【AWS】 代表的なクラウドデザインパターン紹介
はじめに AWSの豊富なサービス群を活用することで、高可用性かつ高スケール性を実現するシステムを構築することが可能です。 しかし、クラウドサービスの特性を最大限に活かすためには、適切なデザインパターンを理解し、実践することが重要です。そこで今回は、AWSを利用して「高可用性」かつ「高スケール性」を実現するための代表的なクラウドデザインパターンを紹介します。 1. EC2インスタンスを利用した動的コンテンツの配信 動的コンテンツとは？ 動的コンテンツとは、ユーザーのリクエストに応じて生成されるコンテンツのことを指します。たとえば、ユーザーのログイン状況や入力内容に基づいて異なるページを表示するようなケースです。 AWSサービスの簡単な解説 Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud): スケーラブルなコンピューティングリソースを提供するサービスです。必要に応じて、イン
セキュアなAWS環境の設計についての解説【2024年版】 - サーバーワークスエンジニアブログ
こんにちは！イーゴリです。 AWS にとって、クラウドのセキュリティは最優先事項です。(AWS公式ページ) AWS環境のセキュリティ対策としてAWSサービスを解説するよりも、まずはAWS環境の最適な設計について考える必要があります。AWS Well-Architected Frameworkを考慮しながらの設計を推奨します。AWS Well-Architected Frameworkを全部詳しく読むことをおすすめしますが、この記事では個人的に一番重要だと思う点について記載します。 とてもざっくり説明しますと、AWS Well-Architected Frameworkとは、クラウドシステムの最適な設計方法を提供するAWSのガイドラインで、6つの柱があります。この記事では基本的に「セキュリティ」の柱を技術的観点から見てみたいと思います。 AWS Well-Architected Framew
2ヶ月（※）でAWS認定12冠したので攻略法を語ります - Qiita
AWS認定 is 何？ 人気のクラウドサービス「アマゾンウェブサービス」が提供している認定資格試験です。パソコンで実施するタイプの選択式テストとなります。 時流に応じて資格数は増減しています。だいたい10件ちょいです。 2023年度：12資格 2024年度：10資格（→また12に増える予定） 何をやったの？ 昨年末、急に思い立って認定資格を2ヶ月でコンプ（全冠）しました。 すいません、ちょっと盛りました。登竜門の「SAA（ソリューションアーキテクト アソシエイト）」だけは3年前に取っていました。 残りは週に1〜2件のペースで取得していたことになります。 資格に挑戦した理由は？ 実は私、「資格を取ること」にあまり価値を感じていませんでした。 勉強に多くの時間を使う必要があり、他のことができなくなる 机上学習やるならハンズオンに時間を割く方が実務に活きやすい 数が多すぎて、全冠なんて自分とは別
Docker Desktop の代わりになるかも。AWS が OSS として公開した「Finch」を使ってみた。 - Qiita
Docker Desktop の代わりになるかも。AWS が OSS として公開した「Finch」を使ってみた。AWSDockercontainerfinch 概要 2022/11/23 に唐突に公開された Finch なるOSSがAWSより公開されました。 どうやら、Docker Desktopの代わりとなりそうな、ローカルマシン上に仮想環境とコンテナランタイム、ビルドツールなど一式を楽〜に導入できるツールっぽいので試してみたという内容です。 Finchとは つい先日(2022/10/27)に、Docker社が、Docker の Team プラン、Business プランを値上げするニュースが発表された。期限も短く、急いで対応に追われた企業も多いのではないでしょうか・・・ まさかこのタイミングでという感じですが、AWS よりローカルマシン上に仮想環境とコンテナランタイム、ビルドツールなど
Gunosy のデータ活用を支える統合データ基盤 Baikal の話 - Gunosy Tech Blog
