AWS Application Migration Service オンプレミスおよびクラウドベースのアプリケーションの移動と改善
App Migration Tool - AWS Application Migration Service - AWS
AWS Application Migration Service オンプレミスおよびクラウドベースのアプリケーションの移動と改善
無駄なコストを省こう！AWSで止め忘れ、消し忘れを自動でチェックする方法 まとめ | DevelopersIO
はじめに 以前、AWS利用料のメールが見て、思っていたよりも高くてビックリしたことがあります。調べてみたところ勉強用に立ち上げたRDSを消し忘れていました。今は会社のアカウントを使わせてもらっているので自分の財布に直接響くことはなくなりましたが、同じことを起こさないために消し忘れたリソースがないか自動でチェックするようにしています。私が使っているツールを紹介します。 お使いの開発環境などで無駄なリソースが残っていないかチェックしてみてください。 チェックしたい主なリソース EC2 まずはEC2インスタンスですね。説明は不要だと思います。 Amazon EC2 料金表 EC2を停止していてもEBSの料金が発生します。ストレージはあまり気にされてない方多いと思いますが、数が多いと結構金額膨らむので注意しましょう。例えば20GBのEBSが10台あると１か月間で24ドルほどかかります。 Amazo
AWSのアウトバウンド通信はとりあえずCloudFrontを挟んだ方が安くなる(場合がある) | DevelopersIO
「実は動的コンテンツとか静的コンテンツとか深く考えずにCloudFrontを挟んだ方が安くなるのでは」と思い、計算してみたところ良さげだったのでご紹介します。 ども、もこ@札幌オフィスです。 AWSの通信利用料を調べる機会があり、アウトバウンド通信のコスト削減をするために試行錯誤していたのですが、「実は動的コンテンツとか静的コンテンツとか深く考えずにCloudFrontを挟んだ方が安くなるのでは」と思い、計算してみたところ良さげだったので、簡単な内容とはなりますがご紹介します。 ※本記事でのアウトバウンドとはCloudFrontを経由出来る通信の事であり、EC2からどこかへファイルをアップロードするなどの通信は対象外となりますのでご注意ください。 TL;DR EC2、ELB、S3のインターネットへのアウトバウンド通信は $0.114〜$0.084 per 1GB ※1 EC2、ELB、S3
AWS サービスや Azure サービスと Google Cloud を比較する | Documentation
フィードバックを送信 AWS サービスや Azure サービスと Google Cloud を比較する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 最終更新: 2024 年 5 月 24 日 次の表に、一般提供の Google Cloud サービスと、それに対応するアマゾン ウェブ サービス（AWS）または Microsoft Azure のサービスを示します。この表は、サービスタイプ、機能、サービス名などのキーワードでフィルタできます。今後も最新の情報をお届けするために、フィードバックをお寄せください。 Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform i
Secrets ManagerとParameter Storeの違いについてまとめてみた | DevelopersIO
Secrets Manager Secrets Manager とは AWS Secrets Manager とは AWS Secrets Manager は、アプリケーション、サービス、および IT リソースへのアクセスを管理するのに役立ちます。 これだけではよくわからないと思うので、特徴について整理します。 Secrets Manager の機能 シークレットの保存と管理 Secrets Manager は、セキュリティが重要な情報を暗号化して保存し、必要に応じてアクセスを提供します。AWS KMS（Key Management Service）を使用してシークレットを暗号化することで、データの安全性を確保します。 自動ローテーション シークレットを定期的に変更することはセキュリティのベストプラクティスです。Secrets Manager は、特定のスケジュールに基づいてシークレットを
