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  • Amazon ElastiCache updates minimum TLS version to 1.2

    Today we are updating the minimum supported TLS version to 1.2 on Amazon ElastiCache compatible with open-source Redis version 6 and above, across all regions. This update is designed to help you meet security, compliance, and regulatory requirements. Amazon ElastiCache supports the Transport Layer Security (TLS) encryption protocol, which is used to secure data in-transit over the network. TLS ve

      Amazon ElastiCache updates minimum TLS version to 1.2
    • S3上のオブジェクトを結合するnpmパッケージを公開した話(ESM, CJS対応) | DevelopersIO

      はじめに S3上の細かいオブジェクト(ファイル)を1つのオブジェクトに連結したい要件がありましたが、色々調べると気にかける事が多く、挙動を理解する目的込みでnpmパッケージを作ることにしました。Pythonのs3-concatにInspireされ、Node.js(TS)で同じことを実現したいと思ったのもモチベーションの1つです。 ESModulesとCommonJSに対応しています。 S3にはMultipart upload機能があります。5GBを超えるファイルはCopyObjectで移動が出来ないため、Multipart uploadを使うケースが多いです。boto3のcopyメソッドは、Multipart upload機能を使っているようです。このMultipart upload機能は、ファイルの結合にも利用可能です。 この背景をベースに以下の理由から、npmパッケージ化することにしま

        S3上のオブジェクトを結合するnpmパッケージを公開した話(ESM, CJS対応) | DevelopersIO
      • Making EC2 boot time 8x faster

        It's possible to cut EC2 boot time from 40 seconds to 5 seconds by combining several optimizations like root volume streaming, instance warm pools, and instance resizing. It is possible to increase the speed at which EC2 instances boot! This can be critical for certain types of workloads, where a fresh EC2 instance is needed to process some request or task. At Depot, we accelerate builds, so the E

          Making EC2 boot time 8x faster
        • Amazon Aurora MySQL3におけるバイナリログの最適化 | Amazon Web Services

          Amazon Web Services ブログ Amazon Aurora MySQL3におけるバイナリログの最適化 本記事は、2024年5月17日に公開された Binary logging optimizations in Amazon Aurora MySQL version 3 を翻訳したものです。 MySQLのバイナリログ(binlog)は、MySQLサーバ上のデータベースの変更を”イベント”と呼ばれる論理フォーマットでキャプチャするために使用されます。これらのデータベース変更には、DCL(CREATE USERやGRANTなど)、DDL(CREATE TABLE、ALTER TABLEなど)、DML(INSERT、UPDATE、DELETEなど)が含まれます。そのような変更がMySQLでコミットされると、サーバは 2-phase commit(2PC)を用いてトランザクションのバ

            Amazon Aurora MySQL3におけるバイナリログの最適化 | Amazon Web Services
          • MFA認証が有効な環境でAssume RoleしてTerraform実行する方法をまとめてみた[AWS] | DevelopersIO

            TerraformのAWS Providerは現時点(2024/4時点)で、MFAトークンの対話型認証はサポートされていません。 IAMユーザーでMFA認証が有効になっている環境では、IAMロールを引き受けるAWS CLIの名前付きプロファイルを指定して、Terraformを実行するとエラーになってしまいます。 ~/.aws/config [profile myprofile] output=json region=ap-northeast-1 role_arn=arn:aws:iam::01234567890:role/<IAMロール名> mfa_serial=arn:aws:iam::12345678901:mfa/<IAMユーザ名> $ export AWS_PROFILE="myprofile" $ terraform plan Planning failed. Terraform

              MFA認証が有効な環境でAssume RoleしてTerraform実行する方法をまとめてみた[AWS] | DevelopersIO
            • チーム立ち上げにAWSを活用したらClaudeさんに褒められた話

              2024年5月11日 JAWS-UG DE&IでのLT資料。

                チーム立ち上げにAWSを活用したらClaudeさんに褒められた話
              • Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB | Amazon Web Services

                AWS Compute Blog Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB This post is written by Alan Oberto Jimenez, Senior Cloud Application Architect, and Tobias Drees, Cloud Application Architect. Modern software systems frequently rely on remote calls to other systems across networks. When failures occur, they can cascade across multiple services causing service disru

