イギリスの人気ロックバンド「オアシス」は、中心メンバーのギタリスト、ノエルとボーカル、リアムの兄弟の不仲から2009年に解散しましたが、去年8月、再結成し、イギリスなどでコンサートツアーを行うと発表していました。 また、街のショッピングセンターには、兄弟をモチーフにしたアート作品も展示され、訪れた人たちはポーズをとりながら笑顔で記念撮影をしていました。 7万人以上を収容できる会場にもコンサート前には多くのファンが集まり、このうち、カーディフ近郊から訪れた40代の男性は「とても興奮している。『オアシス』は私にとって人生のサントラだ。再結成で彼らをもう一度見られるのは幸運だ」と話していました。 イギリス中部マンチェスターで1991年に結成された「オアシス」は、これまでに7000万枚以上のアルバムが売れるなど、現在も世代を超えて支持されています。 コンサートはイギリスに続いてアメリカなどでも予定

今回は AWS Lambda 一式の管理を、GitHub と AWS CodeBuild を用いて実装する内容で、コード込みでダラダラと説明する回です。 ぶっちゃけ、この程度の内容はいまや AI を利用すればザックリ全体を構成したり、細かいパーツを組み上げるだけになるので、記事としての価値はだいぶ下がってきたように思いますが、まぁ趣味みたいなものなので気にせず参りましょう。 目的と要点 今回の内容は、目的も実装方法も誰かに必ずしもちょうどフィットするわけではなく、ところどころで様々な選択と手法があると思いますので、１つの事例として捉えつつ各々の環境用に考察と実装をしていただければ、という感じになっています。 まず目的としては、 Lambda を Python で動かし、バージョン更新を容易にする Lambda コードは GitHub プライベート・リポジトリで管理する Lambda は A

ITシステムには目的がお役所的なモノからゲームまで様々あり、日頃から触れる中には扱いづらいとか体感が悪い、といったイマイチな品質の存在を感じることがあります。 これは常識的に考えてこうなってれば嬉しい、という最低限の品質を超えていれば良いとも言えるところで、その常識について軽く掘り下げてみる次第です。 常識的な品質とは テキストが読みづらい・データの入力や操作がしづらい・無駄に感じる作業や待機時間がある、といった不満はシステムのリリース初期によく見られるモノで、多くは徐々に改善されてまともなサービスになっていきます。 こういった悪い品質のほとんどは端的に表すと『扱いづらさ』と表現できます。扱いづらさを感じつつも利用しているうちに、そのストレスが積み重なり、次第に利用する継続力が失われていくので、些細なポイントでも初期の感想や長い目で見た体感に大きな影響があるとして取り組むべきです。 ITシ

このように更新の激しいデータベースの場合、I/O 費用が結構高くなるので -$1700/月 くらいのコスト削減になることは珍しくありません。当然ですが、この３つの条件はサービスや Auroraクラスタによって異なるので、こういう風に整理して計算してみましょうという例に過ぎません。 インスタンスとデータ容量の費用が上昇する分を、I/O 費用で相殺以下にできるかがポイントなので、まずは Cost Explorer でグループ化の条件を「使用タイプ」にして Aurora:StorageIOUsage の費用を確認するところから始めましょう。 I/O の使用量 負荷試験時などサービスのリリース前においては、正確に I/O リクエスト数を予想することは難しいです。そのため、リリースやアップデート前後において、標準からI/O最適化へ、I/O最適化から標準に変更することを視野に入れておくとよいです。 変

RDS Proxy はリリースして４年以上経過（Amazon RDS Proxy が一般提供開始）しましたが、そこまで一般的な情報は多くないのと、自分の整理の意味を込めて適度に吐き出しておきたいと思います。 用途はいくつかある中で、今回は単純な負荷に対するスケーリング対策としての内容となります。今年最後の記事なのに想像込みの部分もあって絞まらないかもですが、お手柔らかにお願いします。 はじめに RDS Proxy は便利な可能性を提供してくれるものですが、ただ導入しただけで幸せになれる類のものではありません。どのような仕組みであり、なぜ効率が良くなり、どのように扱えばよいのか、について正しく理解しようとする姿勢が必要なのは、他のシステムと同じです。 基本的な情報についてはリンクを置いておきますので、そちらに任せるとして、ここではそういう情報を一見しただけではわからなそーな部分についてまとめ