医療情報ガイドラインをクラウド上で実践する – ネットワーク編 Part 1 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 医療情報ガイドラインをクラウド上で実践する – ネットワーク編 Part 1 医療情報システムとは、医療に関する患者情報を扱うシステム全般を指し、安全かつ信頼性のあるアーキテクチャで構築、運用される必要があります。 具体的には、日本では 3 省 2 ガイドライン ( 厚生労働省が定めた「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」 、総務省・経済産業省が定めた「医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者に おける安全管理ガイドライン」の総称 ) に対し、医療機関等と共に関連事業者や責任者が要求事項を整理検討し、必要に応じて対策を施す必要があります。 前回の 医療情報ガイドラインの改定から読み解くクラウド化 のブログでは、3 省 2 ガイドラインにおける医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者と医療機関等の位置付けにつ
【初心者向け】VPCエンドポイントとAWS PrivateLinkの違いを実際に構築して理解してみた | DevelopersIO
もう2度とググりたくない こんにちは！AWS事業本部のおつまみです。 皆さん「VPCエンドポイントとAWS PrivateLinkの違い」を自分の言葉で説明できますか？私は時折、記憶喪失になり違いを忘れてしまいます。 もう2度とググりたくないという思いがあり、今回は違いをまとめました。 実際にハンズオンできるよう初心者向けの内容となっているため、VPCエンドポイントやPrivateLinkの知識が全くない方のお役に立てればと思います！ 結論 VPCエンドポイント VPCと他サービス間でプライベートな接続を提供するコンポーネント サービス利用側のVPC内で作成 AWS PrivateLink プライベート接続を介したサービスを提供するためのサービス 以下の2つがセットとなり、AWS PrivateLinkが提供されている。 - VPCエンドポイント（サービス利用側のVPC内で作成） - VP
私がやった Amazon S3 コストカット全ステップ | CyberAgent Developers Blog
本記事は CyberAgent Advent Calendar 2022 23日目の記事です。 「節約は固定費から。」 こんにちは、しゅん（@MxShun）です。 今年11月に中途入社、AI事業本部オペレーションテクノロジーに仲間入りしました。 今回は、年間にして 1,200 万円削減 した Amazon S3 のコストカット全ステップ を紹介します。 目次 オペレーションテクノロジー AWSコストの見直し S3コスト対象 S3コスト分析 1. ストレージ容量の削減 2. ストレージクラスの見直し まとめ オペレーションテクノロジー 私がジョインしたオペレーションテクノロジーは、 サイバーエージェント 連結売上高の53%（2022年通期決算時点）を占めるインターネット広告事業売上を最大化する システム開発 大規模インターネット広告運用を可能にする 社内システム開発 の役割を担っています。
OKRに書ける！知っておくだけでAWSコストをすぐ削減できる26個のヒント - KAKEHASHI Tech Blog
AWSコストをいますぐ最適化しませんか？ キャッシュフロー、ユニットエコノミクス、改善しませんか？ この記事では、とにかくいますぐなんとかしたい方向けの方法を金額面で大きい傾向にあるサービスごとに26個紹介します。 以下各見出し内の💰はコスト削減度、⚡はおまけでパフォーマンス改善度を指します。 (1) 💰💰💰 CloudWatch Logs: とにかくログを出さないこと、まとめること AWS料金のうち、CloudWatch Logsが上位を占める傾向にあります。保存期間が無期限だから費用がかかる...と見せかけて、実際はログ出力自体の料金が大半です。 レガシーWebアプリケーションのログは1リクエストにつき何回も何行も出力する傾向があります。フレームワーク特有の不要なログも付いてきます。勝手に出力されるログは放置せず整理して、リクエスト単位でイベントとしてまとめましょう。 参考記事
[速報] Guardrails for Amazon bedrockが登場。Responsible AIを生成AIにも。 #AWSreinvent | DevelopersIO
[速報] Guardrails for Amazon bedrockが登場。Responsible AIを生成AIにも。 #AWSreinvent せーのでございます。 ただいま、AWS re:Invent 2023 keynoteをラスベガス現地にて聞いております。 AWSよりBedrock用の新機能「Guardrails for Amazon bedrock」がリリースされたのでお伝えします。 めちゃめちゃ簡単に言うと? Bedrockを使って自然言語によるやり取りをする際に、有害なコンテンツや説明を伴いたいトピックに対して、あらかじめガードレールを敷くことができるサービスです。 主な用途 メインはやはり企業がLLMなどを使う際に企業のポリシーと原則に沿った適切で安全に従業員、またはエンドユーザーに生成AIを使わせる、という目的になるでしょう。 通常はこういったフィルタリングやガードレ
