お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑
動作環境 Python 3.12 ライブラリの使用バージョン gradio 5.34.2 anthropic 0.54.0 mcp 1.9.4 python-dotenv 1.1.0 仮想環境とライブラリインストール % cd mcp-host-with-gradio % python3 -m venv venv % source venv/bin/activate (venv) % pip install gradio anthropic mcp dotenv .envファイルの設定 AnthropicのAPIキーが必要です。APIキーの作成は以下を参考にしてください。APIの利用には料金がかかりますが、API従量課金であれば5ドルから始めることが可能です。 Claudeを使い始める -Anthropic .env ANTHROPIC_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxx
はじめに RSS対応のサイトだと、更新情報追いやすいけど、RSS非対応のページも追いたいよね。って人向けの記事です。 RSS対応しているサイトなら、RSSリーダーを使った方が早いです また、Discordのチャンネルにも通知がしたかったので、メールとDiscord両方に通知を行っています。 Discord側にWebhook用のURLが必要ですが、本記事では紹介しません 参考サイトのZennの記事が細かく書かれていますので、そちらをご覧ください なお、この仕組みは更新を検知したいサイトに確認リクエストを送ります。 高頻度で設定してしまうと、サーバーに負荷がかかる為、 高頻度での設定はしないようにお願いします 参考サイト 構成図 コードについて(Lambda) コードについては、基本的に、クラスメソッドさんの記事を参考にしています Discordの通知部分については、AmazonBedrock
本記事は AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー 18日目の記事です。 🎆🏆 17日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 19日目 🏆🎆 はじめに クラウド事業推進部の望月です。NRIネットコムでクラウドエンジニアをしています。 主にネットワーク領域を得意としています。 この度、2024 Japan AWS Top Engineersと、昨年に続き2024 Japan AWS All Certifications Engineersに選出いただきました。 Top Engineersについては、何が評価されて選ばれたのか全く分かりませんが、応募はしてみるものです。 Network領域で応募したもののService領域での選出だったので、狭き門なのですね。。 再流行しているコロナに見事に罹患しつつも、「AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー」の18日目を担当します。 先に結論 Lambd
本記事は ブログ書き初めウィーク 最終日の記事です。 📝 5日目 ▶▶ 本記事 📅 こんにちは、柴原です。 最近、実務においてTerraformによる実装をすることになったのですが、本格的な実装は初めの経験だったので進め方が全く分かりませんでした。 そんな中でいろいろ模索したり経験豊富な先輩方からのアドバイスを受けて、「これもっと早く知ってたら実装捗ったなー」というポイントがいくつかあったのでここで共有したいと思います。 前提として、内容はTerraform初心者や新人エンジニア向けになっておりますのでご了承ください。 1. ベストプラクティスを知る 2. Sampleを使う resourceのExample Usageを使う terraform-aws-modulesを使う 3. 最初はmain.tfにモノリスではじめてもいい さいごに 1. ベストプラクティスを知る ありがたいこ
DuckDB でハイブリッド検索
DuckDB を利用してベクトル検索と日本語全文検索の両方を同時に利用できます。さらにこれらの結果をマージして Reranking を行うことでハイブリッド検索をサクサクっと実現する事ができます。 Rerankerどうやらベクトル検索した結果と日本語全文検索した結果をマージして、クエリーとマージ結果を再度ランキング付けする仕組みのようです。 ここでは参考にした記事を共有する程度にしておきます。 日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは? - A Day in the Lifeリランキング モデルによる RAG の日本語検索精度の向上 - NVIDIA 技術ブログ今回は Reranker に hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1 を利用しました。 以下は参考コードです。 [projec
