるエラーを修正しました。

    Data Catalog

    • OVHAPIコネクタを強化したV2互換性で改善しました。

    Data Processing Engine

    • Python環境をv3.13.7に更新し、セキュリティと互換性を向上させました。
    • デバッグを容易にするためにログを強化しました。
    • PySpark実行の信頼性を向上させ、ワークロード実行中の警告とエラーを減らしました。
    • SQL Serverインストール依存関係の問題を修正し、よりスムーズなデプロイを確保しました。

    Lakehouse Manager

    • 構成のインポート時のエラーメッセージ処理を改善し、トラブルシューティングを簡素化しました。
    • Lakehouseクエリサービス全体で安定性を向上させました。

    2025年8月25日

    一般

    • Consumersは現在、Lakehouse Managerに移動されました。
    • Lakehouse Managerの「すべて込み」ビルドアクションのログを改善しました。
    • 「すべて込み」アクションがメタデータ更新に成功したと報告する（メタ更新成功）が、結果として-1を返す問題を修正しました。

    2025年8月11日

    一般

    • Trinoバージョンをv461からv476にアップグレードしました。
    • PowerBIコンサマーが使用可能になりました。使用方法のガイドはこちらです。
    • DPEアクション/ワークフロー/環境の編集アイコンが表示されないマイナーな問題を修正しました。

    2025年7月28日

    一般

    • Data Processing EngineのアクションのACLを改善しました。
    • FOCUSとSupersetを使用したFinOpsユースケースの新しいチュートリアルが利用可能になりました - こちら。

    2025年7月15日

    一般

    Data Processing Engine

    • ノートブックの使用量とパフォーマンスを監視するための新しいメトリクスを追加しました。
    • ノートブックのインポート/エクスポート体験を改善し、使用性を向上させました。
    • PySparkモジュールとPySparkユースケースのドキュメントを改善し、分散処理を活用しやすくしました。
    • 以前欠落していたData Processing Engine（DPE）アクションの包括的なドキュメントを追加し、利用可能なガイドを拡張しました。

    UI / プラットフォーム

    • Log Explorerがウィンドウの下部を正しく表示しない問題を修正しました。
    • 複数のユーザーが同じDPEにアクセスした際のWebSocket問題を解決しました。
    • 現在、編集メニューを通さずにウィジェットを直接追加できます。
    • DPEノートブックスインターフェースを更新し、よりスムーズな体験を提供しました。
    • S31互換ストレージは、一貫性のためにリージョンフィールドを自動的に小文字に変換します。

    2025年6月30日

    一般

    • プロジェクトのホーム: "APPLICATION SERVICES"タイルを更新し、"Apps"と"APIs"タイルを統合しました。
    • MFAとのOAuth統合を改善しました。

    Data Processing Engine

    • すべてのアクション: トラブルシューティングとクリーンな再実行を確保するためのForce Rebuildオプションを追加しました。
    • PySparkアクション: 適切な「Spark Log Level」の選択を追加しました。
    • PySparkカスタムアクション: PySparkバージョン（現在3.3.2、3.4.4、3.5.5）の選択を追加しました。

    Lakehouse Manager

    • 各種最適化とバグ修正

    Control Center

    • Logs Explorerの改善
    • Jobs Central: 過去30日間の表示を修正

    2025年6月9日

    Data Processing Engine

    • PySpark Load: バケットから複数のファイルを読み込むことを許可

    Control Center

    • Logs Explorer: ログの最後の1秒が表示されない場合の修正

    2025年5月26日

    Data Catalog

    • OVH APIソースにJSONPathサポートを追加し、データナビゲーションを簡素化しました。
    • OVH APIソースのパフォーマンスを向上させ、データアクセスを高速化しました。
    • OVH APIソースで複数のエンドポイントを管理しやすくしました。

    Data Processing Engine

    • 新しいアクション - テーブルをソースにエクスポート: レイクハウスから選択したテーブルを外部データソースにエクスポートします。
    • ジョブ詳細のTime Breakdownビューを修正し、ジョブパフォーマンスに関する正確な洞察を提供します。
    • 特定のアクションで編集ページを離れる際にページを更新することなく、ユーザーが編集ページを離れるのを防ぐ問題を解決しました。
    • ノートブックを停止する際に保留中のステータスを表示し、ノートブックの使用性を向上させました。
    • より良いモニタリングのためにメトリクスを強化しました。
    • パフォーマンスと信頼性を向上させるためにSpark処理を最適化しました。
    • デバッグとモニタリングのためにSparkログレベルを調整しました。
    • Logs Explorerの開始日が正しくない問題を修正し、ジョブの正確な追跡を確保しました。
    • 過去24時間のメトリクスが不完全に表示される問題を修正し、正確なモニタリングを確保しました。
    • 読み取り専用サポートを含むノートブックアクセス制御を再構築し、より良いコラボレーションを実現しました。

