EC2 Image BuilderによるOSイメージビルドパイプラインの自動化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ EC2 Image BuilderによるOSイメージビルドパイプラインの自動化 社会人になったばかりの頃、開発チーム向けのOSイメージビルドの仕事がアサインされたのを今でも思い出します。時間はかかるし、エラーはよく出るし、再作成とスナップショット再取得をなんども実行する必要がありました。さらに、ご想像のとおり、そのあとには大量の手動テストが控えていたのです。 OSを最新に保つことの重要性は現在も変わりません。場合によっては自動化スクリプトを開発してくれるチームがあるかもしれませんが、いずれにせよVMのスナップショットを手動で取得するという作業は、多くのリソースを消費し、都度エラー対処が要求される、時間のかかる作業であることに変わりはありません。今日ここで、EC2 Image Builderを発表できることを大変うれしく思います。これは、自動化
Network Intelligence Center を発表 - 事前対応型のネットワーク運用に向けて | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2019 年 11 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 今回ご紹介するのは、クラウドとオンプレミスのデータセンター全体にわたるネットワークのモニタリング、検証、最適化ができる、Google Cloud の包括的なネットワーク モニタリング プラットフォーム、Network Intelligence Center です。最初に提供されるモジュール群も併せてご紹介します。 世界中の顧客に最高のエクスペリエンスを提供するために、クラウド戦略の一環としてマルチクラウド実装やハイブリッド デプロイを導入する組織が増えています。このデジタル変革の基盤であるネットワークは、顧客環境の多様化に伴いますます複雑になっています。「ネットワークに問題がないと証明されない限り、問題はネットワークにある」という前提のもとで仕事をしているネットワーク
Qt、Qt拡張のマーケットプレイス「Qt marketplace」を開設 | OSDN Magazine
The Qt Companyは12月2日、外部開発者が開発したQt拡張を入手できるマーケットプレイス「Qt Marketplace」を発表した。開発者は自作の拡張をQt Marketplace経由で提供・販売することもできる。 Qt Marketplaceは開発者やデザイナーなどQt（Qt、Qt Creatror Plugins、ツール、モジュール）を利用するユーザーに向けた、拡張機能を探し入手できるマーケットプレイス。 すでにQtの拡張機能を開発・実装している場合、それを公開することもできる。有料で拡張を販売することも可能で、その場合Qt Marketplaceと売り上げをシェアする形になる。開発者は最初の1年は販売価格の75％、その後は70％を受け取れる。販売方式は買い切り（1回のみ価格を徴収する）とサブスクリプションを選択可能。 開設時点で100以上の拡張が揃っており、その中には、開
IAM を使用して AWS リソースを AWS Organizations の AWS アカウントのグループと共有
AWS Identity and Access Management (IAM) ポリシーで、AWS Organizations の AWS アカウントのグループである組織単位 (OU) を参照できるようになり、組織内で IAM プリンシパル (ユーザーとロール) の AWS リソースへのアクセスを簡単に定義できるようになりました。AWS Organizations では、アカウントを OU に整理して、ビジネスやセキュリティの目的に合わせて調整できます。 これで、ポリシーで新しい条件キー aws:PrincipalOrgPaths を使用して、OU のプリンシパルのメンバーシップに基づいてアクセスを許可または拒否できます。これにより、AWS 環境で所有するアカウント間でリソースをこれまでになく簡単に共有できます。 たとえば、特定の OU のメンバーであるアカウントの開発者やアプリケーショ
Amazon EC2 Auto Scaling がインスタンスの重みをサポート開始
Amazon EC2 Auto Scaling では、複数のインスタンスタイプにわたってプロビジョニングおよびスケーリングするように設定された Auto Scaling グループ (ASG) にインスタンスの重みを含めることができるようになりました。インスタンスの重みは、各インスタンスタイプがアプリケーションのパフォーマンスに寄与する容量単位を定義し、ASG に含めることができるインスタンスタイプの選択における柔軟性を高めます。 インスタンスの重みを使用する場合、仮想 CPU、メモリ、ストレージ、スループット、インスタンスタイプの相対パフォーマンスなど、選択した単位で ASG に必要な容量を設定します。インスタンスタイプに指定する重みは、インスタンスタイプが目的の容量に対して表すユニットの数です。 Amazon EC2 Auto Scaling はアプリケーションの可用性を維持するうえで役
