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aws lambda python dockerfile exampleの検索結果1 - 22 件 / 22件

  • サーバレスにおけるRustについて - NTT docomo Business Engineers' Blog

    この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2023 22日目の記事です。 はじめに こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。普段は、クラウド・ハイブリッドクラウド・エッジデバイスなどを利用したAI/MLシステムに関する業務に従事しています。 本記事は、各クラウドベンダーのサーバレスにおけるプログラミング言語Rustについて調査・比較した結果を紹介します。 まず初めにサーバレスでRustを利用するメリットをエネルギー効率の観点から説明し、次に各クラウドベンダーの関連記事をピックアップします。 さらに、それぞれのクラウドでRustを使ったサーバレスアプリの代表的な作成方法を紹介して比較します。 Rustのエネルギー効率 Rustは、次の公式ページでも宣伝している通りパフォーマンスを強くアピールしています。 Rustは非常に高速でメモリ効率が高く

      サーバレスにおけるRustについて - NTT docomo Business Engineers' Blog
    • OpenSearch 3.0 でMCPによるAgentとの連携を行ってみる - Taste of Tech Topics

      はじめに こんにちは。データ分析エンジニアの木介です。 今回は、OpenSearch 3.0の最新リリースについての紹介と、新たに対応したMCP(Model Context Protocol)を用い外部リソースとOpenSearchの連携方法について解説していきます。 opensearch.org OpenSearchでのMCPの利用方法は、以下の2つの構成があります。 構成①:OpenSearchからMCPを利用する OpenSearch内でMCPクライアント/サーバーを構築し、ユーザーからの検索内容に応じてMCP経由でリソースを利用する方法。 構成➁:MCPサーバーからOpenSearchを呼び出す ユーザーがMCPクライアントを用意し、OpenSearch内で構築されたMCPサーバー経由でLLMからOpenSearch内のリソースを操作する方法。 はじめに OpenSearch 3.

        OpenSearch 3.0 でMCPによるAgentとの連携を行ってみる - Taste of Tech Topics
      • AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)の学習方法とマシンラーニング・ディープラーニングの基礎知識が学べる学習リソースの紹介 - NRIネットコムBlog

        小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL SAP DOP SCS ANS MLS SAA DVA SOA DEA MLA AIF CLF 「AWS 認定 機械学習 – 専門知識」とは 「AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)」は一言で言えばAWSクラウドを活用し

          AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)の学習方法とマシンラーニング・ディープラーニングの基礎知識が学べる学習リソースの紹介 - NRIネットコムBlog
        • WEARにおけるPUSH通知システムのリプレイス - ZOZO TECH BLOG

          こんにちは、WEARバックエンドブロックの天春(@AmagA001)です。バックエンドの運用・開発に携わっています。WEARはサービス開始から10年ほどの古いVBScriptを使った環境からRuby on Rails環境にシステムリプレイスを行なっています。本記事では、リプレイスの中でも既存環境が複雑で問題や課題が多くあったPUSH通知システムのリプレイスについてご紹介します。 目次 目次 PUSH通知システムとは リプレイス前のPUSH通知システム リプレイス前のPUSH通知システムの問題点 通知送信バッチのスケールアウトが出来ない 障害対応・運用が難しい状況 複数の開発言語による運用・改修コストが高い ステージング環境で通知確認ができない リプレイスの背景 リプレイス後のPUSH通知システム 非同期システム・EKS導入 既存システムの問題解決 バッチのスケールアウトが出来ない 障害対応

            WEARにおけるPUSH通知システムのリプレイス - ZOZO TECH BLOG
          • Terraformで構築する機械学習ワークロード(Batch on Fargate編) | DevelopersIO

            こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回も「Terraformで構築する機械学習ワークロード」ということで、前回の記事ではLambdaを使いましたが、今回はその処理をBatch on Fargateに載せてみたいと思います。 前回記事は以下です。 構成イメージ 構成としては以下のようなものを作成していきます。 前回との違いとしては、まずLambdaの代わりにBatch on Fargateを使う点です。 Fargateのタスク(ジョブ)上のコンテナイメージで物体検出モデルの一つであるYOLOXを動かしていきます。 また、それ以外にもBatchを使用する場合は、S3イベントとBatchの間にEventBridgeが必要となります。 動作環境 Docker、Terraformはインストール済みとします。 Terraformを実行する際の

