バイナリのデータをAWS IoT上でBase64エンコード＆JSON化して、後方サービスへ流す（例えばAWS Lambdaとか） - Qiita
というJSONにすることができます これはAWS Lambdaで読み取ることができますから、Base64デコードした上で色々と処理することも可能です なにで困ってるの？ センサー（正確にはマイコンですけど）からの取得できるデータの形式は、概ねバイナリだったりします AWS IoT自体はMQTTブローカー(サーバ)として振る舞うため、バイナリを直接送ることができます※ ※１回の送信で最大128KBの制約あり しかし、AWS IoTから先のサービス(e.g. Amazon Elasticsearch Service)は、AWS IoTからの出力がJSONであることを期待しているものが多く、なんらかの方法でJSON化してあげる必要があります JSON化にAWS Lambdaを使用するアイデアは、AWS Lambda自体がJSONによる入力を期待するため、鶏卵問題となり、ダメでした そのため、回避
ラズパイとAWS IoTを接続してS3にデータを送る - Qiita
概要 AWS IoTが発表されましたね！ってことで早速Raspberry Pi 2 Model BからAWS IoTを通してS3にデータをpushするサンプルデータで一連の流れを試してみました マネジメントコンソールからAWS IoTの設定をする まずはmanangement consoleからAWS IoTにアクセスして「Create Resoure」のボタンをクリックすると上記の画面になります。では、順に登録していきましょう Create a thing まずはデバイス自体の登録してあげましょう。Nameを最低限入力すればOKです。 入力してCreateをクリックすれば登録完了です。 Create a rule ルールを登録します。AWS IoTではRules Engineを通して必要なデータのみをフィルタリングしてデータのやり取りをします。これもSQLの形式になっているので直感的にわ
Amazon Auroraの先進性を誰も解説してくれないから解説する - Qiita
TL;DR; Amazon AuroraはIn-Memory DBでもなくDisk-Oriented DBでもなく、In-KVS DBとでも呼ぶべき新地平に立っている。 その斬新さたるやマスターのメインメモリはキャッシュでありながらWrite-BackでもなくWrite-Throughでもないという驚天動地。 ついでに従来のチェックポイント処理も不要になったのでスループットも向上した。 詳細が気になる人はこの記事をチェキ！ Amazon AuroraはAWSの中で利用可能なマネージド(＝運用をAWSが面倒見てくれる)なデータベースサービス。 ユーザーからはただのMySQL、もしくはPostgreSQLとして扱う事ができるのでそれらに依存する既存のアプリケーション資産をそのまま利用する事ができて、落ちたら再起動したりセキュリティパッチをダウンタイムなしで(!?)適用したりなどなどセールストー
俺はSSHをしたくない ~ Fargate vs ECS+SpotFleet のPrice比較 ~ - ABEJA Tech Blog
この記事は AWS Fargate Advent Calendar 2017 の9日目の記事です。 こんにちは。 service sshd stop 布教活動中の、ABEJAのサービス系インフラを管理しているインフラエンジニアの村主です。 今回AWSからFargateというコンテナマネージドサービスが発表されました。 Fargateの詳しい説明は AWS Fargate Advent Calendar 2017 の等の情報を参照いただければと思います。 タイトルでも書き、昔に こんな記事 を書きましたが、僕はSSHはしたくないし、極論言えばインフラも管理したくありません。 そこで今回のre:InventでFargateが発表されて、EC2やクラスタの面倒みない＝SSHしなくてええやん！イェーイ！を夢見て、コスト面の試算を始めました。 CPUとメモリの組み合わせ FargateはCPUとメモ
[AWS re:Invent 2017]AWS幹部が日本ユーザーに薦める新サービス3選
Amazon Web Servicesが11月27日から12月1日にわたり開催した年次イベント「AWS re:Invent 2017」では、さまざまな新サービスが発表された。今回、プロダクトマーケティングジェネラルマネージャを務めるLowell Anderson氏に個別インタビューする機会を得たので、同社の新サービスを網羅している同氏に、今回の発表でお薦めの3つのサービスを教えてもらった。AWSのサービスを使っているなら押さえておきたい。 Amazon Web Services プロダクトマーケティングジェネラルマネージャ Lowell Anderson氏 Anderson氏には、日本のユーザーが興味深いと思われるトピックに絞ってもらった。 IoTと機械学習 Anderson氏が最初に挙げたのはIoT関連のサービスと機械学習サービスだ。AWS IoTサービスは2年前に発表されたサービスで、
![[AWS re:Invent 2017]AWS幹部が日本ユーザーに薦める新サービス3選](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fb97184ce226bccd67bf8880a6b330b65e929161/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fnews.mynavi.jp%2Ftechplus%2Farticle%2F20171204-awsreinvent2017_03%2Findex_images%2Findex.jpg)
Kuromojiで日本語全文検索 – AWSで始めるElasticSearch(1) | DevelopersIO
はじめに 初めまして、ブロガーとして出張してきました@smokeymonkeyです。 今回、AWS上にElasticSearchを導入し、試行錯誤した結果をまとめてみました。シリーズものとして何度か続けていきたいと思いますので、どうぞ宜しくお願い致します。 ElasticSearchとは Apache v2ライセンスで公開されているオープンソースソフトウェアであり、全文検索エンジンであるLuceneを使用した、全文検索システムです。特徴として RESTfulなAPIが使える InputもOutputもJSON スキーマフリーなので面倒な定義無しにデータを登録可能 等があります。 Kuromojiとは Kuromojiはatilika社製のJavaで書かれた日本語形態素解析ソフトウェアで、Apache v2ライセンスで公開されているオープンソースソフトウェアです。形態素解析としてはChaSe
AWS Solutions Architect ブログ
はじめに ソリューションアーキテクトの安川 (@thekentiest)です。AWS ElasticBeanstalkがDockerに対応したという発表がされて以来、実際に利用してくれるお客様や、ブログを書いてくれる方がたくさんいて、嬉しい限りです。 最近ではローンチ当初に比べてDeployの仕組みも改善され、Deploy時にはStagingコンテナが立ち上がり、その立ち上げが完了した後に旧コンテナとの切り替えが行われるようになり、よりダウンタイムが短くなったので、使い勝手も良くなってきたかと思っています。 ところで皆さん、Dockerを使ったDevOpsを行う際、コンテナイメージを置くレポジトリはどうされていますでしょうか？ベースイメージだけを公開レポジトリ等から取得して、毎回コンテナをBuildする場合にはそれほど悩まないかもしれませんが、構築済みのコンテナイメージをPullしてDep
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