                  Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB | Amazon Web Services
                • AWS Cost Anomaly Detection reduces anomaly detection latency by up to 30%

                  Starting today, AWS Cost Anomaly Detection will detect cost anomalies up to 30% faster. Customers can now identify and respond to spending changes more quickly. Cost Anomaly Detection leverages advanced machine learning to identify unusual changes in spend, enabling customers to quickly take action to avoid unexpected costs. With this new capability, AWS Cost Anomaly Detection analyzes cost and us

                    AWS Cost Anomaly Detection reduces anomaly detection latency by up to 30%
                  • [アップデート] Amazon S3でいくつかのHTTPエラーコードに対して課金されなくなりました | DevelopersIO

                    外部からS3バケットに対するアクセスエラー時の課金が気になる こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんは外部からS3バケットに対するアクセスエラー時の課金が気になったことはありますか? 私はあります。 Amazon S3ではAPIリクエスト数に応じて課金が発生します。 PUT、COPY、POST、LIST リクエスト (1,000 リクエストあたり) : 0.0047USD GET、SELECT、他のすべてのリクエスト (1,000 リクエストあたり) : 0.00037USD ※ いずれも東京リージョンのS3 Standardの場合 抜粋 : 料金 - Amazon S3 |AWS レスポンスステータスコードによって課金発生の判定は行われません。 その結果、以下記事で紹介しているとおり、外部から大量のアクセスがあり全て403 AccessDeniedであってもリクエスト数

                      [アップデート] Amazon S3でいくつかのHTTPエラーコードに対して課金されなくなりました | DevelopersIO
                    • Amazon EKS が CoreDNS ポッドのオートスケーリングのネイティブサポートを発表

                      本日、AWS は Amazon EKS クラスター向けの CoreDNS 自動スケーリング機能の一般提供を発表しました。この機能により、カスタムソリューションの管理によるオーバーヘッドなしに、絶えず変化するサービスの容量ニーズに合わせて DNS サーバーインスタンスの容量をスケーリングできます。 多くの組織が、スケーラブルでコンテナ化されたアプリケーションを構築するためのコンピューティングインフラストラクチャプラットフォームとして Kubernetes を標準化しています。CoreDNS ポッドのスケーリングは、クエリの負荷を複数のインスタンスに分散して信頼性の高い DNS 解決を実現し、アプリケーションとサービスに高可用性を提供するための鍵となります。今回のリリースにより、スケーリングパラメータを事前設定して各クラスターにクライアントをデプロイする必要なく、容量を監視し、それに応じてスケ

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                      • 既存のAWSリソースをTerraformの管理下に置く方法

                        既存のAWSリソースをTerraformの管理下に置く方法:「AWS」×「Terraform」で学ぶクラウド時代のインフラ管理入門(7) インフラ自動化ツールの一つである「Terraform」について、これから学ぼうという方、使っていきたい方を対象に、Terraformの導入方法や基本的な使い方を紹介していく本連載。今回は、以前から利用しているクラウドリソースをTerraformで管理する方法について。

                          既存のAWSリソースをTerraformの管理下に置く方法
                        • クラスメソッド データアナリティクス通信(AWSデータ分析編) – 2024年5月号 | DevelopersIO

                          Amazon RedshiftはZero-ETL統合のMulti-AZデプロイメント、Amazon Athenaのフェデレーテッドクエリパススルー機能、Amazon QuickSightのAWS PrivateLinkのサポートとIAMアイデンティティセンターのアカウントインスタンスを新たに統合など。 はじめに クラスメソッドの石川です。日々AWSのアナリティクス関連サービスのアップデートとそのブログをご紹介します。 今月は、Amazon RedshiftはZero-ETL統合のMulti-AZデプロイメントで高可用性を実現し、ダウンタイムなしの分析を可能に。Amazon Athenaのフェデレーテッドのクエリパススルー機能で、BigQueryやSnowflakeなどの外部データソースへの直接アクセスが可能になり、データ処理の効率が飛躍的に向上。さらに、Amazon QuickSightは

                            クラスメソッド データアナリティクス通信(AWSデータ分析編) – 2024年5月号 | DevelopersIO
                          • AWS入門ブログリレー2024〜AWS Glue編〜 | DevelopersIO