Amazon EC2 Auto Scaling がインスタンスの最大インスタンス有効期間をサポート開始
Amazon EC2 Auto Scaling により、Auto Scaling グループ (ASG) 内のインスタンスを通常のリズムで安全かつセキュアにリサイクルできるようになりました。最大インスタンス有効期間のパラメータは、指定された有効期間に達する前にインスタンスが確実にリサイクルされるようにします。また、セキュリティ、コンプライアンス、パフォーマンスの要件を自動的に順守します。新しい ASG を作成するか、既存の ASG を更新して、選択した最大インスタンス有効期間の値を 7〜365 日の範囲で指定できます。 Amazon EC2 Auto Scaling はアプリケーションの可用性を維持するうえで役立ち、お客様が定義した条件に応じて EC2 インスタンスを自動的に追加または削除できます。フリート管理を使用して、フリートの状態と可用性を維持できます。また、動的スケーリング機能と予測
AWS Lambda が、イベントソースとして Amazon SQS FIFO (先入れ先出し法) をサポート
AWS Lambda が、イベントソースとして Amazon SQS FIFO をサポートします。これにより、Lambda を使用して、順序付けられたイベントと操作が重要なイベント駆動型アプリケーションを構築できます。たとえば、料金変更を正しい順序で送信することにより、製品の正しい料金を表示するアプリケーションを構築できます。 Amazon SQS は、分散されたソフトウェアコンポーネントおよびマイクロサービス間で信頼性の高い通信を可能にする、フルマネージド型のメッセージキューサービスです。SQS 標準キューと SQS FIFO キューの 2 つの製品があります。FIFO キューは、標準キューを改良および補完します。メッセージが送受信される正確な順序を保持し、単一のキュー内で複数の順序付けされたメッセージグループを許可するメッセージグループをサポートします。 Lambda を使用すると、デ
さよなら本番サーバー - Qiita
とあるSESの現場では本番リリースの時期が近づいてきており、僕を含めた数人のエンジニアは間に合いそうもない残作業の開発を進めたり、本番で使うためのデータの整備を本番サーバー内で行ったりしていた。ほとんどがその案件のために集められたメンバーだったため特に和気あいあいとするでもなく、エアコンの風の音が響く小さなオフィスの片隅で静かに作業をしていた。 業務上のやりとりもRedmineで行われており、声を発するのもたまにメンバー同士で話をしたり、クライアントから電話がかかってきた時だけ。その日もメールで通知が届いてきており、確認してみるとRedmineで僕が関係しているチケットにコメントが届いているという通知だった。 通知のURLをクリックしてRedmineのチケットを確認してみる。 それによると一旦本番サーバー上に存在するデータの中の一部の主要データをCSV形式で送ってほしいという依頼だった。無
AWS AppConfig を使用したアプリケーション構成設定の安全なデプロイ | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS AppConfig を使用したアプリケーション構成設定の安全なデプロイ 数年前、私たちは、従来のコードデプロイよりも迅速に設定を変更でき、コードの変更と同じ運用上の精査を可能にする内部サービスの必要性を特定しました。そのため、このニーズに対応するツールを構築し、AWS、Retail、Kindle、Alexa のほとんどのチームがこの設定デプロイシステムを使用して、数分かかったものを数秒で動的に変更します。コードとは別に設定の変更のみをデプロイできるため、設定を使用するアプリケーションやサービスを再起動する必要がなく、変更がすぐに有効になります。このサービスは、Amazon および AWS 内で 1 日に数千回使用されています。 顧客から寄せられる一般的な質問は、私たちのようにサービスを運営する方法に関するものです。そのため、この内部ツ
Amazon CloudWatch ServiceLens を使用して高度に分散化されたアプリケーションを視覚化して監視する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon CloudWatch ServiceLens を使用して高度に分散化されたアプリケーションを視覚化して監視する 数千のメトリックとテラバイトのログをもつ、ますます分散するアプリケーションは、視覚化と監視が課題になる場合があります。アプリケーションとその依存関係のエンドツーエンドのインサイトを得て、パフォーマンスのボトルネック、運用上の問題、顧客への影響を迅速に特定できるようにするためには、多くの場合、それぞれ情報の特定のファセットを提示する複数の専用ツールを使用する必要があります。これは代わりに、データの取り込みがより複雑になり、さまざまなインサイトを手作業でつなぎ合わせて、全体的なパフォーマンスを判別し、複数のソリューションを維持するコストが増加します。 本日発表された Amazon CloudWatch ServiceLen
EC2 Image Builder のご紹介
アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、EC2 Image Builder の提供開始を発表します。これは、セキュアなイメージをすばやく簡単に構築、維持することを可能にするサービスです。Image Builder は、Linux または Windows Server イメージの作成、パッチ適用、テスト、配布、および共有を簡素化します。 サーバーイメージを最新のものに保つ作業には時間がかかり、リソースが大量に必要で、エラーが入る原因となりがちです。現在のところ、VM を手動でアップデートし、スナップショットを作成するか、チーム作業によってイメージを保守する自動化スクリプトを作成するかのいずれかの手段しかありません。 Image Builder は、シンプルなグラフィカルインターフェイス、組み込みの自動化、および AWS が提供するセキュリティ設定により、イメージを最新でセキュアなものにす
PostgreSQL 11 の新機能を詳しくご紹介 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ PostgreSQL 11 の新機能を詳しくご紹介 初期のPostgreSQL プロジェクトは 1986 年に大学のプロジェクトとしてスタートしました。1996 年に PostgreSQL プロジェクトはオープンソースコミュニティが引き継ぎ、毎年メジャーバージョンを定期的にリリースしています。ソフトウェアの複雑さを考えると、このような早急なリリーススケジュールには、主要な機能を小さく基本的な要素に分割する必要があります。こうした小規模で基本的な機能を組み合わせることで、最新リリースの PostgreSQL 11 を含む PostgreSQL のすべてのメジャーリリースが行われています。PostgreSQL 11 は、Amazon RDS for PostgreSQL および PostgreSQL と互換性のある Amazon Aurora の
Amazon Braket –量子コンピューティングを開始しましょう | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Braket –量子コンピューティングを開始しましょう ほぼ10年前、エイプリルフールの日にQuantum Compute Cloudについて書きました。未来が到来し、量子アルゴリズムを作成して実際の量子コンピューターで実行する機会が得られました。本日発表する内容は次のとおりです。 Amazon Braket –科学者、研究者、開発者が1か所で複数の量子ハードウェアプロバイダーのコンピューターで実験を開始できるようにする完全に管理されたサービスです。サービスの名称は、一般に量子力学的な状態を示すために使用されるブラケット表記にインスパイアされました。 AWS量子コンピューティングセンター – カリフォルニア工科大学（Caltech）に隣接する研究センター。世界をリードする量子コンピューティングの研究者とエンジニアを集めて、量子コ
Amazon Aurora の新機能 – データベースから直接機械学習を使用する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Aurora の新機能 – データベースから直接機械学習を使用する 機械学習により、データからより良いインサイトを得ることができます。しかし、ほとんどの構造化データはどこに保存されているのでしょうか? データベースに保存されています! 現在、リレーショナルデータベースのデータで機械学習を使用するには、データベースからデータを読み取り、機械学習モデルを適用するカスタムアプリケーションを開発する必要があります。このアプリケーションを開発するには、データベースとインターラクションして。機械学習を使用できるようにするためのスキルが必要です。これは新しいアプリケーションであり、パフォーマンス、可用性、およびセキュリティを管理する必要があります。 リレーショナルデータベースのデータに機械学習を適用することを簡単にすることができますか? 既存
1つの terraform で複数 AWS Account をまとめて構築・管理する - エムスリーテックブログ
この記事は terraform Advent Calendar 2019, エムスリー Advent Calendar 2019 の 3 日目の記事です。 All your AWS Accounts are belong to us. *1 こんにちは、ここ数年で terraform で書いた aws_vpc + google_compute_network の数がようやっと 30 個ぐらいになろうかというエンジニア/CTOの矢崎 id:saiya です。 弊社でまとまった規模の AWS 環境を扱う際に、1 つの terraform プロジェクトで複数の AWS アカウントに対してまとめて plan & apply できるようにしていたのですが、その方法が意外と調べにくい様子でしたので、まとめてみました。 なお、やり方が分かってしまえば実施するのは結構簡単です。 これによって出来ること 1
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