- 0.0.1. AWS amplify ReactでIAM認証付きAPI作成
- 0.0.2. サーバーレスに触れる
- 0.0.3. AWS Amplify を使って WEB アプリを実装してみた（認証編）
- 0.0.4. チャットボットをもくもくして運用した1年間の軌跡
- 0.0.5. Datadog基本のキ
- 0.0.6. Amplify vs Firebase 比較してみた
- 0.0.7. Heroku で動いている Rails アプリを ECS Fargate に移行する
- 0.0.8. 知識ゼロからSlackで匿名チャンネルを作ってみた話
- 0.0.9. Moffの採用しているソフトウェア技術についてまとめてみた
- 0.0.10. cloud-initでインスタンスの初期設定あれこれ
- 0.0.11. API Gateway 経由で Lambda 呼び出して CORS ではまったのでメモ。
- 0.0.12. Amazon Augmented AI(A2I) 機械学習/AI運用では避けられない有人確認業務をAWSが代替
- 0.0.13. AWS EC2上にPHPのWebサイトを公開して、「Hello World」を表示するまでの全手順
- 0.0.14. Amazon Transcribe Medicalについて調べてみた
- 0.0.15. Amazon ECSでALBとFargate使ってNginxのコンテナを動かしてみる
- 1. INDEX
- 1.0.1. AWS re:Invent 2019 – Keynote with Andy Jassy Amazon SageMaker サービスまとめ
- 1.0.2. Amazon SageMaker Processingを使って簡単な前処理をやってみた
- 1.0.3. 機械学習プロジェクトのフォーマットを用意してSageMakerで実行する
- 1.0.4. 【初心者】AWS Transit Gateway Inter-Region Peering を使ってみる
- 1.0.5. (備忘録) 何も買わず1日自己学習で合格 AWS 認定クラウドプラクティショナー / AWS Certified Cloud Practitioner CLF-C01
AWS amplify ReactでIAM認証付きAPI作成
前回は、ログイン画面を作成しました。
[AWS amplify Reactでログイン画面作成](https://qiita.com/hf7777hi/items/004b00bb23123ffd805b)今回はIAM認証付きAPIを作成したいと思います。
# 1. API作成
構成としては、
API Gateway + Lambda + DynamoDB
で作成します。今回は、認証済み以外のユーザからはAPIを叩けないようにします。
RESTApiを作成します。
authと比べて設定量が多いです。amplify add api コマンドで作成できます。
以下で実行しました。“`
$ amplify add api
? Please select from one of the below mentioned services: REST ★★
? Provide a friendly name for your resource to be used as a label for this category in the project: mytodo ★
サーバーレスに触れる
# はじめに
APIGateway、Lambda、DynamoDBを使って
簡単なサーバーレスアプリケーションを作成して
サーバレスに触れてみようと思います。
自分用の備忘録として記述しようと思います。
# 1.DynamoDBを作成
DynamoDBの説明は[こちら](https://www.slideshare.net/shimy_net/amazon-dynamodb-23315068)を参考にしてみて下さい。## テーブル作成
コンソール画面からDynamoDBの画面に移動します。
そして[テーブル作成]をクリック。
 にて Vue プロジェクトの作成とバックエンド (Cognito) の作成を行ったので、実際に作成したプロジェクトを使用してデフォルトの認証機能を利用してみたいと思います
# 開発環境
* Windows 10
* nodist(nodeのバージョン管理)
* node 12.13.0
* VSCode# 今回のゴール
* 認証機能を作成する
* ログインフォームについてはライブラリ依存ものを使用する# 作業タスク
## Vue プロジェクトを修正する
“` javascript:main.js
import Vue from “vue”;
import App from “./App.vue”;
import router from “./router”;
+import Amplify from “aws-amplify”;
チャットボットをもくもくして運用した1年間の軌跡
この記事は[マイナビ Advent Calendar 2019](https://qiita.com/advent-calendar/2019/mynavi) 7日目の記事です！
普段、ビッグデータとかAIとかを扱う部署で、主に自然言語処理を専門にやってます。
今回はもくもく時間を使って、社内Slackにチャットボットを解き放って遊んだ話をします。# 概要
煽り性能の高いBotがAWS上で稼働しています。
たまに職場の先輩からインジェクション攻撃を受けたりしますが、元気です。
