社内向けStreamlitのデプロイの現実解
結論 社内データを扱うアプリケーションを安全にデプロイするならCloudflare Tunnel,Cloudflare Accessを使う。要件次第ではStreamlit in Snowflakeも使える。 はじめに Streamlitはデータアプリケーションを短時間で作成できる便利なツールですが、社内データを扱うアプリケーションをデプロイする際は外部からの不正アクセスを防ぐように厳重な注意が必要です。 にもかかわらず、Streamlitを安全にデプロイする成熟した方法はまだありません。 本記事では、最も単純なStreamlitのデプロイ構成の例から問題点を再確認し、それらを解決する方法を順に説明します。ただし、本記事で紹介する構成を使うにはドメインのネームサーバーがCloudflareである必要があることに注意してください。 単純な構成はどう危険なのか？ まずは非常に単純なStreaml
Lambda@EdgeへのデプロイをGitHub Actionsで自動化する
マネジメントコンソールからは簡単に実施できるLambda＠Edgeのデプロイですが、CLIで自動化するのはやや面倒です。本記事ではGitHub ActionsからLambda@EdgeへデプロイするWorkflowを紹介します。ご参考になれば幸いです。 背景 今回紹介するWorkflowは以下の背景から作成しました。 IaCで作成・管理されていないLambda関数がある。このLambda関数を更新して、Lambda@Edgeへデプロイする運用作業を省力化したい。 このLambda関数はインフラを担当するチーム（SRE）だけでなく、サービス開発チームが更新することがある。更新作業はSREが引き受けるのではなく、開発チームのタイミングで実施できるようにして、リードタイムが長くなることを避けたい。 開発チームにはAWSに詳しくないメンバーもいる。そのため、開発者にIAM権限を移譲してAWSのマネ
CodePipelineを用いたLambdaのデプロイについての所感 - JX通信社エンジニアブログ
「JX通信社Advent Calendar 2019」7 日目の記事です。 こんにちは。2019年9月からJX通信社のエンジニアとなった鈴木（泰）です。趣味は映画観賞です。 はじめに JX通信社では AWS の Lambda Layer、Lambda 関数を使った Serverless なアプリケーションの開発に従事しています。 私が初めて Lambda 関数に触れたのは2019年の9月です。 3ヶ月のあいだ業務で扱ってきたこともあり、現在では Lambda 関数をサクサク作れるようになりました。 また、複数の Lambda 関数を連携させて1つのアプリケーションを組んでみたり、共通する処理を Layer として切り出したりと、少しずつ複雑なこともできるようになりました。 最近の問題は、増えてきた Lambda 関数の管理です。 特に、Lambda 関数のデプロイにかかる手間の大きさが問題
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フロントエンドエンジニアのためのAWSアーキテクチャ
Using the Serverless framework to deploy hybrid serverless/cluster workflows