                            ますます多機能となりAWSにおけるデータ分析を支えてくれているAWS Glueの2024年時点の機能について、入門におすすめのものをご紹介します。 当エントリは弊社AWS事業本部による『AWS 入門ブログリレー 2024』の42日目のエントリです。 このブログリレーの企画は、普段 AWS サービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、 今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 AWS をこれから学ぼう!という方にとっては文字通りの入門記事として、またすでに AWS を活用されている方にとっても AWS サービスの再発見や 2024 年のサービスアップデートのキャッチアップの場となればと考えておりますので、ぜひ最後までお付合い頂ければ幸いです。 では、さっそくいってみましょう。今回のテーマ

                              AWS入門ブログリレー2024〜AWS Glue編〜 | DevelopersIO
                            • SCSK、AWS向けクラウド移行支援パッケージの提供範囲をクラウドネイティブ化まで拡大

                                SCSK、AWS向けクラウド移行支援パッケージの提供範囲をクラウドネイティブ化まで拡大
                              • Amazon Virtual Private Cloud (VPC) flow logs extends support for Amazon Elastic Container Service (ECS)

                                You can now turn on Amazon Virtual Private Cloud (VPC) Flow Logs for your Amazon Elastic Container Service (ECS) workloads running on both Amazon EC2 and AWS Fargate to export detailed telemetry information for all network flows. Amazon ECS helps you deploy and manage your containerized applications easily and efficiently. VPC Flow Logs enable you to capture and log information about your VPC netw

                                  Amazon Virtual Private Cloud (VPC) flow logs extends support for Amazon Elastic Container Service (ECS)
                                • Python アプリのモニタリングを Amazon CloudWatch Application Signals (プレビュー) で実施 | Amazon Web Services

                                  Amazon Web Services ブログ Python アプリのモニタリングを Amazon CloudWatch Application Signals (プレビュー) で実施 AWS は re:Invent 2023 で Amazon CloudWatch Application Signals を発表しました。これは Java アプリケーションの健全性をモニタリングして理解するための新機能です。本日、Application Signals が Python アプリケーション のサポートを開始したことをお知らせします。 Application Signals を有効化することで、コード変更なしで Python アプリケーションに AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) を導入できるようになります。これにより、Python を使って開発されたライブラ

                                    Python アプリのモニタリングを Amazon CloudWatch Application Signals (プレビュー) で実施 | Amazon Web Services
                                  • X-RayはpytestとFlameGraphを組み合わせると便利 - Qiita

                                    この記事を3行で AWS X-Rayをpytestで使うと便利 関数の通過や例外の発生をassertでテストできる X-Rayの可視化にFlameGraphを使えば、各関数の実行時間が分かりやすい この記事を書く理由 AWS X-Rayが便利なので、AWS環境へのデプロイの前でも使える使い方を紹介したい。 完成後の挙動 この記事で作成する単体テストを、Pytestで実行すると、 単体テストが吐き出したX-Rayのデータをもとに、下のようなグラフがローカルのPC上に作成されます。 FlameGraphと呼ばれているグラフです。炎のように下から上に伸びていくことが特徴です。 グラフの縦の方向は関数の呼び出しを表しています。 たとえばこのグラフなら、下から上に読んで、lambda_handler関数がnetwork_process関数を呼び出して、そこからgoogle.co.jpへのリクエストを

                                      X-RayはpytestとFlameGraphを組み合わせると便利 - Qiita
                                    • Cloudflare AI Gatewayを利用して、Amazon Bedrockを使ったAPIの利用状況の可視化、分析、ロギングできるか試してみた | DevelopersIO

                                      Cloudflare AI Gatewayを利用して、Amazon Bedrockを使ったAPIの利用状況の可視化、分析、ロギングできるか試してみた どうも!オペレーション部の西村祐二です。 以前、Hono + Cloudflare Workers + AWS SDK for JavaScript v3 + Amazon Bedrockの構成でAIモデルの動作確認用のAPIを作りました。 Hono + Cloudflare Workers + AWS SDK for JavaScript v3の構成でAmazon Bedrockが利用できるか試してみた | DevelopersIO 今回このAPIに対して、AIアプリケーションの利用状況を可視化、分析、キャッシュ、生成された回答のロギングなどの環境を提供するCloudflare AI Gatewayを試してみたいと思います。 Cloudfl

