はじめに この仕事を始めた当初(約20年前)はオンプレミスという言葉がありませんでした。いや厳密には私の周りではパブリッククラウドとオンプレミスを分けて話す人はおらず、インフラ構築といえば今でいうオンプレミスが中心でした(世の中的にはパブリッククラウドがサービスとして存在していました)。オンプレミスみたいに新しい概念が出てきた時にそれまでの概念を説明するためにできる言葉をレトロニムというそうです。 私が本格的にパブリッククラウドの仕事をし始めたのは約3年前でAWSでした。研修ではAzureを先に触れていたのと、この本を読んでいたという知識があった程度です。 ここではずっとオンプレミスのインフラ構築をしていた私がAWSに触れて最初に戸惑ったことを記事したいと思います。また、戸惑いましたということだけ書いても学びがないため対応したことも併せて記載します。AWSに慣れている人からすれば常識ですが

はじめに あまりAWS触ったことがない人向けに、サーバーレスアーキテクチャの勉強会をすることになりました。 座学だけやっても身につかないことはここ1年で感じていましたし、AWS日本語ハンズオンやQiita/Zennは全体的に説明が丁寧すぎて苦労しないので、独自のハンズオンを作ってみようと思いました。 この記事の趣旨 そこで本記事では、初学者が苦労して学ぶハンズオンを目指しています。 自分で調べて、トライ＆エラーして知識を学んでいくという感じです。 初学者向けの研修としても、チューターが何人かいればサポートしながら動くものが作れることで、知識だけでなく達成感も得られると思います。 ハンズオン要件編 要件 今回のハンズオンでは図書貸出アプリを作ります。 イメージしやすいと思いますが、図書館で管理する本を利用者に貸し出す、返却するなどを行います。 基本的な要件は以下とします。 利用者は、図書館で

先日、日本で発売されたRaspberry Pi 5 (メモリ4GB)が届いたので、流行りのLLMを動かしてみました。動作の様子は次のツイートに掲載しています。 ニューヨークにあるエンパイアステートビルの説明をしてくれています。 用いたOSは、2023-12-05にリリースされたRaspberry Pi OS (64-bit) with Desktopです。 Raspberry Pi Imagerを用いてSDカードにイメージを書き込み起動しました。 TinyLlamaの環境準備 まずターミナル上で以下のコマンドを実行して、Hugging FaceのサイトからTinyLlamaのモデルをダウンロードしてきます。操作は/home/pi/直下で行っています。 wget https://huggingface.co/TheBloke/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF/res

2024年1月時点のAWSベストプラクティスに従って作成しました 好評でしたら続編も検討します 1. 環境ごとにアカウントを分離する 本番、検証、開発ごとにアカウントを分割しましょう ✕良くない例 ◎良い例 最初にアカウント分割しておかないと、後で分割するのはとても大変です アカウントを分割することで「検証と思って作業したら、実は本番だった」のような事故を減らすことができます コストがアカウント単位で集計されるため、環境ごとのコストを簡単に算出することができます AWS Organizationsを使用することで、各環境に応じた権限設定が簡単にでき、ガバナンスを強化することができます AWSアカウントはAWS Control TowerのAccount Factoryを使用することで、クレジットカード情報を都度入力することなく簡単にアカウントの払い出しが可能です また、AWS Contro

これは何？ Zabbix はオープンソースで自由に使える監視ツールです。 Zabbix 公式 Docker イメージ を使い、Docker Compose で MySQL 等のデータベースを一括セットアップする手順をまとめました。 慣れれば Zabbix 5.0 の環境を 5 分程度でセットアップできるでしょう。 公式に Docker Compose 用 YAML ファイルが配布されているため、そちらを利用します。 背景は、Zabbix 5.0 を簡単に試す環境を作りたかったからです。Zabbix 4.0 までは zabbix/zabbix-appliance という環境が１つにまとまった Docker イメージが公式から配布されていました。Zabbix 5.0 は、現時点では RHEL 対応のものしか公開されていないため、Docker Compose を使う手順で検証をしました。

[M5StickC] USBモードへの切替方法（How to switch to USB mode）※2021.08.25 UpdateuiflowM5StickC ※2021.08.25 ファームウェア v1.5.x 以降の切替方法追記 ようやく M5StickC を入手することが出来たので、M5Flow というクラウドサービスを利用してイジってみました。（この辺りはクイックスタートに従いました。） あれやこれや遊んでいる内に「これってローカル環境で開発できない？」という疑問に駆られ、色々と調べてみたところ、USBモードに切り替えることで、ローカルPC（UIFlow-Desktop-IDE、VSCode等）からアクセスできることが解りました。（デフォルトではCloudモードになっていました） このUSBモードへの切替方法が詳細に書かれているドキュメントが見当たらないっぽいので、以下に書き

