「Terraform で S3+CloudFront+SSL/TLS 証明書 w/ ACM を設定して Hugo で作った static な Web サイトを CircleCI で自動 deploy する」やつができた。 できたもの 普通のいかにもHugoで作った Web サイトができた。 もう 2018 年なので手オペなどせず Infrastructure as Code で構築かつ CI でコンテンツ deploy です。 中身はまだない。 きっと酒とメシについての何かが書かれるのでしょう。 これはそもそも先日開催したハッカソンでやろうとして途中までしか進められなかったので、その補習も兼ねてます。 なお次回ハッカソンは Go です! DeNA Techathon: 著者と学ぶ「Go ならわかるシステムプログラミング」黙々会 - connpass 構成 図を描く気力がなかったのでテキスト
AWS のマネージド Jupyter サービスである「Amazon SageMaker」を数十名規模で使う機会があったのでインフラ的に設定した内容などを書いておく。 SageMaker で何をしたかなどはいずれちゃんとした情報が出ると思う。 出ました! => Amazon SageMaker ハンズオンレポート Amazon SageMaker とは? AWS の WebUI でぽちぽちクリックしていくと Jupyter が起動する、そういうやつです。 SageMaker のオフィシャルサイトはこちら。 機械学習モデルとアルゴリズム | AWS での Amazon SageMaker Amazon SageMaker の起動方法 まずアクセスすべきはこちら。 https://console.aws.amazon.com/sagemaker/home#/notebook-instances
移動しました mazgi.log :: Amazon SageMakerをそれなりの人数で使うときの設定 AWSのマネージドJupyterサービスである「Amazon SageMaker」を数十名規模で使う機会があったのでインフラ的に設定した内容などを書いておく。 SageMakerで何をしたかなどはいずれちゃんとした情報が出ると思う。 Amazon SageMakerとは? AWSのWebUIでぽちぽちクリックしていくとJupyterが起動する、そういうやつです。 SageMakerのオフィシャルサイトはこちら。 aws.amazon.com Amazon SageMakerの起動方法 まずアクセスすべきはこちら。 https://console.aws.amazon.com/sagemaker/home#/notebook-instances 「Create notebook inst
移動しました=> mazgi.log :: S3 + CloudFrontをTerraformで設定してCircleCIで更新する 「TerraformでS3+CloudFront+SSL/TLS証明書 w/ ACMを設定してHugoで作ったstaticなWebサイトをCircleCIで自動deployする」やつができた。 できたもの 普通のいかにもHugoで作ったWebサイトができた。 もう2018年なので手オペなどせずInfrastructure as Codeで構築かつCIでコンテンツdeployです。 中身はまだない。 きっと酒とメシについての何かが書かれるのでしょう。 https://sakemeshi.love/ これはそもそも先日開催したハッカソンでやろうとして途中までしか進められなかったので、その補習も兼ねてます。 なお次回ハッカソンはGoです! denatechstudi
移動しました=> mazgi.log :: SSE-KMSで暗号化したS3バケットをs3fsでmountする タイトルの通り「AWS Key Management Service (AWS KMS) 」を使って暗号化したAmazon S3バケットをs3fsでUbuntu 16上でmountした。 KMSについては以下のドキュメントが詳しいが要は暗号化の際に煩雑な鍵の管理をAWSにお願いできる仕組み。 docs.aws.amazon.com S3バケットの準備 S3バケットを作り、画像のように Default encryption を AWS-KMS に設定する。 なおこのS3バケットは記事公開時点で削除済み。 s3fsの設定 Install GitHubからアーカイブをダウンロードして $ ./autogen.sh $ ./configure $ make $ sudo make inst
はじめに 皆さんこんにちは。AIシステム部・AI研究開発グループの李天琦( leetenki )です。 先日Amazon EC2 P3インスタンスがリリースされるに伴い、11月9日にアマゾン東京本社にて、「Amazon EC2 GPU インスタンス 祭り」というイベントが開かれました。それに先駆けて、弊社AIシステム部では特別に先行でP3インスタンスを使用させて頂き、速度性能の評価を行いました。また、イベントでのお客様企業による登壇セッションでもその内容について発表させて頂きました。本記事でその評価結果について紹介しようと思います。 Amazon EC2 P3インスタンスとは Amazon EC2 P3は、NVIDIA Tesla V100世代のGPUを搭載した最新のインスタンスです。GPUベースの並列コンピューティング機能を兼ね備え、CUDAやOpenCLを使用するGPGPUコンピューテ
おまけ 今回調査に使ったシェルスクリプト載せておきます。 権限毎にバケット何個も作って、オブジェクトも作って、アクセスしてみて、終わったら削除してという感じのものです。 #!/bin/bash UNIQ=$(date +'%Y%m%d%I%M%S') alias aws='aws --region ap-northeast-1' BUCKET_PREFIX=akeri-acl-test-$UNIQ- TARGET_PRINCIPAL="arn:aws:iam::123456789012:user/s3acltest" TARGET_MAIL="example@example.com" # create Bucket Policy Document UPLOADFILE=akeridayo.txt IAM_USERNAME=s3acltest echo "akeridayo" > $UPLO
AWS re:Invent 2016、現地時間では12/01の13時過ぎたところとなります。計2つのKeynoteにて様々な新機能、新サービスが発表となりましたが、今回も怒涛のNEWリリースラッシュとなった感がありますが、正直トピックが多過ぎて把握し切れておりません。また、当ブログ『Developers.IO』でも今回のイベントに因んだセッションレポート及び技術検証エントリが適宜投稿されており、こちらも数が多すぎて情報を追い切るのも一苦労な感があります(笑) AWS re:Invent 2016 | シリーズ | Developers.IO そこで当エントリではKeynote1本目が公開されたDAY2(現地時間2016/11/30)及びそれ以前の出来事について、弊社ブログエントリを中心に発表された内容やトピックを整理していく事でダイジェストなレポートをお届けしてみたいと思います。 目次 出
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