Bolt for Python + AWS Lambda & S3 で運用するほぼゼロコスト Slack アプリ - Qiita
こんにちは、Slack の公式 SDK 開発と日本の Developer Relations を担当している瀬良 (@seratch) と申します 次世代プラットフォーム機能が盛り上がりつつある昨今ですが、以下の記事でも書きました通り、Bolt フレームワークも引き続きご利用いただけます。 この記事では、Bolt for Python を使ってほぼゼロコストで運用することができる Slack アプリのデザイン例についてご紹介します。 Bolt for Python とは？ Bolt とは、Slack が提供する公式の Slack アプリ開発フレームワークです。全てのプラットフォーム機能をサポートしており、Express.js のルーティング機能に似たインターフェースでリスナー関数を登録するだけで、様々なイベントに応答するインタラクティブな Slack アプリを簡単に開発することができます。
Best practices for developing cloud applications with AWS CDK | Amazon Web Services
AWS DevOps & Developer Productivity Blog Best practices for developing cloud applications with AWS CDK April 20, 2022: Updates are available in the Best practices topic of the AWS CDK documentation. The documentation is the most up-to-date resource going forward. In this post, we discuss strategies for organizing the development of complex cloud applications with large teams, using the AWS Cloud D
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 News Blog New for App Runner – VPC Support With AWS App Runner, you can quickly deploy web applications and APIs at any scale. You can start with your source code or a container image, and App Runner will fully manage all infrastructure including servers, networking, and load balancing for your application. If you want, App Runner can also configure a deployment pipeline for you. Starting toda
Route 53 Application Recovery Controllerを試した | DevelopersIO
中山（順）です 先日、Route 53 Application Recovery Controllerなる機能がリリースされました。 Amazon Route 53 announces Route 53 Application Recovery Controller この記事では環境構築および動作確認を実施した結果をまとめてみました。 Route 53 Application Recovery Controllerとは サービスを運用するにあたり、「可用性」は重要なテーマの一つです。 設計の際には、障害が表面化しないようにコンポーネントを冗長化したり障害が発生した時に速やかに復旧できるように工夫をすると思います。 具体的には、特定のリージョンにおいて1つのVPCをベースにSubnet / ALB / AutoScaling / RDS等のリソースを複数のアベイラビリティーゾーンに跨がってプ
Building end-to-end AWS DevSecOps CI/CD pipeline with open source SCA, SAST and DAST tools | Amazon Web Services
AWS DevOps & Developer Productivity Blog Building end-to-end AWS DevSecOps CI/CD pipeline with open source SCA, SAST and DAST tools DevOps is a combination of cultural philosophies, practices, and tools that combine software development with information technology operations. These combined practices enable companies to deliver new application features and improved services to customers at a highe
概要 会社で使っているEC2はSavings Plansを採用していてオンデマンドで使うよりも安い料金でEC2を利用しています。 ただそれでもEC2の数が段々と増えていて、当初の予想よりもコンピューティングリソースの消費が大きくなりEC2の利用料が大きくなってきました。 そこで検証環境のEC2の稼働時間を減らし、コンピューティングリソースの消費を抑えることでEC2の利用料を節約しようと思いました。 前職では先輩が作成したLambdaで21:00~翌9:00の時間帯は自動でシャットダウンする仕組みができており、当初はそれを真似しようと思いましたがInstance Schedulerなるものを今の会社のリーダーから教わりました。 今回はInstance Schedulerを実際に使ってみてどういったものなのか試してみました。 Instance Schedulerについて 先にお話しするとIns
AWS CloudFormation と AWS SAM を使用したサーバーレスアプリケーションの開発とデプロイ | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS CloudFormation と AWS SAM を使用したサーバーレスアプリケーションの開発とデプロイ お客様は、それぞれの市場で競争力を維持するために、常にイノベーションを求めています。これを達成するための1つの方法は、サービスとアプリケーションを迅速かつ効率よく構築し、それによってコストを削減しながら市場投入までの時間を短縮することです。より具体的には、アプリケーション全体をゼロから構築するよりも、サーバーレスや AI/ML などのクラウドネイティブな機能を活用して管理コストを削減したり、目的別に作られたサービスを組み合わせたり、すでに構築済みのアプリケーションを再利用したりすることが有効です。 このブログ記事では、AWS Serverless Application Model (AWS SAM) と AWS CloudFor
Apache Airflow : 10 rules to make it work ( scale ) | Towards Data Science
Airflow is by default very permissive and without strict rules you are likely to create a chaotic code base that is impossible to scale and administrate. if you are not careful your shortcuts will cost you a lot afterwards Airflow permissive approach will let you schedule any custom code (jobs) but you will create a spaghetti stack if you do not follow very strict SEPARATION OF CONCERN design betw
こんにちは！最近人間ドックの結果を受けて禁ラーメン生活しましたが2週間で限界がきてる志水です。人類はラーメンから逃げることなんて出来ないんだなと痛感しております。つけ麺ならいいよね？ はじめに さて、ついにAmazon BedrockがGAされましたね！ aws.amazon.com re:Inventでくるのかなー？来年くるのかなー？ともうちょっと先のGAを思ってたので予想外でした。 じゃあBedrockで何か作らねば！と思ったので、以前作ったOtterで書き起こされた文章をChatGPTで要約するスクリプトをBedrockで作り直してみました。 ツールの背景 AWSの大きなイベントであるre:Inventは多くの情報が英語で提供されるため、英語が苦手な方にとってはハードルが高いものとなっています。 私自身も英語が得意ではないため、リアルタイムに英語の会話を文字起こししてくれるOtter
re:Invent 2020 Liveblog: Andy Jassy Keynote | Amazon Web Services
AWS News Blog re:Invent 2020 Liveblog: Andy Jassy Keynote Jeff Barr‘s liveblog of Andy Jassy’s re:Invent keynote on Dec. 1, 2020 has ended, but you can read all about the event – from Jeff’s perspective – below. Be sure to follow along with all the top re:Invent announcements here, and we’ll also use this space to keep you posted about other re:Invent liveblogs as they happen! 10:58 AM – And we a
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
Deploy and Customize AWS accounts using Account Factory for Terraform in AWS Control Tower | Amazon Web Services
