CloudFront と S3 で 配信した Angular 製 SPA から API Gateway を通してファイルアップロードする | DevelopersIO
サーバーレスな話で以下のような構成、よく見かけます。 CloudFront と S3 で SPA を配信する API Gateway と S3 で CRUD API を作る よく見かけるのですが、私が知っているのは「構成」であって「実装」ではないな、ということで簡単なものを作ってみることにしました。図にすると以下のようなイメージ。 簡単なストーリー 各地域に投票所があり、エンドユーザーが投票する 地域ごとに投票データをCSV管理しており、投票が終わったら管理者が中央ストレージへCSVファイルをアップロードする 想定読者 サーバーレス構成で CloudFront や S3 を組み合わせたサンプルを見てみたい方。 作ってみて 最初に感想を書いてしまいます。 CloudFront と S3 の組み合わせは強力。ドメインを持っていたら迷わず横綱構成へ持っていくべき。 API Gateway は思っ
Swift の HTTP ライブラリで苦しまないための自作 API クライアント設計 - Qiita
iOS 開発で必須とも言える API クライアントの設計手法を、初心者にもわかりやすく紹介します。 はじめに あなたは、どのように API クライアントを設計していますか。 まずはライブラリを選ぶでしょうか。 それとも、クラス図を書くのでしょうか。 なるほど、なるほど、ふーむ。 この記事では、もっと別のより良い設計方法を紹介します。 紹介する設計方法は、ほとんど設計知識のない状況から始めることができます。しかも、最終的にはあなたのプロジェクトにぴったりの設計を手に入れられる方法です。 対象読者 さて、この記事では、対象読者を次のように設定しています: どのような API 設計にしたらいいかわからない人 どのような API のライブラリを使うべきかわからない人 また、最終的には以下のレベルの目標を達成できることでしょう: あなたのプロジェクトの API 層設計者になれるレベル 目次 はじめに
Design Patterns in API Gateways and Microservices - Java Code Geeks
Everett GriffithsOctober 27th, 2017Last Updated: October 27th, 2017 For all the buzz about microservices and API gateways, finding specifics can prove surprisingly difficult. I am reminded of the cartoon by Sidney Harris where the first step of a complex mathematical formula is presented, then a miracle occurs, and the sudden appearance of the glorious solution prompts an observer to comment that
iOSアプリに導入したプロトコル指向なAPI抽象レイヤーの設計 - ZOZO TECH BLOG
iOSアプリエンジニアの@hiragramです。VASILYにジョインしてだいたい3か月経ちました。 今回は、僕がジョインしたプロジェクトに導入した、APIリクエストの抽象レイヤーの設計について紹介します。また、記事の最後にこの抽象レイヤーのコードをフレームワークとして切り出したもののリンクがありますので、興味がある方は見てみてください。 課題と方針 当プロジェクトでは、リアクティブフレームワークにRxSwift、通信ライブラリにAPIKit、JSONマッパーにHimotokiを採用しています。 従来のアプリの実装には、 ViewModelが直接APIKitをインポートして通信しており、通信のトリガーやレスポンスの処理が画面によってバラバラ APIが取得対象のリソースを常にresultsというキーに配列で返すようになっており、必ず1個しか返さないAPIのレスポンスもresults.firs
ゼロから作りながら覚えるAPI Gateway環境構築 | DevelopersIO
こんにちは、臼田です。 みなさん、Lambdaしていますか？ Lambdaと合わせてAPI Gatewayを使う場面も何かとあるかと思います。 本ブログでは様々なAPI Gatewayの記事があり、下記のまとめも参考になります。 【まとめ】API Gatewayを学ぶための記事まとめ しかし、ゼロからAPI Gatewayを構築して、実際に今後APIの実装を行なって行こうとする時に何からやればいいかわからない、ということもあるかと思い今回その手順をまとめようと思いました。 本ブログの趣旨 本稿は以下の内容を意識して作成しました。 これからAPI Gatewayを使ってAPIを構築しようとしている人向け API Gatewayと、連携するLambdaのモック、それに付随したIAMを作成する とりあえずAPI Gatewayの環境を作成し、APIの実装やバックエンドのロジックに取り掛かれるよう
オフラインのAndroid端末同士でもデータ転送ができる「Nearby Connections API 2.0」正式公開
