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2018年2月10日のブックマーク (4件)

  • 東京リージョンの新しいアベイラビリティゾーン「ap-northeast-1d」がリリースされました。 | DevelopersIO

    はじめに AWSチームのすずきです。 AWS東京リージョンの新しいアベイラビリティゾーン(AZ)として「ap-northeast-1d」がリリースされました。 新しいAZ「ap-northeast-1d」にEC2インスタンスを起動する事ができましたので、紹介させていただきます。 Amazon Web Services ブログ: 東京リージョンに新たにアベイラビリティゾーンを追加 VPC設定 VPCダッシュボードを利用して、「ap-northeast-1d」のサブネットを追加しました。 サブネットの作成 「ap-northeast-1d」 利用の指定 VPCとして「デフォルトVPC」を選択、アベイラビリティゾーンとして「ap-northeast-1d」を指定しました。 確認 「ap-northeast-1d」サブネットが作成されました。 IP自動割り当て設定 他のデフォルトVPCのサブネット

    東京リージョンの新しいアベイラビリティゾーン「ap-northeast-1d」がリリースされました。 | DevelopersIO
    JHashimoto
    JHashimoto 2018/02/10
    "各AZで起動したEC2インスタンスに「mtr」をインストールし、Googleが提供する公開DNS(8.8.8.8)への経路と応答を測定しました。"
  • 東京リージョンに新たにアベイラビリティゾーンを追加 | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ 東京リージョンに新たにアベイラビリティゾーンを追加 日 東京リージョンにて、新たにアベイラビリティゾーンを追加しました。東京リージョンは、追加のアベイラビリティゾーンを合わせ、4つのアベイラビリティゾーンになりました。 AWSは、世界中に18の物理的なリージョンと51のアベイラビリティゾーンがあります。日追加されたアベイラビリティゾーンは、シンガポールリージョンに続き52番目となり、東京リージョンでAWSのクラウドコンピューティングをご利用の10万以上のお客さまにご利用いただけます。 アベイラビリティゾーンは、自然災害やデータセンター単位の障害などビジネスに影響を与えるリスクを最小化するよう地理的に影響を受けない十分離れた場所にあり、フェイルオーバーを実現し事業継続性を確保できるインフラストラクチャです。各アベイラビリティゾーンは、独立し

    東京リージョンに新たにアベイラビリティゾーンを追加 | Amazon Web Services
    JHashimoto
    JHashimoto 2018/02/10
    “アベイラビリティゾーンは、自然災害やデータセンター単位の障害などビジネスに影響を与えるリスクを最小化するよう地理的に影響を受けない十分離れた場所にあり、”
  • GraphQLを導入してみて得た知見と雑感。GraphQLはタイタニックの救命ボードになりえるかも - Qiita

    GraphQLは実装内容に合えばタイタニックの救命ボードのように混沌から救い出してくれる。だからと言って全てのプロジェクトがタイタニックな訳ではないので、使い所が合わなければそんな救命ボードにもあまり意味は無い、という話。 先日、個人開発して公開したプロジェクト「node-node-node」のバックエンドはRails APIGraphQLを使っていて、このプロジェクト内容に対しては最高の親和性を発揮してくれた。 GraphQLのメリットを一言で言えば「クライアント=サーバー間での複雑なトランザクション処理の全てをGraphQLが吸収してくれる」ということに尽きる。ややこしい技術の詳細を書いたところでメリットはこれ以外に無い。 /usersや/postsというそれぞれのエンドポイントにリクエストを投げていたのがRESTful。 GraphQLにするとエンドポイントを気にすることなく「これ

    GraphQLを導入してみて得た知見と雑感。GraphQLはタイタニックの救命ボードになりえるかも - Qiita
    JHashimoto
    JHashimoto 2018/02/10
    “GraphQLの作者Lee Byron氏も言うように「なんでもできるGraphQLだが、GraphQLはできるだけ薄く保つのがいい」と。GraphQLの責務と役割はquery(RESTfulのGET)とmutation(POSTもしくはPATCH)だけであって、それ以外は無い。”
  • Amazon Redshiftを使用した高性能ETL処理のベストプラクティス Top 8 | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ Amazon Redshiftを使用した高性能ETL処理のベストプラクティス Top 8 ETL(Extract、Transform、Load)プロセスを使用すると、ソース・システムからデータ・ウェアハウスにデータをロードできます。 これは、通常、バッチまたはほぼリアルタイムのインジェスト(挿入)プロセスとして実行され、データウェアハウスを最新の状態に保ち、エンドユーザーに最新の分析データを提供します。 Amazon Redshiftは、高速でペタバイト規模のデータウェアハウスであり、データ駆動型の意思決定を簡単に行うことができます。 Amazon Redshiftを使用すると、標準的なSQLを使用して、費用対効果の高い方法で大きなデータを洞察することができます。 StarおよびSnowflakeスキーマから、分析クエリを実行するための単純化

    Amazon Redshiftを使用した高性能ETL処理のベストプラクティス Top 8 | Amazon Web Services