Whether you're looking for compute power, database storage, content delivery, or other functionality, AWS has the services to help you build sophisticated applications with increased flexibility, scalability and reliability
AWSのcodebuildで、docker buildが失敗するようになりその対応をしたので備忘録です。 Docker Hub の Rate Limitとは 英語になりますがこちらに記載があります。 www.docker.com The rate limits will be progressively lowered to a final state of 100 container image requests per six hours for anonymous usage, and 200 container image requests per six hours for free Docker accounts. Image requests exceeding these limits will be denied until the six hour window ela
コンニチハ、千葉です。 CodeBuildを利用する上で、変数を利用したい場面があります。ただ、この変数の指定方法は複数あるため、どの場面でどれ使ったら良いかという観点でまとめました。 変数の指定方法 2017年11月時点で3つの指定方法があります。 buildspec.ymlのvariablesで指定 buildspec.ymlのvariablesで指定します。こちらは、buildspec.yml内で共通で利用できる変数です。 version: 0.2 env: variables: key: "value" phases: build: commands: - echo $key buildspec.ymlのparameter-storeで指定 buildspec.ymlのparameter-storeで指定します。こちらは、buildspec.yml内で共通で利用できる変数です。 た
今回は最近その存在感がますます上がっているNext.jsとサーバーレスの話です。 はじめに サンプルアプリ Serverless Next.js Component デプロイ 作成されるリソース CloudFrontのディストリビューション Lambdaファンクション S3バケット 大まかな挙動 できないこと まとめ はじめに この投稿は2020年11月27の21時から開催予定のイベント(ライブストリーミング)で話す内容です。 serverless-newworld.connpass.com もし間に合えば、かつ時間があればぜひライブ配信のほうにも参加ください。 さて、今回は11/9に登壇させていただいたFront-End Studyでの話でも少し紹介したServerless Next.js Componentについて取り上げます。 僕は昨今のフロントエンドWeb周りの技術では最近は一番N
プラットフォームの上でものを作るということ Amazon EKS Advent Calendar 2019 の最終日です. みなさまご存知の通り、AWS には Amazon ECS と Amazon EKS という2つのコンテナオーケストレーションに関するサービスがあります. ECS は2014年に発表された AWS ネイティブなコンテナオーケストレータ、EKS は OSS のコンテナオーケストレータである Kubernetes をマネージドな形で提供するサービスで、2017年に発表されました. 今日はこの Amazon ECS と Amazon EKS という2つのサービスについての話を書こうと思います. // 読んでくださっているみなさまをミスリードしないための DISCLAIMER 本記事の著者は AWS に勤めています. また、この記事には僕個人の意見や想いも強くこもっています.
まずは鉄板の重要なドキュメントとツールから AWSのネイサン・ケース氏は冒頭の自己紹介で「セキュリティを担当しています。例えば月曜日の朝、GitHubにお客様のAWSクレデンシャルが……というケースに対応することもあります」と述べた。ケース氏はそれ以上の説明は省略したが、重要なことなので補足しておこう。 Amazon Web Services, Inc. AWS Security Strategist ネイサン・ケース氏 GitHubでは多くのソースコードが共有されている。開発者が有用なモジュールをみんなと分かち合うのはとてもいいことだ。しかし、たまにうっかり、ソースコードにAWSのアクセスキーやクレデンシャルなどが混入されたまま公開されていることがある。会社の鍵を公共の場に放置しているようなものだ。 ハッカーは常時GitHubを探索していて、GitHubにあるソースコード内に認証情報があ
技術書典7で頒布したAWS本です。 ■ 本書の目的 本書はIAMの機能に絞って解説するという機能特化本です。 筆者は今まで、商業誌で「AWSの基本機能」、「サーバレス」、「業務システム」、「試験対策」をテーマに4冊のAWS本を書きました。 テーマに沿って必要な機能を紹介していくというスタイルだったのですが、今回は逆に機能を元に解説するというスタイルに挑戦しています。 それでなぜ、IAMなのでしょうか?AWSが不正利用されて100万円の請求が来たというようなニュースを、ネットで時々目にする事があります。原因の多くがIAMのアクセスキーをGitHubに誤ってコミットしてしまい、そのキーを不正利用されたケースです。そういった事態を防ぐために正しくIAMを知って貰いたいのです。 IAMは、AWSの利用権限を管理する極めて重要な機能です。AWSには多種多様な機能があり、IAMはそれに応じて様々な記述
AWS Startup ブログ スタートアップのためのコンテナ入門 – AWS Fargate 編 こんにちは、スタートアップ ソリューションアーキテクトの松田 (@mats16k) です。 前回「スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編」という記事を公開致しましたが、今回はスタートアップ企業に特におすすめな AWS Fargate についてご紹介します。 前回もお話しましたが、「そろそろコンテナやった方がいいか?」「なんとなく使い始めたけれどこれでいいのか?」「コンテナ自体は分かったけど、サービスでの利用に踏み切れていない」といった漠然とした課題感をお持ちの方は「スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編」から目を通して頂ければと思います。 ※ 本記事は Amazon ECS を前提に書かれております。(執筆時点では Amazon EKS に未対応であったためです。)Amazo
AWS事業本部インテグレーション部のいわほりです。入社してから、あっという間の1ヶ月が過ぎました。 1月末にAWS 認定ソリューションアーキテクト – アソシエイトを無事合格できたので、その過程をまとめておきます。 私と似たような状況でAWSの学習を始めようと思っている方の参考になれば、幸いです。 想定読者 以下に該当し、アソシエイトの資格を当面の目標にされている方を想定しています。 AWS経験ゼロ オンプレのインフラ経験もゼロ(もしくは、久しく触れていない) 座学よりも体で覚える方が好み やったこと オンライン講座を1周半 最初にUdemyの『手を動かしながら2週間で学ぶ AWS 基本から応用まで』をやってみました。この講座の特長は講座のサブタイトルでもある「実際に手を動かして AWS を学ぶことで0から1へを強力にサポート!」に集約されます。 1周目:講師の方のオペレーションを写経の如
はじめに 毎年11月ころに将棋電王トーナメントがあって、そこに向けて将棋ソフトを強くするのが、目標の一つだったのですが、残念ながら昨年で終了してしまいました。 dwango.co.jp そうして目標の一つが消えてしまった上に、最近は人生に迷走気味というのもあり、新たな何かをしてみようかなという安易な気持ちでkaggleをやってみました。 kaggleに詳しくない場合は、以下のブログとか読んでみるとよいかもです。コンペの説明や用語も丁寧に解説されていてすごい! www.topgate.co.jp kurupical.hatenablog.com スタートライン まずは、いくつかある開催中のコンペの中からどれに参加するかを探しました。やっぱり、DeepLearningかなということで画像コンペにしてみることにしました。終わりまでまだまだ余裕があるコンペがよかったので、以下のコンペに参加してみる
This document discusses Amazon SageMaker, an AWS service that allows users to build, train, and deploy machine learning models. It provides an overview of SageMaker's key capabilities like the SageMaker SDK, hosted Jupyter notebooks, built-in algorithms, and integration with other AWS services. Examples of using SageMaker with frameworks like Chainer and TensorFlow are also presented.
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