AWS関連のことを調べてみた2022年02月05日

M5Stack Core2 for AWS で遊ぶ_2/5更新

#投稿途中

#内容
〇動機
・AWS触ってみたい
→M5StackからAWS連携の製品出てる！　
→日本語の記事見つけられんかったから、Qittaにメモを残すことにした。

M5Stackユーザー増えて、自分のような初心者向けの記事が増えてくれることを期待。

〇記事投稿時の経験値
・AWS：[20分くらいのYoutube解説動画](https://www.youtube.com/watch?v=KuR-lcoqrQY&t=532s)、一回見た
・M5Stack：[UIFLOW](https://m5stack.github.io/UIFlow_doc/ja/)（ビジュアルプログラミング）、使って遊んだ
・プログラミング：ArduinoとPythonの入門書を一冊ずつ読み終えた

##AWS_IOT_EDUKIT実践記

1.s

###参考資料
・[スイッチサイエンスの商品紹介ページ](https://www.switch-science.com/catalog/6784/)
・[AWS_IOT_EDUKIT日本語ページ](https://www.switch-scien

Lambdaでaws_s3.query_export_to_s3 関数を使用したクエリデータのエクスポート

# はじめに

> Aurora PostgreSQL DB クラスター からデータをクエリし、Amazon S3 バケットに保存されているファイルに直接エクスポートできます。そのために、Aurora PostgreSQL によって提供される aws_s3 PostgreSQL 拡張機能を使用します。

### 参考
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/postgresql-s3-export.html

ソースコードのみの紹介となりますが、実行するためには以下の設定が必要です
・postgresにアクセスするためにLambdaをpostgresと同じサブネットに配置するか、通信できるサブネット（SG、ACLの設定）には配置が必要
・VPC内でLambdaを実行するためのロール設定
・postgresからS3へアップロードするためのIAMポリシーの設定

# コード
“`python
import psycopg2

def lambda_handler(event.context)

Amazon ELBについて簡潔にまとめました

##　はじめに

私は、AWSクラウドプラクティショナーの資格を取るために1月から勉強を始めた者です。

今回は、Amazon ELBについて勉強したことをまとめましたので、みなさまの勉強の参考にしていただければと思います。

## 参考

[AWSエンジニア入門講座――学習ロードマップで体系的に学ぶ](https://www.amazon.co.jp/gp/product/B09PYMQZD4/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=247&creative=1211&creativeASIN=B09PYMQZD4&linkCode=as2&tag=itabashitat0a-22&linkId=22191d1b5e3489f226104a08d4d56681)

## Amazon ELBとは

ELB（Elastic Load Balancing）とは、ネットワークトラフィックを複数のターゲットに自動分散させる機能です。

これにより、処理能力や耐障害性を高めることができ、システム障害発生時、サービス影響を最小限に抑えることが可能です。

ELBでは、「Applica

Lambda で外部ライブラリ（psycopg2）を使用する

# はじめに
Lambdaでpsycopg2を使うためには、デプロイパッケージを作成しアップロードする必要があります。
（複数のLambda関数で使用する場合など、Lambdaレイヤーを作成し共通部品化する方法もあります。）

### 参考

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/python-package.html

# デプロイパッケージの作成

“`bash
$ mkdir -p hoge-function/package
$ touch hoge-function/lambda_function.py
$ pip install psycopg2-binary -t ./hoge-function/package/

**フォルダ構成 (zip前）
hoge-function
| lambda_function.py
| package
| psycopg2-binary
| psycopg2-binary-info

$ cd ./hoge-function/package/

# psycopg2

Amazon CloudFrontについて簡潔にまとめました

## はじめに

私は、AWSクラウドプラクティショナーの資格を取るために1月から勉強を始めた者です。

今回は、Amazon CloudFrontについて勉強したことをまとめましたので、みなさまの勉強の参考にしていただければと思います。

## 参考

[AWSエンジニア入門講座――学習ロードマップで体系的に学ぶ](https://www.amazon.co.jp/gp/product/B09PYMQZD4/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=247&creative=1211&creativeASIN=B09PYMQZD4&linkCode=as2&tag=itabashitat0a-22&linkId=22191d1b5e3489f226104a08d4d56681)

