AWS関連のことを調べてみた

AWS認定機械学習スペシャリティ学習方法　AWS Certified Machine Learning – Specialty（MLS-C01）

AWS認定機械学習についてきちんと勉強したい方向けに書きました。
主に私が調べた予想出題範囲と機械学習のラーニングパスについてまとめています。
まとめたラーニングパスの使い方も載せていますので参考になれば幸いです。

※私自身が試験を受けるのは本記事を投稿した翌日になります。
（本来は受験後に検証結果として記事を書きたかったのですが都合が合いませんでした。合格していましたら以下で合格報告します）

合格してたか？「」

### 2023年時点でのAWS認定機械学習予想出題範囲

私が公式シラバス、Qiitaや個人ブログ、Udemy講座など様々な所から集めた情報をまとめました。

– 機械学習について（70％）
・機械学習アルゴリズムの特徴
・特徴量エンジニアリング
・モデルの最適化について
– AWS SageMakerやAIサービスについて（20％）
– AWSソリューションアーキテクトアソシエイトレベルの知識（10％）

主に機械学習の知識を問われる試験です。

機械学習の知識をもとにSageMakerでの実装方法を問われます。
しかしこの2つは独立したカテゴリ

Generative AI Offerings from AWS

With generative AI being one of the hottest topics today, I was interested to see what kind of related services are offered. So, I decided to do some research, and check websites and some news articles, to write this very simple compilation of what I’ve found in the process.

This article is focused on AWS offerings, but I plan to do the same for Azure and GCP to check their differences.

**Disclaimer:** I currently don’t work in the field of AI and I’m just a user of services such as ChatGPT an

Terraformを使用したAWS SQSとLambdaの統合

この記事では、AWSのSimple Queue Service（SQS）とLambdaをTerraformを使用して統合する方法について説明します。具体的には、SQSキューからLambda関数をトリガーする設定と、Lambda関数からSQSキューにメッセージを送信する設定に焦点を当てます。

## SQSキューからLambdaをトリガーする

### 必要なリソース

– SQSキュー
– Lambda関数
– IAMロール
– VPC設定（VPC内でLambdaを実行する場合）

### ステップバイステップ

1.SQSキューの作成

“`hcl
resource “aws_sqs_queue” “example_queue” {
name = “example-queue”
}
“`

2.Lambda関数の作成

“`hcl
resource “aws_lambda_function” “example_lambda” {
function_name = “example_lambda_function”

// VPC設定
vpc_config {

Terraform初心者必見: 7つのステップで学ぶTerraform指南書

## はじめに
Terraform歴2ヶ月の筆者が、個人的に最も効率が良いと考えるTerraformの手順を7ステップに分けて紹介します。

歴が浅い筆者でも、以下のステップでスムーズに開発できたので参考になれば嬉しいです！

## 前提:Terraformとは
Terraformは、HashiCorpによって開発されたオープンソースのインフラストラクチャアズコード（IaC）ツールです。APIを介してクラウドサービス等を安全かつ効率的に作成、管理、更新するために広く使用されています。

## Terraformの7ステップ

Terraformでのリソースの作成・管理は以下の7ステップで行うと効率的です。（筆者の感想です）

– 【step1】 キーとバケットの準備、ステートやファイルレイアウトの確認を行う
– 【step2】 GUIでリソースの確認を行う
– 【step3】 生成AIにプログラムの雛形を作ってもらう
– 【step4】 プログラムの雛形の修正
– 【step5】 `% terraform plan`で変更の差分を確認する
– 【step6】 `% terraform

Amazon Personalizeを試してみた時のメモ

これは[Wano Group Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/wano-group)、12/7(木)の記事です。

1つ前の記事は[Kentaro Sataさんで「TuneCore Japanのプロダクトマネージャーとして携わった3年間のサービスを振り返る」](https://note.com/kentarosata/n/nd2f5694dfc50)でした。
また、私の所属するグループ会社の[EDOCODEのAdvent Calendar](https://adventar.org/calendars/8641)もありますので、よろしければそちらもどうぞ。

EDOCODEサーバーサイドエンジニアの井内です。

最近、機械学習のレコメンドエンジンについて調査する機会がありまして、Amazon Personalizeを試してみました。本記事はその際のメモ書きになります。

# Amazon Personalizeとは

> Amazon Personalize はフルマネージド型の機械学習サービスで

AWS WAF で OPTIONS Request を捌く…!