メモリ使用率が100%になるとエラーが起きたりするか？について調査調査方法まず調査方法についてです。 以下の条件で調査しました。 前提条件本記事では以下の条件で、調査しました。 言語：Python 3.12 Lambdaのタイムアウト設定：29秒 Lambdaのメモリ：128MB 調査で使用したソースコード以下のソースを使用して調査しました。 import sys import time def lambda_handler(event, context): mem_test = [] start = time.perf_counter() for i in range(5000000): mem_test.append(str(i)) if i % 50000 == 0: print ('num:'+str(i)) end = time.perf_counter() print(f"{e
keyv 等 複数著名パッケージへのソフトウェアサプライチェーン攻撃の概要と対応指針 - GMO Flatt Security Blog
2026年8月4日、npm ユーザー jaredwray が管理に関与する、複数の npm パッケージに悪性コードが注入されました。 一部は週間で一億回以上ダウンロードされている、広く利用されているパッケージです。 注入された悪性コードは Infostealer 型マルウェアです。Lifecycle script 経由で開発者のもつ認証情報を盗み出し、C2 へ送出します。 また、環境に存在するトークンによっては、他 npm パッケージに悪性コードを植え付け侵害するワーム性も持ちます。 本記事は、弊社が Takumi Guard の解析基盤をベースに観測＆分析した情報を踏まえ、 日本のコミュニティに向けて、影響と対策を中心に整理するものです。 TL;DR — 対応指針 はじめに 侵害の仕組み Stage 0 — 悪性パッケージの発火 Stage 1 — Bun ランタイムのダウンロードと実行
【Python 3.12】型ヒント機能がいつの間にか進化していたので、慌ててキャッチアップする - ABEJA Tech Blog
ABEJA でプロダクト開発を行っている平原です。 先日、バックエンドで使っているGo言語のお勉強しようと「go言語 100Tips ありがちなミスを把握し、実装を最適化する」を読んでいました。その中でinterfaceは（パッケージを公開する側ではなく）受け側で定義するべきという記述を見つけてPythonでも同じことできないかと調べていると（PythonではProtocolを使うとうまくいきそうです。）、どうやら型ヒント機能がかなりアップデートされていることに気づき慌てて再入門しました。（3.7, 3.8あたりで止まってました。。） この記事では、公式ドキュメントを見ながら適当にコードを書き散らし、どの機能はどこまで使えるのか試してみたことをまとめてみました。 docs.python.org 環境 Python: 3.12.1 エディタ: Visual Studio Code Pylan
こんにちは NSS江口 です。 最近事業部内の勉強会グループで ロバストPython の読書会を行っております。 Pythonの思い出 私がPythonを一番ヘビーに利用していたのは、5年前くらいにサーバレスアプリケーションを構築していた時でした。その時のPythonのバージョンは3.6だったと思います。 私は金融システムに携わる人間で、ファーストチョイスは何かとJavaでしたが、当時利用していた AWS Lambda ではJavaを利用するとクラスロードにかかる初回起動のオーバーヘッドがバカにならず、軽量に利用できるということでPythonを選択したとかだったと思います。なお、Javaの記事も書いておりますので、参考までに。 Javaのいいところ JITコンパイラ ガベージコレクション Javaに触れている期間が長いと、初めてPythonやRubyに触れた時 便利だけど、随分と軟派なプロ
AWS Lambda（Python）でAmazon Bedrockの出力をレスポンスストリーミング対応してみた - Taste of Tech Topics
こんにちはイワツカです。 今年の夏は、特に猛暑日が続いていたので、例年にも増して素麺を食べてました。 さて今回は、AWS Lambda（Python）でLambda Web Adapterを用いてレスポンスストリーミングする方法を試してみたので紹介します。 1. 概要 1.1 レスポンスストリーミングとは？ 1.2 Lambda Web Adapterとは？ 2. アプリ作成 2.1 実行環境 2.2 ディレクトリ構成 2.3 FastAPIの実装 2.4 Streamlitの実装 3. アプリを動かして見る 3.1 チャットアプリをデプロイ 3.2 Streamlitを起動する 3.3 チャットを試してみる 4. まとめ 1. 概要 1.1 レスポンスストリーミングとは？ レスポンスストリーミングとは、HTTPリクエストに対してサーバーがレスポンスを一度にまとめて送るのではなく、データを
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 【2025-12-10 追記・訂正】 旧版で「SnapStart × Rust」という趣旨の記述がありましたが、これは不正確でした。 SnapStart は現状 Java 11+ / Python 3.12+ / .NET 8+ の Lambdaマネージドランタイムのみで利用可能で、OS専用ランタイム（Rustなど）およびコンテナイメージは対象外です。 誤った情報を記載してしまい、申し訳ございませんでした。該当節を差し替え、正確な情報に修正しております。 ご指摘いただいた皆様、ありがとうございます。 （参考: AWS公式ドキュメントは末