前記事 AWS ECS Fargate Autoscaling の実戦的な基礎知識 の続きというか派生的なところで、こんな監視項目がこんな理由でえぇんちゃうん、という基礎知識的なお話です。 当ブログでは『監視よければ全てヨシ！』という格言を推していますので、監視の仕込みをサボっている人は今からでも頑張っていきましょう。 はじめに もともと書くつもりでいた本タイトルは、公式からこのドキュメントが出たことで、ゴミ箱行きかと思いました。 推奨アラーム – Amazon CloudWatch > Amazon ECS んが、まぁ所詮はドキュメントということで、ここではもう少し実戦に寄り添う形でまとめていければと思います。 あったら嬉しい監視項目をカテゴリごとに整理しつつ、その理由やら補足情報によって、楽しく監視できるようにしていきたいところです。合わせて読みたいところとしては、この辺もどうぞ。 ミ

Autoscaling については過去に何度か書いているのですが、今回は ECS Fargate について少し掘り下げつつ整理してみたいと思います。 仕組みとしては難しくはなく、わりと雑な理解度でも動くっちゃ動くとはいえ、リソースとしての重要度は高い箇所であり、正しく理解するとより関連箇所の最適化が見込めるところでもあります。 概要 ECS は on EC2 で動かすと、インスタンスとタスクの二段階での Autoscaling になるところが、Fargate だとタスクのみで考えられる簡素さが強みです。 ECS Service のタスク群に対して、特定の条件（主に平均CPU使用率）を満たした時にタスク数を自動的に増減することで、負荷対策とコスト削減という目的を達成しつつ、運用者が基本は放置できることになります。 ただ、それだけの理解では浅すぎるので、増減における詳細やリスクなどについて把握

回数上限 便利な代わりといってはアレですが、検索回数が１ヶ月あたり 10000 回に制限されています。 Resource Explorer のクォータ – AWS Resource Explorer 定期処理で実行した場合、 １分に１回なら月に 44640 回、 ５分に１回なら月に 8928 回、 60分に１回なら月に 744 回、 となります。仮に５分毎だとしても、１種類の処理で９割を使っちゃうので、複数種類の処理で使うことは難しくなってしまいます。 この対応策として最初の思い浮かぶのは、当然クォータから上限引き上げの申請をすることですが、現在はこの項目の上限増加は対応していません、という返答が返ってきます。 もし上限に達してしまった場合は、その月はもう検索ができないので、来月を待たなくてはいけなくなります。自分の場合は、１日の 10時台 にリセットされました。 こういうタイプの詰み方っ

ECS Fargate の ARM64 版は長らくスポットが使えませんでしたが、ようやくやってきました。 利用するにあたって、いくつかポイントと注意点があるので、ザックリと把握しつつ自分用にどう構成するかを考えていく感じになると思います。 はじめに リリースや価格についてはこちらにまとまっています。 [アップデート] Fargate Spot で AWS Graviton ベースのコンピューティングがサポートされました | DevelopersIO 東京だとオンデマンドに比べて 62% OFF くらいです。前は Blue/Green の場合にスポットを利用できませんでしたが、今は解消されドキュメントからもその記述は消えています。 落ちやすさはまだわかりませんが、EC2 の例だと X86 より ARM64 の方が安定している雰囲気があるので、Fargate においても速い・安い・安定を期待で

最近、システム開発はこうあるべきだよなって考えていたのと、他所のエンジニアリング文化についての記事を見たことから、自分にとっての今の理想と現実の間について整理して吐き出しておきたくなりました。 所詮理想ではあるものの、自身の環境におけるベストに近づけようとする思考や、ベストに程遠い状況を認識する、ということには意味があるのではないかと思う次第です。 はじめに 自分は100％WEB系出身ですが、全く異なる文化である SIer 方面のお話を読むのはわりと好きで、これらは興味深く読ませてもらいました。 誰も教えてくれないSIの本質、SIerの世界観 日本のSIerの技術力の低さの要因から考えるアメリカソフトウェアの強さ – きしだのHatena プログラミングが設計作業であるという話 – きしだのHatena ソフトウェアの「詳細設計書」とはなんなのか – きしだのHatena だいたい SIe

