型情報の効果的な活用：API を介してバックエンドとフロントエンドを繋ぐ - Insight Edge Tech Blog
こんにちは！Insight Edgeの小林まさみつです。 Insight Edgeでは、単一のプロジェクトでバックエンドとフロントエンド両方の開発を担当することがあります。 開発時にはバックエンドとフロントエンドをうまく連携することが求められます。 その際、それぞれで型情報を定義すると多重管理することになり、管理の手間がかかることに加えて整合性が保ちづらくなります。 本記事では、型情報を含むAPIをスムーズに連携することでこれらの問題を解決し、開発プロセス全体の効率化を実現する方法を紹介します。 目次 1. 概要 2. 使用する主要な技術 3. 本記事で扱うデータモデル 4. バックエンドの型情報と FastAPI の役割 5. フロントエンド開発の効率化 6. バックエンドとフロントエンド間の型同期 7. 注意点 8. まとめと今後の展望 1. 概要 型付けの重要性 型情報を明示すること
LLM の埋め込み情報ドリフトを Amazon SageMaker JumpStart から監視する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ LLM の埋め込み情報ドリフトを Amazon SageMaker JumpStart から監視する 本記事は 2024年2月2日に公開された ”Monitor embedding drift for LLMs deployed from Amazon SageMaker JumpStart” を翻訳したものです。 生成 AI のワークロードで最も有用なアプリケーションパターンの 1 つが Retrieval Augmented Generation (RAG) パターンです。 RAG パターンでは、入力プロンプトに関連する参照コンテンツを探すために、埋め込みベクトル (テキスト文字列の数値表現) に対して類似検索を実行します。埋め込みはテキストの情報内容を捉え、自然言語処理 (NLP) モデルが言語を数値的に処理できるようにします。埋め込み
CDK初心者が開発で遭遇したトラブルと、その解決策をまとめました。 同じトラブルで苦戦しないよう、ぜひ参考にしてください。 目次 プログラミング関連のトラブル ・プログラミング力不足 ・クラス作成の思想のずれ ・配列利用によるトラブル ・構造化の失敗による設定箇所の分散 ・設定値の外だしは.tsファイルで ・どこまで設定値を外だしするか ・リファクタ時にConstructにまとめると論理IDが変化する デプロイに関するトラブル ・同名リソース作成によるデプロイエラー ・db作成に時間がかかる ・スタック間参照削除時トラブル ・循環参照トラブル ・リソース作成順序エラー ・スタックに作成可能なリソース数の上限 ・VPCLambdaの削除 実装が難しかった内容 ・Ｓ３クロスリージョンレプリケーション ・Aurora作成時等に自動作成されるロググループの設定変更 プログラミング関連のトラブル プ
はじめに AWS、サーバーレス、Lambdaなど名前は聞くが難しそうと思っている方も多いのではないでしょうか？ 今回はサーバレスの何がいいのか、どんな時に使えるのか、どう使うのかなどにフォーカスして紹介できたらと思います。 サーバーレスの特徴 一言で表すと以下のような感じです。 コストを抑え、余計なことを考えずにコードを書いて実行できる インフラストラクチャの管理不要 サーバーレスでは、クラウドプロバイダーがインフラのセットアップ、保守、スケーリングをすべて管理します。 基本的な保守運用やスケーリングを自動でやってくれると思っていただければ大丈夫です！ コスト効率 サーバーレスは「ペイ・アズ・ユー・ゴー」モデルを採用しているため、使用した分だけ料金が発生します。 どれくらいコストがかかるかざっくり案内します！ 毎月1,500,000回のリクエストがあり、128 MBのメモリを使用して0.5
テーブルの作成 CreateTable オペレーションを使用して、Amazon DynamoDB でテーブルを作成します。テーブルを作成するために、以下の情報を指定する必要があります。 テーブル名。名前は DynamoDB 命名規則に従う必要があります。また、現在の AWS アカウントとリージョンで一意である必要があります。たとえば、米国東部 (バージニア北部) に People テーブルを作成し、欧州 (アイルランド) に別の People テーブルを作成できます。ただし、これらの 2 つのテーブルは互いにまったく異なっています。詳細については、「Amazon DynamoDB でサポートされるデータ型と命名規則」を参照してください。 プライマリキー。プライマリキーは 1 つの属性 (パーティションキー) または 2 つの属性で構成できます (パーティションキーとソートキー)。属性名、デ
