EC2 Windows インスタンスに ENI を 2 つアタッチして IP アドレスを 2 つを付与する方法を教えてください | DevelopersIO
困っていること EC2 Windows インスタンスに ENI を 2 つアタッチして IP アドレスを 2 つを付与する方法を教えてください。 どう対応すればいいの? ENI を２つアタッチして IP アドレスを 2 つ付与することは可能です。手順については以下ドキュメントを参考にご対応ください。 インスタンスへのネットワークインターフェイスのアタッチ 同じアベイラビリティーゾーンにあるインスタンスであれば、ネットワークインターフェイスをアタッチできます。アタッチするには、Amazon EC2 コンソールの [インスタンス] または [ネットワークインターフェイス] ページを開きます。または、インスタンスを起動する際に、既存のネットワークインターフェイスを指定することもできます。 しかしながら、同じサブネットに属する複数の ENI をインスタンスにアタッチすることは、非対称ルーティングな
デフォルトVPCは削除しても大丈夫？ | DevelopersIO
はじめに AWSアカウント作成時、デフォルトのVPCが一つ作成されます。 このデフォルトVPCを使用することで、すぐにEC2などのリソースを作成することができるという利点があります。 一方で、デフォルトVPCには自身が把握していないルートテーブルやセキュリティグループが含まれる可能性があります。 そこでリスクヘッジのためにデフォルトVPCの削除を検討される方も多いかと思います。 今回はそんなデフォルトVPCを削除する前に確認しておくことを記載します。 いきなりまとめ リソースが紐づいていなければデフォルトVPCは削除しても大丈夫です。 また、デフォルトVPCが必要になった場合は再度作成することもできます。 削除前の確認 VPCは削除する際に関連するリソースが表示されます。 実際にやってみましょう。 VPCの画面からデフォルトVPCを削除します。 関連するリソースが存在すると怒られました。
Windows 11 に Rancher Desktop をインストールして VSCode 上で Docker コマンドを触ってみる | DevelopersIO
Windows 11 に Rancher Desktop をインストールして VSCode 上で Docker コマンドを触ってみる こんにちは！よしななです。 今回は、VSCode 上で Docker コマンドを触るために自分の手元でセットアップを進めたので、その手順について備忘録として残します。 これから Docker コマンドを触る人の手助けになればと思います。 目次 対象環境 対象読者 導入手順 Rancher Desktop のインストール Rancher Desktop の起動と VSCode の起動 VSCode 上で Docker コマンドを触ってみる 最後に やりたいこと イメージとしては以下の画像のように、VSCode 上の統合ターミナルで Docker コマンドを叩いて VSCode 上で Docker コマンドを触るところまでのセットアップ手順を示します。 対象環境
EC2 Auto Scaling のスタンバイ（一時的なインスタンスの削除）をやってみた | DevelopersIO
はじめに テクニカルサポートの 片方 です。 EC2 Auto Scaling の一機能である スタンバイ（一時的なインスタンスの削除） について、検証する機会があったのでやってみました。 本機能について簡単に説明すると、インスタンス単位で設定を行い、対象のインスタンスは Auto Scaling グループに所属しながらも 「スタンバイ」 状態になります。 具体的には、その対象インスタンスは ELB から登録の解除がされ、ヘルスチェック対象から外されます。（本機能は ELB と連携されていなくても可） デフォルトでは、インスタンスをスタンバイ状態にすると、希望するキャパシティーとして指定した値は 1 つ減少します。その間に、OS 内部の修正や原因調査を行いトラブルシューティングなどを実施するのに便利なな機能です。 やってみた 大まかには、以下を実施しました。 起動台数の変更 （2 → 50
AWS cafeteria #1 に「クラウドの落とし穴：AWS Backupで発生した高額請求の衝撃とその教訓」というタイトルで登壇しました | DevelopersIO
AWS cafeteria #1 に「クラウドの落とし穴：AWS Backupで発生した高額請求の衝撃とその教訓」というタイトルで登壇しました こんにちは、AWS事業本部の平木です！ 本日、「AWS cafeteria #1 〜サイバーエージェント×ゆめみ×クラスメソッド 3社共催LT会〜」で運営メンバー兼登壇者としてLTしてきたため登壇資料を公開いたします。 登壇資料 こちらから登壇資料をご覧いただけます。 導入 ※一部スライドを割愛しながら記載いたします。 みなさんは何かで1位を取ったことはありますか？ 自分はつい最近、社内（厳密には部署内）で1位になったことがあります。 こちらは弊社Slack内では週次で投稿されるとあるランキングのスクリーンショットですが、 1番上が1位で、2位と比べると圧倒的な1位ですね。 こちらが何のランキングを表しているかと言うと… 社内個人検証環境のAWS利
