Fargateのコンテナ環境変数をSecrets Managerで保護してみた | DevelopersIO
AWS Fargate のコンテナ環境変数を AWS Secrets Manager で保護してみました。実際の手順等を踏まえ、簡単にご紹介します。 つい先日、AWS ブログにて Fargate から Secrets Manager を利用する方法が紹介されていました。 AWS Fargate で AWS Secrets Managerを使用して認証情報を保護する | Amazon Web Services ブログ 本機能のリリース自体は、2019/4/3 にお伝えされており、詳細等については既に公式ドキュメントへ記載があります。 AWS Fargate PV1.3 がシークレットを追加、コンテナの依存関係の管理を強化 Specifying Sensitive Data - Amazon Elastic Container Service Fargate & Secrets Manager
AWS App MeshのサンプルをECS(EC2)からECS(Fargate)に差し替えてみた | DevelopersIO
私が想定している設計の検証のために、ECS(Fargate)で新規に構築したかったので、aws/aws-app-mesh-examplesをforkして一部を変更し、EC2からFargateに差し替えてみました。 こんにちは。 分散システム大好きなshoitoです。 もうAWS App Meshは試されてますか？ AWSからAWS App Meshを試せる公式サンプルが提供されています。 aws/aws-app-mesh-examples https://github.com/aws/aws-app-mesh-examples このサンプルでは、Amazon ECS(EC2)、またはAmazon EKSに環境構築をするCloudFormationテンプレートとシェルスクリプトが同梱されています。 さらに、ウォークスルーではECS(EC2)で構築した後に、新規サービスをECS(Fargate
AWS WAFのログをFirehoseでS3に出力しブロックログをS3Selectで確認してみた | DevelopersIO
AWS WAF 包括ログ出力がサポートされたので、WAFのログをFirehose経由でS3に出力、ログの内容についてS3 Selectで確認してみました。 はじめに AWSチームのすずきです。 AWS WAF のアップデートにより、リクエストされたHTTPヘッダーと関連するWAFルール情報が含まれるアクセスログを Amazon Kinesis Data Firehose を利用し S3などに出力する事が可能になりました。 早速、リリースされたAWS WAF の包括的なログ記録機能と、出力されたログをS3 Selectを利用して確認する機会がありましたので、紹介させていただきます。 AWS WAF の包括的なログ記録機能が新たに利用可能に Firehose設定 AWS WAFのログ出力先となる Amazon Kinesis Data Firehoseと、ログ保管場所として利用するS3バケット
S3 Select と Glacier Select – オブジェクトのサブセットを取得 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ S3 Select と Glacier Select – オブジェクトのサブセットを取得 Amazon Simple Storage Service (S3) は、各業界のマーケットリーダーが使用する数百万のアプリケーションのデータを保存しています。セキュアで耐久性のある非常に低コストのアーカイブストレージとして、これらの多くのお客様は Amazon Glacier も使用しています。S3 では、望むだけの数のオブジェクトを格納することができますし、個々のオブジェクトは最大5テラバイトとすることができます。オブジェクトストレージのデータは、通常１エンティティ全体としてアクセスされます。そのことは、例えば 5GB のオブジェクトに対してなんらかの要求をすれば、5GB 全てのデータ取得を行うことを意味します。これはオブジェクトストレージとしては自
Amazon Kinesis Firehose, Amazon Athena, Amazon QuickSightを用いたVPCフローログの分析 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Kinesis Firehose, Amazon Athena, Amazon QuickSightを用いたVPCフローログの分析 多くの業務や運用において、頻繁に更新される大規模なデータを分析することが求められるようになっています。例えばログ分析においては、振る舞いのパターンを認識したり、アプリケーションのフロー分析をしたり、障害調査をしたりするために大量のログの可視化が必要とされます。 VPCフローログはAmazon VPCサービス内のVPCに属するネットワークインターフェースを行き来するIPトラフィック情報をキャプチャします。このログはVPC内部に潜む脅威やリスクを認識したり、ネットワークのトラフィック・パターンを調査するのに役立ちます。フローログはAmazon CloudWatchログに格納されます。いったんフローログを
Amazon Athena のパフォーマンスチューニング Tips トップ 10 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Athena のパフォーマンスチューニング Tips トップ 10 2020/10/13 に、原文の更新に合わせて最新のバージョンにアップデートしました Amazon Athena は、S3 に保存されたデータに対して標準 SQL で簡単に分析を行える、インタラクティブクエリサービスです。Athena はサーバーレスのためインフラ管理の必要がなく、また実行したクエリのぶんだけ料金を支払うかたちになります。Athena は簡単に使えます。Amazon S3 上のデータに対してスキーマを定義し、標準 SQL でクエリを投げるだけです。 このブログポストでは、クエリパフォーマンスを改善するための 10 個の Tips をご紹介します。Tips には、Amazon S3 に置かれたデータに関するものと、クエリチューニングに関するものがあ
Amazon Athenaではじめるログ分析入門 - Qiita
はじめに Amazon AthenaはAWSの分析関連サービスの1つで、S3に保存・蓄積したログに対してSQLクエリを投げて分析を行えるサービスです。分析基盤を整えたり分析サービスにログを転送したりする必要が無いため、簡単に利用できるのが特長です。 今回はAthenaを使ってこんなことできるよー、というのを紹介したいと思います。 ※社内勉強会向け資料をQiita向けに修正して公開しています ログ分析とAmazon Athena ログ分析は定量的にユーザ行動を分析してサービスの改善に役立つだけでなく、障害時の調査にも役立つなど非常に便利です。ログ分析に利用されるサービスとしてはGoogle BigQueryやAmazon Redshiftなど様々なものがありますが、その中でAmazon Athenaの立ち位置を確認したいと思います。 ログ分析の流れ ログ分析の基盤の概念図は下記のようになりま
美容内服薬ラボットメディカルクリニック【公式】
オンライン診療とは、自宅にいながら医師に直接毎日のスキンケアを相談したり、医薬品や漢方薬の処方を受けることができたりする診察のこと。お薬が処方された場合は郵送で薬局等にお薬を取りにいかなくても、自宅に届けられます。 普段、病院では発生する診察費用や処方箋費用はもちろん、お薬代以外の費用は一切かかりません。
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DockerのプライベートレジストリとしてGitLabのContainerRegistryを使う - Qiita
