- 1. 【AWS】手動設定されたNACLエントリーをスタック管理下にする
- 2. Amazon Appflowを使用してVantageからSalesforceへ接続する方法
- 3. Amazon EKSをEC2で構築した場合のIPアドレスの上限数
- 4. MacにてEKSでGrafanaを利用する
- 5. Java のレガシーなサービスで使ってきた Aurora MySQL v1 を v3 にバージョンアップした話
- 6. 【Terraform】Terraformのモジュールを作ってみよう
- 7. sendgrid DKIM,SPF設定とメールが届かない場合の対応
- 8. AWS Fargateのタスク起動時間がzstd圧縮のイメージを使うと早くなるようなので試してみた
- 9. AWS ソリューションアーキテクト プロフェッショナル (SAP-C01) 2回目を滑り込み取得してきた話
- 10. 【AWS】Lexボットの作成方法についてまとめてみた
- 11. CloudFormationでLambda(Python) + RDS Proxy + Auroraを構築する
- 12. LINEアプリケーションをHerokuからAWSに移行しようLINEアプリケーションをHerokuからAWSに移行しよう
- 13. LINEアプリケーションをHerokuからAWSに移行しようLINEアプリケーションをHerokuからAWSに移行しよう~準備編~
- 14. 【AWS認定試験】受験の流れと感想@ピアソンVUE【クラウドプラクティショナー】
- 15. 【Athena】大量のファイル群からのスキャン量をファイルパスをマッピングして削減する
- 16. AWS Lambda 料金形態
- 17. AWS Parameters and Secrets Lambda Extension つかってみた
- 18. AWS CDKとReactを利用してログイン処理を実装してみる
- 19. AmazonConnect × Salesforce 連携をセットアップしてトラブルシュートした話（履歴メトリクス：Queueのデータ連携）
- 20. AWS SageMaker Studio 費用（ノートブックとインスタンスもシャットダウンしないと課金される）
【AWS】手動設定されたNACLエントリーをスタック管理下にする
# はじめに
仕事でstackからNACL作成しているが、エントリーの一部が手動作成されている場面に遭遇。
手動作成されたエントリーをstack管理と出来るのかを確認したく、検証したもの。
備忘の意味も込めて検証結果を記載する。### ◼️検証シナリオ
スタックで作成したNACLエントリーと手動作成したNACLエントリーが混在している状態。
この手動作成されたエントリーをスタック管理化とする。#### ・検証説明図
以下エントリー2をスタック管理に変更する。
#### ・Stackテンプレート(抜粋)
スタックで作成したNACLエントリー
“`YAML:SET_NACL
InboundNetworkAclEntry10001:
Type: ‘AWS::EC2::NetworkAclEntry’
Properties
Amazon Appflowを使用してVantageからSalesforceへ接続する方法
著者 [Wenjie Tehan](wenjie.tehan@teradata.com)
最終更新日 2022年2月14日:::note warn
警告
本記事は[Getting Started](https://quickstarts.teradata.com/index.html#getting-access-to-vantage)に掲載された内容を抄訳したものです。掲載内容の正確性・完全性・信頼性・最新性を保証するものではございません。正確な内容については、原本をご参照下さい。
また、修正が必要な箇所や、ご要望についてはコメントをよろしくお願いします。
:::# 概要
このハウツーでは、SalesforceとTeradata Vantageの間でデータを移行するプロセスについて説明します。2つのユースケースを含みます。① Salesforceから顧客情報を取得し、Vantageから注文および出荷情報と組み合わせて、分析的な洞察を得ます。
② Vantage の **newleads** テーブルを Salesforce のデータで更新し、AppFlow を使用して新
Amazon EKSをEC2で構築した場合のIPアドレスの上限数
# はじめに
Amazon EKSをEC2で構築した場合、利用できるIPアドレス上限数はインスタンスタイプ毎に異なります。
1つのIPアドレスで、1つのPodが作成できるので、`IPアドレスの上限数=Podの上限数`となります。# IPアドレスの上限数を調べる
1. インスタンスタイプとネットワークインターフェースごとのIPアドレスを調べる
[IP addresses per network interface per instance type](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-eni.html#AvailableIpPerENI)を参考にしてください。1. 利用できるIPアドレスの計算式
“`
Maximum network interfaces * (Private IPv4 addresses per interface – 1) + 2
“`1. IPアドレスの上限数の一覧
[eni-max-pods](https://github.com/
MacにてEKSでGrafanaを利用する
# はじめに
Macで Grafana を利用する方法をまとめます。# 実行環境の準備
