AWSのログ管理ベストプラクティス
5分の設定でAWSの料金を最大57％カットしてくれるサービス「Usage」の仕組み＆レビュー
AWSは必要なタイミングで必要な分だけサーバーを使用でき、需要に応じて拡張するのも容易という便利なサービスですが、その料金に頭を悩ませている人も多いはず。そんなAWSの料金を5分程度の設定だけで大幅に削減してくれるサービスが「Usage」です。 Usage AI | save 57% on AWS https://www.usage.ai/ オンデマンドインスタンスはいつでも利用の開始・中止ができるものの料金が高く、リザーブドインスタンスは料金が安い代わりに1年から3年の固定契約になってしまいます。一方でUsageを利用すると固定契約無しで固定契約の安価な料金という両者の良いとこ取りが可能とのこと。 ページ上部の「RESOURCES」タブにある「EC2 CALCULATOR」を使うと実際の削減量を確認できます。 例えば「m6g.large」インスタンスを東京リージョンで利用した場合、Usa
AWS、MS、Metaらがオープンな地図データを実現する「Overture Maps Foundation」結成。2023年前半にはデータ公開へ
オープンソースを推進する非営利団体のLinux Foundationは、AWS、マイクロソフト、Meta、TomTomの4社がオープンな地図データを実現する「Overture Maps Foudation」を同団体の傘下に設立したと発表しました。 “We are excited to facilitate this open collaboration among leading technology companies to develop high quality, open map data that will enable untold innovations for the benefit of people, companies, and communities." - Jim Zemlin About Overture Maps: https://t.co/TpPey0gTS
JP Contents Hub
AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い
AWSの主要サービスをローカルでエミュレート、「LocalStack」が1.0に到達
LocalStackを利用することで実際のAWSにアクセスすることなくローカルの環境で開発やテストを行えるようになるため、迅速な開発サイクルの実現やAWSの利用コスト削減などが期待できます。 LocalStackはオープンソースですが、無料で使える「Community」版では基本的なAPI群が利用可能、月額28ドルからの有償となる「Pro」版では全てのAPIが利用可能。さらに上位の「Team」版と「Enterprise」版も用意されています。 AWSの主要サービスをエミュレート LocalStackでエミュレートできるAWSのサービスは、Amazon S3、SQS、SNS、DynamoDB、Route53、AWS Lambdaなどをはじめとする80以上の主要なサービスです。 AWS Command Line Interface（AWS CLI）、AWS Cloud Development
AWS Amplifyが変えた世界
筆者の技術スタック AWSに出会う前 筆者の技術スタックは以下のとおりです。 Webに関するフルスタックエンジニアエンジニアというのがわかりやすいのかもしれません。 フロントエンドからバックエンドまでいっしょくたに提供してた時代からのエンジニア その名残で今もフロントエンド、バックエンド、インフラ構築までおしなべて行ういわゆるフルスタックエンジニア 前職にて社内のインフラ整備だったりお客様の環境構築を任されることが多かった 現在の会社からAWSを学び始める とりあえずやってみよう！という精神を生かして 何でも手を出してた事から、アプリケーションを構築する会社で絶対数が少なくなりがちな インフラ部分を任されることが多かったと思います。 さくらのVPSなどに対して すべてのアプリケーションが整うお手製のシェルをメンテナンスしながら、 一発で環境を整えることに快感を覚えておりました。 Ansib
AWSアカウントを作ったら最初にやるべきこと 〜2021年版〜 #devio2021 | DevelopersIO
ログ・モニタリングのやるべきこと AWS CloudTrail の設定 CloudTrail は AWS リソースを「誰が」「いつ」「何に」対して「どうような」操作をしたのかを記録するサービスです。 ログの長期保管の設定をしておくことで、トラブル発生時の解析等に利用できます。 有料です（無料利用枠もあります） [YouTube] AWS CloudTrailを触ってみた CloudTrail Insights を利用することで、機械学習により異常なアクティビティを検出することもできます。 ログは S3 と CloudWatch Logs に転送でき、S3 に保管しているログは Athena により検索することもできます。 Athena を利用する場合は、事前に CloudTrail 用のテーブルを作成しておき、検索方法を習熟しておきましょう。 インシデントが発生してから習熟では対応が遅くな
Amazon ECSで動かすRailsアプリのDockerfileとGitHub Actionsのビルド設定 - メドピア開発者ブログ
CTO室SREの@sinsokuです。 Dockerイメージのビルドを高速化するため、試行錯誤して分かった知見などをまとめて紹介します。 AWSのインフラ構成 assetsもECSから配信し、CloudFrontで /assets と /packs をキャッシュする構成になっています。 Rails on ECS デプロイ時にassetsが404になる問題 以前の記事に詳細が書かれているため、ここでは問題の紹介だけしておきます。 Rails等のassetsファイルをハッシュ付きで生成し配信するWebアプリケーションの場合、ローリングアップデートを行うと、アップデート時に404エラーが確立で発生してしまいます。 引用: メドピアのECSデプロイ方法の変遷 Dockerfile 実際のDockerfileには業務上のコード、歴史的な残骸などが含まれていたので、綺麗なDockerfileを用意しま
AWSでバッチ処理を実装する際の選択肢とサービス比較
処理が複雑でジョブの依存関係を定義したい場合は、AWS Batch 単体で制御するか、より複雑な場合は Step Functions を用いて Lambda、ECS（Fargate）、AWS Batch（Fargate） を組み合わせる。 AWSにおけるバッチ処理の選択肢 ざっくりとした選択肢は下記。 Lambda ECS（Fargate） AWS Batch（Fargate） これらのサービスに実際は SQS や Step Functions を組み合わせることもあるので選択肢はさらに広がる。 ちなみに、SQS + Fargate（常時起動でポーリング） という構成や、SQS + Lambda + Fargate（都度実行） という構成は、AWS Batch が Fargate に対応した現在は特にメリットがないので取り扱わない。 2021/5/2 追記 「常時リクエストがくるユースケー