S3 バケットに csv ファイルがアップロードされたら Lambda を動かしてみる | DevelopersIO
こんにちは！よしななです。 今回は、S3 Bucket と Lambda を組み合わせて、S3 バケット にファイルがアップロードされたときに Lambda を返すやり方を試してみたいと思います。 目次 構成 事前準備 サインイン S3 バケットの作成 IAM ロールの作成 検証環境の作成 Lambda の作成 テスト 実行 CloudWatch Logs での確認 リソースの削除 まとめ 構成 今回試してみるサービスの構成図は以下になります。 やりたいこととしては、以下の通りです。 1. S3 バケットに test.csv をアップロード 2. S3 イベント通知が Lambda を呼び出す 3. 結果が CloudWatch Logs に出力される 事前準備 AWS にサインインする AWS コンソールからサインインが必要です。 以下の公式ドキュメントを参考に、サインインを行います。
【2024年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
こんにちは。サービス開発室の武田です。このエントリは、2018年から毎年公開しているAWS全サービスまとめの2024年版です。 こんにちは。サービス開発室の武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2024年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2023年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 247個 です。 まとめるにあ
Notion で2024年のダッシュボード作ってみた | DevelopersIO
こんにちは。AWS 事業本部 オペレーション部 アカウントチームの chicca です。 一年の計は元旦にありということでタスク管理用のダッシュボードを作ってみました。 作ってみたといっても、You Tube 観てテンプレートをささっとコピペしてきただけです。 まずはこの動画をみた ダッシュボードの作成にあたり sum さんの動画を視聴しました。 概要欄に掲載されているテンプレートを複製して、動画をみながら自分用のダッシュボードを作成しています。 動画を観てから続きを読んでもらえるとわかりやすいと思います。 実際に作成したダッシュボード テンプレートを複製して自分用に作ったものがこちらです。 大きく3つのパートに分かれています。 ①：カテゴリ 各カテゴリごとに子ページを作成しています。子ページには自分用に情報を書いていきます。 ②：to do ダッシュボードの中でメインに使うパートです。
WITH句で変換後に目的のテーブルへINSERT SELECTしてみた | DevelopersIO
みなさんこんにちは、クルトンです！ INSERTする時に、テーブルの値を変換する必要があったのですが、タイトルの内容でズバリそのものな情報が見つからなかったので備忘録として今回は書いてみます。 やること まず3つのテーブルを作成します。 テーブルAとテーブルBにデータが入っており、それらのデータをWITH句を使って処理した後に、テーブルCにINSERTする処理を走らせる、という事をします。 動作検証環境 実行環境がすでにあったため、DBeaver上でRedshiftに繋いでSQLを実行しています。 お好みの環境でも動くかと思います。 テーブル作成 今回は動作検証のため、変換元のテーブル2つは簡単なものを作成します。 まずは一つ目です。blog_table_aという名前で作成します。 create table <スキーマ名>.blog_table_a( ID integer identity
[初級編]LLMへ至る道~評価指標ってなに？~[5日目] | DevelopersIO
みなさんこんにちは！クルトンです。 前回までのブログでは、機械学習の中身としてニューラルネットワークというものがあり、数値計算を何度も繰り返して出力をするというものを確認してきました。 今回は評価指標について確認していきます。「機械学習モデルが良い感じの出力をするようになったので予測させてみたけれども、性能を数値で理解するには？」という、学習がひと段落した後のお話です。 どういう評価指標があるか確認してみよう まずはどういうものがあるか、箇条書きで書いてみます。 再現率(recall) 適合率(precision) f1値 ROC曲線 PR曲線 いっぱいあるように見えますが、それぞれ使い所が違います。 順番にそれぞれを理解していきましょう。 前提部分 評価指標は出力されている結果をある観点から分類して、それら分類結果の割合を求めることで確認できるものです。 まずはどのような観点で分類してい
![[初級編]LLMへ至る道~評価指標ってなに？~[5日目] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/da0d583cbae46248013ea018c5ab61be764ad94d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Feye-catching-half-e1701275973271.png)
[初級編]LLMへ至る道~ニューラルネットワークってなんだ？~[4日目] | DevelopersIO
