AWS関連のことを調べてみた2023年07月24日

【合格体験記】AWS認定ディベロッパーアソシエイトに合格しました

AWS認定ディベロッパーアソシエイトに合格しました。また、少し前に、3年ぶりにSAAを更新しました。AWSの知識をアップデートする中で、SAAだけでなく、DVAも取得を目指しました。SAAとは分野が違うので、新しい知識を身につけることができました。DVAも有効期限があり今後更新が必要になるので、備忘録として残しておきます。

AWS Certified Developer – Associate（DVA-C02）の説明はこちらを参照してください。

https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-developer-associate/

# 前提
・AWSの実務経験はほぼなし
・CLFは取得済(19年12月・22年8月)
・SAAは取得済(20年2月・23年2月)

# 目的
・AWSはアップデートが早く、知識を刷新した方がいいかなと思ったため
・開発よりの知識も習得したいと思ったため。
・後輩も取得していたため。

# 勉強方法・期間
SAAを更新したときと同じ勉強方法で挑みました。問題演習を数こなしていくスタイルです。

・[T

スナップショットよりバックアップを復元する方法【EC2インスタンス】

# ■概要
今の所あまり使う事はなかったんですが備忘録として。
稼働中インスタンスに対して、バックアップ等で取得していたスナップショットをルートボリュームとして置き換える方法です。

# ■手順
手順はとても簡単で、インスタンスの停止も不要です。

##### 1.バックアップしていたスナップショットのIDを取得しておく。
snap-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx


##### 2.稼働インスタンスを選択する
ストレージ → ルートボリュームを置き換える を選択する

![snap2_20230722051703.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/954355/554f9130-568a-2335-5ebb

Webエンジニアが必要なAWSの主要サービス35選

# この記事の資料
この動画の内容のレビューみたいな記事になります。
このチャンネルはプログラマーを目指す人、経験浅いプログラマーは参考になるので
見てみてください。

# この記事の背景
これからAWSを本格的にやっていく時期にこの記事を書きました。
この記事を通して学んでいきたいのとこれからAWSを学ぶ人は参考にしてください。

# そもそもなぜAWS?
AWSはアプリを動かす土台みたいなサービスです。

# 全サービスまとめ
***ClassmethodのDevelopers IOにAWSのサービスをまとめてある***みたいです。(2022年版)

https://dev.classmethod.jp/articles/aws-summary-2022/

こちらが2023年版です。

https:/

東京リージョンにやってきた MySQL HeatWave on AWS を試す (2) サンプルクエリ実行編

こちらの記事の続きです。

– **[東京リージョンにやってきた MySQL HeatWave on AWS を試す (1) 初期設定編](https://qiita.com/hmatsu47/items/8f202eef64ea57e7d948)**

https://qiita.com/hmatsu47/items/8f202eef64ea57e7d948

前回の記事で AWS 上に作成した MySQL DB・HeatWave Cluster にサンプルデータベースを構築し、分析クエリを流して HeatWave なしの場合と比較してみます。

## 試す内容

こちらのチュートリアルに沿って、サンプルデータベースを構築して分析クエリの処理時間を比較します。

– **[5. サンプルデータベースの構築](https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/beginners/creating-HeatWave/#anchor5)（OCI チュートリアル・その 10 – MySQL で高速分析を体験する）**

https://oracle-ja

AWS Certified Cloud Practitionerに合格したの色々まとめてみた

# 概要
部署でAWS認定試験の受験が五月蠅く言われています。業務に役立つという訳でもなく、試験の内容はしょっちゅう変更されるため、資格自体の取得の価値はそれほど高くなく、そして何より報奨金や成果評価の対象外。。。何ともモチベーションが出ない状況ですが、受験を強制されて、筆者の他の資格取得計画に影響が出ると困ります。先手を打とう！！とAWS Certified Cloud Practitioner(以下Cloud Practitioner)を受験し、:cherry_blossom:合格:cherry_blossom:したので記憶が薄れないうちに実際に実施した試験対策等の情報をDumpしておこうと思います。

# そもそもどんな試験?
AWS認定試験は全部で12種類存在します。Cloud Practitionerはその中で最も基礎的な知識を問う試験です。受験料は流石ベンダー試験。諭吉さんと数枚の英世さんが飛んでいきます。しょっちゅう試験の問題を改訂するのですから、良心的な価格設定にして貰いたいものです。ボッタクリ価格も良い所です。因みに筆者は勤務先がAWSとパートナーであるため、バウチャ