              Terraformで構築する機械学習ワークロード(Batch on Fargate編) | DevelopersIO
            • コンテナイメージ内でLambda レイヤーと拡張機能を動作させる | Amazon Web Services

              Amazon Web Services ブログ コンテナイメージ内でLambda レイヤーと拡張機能を動作させる この記事では、コンテナーイメージとしてパッケージ化され、デプロイされた Lambda 関数で AWS Lambda レイヤーと拡張機能を使用する方法について説明します。 以前はLambda 関数は.zip アーカイブとしてのみパッケージされていました。これにはAWS マネジメントコンソールで作成された関数が含まれます。今はLambda 関数をコンテナイメージとしてパッケージ化およびデプロイすることもできるようになりました。 Docker CLI などの使い慣れたコンテナーツールを Dockerfile を使用してイメージをローカルで構築、テスト、タグ付けすることができます。コンテナイメージを使用したLambda 関数は 10 GBのサイズまで構築することが可能です。構築したイメ

                コンテナイメージ内でLambda レイヤーと拡張機能を動作させる | Amazon Web Services
              • Dagster Cloud: 5X Faster Deployments

                Serverless development and feedback loopsWith Serverless Dagster Cloud you can develop and deploy Dagster code without setting up either a local development environment or any cloud infrastructure. When you commit a change to GitHub, a GitHub Action builds and deploys your code directly to Dagster Cloud, where you can view and interact with your Dagster objects in the UI.  With Dagster Cloud, remo

                  Dagster Cloud: 5X Faster Deployments
                • Amplify CLIを使い、労力ゼロでGraphQL/REST APIやウェブホスティング用にコンテナをデプロイする | Amazon Web Services

                  Amazon Web Services ブログ Amplify CLIを使い、労力ゼロでGraphQL/REST APIやウェブホスティング用にコンテナをデプロイする この記事は、Zero-effort Container deployment for GraphQL and REST APIs and Web Hosting with Amplify CLIを翻訳したものです。 AWS Amplifyを使うことで、最速かつ簡単に、AWSでクラウド対応のモバイルアプリケーションやウェブアプリケーションを構築することができます。Amplifyは、フロントエンドのウェブ開発者やモバイル開発者が AWSの豊富なサービス群を活用して、革新的で多機能なアプリケーションを構築できるよう、ツール類や各種サービスを一通り備えています。 本日リリースしたAmplify CLIをお使いになることで、フロントエ

                    Amplify CLIを使い、労力ゼロでGraphQL/REST APIやウェブホスティング用にコンテナをデプロイする | Amazon Web Services
                  • Graceful shutdowns with ECS | Amazon Web Services

                    Containers Graceful shutdowns with ECS February 2023: Parts of this blog are no longer accurate. Following enhancements to the ELB integration for ECS services, tasks running on Fargate Spot will be deregistered from a target group if it receives a spot termination notice before a SIGTERM is issued to the Task. Introduction Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) gives customers the flexibil

                      Graceful shutdowns with ECS | Amazon Web Services
                    • AWS LambdaのコンテナサポートをJavaで試してみた。 - Qiita

                      AWS LambdaとServerless Advent Calendar 2020 12/8分の記事です。 COVID-19の影響で、オンライン開催となったAWS re:Invent 2020。 初日のキーノートで、AWS Lambdaがコンテナをサポートするという発表がありました。 New for AWS Lambda – Container Image Support なんかやってみたいなーと思って、昔Javaをやっていたので、 Java用のコンテナイメージ使って、Lambda関数を作ってみました。 どんなコンテナイメージあるの? コンテナイメージ(Base Image)にはどんなのがあるのかと、 DockerHubをみると、以下のものがあるようですね。 amazon/aws-lambda-nodejs amazon/aws-lambda-python amazon/aws-lamb

                        AWS LambdaのコンテナサポートをJavaで試してみた。 - Qiita
                      • ECS Fargate に New Relic を導入してみた | DevelopersIO

