ESP32 + Micropython + MQTT で CloudWatch Alarmを机上で表示するデバイスを作ってみました | DevelopersIO
ESP32 + Micropython + MQTT で CloudWatch Alarmを机上で表示するデバイスを作ってみました 1 はじめに CX 事業本部 delivery部の平内（SIN）です。 CloudWatch Alarmは、システムの監視に幅広く利用されていると思いますが、監視対象がアラーム状態となった時に、それを認識する方法は、要求仕様に基づいて色々構築されていると思います。 今回は、その１つの形として、机の上で光ってアラートを知らせるデバイスを作成してみました。 最初に動作している様子です。 このデバイスは、IoT CoreのMQTTトピックをSubscribeしており、Statusが「ALARM」となった時に、点灯し、「OK」となった時に、消灯するようになっています。 動画では、ALARM状態になった時にSNSでトリガーされるLambdaを擬似的に手動で実行しています
【データ基盤構築/AWS Lambda】Pythonを使ってSnowflakeのデータをRDSにinsertする - Qiita
import sys import json import boto3 import ast import os import snowflake.connector import pymysql from snowflake.connector import DictCursor from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.sql import text from datetime import datetime def lambda_handler(event, context): # 今日の日付とSQLを実行する日時を変数で用意 today = datetime.now() updated_at_str = datetime.strftime(today, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') ## Snowflake
KubernetesクラスターからAWSリソースへのアクセスを制御してくれる「IRSA」とは？ - Qiita
「アクセス制御」ってややこしいですよね。 AWSでもIAMが苦手！って方多そうですが、Kubernetesの世界でもアクセス制御を知っておかないとセキュリティ事故に繋がります。 今回はそれらの合わせ技となる、AWS上でKubernetesを使う際の両プラットフォーム間でのアクセス制御の組み合わせについてのお話です。 AWS上でKubernetesを使う際のセキュリティ課題 EKSを使ってKubernetesワークロードをAWS環境上でホストしてるよ！という方は多いんじゃないかと思います。 特にAWSでKubernetesを使っていると「PodからAWSリソースにアクセスさせたい」という要件が出てきます。 以下のようなプロダクトを例として想像してみましょう。 この例では同じEKSクラスター上でKubernetes Podを2種類がバックエンドアプリケーションとして稼働しています。 Pod①へ
terraform importしてplan差分がない=環境が再現できているといつから錯覚していた？ - Qiita
はじめに 先日、Terraform v1.5.0がリリースされました v1.5の目玉はなんと言っても import ブロックと terraform plan -generate-config-out によるtfファイルの生成ですよね〜。これで既存のリソースもimportし放題だと巷で話題です。 ところで、Terraformの特徴として、「インフラをコード化することで環境が再現できる」などと一般的に謳われています。また、Terraformには「既存リソースをimportする機能」があります。別にそれぞれ単独では間違ってはないのですが、これらを組み合わせて、「既存リソースをimportしてplan差分が出なければ元の環境を再現できる」と言えるのでしょうか？ 残念ながら現実にはそうとも言い切れません。なんとなく経験上わかってる人もいるとは思いますが、意外と気づいてない人も多そうな気がしたので、ち
Auth.jsを完全に理解する (Next.js App Router 実装編) #2 - Qiita
はじめに この記事はAuth.jsがどのようなものか，どのように実装すればいいかなどをドキュメントを要約しながら紹介するものです． 2024/02/19 追記 Auth.jsはv5で破壊的変更がありました．新たにAuth.jsを学ぶ場合には，特に理由がない限りv5を使うことをお勧めします． Auth.jsはドキュメント整備中です．現在のドキュメントとは内容が異なる場合があります．この記事では旧ドキュメントの内容も交えて解説しています． 今回はNext.js App Router実装編です．前回の記事はこちら 環境構築 JWTを用いたOAuth認証を行うためのNext.js環境を構築します．面倒であれば以下にテンプレートを用意しましたのでご自由にお使いください． まず，Next.jsを作成します．以下のコマンドを実行し，質問に答えながら構築します． √ What is your projec
XboxでStable Diffusionを動作させる猛者が登場、ONNX利用でPythonへの依存をゼロにしてNVIDIAのCUDA・AMDのROCm・AppleのCoreML・QualcommのQNN・MicrosoftのDirectMLでも動いてWindows・Linux・macOS・Android・iOS・WebAssemblyなど全てOK、ほぼあらゆるアプリケーションへの統合が可能に