## Amazon CloudFrontとは

Amazon CloudFrontは、Amazonが提供しているCDN（Content Delivery Network）です。

:::note
CDNは、webサイトの閲覧に必要となるコンテンツ（HTMLファイルや画像など）をユーザーの端末に高速

［AWS］ネットワーク問題

# 問題

問1. プライベートサブネット下に配置されているEC2インスタンスがセッションマネージャーで接続する方法を以下から全て選択せよ。
a.エンドポイントを設置する
b.NATゲートウェイを配置する
c.インターネットゲートウェイを配置する
d.ルートテーブルをVPC内に向ける

問2. インスタンス1台に対しELBを配置するメリットを以下から全て選択せよ。
a.死活監視が可能
b.料金が安くなる
c.https化が可能
d.キャッシュし、レスポンスタイムが短くなる

問3. ターゲットグループに設置したインスタンスがunhealthyとなっている。原因は〇〇を配置していなかったから。空白を埋めよ。

問4. ALBとEC2インスタンスを利用し、サービスを展開している。メンテナンス時にメンテナンスページに切り替わるようにしたい。メンテナンスページをALB上で作成するにはどうすればいいか。

問5. プライベートサブネットとパブリックサブネットの違いは何か。

# 解答
問1. a.b
問2. a.c
問3. index.html(web用のページ)
問4. リスナールール

Amazon Route53について簡潔にまとめました

## はじめに

私は、AWSクラウドプラクティショナーの資格を取るために1月から勉強を始めた者です。

今回は、Amazon Routee53について勉強したことをまとめましたので、みなさまの勉強の参考にしていただければと思います。

## 参考

[AWSエンジニア入門講座――学習ロードマップで体系的に学ぶ](https://www.amazon.co.jp/gp/product/B09PYMQZD4/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=247&creative=1211&creativeASIN=B09PYMQZD4&linkCode=as2&tag=itabashitat0a-22&linkId=22191d1b5e3489f226104a08d4d56681)

## Amazon Route53とは

AWSが提供しているDNS(Domain Name Service)です。

:::note
DNSとは、ドメイン名からIPアドレスに変換するためのプロトコル（規約）です。
DNSがないと、ドメイン名（www.sample.comなど）を使ってサイトにアクセス

Amazon VPCについて簡潔にまとめました

## はじめに

私は、AWSクラウドプラクティショナーの資格を取るために1月から勉強を始めた者です。

今回は、Amazon VPCについて勉強したことをまとめましたので、みなさまの勉強の参考にしていただければと思います。

##参考

[AWSエンジニア入門講座――学習ロードマップで体系的に学ぶ](https://www.amazon.co.jp/gp/product/B09PYMQZD4/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=247&creative=1211&creativeASIN=B09PYMQZD4&linkCode=as2&tag=itabashitat0a-22&linkId=22191d1b5e3489f226104a08d4d56681)


## Amazon VPCとは

Amazon VPC(Virtual

[AWS]CodePipelineを使ったSAMアプリケーションのCI／CD環境構築(前編)

AWSサービスを利用し、SAMアプリケーションのCI/CD環境を構築してみます。

前編でCodeCommitとCodeBuildの構築、
後編でCodePipeline構築とSlack通知設定を行います。

## 実現すること
・リポジトリにPushすると自動でビルド、デプロイを実行する
・ビルド、デプロイ結果をSlackに通知

## 利用するAWSサービス

| サービス名 | 概要 |
|:–|:–|
|CodeCommit|リポジトリサービス |
|CodeBuild|ビルドサービス |
|CodePipeline|継続的デリバリーサービス。
CodeCommitの通知を受けとりビルドとデプロイを実行。|
|AmazonSNS|ビルド、デプロイ結果をAWS Chatbotに連携|
|AWS Chatbot|SNSからの通知をSlackに連携|

## 前提
* ローカルマシンにPython, AWSCLIがインストール済であること

## CodeCommitの概要
* gitリポジトリをホストするサービス
* IAMによるユーザ管理
* 使用量に応じた課金で非

Firecrackerがバージョン1.0になったので正式版になったRaspberry Pi OS (64-bit)で試してみました。

Firecrackerがバージョン1.0になったとのことです。おめでとうございます。

https://www.publickey1.jp/blog/22/awsvmfirecracker10aws_lambdaaws_fargate.html

同じタイミングでRaspberry Pi OSの64-bit版が正式版になったとのことです。おめでとうございます。

https://www.raspberrypi.com/news/raspberry-pi-os-64-bit/

64-bit版のRaspberry Pi OSを使って、Firecrackerを試してみました。Raspberry Pi 4を使っています。（3ではうまく動かなそうです）

