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
2024年5月11日 JAWS-UG DE&IでのLT資料。
社内 GameDay をやってみた - エムスリーテックブログ
こんにちは、エムスリーエンジニアリングGの榎田です。趣味は数学とゲームです。数学はここ半年ほど 微積分の勉強 をしていて、ぼちぼち微分形式の話ができそうです。ゲームは黎の軌跡（日本ファルコム軌跡シリーズ最新作）を遊んでいます。初週ナイトメアでも遊べるバランスなのがよいです。あとフェリちゃんがかわいい。 お仕事では Docpedia という医師向け Q&A サービス を開発するチームでの仕事が半分、チーム SRE としての仕事が半分、という立ち位置です。最近、その Docpedia チームで GameDay というものをやりました。その過程で色々なことが学べたので、今日はその話を書きます。 GameDay とは 出した問題 ぱっと見 裏で何を壊したか 結果 問題設計の意図 ひどく難しくしない できることを制限しない 引き継ぎ 感想や学び 一人でも文殊、三人でもっと文殊 権限があることと実際に
AWS Config Rulesを使用し、組織全体で一定期間利用の無いIAMユーザーにDenyポリシーをアタッチしてみた - サーバーワークスエンジニアブログ
エンタープライズクラウド部の山下(祐)です。 今回は、AWS Config Rules（以下、Configルール）で一定期間利用の無いIAMユーザーを検知し、修復アクションでAWSDenyAllポリシーをアタッチ＆管理者へのメール通知を行ってみたいと思います。 また、CloudFormation StackSets（以下、StackSets）とAWS Config Conformance Packs（以下、適合パック）を使用し、AWS Organizations（以下、Organizations）の組織全体で利用の無いIAMユーザーを管理できるようにしたいと思います。 適合パックとStackSetsの配布イメージ 修復の流れ StackSetsの委任 修復アクション用IAMロール SNSトピック Configルール 修復アクション ビジュアルツール ランブック属性 ① GetUsernam
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
はじめてのre:Inventを振り返る - Qiita
はじめに 先日開催された、re:Invent2023に参加してきました。 各セッションで得られたことなどは順次まとめていきたいと思いますが、サマリ的な形で感想を書いていきたいと思います。 ※re:Invent初心者が”感じたこと”を語るので、技術的な要素はほぼ含まれませんのでご留意ください。 自己紹介 私は、某SIerで主に公共機関向けのクラウド移行を支援しているエンジニアです。昨年、今年AWS Top Engineerに選ばれており、AWSが大好きな人です。主に基盤系をやっているのであまりアプリよりのことは詳しくないです。 現地で参加したもの Keynote ・Monday Night Live ・CEO Keynote ・Data and AI Keynote ・Dr.Warner Keynote 上記のセッションに参加しました。 KeynoteはどうせYoutube公開されるからでな
【AWS】Amazon Security Lakeの概要とアクセス管理の検証 - Qiita
はじめに 2023年5月に一般提供を開始したAmazon Security Lake(以後Security Lakeと記載)についてサービスの概要と特徴であるアクセス管理(データアクセス,クエリアクセス)に焦点をあてて記載します。 今回解説を行わない内容 Security Lake 環境構築の諸設定解説 Security Lake に蓄積したデータの可視化 目次 ・Security Lakeとは ・メリット ・システム構成図とアクセス管理の検証箇所 ・導入ステップ ・アクセス管理動作検証 ・どのような活用が期待されるか ・注意点 Security Lakeとは Security Lakeは、フルマネージド型のセキュリティデータレイクサービスです。 AWS環境・SaaSプロバイダー・オンプレミス・クラウドソースからのセキュリティデータ（ログ・イベントデータ）を、アカウントに保存されている専用
[プレビュー] Bedrock コンソールに近い機能を組織のユーザーへ提供する Amazon Bedrock Studio がプレビューで登場したのでセットアップして使ってみた | DevelopersIO
[プレビュー] Bedrock コンソールに近い機能を組織のユーザーへ提供する Amazon Bedrock Studio がプレビューで登場したのでセットアップして使ってみた いわさです。 今朝のアップデートで Amazon Bedrock Studio というものがプレビューリリースされました。 Amazon Bedrock Studio は、組織ユーザーに Bedrock のプレイグラウンドや、ナレッジベースやエージェントなどのコンポーネントを使って Bedrock アプリケーションのプロトタイプを作成し、評価したり組織内のユーザーへ共有出来るアプリケーションです。 要は、Amazon Bedrock コンソールの一部機能を IAM Identity Center ユーザー向けに、専用の Web アプリケーション（IAM Identity Center アプリケーション）として提供し
