Amazon Web Services ブログ

AWS Japan Staff

Author: AWS Japan Staff

Amazon RDS Online Seminar 第1回 「Amazon Aurora と RDS Proxy」 資料・動画及び QA 公開

先日(2020/9/10)開催しました 第1回  Amazon RDS Online Seminar「Amazon Aurora と RDS Proxy」
の資料・動画を公開しました。当日、参加者の皆様には数多くの QA を頂きありがとうございました。
頂いた QA の一部についても共有しております。

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS IoT Events 資料及び QA 公開

先日 (2020/09/16) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS IoT Events」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20200916 AWS Black Belt Online Seminar AWS IoT Events from Amazon Web Services Japan AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q. コードレスは良いのですが、複雑な条件を指定していた場合、網羅的なテストケースを書くのがプログラムで UT テストを書くより大変そうだと思うのですが、いかがでしょうか? A. 探知器モデルの各条件に対しての個別のテストコードを書くのは難しいですが、CLI にはデータの投入と取得が用意されていますので、テストしたいデータを投入して、探知器から結果を取得することで、期待した状態になっているかのテストを行うことは可能と思います。 – aws iotevents-data batch-put-message メッセージの送信 – aws iotevents-data describe-detector 探知器の現在の状態を取得 — 今後の AWS Webinar | イベントスケジュール 直近で以下を予定しています。各詳細およびお申し込み先は下記URLからご確認いただけます。皆様のご参加をお待ちしております。 — AWS Summit […]

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Weekly AWS

週刊AWS – 2020/9/14週

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 今週も週刊AWSをお届けします。今週は月曜・火曜が休日だったので、水曜日のお届けです。 最近はようやく少し涼しくなってきましたね。まだ残暑が厳しい9/8に始まったAWS Summit Onlineも残すところあと一週間になりました。この期間限定でしか公開できない動画等もありますので、ぜひ今の機会にオンラインでAWSの学習を進めていただければと思っています。筆者は「AAB-03:Architecting and Building〜ログデータ用のデータレイク&分析環境をクイックに構築するには?」と「HOL-02:Amazon QuickSight BASICハンズオン ~QuickSightの基本操作を 50 分で学ぶ~」を担当しました。ご興味あればぜひご覧ください。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。

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サーバーレス LAMP スタック – Part 3: Webサーバーの置き換え

本投稿は AWS サーバーレス アプリケーションのシニアデベロッパーアドボケートである Benjamin Smith による寄稿です。 本シリーズの他のパートは以下のリンクからアクセスできます。また、関連するサンプルコードはこちらの GitHub リポジトリにあります。 パート1:サーバーレス LAMP スタックの紹介 パート2:リレーショナルデータベース パート4:サーバーレス Laravel アプリの構築 パート5:CDK コンストラクトライブラリ パート6:MVC からサーバーレスマイクロサービスへ この投稿では、Web サーバーを使用せずにサーバーレス PHP アプリケーションを構築する方法を学びます。 この投稿の後半で、bref および Serverless Visually Explained の作成者である Matthieu Napoli が FastCGI Process Manager の実装を Lambda 関数内で使うことでそれを可能にする方法を説明しています。Bref は、PHP 用のオープンソースのランタイム Lambda レイヤーです。 また、プライベート Amazon S3 バケットから静的アセットを安全に提供およびキャッシュするように Amazon CloudFront を構成する方法を示します。動的リクエストは、その後 Amazon API Gateway にルーティングされ、単一の […]

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SAMLセッションタグを使用してフェデレーションユーザーのSession Managerアクセスを構成する

このブログ投稿では、フェデレーションユーザーに対して、AWS Systems Manager Session Managerへのアクセス権限を属性ベースのアクセスコントロール(ABAC=Attribute Based Access Control)にて設定する方法を示します。SAMLセッションタグを使用することで、外部IDシステムで定義された属性をAWS内のABACの判定の一部として使用できます。たとえば、AWS Identity and Access Management(IAM)ユーザーが所属する部門に基づいて、特定のマネージドインスタンスへのアクセスを許可することができます。フェデレーションユーザーが使用できる属性の詳細については、「新しい ID フェデレーション – AWS でアクセスコントロールに従業員属性を使用する」を参照してください。

