AWS利用料金を毎日Slackに通知する仕組みをCDKで作りたくてやってみた | DevelopersIO
どーも、データアナリティクス事業本部コンサルティングチームのsutoです。 最近仕事が忙しくなると、AWSにて検証で作ったリソースを削除し忘れたことで余計な課金を発生させてしまうことが増えてきました。 自分の個人検証アカウントではAWS Budgetsを使って予算とアラートを設定していましたが、上限近くになってから気づくより毎日通知で気づくほうが良いと思ったので、今回はAWS CDKを使って作ってみました。 ※CDKをTypescriptで書く練習をしたかったという思いもあり、CDKスタックはTypescript、中のLambdaはPythonという個人的趣向に沿った組み合わせとなっています。 作るもの 以下の図のとおりです。 毎日AM9時10分（JST）にAWS料金を特定のSlackチャンネルに通知します。 作業環境は以下となります。（Python、AWS CDKの環境はすでにインストー
Athena Amazon Athenaは、標準SQLを使用してAmazon S3に保存されたデータを分析することができる、強力でサーバーレス、インタラクティブなクエリサービスです。複雑なETLパイプラインやデータウェアハウスを設定して管理する必要がなく、大量のデータを処理する組織にとって魅力的なオプションです。ただし、Athenaの価格設定は、予算が厳しい場合など、すべてのユーザーに適しているわけではありません。このブログ投稿では、Athenaの代替となる、低コストで同等の機能を提供できるアルティメットを紹介します。 利点: Athenaの主な利点の1つは、Amazon S3のデータを、複雑なETLプロセスや専用のデータウェアハウスなしに、標準SQLクエリを使用して分析できることです。 Athenaはサーバーレスでもあり、データ量やクエリの複雑さに基づいて自動的にスケールされるため、事前
Raspberry PiとAWSを利用して子どもたちのゲーム時間を可視化してみた | DevelopersIO
DynamoDBの作成 さっそくテーブルをCDKで構築してみます。 from aws_cdk import ( Stack, RemovalPolicy, aws_dynamodb as dynamodb, # DynamoDBのライブラリをimport ) from constructs import Construct class GameCounterStack(Stack): def __init__(self, scope: Construct, construct_id: str, **kwargs) -> None: super().__init__(scope, construct_id, **kwargs) # The code that defines your stack goes here # ここから下に追記していきます。 # DynamoDB ログデータ格納用
AWS CDK で Lambda (Python) の依存性を楽に管理しようぜ | DevelopersIO
Introduction 今コミットしている案件で約 20個以上の Lambda (Python) が手動運用されていて、しかもステージング環境もなく本番環境だけだったので、下の利点をもとに AWS CDK で IaC 化した方が良さそうっていう提案をしました。 メインテナンスのコストが減る 協業がやりやすい デプロイが自動化される テストが書ける ちょうど Python 向けの Lambda モジュール (aws-lambda-python)が Lambda Layer までサポートしていたので、試しに触ってみた経験を共有します。 必須条件 AWS CDK v1.69.0 or later 関連プルリクエスト https://github.com/aws/aws-cdk/pull/9582 https://github.com/aws/aws-cdk/pull/10959 https:/
AWS Cloud Control API, a Uniform API to Access AWS & Third-Party Services | Amazon Web Services
AWS News Blog AWS Cloud Control API, a Uniform API to Access AWS & Third-Party Services Today, I am happy to announce the availability of AWS Cloud Control API a set of common application programming interfaces (APIs) that are designed to make it easy for developers to manage their AWS and third-party services. AWS delivers the broadest and deepest portfolio of cloud services. Builders leverage th
Amazon Web Services ブログ AWS CDK による AWS Lambda コードの管理 システムの規模が大きくなるにつれ、インフラストラクチャの状態管理は困難になります。このような場合に AWS CloudFormation などを用いて、インフラ定義をコードで管理する（Infrastructure as Code, IaC）ことは有用です。一方、アプリケーションコードの管理は IaC から外れ、独立して管理されることが多々あります。特に AWS Lambda はシステムの様々な箇所で利用されるため、一般的なアプリケーションコードに比べて散逸しがちで管理が困難です。これにはチームが異なる、ライフサイクルが異なる、などいくつか理由が考えられますが、インフラストラクチャ用コードとアプリケーションコードを統一して管理できるツールセットが不足していたという要因もあります。 本記
