AWS関連のことを調べてみた2022年08月27日

AWS関連のことを調べてみた2022年08月27日
目次

jenkins で aws コマンド実行

## 大枠
“`
node {
stage(‘check instance’) {
def resultArray = getInstanceInfoList()
for (instance in resultArray) {
if (instance.Status == “running”) {
// なにかする
}
}
}
}
“`

## インスタンス情報取得
指定環境のフィルターとインスタンスID、稼働状況、OS情報、ip、タグ名を取得するクエリ設定
“`
def getInstanceInfoList(String env = “”)
{
String filter = “”
if (env.isEmpty()) {
filter = “Name=tag-key,Values=envName”
} else {
filter = “Name=tag:envName,Valu

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AWS Systems Managerを使って外部から自宅のRaspberry Piにアクセスしてみる

# はじめに
以前、以下の記事でラズパイを使ってKubernetesクラスタを構築してみました。
[Raspberry Pi 4を使ってKubernetesクラスタを構築する](https://qiita.com/hato52/items/2d22a9a24299b2d0c904)

どうせなら外部からアクセスして管理できるようにしたいと思っていたのですが、自宅の環境的にポート開放することが難しい…。

どうにかポート開放すること無く外部からアクセスする方法が無いかと調べていたところ、AWSのSystems Managerで実現出来そうだったので、ラズパイに導入してみました。

# ハイブリッドアクティベーションの作成
AWS Systems Managerのページを開き、左側メニューからハイブリッドアクティベーションのページを開きます。
「アクティベーションを作成する」ボタンがあるので選択します。
![スクリーンショット 2022-08-17 0.36.39.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.co

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Unity+MagicOnionでメタバース空間を作ってみる(第二回)

はじめに
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本記事は、複数回に分けてUnityとMagicOnionを用いてメタバース空間を構築する内容(備忘録)となっています。
前回は、UnityとMagicOnionで簡単なチャット機能とアバターの位置同期を実装しました。

第二回目は、前回実装したサーバー側のプログラムをAWS上にデプロイする方法を紹介します。
具体的には、サーバー側のプログラムをDockerを用いてコンテナ化し、AWSのEC2上にデプロイします。
なお、筆者はUnityやサーバーサイドの経験は浅く現在も学習中であるため、間違っている部分がある場合は教えて下さると幸いです。

——————————————————

動作環境や使用したアセットなど
————–
* Windows 10
* Unity 2021.3.5f1
* Visual Studio 2019 16.11
* MagicOnion 4.5.1
*

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イントラネットからSSH転送でELBやS3に接続する

## 1. はじめに

イントラネットから接続するAWSの開発環境があって、

“`
イントラネット内PC → 踏み台(Linux) → EC2(Windows) → ELB → EC2(OS知らない)
└→ EC2(OS知らない)

イントラネット内PC → 踏み台(Linux) → EC2(Windows) → S3
“`

と、なっています。
EC2(Windows)にSSH転送でリモートデスクトップする手順だけ提供されました。
ELBの80番ポートに通信するクライアントライブラリがEC2(Windows)にあるけれども、Oracleがない。

Oracleと通信するアプリケーションからELBに接続したい。また、そのアプリケーションからAWS CLIを呼び出してS3にも接続したい。

このため、SSH転送を使用して、Oracleに接続できるイントラネット内PCから上記のELBとS3に接続するようにしました。
Tera Termにはイントラネット内のプロキシサーバの設定を行

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EC2 に Auto Scaling の設定 と Cl/CD (CodePipeline + CodeDeploy + LambdaによるAMIの自動更新) を導入 ①

# はじめに
EC2にAuto Scaling設定を行い、Cl/CD (GitHub + CodePipeline + CodeDeploy + AMIの自動更新) を導入することで、自動デプロイを実現しましたので、手順をまとめます。

また、CodeDeploy後、`最新のソースを反映したEC2のAMIを作成し、Auto Scaling の起動テンプレートにAMIを反映する`Lambdaを作成し、Codepipelineのステージに加えることでAMIの反映も自動化させました。

# 構築図
![スクリーンショット 2022-08-26 23.01.39.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/988747/59d5bfe8-fdf9-9308-2977-75851971a8d0.png)

# 事前構築
– vpcやsubnetなど、ネットワーク層作成
– EC2やelbは、作成しても、作成していなくてもよいです。
– 今回は、分かりやすいように、EC2にNginxを入れるだけのシ

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[aws] 特定のタグを持ったインスタンスの ip リストを取得

コメント欄にて、とてもシンプルな記述にしていただけました…!
https://qiita.com/yulily@github/items/f667b4c53c57824ef12b#comment-98542fceae56f093df4f