# Raspberry Pi OSの準備

Raspberry Pi Imagerを使ってOSをmicroSDカードに書き込みます。

`Raspberry Pi OS (other)`から`Raspberry Pi OS (64-bit)`が選択できるようになっています。

![image.png](https://qiita-image-

【AWS】Django環境をDockerで構築してみた

#はじめに
以前EC2+ELB+RDSでDjango環境を構築してみましたが、今回はDockerコンテナでDjango環境を構築してみたいと思います。

https://qiita.com/zeems/items/7967f94e0049ed03eb40

今回はコンテナを使用して構築することが主目的となるため、ELBやマルチAZを使用したスケーラブルな構成は考慮しません。

以下の記事を参考にさせていただきました。

https://zenn.dev/dsonoda/articles/dbe14ca8af617ed85b1f

#構成図
以下のような構成を目指します。

EC2インスタンス OS：Amazon Linux 2
Webサーバ(リバースプロキシ)：Nginx
APサーバ(WSGIサーバ)：Gunicorn
データベース(R

AWS Lambda 内容整理

#【AWS Lambda 内容整理】
実務で Lambda　× Python でコードを書くことになりました。
そのための内容整理です。

##Lambda：サーバーレスコンピューティングサービス
– サーバー無しで、コードだけで実行できるサービス
– サーバーの管理が不要
– 稼働している時間だけが課金対象
– 負荷がかかると自動スケーリングをおこなってくれる。
– 言語やメモリの制限はある。

##想定される使い方
– zipファイルを作成して、直接アップロード
– 処理を実行後、S3に保存する。
– S3のIAMポリシーを追加する。
– 定期的にLambda関数を実行したい。
– Amazon EventBridge と組み合わせる。
– 毎月1日に実行。

ローカルでAWS Lambdaをいい感じにデバッグする方法

# はじめに

サーバーレスなどでLambdaを使うとかっこいいけど、ローカルで実行しづらく
かと言ってAWSにデプロイして動かしてデバッグするというのは時間と手間がかかるので
なんかいい方法ないかなと模索した結果のまとめです。

# 前提
* LambdaをPythonで書いている（多分他の言語でも大丈夫）
* デプロイは、ECR経由でDockerイメージで実施
* [lambci/docker-lambda](https://github.com/lambci/docker-lambda)を使う

# 方法
## 依存ライブラリなどなし

READMEにあるように、

“`bash
docker run –rm -v “$PWD”:/var/task:ro,delegated \
lambci/lambda:python3.8 lambda_function.lambda_handler
“`

とするだけ。
`event` に渡したいJSONパラメータがあるのであれば、`lambda_handler` の後に指定するだけよいです（これもREADMEにある通り）
この辺は、い

RDS+EC2+S3のバックアップアンドリストアの流れをざっくり説明

こちらのハンズオンに取り組みながら見ると理解がスムーズかもしれません

https://www.wellarchitectedlabs.com/reliability/disaster-recovery/workshop_1/

↑すぐできますのでぜひ

東京リージョン→バージニア北部へ環境をバックアップ・リストアする方向性で具体的な流れを見ていきます

①S3､EC2､RDSを作成
②AWSbackupでバックアップボールトを作成→その中にRDSのバックアップを作成
③バージニアへバックアップをコピー&バックアップボールト作成
④バックアップのコピーからRDS復元
⑤EC2のAMI作成
⑥AMIをバージニア北部へコピー
⑦コピーしたAMIからEC2復元
⑧バージニアリージョンにバケットを作成
⑨EC2を利用して東京リージョンのバケットをバージニア北部へコピーするコマンドでコピー

以上でRDS+EC2+S3のバックアップアンドリストアの流れの説明を終わります

Python boto3でAWS S3を操作しよう

## はじめに
Python boto3でAWS S3へのバケット作成やデータアップロードなどjupyter notebookにて行います。

##### まずはboto3をインポート
“`python
import boto3
“`
インストールできていない場合は　pip install boto3　でインストール。
##### S3へのアクセスを可能にします
“`python
client = boto3.client(‘s3′,
region_name=’ap-northeast-1’,
aws_access_key_id = ‘ご自身のkey_id’,
aws_secret_access_key = ‘ご自身のaccess_key’)
“`
ec2を操作したい場合は’s3’の部分をec2にするとec2の操作が可能になります。
region_nameは東京であれば’ap-northeast-1’でokです。

access_key_idやse

API Gatewayを作成して静的HTMLからAPIをコールできる環境を実装する

### この記事の目的は？

以下のことが学べます

– API Gatewayを使ってAPIを公開する手法
– 静的HTMLからAPIをコールするために考慮すべきナレッジ

本記事は内容をAPIの公開に全振りするために

前回の記事[S3とCloudFrontで静的WEBホスティングを公開する手法](https://qiita.com/dnpds-yuharagi/items/eb1f083ec55a9032007c)で構築した**S3+CloudFrontの構成を流用する前提**で作っております

