Amazon CloudFront環境におけるクライアントIPアドレスについて 〜CloudFront-Viewer-Addressの紹介〜 - メドピア開発者ブログ
こんにちは。サーバーサイドエンジニアの三村（@t_mimura39）です。 本日はRuby・Railsの話に限定せず、Amazon CloudFront を利用している方に役立つ情報をご提供します。 目次 はじめに 「X-Forwarded-For」を活用する方法 「CloudFront-Viewer-Address」を活用する方法 Railsエンジニアへ 注意点 おまけ 参考資料 はじめに 弊社は基本的にAWS上にRailsアプリケーションを構築しているため、CDNが必要になるとまず選択肢として挙がるのが 「Amazon CloudFront（以下CloudFront）」です。 「CloudFront」を最前列に配置して、その後ろに「ALB」と「Railsアプリケーションが稼働するECS」を置くような構成が主流です。 この構成の場合一つ困ることがあります。 それは「Railsアプリケーシ
【New!】Amazon Aurora MySQLがRDS Data APIをサポートしました！ | DevelopersIO
こんにちは。まるとです。 現地時間 2024/9/26、Amazon Aurora MySQLでもRDS Data APIをサポートするアナウンスがありました！ 従来は、Amazon Aurora PostgreSQLのみのサポートとなっておりましたが、今回新たにAmazon Aurora MySQLでもサポートしたことにより、更にDBエンジンの選択肢が増えるのではないでしょうか。 そもそも、RDS Data APIって何？何がすごいの？と感じる方もいらっしゃるかもしれません。 そこで、改めてRDS Data APIを整理し、実際に触っていきたいと思います。 RDS Data APIとは 一言でお伝えすると、APIを通してSQLステートメントを実行できるものです。 特徴としては以下のようなものが挙げられます。 DBクラスターへの永続的な接続が不要（接続を管理する必要がない） HTTPSエン
Announcing Storage Browser for Amazon S3 for your web applications (alpha release) - AWS
Announcing Storage Browser for Amazon S3 for your web applications (alpha release) Amazon S3 is announcing the alpha release of Storage Browser for S3, an open source component that you can add to your web applications to provide your end users with a simple interface for data stored in S3. With Storage Browser for S3, you can provide authorized end users access to easily browse, download, and upl
Web アプリケーションにおける Amazon ECS / AWS Fargate アーキテクチャデザインパターン - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは。AWS Container Hero の新井です。 Amazon ECS の登場から間もなく 10 年が経ちますが、その間、ECS ⾃体の進化に加えて、さまざまな AWS マネージドサービスとの連携が可能になりました。 現在では、コンテナベースのワークロードを活⽤することで実現できないことを探す⽅が難しいほど、柔軟なアーキテクチャが構築できるようになっています。 しかし、⾃由度が⾼い分、要件に合ったアーキテクチャを模索する際には、迷うことも多いでしょう。 AWS上でシステムを適切に構築するためには、あらかじめサービス間のつなぎ⽅やパターン、その特徴を把握しておくことが重要です。 これにより、フィージビリティを迅速に確認でき、その後のトライアンドエラーのサイクルを加速させることができます。 今回は、最新の AWS サービスアップデートを踏まえつつ、Amazon ECS / AWS
Amazon S3が「条件付き書き込み」に対応。既にオブジェクトがある場合は上書きせず、分散アプリケーションでの利用が容易に
Amazon Web Servicesは、オブジェクトストレージを提供する「Amazon S3」の新機能として「条件付き書きこみ」（Conditional Writes）をサポートしたことを発表しました。 条件付き書き込みを利用すると、オブジェクトの書き込み時にオブジェクトの存在をチェックし、オブジェクトが存在しない時だけ書き込む、という指定が可能になります。 これにより、アプリケーションがデータをAmazon S3に書き込む際に、既存のオブジェクトを上書きすることを簡単に防ぐことができるようになります。 例えば、複数のクライアントが同一オブジェクトにデータを書き込んでいくような分散処理において、不用意に既存のデータを上書きしないように書き込む直前にオブジェクトを確認するといった処理をアプリケーションで作りこむ必要がなくなり、Amazon S3に任せることができるため、Amazon S3を
Amazon Auroraに2種類のオートスケーリングポリシーを組み合わせてコストを削減しました - Nealle Developer's Blog
こんにちはSREチームの宮後(@miya10kei)です。最近、DisplayLink対応の変換アダプターをGETし、トリプルディスプレイ化していろいろ捗っています！ 前回から少し時間が空いてしまいましたが、今回はAmazon Auroraに対して2種類のオートスケーリングポリシーを組み合わせた事例を紹介します。 背景 Park DirectではデータベースにAmazon Aurora（Provisioned）を利用し、Writerインスタンス1台、Readerインスタンス2台の構成で運用しています。 ReaderインスタンスのCPU利用率には次の傾向がありました。 ReaderインスタンスのCPU利用率の推移 CPU利用率の傾向 平日 08:00~18:00までCPU利用率が（相対的に）高い状態が続き、18:00を境に低い状態になる。 休日 平日と同じ傾向だが全体的にCPU利用率が低い状
