あけましておめでとうございます。 BASE BANK株式会社でソフトウェアエンジニアをやっている東口(@hgsgtk)です。 2018年末から年明けにかけて、EKSが東京リージョンに来たりAWSからのリリースが賑わいを見せていますが、その中から、AWS Fargateの次の新機能を実際のプロダクトに適用しました。 AWS Fargate プラットフォームバージョン 1.3 でシークレットのサポートを追加 これを期に、コンテナアプリケーションにおける設定情報を扱う考え方・それを実現するためのAWSのサービス構成と得られた利点についてまとめてみようと思います。 目次 設定情報の扱いに対する要件 コンテナベースの設計思想・原則 ECS(Fargate)を用いる場合の設定情報の扱い方 設定情報の扱いに対する要件 開発背景 BASE BANK社では、即時に資金調達ができる金融サービス「YELL BA
by Prostock-studio Apple Payが小型のNFCタグでの決済に対応することが発表されました。これにより、小さなタグ入りのステッカーにiPhoneなどのApple Pay対応端末を近づけるだけで決済が完了するようになります。 Apple announces support for Apple Pay NFC stickers, partners with Bird scooters and more - 9to5Mac https://9to5mac.com/2019/05/13/apple-announces-support-for-apple-pay-nfc-stickers-partners-with-bird-scooters-and-more/ Un tag NFC signé Apple pour payer facilement et très rapid
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 本日AWS LambdaでNode.js v10が利用できるようになりました!!。Lambdaのドキュメントを見るとNode.js 10のOSがAmazon Linux 2になっていました!これはランタイムの中身の違いを確認せねばと思い、中身を覗いてみました。 Building Lambda Functions with Node.js Lambda Node.js 10のランタイム ドキュメントの英語版を見るとランタイムの説明として以下の記載があります。Node.js 10ではOSがAmazon Linux 2に変更されています! Name Identifier Node.js Version AWS SDK for JavaScript Operating System 現在Lambdaのコードを変更できるNode.jsのランタイム
ここで述べるのは、脆弱性が生まれにくいWebアプリケーションを構築するために設計段階、あるいはそれ以前の段階で考慮しておくとよい事項の例である。 (1) 開発環境の選択 1) プログラマが脆弱性をつくり易い環境を避ける 今日のWEBアプリケーション開発環境は、プログラミング言語の処理系に加えて、開発フレームワークやコンテンツ管理システム(CMS)、さらに外部のテンプレート言語までを加えた総合的な環境となってきている。 短時日で素早くサイトを立ち上げることを目的として、「軽量言語」と呼ばれる各種スクリプト言語が標準で備えているWEBアプリケーションを手軽に開発するための機能やライブラリをそのまま利用することは悪くない。しかし、その手軽さ故に、セキュリティの観点からは多くの脆弱性を生んできた経緯がある。 例えば、下記の事例が挙げられる。 PHPの4.1以前のバージョンの環境は、「registe
Fastly CTOに聞く、同社がWebAssembly実行環境の「Lucet」をエッジコンピューティング環境として開発している理由とは? CDNプロバイダとして知られるFastlyは先月(4月1日)、WebAssemblyのコンパイラとランタイムで構成される「Lucet」をオープンソースで公開。同社のエッジコンピューティング環境として開発を進めていることを明らかにしました。 WebAssemblyが50マイクロ秒以下で起動する「Lucet」。コンパイラとランタイムをFastlyがオープンソースで公開 WebAssemblyは、Webブラウザ上でネイティブコードに近い実行速度で高速に実行できるバイナリフォーマットです。 FastlyはこれをCDNのエッジにあるサーバ上で動作するように移植し、しかも50マイクロ秒(1マイクロ秒は100万分の1秒)以下でWebAssemblyモジュールが起動し
Infrastructure MetricsDB: TimeSeries Database for storing metrics at Twitter We covered Observability Engineering’s high level overview in blog posts earlier here and its follow up here. Our time series metric ingestion service grew to more than 5 billion metrics per minute, stores 1.5 petabytes of logical time series data, and handles 25K query requests per minute. Historically, we used Manhattan
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