Aurora v1.13 から使える SELECT INTO OUTFILE S3 を試した - kakakakakku blog
Aurora v1.14 の強制アップデートがあったりして，改めて Aurora のリリースノートを読み直していたら，Aurora v1.13 から SELECT INTO OUTFILE S3 が使えるようになっていることに気付いた（今さら！）．今まで試したことが無かったので，実際に試してみた． 大きめのデータ抽出が必要なときなど，MySQL だと SELECT INTO OUTFILE でファイルに書き出すシチュエーションがあるため，Aurora でも使えるようになるのは非常に良いことだと思う．むしろ v1.13 まで無かったんだ...？という感じ． docs.aws.amazon.com 事前準備 S3 と IAM ロールを作成する 事前に RDS 用の IAM ロールと IAM ポリシーを用意しておく．必要最小限のアクションは以下のドキュメントにまとまっている．今回は SELECT
Consulクラスタ内でファイルを分散配布する tuggle を書いた - 酒日記 はてな支店
github.com これはなに? HTTPを使って、ファイルを Consul クラスタ内で分散配布する daemon です。Go で書かれています。読みかたは「たぐる」です。 開発動機とユースケース 拙作の Stretcher というデプロイツールがあります。嬉しいことに、自分が勤務しているカヤックだけではなく、他社さんでも使われているようです。 先日、某社の Stretcher をお使いのかたに話を伺う機会があり、デプロイアーカイブの取得時のネットワーク負荷が問題になっているということを聞きました。 カヤックではサーバは基本 AWS にあり、S3 からデプロイアーカイブ(200〜300MB程度)を取得しています。S3はちょっと意味が分からないぐらい堅牢で、stretcherの -random-delay 5 (開始を平均2.5秒、最大5秒ずらす) を設定した状態で100台程度から一斉に
物理サーバを選定する際のポイント – Eureka Engineering – Medium
Eureka EngineeringLearn about Eureka’s engineering efforts, product developments and more.
ソフトウェアエンジニアだけでサービス運用できる環境を作って失業した話 - まいんだーのはてなブログ
はじめに このエントリは非常にポジティブで技術的なチャレンジに関するまとめであり求人エントリでもあります。 まとめ 昨年後半から、急成長するサービスを支えるため “どオンプレ” な環境で作ったサービスをクラウドに持っていく仕事をしていました。 クラウドのオイシイところを押さえられるよう作り変えをした結果として “Infrastructure as Code” を実践することになり、結果としてソフトウェアエンジニアだけですべてがコントロール出来る状態になり、インフラおじさん業が不要になりました。 そういった環境で働きたい "腕の立つITエンジニア(特にスマホとサーバサイド)" を募集しています。 発表資料&箇条書きで振り返る最近の動き AWS Casual Talks #3 https://github.com/myfinder/aws-casual-3/blob/master/slide.
AWS Casual Talks#3に参加した - まめ畑
AWS Casula Tlaks#3に参加してきました。AWS Casual Talks #3 on Zusaar 2回目までは主催していたのですが、今回から主催をCookpadの星君に移して初めての開催でしたが、過去を超えてくる濃い・本気の内容ですごく良かったです。色々忙しい中ありがとうございます！ 簡単にまとめると メインセッション @yoshiori Elastic Transcoder でウキウキ動画配信 クックパッド料理動画 を作った話。オンプレ環境で大容量・高トラフィックな配信環境を作った時の話しとAWSで作った際の話。オンプレ環境で実現する場合はクリアしなければいけない課題をAWSのサービスでどうクリアしたかという話でした。Elastic Transcoderの実用事例を聞けた貴重な機会でした。 @myfinder 僕らの AWS 移行記 オンプレ環境からAWSに完全移行した
AWS News Blog
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
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