1975年宮城県生まれ。元SEでフリーライターというインドア経歴だが、人前でしゃべる場面で緊張しない生態を持つ。主な賞罰はケータイ大喜利レジェンド。路線図が好き。（動画インタビュー） 前の記事：ギガファイル便の人に「なんで無料なんですか？どういうことですか？」と聞く ＞ 個人サイト 右脳TV ライターwiki お世話になったお礼を言いたくて 訪れたのは東京都墨田区にある五十畑工業株式会社。創業は1927年（昭和2年）。まもなく創業100年の老舗である。 五十畑工業株式会社。すぐそばには東京スカイツリーがそびえ立っているが、こちらのほうが先輩だ。 三代目社長の五十畑雅章さん（中央）。雅章さんの長男で企画室の勝通（かつゆき）さん（左）と、次男で営業企画部の和德（かずのり）さん（右）にお話を伺いました。 この取材が決まったときから、どうしても確認したいことがあったのだ。 我が家の2人の子どもたち

コンテナの話（AWSコンテナ系アーキテクチャの選択肢を最適化する）をした時にメンテナンス画面の表示についても軽く触れました。 改めて整理すると他にもいろいろあるということで、上から順に超ザックリと並べていきたいと思います。一応 AWS でを想定していますが、一般的な方法論でもあるので、どこだろうと何かしらの足しにはなるかもです。 条件 どのようなメンテナンス状態にしたいかによりますが、満たすべき条件はおそらくこのようなものがありますよ、ということで整理します。 １回の変更操作で、一括したメンテインを保証すること 管理者はメンテにならず通常アクセスする手段があること メンテ機能の仕込みによって悪影響がないこと 希望するメンテ用レスポンス内容を実現可能であること 静的 or 動的 Status Code 503 Content-Type レスポンス・サイズ 例えば DNS のレコード値を変更し

自身の過去の成長過程と現在の環境を思い浮かべたときに、得やすいもの得づらいものの違いを強く感じ、良好な成長のために一考してみた次第です。 といっても既にある Tweet のセルフまとめに、思い出と昔話なポエムを追加したようなチラ裏回です。 時代の変遷によるステータス変化 要約すると、現代は技術力の向上に必要な環境と既定路線があって向上速度が早いのに対し、昔（2010年以前とか）は頭を悩ませまくって乗り越えるべき壁が大量にあったおかげで解決力は相当鍛えられたよねってところ。 個人的には誰であれ、今！自分が！解決しないと！詰んでしまう!! てかもう詰んでるだろコレ!!!! って状況でひたすら悩んでから、寝て起きたら解決したよぉ！みたいのを体験してほしいし、一度は死の淵まで行ってこいって思っている — 外道父 | Noko (@GedowFather) July 17, 2024 これについて、

公式の説明による大きな変化点は、 Graviton 2 → 3 の時は、性能25％UP で費用6％UP、Network/EBS 帯域幅が向上、 Graviton 3 → 4 では、性能30%UP で費用10％UP、最大スペックが３倍、 に加えて、細かいところでも色々少しずつ向上しているという感じです。 特にスペック３倍は、データベース用途におけるスケールアップが強力で、一時的な緊急負荷対策としても強いし、クラスタデータを３分割するくらいなら１クラスタで分割なしで貫けばいいじゃない、など安定と選択の幅が広がるのは間違いないでしょう。 ベンチマーク それでは、疑り深い外道父さんによる、いつもの Phoronix による検証です。 今回は R系 という点と、あまり古いのと混ぜると共通成功テスト数が減ってしまうことから、R6g, R7g, R8g での比較としています。C7i 以前なども知りたけれ

数値上はこうなるものの、意図的な短期的メンテナンスや、意図しない障害でも１回あたりの期間が短ければ、その期間に積まれるはずだった売上は、その復帰後に売り上がる場合も多いでしょう。その辺りは、ユーザーの信頼を損なわない方法や運用を心がけることで、十分に埋められる可能性を含む性質です。 しかしこれが、あまりに高頻度であったり長期間になると、その復帰後に停止期間分を含めた売り上げにならず、そのまま機会損失となる可能性が高まります。いわゆるユーザー離れというやつです。その損失だけで済めばまだマシで、普通に考えればその後に想定していた売上も減少し続け、元に戻すには相応の時間と労力を伴うでしょうから、数値以上の痛手となるはずです。 こう考えていくと、運用関係者が健全であれば、無理に100％の可用性を目指さず少なくとも合計99％以上となる停止猶予を持たせた運用とし、数日を跨ぐような連続した長期間の停止だ