1. AWS CLIの設定
[AWS CloudFormationを動かすためのAWS CLIの設定](https://qiita.com/miyabiz/items/fed11796f0ea2b7608f4)を参考にしてください。1. EKSクラスタの構築
[Macでeksctlを利用してAWSにEKSのクラスターを構築する](https://qiita.com/miyabiz/items/75f83237795b0b7d52bd)を参考にしてください。1. EKSのコンテキストの設定
[MacにてEKSの設定をする。](https://qiita.com/miyabiz/items/b98d145cedb35dab9524)を参考にしてください。1. Helmの設定
[MacにてHelmを利用する](https://qiita.com/miyabiz/items/453361e6af64b324443c)を参考にしてください。1. Prometheusの設定
[Ma
Java のレガシーなサービスで使ってきた Aurora MySQL v1 を v3 にバージョンアップした話
2022 年 2 月に Amazon Aurora MySQL 互換版のバージョン 1（以降「Aurora MySQL v1」と表記）の EoL 発表を受けて、Java のレガシーな Web サービスで使ってきた Aurora MySQL v1 を v3 にバージョンアップした記録です。
※後日 Zenn で本にまとめる予定なので、この記事は要約版となります。
## 対象サービスの概要
– Java の 15 年 over モノのレガシーなシステム
– その上に Web アプリケーションが複数
– 5 年前 AWS に Lift & Shift したのを機に DB を MySQL 5.5 から Aurora MySQL v1 に移行
– DB の接続には MySQL Connector/J 5.1 または 8.0（一部）を使用## なぜ Aurora MySQL v2 ではなく v3 に移行したのか？
いくつか理由はありますが、主に以下の 2 点が大きいです。
– 本家 MySQL 5.7 の EoL が迫る中、**一旦 v2 を挟むと最悪の場合 2 年で 2 回バー
【Terraform】Terraformのモジュールを作ってみよう
# はじめに
udemyを使ってTerraformの勉強をしたので、Terraformのモジュールについての学習備忘録です。https://www.udemy.com/course/iac-with-terraform/
# Terraformのモジュールとは
リソース生成処理を１つの塊にして呼び出せるようにしたもの → 関数のようなもの# Terraformのモジュールを作成してみよう
試しにserverというモジュールを作成してみたいと思います。modulesフォルダを作成し、serverフォルダを作成します。
その配下にモジュール作成に下記の空のファイルを用意します。* variables.tf : 引数
* main.tf : 処理
* outputs.tf : 戻り値
* README.md : 説明In
AWS Fargateのタスク起動時間がzstd圧縮のイメージを使うと早くなるようなので試してみた
# 概要
GoQSystemではアプリケーションやAPIサーバーの基盤にAWS ECS on Fargateを採用しています。
ECS Task起動時間短縮はインフラ担当として取り組んでいることの一つです。（イメージサイズを下げるの限界。。。）
2022/10/13 AWSブログでzstd圧縮イメージを使用すると起動時間が短縮されると発表したので試してみました。https://aws.amazon.com/jp/blogs/containers/reducing-aws-fargate-startup-times-with-zstd-compressed-container-images/
# zstdとは
Zstandardの略でMetaに所属しているYann Colletによって開発された可逆圧縮アルゴリズムです。# Docker builxコマンド
AWSブログにあるコマンドオプションを指定してイメージをビルドしています。
“`
docker buildx build \
–file Dockerfile \
–output type=image,nam
AWS ソリューションアーキテクト プロフェッショナル (SAP-C01) 2回目を滑り込み取得してきた話
# はじめに
前回から早3年、「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(SAP-C01)」を再度受験して合格しました。
今回の出来としてはジャスト8割程度です。現行試験のSAP-C01は最終受験日は2022年11月14日となっており滑り込みで受験です。
これから同試験を受ける方は少数かも知れませんが、体験記と学習法をまとめてみます。学習にフォーカスした記事は書いてる方も多いと思うのでそこは簡単に、
試験に向けて当日気を使ってみたことや心構えも書いてみます。また資格取得だけを目的とするよりは、極力実務に活かせるよう実サービスを触りたいという方針です。
ここらへんは時間との兼ね合いで学習プランを検討ください。参考になれば幸いです。
前回：[AWS ソリューションアーキテクト プロフェッショナル SAP-C01 合格 受験記録](https://qiita.com/ymnk3/items/fd6c3482cd73dd3a1d26)
# 簡単なバックグラウンド
– AWS実務歴6年
– サーバーサイド/バックエンド・インフラメインで10年強→SRE歴3年→
