- 1. テスト
- 1.0.1. CloudWatch Agentの再設定について
- 1.0.2. Amazon IVSがすごすぎる件
- 1.0.3. 【AWS】S3のクロスアカウント＆クロスリージョンレプリケーションをすべてCLIで試してみた
- 1.0.4. オレのブログを安く運用したい。（aws から Oracle Cloud へ移行（最終回））※IPSec VPN で AWS と OCI をつないでマルチクラウド化しようよ
- 1.0.5. [AWS][CI/CD]BitbucketからビルドしてS3への自動デプロイ
- 1.0.6. 【AWS】[Route53]ドメイン登録後、デフォルトのホストゾーンを削除してしまった場合の復旧
- 1.0.7. よく聞かれるAWSのXXはAlibabaCloudのXX その２（AWS vs AlibabaCloudプロダクトリスト）
- 1.0.8. AWS(Amazon Web Services)について
- 1.0.9. Amazon SageMaker Pipelines を実際に使ってみた【後編】[re:Invent 2020]
- 1.0.10. AWS 認定 デベロッパー アソシエイトサンプル問題を解説します
- 1.0.11. 【docker ECS】docker compose up の詳細設定
- 1.0.12. Amazon SageMaker Studio のはじめかた
- 1.0.13. PulumiをGoで書いてみる
- 1.0.14. radikoを止めるな！(radish on aws)
- 1.0.15. EC2 R5インスタンスにEBSをアタッチするときにはまった話
- 1.0.16. Wowza Streaming Engineのスケジュール機能はこうやって使うのだ！
- 1.0.17. Amazon SageMaker Studio のノートブックでカスタムイメージを使う
- 1.0.18. copilotを利用したらモダンなECS環境を爆速で構築できた
【AWS】ログの確認方法について
#はじめに
ポートフォリオ作成中で、自動デプロイ時にUnicornに関するエラーが発生しました。
エラーの内容についてはファイルの場所が悪かったという簡単な内容だったのですが、ログの確認を怠り
（というよりログの確認方法を理解していなかった）、解決までに時間を要したので、コマンドを含め記述していきたいと思います。#環境
Ruby on Rails ‘6.0.0’
Ruby ‘2.6.5’#エラー内容
これまでCapistranoによる自動デプロイはできていました。ローカルでアプリケーションを編集後、いつもの
ようにデプロイのコマンドを実行すると、下記のエラーが出現しました。“`
01:12 unicorn:start
（省略）
SSHKit::Command::Failed: bundle exit status: 1
bundle stdout: Nothing written
bundle stderr: master failed to start, check stderr log for details
（省略）
“`#解決に向けて
エラー文を参照
EC2でpythonプログラムをJavascriptから呼び出す簡易コード
# ボタンを押してpythonプログラムを起動
以下のようなhtmlを作成する。入力すると、入力した値を返すpythonプログラムを用意する。
“`html
Document
テスト
文字を入力してください
CloudWatch Agentの再設定について
全然大した話ではないけどドキュメントに明記されているのを見つけられなかったのでメモ。
CloudWatchエージェントの設定を見直したいときは単純に、同じ名前で新しいJSONを設定(fetch-config)をするだけでOK。
取り込まれた設定は以下dirに名前ベースで分けて置かれるので、ここの中身を確認すれば置き換えられたことが分かる。
また追加(append-config)するとこの場所に2つ目以降の設定ファイルが置かれることもわかる。
_/opt/aws/amazon-cloudwatch-agent/etc/amazon-cloudwatch-agent.d_
＊当然だがwizardで作られたbinフォルダに転がってるJSONは置いてあるだけ### おまけ
メモリ使用量などのmetrics監視を入れて設定を食わせるとエラーになるときがあり、
エラーだけ見ても原因が分かりづらいが、単にcollectdが無くてエラーになっていることがある。
aptか何かで入れるだけでOK。
Amazon IVSがすごすぎる件
こんにちは！Life is Tech!OBで秋葉原校でCMをやっておりますがはくです！
この記事はLife is Tech ! メンター Advent Calendar2020 #2の20日目の記事です。
(なお、本記事は所属組織には一切関係せず、個人の見解となります。)さて今日なのですが、このオンライン中心となってしまった世の中、皆さんいきなりライブ映像配信サーバーを用意しないといけないことってありますよね。あると思います。
そんな皆さんに今年の7月に発表された [Amazon Interactive Video Service (Amazon IVS) ](https://aws.amazon.com/jp/ivs/)を紹介したいと思います。