Amazon EventBridge Pipes と Timestream for LiveAnalytics を使用した時系列アプリケーションの迅速な開発 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon EventBridge Pipes と Timestream for LiveAnalytics を使用した時系列アプリケーションの迅速な開発 Amazon Timestream for LiveAnalytics は、高速でスケーラブルなサーバーレス時系列データベースであり、1 日に数兆件のイベントを簡単かつコスト効率よく保存および分析する事ができます。Timestream for LiveAnalytics は、数億の IoT デバイス、産業機器の監視や、ゲームセッション、ストリーミングビデオセッション、金融、ログ分析などのユースケースに使用できます。Timestream for LiveAnalytics を使用すると、高可用性を実現しながら、1 分あたり数十ギガバイトの時系列データを取り込み、数秒でテラバイトの時系列デー
CDK初心者が開発で遭遇したトラブルと、その解決策をまとめました。 同じトラブルで苦戦しないよう、ぜひ参考にしてください。 目次 プログラミング関連のトラブル ・プログラミング力不足 ・クラス作成の思想のずれ ・配列利用によるトラブル ・構造化の失敗による設定箇所の分散 ・設定値の外だしは.tsファイルで ・どこまで設定値を外だしするか ・リファクタ時にConstructにまとめると論理IDが変化する デプロイに関するトラブル ・同名リソース作成によるデプロイエラー ・db作成に時間がかかる ・スタック間参照削除時トラブル ・循環参照トラブル ・リソース作成順序エラー ・スタックに作成可能なリソース数の上限 ・VPCLambdaの削除 実装が難しかった内容 ・Ｓ３クロスリージョンレプリケーション ・Aurora作成時等に自動作成されるロググループの設定変更 プログラミング関連のトラブル プ
SAP試験で問われそうな観点 AWS Well-Architected Framework サステナビリティ（持続可能性）の柱 - Qiita
sponsored by Qmonus Value Stream アプリケーション開発に注力するための工夫をシェアしよう！ はじめに AWS Solutions Architect Professionalの試験勉強をしています。問われそうな観点について、内容を整理してみました。 今回は、AWS Well-Architected Framework サステナビリティ（持続可能性）の柱です。具体的には、「インスタンスの終了を適切に処理するようにアプリケーションを設計する」 観点にフォーカスしました。実務でも使える観点なので、試験を受けない方も、ご参考にして頂けましたら、幸いです。 インスタンスの終了を処理するための3つの戦略 その壱 シグナルハンドラーを使用する オペレーティングシステムは、インスタンスが終了する前に SIGTERM シグナルを送信します。このシグナルをキャッチして、アプリケ
AWS Lambdaとは… ・サーバレスコンピューティングで、プログラムのコードを実行できるフルマネージドサービスのこと。Lambda関数という実行コードを使用する。 ・開発言語はJava、Node.js、Pythonなどに対応。 ・実行時間は最長で15分。 ・料金＝リクエスト数ベースの課金＋実行時間ベースの課金。 ・実行タイミングは特定のイベントをトリガーとする。 サーバレスとは… ・サーバーを必要としない、リクエスト発生時のみプログラムが実行されるアーキテクチャで、インフラの管理はAWSが行う。 【メリット】ずばり、プログラム開発に集中できる！ ・プログラム実行環境の構築や運用が不要になり、負荷が軽減される ・プログラムはリージョン内の複数のAZに分散して配置されるため、耐障害性・可用性の向上 ・プログラムへのリクエスト数に応じたスケーリングが自動的に行われることにより、拡張性向上 【
