こんにちは。たかやまです。 いままでいくつものIaCツールをベースにAWS構成図作成する作図ツールがでているかと思います。 ただ、これらは独自ツールでユーザー側で編集できないものだったり、作成された構成図のエクスポート先がPDFやPNGだったりと、後から修正や更新がしにくいという課題があります。 私は普段draw.ioやCacooを使ってAWS構成図を作成しています。 日々新しい生成AIモデルが登場していますが、draw.ioはXML形式で構成図が定義されるため、生成AIでも扱いやすいのではないかと考えました。 実際に試してみたところ、想定以上に高品質なAWS構成図を作成してくれたので今回はそちらをご紹介します。 さきにまとめ CDKやCloudFormation、Terraformのコードから直接構成図を生成できる モデルはClaude 3.5 Sonnet以上がおすすめ Anthrop
はじめに 対象イベント 読み方、使い方 Remote Code Execution(RCE) 親ディレクトリ指定によるopen_basedirのバイパス PHP-FPMのTCPソケット接続によるopen_basedirとdisable_functionsのバイパス JavaのRuntime.execでシェルを実行 Cross-Site Scripting(XSS) nginx環境でHTTPステータスコードが操作できる場合にCSPヘッダーを無効化 GoogleのClosureLibraryサニタイザーのXSS脆弱性 WebのProxy機能を介したService Workerの登録 括弧を使わないXSS /記号を使用せずに遷移先URLを指定 SOME(Same Origin Method Execution)を利用してdocument.writeを順次実行 SQL Injection MySQ
Datadog メトリクスモニター作成入門
Datadog はモニタリング関連の SaaS ではおそらく最も利用されているサービスでしょうが、公式ドキュメントが豊富にある割には何から読み始めれば良いかわかりにくく、慣れるまでの道が険しい印象です。 本エントリーでは、Datadog が既に導入されている組織で、Datadog モニターを使って監視をしたいけど、モニターの設定方法がよくわからないといった方を対象に、メトリクスモニターの作成に焦点を絞って解説していきます。なお、あくまで Datadog の使い方についての解説であり、どのようなモニターを設定すべきかについては触れません。 メトリクスの収集についても触れたかったんですが、力尽きたので、メトリクスの収集については気が向いたら別エントリーを書きます。 アジェンダ メトリクスモニターの作成方法の基本 クエリの定義について クエリの評価期間・評価方法・アラート条件の指定 クエリの結果
1. Computer use「Computer use」は、「CUA」(Computer-Using Agent)の実用的な応用であり、「GPT-4o」の視覚機能と高度な推論を組み合わせて、コンピューターインターフェースの操作やタスクの実行をシミュレートします。 2. Computer use のしくみ「Computer use」は、連続ループで動作します。このツールは click(x, y) や type(text) のようなコンピュータ操作を送信し、ユーザーのコードがそれをコンピュータやブラウザ環境で実行します。その後、結果のスクリーンショットがモデルに返されます。 このしくみにより、ユーザーのコードは人間がコンピュータインターフェースを操作する動作をシミュレートし、モデルはスクリーンショットを分析して環境の状態を理解し、次のアクションを提案します。 このループを活用することで、クリ
Agent Skills対応Agentを作ろう｜はち
1. はじめに2025年末にAnthropicがAgent Skillsという機能をオープンスタンダード化し、Xなどでもよく話題になっていると思います。MCP然りでAnthropicはこういったスタンダード化をするのが上手いなと感心させられます。 色々議論されていると思いますが、Agentの開発を行っている私的にAgent Skillsのメリットは以下の2点だと考えています。 再利用性：1度作ったSkillを別エージェントでも使いやすい。 段階的開示(progressive disclosure)：そのSkillが必要になったときだけその詳細やスクリプトについてAgentが読み込むことができる。（プロンプトの圧縮につながる。） AnthropicとしてはあくまでClaude CodeやClaude APIでできることを増やしたいがためのオープンスタンダード化ということなのか、自作Agent
【日本初導入】AWS Outposts ラックを徹底解説 第3回 〜TerraformによるPrivate EKS構築〜 - NTT docomo Business Engineers' Blog
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。 engineers.ntt.com engineers.ntt.com 第1回、第2回に引き続きAWS Outposts ラックについて紹介していきます。 本記事では、Terraform を用いてOutposts上でオンプレ環境からのみ管理・アクセス可能なPrivate Elastic Kubernetes Service(EKS) を構築する方法を紹介します。 Terraform Terraformとは、HashCorpが提供するインフラをコード化して自動構築を可能とするInfrastructure as Code(IaC)を実現するためのツールです。OutpostsをTerraformでIaC化するためには、対応した各リソースに outpost_arn を渡すことでOutposts上のリソースが作成されます。 以下はsubne
Shai Hulud Strikes Again (v2)Another wave of Shai-Hulud campaign has hit npm with more than 500 packages and 700+ versions affected. Update: November 26, 2025 PostHog has published a detailed post mortem describing how one of its GitHub Actions workflows was abused as an initial access vector for Shai Hulud v2. An attacker briefly opened a pull request that modified a script executed via pull_requ