Amazon IVSを使うとなんと **2ステップ** でライブ映像配信サーバーを作成できます。### ステップ1 IVSコンソールを開き、チャンネルを作成をクリック
#前提
レプリケーション元と先、それぞれのIAMユーザをCLIに登録する必要があります。
今回はレプリケーション元アカウントの方はprofile指定せずにデフォルトのもので登録しています。##レプリケーション元バケット
まず、レプリケーション元のバケットを東京リージョンに作ります。
“`ruby:レプリケーション元バケット
$ aws s3 mb s3://{source-bucket-name} –region ap-n
オレのブログを安く運用したい。（aws から Oracle Cloud へ移行（最終回））※IPSec VPN で AWS と OCI をつないでマルチクラウド化しようよ
#はじめに
この記事は「Oracle Cloud Infrastructure（その2） Advent Calendar 2020」の12月25日の記事として投稿です。メリークリスマス！！:christmas_tree: 今日は、良い子にしていればサンタ:santa_tone2:さんからプレゼント:gift:してくれる日。
オラクルサンタさんは、私にプレゼントを運んでくれるか。楽しみです:sparkles:。さて、昨日からの続きです。今日から読む人たちのために、改めて、記載すると「今あるaws上のブログで使っているインスタンス2つをOCIへ移行させよう！そして、その先に待っているランニングコスト軽減を得るために！！」が目的になります。:sparkles:
今日は、 aws から OCI へデータ転送の方法を用意しようと思います。
#「AWSからOCIへ移行をしてみる」の続き
その３で検討した、下記の 移行ステップ で進めています。
[AWS][CI/CD]BitbucketからビルドしてS3への自動デプロイ
CodePipelineを使ってBitbucketからS3への自動デプロイした手順の忘備録。
あとソースファイルがGitHubでもデプロイ先がEC2でもそんなに手順変わらないと思う。## 事前準備
– Bitbucketレポジトリの作成
– S3バケットの作成## CodePipelineの作成
### CodePipelineにアクセスしてパイプライを作成をクリック
サービス > [CodePipeline]
(https://ap-northeast-1.console.aws.amazon.com/codesuite/codepipeline/pipelines?region=ap-northeast-1) へアクセス
リージョンを東京に選択したのち、パイプラインを作成をクリックする。
2.作成されたホストゾーンのNS(ネームサーバ）4つをメモなどにコピー
—
作成されたホストゾーンのネームサーバをメモ帳に保存します。
について
#目的
AWSの知識が浅いので定着に励む為、アウトプットします！
#AWS
Amazonが提供している、サーバーに関するサービスの総称です。
#Amazon Simple Storage Service（略称：AmazonS3,S3）
S3を利用することで、画像を保存したり、保存してある画像を取得したりすることができます。
“`AWS“`導入から“`S3“`で保存先を作成する流れを覚えるAWSでセキュリティの対策を行う。
・ ログインを二段階に設定（二段階認証）
・ 利用制限付きのユーザーを使用（IAMユーザー）
・ 保存機能にアクセス制限を設定（バケットポリシー ）#AWSに新規登録
「Eメールアドレス」から「AWSアカウント名」まで全て入力して、「続行」をクリック。
次に
・アカウントの種類は「パーソナル」を選択
・「フルネーム」から「郵便番号」まで全て入力
・「AWSカスタマーアグリーメント」にチェックを入れる
・入力できたら、「アカウントを作成して続行」をクリック支払情報も入力し、入力できたら、「検証して追加する」をクリック。
本人確認の登録
・検証コー
Amazon SageMaker Pipelines を実際に使ってみた【後編】[re:Invent 2020]
# 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 2020](https://qiita.com/advent-calendar/2020/knowcom-amazonai) の 25日目にあたる記事になります。**AWS が開催する [re:Invent 2020](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/2020/reinvent/) で発表された Amazon SageMaker の新機能である Amazon SageMaker Pipelines についての記事です。[こちらの記事](https://qiita.com/knt078/items/73d4f94286238bd1077c)の続編となります。
# 定義したパイプラインの送信
[前回の記事](https://qiita.com/knt078/items/73d4f94286238bd1077c)の要領で定義したパイプラインを SageMaker Studio に表示したい
