以下でポイントごとにソースを見る/比較を行ってみます。 ポイント リクエスト処理部分 voting appとresult appという2つのサービスで処理していたのを、 entrypointというサービスで受け、それぞれ担当するDockerコンテナを起動するという形になります。 リクエスト処理部の違い voting appとresult appはそれぞれ何の変哲もないWebアプリです。 (voting appがPython/Flask、result appがNote.js/expressで作られている) 対して、entrypointもWebアプリ(Go言語)なのですが、net/httpでリクエストを受け、 go-dcgiというライブラリでDockerコンテナを起動するようになっています。 この部分のソースを見てみましょう。 非常に短いですので全文掲載しています。（コメントは私が追記したもの
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
Amazon Web Services ブログ AWSサーバーレスバッチ処理アーキテクチャの構築 この投稿は、AWSソリューションアーキテクトであるReagan RosarioとWWPSソリューションアーキテクトであるMark Curtisによって書かれました。バッチ処理は多くの組織にとって基礎となるもので、大量の情報を効率的に自動化した形で処理することができます。ユースケースとしては、ファイル取り込み処理、キューベースの処理、トランザクションジョブ、さらに重いデータ処理のジョブなど、多岐にわたります。 この記事では、ファイル取り込み処理を実装するためのバッチ処理を、サーバーレスに実現するための方法を説明していきます。今回の例では、オーケストレーションにAWS Step Functions、オンデマンドのコンピューティングにAWS Lambda、データストアにAmazon S3、メールの送
alphaWorks Services
IBMの生成AIを試していただけましたか AI主導の生産プロセスは、ビジネスをこれまでにないレベルに成長させ、変革を加速します。 詳しく見る チャットを試す 最新情報 IBM、AIを活用したビジネス変革を加速するMicrosoft Copilot機能を発表 日本IBM、企業の全社的なAIの本格活用を支援するフレームワーク「デジタル変革のためのAIソリューション」を発表
エッジで爆速コード実行！CloudFront Functionsがリリースされました！ | DevelopersIO
珍しく早起きをしてRSSを眺めてるとアッツアッツなアップデートが来ていました。 Amazon CloudFront announces CloudFront Functions, a lightweight edge compute capability 今回はCloudFront Functionsをご紹介していきます。 CloudFront Functionsとは？ CloudFront Functions(CF2)はLambda@Edgeより手前で、シンプルな処理をより高速に、素早く、安価に実行できるサービスです。 CloudFront Functionsを使うことでこれまでLambda@Edgeで実行していたシンプルな処理をよりユーザーに近いEdge Locationで実行しつつ、高速に処理を行う事ができます。 また、CloudFront FunctionsとLambda@Edge
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS
OSS は無償で公開されていても、当然ながらその開発には必ず誰かの時間が費やされています。 バグを修正するのも機能を追加するのも大抵はボランティアで、ほとんどの開発者は兼業で OSS に関わっているはずです。 もしも開発者がフルタイムで OSS に関わることができれば、OSS をより早く成長させられ、開発者としても 楽しい 時間が増やせるはずです。でもそのためには、OSS 活動そのものから収益を生み出すことが必要です。 最近は OSS のサステナビリティ に興味があって、いろいろと調べた+貢献できそうなものを作ってみたので、簡単な Pros/Cons と共にまとめてみました。 オンライン寄付 寄付は一番身近な収益化の方法だと思います。 Open Collective や Patreon などが代表的です。 Open Collective は OSS プロジェクトに対して寄付を募ることができ
Khawaja Shams Tony Valderrama Erika Tharp TL;DR 2024年3月20日Redis社は、これまでオープンソースとして開発してきたRedis 7.4ソースコードのライセンスを、Redis Source Available License (RSALv2)とServer Side Public License (SSPLv1)のデュアルライセンスに変更すると発表しました。この変更によりRedis社の許可なくRedisを用いたマネージドサービスなどを提供することができなくなります。 2009年1人の情熱的なエンジニアAntirezが作り出したRedisですが、2013年のGarantia Data社の介入により様々なドラマが勃発し2020年にAntirezはIPそしてトレードマークを同社に譲渡します。その後、Redisのコアコミュニティメンバーを中心に