// 各サービスのトークン情報(ご自身の環境に合わせて書き換えてください) const LINE_ACCESS_TOKEN = 'xxxxx'; const OPENAI_APIKEY = 'xxxxx'; // botがLINEメッセージに反応する条件（ウェイクワード等）を正規表現で指定 const botRegExp = new RegExp(/^〇〇さん/) // botにロールプレイをさせる際の制約条件(適宜書き換えてください) const botRoleContent = ` あなたはChatbotとして、優しく穏やかな性格を持つサラリーマンである〇〇のロールプレイを行います。 以下の制約条件を厳密に守ってロールプレイを行ってください。 制約条件: * Chatbotの自身を示す一人称は、私です。 * Chatbotの名前は、〇〇です。 * 〇〇はIT企業に勤めるサラリーマンです

ChatGPT API（gpt-3.5-turbo）に対応したNode-REDを更新しました。 基本的な設定はこちらの記事をご確認ください。 新しくなった部分 会話の初期設定ができる 会話の継続ができる 実際にNode-REDを使って詳しく見ていきます。今回は手っ取り早くenebularを使って検証します。 会話の初期設定 Nodeの設定画面に SystemSettingがあるのでそこに初期設定を明記します。例えばこんな感じです。 ツンデレで返してほしい場合や、AIにキャラクター設定したり色々試せます。 会話の継続 過去のバージョンだと会話の継続を行うために小細工が必要でしたが、今回公開されたAPIだと簡単に会話の継続をすることができます。 simple-chatgptの返答プロパティ pastMessagesに会話の履歴を返すようにしています。これを利用して会話の継続を行うことができます

はじめに 2011年の東日本大震災、これから来ると言われる南海トラフ地震などの大規模な災害や事故に備えるために、災害復旧(DR)が可能なシステムと、その実現手段としてAWSを始めとしたクラウドが長年注目されています。 このDRに関連して、近年「レジリエンス」という言葉が注目を集めるようになりました。 レジリエンスとは、回復力、復元力、弾力などの意味を持つ英単語。IT分野では、情報システムがシステム障害や災害、サイバー攻撃などの問題に直面したとき、迅速に被害からの回復を図り正常な状態に復旧・復元する能力（の大きさ）をこのように呼ぶ。 https://e-words.jp/w/%E3%83%AC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9.html AWSでは、2019年8月に大規模障害が発生したことがあり、この時もAZ障害が起きた時に取り得る対策

はじめに 額縁の絵をリモートで差し替える、素敵、と思ってつくってみたくなりました。 https://dailyportalz.jp/kiji/e_paper-gakusou 作業環境 Mac Mojave Arduino IDE どんなことか動画で調べる e-paperは初見なので。 ESP32,ESP8266でのPIN接続について https://www.youtube.com/watch?v=AeYbX0zaJTY 手順 はまったところはあとでまとめました。 ライブラリをダウンロード・アップデート ツール > ボード:ESP32 Dev Module > ボードマネージャ からESP32 Dev Moduleで検索する ソースコードをダウンロード・修正 ユーザマニュアルを確認し、ソースコードをダウンロードします Arduino IDEを用いてWifi版とbluetooth版両方のサンプ

この記事の方法はもう使えません この記事で使用していたOAuthの方法(帯域外（OOB）リダイレクト方法)が使用できなくなりました1． 内容を読む(この内容のものは使えません) Gmail，SMTPを使って送る記事が多いですが，パスワード直書きしたくないですよね． 本記事ではOAuthで認証をし，比較的安全なAPIを用いた方法でメールを送信する方法を紹介します． ※自分自身で認証する方法を記載していますので，これをこのままプロダクトに起こすのはあまりよろしくないです．実際のプロダクションに使うときは，OAuthの仕組みについてよく調べてからにしましょう． 下準備 GCPを使います．プロジェクトがない人は作ってください．無料枠などはいりませんので，クレジットカード情報は一切必要ないです． https://console.cloud.google.com/ 新しいプロジェクトより作成 メニュー

これって何？ 政府CIOとは、内閣から任命され日本行政のシステム全体を統括する「日本政府のCIO」です。この政府CIOをサポートするのが各省庁を担当する50名近い政府CIO補佐官からなる政府CIOチームです。（組織としては、内閣官房　情報通信技術（ＩＴ）総合戦略室というようです） この政府CIOチームがとりまとめた政府職員向けのIT調達とシステム導入に関する標準が「デジタル・ガバメント推進標準ガイドライン」です。 このガイドラインは「本編」「解説書」「実践ガイド」の3点構成になっています。 中でも今日ご紹介したいのが上図一番右の「実践ガイドブック」です。 これを読むと何が手に入るのか？ 一言でいえば、「システム開発プロジェクトの歩き方」です。（一言でいう必要なかったか） 組織で商用のシステムを企画して開発・導入・そして維持運用していくための基本所作（型）を知ることができます。 （あくまでも