    Analytics Manager

    • クエリメニューインターフェースを改善し、メインページにビジュアルまたはSQLモードが明確に表示されます。
    • バーチャル属性をサポートするクエリの処理を強化し、信頼性の高いパフォーマンスを確保しました。

    Lakehouse Manager

    • 属性が多いテーブルをコピーした際にエラーが発生する問題を修正しました。
    • 物理ビルド停止時のエラーを解決し、よりスムーズな操作を実現しました。
    • メタデータ抽出を標準化し、データの一貫性を向上させました。
    • ジョブタイプごとの物理ビルドステータスチェックを追加し、モニタリングを改善しました。

    2025年5月12日

    一般

    • OVH APIコネクタを使用した請求分析の新しいチュートリアルを追加しました。

    Data Catalog

    • UTCタイムゾーンの日付時刻文字列の処理を改善しました。
    • ストリーミングソースのアナライザーを改善しました。
    • OVH APIコネクタを改善しました。
    • Direct Queryを使用し、Trinoとの統合を強化したPostgreSQLソースの処理を改善しました。

    Data Processing Engine

    • Python SDK: パッケージboto3 < 1.36.0を修正しました。
    • ⚠️ 注意: 互換性の理由から、カスタム依存関係にboto3ライブラリを含めないでください。

    2025年4月28日

    一般

    • ログインページのテキストを改善し、より良い体験を提供しました。
    • チュートリアルとドキュメントはホームページから新しいタブで開くようになりました。
    • Analytics ManagerとSQLクエリ画面のテキストを更新しました。
    • 組織招待を簡素化し、「組織を作成」オプションを削除しました。
    • ポリシータグリストで検索する際の偶発的な問題を修正しました。
    • ノートブック内のアクションリンクを修正し、ユーザーの権限をより正確に反映させました。
    • 組織/プロジェクト招待の管理時のユーザーリストの可視性を向上させました。
    • Control Centerのログ表示を改善しました。

    Data Processing Engine

    • 高度モードのツールバーアイコン表示を修正し、使用性を向上させました。
    • ノートブッククラッシュ後のディスク復旧を改善し、安定性を向上させました。

    Lakehouse Manager

    • データセットステータス更新を改善しました。
    • 物理ビルドのパフォーマンスを向上させました。

    2025年4月14日

    一般

    • 組織ページとIdentity Access ManagerのUIに複数の修正を実施しました。

    Data Proessing Engine

    • ファイル転送アクションを修正しました。
    • ログにアクションの名前を追加し、アクション/ワークフロー/ジョブビューでアクションのIDのみが表示されていた問題を修正しました。
    • アクション/ワークフロー/ジョブビューのログの可視性を修正しました。

    Lakehouse Manager

    • データセット作成時間を改善しました。
    • Trinoが利用できない場合のExplorerの処理を改善しました。

    Control Center

    • モニタリングビューの表示を修正しました。

    2025年3月28日

    一般

    • データセット作成フローを強化し、よりユーザーフレンドリーな体験を提供しました。
    • ポリシータグに関連するマイナーバグを修正しました。
    • Control Centerログが正しく表示されない問題を解決しました。

    Data Processing Engine

    • PySparkアクションのログを強化し、トレース可能性とデバッグを改善しました。

    • 複数のエンドポイントをより良く処理するためにOVHcloud APIコネクタを改善しました。

    • ノートブック:

      • Python 3.11をサポートしました。
      • 新しいData ScienceとTensorFlowノートブックタイプを導入しました。

    2025年3月18日

    一般

    • ドキュメントは現在、https://docs.dataplatform.ovh.net/で利用可能です。
    • 大文字と小文字を混在させたログインの処理を改善しました。
    • 一部のエラーメッセージの可読性を向上させました。
    • プロジェクトが準備完了したメールを更新しました。
    • UI内のすべてのBETA参照を削除しました。

    Data Processing Engine

    • UIとのイベント交換をストリームライン化しました。
    • ノートブック: Data Platform Python SDKを更新しました。

    Lakehouse Manager

    • すべて込みアクションを改善し、属性名をより良く処理しました。

    さらに詳しく

    当社のソリューションを実装するためのトレーニングや技術的なアシスタンスが必要な場合は、営業担当者にお問い合わせください、またはこのリンクをクリックして見積もりを取得し、当社のプロフェッショナルサービスの専門家にプロジェクトのカスタム分析を依頼してください。

    専用DiscordチャネルでData Platformを構築するチームと直接質問し、フィードバックを共有し、交流してください。

    OVHcloudサービスについてサポートが必要な場合は、ヘルプセンターでリクエストを作成してください。

    ユーザーコミュニティに参加してください。

    1: S3はAmazon Technologies, Inc.の商標です。OVHcloudのサービスは、Amazon Technologies, Inc.によってスポンサーされ、承認され、またはその他の方法で提携しているものではありません。