AWS Config が高いと感じたら。AWS Config のコストを15分の1に下げた話 - ABEJA Tech Blog
切っ掛けと問題の認識 AWS Config のカウント数の監視 対象外にしたいリソースが見つかったら AWS Config 側で除外する 実際のコスト削減効果 なぜもともとコストが高かったのか まとめ こんにちは、ABEJAの村主です。ABEJAアドベントカレンダー2023の18日目の記事です。今回は、意外にも高額になりがちなAWS Configのコスト削減について、どのように対応したかをご紹介します。特に、AWS Configのコストを大幅に減らすためのアプローチについてお話しします。また、CloudWatch で AWS Config のカウント量を可視化する方法はあまり見かけなかったのでブログにしておきました。 切っ掛けと問題の認識 最初に気づいたのは、AWS Cost Explorer を確認していたときです。そこで見たAWS Configのコストは、1日あたり約$15、月間では約
LangChainを使わない - ABEJA Tech Blog
TL; DR LangChainのメリデメを整理する過程で、今となってはopenai-pythonのうちChatGPTのAPIをを簡単に取り回せる程度のシンプルなライブラリがあるだけでも十分便利なんじゃないかと思ったので、ライブラリを個人で作ってみました。（バージョン0.0.1なのでちょっとお粗末な所もありますが） github.com はじめに こんにちは、データサイエンティストの坂元です。ABEJAアドベントカレンダーの13日目の記事です。世は大LLM時代ということで、ありがたいことにABEJAでも複数のLLMプロジェクトを推進させて頂いています。私自身もいくつかのLLMプロジェクトに参画しています。LLMといえばLangChainが便利ですね。OpenAI APIの利用だけでなく、各種ドキュメントのパースが出来たり、HuggingFaceやインデックスDBを扱う他のライブラリとインテ
Stable Diffusion の仕組みを理解する - ABEJA Tech Blog
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井です。 世間では Diffusion Model 使った AI による画像生成が流行っているみたいですね。 自分は元々 Computer Vision 系の機械学習エンジニアだったんですが、この１年くらいは AI モデル開発ではなくもっぱらバックエンド開発メインでやっていて完全に乗り遅れた感あるので、この機会に有名な Diffusion Model の１つである Stable Diffusion v1 について調べてみました！*1 では早速本題に入りたいと思います！ Stable Diffusion v1 とは？ Denoising Diffusion Probabilistic Model（DDPM） 学習時の動作 for
Firebase Realtime Databaseの利用料増加問題をFirestore移行で解決した話 (年間数百万削減) - ABEJA Tech Blog
はじめに ある日、このようなIssueが起票されました。 背景を話すと、Insight for Retail の顧客管理システムは5年ほど前にFirebaseで作成されております。 事業を切り開いていった先人たちには足を向けて寝られないのですが、サービスの成長に伴いマイクロサービス化していった結果、この顧客管理システムのRealtime Databaseが足を引っ張っていて、その利用料金が月額40万円、年間になおすと480万円ほどになってしまいいました、、、 初期フェーズは問題なかったものの、事業成長とともに無視できない金額になっていました。 Insight for Retailのエンジニアの高木です。 Firebase Realtime DatabaseからFirestoreに一部移行して、最終的にはコストを1/10まで圧縮して年間利用料を400万円削減した事例のご紹介になります。 利用
スポットインスタンスを効率的に管理するSpotinstを使おう - ABEJA Tech Blog
みなさん、AWSのスポットインスタンスは使っていますか？ スポットインスタンスを使えばオンデマンドインスタンスの約70-80%引きでEC2を利用でき、大きなコスト削減が出来ます。 しかし、スポットインスタンスは価格変動が起きるとインスタンスが停止したりするリスクがありますよね？ その辺りのリスクをヘッジしてくれるのがSpotinstというサービスになります。 Spotinstは価格変動によるリスクヘッジだけじゃないメリットがたくさんあるので紹介したいと思います。 Spotinstは何個かサービスがあるのですが、その中のElastigroupという機能を主に説明していきます。 結論 先に結論書いておきます。 かなり安いから使わない理由は無いです。Pricingの項目を参照ください。 Elastigroupとは spotinst.com トレンド分析 Elastigroupは独自の予測アルゴリ
なぜPrometheusを辞めてDatadogを採用したのか - ABEJA Tech Blog
こんにちは。ABEJAのインフラ管理してる村主 @rwle1221 です。 本ブログは Datadog Advent Calendar 2019 の8日目です。 今日は ABEJA Platform というプロダクトで、なぜ Prometheus から Datadog に変えたのか。というお話したいと思います。 一人の方でも採用基準の参考になればと思います。 第一フェーズ：実は元々Datadogを使っていた 実は Prometheus の前は Datadog を使っていました。 なぜ Datadog を使っていたかというと、Za○bix や Na○ios などは古い思想なので使う気になれなかったという単純な理由です。 ただ、 Datadog は $18/host という値段で 当初は数十台だったので数万円ほど発生していました。やはり少し高いなという印象です。 第二フェーズ：Promethe
SpotinstとECSを組み合わせたら気付けばContainer as a Service with Spot Instanceができてました - ABEJA Tech Blog
こんにちは。ABEJAのインフラを担当している村主です。 昨今インフラ界隈で流行っておりますKubernetesに全振りしたい気持ちで仕事に励んでおりますが、サクッと使うにはKubernetesは重くて、ECSが軽いのでECSも使っています。 まずはじめにSpotinstについてや、ECSの組み合わせのメリットについてはこちらに書いてありますので一読ください。 tech-blog.abeja.asia 事の発端 今回、社内でコンテナを使ったWebインフラを作りたいという要望があり、ほな作るわ。ということでECSをベースにEC2はSpotinstで管理させることにしました。 出来上がった後、使い方の説明してる時に「これ利用者から見たらContainer as a Serviceやん。しかもスポットインスタンス使ってるし激安やん」ということに気付いたよ。ってのが今回の話です。 内容としては E
serverlessで作る外形監視 - ABEJA Tech Blog
エンジニアの鎗水です。 ABEJA Platformの機能は様々なAPIによって支えられています。 今回はそれらのAPIに対し行っている外形監視について紹介します。 今回紹介する外形監視は、ユーザーの利用シナリオに沿って行われます。 ABEJA Platform上の特定のresourceの作成、更新、削除といった一連の作業をユーザーが正しく行えるかという視点でテストを行います。 1. 構成 AWS Step Functions AWS Step Functionsは、複数のLambdaを組み合わせてワークフローを組むことができるサービスです。 ワークフローはAmazon States LanguageというDSLを使って記述し、実行するLambdaの定義やLambdaのリトライ、Lambda間の遷移条件や待ち時間などを設定することができます。 Serverless Serverless F
Kubernetes Federationの今とこれから - ABEJA Tech Blog
この記事はKubernetes Advent Calendar 2016 7日目の記事です。 Kubernetes v1.3から試験的に導入されているFederation機能について調べてみました。 なぜ調べたのか 当社システムのバックエンドではたくさんのDockerコンテナを使っていて、日々コンテナ数・ホストサーバ数が増えています。また、国内だけではなくグローバルでもサービス提供をするようになってきています。グローバルに分散した環境でのコンテナ管理をするための方法のひとつとして、Kubernetes Federationを調べてみました。 Federationとは Federationは複数のリージョンやクラウドに配置されているKubernetesのクラスタを一括で管理できるようにする機能です。複数のクラスタの前段にfederation control planeというコンポーネントを配
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