冴えないAWS環境の育てかた α | DevelopersIO
中山です ソリューションアーキテクトとして、AWS環境の利活用をお手伝いするお仕事をしています。 まれによく見るAWS環境 とりあえずこれを見てほしい。 これが絶対にだめと言いたいわけではないです。 一時的な検証環境だったり、とにかくスピード重視でサービスをデリバリーさせる必要があったり、サービスの提供者側が何ら責任を負わない・障害時のビジネスインパクトが無い（そんな状況あるのか？）という前提があったり、状況次第ではこれで十分な時もあると思います。 しかし、一般的な業務システムやサービスの場合にはいろんな意味で不十分でしょう。 では、このような環境をどのように育てていくとよいでしょうか。 この記事では、そんな育てかたの一例を紹介していきたいと思います。 なお、本記事はくっそ長いです。 ちなみに、最終的にはこうなります。 文字が小さすぎて読めない！ ちょっとそこのハ○キルーペ貸してくれーｗ
Docker on AWS: AWSのコンテナ関連サービスの選定例の紹介 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Docker on AWS: AWSのコンテナ関連サービスの選定例の紹介 本記事ではこれからAWS上でDockerコンテナを活用される方向けに、AWSのコンテナ関連サービスのどれを選択すると良いかの一例を紹介します。前提としては、example.com社の技術者Aさんが、自社のWebサービスをAWS上で構築するにあたって構成を決めるために、AWSのソリューションアーキテクト(SA)に相談するという流れの記事になります。AWSのどのサービスを使うかのご参考に是非ご覧ください。※こちらの選定はあくまで一例です。要件によっては選択すべきAWSのサービスが異なる点、予めご了承ください。 Dockerコンテナの基礎については以下をご覧ください。 https://aws.amazon.com/jp/docker/ AWS Black Belt Onlin
AWS News Blog
New — File Release for Amazon FSx for Lustre Amazon FSx for Lustre provides fully managed shared storage with the scalability and high performance of the open-source Lustre file systems to support your Linux-based workloads. FSx for Lustre is for workloads where storage speed and throughput matter. This is because FSx for Lustre helps you avoid storage bottlenecks, increase utilization of compute
「Amazon Machine Learning」発表。クラウドで機械学習サービスを提供
Amazonクラウドはクラウド上で機械学習を提供するサービス「Amazon Machine Learning」を発表しました。 これはAmazon社内でデータサイエンティスト達が使っているのと同じものと説明されており、既存のデータ群から適切な機械学習モデルを作りだし（データからパターンを学習し）、そのモデルを新しいデータに適用して予測などを行っていくというもの。 高いスケーラビリティで日々何十億もの予測を行う能力を備え、リアルタイムに予測を生成できるとされています。 簡単に学習させられ、大規模処理も可能 Amazon Machine Learningのページでは、特長として5つの要素が示されています。 1つ目は、既存データをAmazon S3やRedshift、Amazon RDSなどから簡単に読み込んで学習させることができること。2つ目は、数秒でモデルを作成し、予測までできること。 3つ
新ストレージサービス「Amazon Elastic File System」（Amazon EFS）登場。NFSでマウント、ファイル容量にあわせて自動的にキャパシティが増減しプロビジョニング不要
新ストレージサービス「Amazon Elastic File System」（Amazon EFS）登場。NFSでマウント、ファイル容量にあわせて自動的にキャパシティが増減しプロビジョニング不要 Amazon EFSは、Amazon EC2からNFSv4でマウントして利用するストレージサービスです。あらかじめ容量を決めてプロビジョニングする必要がなく、保存するファイルの大きさに対して自動的にキャパシティが増減していくのが特長。 また、同時に数千もの同時接続にも対応するスケーラビリティを備えていると説明されています。 自動的にキャパシティが増減、保存データの冗長性も Amazon EFSは通常のNFSサーバと同じように振る舞うため、既存のアプリケーションは何も書き換える必要なくそのまま利用可能。フルマネージドサービスのため運用の手間は必要なく、前述のように保存されたファイルの大きさに応じて自
AWSガチャは下手なチューニングよりも効果が出る？
Amazon EC2は立ち上げるインスタンスによって微妙なパフォーマンス差が出ると言われていて、複数回、インスタンスを立ち上げたり、捨てたりして、良いインスタンスを得ることを”Amazon EC2インスタンスガチャと”呼ばれています。 そのパフォーマンス差は、どれくらいなのか？気になったので測ってみました。 検証環境はこんな感じです。 AMI ID: CentOS 7 x86_64 (2014_09_29) EBS HVM-b7ee8a69-ee97-4a49-9e68-afaee216db2e-ami-d2a117ba.2 (ami-89634988) Instance Type: c3.xlarge １）Magnetic(standard) ２）Magnetic(standard) + EBS-Optimized ３）General Purpose (SSD) + EBS-Optimi
