AWS Elemental MediaConvertの機能であるイメージ挿入について実際にジョブを作って動かしてみました。その上で、各設定項目などについて整理してみました。 こんにちは、大前です。最近は Mリーグ ばっかり見ています。 AWS Elemental MediaConvert のジョブに設定できるオプションの中で、イメージ挿入というものがあります。 このオプションについて調べてみたので、実際のジョブ作成を交えつつブログを書いてみます。 何する機能？ イメージ挿入とはそもそもどんなオプションなのでしょうか。 文字通りの機能ではあるのですが、まずはユーザーガイド を見てみます。 イメージ挿入 (グラフィック オーバーレイ) 機能を使用すると、静止イメージまたは動的グラフィックを指定した時間に挿入し、指定した再生時間にわたって、基になる動画にオーバーレイとして表示できます。この機能に

AWS Lambda Power Tuningというものがあります Lambdaのメモリ割り当てを自動で最適化するためのツールです。 Lambda関数に割り当てられるコンピューティングリソースとして設定できるのはメモリだけです。が、設定したメモリ量に比例してCPUやネットワーク帯域の性能も向上します。また、スペックを上げたことで処理時間が短縮化され、結果としてコストダウンに繋がる場合もあります。というわけでLambda関数においてメモリ量の設定は重要なのですが、実際のところ最適な設定を見つけ出すのは面倒な作業です。設定変更→実行→結果確認→設定変更→実行→結果確認...なんてやりたくないですよね。 Lambda Power Tuningを使うと、Step Functionsステートマシンが作成されます。このステートマシンが同一の関数を複数の異なるメモリ設定で実行し、その結果をレポートしてく

AWSにはコンテナ向けのサービスは複数あり、少人数でも運用しやすいのがECS Fargateです。そんなECS Fargateを中心に、実用的なコンテナ実行環境をどのように構築すれば良いのかについて解説しました。 こんにちはコカコーラ大好き、カジです。 7/3に行われたDevelopers.IO 2020 Connect で、「基礎から応用までじっくり学ぶECS Fargateを利用したコンテナ環境構築」というタイトルで、お話しさせていただきました。 ライブに来ていただいたみなさま、ありがとうございました！ お客様や自社の開発部門から、急に「次のシステムはコンテナ使いたい」と言われ、コンテナ実行環境を構築しなければならない状況に直面し、慣れない部分が多いと思います。 AWSにはコンテナ向けのサービスは複数あり、少人数でも運用しやすいのがECS Fargateです。そんなECS Fargat

皆さん、バ美肉してますか？(挨拶) ▲ ビバ、バ美肉！ こんにちは、AWS事業本部のShirotaです。先週末から、実際に会社でのバ美肉運用を始めました。 今回お話しする「バ美肉」の定義については、「バーチャルなアバターで人前に姿を現す」事にさせてもらいたいと思います。 参考までに、元々のバ美肉の定義については以下に引用したものを置いておきます。 バ美肉（バびにく）とは、バーチャル美少女受肉またはバーチャル美少女セルフ受肉の略語。美少女のアバターを纏うこと、あるいは纏った上でバーチャルな美少女として、VRChat等のバーチャル空間で活動したり、バーチャルYouTuber・バーチャルアイドル等として活動することを指す。 バ美肉 - Wikipedia そう。私はずっと「バ美肉」が気になっていたものの、手を出した事がありませんでした。 理由としては、 やってみたいけどPCのスペック的に出来るか

{ "lambdaARN": "...", "num": 10, "payload": {}, "powerValues": [128, 256, 512, ...], "autoOptimize": true, "autoOptimizeAlias": "prod" } 各パラメータの意味は以下の通りです。 lambdaARN チューニング対象とするLambdaのARN。必須項目 powerValues チューニング対象のLambdaに割り当てるメモリの設定値をリストで指定。文字列で"ALL"と指定することも可能で、"ALL"を指定した場合は128M~3008Mまでの範囲で64MBずつ増加させながら実行&計測を行います。任意項目でデフォルトは128MB, 256MB, 512MB, 1024MB, 1536MB, 3008MBの6パターンを利用します num 各設定で何回づつLambda

このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年、2019年に公開した AWS全サービスまとめの2020年版 です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。どちらがいいのか正直わからないので、フィードバックなどあれば参考にさせていただきます。 2020-01-08 リクエストがあったためAmazon Mechanical Turkを追加。 2018年まとめ 【2018年】AWS全サービスまとめ その1（コンピューティング、ストレージ、データベー

CX事業本部@大阪の岩田です。 皆さんはLambda Functionからログを出力する際に、どんな形式でログを出力していますか？後々CloudWatch Logs Insightsで分析することを考えると、やはりログはJSON形式で出力しておきたいところです。出力する項目に関して考えると、リクエストIDなんかは必須と言えるのではないでしょうか？今回紹介するLambda Powertoolsを使うと、このあたりのログ戦略が簡素化できるので良ければお試し下さい。 環境 今回利用した環境です ランタイム: Python3.8 Lambda Powertools: 0.3.0 AWS Lambda Logging:0.1.1 Lambda Powertoolsとは？ Python3.6以上で利用できるAWS Lambda用のユーティリティライブラリです。 構造化ログ(JSONログ)を出力するため

CX事業本部の岩田です。 先日Lambdaの内部アーキテクチャに関するブログを書きましたが、もう少し色々と理解を深めるべくFirecrackerに関するセッションを漁っているところです。今回紹介するセッションではFirecrackerのロードマップ紹介やデモが含まれており、Firackracerのスナップショット取得&復元技術を使うことでMicroVMがわずか5ミリ秒で起動するという衝撃的なデモを見ることができます。このスナップショット技術がFargateやLambdaの基盤に適用されれば、FargateのタスクやLambda実行環境のさらなる高速起動が期待できそうです。とても楽しみですね。 それでは早速セッション内容を紹介していきます。 資料 セッション動画 スライド Firecracker open-source innovation ※以後の画像はすべて上記スライドからの引用になりま

CX事業本部の岩田です。 昨年re:inventから帰国後にyoutubeで見つけたセッション「A Serverless Journey: AWS Lambda Under the Hood」が非常に興味深い内容でした。今年も同様のセッションが無いかre:inventのセッション予約開始前からチェックしていたところ、なんと今年も同じタイトルのセッションがありました。これは現地で聞くしかない！ということで聞いてきましたので、改めてセッション内容をまとめてレポートします。 資料 セッション動画 スライド A Serverless Journey: Under the Hood of AWS Lambda 例年ならSlide Shareで公開されるのですが、今年に関しては今のところSlide Shareには上がっていないようです。なお以後登場する画像のほとんどはこちらのスライドからの引用となりま

はじめに おはようございます、もきゅりんです。 早速ですが、当記事では、API Gatewayの使い方の詳細や、こんな使い方が良き、というお話は一切ありません。 API Gateway(RESTに限った話です)と仲良くなりたいわたしによる、API Gatewayの全体像の捉え方を個人的にまとめたものとなります。 他の方にお役に立つかどうかは分かりません。。 でも、もしあなたがわたしと同じように、API Gatewayと仲良くなりたいとは思っているんだけど、ドキュメント読んだり他の人の紹介記事を見て実際にやってみたりしても分かったような気がするけど、仲良くなった気がしない、、という方は、一助になるかもしれません。 ということで、いちおうAPI Gatewayがどんなものか何となくは把握されている方が対象です。 単純化してイメージしてみる 物事の学習において肝要なのは、まず全体像を把握すること

とうとうきてしまいました！ とうとう、ALB一つだけでターゲットグループの重み付けが出来るようになってしまいました！！！！ ALBでターゲットグループの重み付けができるようになり、Route53で設定しなくても良くなりました。 AWSエンジニアは朝5時に起きるらしいと聞いていましたが、まさか自分がそっち側に回るとは思ってもいなかったもこ@札幌オフィスです。 とうとうきてしまいました！ とうとう、ALB一つだけでターゲットグループの重み付けが出来るようになってしまいました！！！！ Application Load Balancer simplifies deployments with support for weighted target groups New – Application Load Balancer Simplifies Deployment with Weighted T