はじめに Baikal について Baikal を支える技術と工夫 AWS アカウント Terraform ワークフロー基盤 Athena Lake Formation アーキテクチャ Extract & Load データ生成元 AWS アカウントにある RDS からデータ抽出 データ生成元 AWS アカウントにある DynamoDB からデータ抽出 社外の API からデータ抽出 Transform workspace に配置されたデータの変換 データ生成元 AWS アカウント内の生ログ変換 ウェアハウス内での加工 Share 今後の課題 開発の一部を他チームへの委譲 データ異常検知 BI ツールの導入 はじめに DRE チームの hyamamoto です。 新卒の方々が入社されて 4 ヶ月ということで、時の流れの速さを感じています*1。なお、現在、新卒の方々でリレー方式でブログを書いて
冴えないAWS環境の育てかた α | DevelopersIO
中山です ソリューションアーキテクトとして、AWS環境の利活用をお手伝いするお仕事をしています。 まれによく見るAWS環境 とりあえずこれを見てほしい。 これが絶対にだめと言いたいわけではないです。 一時的な検証環境だったり、とにかくスピード重視でサービスをデリバリーさせる必要があったり、サービスの提供者側が何ら責任を負わない・障害時のビジネスインパクトが無い（そんな状況あるのか？）という前提があったり、状況次第ではこれで十分な時もあると思います。 しかし、一般的な業務システムやサービスの場合にはいろんな意味で不十分でしょう。 では、このような環境をどのように育てていくとよいでしょうか。 この記事では、そんな育てかたの一例を紹介していきたいと思います。 なお、本記事はくっそ長いです。 ちなみに、最終的にはこうなります。 文字が小さすぎて読めない！ ちょっとそこのハ○キルーペ貸してくれーｗ
AWS、複数のアベイラビリティゾーンで稼働していたアプリケーションでも大規模障害の影響があったと説明を修正。東京リージョンの大規模障害で追加報告
AWS、複数のアベイラビリティゾーンで稼働していたアプリケーションでも大規模障害の影響があったと説明を修正。東京リージョンの大規模障害で追加報告 2019年8月23日金曜日の午後に発生したAWS東京リージョンの大規模障害について、AWSは追加の報告を行い、複数のアベイラビリティゾーンで稼働していたアプリケーションでも障害の影響があったことを認めました。 下記は大規模障害の報告ページです。赤枠で囲った部分が、8月28日付けで追記されました。 当初の報告は、障害の原因が空調装置のバグであり、それが引き金となってサーバーのオーバーヒートが発生したことなどが説明されていました。 そして障害の影響範囲は単一のアベイラビリティゾーンに閉じており、 複数のアベイラビリティゾーンでアプリケーションを稼働させていたお客様は、事象発生中も可用性を確保できている状況でした。 と説明されていました。 複数のアベイ
AWS 導入事例：株式会社スクウェア・エニックス | AWS
AWS Lambda の効果は劇的でした。今まで数時間かかっていた画像処理がわずか 10 数秒で完了しました。コストに関しても、同じ処理をオンプレミスで行う場合と比べ 20 分の 1 程度にまで削減することができました。 AWS Lambda にはそもそもリソースが足りなくなるという発想がありません。これはオンプレミスでは真似のできないものです。 「最高の『物語』を提供することで、世界中の人々の幸福に貢献する」を企業理念に掲げる株式会社スクウェア・エニックスは、主にゲームを中心とする「デジタルエンタテインメント事業」、アミューズメント施設運営や業務用ゲーム機器の開発を行う「アミューズメント事業」などを展開しており、ゲーム、エンタテインメント分野において創造的で革新的なコンテンツ、サービスを生み続けています。ゲームの代表作には「ドラゴンクエスト」「ファイナルファンタジー」「トゥームレイダー」
目指すは「運用担当ゼロ」、ChatWorkがAWS上のインフラ運用を自動化
11万社以上が導入する企業向けチャットサービス「チャットワーク」。運営するChatWorkが取り組んでいるのが、AWS（アマゾン・ウェブ・サービス）で稼働するシステム運用の効率化だ。ユーザー数の増加に応じて仮想マシンの台数が増え、運用の負荷も膨れ上がった。少人数で事業を成長させるには、運用を効率化して開発に注力できるようにする必要があった。 「理想は、運用に張り付くインフラエンジニアをゼロにすること。そのために、できるだけ運用作業を自動化することにした」。ChatWork CTO室の九岡佑介氏はこう話す（写真）。「インフラ構築」「監視」という二つのテーマで自動化を進めた。 インフラ構築の自動化では、まず軽量コンテナの「Docker」を採用し、その管理のために、米グーグルがオープンソースとして公開する「Kubernetes」を導入した。「コンテナの数が増えると管理が大変になる。大量のコンテナ
Amazon MLでプログラミング不要の機械学習＆簡単データ解析 - 648 blog