以下は比較として参考に..!(´・Σ・`;)

ec2 インスタンスの ip をタグを利用して取ってくる
“`
function getIPList()
{
ENV_NAME=$1

IP_LIST=$(aws ec2 describe-instances \
–filters Name=tag:envName,Values=”$ENV_NAME*” \
–query ‘Reservations[*].Instances[].{PublicIpAddress:PublicIpAddress}’ \
–output text)
echo “${IP_LIST}”
}
“`

接続可能かチェックする
“`
function canConnection() {
TO_HOST=$1
S

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EC2上にrailsアプリをデプロイするまで~RDSで躓いた所を整理

https://zenn.dev/naoki_mochizuki/books/1471ce20222227

を参考にして、EC2上にRailsアプリを起動しようとしている。

構築手順としては下記になる。

周辺環境の構築
VPC
サブネット
インターネットゲートウェイ
ルートテーブル
セキュリティグループ

インスタンスの作成
RDS
EC2
EIP

EC2内の環境整備
ssh接続
Linuxユーザの作成
パッケージのインストール
Rubyのインストール
nodejsのインストール
yarnのインストール

GitHubからのデプロイ
アプリ公開用のディレクトリ作成
GitHubとの連携
アプリのクローン
bundle install
yarn install

webサーバー、アプリケーションサーバーの設定
webサーバーの導入:nginx
アプリケーションサーバーの導入:puma
DBの接続
環境の設定
ブラウザの確認

紆余曲折しながら、アプリケーションサーバーの起動まではこぎつけたが、DBの接続のところで迷子になっているため、とりあえず今日やってことをそのまま記録に残す。

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FastAPI with Lambda + API Gatewayでサーバレスアプリケーションの作成

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/556658/6ec16fbf-ad49-b975-cf6a-642ab0476747.png)

## はじめに
株式会社マイスター・ギルド新規事業部のヒツジーです。
弊社新規事業部では、新規サービスの立ち上げを目指して
日々、アイディアの検証やプロトタイプの作成などを行っています!

技術の進歩は目覚ましいので、置いてかれないように新しい技術のキャッチアップにもいそしんでいます!
本記事では、FastAPI with Lambda + API Gatewayでサーバレスアプリケーションを作成する方法をご紹介します。
サーバレスアプリケーションには
– サーバーの管理が不要
– 使った分だけの支払いで済む
– 柔軟なスケーラビリティ

といったメリットがあり、新規サービスのプロトタイプ作成に向いていると思います。

本記事の手順通りに手を動かすと、さくっとREST APIを作れるようになりますよ!

## やりたいこと
FastAPIで作成

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AmplifyでカスタムGraphQLクエリと型情報を生成する方法

# 本記事を対象とする人
– Web(React,Vueなど)でAmplify利用し、自動生成されるクエリでは足りなくなった

# 結論
– 自動生成されるファイルと同じ階層にファイルを作成する

# 解説
デフォルトで生成されるスキーマを元に説明します

“`~/amplify/backend/api/[project]/schema.graphql
type Blog @model {
id: ID!
name: String!
posts: [Post] @hasMany
}

type Post @model {
id: ID!
title: String!
blog: Blog @belongsTo
comments: [Comment] @hasMany
}

type Comment @model {
id: ID!
post: Post @belongsTo
content: String!
}
“`

– 例として、ブログに投稿されている記事のコメントを取得したい場合

“` ~/src/graphql/customQue

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無料のAWSハンズオン資料をやってみた①

ご覧いただきありがとうございます。

## ☆myプロフィール☆
大手SIerに勤務している、社会人一年目のSEです。
AWS SAA取得と業務での活用に向けて、ハンズオン資料で理解を深めようとしています。
よろしくお願いします。

## ☆今回のハンズオン資料☆
【Security #1 アカウント作成後すぐやるセキュリティ対策】
https://pages.awscloud.com/JAPAN-event-OE-Hands-on-for-Beginners-Security-1-2022-confirmation_556.html

※この記事では、下記のハンズオンでのメモを記載しています。
この記事ではハンズオンの途中からですが、後程更新していこうと思います。

 1.請求データの確認とアラート
 2.操作履歴とリソース変更履歴の記録
 3.脅威検知
 4.ベストプラクティスの確認

## ☆注意事項(ハンズオンや、この記事の対象者など)☆
【ハンズオンでの注意事項】
・資料の閲覧は無料でしたが、AWSサービスを使う中で有料のサービスもあります。動画内で解説されているので、利用料

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【AWS】AWS認定試験「AWS Certified DevOps Engineer – Professional」に合格しました。(ピアソンOnVUEオンラインに超苦戦しました)