【AWS】Lexボットの作成方法についてまとめてみた
# 1.はじめに
どうも、ARIの名古屋支社に勤務している愛知県民です♪
(/・ω・)/少し時間が空きましたが、以前の記事で
AmazonConnectのコンタクトフローからLexボットを呼び出す方法について記載しました。https://qiita.com/Aichi_Lover/items/748a0f469378235d258f
・・・がそもそもLexボットについてあまり詳しく書けていなかったので、
**今回はLexボットの作成方法について記事にしたいと思います！**
Lexについて勉強中の方の参考になれば幸いです。
(*^^)v# 2.用語の説明
Lexボットを作成するにあたり、基本的な用語の説明をします。## 2.1.インテント
インテントとは直訳すると「意図」のことで、
Lexが顧客に対して投げかける質問の内容や、予想される顧客の反応等を設定し、
Lexと顧客の一連のやり取りを記述しておくことができます。また、1つのボットに対してインテントを複数作り、処理を分けることができます。
:::note info
例
以下の画像のインテントを作成した場合
「B
CloudFormationでLambda(Python) + RDS Proxy + Auroraを構築する
# 本記事の内容
– AWSが提供するCloudFormationサービスを利用し、Lambda(Python)、RDS Proxy、Auroraを建てる方法を記載した記事です。
– これまでに以下の記事でAurora関連をCloudFormationで実施していました。その続編です。
- [検証目的のためにCloudFormationでシングルインスタンスのAuroraを建てようとしたら手こずった話](https://qiita.com/kanamekun/items/4db938d52712b1165c37)
- [CloudFormationでAuroraとLambdaを構築。LambdaでLOAD DATA FROM S3コマンドを実行しS3のCSVファイルをAuroraにインポートする。](https://qiita.com/kanamekun/items/53da2f73bcc2e5d68dc2)本記事の手順で以下のような構成のクラウド環境を作成します。
を開きます。
最初にプロバイダーを作成する必要があるので、まだ作成されていない場合は作成します。
– [Heroku](https://dashboard.heroku.com)
– [AWS](https://aws.amazon.com)注意点として、ハンズオンで多少の金額が発生する可能性もあります。予めご了承ください。
## インストール
ここがすごく面倒なのですが、以下のサービスを予めインストールする必要がございます。
– 開発全体で用意してほしいもの
– [vscode](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-s
【AWS認定試験】受験の流れと感想@ピアソンVUE【クラウドプラクティショナー】
## はじめに
初めてクラウドプラクティショナーの試験を受けてきました！
ピアソンVUE(武蔵小杉テストセンター)も初めてのためせっかくなので記事を書いてみました。
AWSでは現在、AWS認定取得応援キャンペーンを実施中で、試験が通常金額の半額で受けられたためお得でした。## 試験の予約について
– 24時間後以降の試験であればいつでも受験可能、つまり予約した次の日に試験を受けることもできる。
そのためスケジュールが非常に組みやすかった。
自分は50%割引のバウチャーが届いたあと最短で受験可能な試験を予約した。
(朝9時30分〜16時45分の間、15分刻みで申し込める)
– 名前をローマ字で求められるが、大文字小文字は多分どちらでもよい。
名前がクレジットカードと一致してないと申し込めない、みたいな記述があったからちょっと悩んだけど自分は頭文字のみ大文字にした。
特に問題なかったけどどっちが主流なのかは地味に気になる。
ちなみに試験画面で自分の名前を選択する際、他の人の名前を見たら４人中2人は全部大文字、残り２人は頭文字のみ大文字だった。## 当日の注意点
– 身分証明書を2
【Athena】大量のファイル群からのスキャン量をファイルパスをマッピングして削減する
# 大量のファイルからのスキャン量を減らしたい
Athenaの料金はスキャン量に比例するので例えば
“`
1.csv.gz
2.csv.gz
3.csv.gz99999.csv.gz
100000.csv.gz
“`
といったファイルがあり、その合計が数テラバイト（とにかく大きいデータ）あるとします。
これらは例えば時系列データで2015年〜2022年のデータが入っているとします。スキャン料を減らす方法として、parquet化やpartitionで分けるというやり方があるのですが、ここで問題が発生します。
時系列データならpartitionで分けるのが一番いいのですが、partitionに振り分けるには一度のスキャンでは100個のパーティションでしか分けられません。
なので最大でも日付単位でパーティションを分けると１年のデータを作るのに3ヶ月ごとにSQLを分けなければならないため、1年で4回のフルスキャンが発生します（今回はCSVなのでフルスキャンとなる）。例えば10TBのデータであれば10TB*4で40TBのスキャンが必要になります。
>1 TB あたり 5.00USD
AWS Lambda 料金形態
# はじめに
AWS Lambda を使って何かを作ってみる。
だが、その前に課金の仕組みについて理解したいので記録する。# AWS Lambda の料金
課金は以下に基づいて生じる