この記事は、第2回ウェブシステムアーキテクチャ研究会の予稿です。 ウェブシステムをモニタリングするために、高可用性、高書き込みスケーラビリティ、メトリックの長期保存が可能な時系列データベースが求められている。 これらを実現するために、性能特性の異なる汎用Key-Value Store(以下KVS)を組み合わせ、透過的に問い合わせ可能な、ヘテロジニアス時系列データベースであるDiamondを開発した。 この記事では、Diamondを分散システムの観点で捉え、アーキテクチャ、データ構造、実装を紹介し、考察によりFuture Workを議論する。 1. はじめに 2. アーキテクチャ アーキテクチャ概要 動作フロー データ構造 KVSの機能要件 3. 実装 実装概要 KVS間のデータ移動 データ位置の解決 費用特性 4. 考察と今後の課題 Diamondの欠点 将来機能 5. まとめ スライド
サーバーレス化を支える認証認可の話
サーバレスアーキテクチャで構築する際の認証認可、アクセス制限のパターンを何となく説明しています
Lambda の運用面でのベストプラクティスを学べる「AWS Lambda Operator Guide」を読んだ - kakakakakku blog
AWS の公式ドキュメント「AWS Lambda Operator Guide」を読んだ❗️AWS Lambda を軸にサーバーレスアプリケーションを構築するときに意識しておくべき "運用面のポイント・ベストプラクティス" がまとまっていて，とても良いドキュメントだった👏 内容的には AWS Well-Architected Framework: Serverless Applications Lens と重複するところもあるけど，サーバーレスアプリケーションを開発・運用しているなら1度は読んでおくと良いのではないでしょうか❗️ ＼( 'ω')／ 多くの人に読みやすくなるように日本語翻訳もあるとイイなぁ〜 docs.aws.amazon.com 構成 ドキュメントとしては全6章で構成されている．どれも重要で，理解を深めるために読むのはもちろん，開発中もしくは運用中のアプリケーションに対し
前回: Qiita APIで記事からYoutube動画を集めてみた 🎬 、Qiita APIを使って、Qiita記事を取得してYoutube動画のURLを抽出することができました。 今回は、特定APIに関連したQiita記事を取得して、API毎に分類、タグを集計してドーナツグラフ化することでAPIの特徴を表してみました。 最新のAPI一覧はこちら API一覧 | DOGAKIITAA! ～ APIごとにQiita記事を分類 ～ Google系 Cloud Vision API https://cloud.google.com/vision/docs/quickstart 📝 機械学習を使用して画像を解析します。画像ラベリング、顔やランドマークの検出、光学式文字認識（OCR）、不適切なコンテンツへのタグ付けなどができます。 Cloud Vision APIの凄さを伝えるべくRasPi b
次世代データベース TiDB の検証とその評価 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering
※こちらは先日実施された DeNA インフラエンジニア / SRE MEETUP で話した内容を Blog 記事化したものです！ こんにちは！IT基盤部の熊谷です。IT基盤部にて大規模ゲームのインフラを見ている 新卒２年目のインフラエンジニアです。この記事では “DeNA でのデータベース運用とそのツラミ” と、“TiDB導入への検証・検討” をご紹介させていただきます。 データベースの最適解 DeNA のデータベース構成は最適解を求めて改良を積み重ねてきました。最初期の構成、(便宜上、第１世代と呼びます) では VM Instance 上に MySQL を構築し管理する MySQL on EC2 構成。続く第２世代では、マネージドサービスを駆使した Aurora MySQL 構成。この２世代の中で生じた “ツラミ” を解消する次の世代、言わば 第３世代に該当する新しいデータベース構成を現
![次世代データベース TiDB の検証とその評価 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a7a9ef2e383cbfc8885ee9e5572b0b143267e771/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fengineering.dena.com%2Fblog%2F2022%2F01%2Finfra-meetup-tidb%2Fcover.png)