【10周年前祝い】歴史・年表でみるAWSサービス(AWS Lambda編) －機能一覧・概要・アップデートのまとめ・入門－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 「歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－」から始まった、AWSサービスを歴史・年表から機能を洗い出してまとめるシリーズの第8弾です(過去、Amazon S3、AWS Systems Manager、Amazon Route 53、Amazon EventBridge、AWS KMS、Amazon SQSについて書きました)。 今回は2014年11月にアナウンスされたサーバーレスでフルマネージドなコード実行サービスを提供するAWS Lambdaについて歴史年表を作成してみました。 今年2024年11月にはAWS Lambdaがアナウンスから10周年を迎えるということで、かなり早めではありますが前祝いという意味も含めて、この記事を書きました。 今回もAWS Lambdaの誕生から機能追
こんにちは、後藤です。 Terraform開発を進める中で「こんなことできるのか」と思った機能があったので、備忘録も兼ねて紹介します。 それはローカルのファイルを操作できる、という機能です。 TerraformではAWSやAzure、GCPなどのパブリッククラウドプロバイダを扱えますが、localやarchiveといったHashiCorp社によるプロバイダがあります。 このプロバイダを使えば、Terraformを実行するローカル環境のファイル操作が可能になります。 当記事では、よく使われるであろう方法を3つ紹介していきます。 ※Terraformバージョン1.5.6で検証しております。 1つ目：local_file local_fileリソースを記述すればローカル環境にファイルを作成できます。resourceブロックによってファイルを作成し、dataブロックによってファイルを読み込むことが
はじめに この記事はFindy Advent Calendar 2024 21日目の記事です。 adventar.org データソリューションチーム、エンジニアの土屋(@shunsock)です。本日は、Findy Toolsのデータ基盤を構築したので、その内容を共有します。 Findy Toolsは、2024年1月23日にリリースされた開発ツールのレビューサイトです。利用者は開発者向けツールのレビューやアーキテクチャの記事を閲覧、投稿できます。 Findy Toolsのデータ基盤のシステム設計の紹介 システム設計の目標、要件 今回の構築では、「Findy Toolsを訪れたユーザーの行動ログとデモグラフィックデータを組み合わせて分析可能にする」という目標がありました。Findy Toolsではユーザーの行動ログにユーザーidやリファラーを保存しています。また、ユーザー情報をはじめとしたデー
はじめに 従来のフレームワークにおける課題 Optunaの設計思想 optunaの理論 Define-by-run APIの理論と実装 サンプリングアルゴリズムの理論 効率的な枝刈り（Pruning）メカニズム 分散最適化の理論とアーキテクチャ ストレージバックエンド トライアルの同期と非同期実行 実際のユースケースと性能評価 ベンチマーク評価の理論的枠組み TPEとCMA-ESの組み合わせによる性能向上 実世界での応用例 システムの拡張性と実装の詳細 カスタムサンプラーの実装 カスタム枝刈り手法の実装 実装上の最適化とパフォーマンスチューニング データベースアクセスの最適化 メモリ使用量の最適化 並列処理の効率化 ハイパーパラメータ探索の最適化 実践的な使用方法とベストプラクティス 探索空間の設計 目的関数の設計 計算リソースの最適配分 実装例 高度な機能とカスタマイズ マルチ目的最適化
AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation
233 AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation OCTAVE LAROSE, University of Kent, UK SOPHIE KALEBA, University of Kent, UK HUMPHREY BURCHELL, University of Kent, UK STEFAN MARR, University of Kent, UK Thanks to partial evaluation and meta-tracing, it became practical to build language implementations that reach state-of-the-art peak performance by implementing only an interprete
AWS LambdaからAmazon Bedrockを呼び出す際、S3に保存したプロンプトファイルを参照させる | DevelopersIO