21卒広告技術部のyamaYuです。 マトリックスの新作が楽しみです。 過去作を見返さなくてはと思いつつこの記事を書いています。 個人的には第一作が一番好きです。 さて、こちらの記事はGunosy Advent Calendar 2021の15日目の記事になっています。 昨日は村田さんの『AdKDD & KDD 2021 に参加しました』という記事でした。 今回は、EKS Managed Node Groupでカーネルパラメータを変更する必要があったのですが、一筋縄ではいかなかったのでその話を書こうと思います。 背景: net.core.somaxconnを増やしたい Kubernetesでsysctlを実行する EKS Managed node groupでkubeletの設定を変更する おわりに 🐾 背景: net.core.somaxconnを増やしたい ここ最近の担当業務として、
Large Text Compression Benchmark Matt Mahoney Last update: Mar. 25, 2026. history This competition ranks lossless data compression programs by the compressed size (including the size of the decompression program) of the first 109 bytes of the XML text dump of the English version of Wikipedia on Mar. 3, 2006. About the test data. The goal of this benchmark is not to find the best overall compress
There’s also a talk based on this article if you prefer video based content. You can find it here. For a developer, a Container image is essentially a collection of configurations required to run a container. But what really is a container image? You might know what a container image is, how it is made up of layers and that it’s a collection of tar archives. There are questions that still went una
ECS の Daemon サービスで動かしている Fluentd を Logging Driver の接続先にすると Draining 時にコンテナが終了しないことがある問題とその対策
標題のとおり、ECS の daemon サービスで動かしている Fluentd を logging driver の接続先にすると、draining 時に Docker container with fluentd logging driver never stops if it can’t connect to fluentd · Issue #44511 · moby/moby で言及している問題が起きて、Fluentd が復活しない限り、logging driver で Fluentd を利用しているコンテナが無限に生き続けることになります。 本エントリーでは問題の再現方法と対策について解説します。 Issue についての解説 どうしてコンテナが終了しないかについての自分なりの仮説はコメントに書いたとおりです。 次のように 3 つの goroutine が関係していそうです。 gor
Announcing three new capabilities for the Claude 3.5 model family in Amazon Bedrock | Amazon Web Services
AWS News Blog Announcing three new capabilities for the Claude 3.5 model family in Amazon Bedrock November 4, 2024: Anthropic’s Claude 3.5 Haiku was announced as “coming soon” when this article originally published. It became available in Amazon Bedrock on Nov. 4. Four months ago, we introduced Anthropic’s Claude 3.5 in Amazon Bedrock, raising the industry bar for AI model intelligence while maint
ECS で GPU を使った ML 系 Task の実行環境をセットアップする - DROBEプロダクト開発ブログ
この記事を書いた人 DROBE の都筑 (@tsuzukit2) です 簡単なプロフィールはこちらをご覧ください はじめに 機械学習系の機能を開発していると、GPU を利用してトレーニングを行いたいケースが多々あると思います。 この記事では、ECS で GPU を使った ML 系 Task の実行環境のセットアップについて記載します。 作りたいもの 作りたいものの概要はこのようなものです。 ECS で構築する GPU を利用した Task の実行環境 GPU は高価なので、常時起動しているインスタンスは 0 としておきつつ、Task が作られたらインスタンスを起動、Task を実行、Task の実行が終わったらインスタンスを落とし 0 に戻す、という環境をセットアップします。 ECS の capacity provider と autoscaling group を紐付け、ECS Task
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
生成AIにdraw.ioのAWS構成図を作図させてみた | DevelopersIO
【2020年】CTF Web問題の攻撃手法まとめ - こんとろーるしーこんとろーるぶい
OpenAI Responses API 入門 (11) - Computer use｜npaka
Shai Hulud Strikes Again (v2) - Socket
EKS Managed Node Groupでカーネルパラメータを変更する - Gunosy Tech Blog
Large Text Compression Benchmark
Build a Container Image from Scratch — Danish Prakash