![[プレビュー] Bedrock コンソールに近い機能を組織のユーザーへ提供する Amazon Bedrock Studio がプレビューで登場したのでセットアップして使ってみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5fc5d99a3e7a01fd348d908da8951bc0b3ca082b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Famazon-bedrock.png)
RAGを用いた社内情報検索システムを導入した話
はじめに こんにちは、助太刀バックエンドチームの市川です！ 助太刀では、2024 年 2 月に以下の生成 AI の活用した社内情報検索システムに関するプレスリリースを発信しました。 助太刀、生成 AI を使った社内 Wiki を開発。生成 AI の活用により社内業務の効率化を強化 今回は、その社内情報検索システムに関する LLM(大規模言語モデル)、RAG(Retrieval-Augmented Generation) を用いた検索システムの構築について紹介したいと思います。 上記プレスリリースにも記載がありますが、主に社内業務効率化を目的とし開発・導入しました。 RAG とは RAG（Retrieval-augmented Generation） とは、質問やプロンプトに対して出力する答えを作る過程で、あらかじめ用意された外部データベース内の既存情報を参照（Retrieval）することで
AWS Step Functionsの単体テスト実施手順 | takemikami's note
AWS Step Functionsの単体テストをローカル環境で実施したい場合、 AWSのドキュメントに「AWS Step Functions Local」を使った方法が記載されており、 AWS Step Functionsから呼び出す処理(Lamda,SQSなど)をモックする方法もあります。 ステートマシンのローカルテスト | docs.aws.amazon.com https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/step-functions/latest/dg/sfn-local.html モックサービス統合の使用 | ステートマシンのローカルテスト | docs.aws.amazon.com https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/step-functions/latest/dg/sfn-local-test-sm-exec.html
構成図を『描く』から『書く』へ：DiagramsでAWS構成図かいてみる - Qiita
やること "Diagram as Code"ことDiagramsで、AWS構成図をコードでかいてみる Diagramsとは Diagramsは、Pythonモジュール Diagrams使うにはGraphvizも必要 Pythonのコードでクラウドシステムアーキテクチャを描画できる サイトはここ https://diagrams.mingrammer.com/ サイトにあるDiagramsの説明は、英語だけど分量が少ないので一読すべし！（自動翻訳で十分理解できる） このように、構成図をPythonのコードで書ける。このコードを、Pythonスクリプトとして実行すると、構成図が画像として出力される。 良いところ 構成図をコード化できる コード編集で作図編集できるので、画像修正より楽 コードなので、CloudFormationのコードとまとめてGitで管理できる AWS以外のアイコンも用意されて
Slack経由でRAGにコードレビューを依頼するBotを作成 〜 AWS SAM編 - Qiita
はじめに 前回の記事では、リーダブルコードの原則に従ったコードレビューを自動化できないものか・・と考えた結果、『RAGにリーダブルコードの原則を取り込ませてコードレビューをしてもらおう！！』という検証をしてみました。 検証環境の構築は AWSマネジメントコンソール を使用していましたが、今回は AWS SAM を使用して、より簡単に環境構築する方法の解説を行います。 使用するリポジトリは以下になります。 事前準備 リージョン切り替え 全ての手順は「東京リージョン」で実施することを前提としているため、AWSのマネジメントコンソールからリージョンを「東京」に変更してから手順を進めてください。 Cloud9 ローカルマシンの環境を汚さないために、Cloud9 を使用して環境構築を行います。Cloud9 には、今回の作業に必要な以下のツールが事前にインストールされているため、環境構築がスムーズに行
AWS CodeBuildでビルド成功時にAmazon Bedrockを使用して褒めてくれる仕組みを作成してみた | DevelopersIO