![[速報] Guardrails for Amazon bedrockが登場。Responsible AIを生成AIにも。 #AWSreinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f099104aaa09df58f234f4f90b04b2f5cefbb675/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Feyecatch_reinvent-2023-newservice-update.png)
AWS 初学者向けの勉強方法 6 ステップ！2022 年版！ | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS 初学者向けの勉強方法 6 ステップ！2022 年版！ 2024 年 4 月追記：本記事の内容は 2024 年 4 月に公開された AWS 初学者向けの勉強方法 6 ステップ！2024 年版！ という記事にてアップデートされています。リンクの最新化と勉強方法の追記を行っておりますので、アップデートされた記事をご確認ください。 こんにちは、AWS テクニカルトレーニング マネージャー の西村航です。 皆さん、もしくは皆さんの周りでこんな方はいませんか。「AWS を勉強したいんだけど何から勉強すればよいだろう。どこかに勉強方法がまとまってないかな？」という悩みを抱えている方、または「同僚や部下に AWS の勉強を促しているけど、ちょうど良い教材とか無いかな？」という悩みを抱えている方。本記事はそういった AWS を勉強する際の悩みを抱えた
実践エッジユースケース
AWS Dev Day 2023 Tokyo 2023-06-22 Yusuke Wada Developer Advocate @ Cloudflare
成長を続けるSaaSのAWSコスト管理において 開発者としてできること / AWS DevDay SaaS Cost
プラットフォームってつくることより計測することが重要なんじゃないかという話 / Platform Engineering Meetup #8
AWS Dev Day 2023 Tokyo - ブレイクアウトセッション 資料まとめ - サーバーワークスエンジニアブログ
2023/06/22(木), 23(金) の2日間、AWS Dev Day 2023 Tokyoが開催されています。 aws.amazon.com みなさん、参加されていますか？ 私も CfP (Call for Proposals) を提出していたんですが、残念ながら落選してしまいました。6倍近い倍率でした。去年と比べても非常に応募数が多く、大盛況ぶりがここからもわかりますね...！（来年こそは登壇側で参加したいものです） github.com 自分は仕事の予定が被っていたこともあり一部だけ参加者として視聴してきました。リアルタイムでは拾いきれなかった・解釈しきれなかった情報も結構あったので、後から資料見つつ掘り下げたいなと思ってます。 そういうモチベで自分自身が後からゆっくり見返したいなと思ったので、まとめとして一般公募なブレイクアウトセッションを、2023/06/22 20:00 頃
製造業のニーズに最適な機械学習サービスの選択 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 製造業のニーズに最適な機械学習サービスの選択 はじめに 機械学習 (ML) は製造業で欠かせない技術となりましたが、どの機械学習サービスやツールが自分の業務に最適かを判断するのは難しい場合があります。そこで、アマゾンウェブサービス (AWS) の 各 ML サービスの使い方を、ユースケースを交えて説明します。 急速なイノベーションの時代において、製造業は競争力を高めるために、生産中断の抑制、環境負荷の低減、品質管理の改善、単位あたりの生産コストを削減するためのさまざまな方法を模索しています。 この目標を達成するために採用されているコア技術の1つが自動機械学習 (ML) です。AutoML と呼ばれている自動機械学習は、データ収集からモデルの運用まで、ML ワークフロー全体にわたる退屈で反復的な時間のかかる作業を取り除きます。これにより、
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老舗企業が開発組織カルチャーの刷新を行い SaaS 戦略に切り替えた話
