require 'highline/import' if ENV['ASK_LOGIN_PASSWORD'] options[:password] = ask("\nEnter login password: ") { |q| q.echo = false } else options[:password] = ENV['LOGIN_PASSWORD'] end set :ssh_options, options
注意! v0.11.0 からは attr, attr_set ではなく、property, set_property とメソッド名が変更されています。attr, attr_set は近い将来使えなくなります。最新の情報はこちらを参照してください。 注意! ここで解説する方法は v0.3.0 から利用できます。 Provisioning Frameworks Casual Talks vol.1 に行ってきた #pfcasual - TAKUMI SAKAMOTO'S BLOG で触れられている attributes 周りについて、この辺は必要になるだろうなー、と前から思ってはいたので、それを実現するための極々簡単な仕組みを 試験的に実装してみた 。 これは単に attr_set と attr という2つのヘルパーメソッドを使えるようにしただけのものなんだけど、以下のような感じで使える。 今
hbstudy #45 や Tatsuhiko Miyagawa's Podcast ep14 なんかで、serverspec の並列処理が課題、ってな話をしていて、Net::SSH がイベントドリブンな処理になってるのがネックになりそうだなー、どうしようかなー、と悩んでたんですが、とりあえず試してみた方が早いだろう、ってことで parallel_tests を試してみた。 6つの VM に対して 311 examples を実行した結果で比較。 parallel_tests を使わない場合。 $ rspec spec .........................................................................................................................................
今回は serverspec のテストをホスト間で共有する方法について説明します。 serverspec-init を実行して生成されるひな形ファイルは以下のようになっています。 |-- Rakefile `-- spec |-- spec_helper.rb `-- www.example.jp `-- httpd_spec.rb これを見てわかる通り、テスト対象となるホスト名でディレクトリが掘られ、その下に対象ホストに対する spec が置かれる、という形になっています。 したがって、複数の役割が同じホストに対してテストを実行しようとすると、こんな感じで同じ内容の spec ファイルが重複して置かれることになります。 |-- Rakefile `-- spec |-- app001.example.jp | `-- ruby_spec.rb |-- app002.example.jp
ChefやPuppet、Vagrantといったサーバーの設定を自動で行うツールが普及しつつあるが、それと同時にサーバーの自動テストについても注目されるようになっている。今回はサーバーの自動テストを実現するツール「Serverspec」をLinux環境で利用する手順を紹介する。 サーバーの自動テストの必要性とテスト駆動開発 最近ではサーバーの設定やソフトウェアのインストールといった作業を自動で行えるツールが注目されている。しかし、設定後のテストについてはあまり注目されておらず、各種設定やソフトウェアのインストールが正しく行われているかどうかは手作業で確認することが一般的だった。しかし、手作業での確認にはミスや抜けが発生する可能性があり、また対象とするサーバーの数が増えるとそれに比例して手間も増えてしまう。そこで活用したいのが、サーバーの自動テストツールだ。 サーバーの自動テストツールは、あら
ソリューションアーキテクトの岩永 (@riywo) です。先日Amazon Data Services Japanの目黒オフィスにて、Amazon EMRでHiveとPrestoを体験するハンズオンセミナーを開催し、19名の方にご参加頂きました。 セミナー内では、Amazon EMRの機能紹介に始まり、Hiveやそれにまつわる技術の紹介、またPresto等の紹介を行いながら、実際にAmazon EMRのクラスタを起動してHive/Prestoでクエリを実行したり可視化したりして頂きました。 HiveとPrestoで同じクエリを実行した際の比較では、その速度の違いに驚きの声も出ていました。やはりこういったことは手を動かして体験してみるに限ります。 補足 今回のハンズオンでは、S3上にあるJSONのログデータを、Hiveを使ってORC FileにETLしてS3に保存し、Prestoからそれを可
こんにちは、ソリューションアーキテクトの舟崎です。 2015/5/12に開催しましたAWS初心者向けWebinar「基本から理解する、AWS運用監視」の資料を公開しました。 本資料では、AWSのリソース監視をするためのAmazon CloudWatch(以下CloudWatch)メトリックスやCloudWatch Logs、AWS CloudTrailsを使ったAWSアカウントの操作ログ取得方法など幅広く紹介させて頂いております。 Webinarで頂いたご質問とその回答がこちらです。※分かり易さのため、一部ご質問内容を編集させて頂いております。 Q1: SaaSの監視サービスを使うケースはどのような場合でしょうか?(あらたに監視サーバをAWS上に立てるのを嫌う場合?)VPC環境の場合でも、SaaS監視サービスが使われるケースもありますでしょうか?ある場合、どのようなケースでしょうか? A1