AWS CodeBuildのビルド終了時に通知することが可能なのですが、Amazon SNSでのメール通知を設定するだけだと無機質なJSONが送られてくるためAmazon Bedrockを使用してビルド成功時に褒めてくれるようにしてみました。 通知ルールの作成 通知に使用するAWSリソース Amazon SNSでAWS CodeBuildのビルド成功通知をAWS Lambdaに行い、Lambda関数からAmazon Bedrockのinvoke_modelを実行してレスポンスのテキストをAmazon SNS経由でメール通知するシンプルな構成としています。 簡易的にはなりますが構成は以下の通りとなります。 作成したコード Lambda関数のコードはPythonで作成しています。 今回はAnthropic Claude 3 Sonnetを使用してメッセージ APIを実行するようにしています。
分析基盤をAthenaからBigQueryへノーコードで移行した話 - mikan Developers' Blog
この記事はmikan Advent Calendar 2023の24日目の記事です。 こんにちは。株式会社mikanでPlatform Engineeringチームのリーダーをしております。@hoshitocat です。Platform Engineeringチームは最近できたチームですが、その取り組み内容についてはまた後ほどご紹介できればと思っています。 昨日はQAチームのchiakiさんによる、 「テスト自動化で試行錯誤した話」でした。QAの自動化に取り組みたいと思っている方や、QAコスト削減方法に悩んでいる方はぜひ読んでみてください！ note.com なお、mikan Advent Calendar 2023の他の記事は下記のリンクからご覧ください。 adventar.org はじめに これまでの分析基盤の課題 BigQuery利用への意思決定 Glueを使ってみるが断念 Athe
Amazon Titan Text Embedding V2 を試してみた | DevelopersIO
特にV2ではベクトルサイズ(dimensions)を柔軟に選択できるようになったため、用途に応じて適切な値を選択すると良さそうです。 使用ライブラリ 今回使用するライブラリは、boto3のみです。 boto3：1.34.61 コサイン類似度を計算する際、一般的には以下のブログのようにNumPyやSciPyという外部ライブラリを別途導入し利用する事が多いです。 今回はあえて外部ライブラリを使わず、boto3以外はPythonの標準ライブラリのみでコサイン類似度を計算します。 boto3がプリインストールされているCloudShell等の環境であれば追加の外部ライブラリなしで実行できるので、ぜひそちらでお試しください。 スクリプト内容 Pythonのスクリプトを以下に示します。 スクリプト実行時の引数に比較対象となる2つの文を指定して実行すると、コサイン類似度が出力されます。 また今回はオレゴ
Amazon BedrockとSlackで生成AIチャットボットアプリを作る (その1：ローカルPC＋Socket Modeで動かす) | DevelopersIO
Amazon BedrockとSlackで生成AIチャットボットアプリを作る (その1：ローカルPC＋Socket Modeで動かす) みなさん、こんにちは！ 福岡オフィスの青柳です。 Amazon Bedrockを使った検証を行う際に「自分でチャットアプリを作って試せるといいな」と思ったので、Slackでチャットボットアプリを作ってみることにしました。 初めてなのでステップバイステップで進めることにします。 まずは「Slackを使ったチャットボットアプリ作成の入門」からやってみます。 Slackアプリの開発 今回のコンセプトは以下の通りです。 開発言語は「Python」を使う まずはローカルPCでSlackアプリを動かしてみる Pythonを使ってSlackアプリを作成するために、Slack公式のフレームワーク「Bolt for Python」を使います。 また、本来であればSlackと
Amazon Bedrock のプロビジョンドスループットにおける最小請求単位を調べてみた | DevelopersIO
いわさです。 Amazon Bedrock ではモデルをデプロイするための専用キャパシティを確保するためにトークンベースではない時間ベースの「プロビジョンドスループット」という概念があります。 本日時点では米国東部 (バージニア北部) リージョンと米国西部 (オレゴン)リージョンで利用可能です。 料金表には 1 時間あたりの料金単価が記載されています。 なかなかの料金。 そんな中、プロビジョンドスループットの検証を行う機会がありました。 通常のワークロードで使用するのであれば 1 時間以上プロビジョニングすることが想定されそうなので良いと思うのですが、検証の場合は一度きりとか数分とかもう少し短い使用時間の場合があります。 プロビジョンスループットはコミットメントなしでも利用が可能ですが、期間をコミットして割引を受けることも出来ます。 前者の場合は不要になったタイミングでいつでも削除が出来て
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