まいど AWS の犬が、少々 Azure に触れてみましたので、絵は描かずに基礎知識の整理と共有だけしていきたいと思います。 全然ド素人な状態なので、なにかしら間違ってたり不足していると思われますが、同じようにイチから調べる人の足がかりにでもなれば、くらいの質感で進めていきます。 はじめに 今のところ少々用事があっただけなので、これから Azure を掘り下げるぞとか、Azure の犬になるぞ、とかは考えていなく一発ネタで終わる可能性が高いです。雑なメモをブログに起こして、いったんの区切りとする個人的な清書のため、詳しくはちゃんとリンク先のドキュメントなどを読んでくださいませ。 さて、AWS に似たパブリッククラウドはいくつもあり、Azure もその１つです。公式ドキュメントに何箇所も AWS との比較が出てくるくらいには、Azure も AWS を意識しています。 例）AWS サービスと

幼い頃から色々子どもに教えてきて、今は中学生の１年間が経過したところで、学習環境について整理してみます。 特に前記事で書いた インプットのすゝめ | 外道父の匠 に繋がるところで、学習の軸となるインプット・ソースについては誰しも一考の余地アリなのではと思っています。 学習の目的 これは家庭によって異なるところなので、目標地点はどこでもいいとしても、少なくとも何もやらないとか、漠然とヤレって指示するよりは目的や目標があったほうが親子ともに良いと思います。 小学生なら通知表の『とてもよい』が 2/3 以上とか、中学受験に合格するとか。受験については過去に振り返りをしています。 都内における中学受験の感想戦 | 外道父の匠 中学受験における検討項目 | 外道父の匠 中学生なら通知表を良くしたり、期末テストや全国テストでより上位を狙うとか、高校受験があるならその合格へ、と。 学習において重要なのは

絶賛成長期にあるだろう若手エンジニアは、どういう流れで自身の成長を促したら良いのだろうか、とふと思いつつ口頭で説明してみたけどよくわからんくなったので整理してみたいお気持ちです。 当ブログではアウトプットの効用みたいなものは書いてきましたが、インプットそのものについてはお初なので、自身を振り返る良い機会にもなりそうです。 はじめに これは私が二十数年間、プログラマー・インフラ・SRE といったエンジニアとして通ってきた中で、どのようにインプットをしてきたかを整理してみるチラ裏です。 自分は一般(?)と比べれば少々特殊な経歴で、情報学を学んだことも、新卒研修を受けたことも、IT系資格も、転職したこともない…… ほぼ独学による野良エンジニアとして生息してきましたので、あまり参考にはならないかもしれません。 それでも一応長く生き抜いてきたエンジニアの経験として、インターネットに数多くある参考例の

リクエストヘッダに『Accept-Encoding: gzip』を含む場合、クライアントが「gzip圧縮して返しても大丈夫よ」って言ってるので、サーバー側はレスポンスを返す際に条件を満たしていれば、レスポンス・ボディ部分を圧縮した上で、レスポンス・ヘッダに『Content-Encoding: gzip』を付与して「gzipで圧縮しておいたよ」と返します。 WEBサーバーに限らず、CloudFront といった CDN も同等の機能を持っていて、圧縮メリットがあると判断した場合は有効にしておくとよいでしょう。 圧縮ファイルの供給 – Amazon CloudFront 圧縮の目的 ここはエンジニアとしての話というても、自宅パソコンでも何かしら圧縮機能は使っているでしょうから、説明は不要でしょうが…… メインは容量の縮小、次いで複数データを１ファイルにまとめる、ってところで今回は容量縮小を”手

日々何気なくお世話になっている VPC 含むネットワークは、ちゃんと理解しようとすると思ったより多い情報量と、それに対するパターンの経験が必要になります。 私自身、正直ネットワークのお話は好きじゃないのですが、現行の事情を踏まえてこの辺の基本と雑学を振り返っておくと、技術力のベースが整ってよろしいのではと思って整理することにしました。 はじめに 新年度なので、学習教材シリーズです。今回はネットワーク周りで、基礎に味付けするような内容です。もしかしたらお嫌いなジャンルでしょうか、でも少しだけやりましょうそうしましょう。 関連情報としては、このあたり。 公式 ENOG81: AWSのIPv6とPublic IPv4のおはなし – Speaker Deck Amazon VPC とは? – Amazon Virtual Private Cloud 外道父の匠 AWS VPCルーティングの基本から