WiFi 端末の送信するプローブリクエストを Meraki AP が受信すると、その時刻を SeenTime として記録します。また、プローブリクエストから端末の位置を算出する機能を持ちます。 WiFi 端末の識別には MACアドレスが使われますが、プライバシーの問題もあるため Meraki クラウドは一切の MAC アドレス情報を保存せず、そのハッシュ値のみを保存しています。 これらデータを利用して生成された端末位置情報ヒートマップを Meraki ダッシュボード（標準の管理インターフェイス）で見ることができます。 イメージ２：端末位置情報ヒートマップ（青はアソシエートした端末、灰色はアソシエートしていない端末、風船アイコンはAP） また、データ解析レポートも Meraki ダッシュボードで見ることができます。 イメージ３：データ解析レポート グラフは上から順に以下の意味を持っています：
Query - Amazon DynamoDB
このセクションでは、API バージョン 2011-12-05 について言及しています。これは非推奨なので、新しいアプリケーションに使用しないでください。 現在の低レベルの API に関するドキュメントについては、Amazon DynamoDB API リファレンスを参照してください。 説明 Query オペレーションオペレーションは、1 つ以上の項目の値とその属性をプライマリキーごとに取得します (Query はハッシュと範囲のプライマリキーテーブルでのみ使用できます)。特定の HashKeyValue を指定する必要があります。プライマリキーの RangeKeyValue で比較オペレーションを使用してクエリの範囲を絞り込むことができます。範囲キーごとに正順または逆順で結果を取得するには、ScanIndexForward パラメータを使用します。 結果を返さないクエリは、読み込みのタイプ
Amazon EC2 ! AWSが提供する仮想サーバーサービスです。EC2を利用することで、ユーザーはクラウド上で仮想マシンを簡単に作成、管理することができます。 EC2 インスタンスを起動すると、指定したインスタンスタイプによってインスタンスで使用できるハードウェアが決まります。インスタンスタイプごとに、コンピューティング、メモリ、ネットワーク、ストレージのリソースのバランスが異なります。 自社でOS設定などのデータベースのインフラ環境を管理するためには、EC2インスタンスを使用してDBを構築することが必要です。 AMI(Amazon Machine Image) AWS がサポートおよび管理するイメージで、インスタンスの起動に必要な情報を提供します。リージョン単位で作成され、S3に保存される。 暗号化されたAMIの共有方法 複数のアカウント間でAMIを共有するには、AMIを別のアカウン
AWS Certified Cloud Practitioner CLF-C02 に合格したよ - Qiita
2024年6月に AWS Certified Cloud Practitioner CLF-C02 認定試験に合格することができました。 合格に至った過程などについて書いてみます。 受験経緯 2024年3月、AWSがあるキャンペーンを展開していました。 それは4月30日までに受験して不合格だった場合、6月末まで無料でもう1回受験できるというものでした。 「6月までには合格できるんじゃない？とりあえず受けてみるか！」 そう思ったのが受験することにしたきっかけです。 試験勉強開始時の AWS 経験 2014年10月から12月まで携わった案件で初めて AWS に触れました。 そのときはおもに Cloud Formation のコード作成を担当しました。 業務で AWS に触れたのはそれが最後で、2015年後半以降に担当した案件で Microsoft Azure にはじめて触れ、仮想マシン構築など
Docker-ComposeでDynamoDB-localとawscli-localのローカル環境セットアップ - Qiita
はじめに こんにちは、今回はAWS SAMを使用してサーバーレス環境を構築する方法についてご紹介します。特に、DynamoDBをローカル環境で構築する方法に焦点を当てていきます。 DynamoDB-localとawscli-localをDocker-composeを使用して一括で構築することで、環境構築の手間を大幅に削減できます。それではさっそく、手順を見ていきましょう。 前提条件 まずは、Dockerを使用してDynamoDBをローカル環境にセットアップします。そのためには、事前にDocker Desktopをインストールしておいてください。インストールがまだの方は、公式サイトからダウンロードしてインストールを完了させておきましょう。 DynamoDB と AWS CLI コンテナの稼働 Docker Compose で作成するDockerコンテナを定義 version: '3.8' s