                                        Cloudflare AI Gatewayを利用して、Amazon Bedrockを使ったAPIの利用状況の可視化、分析、ロギングできるか試してみた | DevelopersIO
                                      • Hono + Cloudflare Workers + AWS SDK for JavaScript v3の構成でAmazon Bedrockが利用できるか試してみた | DevelopersIO

                                        Hono + Cloudflare Workers + AWS SDK for JavaScript v3の構成でAmazon Bedrockが利用できるか試してみた どうも!オペレーション部の西村祐二です。 APIを作るときにHono + Cloudflare Workersの構成は開発体験もよく、この構成で検証をおこなっております。 AWSの環境もよく利用しており、AWSのサービスと連携するためにはSDKの利用がほぼ必須になってます。 最近、AIのサービスも利用する機会もあるので、Hono + Cloudflare Workers + AWS SDK for JavaScript v3の構成でAmazon Bedrockが利用できるか試してみました。 その手順などを備忘録のためにまとめておきたいと思います。 環境 Hono: 4.3.4 AWS SDK for JavaScript v

                                          Hono + Cloudflare Workers + AWS SDK for JavaScript v3の構成でAmazon Bedrockが利用できるか試してみた | DevelopersIO
                                        • 【AWS SageMaker】SageMaker Ground Truthで手持ちの画像をラベリングしてみた - Qiita

                                          背景 AWS SageMakerについて勉強していたところ、SageMaker Ground Truthは画像にラベリングを行うものとあったので、実際に触ってみました。 試した事(概要) 漫画家の矢吹健太郎先生の作品である「ToLoveる-ダークネス-」のヒロインキャラクター画像に対して、キャラクター名をラベリングしてみました。 例えば、 これは「ヤミ」のラベルを付けて、 これは「モモ」のラベルを付けてみる形です。 試した事(詳細) 1. S3にラベリングを行いたい画像をアップロード 今回は12枚の画像(pngファイル)をアップロードしました。 2. SageMaker Ground Truthにて、ラベリングジョブを作成 どこに保存されている画像に、どのようなラベリングを行うのか、作業者は誰か、等の設定をしたジョブを作成します。 まずは、マネジメントコンソールのSageMaker画面の左

                                            【AWS SageMaker】SageMaker Ground Truthで手持ちの画像をラベリングしてみた - Qiita
                                          • Introducing Amazon EC2 C7i-flex instances

                                            AWS announces the general availability of Amazon EC2 C7i-flex instances that deliver up to 19% better price performance compared to C6i instances. C7i-flex instances expand the EC2 Flex instances portfolio to provide the easiest way for you to get price performance benefits for a majority of compute intensive workloads. The new instances are powered by the 4th generation Intel Xeon Scalable custom

                                              Introducing Amazon EC2 C7i-flex instances
                                            • How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps | Amazon Web Services

                                              AWS Machine Learning Blog How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps This post is co-written with HyeKyung Yang, Jieun Lim, and SeungBum Shim from LotteON. LotteON aims to be a platform that not only sells products, but also provides a personalized recommendation experience tailored to your preferred lifestyle. LotteON operates various specialty stores,

                                                How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps | Amazon Web Services
                                              • クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) – 2024年6月号 | DevelopersIO

                                                2024年5月分のAWSおよびGoogle Cloudの機械学習関連サービスのアップデート情報をお届けします。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの鈴木です。 クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) の2024年6月号です。2024年5月分のアップデート情報をお届けできればと思います。 はじめに AWSでは、Amazon Personalizeで新たなレシピUser-Personalization-v2とPersonalized-Ranking-v2が使えるようになった点が個人的に大きなアップデートでした。モデルのアーキテクチャが新しくなり、精度の向上や推論速度のアップがされました。 以下のブログでも詳細に取り上げています。 Google Cloudでは、Vertex AI SearchでチェックグラウンディングAPIが一般提供開始されました

                                                  クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) – 2024年6月号 | DevelopersIO