### 目次
1. [はじめに](#1はじめに)
2. [勉強方法について](#2勉強方法について)
3. [ピアソンOnVUEオンラインについて](#3ピアソンonvueオンラインについて)

### 1.はじめに
皆さんこんにちは、奥平です。
今回はAWS認定試験「AWS Certified DevOps Engineer – Professional」に合格した内容となります。

### 2.勉強方法について
私の勉強方法は問題集の熟読だけをやりました。
※業務にてAWS上の知識習得を行っている為
試験落ちる前提で一度試しに試験を受けて、どのような問題が出るかチェックしようと思いましたが、そのまま一発合格しました。
結果オーライです。

問題集は下記3件を熟読しました。

1.【Udemy】
・AWS認定 DevOpsエンジニア – プロフェッショナル (DOP-C01) 模擬試験
「模擬試験 – 1 ~4」を熟読していました。

2.【BenchPrep】
考え方が共通する問題が出ました、無料サンプル問題把握していた方が良いですね。
https://dev.classmetho

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AWSで実現するスタートアップにちょうど良いデータ基盤の作り方

データ活用によって新たな顧客価値を提供したいというニーズが高まっているように思います。
AWSではデータ活用向けのサービスがいくつもあり、ソフトウェアエンジニアはそれらを適切に選択し、データ活用の土台となるデータ基盤を作る必要があります。
本投稿では、Global Mobility Serviceのデータ基盤を例にし、AWSで実現するデータ基盤について紹介します。
コストとパフォーマンスのバランスが取れていて、スタートアップにちょうど良いデータ基盤だと思います。
今回の内容を通して、技術選定のヒントになれば幸いです。

# 概要

データ基盤の構築にあたっては、データを収集する、変換する、可視化するといったプロセスに応じてデータを扱う環境を分けることをオススメします。
環境を適切に分けることで、データの出どころが分かりやすくなるため、データの品質をコントロールしやすくなります。
全体のシステム構成イメージとしては以下の通りです。

![【発表資料】データ基盤構成図-正式版.drawio.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.

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AWS SAAの合格体験記

## はじめに
記事の内容はAWS SAA C-02の合格体験記です。
**そのため、紹介している教材はAWS SAA C-03以降に対応していないので注意してください。**

## 要旨
今年の7月に [AWS SAA SAA-02](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-solutions-architect-associate/)の資格を取得しました。
この記事では資格取得までの学習方法と感想について書きたいと思います。

## 前提
元々ITインフラ系のアルバイトをしていた経験があり、特にVPC, EC2, IAM, RDS周りのサービスを検証環境構築の目的で触っていました。

## 資格取得に至った経緯
今年の7月からAWS Angel Dojo という AWS 主催のハッカソン企画に参加しています。
チーム内での話し合いで、事前に資格を取得をしておいた方がより良いアーキテクチャ設計をすることができ、優勝に近づくのではないかという話になり、この資格を取得することになりました。

## 学習方法
**ここで紹介

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Amazon RDS for Oracle がマネージド Oracle Data Guard スイッチオーバとレプリカの自動バックアップがサポートされるようになりました

8/23のアップデートでAmazon RDS for Oracleにおいて、リードレプリカインスタンスに対して Oracle Data Guard の機能であるスイッチオーバのマネージドな実行および自動バックアップがサポートされるようになりました。
(レプリカインスタンスの自動バックアップについては「選択できるようになった」だけなので説明は割愛しますが、レプリカインスタンスの自動バックアップをONにしておかないとスイッチオーバはできないのでご注意ください)

― [Amazon RDS for Oracle now supports managed Oracle Data Guard Switchover and Automated Backups for replicas](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2022/08/amazon-rds-oracle-supports-managed-oracle-data-guard-switchover-automated-backups-replicas/)

今までのRDS f

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Amazon S3 → Amazon SQS → AWS Lambda を連携する

# はじめに
S3のイベントをSQSキューに入れて、Lambdaに渡すまでの操作をまとめました。
![Screen Shot 2022-08-25 at 22.06.41.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1809963/d23f455f-42ab-5fd7-4bf8-13b7129ad88a.png)

# やること
– Lambda関数の作成 → SQS権限設定
– SQSキューの作成 → Lambdaトリガー設定
– S3バケットの作成 → イベント通知設定

# 1. Lambda関数の作成

まずはLambda関数を作成します。

関数名:test-202208(任意のもの)
ランタイム:Python3.9

その他はデフォルト設定のまま「関数の作成」
![Screen Shot 2022-08-25 at 20.29.21.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1809963/0d5abe

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Stable DiffusionをAWSのEC2インスタンスで動かすまでの手順