IPAが「IT人材白書2015」を発行。国内のIT系人材は約112万人、IT企業の人手不足が生じる構造の分析など IPA(独立行政法人情報処理推進機構)は、国内のIT系人材の最新動向を示す「IT系人材白書2015」の発行を発表しました。 IT系人材白書2015は、2014年10月に876社のIT企業、587社のユーザー企業、257の大学や大学院、高等専門学校などの学科、約2500名の個人などから寄せられた調査結果を基にまとめたもの。PDF版を無料でダウンロード可能です。 以下はその一部を抜粋したもの。 国内のIT人材は推計111万8000人 まずIT系企業(IT提供側)におけるIT人材を推計すると84万1000人で、内訳はシステムアーキテクトが約5万4000人、プロジェクトマネージャが約11万5000人、インフラ系技術者が7万3000人、アプリ系技術者が34万人など。 一方、ユーザー企業(
AmazonがAWS単体の収益を初めて発表。2015年1月~3月で売上が約1850億円、利益は300億円超 Amazon.comは、これまで開示してこなかった「Amazon Web Services」単体での売り上げと利益を、4月23日付けで発表した2015年第1四半期決算資料の中で初めて明らかにしました。 2015年1月から3月のAWSの売り上げは15億6600万ドル、利益が2億6500万ドル。日本円にして売り上げが約1848億円、利益が約313億円(1ドル118円相当で計算)。売り上げを2014年の同四半期と比較すると約50%の成長率。 ジェフ・ベゾスCEOは「Amazon Web Servicesは50億ドルのビジネスであり、急成長中だ。実際にそれは加速している」(Amazon Web Services is a $5 billion business and still growi
森永です。 弊社代表の横田が今日このような記事を投稿しておりました。 すると即座に社員から 「これCentOS7だと使えないコマンドありますよね」 という声が上がり、紆余曲折があり私がレスポンス記事を書くことになりました。 指摘の通り、RHEL7やCentOS7の最小構成ではifconfig route netstatなど歴戦の猛者たちはインストールされていません。 本記事では7に対応したコマンドをご紹介していきます。 手っ取り早い解決方法 net-toolsパッケージをインストールすれば従来通り、馴染みのメンツと戦えます。 が、これ7以降のOSでは非推奨パッケージとなっているのです…(まさかの戦力外通告) すぐにどうなるというわけではないと思いますが、最小構成でのらないということはパッケージをインストール出来ないような環境の場合困りますし、将来的には使えなくなる可能性もあります。 代替コ
なんで相手に繋がらないの!? サーバ管理していてよく起こる問題は、「なんで繋がらないの!?」ですよね。そこで、今回は基本的なネットワークをご紹介したいと思います。OSやツールのバージョンにより動作が異なりますので、それぞれ調べてみて頂ければと思います。今回は、Amazon Linux 2015.03を用いています。 ping 基本はpingですね。ICMPのにあるエコー要求/応答のpingを使って接続確認を行います。 $ ping yahoo.co.jp PING yahoo.co.jp (182.22.59.229) 56(84) bytes of data. 64 bytes from f1.top.vip.ssk.yahoo.co.jp (182.22.59.229): icmp_seq=1 ttl=54 time=4.84 ms 64 bytes from f1.top.vip.s
Build RAG applications with MongoDB Atlas, now available in Knowledge Bases for Amazon Bedrock Foundational models (FMs) are trained on large volumes of data and use billions of parameters. However, in order to answer customers’ questions related to domain-specific private data, they need to reference an authoritative knowledge base outside of the model’s training data sources. This is commonly ac
GoogleのDeveloper AdvocateチームのマネージャであるGreg Wilsonが、Amazon Web Services (AWS)とGoogle Cloud Platform (GCP)の対応表を個人ブログに書いていました。「AWSのコレに対応するサービスってGCPにあるの?」といった質問はよく出てくるので、AWSとGCPを比較検討しているユーザーの参考になるかと思います。もちろん厳密な対応づけではなくて、それぞれのサービス間には足りなかったり多かったりする部分がありますが、おおざっぱにはこんな対応になるかと思います。 カテゴリ Amazon Web Services Google Cloud Platform
はじめに ジョブスケジューリングを簡易的な仕組みで構築する場合、まず候補に上がるのはEC2上のLinuxでcronを利用したものだと思います。特別なミドルウェアの追加インストールはいらないし、使い慣れているし、スクリプトと組み合わせればだいたい何でも出来ちゃいますし。しかし単体のEC2上でcronを動かすだけでは、可用性が確保出来ません。AWSにおいてAZ障害まで考慮するのであれば、Multi-AZに冗長化されたシステムを構成し、可用性を確保する必要があります。 で、単純に複数のAZに分散してEC2を構築し、crontabを共有するだけでは、ジョブが二重に実行されてしまいます。アクティブ/スタンバイに動作するような仕組みを考慮しなくてはいけません。 そこで今回は、クラスタ構成がサポートされている最新のcrond(cronie)を使って、Multi-AZに対応した高可用Cronサーバを構築し