Stable Diffusionは文字や画像を元に新たな画像を生成してくれるAIですが、実行環境としてPythonが必要とされてきました。そんな中、ONNXモデルおよびONNX Runtimeの活用とC++での実装でPythonへの依存をなくし、Xbox上で動作させることに成功した猛者が登場しました。 Stable Diffusion running on Xbox Series X and S for the first time - YouTube 左端の大きなアイコンが今回作成された「Unpaint」というアプリ。記事作成時点ではストアには存在せず、インストールするにはユーザーが自分でパッケージに署名する作業が必要になります。Xbox Series XおよびXbox Series Sのどちらでも動作可能とのこと。左の大きな画面にXbox Series Xの出力が表示されています。 起
これは便利すぎる！ Webページを1クリックで編集可能なFigma用に変換できるプラグイン「html.to.design」が神アップデートされました
WebページのURLを入力し、1クリックするだけで、そのページの編集可能なFigmaファイルに変換できる無料プラグインを紹介します。 去年紹介しましたが、先日ver.2にアップデートされました！ 一括インポート、マルチビューポート、マルチテーマ、テキストとカラーのスタイル生成ができるようになり、さらに便利になりました。 AppleなどのWebページを1クリックで変換するのはもちろん、日本語のWebページでも問題なく動作しました。Webデザインの勉強用に、既存サイトをリニュアールする用にも便利ですね。 html.to.design -Figma デスクトップとスマホも同時に！ 1クリックでWebページをFigmaに変換 html.to.designの利用方法 html.to.designの使い方 1クリックでWebページをFigmaに変換 html.to.designは、URLを入力して1ク
持続可能な AWS インフラストラクチャの最適化、第四部：データベース編 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 持続可能な AWS インフラストラクチャの最適化、第四部：データベース編 このブログは Otis Antoniou, Ibtehaj Ahmed, Darren Ko, Ceren Tahtasiz によって執筆された内容を翻訳したものです。原文はこちらを参照して下さい。 このシリーズの第一部：コンピュート編、第二部：ストレージ編、第三部：ネットワーキング編では、持続可能性のために AWS アーキテクチャのコンピュート、ストレージ、ネットワーキングレイヤーを最適化するための戦略を紹介しました。 この投稿、第四部では、データベースレイヤーに焦点を当て、データベースの使用率、パフォーマンス、およびクエリを最適化するための推奨事項を提案します。これらの推奨事項は、AWS Well-Architected Framework のサステナビリティ（持続
ローカルで動く大規模言語モデル(Rinna-3.6B)を使ってあなただけのAIパートナーを作ろう - Qiita
はじめに はじめまして。株式会社ずんだもんのアルバイトエンジニアのinadaです。 今日は誰でも作れるずんだもんと題してローカルPCにずんだもんAIを作ります。この記事はそのチュートリアル記事です。 (誰でもと書いてますが、RTX 3060(12G)搭載以上のPC推奨です。CPUマシンでも出来る部分はありますが非推奨です。RTX 3060(12G)のグラボは5万ぐらいで買えるので持ってなければ買っちゃいましょう。) 対象読者/記事の範囲 ローカルPCで動かせる大規模言語モデルを、学習用のデータの用意から、学習、動かすところまで一通りどんなものか、お試ししてみたい人。 自分だけの世界にただ一人だけのうちの子、またはパートナー(うちの嫁)を作り育てたい。そんな沼にはまりたい、興味がある人。 AIの仕組みや用語は当記事では解説しません。AIの用語(モデル, loss, epoch, checkp
マイクロサービスではどんな単位でサービスを分割すればいいか - そこに仁義はあるのか(仮)
最近、マイクロサービスアーキテクチャについて耳にすることが増えていますが、サーバレスのコンテンツと共に語られているケースもあり、「そのサービス単位では分割しすぎなのでは？」とたまに思います。 もちろん、何が正しいかはその現場のコンテキストによるとは思いますが、書籍「マイクロサービスアーキテクチャ」の第3章にサービスの分割についての考え方が記載されており、しっくりくるとても良い内容だったので、それをまとめてみました。 サービス単位を適度に適切に分割することでマイクロサービスの利点をより享受できるようになると思います。まずは、サービス分割のために重要になる概念を説明し、その後、サービス単位をどのように定めるのか記載していきます。 マイクロサービスアーキテクチャ 作者:Sam Newman発売日: 2016/02/26メディア: 単行本（ソフトカバー） 2つの重要な概念 マイクロサービスで優れた
基本4情報での名寄せは難しい｜MORIDaisuke
先日は住所の件でお楽しみでしたね。 私も楽しくなってしょうもないツイートをしたところ、@masanorkさんから有用な情報をいただいてしまいました。 異体字に加えて外字も根深いですし、日付型に収まらない住基の生年月日とか、屋号を含んだ個人事業主の口座名義とか、外国人氏名における住民登録のアルファベットと口座名義のカタカナとの解離とか、旧姓併記の例外処理とか、文字列型に刻まれたバッドノウハウの塊ですね https://t.co/GOaytijfst — Masanori Kusunoki / 楠 正憲 (@masanork) June 6, 2023 このとき、私はごく簡単な「名寄せの難しさ」の社内研修資料を作っている最中だったのですが、この情報が大変参考になりました。 一方、私だけが得をしているのがなんとなくムズムズしてきたので、ここにアウトプットしてスッキリしようと思います。 なお、住所
新NISAは庶民に十分すぎるほどの制度 - 銀行員のための教科書
