Amazon歴13年で使用した金額を出力してみました - 力こそパワー
人生の半分をAmazonに依存して生きてきました。 私がAmazonのアカウントを作成したのが2003年ということで現在13年目(2016年2月時点)となっています。 そして私の年齢は25才、つまりこれまでの人生の半分をAmazonと共に生きてきたのです。 いったいこれまでにいくら使ってきたのだろうか そんなことに興味を持ってしまったのが今回の記事のきっかけです。 Amazonを使うことになったきっかけ 利用分野拡大、注文頻度上昇 Amazonプライムへの加入 集計方法 集計結果 もっと詳細な記録を見たい人へ 2017年の使用金額がとんでもないことに… Amazonを使うことになったきっかけ 最初のきっかけは当時ハマっていた機動戦士ガンダムSEED関係の商品を購入するためでした。 カレンダーや小説版、あとはDVD等ですね。 当時中学生だった私にDVDを定価で購入するのは難しく、そんな中20
【レビュー】もう英語って絶対必要なんだから、1日25円出して「Amazon English」で勉強しときなよ！ - Brian'z Imagination
最近Amazonの勢いが止まらない。Amazonプライムビデオでしか見れない「仮面ライダーアマゾンズ」が面白すぎるし(まもなく最終話？)、Amazonプライムミュージックで音楽聞き放題だし、社会人学生でもAmazon Student会員になれるし、今日で言えば4,980円の格安最新Kindleを発表したり何と買取サービスまで始めたのだ。驚き！ Amazonといえばぼくのなかでは「最短即日で届くなんでも屋さん(小売的な意味で)」な感じで、店に行かなくても比較的安く手に入れることができるので、ショッピングに行くことが少なくなった。AmazonプライムビデオやプライムミュージックのおかげでTSUT◯YAに行く機会も減ったし、これからはブッ◯オフに行く機会も減るだろう。そして今回紹介する「Amazon English」は、まだローンチしたばかりであまり知られていないが、あなたが英字新聞を読んだり英
Amazonがオープンソースで公開したディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」を使ってみる - Qiita
DSSTNEとは？ DSSTNEは、Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字を並べたもので、読み方は“Destiny”と読むらしい。 なぜ今アマゾンがDeep Learning(DL)のオープンソースを発表したのか？ DSSTNEは、既存のDeepLearningのオープンソースよりも、データがSparse(疎)なときに高いパフォーマンスを示すため、Amazonのように大量の商品データ、ユーザーデータを持ち、その二つのオブジェクトが購買、評価などの行動をした行動データを持つような疎行列データを持つ場合に強いDeapLearningのオープンソースと言える。 スパース(疎)行列データとは？ 疎行列（そぎょうれつ、英: sparse matrix）とは、成分のほとんどが零である行列のことをいう。 スパース行列とも言う。 有限差分法、有限体積法
Amazonプライムビデオで観られるオススメ映画10選【＋おすすめ度別リスト】 - 僕は猫だった
＊2017年 10月 公開作品の変更にあわせて内容を更新 <Googleニューストピックに当記事が記載されました> Amazonプライム会員の特典の1つプライムビデオ。 配送サービスのおまけとは思えないほど豊富なラインナップですが、それ故に面白い映画が埋もれがちなのではないでしょうか。 今回はプライムビデオで観られる名作映画を15作品紹介します。 おおよそビデオ10本で年会費分の元が取れちゃいますよ！ （プライム加入して映画だけ観るような使い方をする方はまず居ないと思いますが） 【2017年から月額プランが登場、より手軽にプライムが楽しめるようになりました】 プライム会員の１ヶ月無料お試し登録はコチラ →Amazonプライム 1ヶ月無料体験詳細 学生なら6ヶ月の無料お試し登録で2000円分のポイントまでもらえるAmazonStudentがおすすめです →AmazonStudent 6ヶ月無
Kindleの最新セール情報を知るためのオフィシャルな方法