マルチクラウドにせずにシングルクラウドにしたほうが構成がスッキリして良かったと後悔中です。以下は実際にチャットボットと戯れた画像です。
うーん、親の顔に向かっ
Datadog基本のキ
ランサーズ [Advent Calendar 2019](https://qiita.com/advent-calendar/2019/lancers) 7日目の記事です。
こんにちは、[@kzm0211](https://twitter.com/kzm0211)です。
ランサーズではSREチームに所属しています。
最近ウクレレをはじめたのですが、エレキとは違い（もともとエレキは10年以上やってます）、指のみでストロークするというのが中々難しいですね。
なんとかリズミカルにストロークしながら歌えるようになりたいものです。## ランサーズにおけるDatadog
さて、最近弊社でもDatadogを使い始めています。
非常に沢山の情報をまとめてチェックできる可能性があるため、積極的に導入検証を進めています。Datadogはドキュメントが充実しているので、基本的なことは下記ドキュメントを見ることで大抵のことは設定することが可能です。
https://docs.datadoghq.com/ja/とは言え、Datadogは出来ることが膨大なので最初は戸惑うことが多いですし、ドキュメ
Amplify vs Firebase 比較してみた
サーバスアーキテクチャの選択肢として、AWSのAmplify、GoogleのFirebaseが有力な候補となっているのではないでしょうか。
実際にAmplify・Firebaseの両者に触れ、比較・検討して得られた知見をまとめました。
※直近プロダクトの開発にAmplifyを採用して進めてきたので、Amplifyを軸に記事を書いています。#API連携
AmplifyとFirebaseとで異なる特徴のひとつにAWS AppSync（GraphQLをすぐに利用できるフルマネージドサービス）を利用できる点があります。
自前でGraphQLを構築するのは手間がかかりますが、AmplifyのAPIモジュールは「AWS AppSync」をサポートしているので簡単に構築できます。DynamoDBやLambdaとのアクセスもシームレスに行えるので非常に便利です。以下はその他のAppSyncのメリット
– リアルタイムのデータアクセスと更新：Websocketを使ったSubscriptionハンドシェイクを実装できるので、データ更新をクライアントに対して即時に反映可能。
– オフラインデ
Heroku で動いている Rails アプリを ECS Fargate に移行する
この記事は **SmartHR Advent Calendar 2019** 7日目の記事です。
最近 Heroku から ECS Fargate に移行するプロジェクトを担当しました。そちらが一段落したので、移行する上で検討したこと、どのように実現したかを共有します。
—
SmartHR では、いくつかの機能ごとにチームが分かれており、リポジトリもインフラもチームごとに分けて開発が進められています。私のチームで開発しているアプリケーションはもともと Heroku の上で動いていたのですが、最近 ECS Fargate に移行するプロジェクトを完了しました。この会社に来るまで、 Heroku を使ったことは無かったのですが、Heroku の印象として、インフラ周りの運用は全てお任せして開発に集中できるという観点では最高だなというところです。
ただ、 Heroku のレールから外れたことをしようとすると、多くをマネージドサービスでカバーしてくれているがゆえ細かいところまでは手が届かず運用していくのが難しくなってしまうことがあります。Heroku では add-on 含める
知識ゼロからSlackで匿名チャンネルを作ってみた話
#はじめに
AWSの知識もLambdaの知識もPythonの知識も全くない状態でSlackに匿名チャンネルを作ろうと四苦八苦したときの備忘録。#きっかけ
Advent Calendarに誘われQiitaで何か記事書かないと…と考えてきた時に
>社内slackにVIPチャンネルを作った話
>https://qiita.com/peisuke/items/80984db8b47cd8243019この記事を読んでこれは面白そうだ自分が参加しているSlackにも導入してみたい！と軽い気持ちで手を出したのが悪夢の始まり。
全く知識なくてもコード書いてあるしこれ使えば簡単に導入できると思ったんです。##botの作成
貼られてるSlack APIのサイトからSlack botの設定をすればいいんだね。
ふむふむbot作るの初めてだけどこれくらいフィーリングでわかる。
設定も書かれてるしこの通りに設定完了！##最初の躓き（Lambdaの準備）
次は順番通りにLambdaの準備…Lambda…Lambda…って何？
>色々な所に解説が乗っているので、Lambda+API Gatewayの
Moffの採用しているソフトウェア技術についてまとめてみた
# TL;DR
会社の技術紹介記事がないと思ったので、描いてみた。
# 背景
Moff AdventCalendar第１週終盤は弊社のソフトウェア技術周りで使っている技術を紹介したいと思います。
# MoffBand
http://www.moff.mobi/
当社の製品、MoffBandです。加速度センサ、ジャイロセンサ、BLuetooth(Bluetooth Low Energy)搭載の小型デバイスです。コイン電池で最大２０時間の継続利用ができます。当社のいくつかのアプリ利用時に接続して使います。# アプリケーション