Amazon DataZone でデータカタログを実現する - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは一史です。最近自動給水器を買い、ベランダで育てているバジルの水やりを自動化しました。テクノロジーは素晴らしいですね。 さて、AWSにはAmazon DataZoneという組織が蓄積した膨大なデータに対して、データの発見、アクセス制御、管理を簡素化するデータ管理サービスがあります。 データドリブンが重要視される昨今、今回はDataZone上にデータカタログの作成を行ってみます。 はじめに 概要 データレイクとは データカタログとは なぜAmazon DataZoneが必要か（AWS Guleとの違い） Amazon DataZoneとは サービス概要 DataZoneのデータカタログの完成像 Amazon DataZoneでデータカタログを作成してみる 構成概要 データ準備 ドメインとデータポータルの作成 プロジェクトの作成 環境の作成 データカタログの作成 データアセッ
今さら聞けない!? AWSの生成AIサービス Amazon Bedrock入門！
Bedrockの入門書、アマゾンのクラウド書籍でベストセラー1位です！ https://www.sbcr.jp/product/4815626440/
Stability AI Japan の Japanese Stable LM Instruct Alpha 7B v2 が Amazon SageMaker JumpStart で使えるようになりました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Stability AI Japan の Japanese Stable LM Instruct Alpha 7B v2 が Amazon SageMaker JumpStart で使えるようになりました アマゾン ウェブ サービス (AWS) は Amazon Bedrock を初めとした生成 AI サービスを提供しています。Amazon Bedrock では、Amazon の基盤モデルだけでなく、Anthropic、Stability AI、Meta といった代表的な生成 AI モデルプロバイダーの基盤モデルが利用可能です。一方で、日本語という言語の特殊性などへの対応のため、国内事業者により日本語特化の大規模言語モデル (LLM) の開発が進められています。AWS ジャパンは、LLM 開発支援プログラムなどを通じて、お客様にとってのモデル
Amazon Q の情報まとめ & 触ってみた (2023/12/1時点) - Qiita
はじめに お疲れ様です。yuki_inkです。 AWS re:Invent 2023 に参加しています。 今回の最大のアップデートと目される「Amazon Q」。 本記事は、Qに関する情報をまとめ、また実際にマネコンから触ってみることで、Qの理解を深めようという趣旨のものです。 Amazon Q とは 生成AIを活用した、エンタープライズ向けアシスタントサービスです。 re:Invent 2023 のCEO Keynoteで発表されました。 セキュリティを最優先事項とするAWSらしく、セキュリティ、そしてプライバシーにも配慮されており、企業のポリシーやデータアクセス制限に適合するように設計されています。 「Amazon Qは、その内部のモデルのトレーニングためにお客様の情報を一切使用しない」と明言されているため、今まで生成AIの活用に躊躇していた企業も安心して利用が可能です。 Qの立ち位置
AWS 内で大規模言語モデルを利用できる Amazon Bedrock を使って作る RAG アプリケーション - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。機械学習グループの深澤(@fukkaa1225)です。 先日、Amazon Bedrock が一般利用できるよう(GA)になりました 。本記事ではこちらを用いて RAG(Retrieval-augmented generation) アプリケーションを作成してみた様子と、他 LLM モデルとの比較結果についてご紹介します。 Amazon Bedrock とは aws.amazon.com 公式サイトより文言を引用します。 Amazon Bedrock は、Amazon や主要な AI スタートアップ企業が提供する基盤モデル (FM) を API を通じて利用できるようにする完全マネージド型サービスです。そのため、さまざまな FM から選択して、ユースケースに最も適したモデルを見つけることができます。Amazon Bedrock のサーバーレスエクスペリエンスにより、すぐに FM
Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用し、電話で色々な質問に答えてくれるコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた | DevelopersIO
Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用し、電話で色々な質問に答えてくれるコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた はじめに Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用した、電話で様々な質問に対する応答が可能なコールセンター向けAIチャットボットを構築しました。 電話をかけて質問すると、BedrockのAPIを利用し、質問に答えてくれます。音声は、Amazon Connectが提供するものを活用しています。 以下は、電話をかけた際の対話の様子を示したイメージです： 実際に電話をかけたときのデモ動画です。Bedrockのモデルは、Claude Instant v1.2を使用しています。 構成図は、以下になります Connectのコンタクトフロー内で、Lexで質問内容を受け取り、音声から文字起こしされ(裏でAm