AWS Dev Day 2022 で発表したJava アプリケーションの起動速度のアプローチの資料
Next.js + Vercel + Cloudflare Workers KV + Googleスプレットシートで寄付管理サービスを作った philan.netという寄付の予算を決めて寄付した記録をつけるウェブサービスを作ったので、この記事では技術的な部分の解説をします。 philan.net自体については、次の記事で解説しています。 寄付をするために、寄付の予算と寄付の記録をSpreadSheetベースでつける philan.net というサービスを作った | Web Scratch この記事では、Next.js + Vercel + Cloudflare Workers KV + Googleスプレットシートを使って動いているphilan.netについて解説します。 あと検証中にCloudflare Workersを色々いじったのでそれについても書いていきます。 Idea phila
Serverless Days Tokyo 2019 トヨタ自動車・ダイキン工業 事例覚書 - Qiita
Serverless Days Tokyoに参加してきました。いずれも興味深い内容ばかりでしたが、ダイキン工業とトヨタのIoTシステムの中の話は、こういう機会でもなければ聞けない話でかなり貴重な話を聞けた感がありました。 その内容をメモったので残しておきます。 入り口の様子。 会場の様子。休みの日の朝9時からというのに、ほぼ満席な感じでした。 ダイキン工業：空調設備向けIoTシステムにおけるランニングコスト ダイキン工業は、全世界の空調機（エアコン等）をインターネットに繋いで、販売、運用、保守、施工に対するサービスを提供する。 システム名は「Daikin Global Network（ダイキン・グローバルネットワーク）」 想定接続台数は500万台。各空調機が1分ごとにデータをサーバーにあげる。 想定ユーザー数は30万人。 無限に発生するデータを格納できるストレージが必要。 断固としてデータ
フルスタックのチャットアプリケーションをAWSとNext.jsで構築する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ フルスタックのチャットアプリケーションをAWSとNext.jsで構築する モダンなチャットアプリはリッチな機能を必要とします。これらの機能はファイルストレージ・リアルタイムの更新、そしてクライアントとサーバーの両方からデータを取得する能力が必要です。 従来、これは多くのサードパーティサービスをつなぎ合わせるか、カスタムソリューションの作成に開発時間を費やすことを意味していました。そして、この方法では市場投入までの時間が遅くなり、複数の障害点が発生します。 チャットアプリに必要な機能と、AWS が従来の問題点をどのように解決しているかを紹介するために、我々はリアルタイムチャットアプリケーションのサンプルを更新しました。このバージョンは、ローカルと AWS の両方でアプリケーションを完全に管理・制御することがいかに簡単かを強調するために再設計され
「ITエンジニアこそ筋トレをやるべき理由 徹底解説（With Google Cloud）」というタイトルで登壇しました。 #devio2023 | DevelopersIO
「ITエンジニアこそ筋トレをやるべき理由 徹底解説（With Google Cloud）」というタイトルで登壇しました。 #devio2023 ブログでは登壇の一部をご紹介します。お越しいただいた皆様、ありがとうございました。日頃から、筋トレというなの「パッチ」を身体のセキュリティとして充てがいましょう。 資料 ※資料の訂正 ちなみに、jast do itはウケ狙いのための施策であり、実際にはjust do itになります。 CGE → GCEになります。（Google Cloudで使用できるVMサービスのこと） 関連ブログ Dev.IO岡山編ブログも投稿しているのでご覧ください。（こちらはGoogle Cloud × Azureです） 「Cloud IdentityとAzure ADの基礎を比較」というタイトルで登壇しました Vol1 #devio23 なぜ筋トレ×ITセッションを選んだ
AWS News Blog
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
この記事は、Serverless Advent Calendar 2016の16日分(だったはずのもの)です。 なんとかクリスマスまでには間に合ったのでお許しくださいorz まとめ AWS Lambdaの功罪で混在されがちな概念が整理されて議論されるようになった 提供されるBaaSのみを使ってリッチアプリケーションを開発する手法 フルマネージドなFaaSの実行環境 高水準コンポーネントをイベントで接続するリアクティブシステム 主要各社のFaaS実行環境が揃ってきた AWS Lambda Azure Functions (2016-11-15 GA!) IBM OpenWhisk (2016-12-14 GA! おめでとうございます!) Google Cloud Functions (2016-02-13 Alpha) 国内のニフティクラウドからも サーバレスアーキテクチャにまつわる様々な動
