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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
概要 タイトル通りですが、AWSでサーバーレスなメール送信システムを、AWS CDKを使って構築してみました。 サーバーレスなので、スケールする良い感じの構成になります。 荒いところもありますが結構便利なのでよかったらぜひご参考に、またはそのまま使ってくださいという感じで読んでいただけたら光栄です。 Amazon SESを使用してメールを送信していますが、(少し変えれば)SES以外でも送信できるかと思います。 目次 目次 概要 目次 まとめ(AWS Dev Day 2022 Japan) 要件 前提 アーキテクチャ 構成図 使用AWSサービス コード アーキテクチャ解説と補足 AWS CDK aws_lambda_nodejs パラメータ用コンフィグファイル バリデーション Amazon SES SQS 標準キュー 可視性タイムアウト ロングポーリング 部分バッチ応答 S3 DynamoD
通常のリアクションと川柳によるリアクションを比較すると、川柳によるリアクションの完了には通常のリアクションの約3倍~10倍程度の時間が必要になります。 +:絵文字コード: を活用してもかなりのタイプ数になるので、こういった反応が出てくるのはもっともです。 Tip : 一番最後に受け取ったメッセージにリアクションするには、メッセージボックスで +:絵文字コード: と入力して送信します Slack の使い方 Slack職人たちが暇か?と言われないように、またSlack職人たちの業務負荷軽減のために、効率よく川柳を詠むためのスラッシュコマンドを作ることを心に誓いました。 構成 今回作成する環境です。 各AWSリソースはざっくり以下のように利用します スラッシュコマンドインストール時 ユーザーのブラウザがAPI Gatewayのエンドポイントにアクセス API GatewayからLambdaを起動
昨年は内部的なことを多くやっていたり、10年ぶりに格ゲー復帰したりで、なんとなくご無沙汰になります。が、元同僚エンジニアに名指しされたり、 パルが年末にアドベで連続更新してるのをみて、俺も頑張らなきゃなと思い直した次第でありやす。 久々すぎてなんか文章のノリがノらないので、最近調べ直した AWS の Auto Scaling 周りについて、今はこんだけ抑えておけばえぇんちゃうくらいの感じで、まとまり悪いかもですがまとめてみたいと思います。 目次 色々な「Auto Scaling」を理解する EC2 Auto Scaling Application Auto Scaling AWS Auto Scaling APIで理解する関係性 AWS Auto Scaling は EC2 Auto Scaling の代わりになるのか EC2 Auto Scaling を構築する 構成 LaunchTem
AWSにおける形式手法の記事(https://lamport.azurewebsites.net/tla/formal-methods-amazon.pdf)を読んだ。特に重要だと思われる示唆を3つあげると以下の通り。 産業界では長年形式手法は多大な工数をかけて比較的容易なコードの断片を検証するというイメージがあったが、これはまったくの誤り。現実の問題に適用可能である アマゾンでは10の現実のシステムに適用して、すべてで効果が得られた。難解なバグの発見したり、正当性を犠牲にすることなく確信を持って最適化を施せた 7つのチームでTLA+を使用。エンジニアは2−3週間で学習することができる 以下は、読んでいる途中で書きだした要点。 AWSでは2011年以降形式仕様とモデル検査を使用している 複雑な分散システムを検証するにあたって、従来の手法 ― 設計レビュー、コードレビュー、静的解析、ストレス
Amazon DynamoDBは、RDSのようなインスタンスサイズによる課金モデルではなく、ストレージのデータ使用量とスループットを基にした課金モデルになっている。 インスタンスサイズによる課金モデルでないデータストア系サービスとして、他にはS3、Kinesisなどがある。 これらは、AWSの中でも、フルマネージドサービスと呼ばれる位置づけとなるサービスだ。 フルマネージドサービスは、ElastiCacheのようなそうでないものと比較し、AWSに最適化されていて、サービスとしてよくできていると感じている。 Mackerelの時系列データベースのスタックの一つとして、DynamoDBを採用している。 時系列データベースの開発は、コストとの戦いだったために、それなりにコスト知見が蓄積してきた。(時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログ) (※ 以下は、2018
はじめに 最近サーバレスアーキテクチャに興味を持っています。以下2エントリーはGoogle Apps ScriptでJava Scriptを使った時の記事ですが、今回はAWS上のLambdaを使って、サーバーレスでPythonコードを実行させることをやっていきたいと思います。記事の内容は、Pythonほぼ初めまして&&AWSほぼ初めましての人が、LambdaとDynamoDBでいろいろできるようになるまでの記録を書いていきます。 また最初AWS分かんなさすぎて最初は絶望していたし、Lambdaはエラー出まくって初見殺しだし、Python興味はあるけど使ったこと少なめと、かなり初心者目線で記事を書いていきたいと思ってます。写真多め、初心者がわかる程度の内容を、ひとつずつ書いていく感じですので、PythonistとAWS上級者の方は新しいことはないかと思いますが、どうぞよろしくお願いします。
YCSBでDynamoDBを殴ってみた | DevelopersIO を参考に Amazon DynamoDB に負荷をかけてみた。 セットアップ DynamoDBのセットアップ テーブルを作成する テーブル名: usertable プライマリパーティションキー:firstname(文字列) JDKのインストール $ sudo yum -y install java-1.7.0-openjdk-devel git Mavenの取得 Mavenのダウンロード curl -O http://ftp.tsukuba.wide.ad.jp/software/apache/maven/maven-3/3.5.0/binaries/apache-maven-3.5.0-bin.tar.gz 展開する $ tar xzvf apache-maven-3.5.0-bin.tar.gz 環境変数をセットする
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