                        はじめに おはようございます、もきゅりんです。 皆さん、日々可観測してますか? 自分は最近、稼働サービス収益に直結する、アプリケーションにおけるレイテンシや分散システムのトレーシングの課題について相談されるといったことが続いておりました。 目の前の課題に対して、暫定的な対応や処置を進めていくにせよ、中長期にどのようなモニタリングを目指していくのか、しっかりと検討の上、取り組めるようなオトナになりたいと思いました。 そんな気持ちもあって、弊社とも関係があります New Relic で、まずは ECS Fargate 設定を一通りしてみてよう、ということで コンテナアプリケーションのオブザーバビリティ実現手順 で紹介されている下図を参考に一通り設定してみました。 本稿では、アラートシステムの検討、設定についての対応はしません。 なお、そもそも New Relic の概要などは、下記ブログも参考

                          ECS Fargate に New Relic を導入してみた | DevelopersIO
                        • 使い慣れたプログラミング言語でAWSのインフラ管理をする ~AWS CDKのススメ~ - ABEJA Tech Blog

                          1. AWS CDKとは 2. AWS CDKを触ってみる 2.1 環境構築 Volta Node.js CDK 2.2. とりあえずLambdaを作成するところまでやってみる 2.2.1. プロジェクト作成 2.2.2. デプロイ用のLambda関数を書く 2.2.3. CDKのStackにLambda関数を記載する 2.2.4. デプロイしてみる 2.2.5. お片付け 2.3. CRUDっぽいAPIをAPI Gatewayで公開してみる 2.3.1. Lambda関数を用意する 2.3.2. CDKを用意する 2.3.3. デプロイして動かしてみる 2.3.4. お片付け 2.3.5. 詰まったところ 3. 感想 We Are Hiring! ABEJAでプロダクト開発をしている平原です。ABEJAアドベントカレンダー2023の6日目の記事です。皆さんはAWSでIaCを利用する時には

                            使い慣れたプログラミング言語でAWSのインフラ管理をする ~AWS CDKのススメ~ - ABEJA Tech Blog
                          • Introducing the Amazon Linux 2023 runtime for AWS Lambda | Amazon Web Services

                            AWS Compute Blog Introducing the Amazon Linux 2023 runtime for AWS Lambda This post is written by Rakshith Rao, Senior Solutions Architect. AWS Lambda now supports Amazon Linux 2023 (AL2023) as a managed runtime and container base image. Named provided.al2023, this runtime provides an OS-only environment to run your Lambda functions. It is based on the Amazon Linux 2023 minimal container image rel

                              Introducing the Amazon Linux 2023 runtime for AWS Lambda | Amazon Web Services
                            • Zero-effort Container deployment for GraphQL and REST APIs and Web Hosting with Amplify CLI | Amazon Web Services

                              Front-End Web & Mobile Zero-effort Container deployment for GraphQL and REST APIs and Web Hosting with Amplify CLI AWS Amplify is the fastest and easiest way to build cloud-powered mobile and web apps on AWS. Amplify comprises a set of tools and services that enables front-end web and mobile developers to leverage the power of AWS services to build innovative and feature-rich applications. With to

                                Zero-effort Container deployment for GraphQL and REST APIs and Web Hosting with Amplify CLI | Amazon Web Services
                              • Using AWS CodePipeline for deploying container images to AWS Lambda Functions | Amazon Web Services

                                AWS DevOps & Developer Productivity Blog Using AWS CodePipeline for deploying container images to AWS Lambda Functions AWS Lambda launched support for packaging and deploying functions as container images at re:Invent 2020. In the post working with Lambda layers and extensions in container images, we demonstrated packaging Lambda Functions with layers while using container images. This post will t

                                  Using AWS CodePipeline for deploying container images to AWS Lambda Functions | Amazon Web Services
                                • AWS One Observability Demo Workshop: What’s new with Prometheus, Grafana, and OpenTelemetry  | Amazon Web Services

                                  AWS Open Source Blog AWS One Observability Demo Workshop: What’s new with Prometheus, Grafana, and OpenTelemetry Amazon Web Services (AWS) offers a variety of observability services and tools to gain visibility and insights about your workload’s health and performance. For example, Amazon CloudWatch and AWS X-Ray offer a variety of features to collect, ingest, and perform operations on traces, met

                                    AWS One Observability Demo Workshop: What’s new with Prometheus, Grafana, and OpenTelemetry  | Amazon Web Services
                                  • AWS Lambda can now run PHP using Docker Containers