ECS運用のノウハウ - Qiita
関連記事 マイクロサービスを支えるインフラアーキテクチャ (AWS Dev Day 2019登壇資料) ECSデプロイツールを公開しました ECSにおけるログの取り扱いを別ページに移動させました 設計 基本方針 基盤を設計する上で次のキーワードを意識した。 Immutable infrastructure 一度構築したサーバは設定の変更を行わない Infrastructure as Code インフラの構成をコードで管理 (Terraformを採用) Serverless architecture 無駄にサーバを増やさない アプリケーションレイヤに関して言えば、Twelve Factor Appが参考になる。コンテナ技術とも親和性が高い。 ECSとBeanstalk Multi-container Dockerの違い 以前に記事を書いたので、詳しくは下記参照。 Dockerコンテナデプロイ
はじめに サーバーレス大好きなエンジニアです！ AWS SUMMIT 2024に行ってきて、たくさんのことを学んできました！ 特に「サーバーレス開発のベストプラクティス」の内容が面白かったのでシェアしたいと思います。 サーバーレスとは サーバーやインフラの管理を気にすることなくアプリケーションを実行することができる最高の技術です。細かい設定を気にすることなく、すぐに価値を提供できることが魅力です。 Lambdaのベストプラクティス ここからAWS SUMMIT 2024の内容に触れていきます。 TransportではなくTransform まず、ハッとさせられたのは以下のことです。 Transport （転送）ではなくTransform（変換）に使⽤する。 今までLambdaをどれだけ転送機能として使ってきたかを考えさせられました。 何でもかんでもLambdaに任せるのではなく、特定の変換
Google Cloud で何かアプリケーションを動かしたい時、いつも App Engine (GAE) を第一の選択肢として挙げています。 なのにみ〜んな Cloud Run に行ってしまう。なぜなのか?? 確かに Cloud Run のほうが新しくて公式に露出が多いし、GAE はこういうランディングページからの言及も消えているので無理もない。Google Cloud 的にもあんまり使って欲しくない雰囲気が漂っている。 cloud.google.com App Engine は GCP 最初期からあるサービスで今年で 14 年目になるらしい。 当時学生だった僕はすげーのが出たぞと聞いて GAE を触っていた記憶がある。その頃は Google App Engine 単体で出ていて、他のサービスが続いて Google Cloud Platform になったような気がする1。 そんな歴史あるサ
Amazon Web Services ブログ AWS Lambdaによる進化的アーキテクチャの構築 この投稿は、メディアとエンターテインメントのプリンシパルソリューションアーキテクトであるLuca Mezzaliraによって書かれました。 俊敏性により、必要に応じてワークロードを迅速に進化させ、新機能を追加したり、新しいインフラストラクチャを導入したりできます。コードベースでアジリティを実現するための主な特徴は、疎結合コンポーネントと強力なカプセル化です。 疎結合は、テストカバレッジを改善し、一貫したリファクタリングを作成するのに役立ちます。カプセル化を使用すると、実装ロジックを明らかにすることなく、サービスとのやり取りに必要なものだけを公開できます。 進化的なアーキテクチャは、設計の俊敏性を実現するのに役立ちます。「進化的アーキテクチャの構築」という本の中で、このアーキテクチャは「複数
あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願いいたします。 久しぶりに登場しました菊池です。 僕は昨年から新しいデータ基盤を構築するプロジェクトを担当しておりまして、最近システムが無事に実稼働してホッと一息したところです。思い起こせば入社時はインフラ担当部署に配属だったのが、広告配信システムの開発をやったり、カジュアルゲーム作ったり。新規事業のスマホアプリを作りつつサーバーサイドの API を作って立ち上げたり、海外向けのサービスを作ったり。いつのまにかメディア運営に関わったりしてきましたが、最近はデータ基盤の開発もやってます。そんなキャリアを歩んできましたが、いつか森の中の開けた草原にあるネット環境の整ったポツンと一軒家で、庭にチャボを放飼にしつつ養蜂をやってみたいと思っています。 話は戻りますが、今回はこの稼働したてホカホカ状態のデータ基盤について概要を紹介したいと思います。よろ