AWS構成図おすすめツール - Qiita
AWSの構成図を作成する際に便利なツールを紹介します。 vscodeの拡張プラグイン「Draw.io Integration」です。 インストール方法 vscodeの左サイドにあるExtensionsをクリックし、検索窓にdrawと入力するとDraw.io Integrationが表示される。そして、Installボタンをクリックするとインストールされる。 作画ツールの表示 インストール後に新規ファイル作成ボタンを押し、 拡張子を.drawioにすると自動的にvscode上でdrawioの作画ツールが表示される。 これを使って簡単なAWSの構成図を描いていきます。 VPCを作成して、その中にパブリックサブネット、EC2インスタンス、インターネットゲートウェイを作成する。 使い方 AWSアイコンの追加 下部の+More Shapesを押すと、アイコンのセットが表示される。 ここからAWS 1
Amazon Monitronがすごいので紹介してみる - Qiita
またお得なAmazon Monitronスターターキットもご用意されています。 （取り付けキット、5 個のセンサー、ゲートウェイのセット） 運用費用 Amazon Monitronはセンサー1つあたり年間50USDのランニングコストがかかります。 費用例 ■要件 5つのモーターを監視する必要がある。 上記を実現するためにAmazon Monitronスターターキットを購入し、 モーターごとに1つのセンサーを取り付け3年間使用した。 ■試算結果 スターターキット購入費用（715USD）＋ センサー年間利用費用×5（250USD）×3年分 ＝ 1465USD（3年間利用費用） 注意事項 ■ Amazon Monitron 利用可能な地域について 米国、英国、およびEUのみで利用可能です。（2021/04/16時点） ■必要なモバイル端末について Android8.0以降のスマートフォンが必要で
AWS、DynamoDBをSQLで操作可能に。SQL互換のクエリ言語「PartiQL」対応を発表
AWSはNoSQLデータベースサービスのDynamoDBが、SQLで操作可能になるSQL互換のクエリ言語「PartiQL」に対応したことを発表しました。 You now can use PartiQL (a SQL-compatible query language) to query, insert, update & delete table data in DynamoDB. PartiQL makes it easier for you to interact with DynamoDB & run queries in the AWS Management Console. https://t.co/qlRwzYZCPC pic.twitter.com/pVaX5xlEDu — DynamoDB (@dynamodb) November 23, 2020 DynamoDBはキーバ
AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
基礎から応用までじっくり学ぶECS Fargateを利用したコンテナ環境構築 #Fargate | DevelopersIO
こんにちはコカコーラ大好き、カジです。 7/3に行われたDevelopers.IO 2020 Connect で、「基礎から応用までじっくり学ぶECS Fargateを利用したコンテナ環境構築」というタイトルで、お話しさせていただきました。 ライブに来ていただいたみなさま、ありがとうございました！ お客様や自社の開発部門から、急に「次のシステムはコンテナ使いたい」と言われ、コンテナ実行環境を構築しなければならない状況に直面し、慣れない部分が多いと思います。 AWSにはコンテナ向けのサービスは複数あり、少人数でも運用しやすいのがECS Fargateです。そんなECS Fargateを中心に、実用的なコンテナ実行環境をどのように構築すれば良いのかについて解説しました。 目次 なぜコンテナ? なぜECS Fargate? AWSコンテナ関連サービス コントロールプレーンのざっくり比較 データプ
インフラにかかるコストを正しく「説明」するための取り組み - クックパッド開発者ブログ
技術部 SRE グループの mozamimy です。 クックパッドでは、 SRE が中心となって、サービスを動かす基盤の大部分である AWS のコスト最適化を組織的に取り組んでいます。 昨年夏に公開した記事である、インフラのコスト最適化の重要性と RI (リザーブドインスタンス) の維持管理におけるクックパッドでの取り組みでは、 なぜインフラのコスト最適化が必要なのか、具体的にどのような考え方に沿って進めてゆけばよいのか。 SRE が一括して管理する AWS のリソースプールそのもののコスト最適化を実践するための具体的な取り組みの一例として、RI のモニタリングや異常時の対応フローによる維持管理。 といった話題にフォーカスしました。 今回は、インフラにかかるコストを正しく「説明」するための取り組みということで、コスト最適化に貢献する社内アプリケーションである Costco (Cost Co
LAMP 構成のシステムが抱えていた問題を Amazon API Gateway + AWS Lambda のサーバレス構成にして解消した話 - WILLGATE TECH BLOG
ウィルゲートのアーキテクト兼技術広報の岡田（@okashoi）です。 今からおよそ 1 年前に取り組んだ、社内システムをリニューアルによってサーバレス化した事例についての紹介と、1 年経過したところのふりかえりや所感を書きたいと思います。 システムリニューアルの背景 利用量の増加に対してスケールしにくい サーバリソースの利用効率が悪い エラーが発生した場合の原因究明が難しい リニューアルプロジェクト発足 目的は「スケーラビリティ向上」 「コスト削減」 「信頼性向上」 メンバー3 名でおよそ半年にわたるプロジェクト 目的へのアプローチ Amazon API Gateway + AWS Lambda によるサーバレスアーキテクチャの採用 Amazon Elasticsearch Service を用いたログの可視化と運用を考えたログ設計 プロジェクトでの取り組み 機能の洗い出し Go 言語 +
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ECS×Fargateで実現する運用コストほぼ0なコンテナ運用の仕組み/ ecs fargate low cost operation
メドピア AWS勉強会 ECS編 / MedPeer AWS Seminar ECS