Androidで利用可能な、今いる場所に応じてスマホにインストールすべきアプリやウェブサイトを提示する「Nearby」の「Nearby Connections」APIをGoogleが刷新し、オフラインでも利用できるようになりました。 Android Developers Blog: Announcing Nearby Connections 2.0: fully offline, high bandwidth peer to peer device communication https://android-developers.googleblog.com/2017/07/announcing-nearby-connections-20-fully.html Nearbyが搭載されたのは2016年のこと。 今いる場所に応じてスマホにインストールすべきアプリやウェブサイトを提示するAndr
Java SE 9、API以外の新機能で知っておきたいこと
前回まで、Java SEの最も基本となるjava.baseモジュールの新機能を紹介してきました。今回はちょっと趣向を変えて、API以外に知っておきたい新機能や変更について紹介します。バージョン表記や非推奨APIの明確化、コンパイラのjavacやドキュメント自動生成のJavadocの改善といったものです。 バージョン表記 Java SEのバージョン表記に紆余曲折があったのは、みなさんご存じの通りです。Java SE 8も「8」が表向きの「バージョン番号」であるにもかかわらず、javaコマンドを-versionオプションを指定して実行すると「1.8.0_131」のように出力されます。過去の経緯もあり、1.8.0は「バージョン文字列」として扱われます。バージョン番号とバージョン文字列は別物だと、公式ドキュメントにもうたってあります。この使い分けは煩雑でしかなく、アップデートリリースの番号も複雑に
SNSに投稿しようとしている料理写真に対して、みんなの反応がよいかどうかを予想してくれるAPIをAWS API GatewayとLambdaで作ってみた - Qiita
SNSに投稿しようとしている料理写真に対して、みんなの反応がよいかどうかを予想してくれるAPIをAWS API GatewayとLambdaで作ってみたAWSlambdaChainerAPIGateway 目的・背景 http://snapdish.co というサービスを開始して数年、カメラロールに大量の料理写真があります。でも、いつまでたっても私の撮影センスがいまいち。 そこで、「いい感じの写真だよ！」気軽に教えてくれるAIくんに助けてもらえなかなと妄想が膨らんできたので、作ってみちゃいました。 学習データの準備 データ収集のポイント マンパワーに依存するデータ収集は非現実的でコストが高いので絶対やらない データ収集の方法 SnapDishには、約1000万以上の料理写真があります。 そして、評判が良かった写真やリアクションがあまりなかった料理写真や規約違反の料理ではない写真があります。
【API,サンプルコード,使い方】TensorFlowの参考リンク、記事まとめ - HELLO CYBERNETICS
はじめに 記事まとめ TensorFlow1.2.0の変更点 IntelによるCPUの最適化 Building and Installing TensorFlow with CPU Optimizations LearningTensorFlow.com Jupyter Notebookで書かれたチュートリアル いろんなチュートリアルやモデルのまとめ Machine Learning with Tensorflowのサポートサイト TensorFlowを使ったディープラーニングの解説動画 ディープラーニング以外の実装 TensorFlowのHigh-Level API集 tflearn TensorFlow-Slim Keras Sonnet tensorpack 所感 TensorFlow強すぎ 脅威のライブラリ達 Jupyter Notebookは素晴らしい はじめに 最近はChain
ドコモが「AIエージェントAPI」を開発--オープン化で普及を狙う
NTTドコモは6月23日、AIエージェントを実現するための「AIエージェントAPI」を開発したことを発表。同時に、そのAPIをさまざまなパートナー企業に対しオープンな形で提供し、新たなサービスを共同開発する「ドコモAIエージェント・オープンパートナーイニシアティブ」を打ち出した。 「ドコモAIエージェント・オープンパートナーイニシアティブ」の発表会に登壇した面々。左から高島屋の髙山氏、NTTドコモの中村氏、インテルの江田氏、価格コムの村上氏 同日に開催された発表会で登壇したNTTドコモ代表取締役副社長の中山俊樹氏は、現在掲げている中期戦略2020「beyond宣言」において、顧客のライフスタイルを革新する新たなAIエージェントを提供すると打ち出したことが、開発の背景にあると説明する。 同社はこれまでにも、エージェントサービスの「iコンシェル」を提供し750万を超える有料会員を抱えているほか
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Google、機械学習モデル用API「TensorFlow Serving 1.0」をリリース