2024年以降、NISAの抜本的拡充・恒久化が図られ、新しいNISAが導入される予定です。 まだあまり盛り上がっていないように筆者は感じるのですが、新NISAは個人が資産運用を行うにあたって是非とも取り組むべき制度です。 恐らく銀行や証券会社は新NISAではほとんど儲からないでしょうから、案内が微妙かもしれません。今回は、この新NISAが、特に定期的に収入がある個人にとって、いかに良い制度であるかを見ていこうと思います。 新NISAの特徴 新NISAがあればほとんどの世帯にとっては十分 所見 新NISAの特徴 とにかく新NISAの特徴はどのようなものかをまずは確認しておきましょう。以下が新NISAのポイントです。 非課税保有期間の無期限化 口座開設期間の恒久化 つみたて投資枠と、成長投資枠の併用が可能 年間投資枠の拡大（つみたて投資枠：年間120万円、成長投資枠：年間240万円、合計最大年
分散モノリスとWebAssemblyランタイムを用いた新しいアプリプラットフォーム「Wasmer Edge」登場。オーケストレーションもサービスメッシュも不要
分散モノリスとWebAssemblyランタイムを用いた新しいアプリプラットフォーム「Wasmer Edge」登場。オーケストレーションもサービスメッシュも不要 WebAssemblyランタイム「Wasmer」の開発元であるWasmer社は、エッジロケーション上のデータセンターにWebAssemblyランタイムを展開し、分散モノリスなアーキテクチャを用いたサーバレス型の新しいアプリケーションプラットフォーム「Wasmer Edge」を発表しました。 The Cloud is dead, long live the Cloud! Announcing Wasmer Edgehttps://t.co/VjGsbMwopy pic.twitter.com/5mTtKBBjsZ — Wasmer (@wasmerio) June 15, 2023 上記のツイートに示されているように、Wasmer E
UIテストはもうMaestroでいいのかもしれない話
App Router への移行は「改善」となり得るのか？/ Can migration to App Router be an improvement
CI/CD方針、テスト・QA方針と連動する三分類ブランチ管理方針で、開発での高品質と高スピードの両立を支える - 千里霧中
最近の開発では、CI/CD、自動テスト、継続的テストが当たり前となっていますが、その影響で、それらのCI/CD方針、テスト方針と、Git等のバージョン管理のブランチ方針をどう連携させるかが、定番の課題になっていると感じています。 今回は、このブランチ方針、CI/CD方針、テスト方針を連携させて、開発の品質とスピードを向上させるアプローチについて解説します。 結論から言うと、要点は以下の二つとなります。 バージョン管理のブランチ方針は、CI/CD方針、テスト・QA方針と不可分であり、連携を考えながら方針立てする必要がある ブランチ方針の工夫で、CI/CD、テスト・QAの開発インフラリソース消費を削減でき、本当に重要なポイントに開発インフラリソースを投入できる。これにより、限られたリソースでの高品質・高スピードの両立を支えられる 背景：開発インフラの進化が全てを解決すると楽観視していた発展期
【ChatGPT】新機能「Function calling」が凄すぎた - Qiita
tl;tr ChatGPTの新機能「Function calling」はすごい。 今後注目される機能になっていくと思われる。 ChatGPTの新機能「Function calling」について 6/13のアップデートで、ChatGPTに新たな機能「Function calling」が実装 されました。 「Function calling」は、ChatGPTに「呼び出すことができる関数」を教えておく機能で、ChatGPTがこの関数を呼び出せるようになります。 この機能を活用すると、ChatGPTを経由することで、曖昧な指示でも関数が実行できるようになります。 「Function calling」の概要と可能性 概要 ChatGPTに呼び出せる「functions」をパラメーターとして渡します。 この状態で通常通りChatGPTに送信をすると、関数の呼び出しを要求するレスポンスが帰るようになり
[OpenAI] Function callingで遊んでみたら本質が見えてきたのでまとめてみた | DevelopersIO
ChatGPT、皆さん遊んで活用してますか！？ 0613のモデルと並んで発表されたFunction callingの機能を使って遊んでみました。 「自然言語でリクエストを投げつければ内部で関数が実行されて正確な計算ができる！？」みたいな雑すぎる理解しかしていなかったので、 どんなことができるのかな？と思って試してみました。 試してみた結果、Function callingは関数を実行してくれる機能じゃない！（極論）ということがわかったので、 その辺について考察してみたいと思います。 前提として、OpenAI APIを用いたChatGPTの利用方法については基本を理解しているものとしています。 具体的には、以前私が書いたこのブログの内容が何となく理解できてれば十分だと思います。 [初心者向き] OpenAI APIを使ってPythonでChatGPT遊びするための最初の三歩くらい また、こち
![[OpenAI] Function callingで遊んでみたら本質が見えてきたのでまとめてみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5c1e7d69a330d74b919a52ae9d3a24612acf3ace/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F04%2Feyecatch_openai_1200x630.png)
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ChatGPTとBardを同じプロンプトで同時に使用し、結果を比較できるChrome拡張・「Bard GPT」