Lambdaのhandler外に、ライブラリの初期化コードなどを書く場合があります。 普段、何気なく書いていますが、Lambdaの仕組み的にhandler外(メソッド以外)のコードはコールドスタート時の1回だけ実行されます。 そのため、「現在時刻を変数に初期設定したとき、意図的に更新しない限り、Lambdaが複数回実行されても同じ時刻を指す」という状態になったりします。 注意：同じLambda環境の場合です。新しいLambda環境で実行される場合（スケールアウト、コード変更、時間経過など）は、それぞれのLambda環境で1回目と2回目以降で同様です。 実際に試してみました。 最初に結論 弊社岩田の資料より 下記の発表資料が超わかりやすいです！（他の内容もタメになるのでおすすめです！） Serverless Meetup Osaka #5 で「VPC Lambda×RDSのデメリットについて

渡辺です。 Developers.IO Cafeのブログドキュメントシリーズ第3弾は、Lambdaの構成に関するトピックです。 Lambdaは小さな独立した処理（プログラム）を実行するには適したサービスです。 一方、多くの関連する処理を行うAPI Gatewayのバックエンドとして利用する場合、必ずしも適したサービスとは言えません。 例えば、一般的なウェブアプリケーションフレームワークでREST APIを構築したとしましょう。 フレームワークは、単一アプリケーションとしてサーバ上で実行されます。 リクエストは、フレームワークでルーティングを解決され、対応する処理（アクション）がキックされます。 前段にELB等のロードバランサが入ることもありますが、雑に言えばこういう仕組みです。 このよう場合、 共通処理を切り出し、各処理から呼び出す構成にする のが一般的です。 そうしなければ、各処理のコー

こんにちは、コカコーラ大好きカジです。 AWS X-RayをFargate上でどのように動かすか不明だったため、調べてみたところ、以下の資料が見つかったので、東京リージョンで構築して試してみました。 構築時のコマンドの実行結果も貼っています。 GitHub - aws-samples/aws-xray-fargate: Code examples showing how to run AWS X-Ray as a sidecar container on Fargate for deep application insights. AWS X-Rayによる分散アプリケーション分析（分散トレーシング）とは マイクロサービスが増え、パフォーマンス状況やデバッグが煩雑になっており、サービス間の相互作用やそれぞれの待機時間を把握するのは面倒な問題です。 そんな問題を解決するのが、AWS X-Ray

社内でおすすめのWEBフレームワーク・ツールを教えてくださいとゆるく聞いたところこちらのツールを教えてもらったので触ってみました。 HUGOとは HUGOは静的なWebサイトを爆速で作成できるツールで、Goで書かれています。 (Gopherかわいい) The world’s fastest framework for building websites Hugo is one of the most popular open-source static site generators. With its amazing speed and flexibility, Hugo makes building websites fun again. 公式ページ 訳：静的WEBサイトが楽しくカンタンに作れちゃう世界最速のフレームワークだぜ！ 良さそうですね！早速使ってみましょう。 インストール こ

こんにちは！コンサルティング部のキムです。 以前から外国で仕事をしたいなーと思ってましたが、言語が違うことの難しさを感じてます。もっと頑張っていきたいと思います！:) ここ数年、DynamoDBに興味があったのですが、DynamoDB Streamは全く触ったことがありませんでした。AppSyncでよく使われるパターンでもあるので、良い機会だと思ってDynamoDB Stream → ElasticSearch のデータ連携の構成をやってみました。 ElasticsearchのIndexingは1秒ほど掛かるためリアルタイムで連携されるのではありませんが、普通のユーズケースには大丈夫と思います。DynamoDBがメインDBになった場合でも、検索機能の限界の為、GSIやLSI等で頑張らなくて済む良いパターンだと思います。 それでは、始めます！ 目次 DynamoDB Streamとは Dyn

中山（順）です CloudEndureをご存じでしょうか？ AWSが今年1月に買収したマルチクラウド対応のライブマイグレーションツールを提供する企業です。 AWSが「CloudEndure」を買収。マルチクラウド対応のライブマイグレーションツール そのCloudEndureが無料で利用できるようになりました。 CloudEndure Migration is now available at no charge いい機会なので触ってみました。 仕組み 移行元の仮想マシンにAgentをインストールし、CloudEndureに登録します。 そして、登録された仮想マシンは移行先にあるReplication Serverを経由して移行されるという仕組みです。 ちなみに、AWSが標準で提供するServer Migration Serviceは、移行元の基盤 (VMware / Hyper-V / M