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Code シリーズ入門ハンズオンを公開しました!- Monthly AWS Hands-on for Beginners 2020年8月号

こんにちは、テクニカルソリューションアーキテクトの金澤 (@ketancho) です。少しずつ暑さも和らいできましたが、みなさまいかがお過ごしでしょうか?私は春先に始めたランニングを梅雨の長雨と夏の暑さを言い訳に中断していたのですが、やらない理由がなくなってしまったのでしぶしぶ再開しようかなと思っているところです。 さて、AWS Hands-on for Beginners シリーズの新コンテンツとして Code サービスハンズオン を追加しました。具体的には、 AWS CodeCommit AWS CodeBuild AWS CodeDeploy AWS CodePipeline の4つのサービスを主に使っていただくハンズオンとなります。これまで Code サービスを使ったことがない方のはじめの一歩にオススメのハンズオンとなっております。 また、今回も記事の後半で、私が独断と偏見で考えた AWS Hands-on for Beginners を使った AWS 学習プランについて紹介したいと思います。前回の記事 では2日間プランの紹介をしましたが、更に2日分追加し、4日間プランとして紹介いたします。ちょうど明日から4連休!ということで、自主学習のマイルストンとしてご活用いただくこともできるかと思います。ぜひご覧ください。 AWS Hands-on for Beginners シリーズ一覧 前回の記事: システム運用の際にご活用いただける2つのハンズオンを公開しました!- Monthly AWS Hands-on for Beginners 2020年7月号   AWS Hands-on for Beginners とは? AWS Hands-on for Beginners は、動画にそって実際に手を動かしながら […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] AWS CloudFormation 資料及び QA 公開

先日 (2020/08/26) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「AWS CloudFormation」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20200826 AWS Black Belt Online Seminar AWS CloudFormation from Amazon Web Services Japan AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q. AWS CloudFormation テンプレートを作り込む際、実際にスタック作成してトライ&エラーで作り込んでますが、スタック作成せずにテンプレートを検証できる方法はないでしょうか? A. 本 Black Belt の 55 スライド目のとおり、事前にテスト関連ツールにて事前検証可能です。最終的には実環境でのテストが必要ですが、本 Black Belt で紹介した機能を使用して事前に検証することで、実環境でのトライ&エラーを防ぐことができます。 Q. CloudFormation 初心者なのですが、プログラミング経験は豊富なので、これから IaC に携わる場合は、CDK や Pulumi を学習する方がよいでしょうか? A. プログラミング言語に慣れているということであれば、AWS Cloud Development Kit (CDK) から取り組むのも一つの手です。CloudFormation […]

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AWS Copilot によるコンテナアプリケーションの自動デプロイ