みなさんこんにちは！クルトンです。 前回は、活性化関数について確認をしました。機械学習モデルの「表現力を豊かにする」という部分で活躍するものでしたね。 本日のブログは、ここまでの内容で確認してきた内容を理解した状態で、下記のAWS公式サイトにある図を理解する事を目的とします。 本日より前のアドベントカレンダーを見てもらえると、実は理解できる部分もあるのではないでしょうか？まずは簡単なニューラルネットワークについての説明をし、最後に上図について確認していきましょう！ それでは、まずはニューラルネットワークの簡単な説明からです。 ニューラルネットワークの簡単なイメージについて 一言で説明するとニューラルネットワークとは事前に定義した計算式を行なっていき、出力をするものです。 「え、それだけ？」と思われた方がいるかもしれません。ただ意外とやっている事の概要は単純なのです。 では、基本形をイメージ
[初級編]LLMへ至る道~活性化関数ってなにをしているの？~[3日目] | DevelopersIO
みなさんこんにちは！クルトンです。 前回のブログは損失関数についてでした。2乗和誤差や交差エントロピー誤差について、簡単にですがご紹介していきました。 今回は活性化関数について説明していきます！活性化関数ってなんだ？ってところなのですが、機械学習のモデルでよく出てくる用語ですので、しっかり説明していきます！ では早速、活性化関数について見ていきましょう。 活性化関数ってなんだ？その説明とイメージ 活性化関数とは、一言で言うと、機械学習の表現力を高めるための関数となります。 活性化関数でどのように表現力を高めるのかについては、実際の関数について見ていただければ理解できるかと思います。 ですが先に 「表現力を高める」 という部分について説明をしていきます。 表現力を高めるってなんだろう 表現力が高いというと、みなさんはどのような事を想像するでしょうか。 クリエイティブな人を思い浮かべたりする人
[初級編]LLMへ至る道~損失関数ってなにをしているの？~[2日目] | DevelopersIO
みなさんこんにちは！クルトンです。 前日のブログは初回という事で、「機械学習とはなんぞや」について説明しました。 本日のブログは損失関数についてです。 なぜ2日目に持ってきたかというと、機械学習の理解において損失関数が重要であると考えているためです。 データの特徴によって機械学習で使うモデル(アルゴリズム)の種類が違うという話をしている書籍やブログはあります。 ただし本アドベントカレンダーでは、人間の言葉を理解する機械学習モデルについて説明しようと考えているため、対象外のモデルも説明に含めてしまいます。 また実際に、さまざまな機械学習モデルを動かす必要がある方でなく、対象読者を「(ChatGPTなどLLMについて)どういう動きをしているか中身を知りたいなー」という人からするとなくても良い情報なのではないか？と考え、思い切ってそちらは説明せずに機械学習モデルなら共通で必要な内容の中でいくつか
[初級編]LLMへ至る道 ~そもそも機械学習ってなんなの？本企画の説明を添えて~[1日目] | DevelopersIO
みなさんこんにちは！クルトンです。 本日からアドベントカレンダー2023年の企画として、一人アドベントカレンダーをやっていきます。 初めてアドベントカレンダーという企画をやっていくのですが、頑張っていきます。 アドベントカレンダーの内容や対象読者については以下に記載します。 どういった内容のアドベントカレンダーなのか LLMという単語をお聞きした事があるでしょうか。大規模言語モデルというもので英語だとLarge Language Modelです。以降ではLLMという略称を使っていきます。ChatGPTなどをニュースで見聞きする中で、もしかするとお聞きした人がいるかもしれませんね。 今回のアドベントカレンダーでは、LLMへ至るまでの内容で重要な内容をピックアップしながら書いていこうと考えています。 LLMの一つであるGPTについての説明はもちろんのこと、GPTを理解するためにも必要であるTr
AWS が推奨する原則・ベストプラクティスの基本を学べる【Architecting on AWS】を受講してみた | DevelopersIO
皆さんこんにちは、AWS事業本部オペレーション部の清水です。 AWS Certified Solution Architect - Assosiate 認定を取得するべく、「Architecting on AWS」を受講してきました。以下に、学習した内容や参考ブログをご紹介したいと思います。 本コースの受講をお考え中の方へ、お役に立てば幸いです。 AWS認定トレーニングとは？ 以下のブログに、弊社AWS認定トレーニング講師の平野のほうで執筆した各トレーニングの詳細が記載されています。 私が今回受講したのは、以下の図の赤枠に入るコースになります。このトレーニングは、AWSが推奨する原則・ベストプラクティスの基本を学べる内容のため、AWS学習の初級編を卒業された方々の最初に受けるトレーニングになるかと思います。 扱うサービスカテゴリ サーバーレス ネットワークとコンテンツ配信 データベース セ
Amazon Bedrock を利用して生成 AI でなにができるのか？を体験できる AWS のワークショップをやってみた | DevelopersIO