– 関数へのリクエスト数
– コードの実行時間### 関数へのリクエスト数の条件
リクエスト数は以下の条件でカウントされる
– イベント通知トリガー
(Amazon SNS, Amazon EventBridge など)
– AWS SDK経由などの呼び出し
(AWS Console からのテスト呼び出しを含む)### コードの実行時間
– コードの実行が開始されてから、戻り値またはその他の方法で終了するまでの時間を計算される(1ms未満を切り上げる)
– 価格は、関数に割り当てるメモリの量に依存する。
**AWS Lambda では関数の必要なメモリ量を選択。CPUパワーやその他のリソースが比例して割り当てられる。**# AWS Lambda の無料利用枠
– 月間 100 万件のリクエスト
– 月間 40 万 GB 秒の計算時間# 参考
[AWS Lambda 料金](htt
AWS Parameters and Secrets Lambda Extension つかってみた
## はじめに
2022/10/18 に AWS Parameters and Secrets Lambda Extension が利用できるようになりました。https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2022/10/aws-parameters-secrets-lambda-extension/
AWS から提供される Lambda Extensions を使用して AWS Systems Manager Parameter Store からパラメーターを取得したり、AWS Secrets Manager からシークレットを取得したりできるようになります。
## 何が嬉しいのか
これまでは Lambda 関数の処理内で AWS SDK 等を使用してパラメーターやシークレットを取得していました。今回の拡張機能を使用することでこれらの値をキャッシュし、Lambda 関数のライフサイクル内で再利用できるようになります。これによりパラメーターやシークレットを取得するためのレイテンシーとコストが削減されます。## 基本的な使い方
以
AWS CDKとReactを利用してログイン処理を実装してみる
## はじめに
お仕事でAWS CDKとReactを扱う機会があり、その経験を踏まえて何かしら記事を作成したいと思い、この記事を書きました。
AWS CDKでCognitoを作成し、ローカルで起動したReactアプリケーションからログイン処理を行えることまでを記載しています。## 環境
WSL2
Node ：16.15.0
aws-cdk：2.45.0
React：18.2.0## AWS CLIのセットアップ
以下の記事に沿ってセットアップを行います。
https://aws.amazon.com/jp/getting-started/guides/setup-cdk/module-one/まず私の環境ではAWS CLIをインストールしていなかったため、インストールしていきます。
以下のコマンドを実行するとAWS CLIのセットアップが完了します。
“`bash
$ sudo apt install unzip
$ curl “https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip” -o “awscliv2.z
AmazonConnect × Salesforce 連携をセットアップしてトラブルシュートした話（履歴メトリクス：Queueのデータ連携）
# 前提条件
Saleforce API Version ： v55.0
serverlessrepo-AmazonConnectSalesforceLambda ： 5.19.0
この記事は、2022/10頃に書かれています。バージョン齟齬によって起こるトラブルのようなので、あまりに時期が違う場合は、読む必要はありません。
同じハマり方をした人に届いたらいいな？と自分への備忘も兼ねて# トラブルの内容
公式のインストール手順書は下記の通りhttps://amazon-connect.github.io/amazon-connect-salesforce-cti/docs/lightning/salesforce-lambdas/02-historical-metrics
この手順通りに設定してもデータ連携ができなかった。というの
AWS SageMaker Studio 費用（ノートブックとインスタンスもシャットダウンしないと課金される）
AWS SageMaker Studio初心者です。
Abalone pipelineチュートリアル実行して費用発生（約$10/day）したので
原因を探ってみました。１）結論
ノートブックとインスタンスもシャットダウンしないと課金される２）原因
公式の料金表だとml.m5.xlargeは$0.298/Hなので24Hずっと動かしてたらしい。
作業終了時には必ずノートブックをシャットダウンしてたのになぜ？と思い
サポートページ（コンソールの右上の？にある）へ質問してみました。
3日ほどで回答が来て、丁寧に色々と説明がある中に
「自動シャットダウン拡張機能を利用した Amazon SageMaker Studio のコスト削減方法」があり
どうやらノートブックをシャットダウンしても、インスタンスまでシャットダウンしないと
課金され続ける事が判明。
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/save-costs-by-automatically-shutting-down-idle-resources-within-amazon-sagemaker-s