⚡今すぐ見直してほしい、2021年版Lambdaチェックリスト！開発者のためのポイント30選 - KAKEHASHI Tech Blog
AWS Lambdaを使えば開発者がビジネス価値に集中できる一方、それでも今までの開発と異なるポイントに気をつける必要があります。この記事では注意したい計30個のチェックポイントを紹介します。 まずは比較的簡単で効果が出やすい部分から見ていきましょう。 🚀時間がないあなたに！すぐできるポイント10選 レビューしていてよく出てくる、比較的修正しやすい事項です。 (1) メモリサイズを設定する LambdaはメモリサイズによってCPU含めたリソースパワーが決まり、1792MBで1CPUちょうどとされています。利用言語やマルチスレッド処理の状況に合わせ増減させましょう。 デフォルトはCloudFormationやCDKなら128MB、Serverlesssで512MBと少なめです。ユーザーが使うAPIなら必ず設定しましょう。 (2) arm64(Graviton2)を前提とする Lambdaで
Introducing AWS MCP Servers for code assistants (Part 1) | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Introducing AWS MCP Servers for code assistants (Part 1) We’re excited to announce the open source release of AWS MCP Servers for code assistants — a suite of specialized Model Context Protocol (MCP) servers that bring Amazon Web Services (AWS) best practices directly to your development workflow. Our specialized AWS MCP servers combine deep AWS knowledge with agentic AI ca
[DevAx::connect番外編] CDK実践勉強会の資料およびQ&A公開 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ [DevAx::connect番外編] CDK実践勉強会の資料およびQ&A公開 開発者の皆様こんにちは！プロトタイピングエンジニアの友岡です。 先日 (2021/12/14) DevAx::connect 番外編第1回として、CDK 実践勉強会というイベントを開催しました。 スライドやライブコーディングも交えて AWS Cloud Development Kit (CDK) に関する知識をお伝えし、多くの方に魅力をご理解いただけたのではないかと思います。イベントの録画および資料はこちらに公開されています。 また、当日は非常に多くの質問をいただき (ありがとうございます！)、その場で回答差し上げられなかったものが多数ありました。それらのご質問へのプロトタイピングチームの見解を以下に示しますので、ご確認いただければ幸いです。ただし、同様の観点に関
![[DevAx::connect番外編] CDK実践勉強会の資料およびQ&A公開 | Amazon Web Services](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7ce3b78c1287ebb82df3e2753813530c6225bcdd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd2908q01vomqb2.cloudfront.net%2Fb3f0c7f6bb763af1be91d9e74eabfeb199dc1f1f%2F2021%2F12%2F20%2FScreen-Shot-2021-12-20-at-18.30.51.png)
Terraform Registry に CDK for Terraform のドキュメントが追加されました！ | DevelopersIO
こんにちは！ AWS 事業本部コンサルティング部のたかくに（@takakuni_）です。 みなさん、 CDK for Terraform 使っていますでしょうか？ 私は最近使い始めました。 ついに、 Terraform Registry が Multi-language provider docs に対応しました。このアップデートにより、 Terraform Registry（Terraform でリソース作る時にいつもみるドキュメント）に CDK for Terraform だったらどう書くのかが追加されました！ まとめ 忙しい人向けの先にまとめです。 CDK の世界でいう L1 コンストラクトのドキュメントが追加 現在は TypeScript, Python の 2 言語のみサポート 現段階では一部リソースのみサポートされている AWS Provider の中の EC2, Lambda
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
AWS Lambdaで簡単機械学習 = Lambdaコンテナ + serverless framework - Qiita
背景 Pythonでテキストからカテゴリを推定する関数をLambdaで作った際に、mecabの辞書ライブラリやpandas, numpyがでかすぎてデプロイできずに右往左往したのですが、serverless frameworkとLambdaコンテナのおかげで簡単にデプロイができたので、感動をお伝えするためにこの記事を書いていこうと思います。 やりたかったこと テキストがどのカテゴリに属するか、tf-idfとコサイン類似度を使って算出するというのが、今回やりたいことになります。 テキストは、S3のPUTされ、PUTイベントをトリガーに関数を走らせるようなイメージです。 以下はカテゴリ推定方法です。 テキストをmecabを使ってわかち書き わかち書きされたテキストをtf-idfでベクトル化 ベクタライザはカテゴリに含まれる単語のリスト化したものをつ使って事前計算したものを使う tf-idfベク