                                    Update: Bref now supports deploying PHP apps with Docker on AWS Lambda. Check out the up-to-date guide: PHP on Lambda with Docker. AWS Lambda now supports running Docker containers! This is big news for the PHP community: while Bref runtimes provide out-of-the-box support for PHP on AWS Lambda, we can now run any container image 🎉 Let's check that out! Lambda runtimes vs. containers Here are the

                                    • 【AWS】Lambda Powertoolsを布教したい!|朝日新聞社 メディア研究開発センター

                                      現在対応している言語はPython・Java・TypeScript・.NETです。この記事のサンプルコードは全てPythonになります。 ちなみにYOLOでは、メイン機能である音声認識まわりをLambdaに移行するタイミングでPowertoolsを導入しました(2023年3月、下記記事もご覧ください)。 導入して感じたメリットはざっとこんな感じでしょうか。 構造化ログが簡単に生成される バリデーションを自前で実装しなくて良くなる API Gatewayとの統合がいろいろ楽になる それぞれ後ほど紹介したいと思いますが、とにかくよしなにやってくれるのです。 インストール方法と使い方導入はとても簡単で、Lambdaレイヤーかpipから使えます。 AWSコンソールでサクッと使う「AWSレイヤー」にPowertoolsのレイヤーが用意されています。使いたいLambda関数でこのレイヤー追加するだけで

                                        【AWS】Lambda Powertoolsを布教したい!|朝日新聞社 メディア研究開発センター
                                      • Working with Lambda layers and extensions in container images | Amazon Web Services

                                        AWS Compute Blog Working with Lambda layers and extensions in container images In this post, I explain how to use AWS Lambda layers and extensions with Lambda functions packaged and deployed as container images. Previously, Lambda functions were packaged only as .zip archives. This includes functions created in the AWS Management Console. You can now also package and deploy Lambda functions as con

                                          Working with Lambda layers and extensions in container images | Amazon Web Services
                                        • 週刊Railsウォッチ(20210517前編)Bootstrap 5リリース、productionでSQLiteがwarning表示、rails-ujsの舞台裏ほか|TechRacho by BPS株式会社

                                          週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを(鍋のように)社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙇 TechRachoではRubyやRailsなどの最新情報記事を平日に公開しています。TechRacho記事をいち早くお読みになりたい方はTwitterにて@techrachoのフォローをお願いします。また、タグやカテゴリごとにRSSフィードを購読することもできます(例:週刊Railsウォッチタグ) 🔗Rails: 先週の改修(Rails公式ニュースより) 今回は以下のコミットリストのChangelogを中心に見繕いました。 コミットリスト: Compa

                                            週刊Railsウォッチ(20210517前編)Bootstrap 5リリース、productionでSQLiteがwarning表示、rails-ujsの舞台裏ほか|TechRacho by BPS株式会社
                                          • Amazon CodeGuru Profilerを使ってみる | DevelopersIO

                                            What is Amazon CodeGuru? Amazon CodeGuruとは、機械学習を活用してコードレビューを自動化し、 アプリケーションのパフォーマンスを最適化するためのサービスです。 図のように、CodeGuru ReviewerとCodeGuru Profilerで構成されています。 CodeGuru Reviewer? Java/Pythonにおけるコード上の問題を検出し、 それらを修正するための推奨事項を提供してくれます。 機械学習、AWSとセキュリティのベストプラクティス、および何千ものオープンソースと Amazon リポジトリに対する何百万ものコードレビュー通して苦労して取得したレッスンを使用 GitHubやAWS CodeCommit 上にあるコードをCodeGuru に関連付けることで、 ソースコードに機械学習ベースの自動コードレビューをすることができます。 ※

                                              Amazon CodeGuru Profilerを使ってみる | DevelopersIO
                                            • MLOps foundation roadmap for enterprises with Amazon SageMaker | Amazon Web Services

                                              Artificial Intelligence MLOps foundation roadmap for enterprises with Amazon SageMaker As enterprise businesses embrace machine learning (ML) across their organizations, manual workflows for building, training, and deploying ML models tend to become bottlenecks to innovation. To overcome this, enterprises needs to shape a clear operating model defining how multiple personas, such as data scientist

                                                MLOps foundation roadmap for enterprises with Amazon SageMaker | Amazon Web Services
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