AWS 認定 デベロッパー アソシエイトサンプル問題を解説します
こんにちは。
本記事は、株式会社日立システムズのアドベントカレンダーの12/25の記事です。今回は、 AWS 認定 デベロッパー アソシエイトのサンプル問題解説です。
AWS で開発を担当する開発者の方向けの認定試験です。
## AWS認定とは
>AWS 認定は、クラウドの専門知識を検証し、専門家が需要の高いスキルを強調し、組織が AWS を使用してクラウドイニシアチブにおける効果的で革新的なチームを構築するのに役立ちます。個人やチームが独自の目標を達成できるように、役割と専門分野ごとに設計したさまざまな認定試験から選択します。AWS 認定は領域やレベルごとに分けられ、本校執筆時点(2020/12)では12の認定資格が存在しています。
* レベル
* 基礎
* アソシエイト(中級ととらえてください)
* プロフェッショナル(上級ととらえてください)
* 専門知識(対象分野に特化した高度な認定)
* 領域
* 全般
* ソリューション
* 開発
* 運用
* DBや機械学習といった専門分野表にまとめると以下の通りです。
|#|レベル|認定名|
|
【docker ECS】docker compose up の詳細設定
## 最初に
最近使えるようになった docker compose up コマンドでの細かい設定の方法を記載しています。
基本的なことはこちらの記事を参考にしてください。
[【Docker × ECS 入門】docker compose up で ECS デプロイ](https://qiita.com/Rubyist_SOTA/items/1ead200bf602569804ea)## 設定方法
まあ参考ページのとおりですが、、、docker-compose ファイルに描き込めば ok です。
“`yml
version: “3”
services:
front:
image: [AWS_ID].dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/front:latest
# ーーーAWS設定ーーー
deploy:
x-aws-autoscaling:
min: 2
max: 10
resources:
reservations:
Amazon SageMaker Studio のはじめかた
## はじめに
2020年の AWS re:Invent で Amazon SageMaker の新機能がたくさん発表されたのを見て、そろそろ Amazon SageMaker Studio 使ってみようかな？と思われた方もいらっしゃるのではないでしょうか。この記事では、Amazon SageMaker Studio をセットアップしてノートブックを開くところまでをやってみようと思います。## Amazon SageMaker コンソールにアクセス
Amazon SageMaker のコンソールにアクセスし、左側のメニューの [Amazon SageMaker Studio] か画面右側の [SageMaker Studio] と書かれたオレンジ色のボタンをクリックします。
## Amazon SageMaker Studio ドメインの作成
S
PulumiをGoで書いてみる
やろうとは思っていたものの、手を出さずにいたのでこれを機にやってみよう。
# Pulumiってなに？
https://www.pulumi.com/
Pulumiとは様々なプログラミング言語から好きなものを使ってインフラのプロビジョニングやデプロイができるツールです。
昨今界隈で使われているTerraformみたいなものですね。TerraformがHCLという独自の言語を利用しているのに対し、Pulumiはjavascript/typescript/python/C#/F#/VB/Go （今現在pulumi new -hで確認できる言語) が利用できる模様。
AWSはもちろんGCP/AzureやAliCloud、K8s、OpenStackまでサポートされているようです。
最近の流行りとしてコンテナ化が進んでいるので、EKS/GKE/AKSあたりに対応されているのはすばらしい。普段私はRails(Ruby)での開発が多く、たまにtypescriptを使うくらい。
なので、今回はGoで書いてみたいと思います。## 準備
macosで開発しているので、goとpulumiは両方
radikoを止めるな！(radish on aws)
タイトルは釣りです
# 概要
以下のradikoの仕様変更(実際はflash廃止による措置)により、radikoの録音ができなくなったため借り上げのレンタルVPS上で対応を試みたところ、OSがubuntu12のためか最新のffmpegが入らないということでAWSに移行することにしました
[radikoの録音ができなくなったための対応(2020/12)](https://qiita.com/gosshys/items/adefed215e86ffca0a05)
## やったこと、できたこと、注意書き
– AWSのECSにfargateのタスク定義を登録