Kindleの最新セール情報を知るためのオフィシャルな方法 2016-01-18-3 [Release][Kndlsl][Kindle][WebAPI][Programming] 期間限定でときどき行われているKindle書籍セール（キャンペーン）。 どこかに網羅的な情報はないのかなと思ったんだけど、調べてみたらアマゾンのAPIから得られることが判明。 ということで、こういうのを作りました。一時間に一回更新されます。関係ないものや終わったセールも混じってますが、最新のセール情報は確実に入っています。どうぞご利用ください。 Kindleのセールのリスト https://yapi.ta2o.net/kndlsl/ 追記: 開始前のセール情報も得ることができます。セールではページだけ先に作られるようで、アクセスはできますがページの中身が空になります。セール開始時にはちゃんとそろいます。 以下、技
(レポート) BDT302: Amazon Machine Learningを使ったリアルワールドスマートアプリケーション #reinvent | DevelopersIO
概要 Amazon MLの利用例として、Twitter上で@awscloudにmentionが届いた際にAWSのカスタマーサービス担当者が対応する必要があるかどうかを判断するアプリケーションを作ってみるという内容でした。 利用しているAWSのサービス 利用しているAWSのサービスは以下の通りです。ソースコードもGitHub上に公開されており、実際に試すことが出来そうです。なにより、GitHub上にサンプルの教師データも用意されているので、Amazon Mechanical Turk！を使った教師データの作成についてはスキップ可能となっています（Mechanical Turkを触ったことがないので安心しました）。 モデルの作成 カスタマーサービスがアクションを起こすかどうかを判定するモデルを作ります。そのため、Amazon MLで利用するモデルは二項分類（Yes/No）になります。判定に利用
AmazonUSで日本に発送できない商品も日本語で簡単に買えるXボーダーがすごい便利！
以前に海外のAmazonを有効活用して安く買い物をしよう！という記事でも紹介したのですが、海外のAmazonには日本では未発売の商品があったり、同じ商品でも日本よりも安く販売されていることが多々あります。もちろん言語の壁や発送に時間がかかるなどのデメリットもありますが、日本未発売の商品を購入できるのはとても魅力的なことです。しかし、海外Amazonでは全ての商品を日本に発送してくれるわけではありません。 そこで今回紹介するのは米アマゾン(AmazonUS)から日本語で簡単に購入ができるXボーダー(クロスボーダー)です。このXボーダーは輸入代行サービスを扱うサイトで、通常は日本には発送してくれないAmazonUSの商品もこのXボーダーを使えば日本語で簡単に購入できます。 日本に発送していない商品も購入可能 米Amazonでは日本に発送できない商品が多数存在しています。すでに米Amazonを使
はじめてのsystemdサービス管理ガイド | DevelopersIO
はじめに MarketplaceでCentOS 7 AMIがリリースされましたね！(ex. Amazon EC2 CentOS 7 AMIファーストインプレッション) ということで、これはもう本格的にsystemdを学ばないとあかん、という危機感に駆られた次第です。systemdは"system and service manager"なので、電源やロケールなどのシステム部分の管理も可能ですが、差し当たってEC2で使う上で最低限押さえとかなければいかないのはサービス管理になるでしょう。そこでsystemdを操作するためのコマンドであるsystemctlを使って、サービスを管理する方法についてまとめました。 systemdサービス管理 systemdでは、これまでサービス起動スクリプトで定義されていたものがUnitという形で定義されますので、サービスの管理=Unitの管理となります。 有効化
ZooKeeperによる分散システム管理
ZooKeeperによる分散システム管理 Flavio Junqueira, Benjamin Reed ISBN4873116937 オライリージャパン ApacheのHadoopプロジェクトから派生したZooKeeperを紹介した本。 頑健な分散協調を容易にしてくれるZooKeeperだが、実際にはかなり落とし穴が ボコボコある。落とし穴の避け方を教えてくれるのがこの本。 Zab プロトコルも詳述されていて、とても参考になる。 HadoopのYARNやHiveなど、ZooKeeperを利用したシステムは今後増加すると思われる。 適切にZooKeeperを設定するには、それなりの理解が必要なのでこの本を読みましょう。 開発者が書いている本なので内容は信頼できる。 でも（世間的にはZooKeeperの元ネタだと言われる）GoogleのChubbyに全く言及が 無いっていうのはどうなんだろう
シェルスクリプトによる AWS の操作 - Qiita