こんにちは。株式会社スペースマーケットでフロントエンドエンジニアをしておりますwado63です。 少し前ですが、SEOの施策として300万以上のURLを新ページにリダイレクトさせるという対応を行いました。 SEOの話はSearch Centralのドキュメントに書いてあること以上の話は正確な答えがない分野なので、ここではリダイレクトに使用した技術に絞って書きたいと思います。 今回取り組んだ課題 スペースマーケットでは /features/tv/cities/fujisawa-shi--kanagawa/stations/1130108/ /search/space_types/rental_studio/areas/kanagawa/cities/fujisawa-shi/stations/9932005/ のようなパターンのURLが300万以上存在していました。 これらのURLを以下の要
AWS Rekognition で初めての画像解析（人物判定）してみた｜デロイト トーマツ ウェブサービス株式会社（DWS）公式ブログ
最近はモバイルアプリ開発に打ち込んでいる sekky です。 今回は 9 月に行われた合宿でシングルボードコンピュータを利用したハッカソンをやるチームだったので、その中で利用した AWS Rekognition を利用した人物判定を取り上げたいと思います。 AWS Rekognition とは？ AWS が提供する機械学習を使用した画像認識とビデオ分析を自動化するためのサービスです。 画像・映像解析ライブラリを利用することでボード上でも実現できる機能ではありますが、AWS Rekognition を利用することで画像解析ライブラリの仕様等を知らなくてもやりたいことベースで機能を構築することができます。 AWS Rekognition は画像データからの人物（顔）の検出、判定のみならず、画像からの視線の分析、映像からの人物の動線検出、テキスト分析をはじめとする画像、映像の解析に関する様々な機
はじめに こんにちは。開発部のMです。今回は「AWS IoT Core」についてご紹介します。 AWS IoT Coreとは 簡単に言うと「IoTデバイスとAWS上に構築されたアプリケーション、AWSの各種サービスとの連携を簡単かつセキュアに行うマネージド型クラウドサービス」です。 IoTCoreで提供されている主な機能 IoTCoreで提供されている主な機能の分類は下記となります。 IoTデバイスとAWSとの接続、メッセージ送受信 IoTデバイスからのデータ収集・処理 IoTデバイスの運用・管理 IoTデバイスとAWSとの接続、メッセージ送受信 IoTデバイスとAWSとの接続 デバイスゲートウェイを用いてIoTデバイスからAWS IoTへの通信をセキュアかつ効率的に行うことができます。 AWS IoT Core メッセージングサービス メッセージブローカーを用いてIoTデバイスとAWS
NTTドコモにおける Leminoの大規模ライブ配信を支えるアーキテクチャ（第二回） | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ NTTドコモにおける Leminoの大規模ライブ配信を支えるアーキテクチャ（第二回） 本稿では株式会社NTTドコモにおいて、映像配信サービス『Lemino』の開始にあわせて配信基盤を再構築し、数百万規模の同時視聴ライブ配信を実現した取り組みについて、全4回に分けてご紹介します。この取り組みについて概要をご覧になりたい方は導入事例ページもご覧ください。 前回の記事は以下です。 第一回 適切なデータストアの選定とアーキテクチャの見直し 第二回 アクセスの急増に対する対応策〜キャッシュ戦略とバックエンドの保護〜 1.需要予測の難しさとキャッシュ戦略・バックエンドの保護の必要性 システムを設計するにあたり、どの程度リソースを用意するべきか、正確に推測するのは容易なことではありません。ビジネス目標に対応したスケーラビリティを確保しようとするのは通常のこ
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
CDK初心者が開発で遭遇したトラブルと解決法 - Qiita
Lambda使ってみたいけど、まだ使ったことがない人へ - Qiita
DynamoDB テーブルの基本的なオペレーション - Amazon DynamoDB
CDK初心者が開発で遭遇したトラブルと解決法 - Qiita
AWS備忘録（Lambda関数の使い所） - Qiita
Meraki WiFi 位置情報の活用シーン - Qiita
SAA-C03認定試験チートシート【初心者】#AWS - Qiita
300万以上のURLをキャッシュを活かして効率よくリダイレクトさせた話
AWS IoT Coreについて調べてみた - Qiita