はじめに AWS LambdaからAmazon Bedrockを呼び出す際、事前にS3バケットに保存したプロンプトファイルを参照させる方法をまとめました。 プロンプト部分のみをLambdaのコードから切り離すことで、コードの修正することなく、生成AIへのプロンプトを変更することができます。 利用想定シーンとしては、開発者と運用者が異なる場合に、運用者がプロンプトをチューニングしたいケースです。 以下に、構成の概要を示します。 Bedrock 東京リージョンで、利用したいモデルを有効化します。今回は、Claudeが利用できるよう設定しました。 S3バケット S3バケットに、prompt.txtというファイル名でプロンプトを記載しアップロードします。 プロンプト内容は、以下の通りです。 あなたは、レストランの電話担当者です。 お客様からのお問い合わせ内容を元に、ルール内のリストからもっとも適切
カスタムリソースでAWS IAM Access Analyzerのアーカイブルールを自動で適用してみる - NRIネットコムBlog
本記事は AWSアワード受賞者祭り 17日目の記事です。 ✨🏆 16日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 18日目 🏆✨ はじめに アーカイブルールとは アーカイブルール概要 アーカイブルールを作成しても既存の結果には適用されない カスタムリソースによるアーカイブルールの適用 カスタムリソースとは カスタムリソースの実行タイミング CloudFormationに対してレスポンスが必要 テンプレート CloudFormationテンプレート ダミーパラメータを設定する ServiceTimeoutを利用する カスタムリソースのLambda関数のコード デプロイ手順 終わりに はじめに こんにちは、藤本です。 この度、「2025 Japan AWS Jr. Champions」、「2025 Japan All AWS Certifications Engineers」に選出いただきました。 「2025
[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO
はじめに Amazon Connectでの発話内容をAmazon Transcribeで文字起こしし、音声出力するフローを構築しましたので、手順をまとめました。コンタクトセンターの無人対応を想定しています。 文字起こし内容を音声出力するまでの流れは次の通りです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Amazon Kinesis Video Streams（以降、KVS）への音声のストリーミングを開始します。 発話します。 発話後、「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングが終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、以下の処理を行います。 LambdaでKVSからメディアデータを取得します。 メディアデータから音声データを抽出し、WAV形式に変換し、S3バケットに音声ファイルを保存します。 Amaz
![[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/680ff5baa4ad956a15cc332a4793f6aa3d675a49/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-transcribe.png)
Over the course of my Spring 2020 semester at Harvey Mudd College, I developed a self-hosting compiler entirely from scratch. This article walks through many interesting parts of the project. It’s laid out so you can just read from beginning to end, but if you’re more interested in a particular topic, feel free to jump there. Or, take a look at the project on GitHub. Table of contents What the pro
AWS Lambda SnapStart for Python and .NET functions is now generally available | Amazon Web Services
AWS News Blog AWS Lambda SnapStart for Python and .NET functions is now generally available Today, we’re announcing the general availability of AWS Lambda SnapStart for Python and .NET functions that delivers faster function startup performance, from several seconds to as low as sub-second, typically with minimal or no code changes in Python, C#, F#, and Powershell. In November 28, 2022, we introd