Amazon RDS における MySQL 5.6 のパラメータ設計例 - bekkou68 の日記
(最終更新日: 2017/9/25) はじめに production 環境で MySQL 5.6 動かすためのパラメータ設計についてまとめました。この記事がカバーする内容は次のとおりです。 パラメータを設定するスクリプト。 各パラメータにおける変更するかどうかの判断基準。 想定されるメモリの消費サイズを算出してパラメータが妥当かどうか確認する方法。 サービスの状況に応じててきぎ読みかえてください。 【結論】パラメータグループ作成・パラメータ設定のスクリプト 結論として、パラメータグループを作成し、パラメータを設定する aws-cli のスクリプトを置きます。Amazon AWS の Web Console から設定することもできます。 #!/bin/sh # == パラメータグループ作成 aws rds create-db-parameter-group --db-parameter-gr
いまさら聞けない Amazon EC2
1. © 2014 Amazon.com, Inc. and its affiliates. All rights reserved. May not be copied, modified or distributed in whole or in part without the express consent of Amazon.com, Inc. よくわかるAmazon EC2 EC2の今さら聞けない話 2014年3月17日(7月1日改訂) アマゾンデータサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクト 松尾康博 2. © 2014 Amazon.com, Inc. and its affiliates. All rights reserved. May not be copied, modified or distributed in whole or in part wit
S3: Amazon Linuxにs3cmdをインストールしてコマンドラインでS3を操作する - aws memo
S3は、まずは Management ConsoleやCloud Berry Explorer、CyberDuckといったGUIツールから使うか、 AWS SDK for PHP, Java, Ruby, .NET といったAPI経由で使うことが多い。(参考：S3の関連ツール・ライブラリ等 - aws memo ) バックアップ処理など、cronなどでスクリプトから操作したい場合は、s3cmdが便利。 インストール Amazon Linuxでデフォルト無効になっている epelリポジトリからインストール $ sudo yum -y --enablerepo epel install s3cmd もしくは、ここからyumのリポジトリファイルを取得して、/etc/yum.conf.d/にコピーした後にyum installする。 $ wget http://s3tools.org/repo/R
AWS News Blog
Amazon Titan Text V2 now available in Amazon Bedrock, optimized for improving RAG The Amazon Titan family of models, available exclusively in Amazon Bedrock, is built on top of 25 years of Amazon expertise in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) advancements. Amazon Titan foundation models (FMs) offer a comprehensive suite of pre-trained image, multimodal, and text models accessi
1GBが約1円/月のAmazon Glacierへ簡単にバックアップ＆同期できるフリーソフト「FastGlacier」
月額0.01ドル（約1円）/GBという低コストでデータを保管できるストレージサービスのAmazon Glacierへのアップロード・ダウンロードをGUIで操作することができるフリーソフトが「FastGlacier」です。Windows 98、ME、2000、2003、XP、Vista、2008、7、8 、2012上で起動可能となっています。 アップロードとダウンロードの操作方法については以下から。 FastGlacier - Windows Client for Amazon Glacier - An Extremely Low-Cost Storage Service. Amazon Glacier Client. http://fastglacier.com/ 上記サイトの「Download FastGlacier Freeware」をクリック。 ダウンロードしたインストーラーを実行。
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