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1, はじめに 最近ゼロトラストネットワークという言葉をよく耳にするようになりました。 またコロナウイルスの影響もあり、リモートワーク環境が少しずつ当たり前になりつつあると感じています。 このような状況では、IP制限のみで制御しきれなくなってきています。 そんな中でデバイス認証がこの状況を打破する手法ではないかと考えています。 今回はAzureADとMicrosoft Intuneを用いたデバイス認証の手法を検証していきます。今回制限をかける範囲は、Azureでの作業です。 2. Microsoft Intuneとは Microsoft Intuneとは、Microsoftの製品の一つで、公式ドキュメントには以下のように記されています。 Microsoft Intune は、モバイル デバイス管理 (MDM) とモバイル アプリケーション管理 (MAM) を中心にしたクラウドベースのサービ

1. はじめに 前回の投稿から、ご無沙汰してしまいました。前回、Dockerの導入編ということで、Dockerのインストール方法や、簡易的な使い方をまとめました。 今回は、その上位互換として知られる kubernetes の概念や用語について勉強したことをアウトプットしていきます。 2.kubernetesとは kubernetesを一言でいうと、「コンテナを管理するためのシステム」です。 ざっくり言うと、「Docker 拡張バージョン」です。 Docker は単一マシンの上でコンテナを動作させるシステムでしたが、kubernetes は複数マシン上でコンテナを管理・統合させるためのシステムです。コンテナオーケストレーションといいます。 図2.1 は視覚的にDockerとkubernetesの差分を理解するために図示しました。 Dockerのみだと単一ホスト上で動作するコンテナの管理のみし

1.はじめに 前回「Dockerを体系的に学び直してみた(概要編)」という記事でDockerとは何なのか、どんなメリットがあるのかを書きました。 今回は前回に続き実践編と題して、インストールから簡単な使い方についてを書いていきます。 参考にした書籍は、Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門です。 私の実行環境は以下です。 ・macOS Mojave 10.14.6 ・Docker version 19.03.4, build 9013bf5 2.Dockerインストール 私の実行環境がmacOSなので、macOSに特化して記載します。WIndows OS でのDockerインストール方法はこちらをご参照ください。 以下サイトにアクセスし、ダウンロードします。(ダウンロードにはDocker IDを取得し、ログインする必要があります。) https://hub.docker.

1.はじめに 少し前からDockerやkubernetesという言葉を耳にすることが増えてきました。 インターネットで検索したり、実際に触れている人に話を聞いたりなどしてある程度のイメージは掴んでました。 が、実際にDocker/kubernetesの環境が構築できるわけではないので、今回一から学び直して見ました。 参考にした書籍は、Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門です。 2.Docker 2-1.そもそもDockerとは？ 一言で表すと、「Dockerとは、コンテナ仮想化エンジンのこと」を指します。 言葉で表しても伝わりづらいと思いますので、以下の図で一般的なサーバと仮想マシンとDockerの違いについてまとめてみました。 図2.1 一般的なサーバと仮想マシンとDockerの違い (*)イメージしやすいようにアプリ内には、MWも含めています。 2-2.Docker

1.はじめに AIという言葉だけが流行していて実際にはどんなものに使われているのか？という疑問を持ったので、AIが実際にどんな場面で利用されているのか、『AI白書 2019』を参考に実際のAI活用例を調べてみました。 2.日本国内のAI活用例 以下AIの活用事例を表にまとめました。 実証実験のものだったり、部分的な導入だったりするものもあります。 No 業界 事例 備考

1.はじめに 最近機械学習の実装をしていて、Pythonとfor文の相性に悩まされる日々をおくっています。 そんな中、Pythonで前処理をするのではなく、 データベースでデータを加工する方法が良いと聞いたため SQLの勉強を再度はじめました。 備忘録の意味も込めてその内容をまとめます。 2.SQL構文早見表 2-1.基本構文編 No 構文 意味 備考

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1.はじめに 以前の投稿で、機械学習について２つの記事を書きました。 全体像(機械学習初学者の私に告ぐ「4つの忠告」の2-2)と 前処理(機械学習のデータ前処理備忘録)についてです。 他の箇所についてもまとめていきます。 2.機械学習の全体像振り返り 以前の記事でも紹介した機械学習の全体像を以下に示します。 今回は赤枠で囲った手法選択についてです。 図.2-1 機械学習の全体像 この手法選択の中でも最近私がよく使用している決定木モデルについてまとめます。 決定木モデルは、回帰モデルと分類モデルとどちらもライブラリとして用意されていますが

1.はじめに 前回の記事で機械学習は「データ前処理が8割」と書きました。 今回はそのデータ前処理として私が実施していることを備忘録として書いておきます。 まだまだ至らない点等あるかと思いますので、間違いなどご指摘いただけると幸いです。 2.前処理の必要性 まず、全体像から把握しておくことが大切なので、 機械学習の全体像で見た前処理の立ち位置を以下図に示します。 図.機械学習の全体像から見た前処理の立ち位置 前処理が必要な理由は以下のようなことが挙げられます。 ・機械学習のモデルは文字列データではなく数値データで渡す必要があるため ・上記同様、欠損値(null)があるデータも変換しないと機械学習のモデルに渡せないため ・精度を向上させるため ・リーケージの発生を防ぐため etc... 3.前処理の具体例 前処理は具体的に以下のようなことを実施します。 ・カテゴリーデータの処理 ・欠損値処理