AWS CloudFormationを使用したEC2インスタンスのプロビジョニング

# はじめに
下記のQiita記事では、VPC環境を自動作成するAWS CloudFormationのサンプルコードを紹介しました。

https://qiita.com/duelist2020jp/items/111b18950ba82de6e338

今回は、上記のCloudFormationで作成したVPC環境上に、EC2インスタンスをプロビジョニングするためのサンプルコードを紹介します。

# CloudFormationのクロススタック機能の利用
既にCloudFormationによって作成された環境を利用して、新たなリソースをプロビジョニングしたい場合、CloudFormationのクロススタック機能を利用します。クロススタック機能の使い方は、下記のAWS CloudFormationドキュメントを参照ください。
[Walkthrough: Refer to resource outputs in another AWS CloudFormation stack](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/Us

AWS EC2 に Chromebook で SSH 接続するまで

勉強用のChromebook でも AWS 使いたくなったので接続できるまでの手順を確認

アーキテクチャ


作業手順一覧

1: VPC 作成
2: サブネット 作成
3: インターネットゲートウェイ 作成
4: VPC にインターネットゲートウェイ をアタッチ
5: ルートテーブルに インターネットゲートウェイ を関連付け
6: キーペア を作成
7: EC2 インスタンス作成
8: Linux ファイル フォルダに作成した キーを移動
9: ターミナルで SSH 接続設定
10: 設定したSSHで接続

---

TwinMakerからローカルPC上のデータソースに直結する方法（例：Echonet Liteを直接操作する）

# この記事について

クラウドを経由せず、TwinMakerからローカルPCのデータを直接参照する方法を紹介します

## どうやって？

– TwinMakerの接続先をローカルに切り替えるオプションがあります
– FastAPIを使って、ローカルPC上にTwinMaker互換のWebサーバを立てます

## 何が嬉しいの？

– どれだけヘビーに使っても、TwinMakerの利用料金が0になります
– ブラウザから端末方向への取得リクエストができるようになります
– セキュリティの都合でインターネットに送れないデータも、デジタルツインで可視化できます

## 動作しているところ（GIF画像）

気温センサーが38度を超えると、タグの色が赤くなって、MMDのキャラクターが手を振るように設定しています。Echonet Liteのシミュレータ（萌花電ルーム）の気温を変更すると、ほぼリアルタイムに連動してTwinMakerに反映されます。

![echonet-direct.gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaw

Terraformでスケーラブルなウェブサイトを構築する

# はじめに
* （Terraformに慣れるために）AWS CLIで構築した[スケーラブルなウェブサイト環境](https://qiita.com/kokichi8/items/fedb84896a286b70cc23)を手順と資料を合わせてアウトプット資料としてまとめます。
* 個人的に気づいたことも付け加えていこうと思います。
# 構成図

# 手順
“`ruby:main.tf
“`
## VPCの作成
“`ruby:vpc.tf
#—
#VPCの作成
#—
resource “aws_vpc” “test” {
cidr_block = “10.0.0.0/16”
enable_dns_hostnames = “true”

tags = {
Name = “test”
}

CircleCI + AWS(StepFunctions)でmigrationの成功を待つ

## 経緯
– CircleCIの[update-service](https://circleci.com/developer/ja/orbs/orb/circleci/aws-ecs#commands-update-service)を使って、Fargateにデプロイするのですが、migrationを事前に実施したくなります。

## 実現方法

| 環境 | 内容 |
|:—|:—|
|AWS | migration用のタスク定義 + StepFunctionsのStateを作成　|
|CircleCI|migration用のStepFunctionsを起動し、実行ステータスを監視|

### migration用のタスク定義
– 基本的にはfargate（web）のタスク定義と同じです。

### migrationを実行するStepFunctionsのstates
– Railsだと以下のようにコマンドを書いておきます。
“`json
“Overrides”: {
“ContainerOverrides”: [
{
“Name”: “app

ELBとAutoScalingグループのヘルスチェックについて

# はじめに
MackerelによるELBの死活監視を導入した際、AutoScalingによりEC2がスケールアウトされる度に一時的にUnhealthy判定されてしまい都度アラート発報がされてしまう状態にあった。
このままだと対応が必要な通知が埋もれてしまう状態にあったため、一度調査してみることにした。
# ELBのヘルスチェック
ひとまずELBのヘルスチェックについて整理する。
ELBのヘルスチェックとは、ELBが提供するテストに基づいて判断される。
対象となるものは、ALBとNLBのターゲットグループならびにCLB。
今回はALBのヘルスチェックにのみ触れることとする。
ALBのヘルスチェックについてはキャプチャのようなメニューの設定が可能。