– 指定時間に上で登録したfargateのタスク定義を起動してradikoを録音する
– 録音したm4aをS3の指定のバケットにアップロードする※ **利用にはAWSの使用料金が発生するため、使い終わったら必ず設定を削除しましょう(S3にできたファイルも削除すること)**
※ **録音ファイルは個人の利用範囲にとどめましょう**
※ **自分はAWSを初めて触った初心者なので質問されても正確な答えはできないと思ってます**
EC2 R5インスタンスにEBSをアタッチするときにはまった話
## EBSをEC2にアタッチしたい
アタッチしたはずのEBSがアタッチされてない。なぜ。## CloudFormationを見直してみた
#### 修正前“`yaml
Type: AWS::EC2::Instance
Metadata:
AWS::CloudFormation::Init:
configSets:
mountebs:
– “01_set_ebs_volume”
– “02_mount_ebs_volume”
01_set_ebs_volume:
commands:
01mkdir_data:
command: “mkdir /data”
02mkfs:
command: “mkfs -t ext4 /dev/xvdf”
03vi_fstab:
command: “echo \”/dev/xvdf /data ext4 defaults,discard 0 0\” >> /etc/fstab”
02_mount_ebs_volume:
commands:
01mount_ebs:
Wowza Streaming Engineのスケジュール機能はこうやって使うのだ！
どうも、streampackのfadoです。今年も残りわずかになりましたね。まあ色々と大変な一年ではありましたが、自分にとっては成長できた年かなと思います。今回の主役は`Wowza Streaming Engine`です。まず`Wowza Streaming Engine`(以下 Wowza)って何？というところからですが、一言で言うと多機能なメディアサーバソフトウェアのことです。基本的に有料なのですが[Trialライセンス](https://www.wowza.com/free-trial)もあり、制限はあるものの検証用として十分活用出来るので、触ってみたいという方は是非お試し下さい。この記事では最近使うことが多くなったWowzaのスケジュール機能の設定方法についてご紹介していきたいと思います。
#注意事項
* WowzaサーバーはAWSクラウド上で構築され、OSはAmazon Linux 2を採用しています。
* スケジュール機能が利用できるのはWowza Streaming Engine 4.0.0以降となります。
* 本環境のWowzaバージョンは4.8.8 (build 2
Amazon SageMaker Studio のノートブックでカスタムイメージを使う
## はじめに
Amazon SageMaker Studio になんで R（その他 Julia, TF最新バージョンなど）のカーネルがないんだ！と嘆いていらっしゃる方に朗報です。
この記事では、Amazon SageMaker Studio のノートブック環境をカスタムする方法をご紹介します。Amazon SageMaker は環境構築に Docker イメージを使っているので、自分で作成した Docker イメージを Amazon SageMaker Studio に設定してやれば、そのイメージをノートブックで使うことができるという寸法です。Amazon SageMaker Studio のセットアップ方法は [こちら](https://qiita.com/clockpulse/items/d8688d2a73517a0d8e1c) の記事をご参照ください。
## Docker イメージの作成
それでは早速、Docker イメージを作ります。今回は [こちら](https://github.com/aws-samples/sagemaker-studio-custom-ima
copilotを利用したらモダンなECS環境を爆速で構築できた
# この記事について
AWS & Game Advent Calendar 2020 23日目の記事になります。AWSでコンテナを動かす場合真っ先に候補に上がるサービスはECSかと思います。
とても便利なサービスなのは間違いありませんが、いざ使うとなると考慮する点がたくさんあります。– ネットワーク(VPC)設計
– ECSのクラスタ/サービス/タスク定義の作成
– デプロイフローの確立
– ロギング上記はあくまで一例ですが、基本どのプロジェクトでECSを使う場合でも、タスクが起動するVPCの設計から始まり、デプロイされたタスクが出力するログをどのように集約/管理するのかまでは共通で考える必要があるのではないかと思います。
その一方で、ECSが一般的に広く使われるようになっていて、ある種の「利用する上でのベストプラクティス」的なものが生まれつつあるように思います。
都度1から構築しても良いですが、できればベストプラクティスに沿ってもっと簡単に構築できるようになれば便利ですよね。
そんな願いを叶えてくれるツールが2020/11/23にGAしています。「AWS Copilot」