CloudFormation一撃で作るAWS料金通知ツール(Email/Slack/LINE対応) | DevelopersIO
以前本記事で使用していたLINE Notifyが2025/3/31にサービス終了します。 代わりにLINE Messaging APIへ通知するよう構築手順及びCloudFormationテンプレートを更新したので、今後はこちらをご利用ください。 https://developers.line.biz/ja/news/2024/10/07/line-notify-will-be-discontinued/ こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ 以前以下のブログで、利用しているAWS料金を毎日LINEに通知するツールを構築しました。 上記ブログは様々な方々から大きな反響を頂いた一方で、以下のような課題もありました。 AWS SAMの利用を前提とするため、ローカル開発環境の構築が別途必要 通知間隔として毎日しか指定できない 通知先としてLINEしか指定できない LINE
2002年から約10年 IIJ技術研究所長. 年を取ってからは古い計算機や昔の計算法に興味が増し, シミュレーターを作ってそのプログラムを書いたり. 近頃はKnuthのTAOCPにあった問題のプログラムなどに挑戦したりしている. 【IIJ 2024 TECHアドベントカレンダー 12/3の記事です】 人生の長い間に亘ってプログラムを書いてきた. 最初は大学院生の時, 記憶装置のない加減乗算だけの計算機を作り, 紙テープから数値と計算の命令を読み入れ, 中間結果は一旦紙テープに書き出し, それをまた読み入れて計算を続けるという代物だったが, 初期のプログラミングの楽しさはあった. やがて研究室で, 今から見るとままごとのような小規模の計算機を組立てると, 私はライブラリプログラムの整備に熱中した. 大学で講義する身分になると, 次々と多くの計算機, 多くのプログラミング言語と付き合うことにな
Comparing AWS Lambda Arm64 vs x86_64 Performance Across Multiple Runtimes in Late 2025
Update: This article was initially published on November 24th. All the takeaways from the original article still hold, but it turns out it's possible to make Rust even faster on Arm! After publishing this benchmark, Khawaja Shams suggested enabling assembly-optimized SHA-256 hashing in the Rust workload. Enabling theasm feature on the sha2 crate resulted in a 4-5x performance improvement for Rust
Solving Quantitative Reasoning Problems With Language Models
Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models Aitor Lewkowycz∗, Anders Andreassen†, David Dohan†, Ethan Dyer†, Henryk Michalewski†, Vinay Ramasesh†, Ambrose Slone, Cem Anil, Imanol Schlag, Theo Gutman-Solo, Yuhuai Wu, Behnam Neyshabur∗, Guy Gur-Ari∗, and Vedant Misra∗ Google Research Abstract Language models have achieved remarkable performance on a wide range of tasks that require
とうとうRyzen + RADEONのAMD環境にもWindowsで動くStable Diffusionがきた - 徒労日記
やっと来たAMD最初の一歩。DirectMLでAMD GPUを動かす 定期的にAMDｘSD x Winのことを調べていますが、今回この記事に行き当たりました。Running Stable Diffusion on Windows with an AMD GPU Unfortunately, in its current state, it relies on Nvidia’s CUDA framework, which means that it only works out of the box if you’ve got an Nvidia GPU. Fear not, however. Because Stable Diffusion is both a) open source and b) good, it has seen an absolute flurry of activ