1.はじめに 業務で機械学習を使用することが決まり、約3ヶ月前から機械学習の勉強を始めました。 私自身理系大学出身であったため、数式も多少調べればわかるだろう程度に考えていました。 しかし、勉強すればするほど自分の考えが甘かったことに気づきました。 この記事では、当時私が実際にやってしまっていた思い込みへの忠告を書いていきます。 これから機械学習の勉強を始める方々の参考になれば幸いです。 2.4つの忠告 以下4つが機械学習初心者の頃の私へ送る忠告です。 ・ディープラーニングだけじゃ機械学習は網羅できない ・学習モデルのことだけではなく、全体像を見る必要がある。 ・データ前処理はすぐには終わらない。むしろ機械学習は前処理が8割。 ・評価方法は正解率だけではない。 それぞれ詳細について書いていきます。 2-1.ディープラーニングだけじゃ機械学習は網羅できない 機械学習＝ディープラーニングという

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1.はじめに 最近サイバー攻撃による情報漏洩等の問題が増え、セキュリティ面での対応が求められています。 そんな中 webサイト に対するセキュリティ強化として WAF(Web Application Firewall) を使うのが一般的になりつつあるかと思います。 AWSやAzure等のクラウドサービスでもWAFを簡単に適応できるようになっています。 とりあえず、適応させておけばセキュリティ面でも安全だから、適応させてるよ！みたいな方や、 WAFの適応を検討中なんて方に、WAFが何をしてくれているのかということを書いていきます。 2.W

1.はじめに 以前、「AWSアカウント設計」について記事を出しました。 今回は、このアカウントを作った後避けては通れない「VPC設計」について書いていきます。 VPCは設計をせずに作成することも可能ですが、 「どこのVPCにEC2を構築すれば良いのか？」とか「管理が大変！」等の壁にぶつかり、 後々後悔することがあるので、事前に設計することをおすすめします。 今回は、アカウントを複数作成することを考慮した上で 『環境ごとにアカウントを分けたパターン』 『システム・環境ごとにアカウントを分けたパターン』 の2パターンで考えていこうと思います！！ 私個人的におすすめな構成ですので、参考になれば幸いです。 2.VPC設計 2-1.環境ごとにアカウントを分けたパターン このパターンのアカウントの分け方は以下の図のようになっています。 図.2.1.1.環境ごとにアカウント分割パターン そして以下の図の

1.はじめに みなさん、運用業務の自動化は進んでいますか？ クラウドが一般的になってきてから運用の自動化がすごい勢いで進んできていますね。 先日私も運用自動化するために色々と試行錯誤をしているところ、「AWS Systems Manager(以下SSMと呼ぶ)」に出会いました。 AWSを使っている方へおすすめしたいので、今回はSSMについて書いていきます。 2.SSMとは？ SSMとは、オンプレ環境にも適応可能なインフラ管理ツールです。 AWS公式ドキュメントでは、SSMを以下のように紹介しています。 "AWS Systems Manager は、Amazon EC2 インスタンス、オンプレミスサーバーと仮想マシンや他の AWS リソースを大規模に設定および管理する機能のコレクションです。Systems Manager には、AWS リソース間で運用データを簡単に一元化し、タスクを自動化で

1.はじめに みなさんAWSのアカウント設計はどのようにしていますか？ AWSを使ってシステムをセキュアに開発・運用していくためには、 AWSアカウント(*)の設計が重要になりますよね。 AWSアカウント1つのみで運用されてる方は、誤操作や、 誰にどの権限を与えるかのポリシー設計等で困る方もいらっしゃるのではないでしょうか。 (私もその一人です。) 本内容は、『Amazon Web Services 業務システム設計・移行ガイド』にも載っているので、 悩んでる場合は、購入をおすすめします！（こちらの書籍と実体験を元に書いてます。） 今回はAWSアカウント設計について、パターン別にメリット・デメリットを書いていこうと思います！ (*)AWSアカウントとは、AWSを使用するためのマスターアカウントのことを指しています。 ※IAMユーザーとは別物です！ 2.AWSアカウント設計パターン紹介 本章

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 目次 1.はじめに 2.全体概要 3.要件定義フェーズ 1.はじめに 簡単に自己紹介と記事掲載の背景と目的を書きます。 自己紹介 ・新卒2年目のインフラエンジニア ・大学時代にC言語を授業で受けていたが、全くわからず。。 ・入社後の研修では、Javaの研修がメイン(研修でインフラはあまりやってない) 記事掲載の背景と目的 1つの案件で、要件定義～運用までの全行程に関わる機会があり、とてもたくさんの気づきを得れました。 私がその案件で得た学びが「1〜2年目のインフラエンジニア」の方や「インフラ案件を初めてやるよ！」という方の参考になればと