うおぉぉAmazon BedrockがついにGA！！ 宇宙最速？で触ってみた - Qiita
首を長くしすぎてキリンになって待ってました OpenAIブームから待ち望むこと数ヶ月！！ ついにAWSから生成系AIサービス「Amazon Bedrock」が一般公開されたので宇宙最速で触ってみようと思います。 AWSマネジメントコンソールを覗く！！ シンガポールリージョンを確認すると…あれ？ 普通〜のAWSアカウントでマネジメントコンソールにサインインし、「Bedrock」で検索。実は（説明のみの）コンソール自体は少し前からあったのですが、クリックしてみましょう！ ローンチ直後にサポートされているのは下記の４リージョンのようです。日本だと一番ご近所はシンガポールリージョンですね。 おぉ、「Get started」が出現し、左カラムに具体的な機能メニューも出現しています。 まずは左カラムから「Base models」にアクセスしてみます。すると基盤モデルへのアクセスリクエストが必要なようで
Amazon S3の大量データをローカルにマウントできるファイルクライアント「Mountpoint for Amazon S3」登場
Amazon Web Services（AWS）は2023年3月14日、「Mountpoint for Amazon S3」のα版を公開した。Mountpoint for Amazon S3は、Amazon S3上にある大量のデータを、ローカルコンピュータ上のファイルシステムにマウントすることができるファイルクライアントだ。 関連記事 APIテストに便利！ 「Amazon API Gateway」と「Amazon S3」で作る、レスポンスを動的かつ簡単に変更できるAPIモック AWS活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回は「Amazon API Gateway」と「Amazon S3」を利用して、レスポンスを動的かつ簡単に変更できるAPIモックを作る方法を紹介します。 サーバレスアプリを構成するビジュアルビルダー「AWS Application Compos
【ベストプラクティス】Amazon VPC の構築方法を分かりやすく解説 - Qiita
はじめに Amazon VPCは、AWS上で仮想ネットワークを構築できるサービスです。 VPCの概要や理論については以下の記事で詳細に解説しました。 一方で、「理論だけでなく実践も重要！」 と思われる方も多いと思いますので、 本記事では実際にVPCによる仮想ネットワークを構築する方法を解説します。 構築の指針として、以下のベストプラクティスを極力満たすよう進めていきたいと思います。 特にVPCフローログやVPCピアリング、VPN等は設定が複雑でハマりがちですが、極力分かりやすく解説したつもりなので、効率よく構築法を習得できる記事となれば幸いです。 本記事で構築するVPCの構成 下図構成のVPC (上記記事の冒頭で紹介した構成)の構築を、実際のコンソール操作方法を交えて解説します。 上記構成の意図として、VPC1 (Webアプリ用のVPC)とVPC2 (社内ネットワークを模擬したVPC)を組
Amazon VPCを「これでもか！」というくらい丁寧に解説 - Qiita
はじめに AWS上で仮想ネットワークを構築できるAmazon VPCは、多くのAWSサービスが動作する基盤となる、非常に重要かつ多機能なサービスです。 多機能ゆえに公式ドキュメントやネット上の記事も断片的な機能の解説が多く、全体像を把握することが難しいサービスとも言えます。 そこで本記事はVPCの全体像を理解できるよう、各機能のつながりや動作原理を丁寧に解説し、 「VPC界の百科事典」 (あくまで例えですが…笑) となるような記事を目指したいと思います。 【追記】 実践編の記事を追加しました VPCの実画面での構築方法は、以下の別記事にまとめました。「VPCを実際に触ってみたい！」という方は、こちらもご一読いただけると嬉しいです。 VPCとは 「Virtual Private Cloud」の略で、クラウド上に仮想的なネットワークを構築するためのサービスです。 例えば、オンプレ環境でWebア
「Amazon Aurora Serverless V2」正式版に。瞬時にスケールして数十万トランザクションに対応、データベース容量も自動管理
「Amazon Aurora Serverless V2」正式版に。瞬時にスケールして数十万トランザクションに対応、データベース容量も自動管理 Amazon Web Services（AWS）は、クラウド上でデータベースのマネージドサービスとして提供している「Amazon Aurora Serverless」の新バージョン「Amazon Aurora Serverless V2」の正式版としてのリリースを発表しました。 Instant scale ↔️ instant cost efficiency. Amazon Aurora Serverless v2 scales in a fraction of a second while eliminating database capacity management, so you only pay for what you use & sa
SageMaker初心者必見！AWS認定試験(機械学習)に合格するために絶対に覚えるべきこと - Qiita
はじめに 先日、AWS認定 機械学習 - 専門知識 (AWS Certified Machine Learning - Specialty) に合格し、AWS認定試験をすべて制覇することができました。11冠達成！ この試験で特に重要なのがAWSの機械学習サービスである 「Amazon SageMaker」 です。 しかし、一口に「SageMaker」といっても「SageMaker ＊＊＊＊」といった関連サービスがとても多い。 もちろん、機能が多いのはありがたいことなのですが、初心者にとっては覚えるのが大変なので、試験の復習も兼ねて、まとめてみました。 SageMaker サービス体系 注意事項 AWS re:Invent 2021 (2021/11/29 - 2021/12/03) 以降に発表されたサービスは別枠としているのは、リリースされて6か月以内のサービスや機能に関する問題が認定試験
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