用語の意味が分からない! Amazon Machine Learningを始めてみようとナビゲーションに沿ってサンプルを触ってみると、なんとなくできてしまう簡単さではありますが、実際のところ用語の意味がよく分かりません。そこで、この記事では、Amazon Machine Learningを学ぶ上で必要になるであろう単語の意味や、機械学習の勘所になりそうな部分についてご紹介したいと思います。 どんなタイプの機械学習なのか? Amazon Machine Learningは、「教師あり学習」をすることができます。その中でも、「二項分類」、「多項分類」、「回帰分析」を行うことができます。 学習方法 教師あり学習(Supervised Learning) 事前に与えられた教師データ(訓練データ)を使って学習します。教師データに基づいて一般化(モデル化)し、未知のデータに対する出力を予測します。 教
インフラ部の荒井(@ryot_a_rai)です。この記事ではクックパッドで利用しているプロビジョニングツール "Itamae" の紹介と細々した Tips を紹介します。 式年遷宮とプロビジョニングツール 現在、弊社ではインフラの式年遷宮*1を進めています。式年遷宮以前、弊社では Puppet を利用してサーバをセットアップしていましたが、式年遷宮に際して既存のプロビジョニングに関するコードは捨てることになるため、プロビジョニングツールの再検討を行うことになりました。 Puppet, Chef, Ansible, SaltStack を検討した結果、 言語特性の観点では、Ruby DSL な Chef が良い アーキテクチャ・エコシステムの観点では、シンプルな Ansible が良い といった点から、どれも決め手に欠ける状況で、Ruby DSL で記述できるシンプルなプロビジョニングツール
本稿は 「Chef活用ガイド コードではじめる構成管理」発売1周年 (2015/04/28) からのゲスト投稿です。 「Chef活用ガイド コードではじめる構成管理 (大型本), (Kindle版)」が 2014/4/28 に世に出て1年、「Infrastructure as Code」という考え方や本書で提唱する基本コンセプトはいささかも古くなっておらず、まだまだ通用するものです。しかし、Chef を取り巻く技術要素には大きな変化があった 1年でした。特に大きかったものを振り返って見ていきましょう。 Chef社公式サイト URL 本書執筆中に Opscode 社から Chef Software 社へと社名が変更されたことと共に公式サイトの URL が http://www.opscode.com/ から http://www.getchef.com/ となり、置換作業にてんてこ舞いになっ
ソリューションアーキテクトの西谷(@Keisuke69)です。2015年4月22日のAWS New Service Meetupを目黒のアマゾンオフィスにて開催致しました。こちらのイベントは2015年4月9日に開催されましたAWS Summit 2015 SanFranciscoで発表された新サービスや大きなアップデートに関してソリューションアーキテクトがまとめてご紹介するというイベントです。非常にありがたいことに募集開始当日には受付人数を大幅に超え、当日の参加も会場となった大部屋がほぼ空席なしというほど盛況でした。 当日のアジェンダ 19:15–19:20 オープニング・挨拶 19:20-19:40 ADSJ 今井雄太(@imai_factory)「Amazon Machine Learning」 19:45-20:05 ADSJ 辻義一(@tsuzy_)「Amazon Elastic
Partner SA酒徳です。 4日間に渡りセッションレポートを投稿させて頂きましたが、いかがだったでしょうか。今後もご要望の高いテーマをとりあげ運用管理フォーカスセミナーを継続予定ですので、是非ご参加頂ければと思います。運用管理フォーカス週間最終日となる本日は運用管理に焦点をあてたコミュニティのご紹介をさせて頂きます。 昨今多くのお客様、パートナー様からAWS上でのシステム運用についてご相談を受けます。今までオンプレミスで行ってきたシステム運用がそのままクラウドでも使えるのか、クラウド運用ならではの注意点がないのかを懸念されているお客様が多いのではないでしょうか。 本コミュニティは上記のような疑問を持たれるAWSユーザに対し、運用ベストプラクティスをまとめ、発信することを目的としており、APNパートナー様の有志の方々の協力のもと発足されました。現在は3社の方々に協力頂き活動をして頂いてい
あなたやあなたの周りに著しく自己評価が低い人はいないでしょうか。 自己評価が低い人というのは、社会において謙虚であるという見方をされることも少なくありません。 しかし、その謙虚というレベルを遥かに超えているような、自己評価が低い人も中には存在います。 では、自己評価の低い人というのは、いったいどういった特徴をもっているのでしょうか。 そこで本日は自己評価の低い人の特徴をご紹介していきます。 自己評価が低い人の特徴 自分に対して厳しい 自己評価が低い人というのは、どうしても自分に対して厳しい目で見てしまいます。 客観的に見て十分に仕事をこなしているように見えても、事故に対する評価が低いので、自分の能力や仕事の成果を過少評価しやすいのが特徴です。 仕事に対して真摯に取り組んで成果をあげていても「まだまだ不十分」と考えてしまい、更に仕事に力を注ぎます。 一見さらに仕事を頑張るように見えますが、そ
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