Docker Compose と Amazon ECS を利用したソフトウェアデリバリの自動化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Docker Compose と Amazon ECS を利用したソフトウェアデリバリの自動化 この記事は Automated software delivery using Docker Compose and Amazon ECS を翻訳したものです。 2020 年 11 月、Docker Compose for Amazon ECS の一般提供を開始しました。開発者はコンテナ化されたマイクロサービスベースのアプリケーションをワークステーションから取り出し、AWS クラウドに直接デプロイすることがさらに簡単になりました。以前紹介したこのブログにあるように、開発者は docker compose up コマンドを実行して既存の Docker Compose ファイルをそのまま Amazon ECS にデプロイできます。Docker Comp
Transformerに自分の好みのDLsite音声作品を学習させて、癖に刺さる新作を毎日通知するシステムを作った話 - Qiita
Transformerに自分の好みのDLsite音声作品を学習させて、癖に刺さる新作を毎日通知するシステムを作った話 作ったもの DLsiteの新作音声作品をクローリング -> 好みかどうか推論 -> 好みならSlack通知をするシステムを完全サーバーレス（AWS SAM）で構築しました。さらなる精度向上のため、Slackメッセージのボタンをもとに教師データを蓄積する処理も作りました。 デモ（ぼかしMAX） とてもわかりにくいですが、好みであろう作品がPOSTされているSlackの画面です。各メッセージについている「興味あり！」「別に…」ボタンを押すとLambdaが起動し、DynamoDBに新たな教師データとして保存されます。 なぜ作ったのか DLsiteが好き、以上。 ・・・ もう少し真面目に書くと、 会社でテキストデータに触れることが多いので、うまく扱えるようになりたい 音声作品はシチ
まだサーバーで消耗してるの？Firebase（サーバーレス）とNuxt.js（Vue系）ならWebアプリ運営は最強でしょ！？ この記事は、 サーバー費用をなるべくかけたくないけどショボいのはNO Firebaseの活用法をあまり理解していない Nuxt/Vueを使ってアプリ作ってみたい（Next/Reactと悩んでたり） アプリ構想はあるけどアイデアの落とし込みスピードが遅くて毎回挫折する という人向けに、「こんな感じで構築すれば効率良く開発できそうよ」というのを、勉強になった記事や技術的トピック・躓いた点なども合わせて紹介させていただきます。初心者向け＆技術トピック気になる方向けです！ 今回作ったアプリ「Moji → Pic」 Moji → Picは、文字だけだとなかなか目につく投稿ができないなぁ…とお困りの時にインパクトある画像が即座に出来るアプリ。目立ったツイートで友達に差をつけろ！
はじめに 4年ぶりの開催となるServerlessDays Tokyoに参加してきました https://tokyo.serverlessdays.io/ 「もっとうまくやりたい、誰よりも上手にやりたい」 というメッセージとともに開催されたServerlessDays Tokyo 2023ですが、超豪華なスピーカー陣を国内外から集め、ここ数年のServerlessの成熟と未来をしっかりと味わえる濃いイベントです。 1日目がセッション、2日目がワークショップということで、熱力の高いうちに激熱なサービスを素早く学べる構成になっていて、とても充実した内容でした。 所感 4年前のServerless LambdaをはじめとするFaaSをいかに簡単にデプロイ、運用していくかというツール系の話と S3やSQS,SNSなどのFaaS以外のServerlessなサービスの組み合わせでLowOpsな仕組みを
はじめに AWSのネットワーク構成 GCPのネットワーク構成 AWS と GCP 間での通信 VPN設定手順 TGWを用いたルーティングの設定 (AWS) Shared VPC の設定 (GCP) Terraform まとめ はじめに こんにちは。DR & MLOps Group というところで働いている阿部といいます。Data Reliability & Machine Learning Operations の略で、データ基盤やML基盤を作って運用するグループです。 私はもともとは記事配信ロジックやデータ分析をやっているグループにいましたが、今年移ってきました。 こちらが紹介記事です: DREの使命とは？「数が神より正しい」と言うための正確性を求められる技術力 – Gunosiru 弊社のシステムは基本的にはAWSで動いていますが、とあるプロジェクトでGCPを使うことになりました。 そ
悩める Web スクレイパーのための一冊 - 技術評論社『Python クローリング & スクレイピング』 - Witch on the Other Shore