シェルスクリプトで AWS の ELB 関係の処理を実行します。 aws コマンドを利用しているので role の設定などにより aws が正しく動作する必要があります。 add2as EC2 インスタンスを生成して AutoScaling Group に追加します。 処理内容 内部では AutoScaling Policy を取得して実行しているだけです。 AutoScaling されているので AutoScaling Policy に従って自動的に terminate します。 制限 スクリプト中では AutoScaling Group と AutoScaling Policy を自動取得しているので以下に示す制限があります。 AutoScaling Group は1個のみ定義されている事 AutoScaling Policy は 1以上の増分指定されているものを利用 スクリプト中に
Amazon EC2(Linux)のネットワーク設定でハマったときに見るメモ | DevelopersIO
ども、大瀧です。 LinuxのEC2インスタンスでちょっと変わったネットワーク設定をしようとすると、思う通りに動かなかったり設定が見えなかったりと、オンプレミスとは雰囲気の異なる振る舞いをすることがあります(本質的にはオンプレミスとなんら変わらないのですが)。自身で経験したケースをメモ書きとして残しておきます。 想定するLinux OS : Amazon Linux, CentOS 6.x, RHEL 6.xなどRed Hat系ディストリビューション /etc/resolv.confを変更したのになぜか元に戻ってしまう DHCPクライアントによるものです。DHCPクライアントは定期的にIPアドレス更新の問い合わせをDHCPサーバーに行いますが、そのときに付随するDNSの情報を元にデフォルトで/etc/resolv.confファイルを上書きします。これを無効にするためにNICの設定ファイル/
Bees with machine gunsを使って負荷テスト - プログラマでありたい
静的サイトの運用であれば、現状ではS3 Web Hosting機能が最適と考えています。OSやミドルウェアのアップデートも不要で、かつ仮想サーバを起動するより圧倒的に安価です。一方で、ほぼ無敵のS3といえども、一定時間で過剰なアクセスがあった場合はスロットリング（throttling）といって、規制されてアクセス制限が掛かる可能性があります。しかし、その閾値がどれくらいなのか、謎です。（全体のリソース状況によるので、一定ではないとのこと） ちょっと試してみたかったので、負荷テストをおこなってみました。S3に対する負荷テストの場合、そんじょそこらの負荷では太刀打ち出来ません。そこで、複数のサーバから負荷を掛けてみることにしてみました。と言っても、複数のサーバをコントロールするのは面倒臭いので、Bees with machine gunsを使ってみました。 Bees with machine
第4回 ビッグデータを迅速に処理するAmazon Elastic MapReduce
今回はAmazon Elastic MapReduce（EMR）について解説します。Amazon EMRは、Amazonクラウド内でHadoopフレームワークを利用可能にする機能です。Hadoopフレームワークとは、分散処理を実現するミドルウエアの一つで、例えば大量のログやトランザクションデータの集計などのバッチ処理を、複数のサーバーで並列処理するアプリケーションを開発できます。 Amazon EMRの用途は、ログ分析、ウェブインデックス作成、データウエアハウス、機械学習、財務分析、科学シミュレーション、バイオインフォマティクスなど多岐にわたります。2009年にサービスを開始して以来、550万以上の Amazon EMR クラスターが利用者によって起動されています。 例えば、何万人分ものゲノム情報の収集や解析、医療情報のグローバル共有など、医療や科学の発展を目的とした国際プロジェクトで、A
Amazon EC2インスタンスガチャをやってみました - 元RX-7乗りの適当な日々
歴史のあるクラウドサービスは、どこもそうなってしまう傾向があるとは思いますが、ホストサーバでの実CPUのアーキテクチャ・世代の違いで、サーバインスタンスのCPUパフォーマンスに微妙な差がついてしまいます。 2006年よりサービス提供しているAmazon EC2でもその傾向があることは割と知られていて、同じ性能だと思って並べて使っていたサーバインスタンスが、同じ処理量にもかかわらず使っているCPUリソースに差がついている、なんてことが起こります。 con_mameさんも、以下のエントリで書かれていますね。 EC2で同じECUだけどCPUは違う - まめ畑 昔は、us-eastでm1.smallのインスタンスをよく使ったもので、その頃はいつもAMDのOpteronプロセッサでしたが、最近では、ほとんどIntel Xeonですし。 ということで、現時点(2013/10)で、EC2インスタンスで使