機械学習やディープラーニングというと、研究者や高度なエンジニアでなければ活用できないというイメージがあった。 しかし現在では、エクセルを使えるレベルのスキルがあれば、ディープラーニング（深層学習）によるデータマイニングを利用できる。 そこで今回は、『顧客ごとの成約率を機械学習で予測する』という例題を使って、Amazon ML（Machine Learning）による機械学習とデータ解析の方法を説明したい。 目次 目次 更新履歴 2016.12.18 手順４ はじめに Amazon ML（Machine Learning）について 機械学習について Amazon MLの仕組み Amazon MLによる簡単ディープラーニング実践 今回の例題 １．AWSに登録する ２．S3にデータを設置する ３．Machine Learningを起動する ４．機械学習モデル（MLモデル）を作る ５．特定データに
サーバーレスアーキテクチャで画像の動的リサイズをしたら優勝しました 【SpeeeKaigiレポート#1】 - Speee DEVELOPER BLOG
イエウール / 開発基盤エンジニアの@pataijiです。 画像リサイズをサーバーレスでやっちゃおうぜってことをSpeeeKaigiで発表して、まさかの、優勝しました。 SpeeeKaigiについてはこちらの記事が詳しいです。 tech.speee.jp トークテーマ サーバーレスアーキテクチャで画像リサイズ キーワード 画像リサイズ サーバーレスアーキテクチャ AWS Lambda Amazon API Gateway ImageMagick 発表スライド speakerdeck.com スライド中の動いているデモはこちら 質疑応答 リサイズした時のレスポンスタイムが気になる 計測していないので正確な回答はできないのですが、Lambda上で画像生成が走るのでかなりかかります。 オリジナル画像の容量や生成する画像サイズにより変わりますが、今回デモしていた感覚値では2000x2000pxの画
なぜ AWS をやめて Heroku を選んだのか - sakagami memo
仕事であるアプリケーション開発を担っているのですが、 当初 AWS を用いて1人で運用していたのが、現在は Heroku のプラットフォームに移行し、チームとして6人で開発を行っている状況になりました。そこに至るまでの経緯とその際の運用についてご紹介したいと思います。 もちろんそれぞれの開発の状況に応じて、判断は変わってくるかと思いますが参考になればと思います。 エンジニア 1人 もともと私が関わる以前のそこでの開発は外注していました。運用を引き受けることになったのですが、 ある程度 形になっているアプリケーションを1人で運用するには不安が大きく、実装したい機能が日々 増えていく中で、インフラ面で時間をかけていて満足にコードを書けない状況は非常にわずらわしい ものでした。 小さなスタートアップという会社の中で、開発の施策が次々と進められない状況はまずい と感じ、Heroku の導入を検討し
【書評】モバイルエンジニア向けのAWS解説書 - その後のその後
著者・監修の佐々木 拓郎さん、 高柳さん、および SB Creative さまより『Amazon Web Services クラウドネイティブ・アプリケーション開発技法 一番大切な知識と技術が身につく』をご献本いただきました。 昨今のモバイルアプリケーションには大抵の場合バックエンドも必要になりますが、たとえば僕はiOSアプリしかつくれません。そういう場合に、他のサーバーサイドエンジニアやインフラエンジニアと組む以外に、ちょっと前であれば Parse.com を利用してサクッと済ませてしまう、という選択肢もありましたが、来年にはサービス終了してしまうという悲しい事態になってしまった今、やはりモバイルアプリケーションのバックエンドのインフラとして真っ先に候補に挙がるのは AWS（Amazon Web Services）です。 ただそのAWS、LambdaとかMobile HubとかIoTとか
Amazon Cloud Driveの容量無制限プランが素晴らしすぎるという話 - さわっても熱くない花火
「夏は暑い」そんな当たり前の事実を今認識しております。yanoshiです。 7月からの新アニメのために怒涛のエンコード祭りを行っておりまして、お部屋は常時エアコン稼働中です。電気代とは？ データが増える一方なわけですが何とかその波に抗いたい！今日はそんなお話。 Amazon Cloud Driveの容量無制限プランを使い始めて半年が経過したのでそろそろレビューをしておこうと思います。 Seagate シーゲイト 内蔵ハードディスク Archive 8TB (3.5 インチ / SATA 6Gb/s NCQ / 5900rpm / 128MB) 正規代理店品 ST8000AS0002 出版社/メーカー: Seagate発売日: 2014/12/04メディア: Personal Computersこの商品を含むブログを見る Amazon Cloud Drive 使い放題プランについて 「Ama