##### Protocol
ヘルスチェックに使

Amazon Kendra + SageMaker JumpStartで生成AI / RAGをとりあえず動かす

## 概要
– 企業データをベースに、自然文でQAしてくれる検索拡張生成（RAG）のソリューション
– ChatGPTなど一般的な生成AIの場合、それっぽいけど正しいかわからない、または誤った情報が返されるハルシネーションリスクへの対策例としても注目されている
– 特に、企業データをベースとした回答生成をより効率的かつコスパ良く実現するために、すべてLLM頼りにせず、セマンティック検索の専用サービス（Amazon Kendra）を組み合わせている

## 元ネタ
高精度な生成系 AI アプリケーションを Amazon Kendra、LangChain、大規模言語モデルを使って作る

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/quickly-build-high-accuracy-generative-ai-applications-on-enterprise-data-using-amazon-kendra-langchain-and-large-language-models/

## ソリューション概要

Chat形式で質問を投げると、回答と参照文

AWS ECSのタスク定義、クラスタ作成、サービス作成

## はじめに
Windows11Pro+WSL2+Ubuntu+Docker環境を構築し、
VS CodeからUbuntuに接続しプログラム作成、コンテナイメージ作成、
AWSのECRへプッシュ、ECSへのデプロイ・接続確認までを行います。

1. [WSL2のインストール](https://qiita.com/hiropon1839/items/126de61987a0daa8267d)
2. [Visual Studio CodeのインストールとUbuntu on WSL2への接続](https://qiita.com/hiropon1839/items/0f48d85733ad0c85b3b1)
3. [Docker Desktopのインストール、Dockerfile作成、コンテナビルドと修正](https://qiita.com/hiropon1839/items/2af467975fb31bbb2819)
4. [AWS CLIインストール、IAMユーザー作成、アクセスキー作成、AWSリソースへのアクセス](https://qiita.com/hiropon1839/ite

AWS ECRリポジトリ作成、Ubuntu on WSL2からECRへのプッシュ

## はじめに
Windows11Pro+WSL2+Ubuntu+Docker環境を構築し、
VS CodeからUbuntuに接続しプログラム作成、コンテナイメージ作成、
AWSのECRへプッシュ、ECSへのデプロイ・接続確認までを行います。

1. [WSL2のインストール](https://qiita.com/hiropon1839/items/126de61987a0daa8267d)
2. [Visual Studio CodeのインストールとUbuntu on WSL2への接続](https://qiita.com/hiropon1839/items/0f48d85733ad0c85b3b1)
3. [Docker Desktopのインストール、Dockerfile作成、コンテナビルドと修正](https://qiita.com/hiropon1839/items/2af467975fb31bbb2819)
4. [AWS CLIインストール、IAMユーザー作成、アクセスキー作成、AWSリソースへのアクセス](https://qiita.com/hiropon1839/ite

AWS CLIインストール、IAMユーザー作成、アクセスキー作成、AWSリソースへのアクセス

## はじめに
Windows11Pro+WSL2+Ubuntu+Docker環境を構築し、
VS CodeからUbuntuに接続しプログラム作成、コンテナイメージ作成、
AWSのECRへプッシュ、ECSへのデプロイ・接続確認までを行います。

1. [WSL2のインストール](https://qiita.com/hiropon1839/items/126de61987a0daa8267d)
2. [Visual Studio CodeのインストールとUbuntu on WSL2への接続](https://qiita.com/hiropon1839/items/0f48d85733ad0c85b3b1)
3. [Docker Desktopのインストール、Dockerfile作成、コンテナビルドと修正](https://qiita.com/hiropon1839/items/2af467975fb31bbb2819)
4. **[AWS CLIインストール、IAMユーザー作成、アクセスキー作成、AWSリソースへのアクセス](https://qiita.com/hiropon1839/i

AWS Cloud Practitionerに2週間で合格する方法

## 勉強開始時の私の状態
・文系出身
・新卒2年目
・業務ではWebアプリケーションの開発やサーバサイドなど、
バックエンドがメインでフロントもぼちぼちという感じです。
・AWSは一切触ったことなし。勉強開始前までAWSのサービスはEC2を名前のみ知っているというレベル。