このたび、縁あって『加藤耕太 (2016). Python クローリング & スクレイピング データ収集・解析のための実践開発ガイド, 技術評論社』(以下、本書) を恵贈賜りました。 著者並びに出版社の皆様にお礼とご慰労をかねまして、僭越ながら本エントリにて一読後のレビューを掲載いたします。 Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログを見る なお読者の益となるようなるべく公正な目線でレビューします。掲載されているコードの厳密な正確性については本レビューの対象外とします。 総評 体系的に「スクレイピングとは」「クローラーとは」について学ぶにはとてもよい書籍です。本書の優れているところは、特に基礎編ともいえる前半部分で、ある事柄を説明する
Cloudflare Workers それは Frontend / Node.js が CDN Edge Side まで拡張されるもの
最近は Cloudflare Workers が熱くて、週末はずっとその調査しています。この記事はそのまとめです。 注意点として、手元でいろいろなパターンで動かして試してはいますが、プロダクション環境で運用したわけではないです。それを踏まえた上でお読みください。 特に断りが無い限り、引用文は DeepL で翻訳したものです。 Cloudflare Workers とはなにか Cloudflare Workers | サーバーレスコンピューティング | Cloudflare 一言でいうなら 「ServiceWorker の API が CDN Edge 上で動く JavaScript 処理系」 です。 Technology Radar では、まだ ASSESS(調査) フェーズという扱いです。 Cloudflare Workers | Technology Radar | ThoughtWo
AWS Lambda互換環境をKubernetes上で実現する「Knative Lambda Runtime」オープンソースで公開
AWS Lambda互換環境をKubernetes上で実現する「Knative Lambda Runtime」オープンソースで公開 TriggerMeshは、Kubernetes上にAWS Lambda互換の実行環境を構築することで、AWS Lambdaで利用可能なファンクションをそのままKubernetes上で実行可能にする「Knative Lambda Runtime」（KLR：発音はClear、クリア）をオープンソースで公開しました。 Announcing TriggerMesh Knative Lambda Runtime (KLR) https://t.co/2BOINQUbys pic.twitter.com/kycNdlWhoK — triggermesh (@triggermesh) 2019年1月9日 Knative Lambda Runtimeを公開したTriggerM
AWS、高速起動にこだわった軽量なJavaScriptランタイム「LLRT」（Low Latency Runtime）をオープンソースで公開。AWS Lambdaでの利用にフォーカス
AWS、高速起動にこだわった軽量なJavaScriptランタイム「LLRT」（Low Latency Runtime）をオープンソースで公開。AWS Lambdaでの利用にフォーカス Amazon Web Services（AWS）は、実験的な実装としてサーバレス環境のAWS Lambdaで使うことにフォーカスした軽量なJavaScriptランタイム「LLRT」（Low Latency Runtime）をオープンソースで公開しました。 LLRTはRustで開発され、JavaScriptエンジンにはQuickJSを採用しています。 LLRTの最大の特徴は、現在のJavaScriptランタイムにおいて性能向上のために搭載されているJITコンパイラをあえて搭載せず、よりシンプルで軽量なランタイムとして実装することで高速に起動することにこだわっている点です。 これにより（Node.jsやDenoや
Google Cloud Next '19で発表された新機能を紹介します！ (Cloud Run, BigQuery Storage API, Cloud Data Fusion) - ZOZO TECH BLOG
こんにちは！ App EngineのスタンダードランタイムにRubyが追加されて喜んでいるバックエンドエンジニアのりほやん（高木）と、オレンジ色のチンアナゴは実はニシキアナゴという別種だったことに驚きを禁じ得ない塩ちゃん（塩崎）です。 4/9, 10, 11の期間で開催されたGoogle Cloud Next '19にZOZOテクノロジーズから高木と塩崎が参加しました! GCPの新しい機能や活用についての事例が多く紹介されました。 その中でも2人がカンファレンスで気になった技術を紹介します。 Cloud Run Cloud Runとは Cloud Runの特徴 実際に使ってみる 1. アプリケーションの準備 2. コンテナイメージをビルドする 3. Cloud Runにサービスを作成する App Engineとの違い サービスの比較 各サービスの概要 App Engine Cloud Ru
