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JavaScript(TypeScript)で メディアサイトを インフラから構築する方法 / jsconf-jp-2021
JavaScript(TypeScript)で メディアサイトを インフラから構築する方法 / jsconf-jp-2021
「再現性」「純粋性」「モジュール性」が構成要素 AWS上で予測可能性を担保するための4段階の仕組み
ソフトウェア開発、ITインフラ運用、そしてその境界線上にあるトピックをカバーし、特にDevOpsを実現するための自動化、テスト、セキュリティ、組織文化にフォーカスした「DevOpsDays」。ここでソフトウェアエンジニアのチェシャ猫氏が「Infrastructure as Code の静的テスト戦略」をテーマに登壇。続いて、AWS上で予測可能性を担保するための仕組みについて紹介します。前回はこちらから。 予測可能性の3要素 チェシャ猫氏：では、AWSにおいて予測可能性をどう担保するかを、もうちょっと具体的なところに寄せて考えてみましょう。予測可能性と言っていますが、もうちょっと分解して、どういう要素から成り立っているかを少し考えてみたいと思います。 私が立てたテーゼによれば、予測可能性は以下の3要素から作られています。1つ目は再現性、Reproducibility。同じ操作を誰がやっても、
AWS、エッジにおけるJavaScript実行環境に本格参入。Cloudflare WorkersやDeno Deployなどと競合へ
AWS、エッジにおけるJavaScript実行環境に本格参入。Cloudflare WorkersやDeno Deployなどと競合へ Amazon Web Services（AWS）は、エッジ環境で軽量なJavaScriptによる処理を実行可能な新サービス「Amazon CloudFront Functions」を発表しました。 AWSではすでにエッジで処理を行う「Lambda@Edge」を提供しており、そこでNode.jsとPythonによるコードを実行可能です。 しかしLambda@Edgeは13カ所のリージョナルエッジキャッシュにおいて処理が行われるのに対し、CloudFront Functionsは218カ所以上のCloudFront Edge Locationsにおいて処理が行われるため、よりユーザーに近い広範囲なロケーションで実行されます。 また、実行時間もLambda@Ed
AWS CDKとGitHub ActionsでLambdaで動くAPIをTypeScriptで作る - SMARTCAMP Engineer Blog
こんにちは、 https://boxil.jp を作っている徳田(haze_it_ac)です。 先月に今風？な構成のAPIを業務で作ったので、その紹介をしようと思います。 作るもの・要件 雑な図 外部のAPIを叩くためのアプリケーションです。 BOXILのAPIサーバから今回作るAPIを叩き、そこから外のAPIを叩いて情報を取得したり、処理をしたりするものです。 現時点ではBOXILのみで使われていますが、それ以外からも使用されることを予定・想定しているため、BOXILとは別の基盤で作成しどこからでも実行できるように構築する必要があります。 なお、今回のサンプルリポジトリは以下になります。ソースコードと合わせて読んでみてください。 github.com 全体構成 概要 雑な構成図 AWS CDKを中心に据えた、AWS Lambdaで実行されるアプリケーションです。 実行環境 Webアプリケ
東京大学の講義「AWSによるクラウド入門」をTypeScriptで写経した - dackdive's blog
AWSによるクラウド入門 少し前に話題になっていた東京大学の講義資料をやってみたので、内容、感想などメモ。 講義で使用するソースコードはすべて Python で書かれていますが、自分が実際に使うとしたら TypeScript で書くだろうなと思ったので TypeScript で写経しました。 が、CDK のコードはすべて TypeScript で書けましたが、Lambda 関数や動作確認用のスクリプトなどを全て置き換えるところまでは至らず、Python のままです。 写経したリポジトリは https://github.com/zaki-yama-labs/intro-aws に。 学べること 本講義資料には全部で5つのハンズオンがあります。 各ハンズオンで利用する AWS のサービスについては以下の通り。 全般 AWS CDK: Cloud Development Kit CloudFor
爆速でFargateをスケールさせる「aws-fargate-fast-autoscaler」を試してみた | DevelopersIO
CloudWatchだけでは実現できない超高速なFargateのスケール処理をCDKをつかったStep Functionsで実装しているリポジトリです。是非参考にしてみてください。 「Fargateをいかに早くスケールさせるか、そこに命をかけた男がいた…」 先日参加したセミナー（コンテナ好き4名がコンテナの魅力を喋り倒すJAWS-UGコンテナ支部に行ってきた）にそんな男がいたわけですが、その仕組を改めて動かす機会があったので、紹介します。 CloudWatchを利用しないStep Functionsを利用した爆速スケールの仕組み CDKによる環境一式のデプロイ という両面で非常に参考になるリポジトリです。そのあたり興味があるかたは是非一度この記事を読んでいただきながら皆さんの環境でためしていただきつつ、今後のStep Functionsの使い方やCDKのサンプルとして活用いただければと思い
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