## 2週間で合格した方法は以下の通り。
ちなみに私は739点で合格したため、かなりギリギリでした。
この記事では知識を深く理解することよりも、とにかく最速で合格することを念頭においています。
合格した後に深く理解しましょう。
不安な方はもう一週間勉強に当ててもよいかもしれませんね。

ちなみに勉強時間は約35時間です。

## 第一週
### 土
まずはざっとAWSに使われるサービスを知る目的で、
youtubeで下記チ

東京リージョンにやってきた MySQL HeatWave on AWS を試す (1) 初期設定編

いまさらですが、2023/5 に東京リージョンにやってきた MySQL HeatWave on AWS の試用を始めたので、メモ的に記録を残していきます。

:::note warn
2023/7/23 時点の情報です。
記事中で未実装・制約ありと記している機能が後日実装される可能性もあります。
:::

## MySQL HeatWave on AWS とは

MySQL HeatWave は、Oracle Cloud（OCI）が提供する MySQL データベースのマネージドサービスです。

通常の MySQL に **インメモリ＆カラムナ型の分散データベース** をセカンダリエンジンとして追加することで、MySQL が苦手だった分析クエリの高速処理が可能になっています。

また、機械学習プラットフォームとしての機能もあります（HeatWave AutoML）。

– **[HeatWave—In-Memory Query Accelerator with Built-in ML](https://www.oracle.com/mysql/heatwave/)**

https://

（未検証）DynamoDBで悲観ロックを実現するために検討したこと（情報収集メモ）

# 後から気づいた

https://aws.amazon.com/jp/blogs/database/building-distributed-locks-with-the-dynamodb-lock-client/

AWS公式がちゃんとしたの書いてたので、そっちを見たほうが良い。（後から気づいた）
以下は、自分なりに考えたときのメモに成り下がったが、結局公式に近い結論に至った気がするので、個人的には満足。（同じではない）

# 注意事項

– 「悲観ロックの実現」を保証するものではないです。（あくまで机上レベルのアイデア）
– 公式ドキュメントのパーツからアイデアを組み立てただけです。実際に実装して検証したわけじゃないです。
– 要は自分用のメモです。何も保証しませんので、各自で検証してね。

# 結論

**処理概要**

– ロックを取得する。
– 「item（レコード）」が存在しない場合＝PutItem（条件付き書き込み）する。（ロック取得）
– 条件：itemが存在しない
– 「item（レコード）」が存在する場合＝UpdateItem（条

Route53フェイルオーバーを試してみた

Route53にはヘルスチェックを利用したフェイルオーバー機能があるが、
CloudWatchアラームを利用したフェイルオーバーを確認したので備忘録として残す。
# 構成
・Network Load Balancer(1a,1c)
・EC2 インスタンス2つ(1a,1c)
# 設定の流れ
1. EC2を適当に作成
Amazon Linuxを利用しEC2を2つ作成。
dnf install httpdしてNetwork Load Balancerからヘルスチェックを受信できるようにする
1. ターゲットグループとNetwork Load Balancerを作成
1.で作成したEC2を対象にする
1. CloudWatchアラームを作成
2.を作成するとCloudWatchメトリクスに「ターゲットグループ、AZ 別メトリクス」が作成されるので、AZ毎のUnhealthyHostCountのアラームを2つ作成する。
1. Route53ヘルスチェックを作成
Route53コンソールからヘルスチェックを作成する。ヘルスチェックは3で作成したCloudWatchアラームを指定する。ヘルスチェック

一番簡単なCodeBuild

# はじめに

CodeBuildを触ってみたいと思い、ハンズオンなど探してみたのですが、CodePipelineの例ばかりでした。
そのためCodeBuildをメインとして自身で手を動かした内容をまとめておきました。

# 概要
本記事では以下の事をやっています。

– CodeBuildの実行
– 取り扱うファイルを格納するため、CodeCommitを用意します
– CodeBuildで利用するインスタンスから、ファイルをS3に格納
– 格納用のS3バケットを用意します

# 参考

https://techtekt.persol-career.co.jp/entry/tech/230302_01

# Level0:動かすだけ

まず、CodeCommitを作ります。以下は作成するCFnテンプレートですが、コンソールから作成してもよいです。
“`yaml:createCodeCommit.yaml
AWSTemplateFormatVersion: ‘2010-09-09’
Resources:
MyCodeCommitRepo:
Type: AWS