GitHub Actions 以前調べたのですが、いろいろあって個人プロジェクトでサクッとビルドするのみに使っていました。 今回改めて調べを進めたのでメモ。 幾つかのリポジトリを GitHub Actions に移行したけど、記事にしようとまとめてたらやった内容以上に調べることになってめちゃめちゃ時間かかった。 目次 目次 TL;DR トレンド GitHub Actions の基本 使用条件 使用制限 料金 ホストランナーの指定 ハードウェアリソース インストールされるツール IP OSの選択 実行権限 ファイルパス 環境変数 シークレット GITHUB_TOKEN コンテキスト Artifact トリガーイベント Cache Actions 通知 YAML Getting started YAMLシンタックス on env jobs.<job_id>.needs jobs.<job_id
Amazon Web Services の本気がみたいか !? スピードと高可用性を両立したゲームインフラの構築と事例
This document provides an overview and agenda for an AWS webinar on AWS Glue. It introduces AWS Glue as a fully managed and serverless ETL service that can manage metadata for various data sources. The webinar will cover the background of AWS Glue, its key features including being serverless and enabling secure development in notebooks, use cases, pricing, and a conclusion. It also provides detail
AWS Amplifyが変えた世界
筆者の技術スタック AWSに出会う前 筆者の技術スタックは以下のとおりです。 Webに関するフルスタックエンジニアエンジニアというのがわかりやすいのかもしれません。 フロントエンドからバックエンドまでいっしょくたに提供してた時代からのエンジニア その名残で今もフロントエンド、バックエンド、インフラ構築までおしなべて行ういわゆるフルスタックエンジニア 前職にて社内のインフラ整備だったりお客様の環境構築を任されることが多かった 現在の会社からAWSを学び始める とりあえずやってみよう！という精神を生かして 何でも手を出してた事から、アプリケーションを構築する会社で絶対数が少なくなりがちな インフラ部分を任されることが多かったと思います。 さくらのVPSなどに対して すべてのアプリケーションが整うお手製のシェルをメンテナンスしながら、 一発で環境を整えることに快感を覚えておりました。 Ansib
背景 やったこと1. 廃止 やったこと2. GCPに移行 ユースケース図 URLベースで見たユースケース図 実行環境で見たユースケース図 実際にGCPに移行したアプリ達 Cloud Run Cloud Functions AppEngine GCP移行した全てに共通してること やったこと3. CircleCIに移行 付録A. 道のり 付録B. 調査メモ（移行時に参考にしたドキュメントやサービスなど） 無料プラットフォームがまとまってるドキュメント ElephantSQL (PostgreSQL) PlanetScale (MySQL) Redis Enterprise Cloud 付録C. Redisを雑にFirestoreに置き換えたらクラウド破産しかけた 2022/09/22 20:45ブコメレス 背景 Herokuの無料プラン終了のため10個以上あった個人アプリを1ヶ月くらいかけて色
Amazon Web Services ブログ サーバーレスマイクロサービスを構築するための設計アプローチの比較 AWS Lambda でワークロードを設計すると、コードレベルでもインフラレベルでも表現できるモジュール性のために、開発者に疑問が生じます。また、コードを実行するためにサーバーレスを使用するには、基盤となる機能コンポーネントからビジネスロジックを抽出するためのさらなる検討が必要です。この意図的な関心の分離により、堅牢なモジュール性が保証され、進化的なアーキテクチャへの道が開かれます。 この投稿は同期ワークロードに焦点を当てていますが、他のワークロードのタイプでも同様の考慮が当てはまります。API の境界を特定し、コンシューマと API について擦り合わせた後、その境界と関連するアーキテクチャを構成します。 Lambda 関数を使用して API を構成する最も一般的な 2 つの方
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