# 概要
2022年8月22日に、Stable Diffusionという画像生成AIがオープンソースで公開されました。これをAWSのEC2インスタンスで動かすまでのセットアップ手順書です。

# 注意事項
:::note warn
この手順書ではAWSの**p3.2xlarge**というハイスペックタイプのインスタンスを使います。料金は東京リージョンのオンデマンドで**4.194 USD/hour**、執筆時点での円ドル相場が136.5円なので、**1カ月間稼働させると41.2万円**になります。**1分あたりだと9.5円**です。お財布にとって大変危険ですので、**遊び終わったら必ずインスタンスのシャットダウンをするのを忘れないようにしてください。**
:::
なお、この手順書を通しでやってみたところ35分ほどかかりました。1,000円くらいを遊び代だと思って投げ捨てるくらいの気持ちで手順を進めることをお勧めします。

# 事前準備
## HuggingFaceのユーザー登録
Stabie Diffusionで使うモデルデータをcloneするときにHuggingFaceのアカウント情

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AWS solution architect professional 攻略

## 取得日
2022/8/13
## 過去の受験歴
aws solution architect associate(2021/12)
## 学習期間
3ヶ月程
## 使用した教材
<書籍>
AWS認定資格試験テキスト&問題集 AWS認定ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル

<問題集>
①Web問題集で学ぼう[★★☆]
https://aws.koiwaclub.com/
aws solution architect professionalレベルの問題にアクセスできるプランだと6000円程度と少し値は張るが、実際の問題に近く良い練習になるので、マストで解いておいた方が良いと思われる。
7問1セットで70セットぐらい(500問位)見ることができる。特に後半の#30-70の方を90%取れるまで繰り返して解くと良い。

② Udemy問題集[★☆☆]
https://www.udemy.com/course

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AWS Cloud Practitioner Essentials モジュール2まとめ

この記事はAmazonが提供する教材「AWS Cloud Practitioner Essentials(日本語字幕)」の初心者によるメモです。
情報に不備がある可能性があります。
本講座は[こちら](https://explore.skillbuilder.aws/learn/home)から.無料です!

# クラウドコンピューティング
従量課金製によるインターネット経由でのITリソースのオンデマンド配信

# AWSのサービス(一部)
## EC2・周辺サービス
### EC2
ECインスタンスと呼ばれる仮想サーバーをいつでも作成できいつでも削除できる
– インスタンスファミリー
– 汎用
– コンピューティング最適化
 グループ単位でデータを処理するバッチ処理など、高パフォーマンスプロセッサの恩恵を受けるタイプのワークロードに最適
– メモリ最適化
 高性能データベースなど、メモリ内の大規模なデータセットを処理するワークロードに適している
– ストレージ最適化
 ローカルストレージの大規模なデータセットに対する高速シーケンシャルの読み取りおよび書き込み

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AWS EC2オンデマンドインスタンスとLightsailの月額料金を比較してみた!※東京リージョンのみ

# AWS EC2 VS Lightsailの料金とスペック

EC2とLightsailでは、可用性、耐久性などのさまざまなメリットデメリットが存在するが、今回は、スペックおよび月額料金・1時間あたりの時間料金を比較する。

# AWSのEC2とは?
Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) は、500 以上のインスタンスと、最新のプロセッサ、ストレージ、ネットワーク、オペレーティングシステム、購入モデルを選択でき、ワークロードのニーズに最適に対応できる、最も幅広く、最も深いコンピューティングプラットフォームを提供しています。私たちはインテル、AMD、Arm の各プロセッサに対応した初めての大手クラウドプロバイダーであり、オンデマンドの EC2 Mac インスタンスを備えた唯一のクラウドであり、400G bps のイーサネットネットワークを備えた唯一のクラウドです。機械学習のトレーニングでは最高のコストパフォーマンスを実現し、1 つの推論インスタンスあたりのコストもクラウドの中では最も低く抑えられています。他のどのクラウドよりも多くの SAP

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【Athena】バケッティングでコスト削減&高速化

# バケッティングとは
Athenaでは費用を抑えつつ、クエリの高速化を図るための代表的な手段としてパーティションがあります。
しかし、パーティションに加えてバケッティングというやり方もあるのでそのやり方と注意点を記載しておきます。

バケッティングというとS3のバケットが出てくるかもしれませんが、それとは全く別の概念です。
CTASでパーティション分割してテーブルを作成する際のデメリットとして100個のパーティションまでしか作成出来ないというデメリットがあります。これは[一応INSERT文などでなんどもなんども実行](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/athena/latest/ug/ctas-insert-into.html)すればなんとかなるという事はあるのですが、かなり実行コストがかかります。

# バケッティングのメリット
>CTAS クエリ結果のバケット化は、カーディナリティが高く、値が均等に分散されている列によってデータをバケット化するときにうまく機能します

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/athen

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