### 構成図

一旦マネージメントコンソールで手動作成すれば、IaC（Infrastructure as Code）化の際にもイメージしやすいでしょう


### この記事の構成

記事の前半ではAPI GatewayでA

AWSマネジメントコンソールの表示言語を変更する方法

# はじめに

みなさん、こんにちは。AWS マネジメントコンソールを使っていると、ごくごく稀に表示言語を代えたくなることはありませんか。私は日本語⇔英語を切り替えたくなるケースがたまにあります。

ただ、個人的に「設定」と言えばなんとなく右上の項目からできそうなイメージがあり、「あれ、設定ってどこから変えるんだっけ、、、アカウントへ飛んだ先にあったっけ、、、(答え、アカウントへ飛んだ先にはない)」みたいにウッカリ設定方法を忘れて途方にくれてしまうことがあります。みなさんはそんな経験ございませんかね？ということで自分への備忘も込め、今回は表示言語の設定方法について紹介していきたいと思います。


# 表示言語の変更方法

では早速答えですが、言語の設定方法はAWS マネジメントコンソールの左下部分にございます。(な

代表的なDBとAWSのマネージドサービスの対応

代表的なDB（ソフトウェア）とAWSマネージドサービスの紐づけです。

| 分類 | 代表的なDB | ** AWS **
|:————:|:————:|:————:|
| リレーショナル | Oracle,MySQL,PostgreSQL,, | Amazon RDS
| Key Value | Redis,Hibari | Amazon DynamoDB
| カラム（列）指向 | Apache Cassandra, Apache HBase | Amazon Redshift
| ドキュメント指向 | MongoDB、Apache CouchDB | Amazon DoumentDB
| グラフ指向 | Neo4j | Amazon Neptune
## 参考
https://qiita.com/TaigoKuriyama/items/ed2ce1d04b8586461d1c

AWS学習事始め – 基礎資料読んだリスト～Cloud Practitioner合格まで（2022.02）

## 感想

– 自宅受験の手順を把握することに一番緊張した。
– 難関: 部屋の確保。
– [お風呂でAWS認定試験を受けて合格した話 – ailes blog](https://wing-degital.hatenablog.com/entry/2021/05/26/070416) … まじか。
– 結局自宅の寒い寝室が一番片付いているため、寒い部屋で受験。
– 幼児2名の居ない平日昼間を予約。
– 部屋の4面写せとかカメラぐるっと回せとか本当に言われるんですね。
– SlackとかDockerとかプロセスを落とさないといけない。システムテストはちゃんとしよう。

ともかく受験してみないことには始まらない1個め。2022年初からの週末にUdemyの模試を毎週スマホでポチポチ解いて基礎問題は9割9分行けるな～となった（問題を覚えたとも言う）ので受けました。合格。

## ロードマップ

https://qiita.com/KurokawaKouhei/items/4e9aa3b526f3f233bf85

### 学習コンテンツ

htt

会社のtechポータルをなぜ作ったのか。「KDDI Engineer Portal」公開までの道のり

先日、[KDDI Engineer Portal](https://developers.kddi.com/)というKDDIのTechポータルを公開しました。このポータルの公開までの道のりと**なぜtechポータル**を作ったのかという話を今回は記事にさせていただきました。

# なぜ、KDDI Engineer Portalを作ったのか
* 入社して1年半くらいになったのだが、転職で入社した時になんでこんな楽しい部署なのに外に対して全然楽しさが伝わっていないのだろうと思うことが何回かありました。
* **どうにか、社内にはこんなエンジニアがいるよ！！を伝えるために、入社後Qiitaに対し会社のOrgnaizationを付けていただき記事投稿を続けてきました。入社してからQiitaを始めたので、記事総数が現在98記事(2022/2/3時点)** も投稿を続けています。
* ただ、やはり会社としてTechポータルをもつ(かつエンジニアが主役)会社を見ていると、羨ましいなとも思いました。

**そこで業務の合間で「KDDIのエンジニアの文化や雰囲気、どんなエンジニアがいるのかを発信」するた