こんにちは。サービス開発室の武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2025年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2024年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 250個 です。 まとめるにあたって、次のドキュメントや、弊社の多数のブログを参考にしました。 コンピューティング Amazon EC2 正式名称は Amaz
Microsoft Presidio: 個人情報保護に特化したオープンソースツール | 豆蔵デベロッパーサイト
近年、個人情報の保護に対する意識がますます高まっていると感じます。 その背景には、大規模言語モデル(LLM)の導入と普及があります。LLMはさまざまな場面で活用されていますが、取り扱うデータの中に個人情報が含まれる可能性があるため、適切な管理が求められています。 そんな状況の中で、今回Microsoftが提供するオープンソースツール Presidio に注目しました。 https://github.com/microsoft/presidio/ Presidioは、個人を特定できる情報(PII: Personally Identifiable Information)を検出し、匿名化するために設計されたPythonフレームワークです。 これにより、企業や開発者はLLMや他のシステムで安全にデータを活用することが可能になります。 Presidioの特徴としては、非構造化データの中から個人情報
Terraform sandboxes: 公式のサンドボックス環境で Terraform を勉強しよう - kakakakakku blog
HashiCorp 公式の Terraform サンドボックス環境「Terraform sandboxes」を使うとブラウザ上で Terraform の勉強ができる💡LocalStack（AWS エミュレータ）もプリインストールされてて Terraform AWS Provider の勉強にもなる． 最近までなかったように思うけど（僕の勘違いの可能性もある）さっそく試してみた❗️ developer.hashicorp.com バージョン確認 ドキュメントを読むと Terraform Docker LocalStack AWS CLI の4種類がプリインストールされてると記載されていた． 2026年1月時点でバージョンを確認してみた．ちょっと古めかなと思う😶 Terraform 1.12.2 Terraform AWS Provider 5.87.0 Docker 28.4.0 Loc
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
AWS Lambda関数をlambrollとGitHub Actionsでデプロイしてみた ~ fujiwara-ware OSS ~ | DevelopersIO
クラスメソッドは2024年に5つのOSSに対して支援を実施しました。 当方が推薦して選定された @fujiwara さん作による Amazon ECSのデプロイツールであるecspressoについては、先日紹介記事をかきました。 本記事では、 ecspresso の姉妹プロダクトとも言える、AWS Lambdaのデプロイツール lamboll について、基本的な使い方とGitHub Actionsからデプロイする方法について紹介します。 lambrollはミニマリストのためのAWS Lambdaデプロイツール GitHubのプロジェクトページから lambroll の概要を引用します lambroll is a minimal deployment tool for AWS Lambda. lambroll はLambda関数のデプロイに必要な最小限の機能しか提供しません。やっていることと
AWS Diagram MCP Server: SAM テンプレートからアーキテクチャ図を生成しよう - kakakakakku blog
AWS Diagram MCP Server を使うと Diagrams を使ってアーキテクチャ図を生成できる🎨 今回は VS Code + Cline を使う（セットアップなどは割愛）． github.com AWS SAM テンプレートからアーキテクチャ図を生成しよう Zenn Book「LocalStack 実践入門 | AWS サーバレスパターン開発ワークショップ」に載せているアーキテクチャ図はすべて Diagrams を使っている👌 AWS Diagram MCP Server を使って AWS SAM テンプレートからアーキテクチャ図を生成して比較してみようと思う ＼( 'ω')／ zenn.dev 👾 chapter03/template.yaml お手本（僕が作ったアーキテクチャ図） LocalStack 実践入門 Chapter.3 から引用 chapter03/t
はじめに お疲れ様です。矢儀 @yuki_ink です。 こちらのAWS公式ハンズオンをやってみました。 ECSとFargate/EC2を利用した環境構築から、CI/CDパイプラインを利用したデプロイまで、一通り体験できる素晴らしいハンズオンでした。 次のようなみなさんにおすすめです。 ECSを知識として知ってはいるが、実際に触ったことがない コンテナの何が優れているのか、実感を持っては理解できない CI/CDパイプラインでコンテナをデプロイしてみたい ハンズオンで構築する環境の構成イメージはこちら。 1. VS Code Serverの構築 このハンズオンでは、開発環境として Visual Studio Code Server (VS Code Server) を利用するとのことで、まず、CloudFormationでVS Code Serverを構築していきます。 ハンズオンページの