はじめに X.509 証明書について解説します。(English version is here → "Illustrated X.509 Certificate") ※ この記事は 2020 年 7 月 1 日にオンラインで開催された Authlete 社主催の『OAuth/OIDC 勉強会【クライアント認証編】』の一部を文書化したものです。勉強会の動画は公開しており、X.509 証明書については『#4 X.509 証明書（１）』と『#5 X.509 証明書（２）』で解説しているので、動画解説のほうがお好みであればそちらをご参照ください。 1. デジタル署名（前提知識） この記事を読んでいただくにあたり、デジタル署名に関する知識が必要となります。つまり、「秘密鍵を用いて生成された署名を公開鍵で検証することにより」、「対象データが改竄されていないこと」や「秘密鍵の保持者が確かに署名したこと

手元のログファイルをさくっと解析したくて docker-compose を使ってローカルで起動してみました。 （Machine Learning のトップ画面。ここでログファイルをインポートして Visualize で可視化しました） 環境 MacOS Mojave 10.14.4 Docker 18.09.2 手順 docker-compose.yaml を作成 docker-compose up ブラウザでアクセス！ docker-compose.yaml version: "3" services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.2.0 environment: - discovery.type=single-node - cluster.name=docker-cluste

概要 シスログ監視をElasticsearch + Kibana + + Logstash + Filebeat を一括で行って見た際の実行ログ 公式リンク ELASTIC STACKについて Wikiより ElasticsearchはLucene基盤の分散処理マルチテナント対応検索エンジンである。 オープンソースソフトウェアだが、現在はオランダ・アムステルダムに本社を置くElastic社が中心になって開発が進められている[1]。 なお「Elastic Search」といったように間に空白を入れる・「search」の頭を大文字にするといった表記は誤り （ただしVer.1.0.0リリース前にはそのような表記も混在していた）

はじめに 「標的型攻撃に対するJPCERT/CCのおすすめログ設定をElasticsearchで構築してみる」の「準備編」に続いて、実際にプロキシサーバのコンフィグレーションを行います。プロキシサーバとして(Squid)を利用します。 本記事の続編は以下の通りです。 * 「メールサーバ編」 * 「エンドポイントログ編（その１- 概要/Sysmon）」 * 「エンドポイントログ編（その２- Winlogbeat/Elasticsearch）」 ※本記事で作成するFilebeatモジュールやSquidの設定例はこちらへ仮置きしておきます（今後、もう少しわかりやすい配置にする予定です）。 ※Ubuntu18.04上で構築（FilebeatはDEBパッケージでインストール）しますので他のディストリビューションやFilebeatインストール方法の場合にはファイルの配置場所などを読みかえてください。

このページの対象読者、目的 対象読者 ・機械学習について一から勉強したい人が対象です 目的 ・機械学習の概要について理解する ・人工知能と機械学習の違いについて理解する ・ディープラーニングが話題になっている背景を理解する ・機械学習の進歩の背景を理解する ・更に勉強したい場合のおすすめの教材を理解する アジェンダ 人工知能とは 機械学習とは 機械学習はどのようなことで使われているか 学習の方法 ニューラルネットワークとディープラーニング ディープラーニングがなぜすごいのか 用語についてのまとめ 人工知能とは何か？　世間の見方 なぜ機械学習が話題となるほどの進歩を遂げているのか 最後に 更に勉強したい場合 プレゼンテーション版(PDF)がこちらにあります。 プレゼンテーションとしてみたい方はこちらをどうぞ https://www.edocr.com/v/zy1dq0dz/tflare/Ma

AI RCカー Advent Calendar 2019 参加記事です。 タミヤの工作シリーズ「ブルドーザ」 をベースにAI自律走行カーDonkey Car をつくってみました。実際に走行会にて周回コースを次回学習モデルを使って走行させてみました。 今回使用したソースコードや作り方は、GitHub 側に詳しく書いていますので、この記事では概要と改変ポイントなどを紹介します。 GitHub:楽しい工作シリーズ「ブルドーザ」のDonkeycar化 1 Donkey Car とは Donkeycar は、Raspberry Pi/Jetson Nano や市販のRCカーなど比較的入手しやすい部品を使って、自律走行を実現するためのMIT準拠のオープンソースおよび3Dプリンタ用設計図(Creative Commons)などを含むドキュメントのセットです。 Donkeycar公式サイト Donkeyc

やりたいこと Xmodmapを使ってキーボード配列を変更します。今回は例として次の設定を行います。 Caps LockキーをCtrlキーにする 変換キーと無変換キーをEscキーにする カタカナひらがなローマ字キーをAltキーにする(右Altキーが無い場合) 今回はこの設定を(ちなみに僕の現在の設定)しますが、自分の好みに合わせて変更可能です。 この設定をするとうれしいこと Ctrlが押しやすくなり、ショートカットキーが素早く押せる。 普段使わない変換キーと無変換キーを有効活用できる。両方の手の親指でEscが素早く押せる。(Vim使用時などに便利) 右にAltキーが無いノートPCなどでも右Altが使える。 結果 ~/.Xmodmapに設定を書くことでキーバインドを変更できます。結果として完成形を先に挙げます。(これは僕の環境の場合です。コピペしてうまくいくとは限りません。)

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