本投稿は Nathan Peck による記事を翻訳したものです アプリケーションをアイデアから人々に触ってもらえる実装に落とし込むのは複数のステップを含むプロセスです。設計が固まりコードが書かれると、どうやってそのアプリケーションをデプロイし、ユーザーのもとに届けるかというのが次のチャレンジとなります。その実現方法の1つが Docker コンテナを利用することであり、AWS Copilot のようなコンテナを実行するためのインフラストラクチャを自動的に構築してくれるようなツールです。もしあなたがまだ AWS Copilot のことをよく知らない場合は、以前のブログ記事「AWS Copilot のご紹介」をお読みいただくとその全体概要を掴んでいただけるかもしれません。 Copilot を利用すると copilot svc deploy のような CLI コマンドを実行することでアプリケーションのビルドやデプロイを実行することができますが、例えば複数の開発者が複数のサービスからなる規模のアプリケーションについて長期的な視点で考えた時には理想的な使い方とは言えません。この記事では、Copilot の基礎的な使い方に基づいてアプリケーションリリースの自動化を進める方法を紹介していきます。そこで、まずはコード変更をリポジトリにプッシュする度にコンテナアプリケーションをビルド、プッシュ、デプロイするという基本的なリリースパイプラインを動かすところから始めます。その後、複数のステージやテストを備え、プロダクションへのリリース前にそのアプリケーションが動作することを確認できるようなベストプラクティスをパイプラインを実装していきます。『本番環境で発見されたバグを修正し、それをユーザーに向けてリリースする』という現実世界のシナリオのウォークスルーが本記事のフィナーレです。 本日のアプリケーション あなたは “String Services” というオンライン文字列操作 API 界のトッププロバイダになることを狙っているスタートアップで働いているとしましょう。ある日、あなたの会社は “reverse.” と呼ばれる文字列操作のサービスを提供していくことを決めます。このサービスはどんな文字列もそのインプットとして受け入れ、逆向きの(reversed)文字列をその結果として返します。あなたの仕事はこの新しいサービスをデプロイし、この API を熱望するお客さまに届けることです。まずは Node.js で書かれたコードを見ていきましょう。 var getRawBody = require(“raw-body”); var http = require(“http”); var server = http.createServer(function (req, res) { getRawBody(req) .then(function (buf) { […]

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AWS IoTの最新アップデートとイベント情報 9月版

こんにちは、IoTソリューションアーキテクトの飯塚です。今回はIoTに関するサービスやコンテンツ、セミナーやイベントの最新情報を本記事にまとめ、ご紹介しようと思います。前回ご紹介した7月分がこちらになります。

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金融サービスにおける機械学習のベストプラクティス

本投稿は、金融サービスのお客様が AWS でエンドツーエンドの機械学習ソリューションを構築して運用化する支援をしている Stefan Natu 、Amazon SageMaker のシニア事業開発マネージャーである Kosti Vasilakakis 、アマゾン ウェブ サービス、ワールドワイド金融サービス事業開発の資本市場スペシャリストである Alvin Huang 、アマゾン ウェブ サービスのプリンシパル機械学習アーキテクチャ兼 AI/ML ソリューションアーキテクチャのシニアマネージャー であるDavid Ping の4名による寄稿を翻訳したものです。 先日、AWS は機械学習 (ML) ワークフローを構築している金融機関のためのセキュリティとモデルガバナンスに関する考慮事項の要点をまとめた新しいホワイトペーパー、金融サービスにおける機械学習のベストプラクティスを公開しました。このホワイトペーパーは、セキュリティとコンプライアンスに関する一般的な考慮事項について説明し、エンドツーエンドの例を詳しく説明するハンズオンデモとワークショップの提供を目的としています。このホワイトペーパーでは金融サービスの考慮事項に着目していますが、認証とアクセスの管理、データとモデルのセキュリティ、および ML 運用化 (MLOps) のベストプラクティスに関する情報のほとんどは、ヘルスケアなどのその他の規制対象業界にも当てはまります。 次の図にあるように、一般的な ML ワークフローには複数のステークホルダーが関与します。ワークフローを適切に制御して運用化するには、ビジネスステークホルダー、SysOps 管理者、データエンジニア、ソフトウェアエンジニア、および DevOps エンジニアを含めた複数のチームと連携する必要があります。 このホワイトペーパーでは、各チームのための考慮事項を説明すると共に、Amazon SageMaker と AWS のその他サービスを使用して ML ワークロードを構築、トレーニング、およびデプロイする方法の例と図解も提供します。具体的には、規制された環境でワークロードを実行するお客様からのフィードバックに基づいて、以下のトピックを取り上げています。 セキュアな ML 環境のプロビジョニング – これには以下が含まれます。 コンピューティングとネットワークの分離 – インターネット接続がないお客様のプライベートネットワークに Amazon SageMaker をデプロイする方法。 […]

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