この記事は Enigmo Advent Calendar 2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは、Webエンジニアの平井です。普段はSELLチームに所属していてBUYMAにおける出品者側の機能開発を担当しています。 今回は、最近リリースしたカタログシステムをサーバレスアーキテクチャで開発したので利用した技術や学びについて書きたいと思います。 目次 目次 サーバレスアーキテクチャ メリット デメリット カタログシステムとは システム設計 技術スタック サーバレスフレームワーク API カタログデータ新規作成、更新処理 メリット デメリット 学び 良かった点 悪かった点 サーバレスアーキテクチャ そもそもサーバレスアーキテクチャとは何でしょうか。人によって解釈は異なるかと思いますが、私はイベント駆動型のプログラム実行環境を利用してアプリケーションを開発するアーキテクチャだと理解してい
はじめに みなさんこんにちは、クラウド事業本部コンサルティング部の浅野です。 CDKやSAMなどのIaCフレームワークを使用する際、Lambda Layerの追加方法には複数のアプローチが存在しますが、どの方法を選択すべきかで悩んだことはありませんか？ 今回は、Python環境のLambdaにおけるCDKを活用したLayer追加の実践的な手法を、5つの異なる方法で実装し、それぞれの特徴や適用場面を自分なりにまとめたので解説します。 構成 環境 Lambda ランタイム: Python 3.13 (x86_64) ビルド環境: Mac OS Apple silicon (M3) CDK Typescript (aws-cdk-lib: 2.208.0 ) ※注意: 2025年7月末時点での情報に基づいています。 プロジェクト構成 以下のプロジェクト構成にて環境を作成しています。 cdk/ に
こんにちは。たかやまです。 このChatGPT(OpenAI)のビッグウェーブに乗りたいなと思いネタを考えていたところ、ちょうどslackに届く1通のエラーメッセージを目にし、ふとネットで話題になっていた「ちゃんとエラーを読んで」を思い出しました。 エンジニア駆け出しの頃、私もエラーメッセージに苦労したことを思い出しながら、「エラーをOpenAIに読ませたら万事解決じゃね？」と思いを馳せ今回はOpenAIを使ったエラー通知に自動応答するシステムを作ってみました。 全体構成 全体構成はこちらになります。 やってみた OpenAI API Key まずは、OpenAIを利用するためのAPI Keyを発行していきます。 OpenAIにアカウント登録済みの方はこちらのリンクからAPI Keyを取得することができます。 https://platform.openai.com/account/api-
Lambda zipアーカイブデプロイを深堀りしてコールドスタートを速くしよう - KAKEHASHI Tech Blog
ここ最近のトレンドとして、Vercel, Cloudflareとサーバレスにおけるコールドスタート高速化周りでしのぎを削っており Lambdaも様々な取り組みがなされています。それでもLambdaはシェアが大きいこともあり、コールドスタートが話題になることは多いです。この記事では、あまり語られないファイルサイズの観点からコールドスタート高速化にアプローチします。 zipアーカイブに着目するモチベーション Cold Start時はS3からコード一式をダウンロードするため、サイズが小さいほうがCold Startが短くなります。 また、解凍後のファイルサイズが250MBまでという制限もあります。こちらは上限緩和不可能です。なお直接アップロードする場合はzipのサイズは50MBまでで、これ以上だとS3バケットを準備してそちらにアップロードする必要があります。 とにかく不要なものを削ればCI/CD
Implementing AWS Well-Architected best practices for Amazon SQS – Part 2 | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Implementing AWS Well-Architected best practices for Amazon SQS – Part 2 This blog is written by Chetan Makvana, Senior Solutions Architect and Hardik Vasa, Senior Solutions Architect. This is the second part of a three-part blog post series that demonstrates implementing best practices for Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) using the AWS Well-Architected Framework. This blo
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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AWS Athenaの安価な代替手段：Lambda x DuckDB - Qiita
AWS CDK による AWS Lambda コードの管理 | Amazon Web Services
Amazon Bedrockで英語の会話を要約してみた - NRIネットコムBlog
AWSにサーバレスアーキテクチャを構築して得た知見 - エニグモ開発者ブログ
CDKでPython Lambda Layerを追加する方法をまとめてみた | DevelopersIO
OpenAIを使って、Slackに届くエラー通知に自動応答させてみた | DevelopersIO