はじめに InspectorのECR継続スキャン[1]において、最新のコンテナイメージで検知した脆弱性は、基本的には古いコンテナイメージでも検知される。 理由としては、MWバージョンが最新のコンテナイメージ < 古いコンテナイメージとなることは基本的にはなく、最新のコンテナイメージで脆弱性を含んでいるMWバージョンは、古いコンテナイメージのMWバージョンでも同じ脆弱性を含んでいる可能性が高いからである。 InspectorのECR継続スキャンはレポジトリに保存されているコンテナイメージ全てを対象とする為、例えばコンテナイメージのライフサイクルを10世代としている場合、最新のコンテナイメージで検知した脆弱性は、残りの9個のコンテナイメージでも検知される可能性が高く、この場合は同じ脆弱性が10個重複して検知されてしまう。 実際に、あるシステムで後からInspectorを有効化した際、大量の脆弱
今回は AWS Lambda 一式の管理を、GitHub と AWS CodeBuild を用いて実装する内容で、コード込みでダラダラと説明する回です。 ぶっちゃけ、この程度の内容はいまや AI を利用すればザックリ全体を構成したり、細かいパーツを組み上げるだけになるので、記事としての価値はだいぶ下がってきたように思いますが、まぁ趣味みたいなものなので気にせず参りましょう。 目的と要点 今回の内容は、目的も実装方法も誰かに必ずしもちょうどフィットするわけではなく、ところどころで様々な選択と手法があると思いますので、１つの事例として捉えつつ各々の環境用に考察と実装をしていただければ、という感じになっています。 まず目的としては、 Lambda を Python で動かし、バージョン更新を容易にする Lambda コードは GitHub プライベート・リポジトリで管理する Lambda は A
こんにちは。株式会社GA technologies、Advanced Innovation Strategy Center（AISC）の三田です。 AISCではAWS Lambdaを使用することが非常に多いです。Lambdaはスケーラビリティやコスト効率が高くメリットが多いためです。 しかし一方でLambdaにはインスタンスを初回起動する際は関数の実行までに時間がかかる「コールドスタート」と呼ばれる問題も存在し、Lambdaとどう付き合っていくのがいいのかについては部内でもよく話題に上がります。 部内で出ていた仮説のひとつに Lambdaはコンテナイメージでデプロイするよりもzipでデプロイしたほうがコールドスタート時間が短いのではないか という説があります。 ファイルサイズで比較すれば、コンテナイメージとソースコードのzipでは非常に大きな差があります。AWSの公式Python3.12イ
Amazon Bedrock AgentCore が GA したので人間の実働 3 分で Runtime を動かす
本ブログはAWS AI Agent ブログ祭り(Zenn: #awsaiagentblogfes, X: #AWS_AI_AGENT_ブログ祭り)の第 1 日目です。 Amazon Bedrock AgentCore is Generally Available 出ました。 AgentCore 今北産業（個人のお気持ち） AI エージェントを本番環境で利用しようとすると、AI Agent のホストだったり、会話履歴の管理だったり、認証だったり…大変です！ Agent そのもの以外は AgentCore にオフロードしようぜ！ だから開発者は AI エージェントの開発に注力しようぜ！ この記事は？ Agent Runtime というエージェントをホストするサービスを 3 分で試すものです。とりあえず動かす方法がわかれば、動いているエージェントを改変することで独自のエージェントを作れるようにな
実現したこと その1: Notion で課題を管理できるようになった IceBox, BackLog, In progress, Done の4つのステータスで課題を管理 IceBox: 課題の内容をまだ見ていない BackLog: 課題の内容を確認して所要時間を見積もった In progress: 現在取り組んでいる Done: 課題を提出した IceBox -> BackLog -> In progress -> Done の順にステータスを変更していく 課題の優先度と所要時間を見積もったら IceBox -> BackLog とする 課題に取り組み始めたら BackLog -> In progress とする 課題を管理する Notion ボードビュー その2: 新しい課題が出されたとき Notion にタイトルと期限を登録すると、Google カレンダーにも自動で同期されるようにな
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
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