## ネイティブアプリ
### Unity
ゲーム要素とアプリ上の3Dレンダリングをする要素を考慮して、Unityを採用しています。
UnityからiOSもしくはAndroidアプリをビルドしてリリースをしています。
センサーデータを用いてリアルタイムにセンサーから発せられたデータを元に何かを描画することもあるため
ReactiveXを活用することが多いです。### iOS
MoffBandを接続するためのSDKをiOSのプロジェクトにして用意をしており
cloud-initでインスタンスの初期設定あれこれ
この記事は [高知工科大学 AdvenCalendar 2019](https://adventar.org/calendars/4578) の7日目の記事です。
# はじめに
OSの”初回”起動時にやりたいことってありますか？
OSインストールしたら `yum update && yum upgrade -y`をしなくてもパッケージが最新状態になってたりしたいですよね？？「他にもインストールしたいパッケージあるし手動でやるよ。」って言われたらこの話は閉幕です。
それを自動化してみませんか？っていうお話です！# Auto Scaling
主題ではないのでサラッと概要だけ書きます。
AutoScalingはインスタンスやロードバランサに、CPUとかネットワークの負荷が掛かると、スケール(インスタンスの数)を自動で変化して全体負荷を軽減する機能です。– ECサイトとかで広告を打つ前にスケールアウト(インスタンスの数を増やすこと)しておいて大量アクセスに備える。
– 外部要因でアクセスが増えたり減ったりしてユーザの傾向が読めないけど、余裕を持ちすぎて余計な費用を掛けたくない
API Gateway 経由で Lambda 呼び出して CORS ではまったのでメモ。
## 概要
Vue.js から API Gateway 経由で Lambda 関数を呼び出したら CORS のエラーが出てはまったので書きます。状況としては、Vue.js で axios の get を使用して、認証ありの API Gateway 経由で Lambda 関数を呼び出したら、console に “Access to XMLHttpRequest at ‘< API の URL >‘ from origin ‘< フロントの URL >‘ has been blocked by CORS policy: No ‘Access-Control-Allow-Origin’ header is present on the requested resource.” というエラーが出ました。ちなみに、API Gateway で CORS の有効化は既に行なっている状況でした。## CORS を有効化
念のため、CORS を有効化するところから書きます。詳しい方法は AWS 公式ドキュメントの [こちらのページ](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp
Amazon Augmented AI(A2I) 機械学習/AI運用では避けられない有人確認業務をAWSが代替
# はじめに
この記事は株式会社ナレッジコミュニケーションが運営する [Amazon AI by ナレコム Advent Calendar 2019](https://qiita.com/advent-calendar/2019/knowcom-amazonai) の4日目にあたる記事になります。
# 概要
re:Invent2019 では多くの機械学習/AIに関する新サービスが発表されました。
機械学習/AIを運用する上で「ここが大変なんだよな」というポイントをサービスで埋めてくるものがピンポインで出てきた印象です。そんな中でも本記事で紹介する Amazon Augmented AI (Amazon A2I) は非常に特徴的で強力なサービスです。
## AIを運用する上での課題
例えば画像内にある記号を検出し判別するモデルを作り運用したと仮定します。
モデルが応答した際の値は数値として出るのですが実際に正しい結果だったかどうかはやはり人の目による目視確認が必要となってきます。### AWSとは
AWSとは、Amazon Web Serviceの略で、Amazon社が提供する世界最大のクラウドサービスの名称です。
クラウドサービスとは、ネットワーク上にあるさまざまなサービスを必要に応じて利用するシステム形態のことです。### EC2とは
amazon elastic compute cloudの略で、Amazonが提供する仮想サーバーサービスの名称です。PHPを動かすことができるレンタルサーバーサービスがEC2です。Elasticは「しなやかな」という意味です。# 全体の流れ
1. サーバー
Amazon Transcribe Medicalについて調べてみた
この記事は株式会社ナレッジコミュニケーションが運営する Amazon AI by ナレコム Advent Calendar 2019 の6日目にあたる記事になります。
# はじめに
今回のメインテーマについて触れる前にAmazon Transcriveについておさらいします。
Amazon Transcribeは自動音声認識 (ASR) サービスです。
Amazon Transcribe APIを使用すればS3に保存されたオーディオファイルから音声を文字起こしし、テキストファイルを返したりといったことも実装できます。
またAmazon Transcribeを使用すれば文字起こしのストリーミングをリアルタイムで受け取ることも可能です。