2016年4月22日時点で最も役立つAWS本が登場！「Amazon Web Services クラウドネイティブ・アプリケーション開発技法 一番大切な知識と技術が身につく」: 自宅クラウドでAI・機械学習・CI/CD・自動化、全てやろう！
元々、メルマガ連動目的で始めた初心者・中級者向けブログでした。が、コロナによる在宅勤務が当たり前の時代に突入した2020年。会社に存在していた仕事環境が、自宅内に存在して当たり前の時代に、一気に突入することとなりました。AWSを筆頭としたクラウド環境をベースに、AI、機械学習、CI/CD、自動化等、全てが自宅で動作・操作可能です。全てが可能となるよう、自宅環境整備に役立つ内容をブログに記載していく方針とし、今後の内容に反映させていきたいと思います。 非常に旬なAWSサービスを利用した 開発にフォーカスした書籍です。 当然ですが、Lambda、API Gatewayに結構紙面を割いてます。 また、AWS IoT(P278～)、Amazon Machine Learning(P214～）なども 漏れさずに掲載されてます。 今から優先的に読みたいのは、以下です。 ・API Gatewayを利用し
[AWS]構成図からAWS環境を自動構築するツール「VisualOps」を触ってみた - Qiita
こんにちは。 今回は、「VisualOps」という、書いた構成図から自動で構築してくれるツールを触ってみようと思います！ これぞクラウド！という感じがして、とてもテンションが上がるツールです。 昔は「Madeiracloud」という名前だったようです。 1.概要 さくっと概要ですが、VisualOpsでは、こんなことができます！！！ 構成図描いて... ローンチすると... AWS環境が自動で構築される！！！ さらに... 作成した構成図をPNG、JSON、CloudFormation用フォーマットで出力することもできます！！ AWSやエンジニア経験が浅い私にとっては夢のようなツールです！ 2.セットアップ それでは、実際に使っていきます！ VisualOpsのアカウントの登録からAWSのアカウントの紐付けまでやっていきます。 1.VisualOps公式サイトに接続し、[SignUpFre
![[AWS]構成図からAWS環境を自動構築するツール「VisualOps」を触ってみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1e3ac9b63c14fa28e2101c70c8cc85cdbca535ef/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrb29uYWdpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0zNDlmMTJkOTFhODkwMjgyY2NjMDRjYjJjNDg4ZWY4ZA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D83dc5d2a187b08c08644a388eb166e69)
Amazon AWSでユーザ数1100万以上にスケーリングするためのビギナーズ・ガイド | POSTD
あるシステムを、1人のユーザから1100万人以上にスケーリングするにはどのようにすれば良いのでしょうか。Amazonのウェブサービスソリューションアーキテクトである Joel Williams が AWS re: Invent 2015 Scaling Up to Your First 10 Million Users でスケーリング方法について素晴らしいプレゼンをしています。 AWS上級者のユーザには適さないプレゼンですが、AWS初心者やクラウド初心者、Amazonが次々と送り出す新機能の流れについていけていない人が始めるには素晴らしい内容だと思います。 おおよその見当は付いていると思いますが、このプレゼンはAmazonによって提供されているため、どの問題についても解決策として提案されているものは全てAmazonのサービスになります。amazonのプラットフォームの役割は、印象深く、分か
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