Amazon Bedrock を利用して生成 AI でなにができるのか？を体験できる AWS のワークショップをやってみた re:Invent 2023 で開催予定の Game Day の 1 つに「Amazon Bedrock: Building with Generative AI」があります。私はこちらのイベント参加予定なのですが Amazon Bedrock を触ったことがありません。現地で焦る前に最低限のことを把握するべくAWS が提供している「生成系 AI 体験ワークショップ」をやってみました。 生成系 AI 体験ワークショップ 以下の環境を構築し、文章を校正してもらったり画像生成したりしました。 画像引用: 生成系 AI 体験ワークショップ ワークショップで学べること Amazon Bedrock を利用して ChatGPT の様なチャット機能や、画像生成を Web UI を
コマンドラインにオートコンプリート機能を簡単に導入できる「inshellisense」が面白そう | DevelopersIO
こんにちは、CX 事業本部 Delivery 部の若槻です。 2 週間ほど前に、Microsoft が inshellisense（インシェリセンス） というツールを公開しました。 inshellisense は、コマンドラインの入力時にインテリセンスを表示してくれる オートコンプリート機能 をシェルに簡単に導入できるツールです。600 以上のコマンドに対するオートコンプリートをサポートしており、現在は RC（Release Candidate）バージョンとして公開されています。 基本情報 サポートしている OS 環境 macOS Linux Windows サポートしているシェル bash zsh fish pwsh powershell 前提条件 node >= 16.x 導入方法 npm install -g @microsoft/inshellisense 導入がとても簡単なのも
Azure AI Bot ServiceとAzure OpenAIを使って「生成AIチャットボット」を作ってみる – 第1回：シンプルな「オウム返し」ボットを作る | DevelopersIO
Azure AI Bot ServiceとAzure OpenAIを使って「生成AIチャットボット」を作ってみる – 第1回：シンプルな「オウム返し」ボットを作る みなさん、こんにちは！ 福岡オフィスの青柳です。 Microsoft Azureには「Azure AI Bot Service」というチャットボット (会話型AIボット) を作成できるサービスがあります。 今回は、この「Azure AI Bot Service」と生成AIサービス「Azure OpenAI Service」を使って、「生成AIと会話できるチャットボット」を作ってみたいと思います。 「Azure AI Bot Serviceを使うのは初めて」という方も多いと思いますので、ステップ・バイ・ステップ形式で何回かに分けて進めたいと思います。 第1回： シンプルな「オウム返し」ボットを作る ← 当記事です (Azure A
[アップデート] AWS Lambda がログを送信する CloudWatch ロググループをカスタマイズ可能になり、複数の Lambda 関数のログを集約できるようになりました | DevelopersIO
[アップデート] AWS Lambda がログを送信する CloudWatch ロググループをカスタマイズ可能になり、複数の Lambda 関数のログを集約できるようになりました こんにちは、CX 事業本部 Delivery 部の若槻です。 最近の AWS Lambda アップデートで、ログ出力の仕様を柔軟に設定できる機能が追加されました。 上記アップデートで追加された機能は以下の 3 つです。 Lambda のログを独自のロギングライブラリを使用せずに JSON 構造化形式でキャプチャ可能に Lambda のログレベル（ERROR, DEBUG, INFO など）をコードを変更することなく制御できる Lambda がログを送信する CloudWatch ロググループを選択できる 今回はこのうち 3 つ目のアップデートである、Lambda がログを送信する CloudWatch ロググルー
AWS Lambda コンソールでメトリクス、ログ、トレースが単一のペインで表示可能になりました | DevelopersIO
こんにちは、CX 事業本部 Delivery 部の若槻です。 最近のアップデートにより、AWS Lambda コンソールからメトリクス、ログ、トレースが単一のペインで表示可能になりました。 AWS Lambda のマネジメントコンソールでは、Lambda 関数の実行状況を CloudWatch や X-Ray のコンソールに移動することなく確認できる画面が用意されています。 アップデート前はその画面は次のようにメトリクス、ログ、トレースのがタブで分かれていたため、それらを横断的に確認したい場合にペインを切り替える必要がありました。 Monitoring AWS Lambda errors using Amazon CloudWatch | AWS Cloud Operations & Migrations Blog からの引用 今回のアップデートにより、AWS Lambda コンソールでメ
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