そして2019年11月には日本語も対応しました！待ち望んでいた方も多いのではないでしょうか。料金体系も
Amazon ECSでALBとFargate使ってNginxのコンテナを動かしてみる
## Amazon ECSについて
Amazon ECS(Amazon Elastic Container Service)とはDockerコンテナを実行させるためのサービスです。
ECSでのコンテナの動かし方には2種類あり、EC2上で動かすものと、Fargateと呼ばれるインスタンスを抽象化してコンテナのみ扱うものがあります。
今回はFargateを使用する方のECSの設定を行っていきます。
## Dockerイメージの準備
まずはnginxのイメージを元にしたDockerのイメージを作成します。
### Dockerfile作成
“`Dockerfile
FROM nginx:latestCOPY index.html /usr/share/nginx/html
EXPOSE 80
“`“`index.html
Title
INDEX
AWS re:Invent 2019 – Keynote with Andy Jassy Amazon SageMaker サービスまとめ
##はじめに
AWS re:Invent 2019 – Keynote with Andy Jassy 動画にて紹介されました Amazon SageMaker に関する新サービスの情報をまとめました。■本動画のリンクはこちらから
[AWS re:Invent 2019 – Keynote with Andy Jassy](https://www.youtube.com/watch?v=7-31KgImGgU&t=6304s)##Amazon SageMaker 関連のサービス紹介
本動画内で紹介された Amazon SageMaker 関連のサービスです。– Amazon SageMaker Studio
– Amazon SageMaker Notebooks
– Amazon SageMaker Experiments
– Amazon SageMaker Debugger
– Amazon SageMaker Model Monitor
– Amazon SageMaker Autopilot###Amazon SageMaker Studio
をラップして、ある程度汎用的に使える開発フォーマットとツールを用意しました。
# Amazon SageMakerとは
> Amazon SageMaker は、すべての開発者とデータサイエンティストに機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ手段を提供します。Amazon SageMaker は、機械学習のワークフロー全体をカバーする完全マネージド型サービスです。データをラベル付けして準備し、アルゴリズムを選択して、モデルのトレーニングを行い、デプロイのための調整と最適化を行い、予測を行い、実行します。モ
【初心者】AWS Transit Gateway Inter-Region Peering を使ってみる
# 目的
– 最新技術に追従している気持ちになるため、re:Invent 2019で発表された AWS Transit Gateway Inter-Region Peering について検証する。（元々、リージョン間接続はできないのかな？と思っており、期待に応えるアップデートだったこともあり）# AWS Transit Gateway Inter-Region Peering とは（自分の理解）
– 元々Transit Gatewayの機能として、リージョン内の複数のVPCを接続することができたが、今回別リージョンのTransit Gateway同士をPeering接続し、リージョンをまたいだ接続が可能になった。# やったこと
– オハイオリージョンのVPCとアイルランドリージョンのVPCを、Transit Gateway Inter-Region Peeringを用いて接続し、それぞれのVPCにあるEC2インスタンス間でping疎通確認を行う。(2019/12時点で東京リージョンでは使用不可）# 構成図
 何も買わず1日自己学習で合格 AWS 認定クラウドプラクティショナー / AWS Certified Cloud Practitioner CLF-C01
#仕事で何となくAWSにログインすることから始まった
半年以上前になるが火消しのプロジェクトに参画する機会があり、夜も泊まり込みで仕事をすることが一時期あった。実はこの時の体験がAWSコンソールにログインするとかmackarelにログインするとか管理者画面の確認しかしなかったのだが、業務で手足を動かして使用というか確認する一番初めの機会だった。キャリアとは面白いもので転職をきっかけにSalesforceの活用が始まり、O365の経験をつみ、さらなる転職後火消しプロジェクトで大変な思いをするというときにAWSの経験を積むという流れ。この時点では業者がAWSでサーバーを構築していてAWSは何となくクラウドでサーバーを立ち上げることができるという理解はあって、漠然としてリージョンは頭の中に入っていたがアベイラビリティーゾーンの意味、理解すらほぼほぼなかった状態。誰にも言われることなく納品物の管理者という側面から私のAWS習得が始まった。
#自分用の管理者アカウントを作成してみる
とりあえずよくわからないままにもWindows ServerやCloud9といった便利な開発環境・勉強環境が