AWS Cloud Operations Blog Deploy and Customize AWS accounts using Account Factory for Terraform in AWS Control Tower Customers use AWS Control Tower Account Factory to create a new AWS account or enroll existing AWS accounts in their AWS Organizations. Customers launch Account Factory from the AWS Control Tower console or via AWS Service Catalog API. We hear from customers that they want to manage
[ECS/Fargate] 別のAWSアカウントにあるCodeCommit Repository をソースとするCodePipelineをCloudFormationで構築してみた | DevelopersIO
1. IAMロールやポリシーの事前準備 (A) パイプライン側のAWSアカウント(A)でパイプラインが利用する IAMロール、アーティファクトS3バケット、CMKなどを作成します。 リポジトリアカウント(B)に対してアーティファクトに保存する権限、保存する際に暗号化するための権限をポリシーに設定しています。 AWSTemplateFormatVersion: 2010-09-09 Description: Step 1, Pre-requirements (in Production Account) # ------------------------------------------------------------# # Parameters # ------------------------------------------------------------# Param
![[ECS/Fargate] 別のAWSアカウントにあるCodeCommit Repository をソースとするCodePipelineをCloudFormationで構築してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4656eae8422df545dde06a85d659190fc2eaf04c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Faws-cloudformation-cfn.png)
SQSトリガーで起動するLambdaは非同期呼び出しではないので、DLQの設定はSQSでやろう。LambdaのDLQやDestinationはダメでした。 | DevelopersIO
SNS→SQS→Lambdaの組み合わせを使っている方は多いと思います。 このとき、LambdaがErrorになってもSQSにデータが残り続けるため、任意時間後に自動で再実行してくれます。便利ですね。 しかし、何らかの理由によってDLQを設定するとき、LambdaのDLQやDestinationを設定しても、動作しませんでした。 理由はSQSトリガーで動作するLambdaは非同期呼び出しではないからです。DLQを使いたい場合は、SQSのDLQを使いましょう。 Comparing Lambda invocation modes - AWS Lambda Understanding SQS retries - AWS Lambda 実際に試してみました。 おすすめの方 SQSトリガーで起動するLambdaをAWS SAMで作りたい方 SQSにDLQを設定したい方 SNS -> SQSの構成を作
Effectively building AI agents on AWS Serverless | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Effectively building AI agents on AWS Serverless Imagine an AI assistant that doesn’t just respond to prompts – it reasons through goals, acts, and integrates with real-time systems. This is the promise of agentic AI. According to Gartner, by 2028 over 33% of enterprise applications will embed agentic capabilities – up from less than 1% today. While early generative AI efforts foc
SAMを使用してCloudwatchアラームがアラーム状態になったらSlackに通知が行くようなシステムを構築する - Qiita
本日はSAMを使い、Cloudwatchアラームが発生した場合Slackにメッセージが送信されるサーバレスアーキテクチャーを構築します。 AWS Serverless Application Model (AWS SAM) は、AWS でサーバーレスアプリケーションを構築するために使用できるオープンソースのフレームワークです。Lambdaだけでなく、SNS,S3、SES、Cloudwatchを使用したサーバレスなシステム構築を簡単に行うことができます。 SAMコマンドを使用し、Cloudformationのスタックのデプロイを行うことでシステムが簡単に構築されます。 環境についてはCloud9を使用してPythonで開発を行います。Cloud9を使用しない場合は、Python、SAMコマンドのインストールが必要です。Cloud9は必要なものが入っているので、私はこちらで開発を行っていきます
Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) read autoscaling | Amazon Web Services
AWS Database Blog Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) read autoscaling Amazon Document DB (with MongoDB compatibility) is a fast, scalable, highly available, and fully managed document database service that supports MongoDB workloads. Its architecture supports up to 15 read replicas, so applications that connect as a replica set can use driver read preference settings to direct reads to
Building and deploying an object detection computer vision application at the edge with AWS Panorama | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Building and deploying an object detection computer vision application at the edge with AWS Panorama Computer vision (CV) is sought after technology among companies looking to take advantage of machine learning (ML) to improve their business processes. Enterprises have access to large amounts of video assets from their existing cameras, but the data remains largely untapped
Proactively validate your AWS CloudFormation templates with AWS Lambda | Amazon Web Services
AWS DevOps & Developer Productivity Blog Proactively validate your AWS CloudFormation templates with AWS Lambda AWS CloudFormation is a service that allows you to define, manage, and provision your AWS cloud infrastructure using code. To enhance this process and ensure your infrastructure meets your organization’s standards, AWS offers CloudFormation Hooks. These Hooks are extension points that al
Setting up automated data quality workflows and alerts using AWS Glue DataBrew and AWS Lambda | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Setting up automated data quality workflows and alerts using AWS Glue DataBrew and AWS Lambda Proper data management is critical to successful, data-driven decision-making. An increasingly large number of customers are adopting data lakes to realize deeper insights from big data. As part of this, you need clean and trusted data in order to gain insights that lead to improvements
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
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