チュートリアル: Amazon S3 での静的ウェブサイトの設定 - Amazon Simple Storage Service
Amazon S3 では、Amazon S3 内のすべてのバケットの基本レベルの暗号化として、Amazon S3 が管理するキー (SSE-S3) によるサーバー側の暗号化が適用されるようになりました。2023 年 1 月 5 日以降、Amazon S3 にアップロードされるすべての新しいオブジェクトは、追加費用なしで、パフォーマンスに影響を与えずに自動的に暗号化されます。S3 バケットのデフォルト暗号化設定と新しいオブジェクトのアップロードのための自動暗号化ステータスは、AWS CloudTrail ログ、S3 インベントリ、S3 ストレージレンズ、Amazon S3 コンソール、および AWS Command Line Interface と AWS SDK の追加の Amazon S3 API レスポンスヘッダーとして利用できるようになりました。詳細については、「デフォルト暗号化に関
ストレージ転送と使用量のリクエスタ支払いバケットの使用 - Amazon Simple Storage Service
一般に、Amazon S3 のバケットのストレージおよびデータ転送にかかるコストはすべて、そのバケット所有者が負担します。ただし、バケットをリクエスタ支払いバケットに設定することはできます。リクエスタ支払いバケットの場合、リクエストおよびバケットからのデータのダウンロードにかかるコストは、所有者でなくリクエストを実行したリクエスタが支払います。データの保管にかかるコストは常にバケット所有者が支払います。 通常は、データを共有したいが、他者がデータにアクセスする際に発生する費用を負担したくない場合に、リクエスタ支払いバケットをバケットに設定します。例えば、郵便番号リスト、参照データ、地理空間情報、ウェブクロールデータといった、大規模なデータセットを利用できるようにする際にリクエスタ支払いバケットを設定することができます。 リクエスタ支払いバケットに関するリクエストはすべて認証する必要がありま
Data.Cloud.AmazonAPI.TAmazonStorageService.GetBucketNotificationXML - RAD Studio API Documentation
function GetBucketNotificationXML(const BucketName: string; ResponseInfo: TCloudResponseInfo = nil; const BucketRegion: TAmazonRegion = amzrNotSpecified): string; System::UnicodeString __fastcall GetBucketNotificationXML(const System::UnicodeString BucketName, Data::Cloud::Cloudapi::TCloudResponseInfo* ResponseInfo = (Data::Cloud::Cloudapi::TCloudResponseInfo*)(0x0), const System::UnicodeString Bu
Amazon VPC環境にメンテナンス用の踏み台サーバを構築する | DevelopersIO
よく訓練されたアップル信者、都元です。前回は「Amazon VPCを使ったミニマム構成のサーバ環境を構築する」と題して、Amazon VPCに小さなサーバ環境を構築しました。この環境は、アプリケーションサーバ（Webサーバ）がユーザからのHTTPを受け付けつつ、管理者によるメンテナンスのためのSSHの受け付けも兼ねている状態です。セキュリティの観点からは、あまり好ましい状態とは言えませんね。 そこで今回は、メンテナンスのための踏み台(bastion)サーバを構築し、よりセキュアな構成にしてみましょう。環境の構成図は右の通りです。まず、アプリケーションサーバはHTTPのみを受け付けるようにSecurity Groupを調整します。また、public subnetの中にもう一つサーバを起動し、踏み台として使います。こちらはSSHのみを受け付けるように調整します。踏み台サーバは常時起動しておく必
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