これは [グロービス Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/globis) の7日目の記事です。

## お気持ち表明
「AWS WAF のルールで Block した上で 200 で返す」と言われてパッとユースケースが思い浮かぶ方はどのくらいいるでしょうか？、割と発想がトリッキーなのでは！？と、
検索しても類似ブログが見当たらないので、他者と被っていないのであれば！と思った次第です。

## 前提構成
下記のような構成のプロダクトがあるかもしれません（？）
SPA 用ドメイン、とは別に API 用ドメインが用意されている場合、何もしなければ CORS 制限に引っかかります。
実際には Application （Framework）等で CORS 関連の Access Control Header を 付与して Return する事でオリジン間リソース利用可能としている構成を想定してみます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.

【AWS】Bedrock で Titan から文書埋め込みを取得する

AWS の Bedrock と、基盤モデルの Titan を使って文書埋め込みの取得をします。

# コード (Python3)
“`python
import json
import boto3
import numpy as np

class Bedrock:
def __init__(
self,
):
self.model_id = “amazon.titan-embed-text-v1″

def completion(self, text):
session = boto3.Session(region_name=”ap-northeast-1″)

bedrock = session.client(service_name=”bedrock-runtime”)

body = json.dumps({“inputText”: text})

accept = “application/json”
contentType = “app

とにかくシンプルなマイクロサービスをECS Service Connectで作る

# はじめに
こんにちは、GxPの杉山です。
こちらはグロースエクスパートナーズ Advent Calendar 2023の7日目の記事です。

最近マイクロサービスをデプロイするときにECS Service Connectを試しました。
とにかくシンプルなサンプルがあんまりないなと思ったので、記事を書きます。

なお、今回はterraformとgo echoのアプリを使用しています。
ソースはこちらです。
https://github.com/Xmagnum2/qiita

# セキュリティグループの設定
service-aとservice-bにはお互いのresource-groupを許可する設定を入れます。
“`
resource “aws_security_group_rule” “a_from_b” {
type = “ingress”
from_port = 8080
to_port = 8080
protocol = “t

Python ( boto3 ) からAgents for Amazon Bedrockを呼び出す

前回作成したAgentをPythonから呼び出してみます。

https://qiita.com/cyberBOSE/items/b59b6763f24dded7743c

# エイリアスの作成

APIのI/Fを見るとagentAliasIdが必要なようなので、マネコンの該当Agentから`Create Alias`でエイリアスを作成します。

参考資料

https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/bedrock-agent-runtime/client/invoke_agent.html

https://github.com/aws-samples/agentsforbedrock-retailagent/blob/main/workshop/test_retailagent_agentsforbedrock.ipynb

# プログラム

マネコンからAgentのIDと、`Alias ID`をメモしておきます。
※作成時に指定した`Alias name`ではないので注意

re:Invent 2023 Amazon Qに関するセッションでの主要機能まとめ

## はじめに
[Japan AWS Jr. Champions Advent Calendar](https://qiita.com/advent-calendar/2023/jr-champions) 7日目の記事です‼ 本記事が初投稿となります。
AWS re:Invent2023で「NEW LAUNCH」のセッションを登録したところ、Amazon Qに関するセッションに参加することができたので、セッション中で紹介されていた主要機能についてまとめました。

## セッションタイトル
Bring the power of generative AI to your employees with Amazon Q

## セッション概要
Amazon Qに関する主要機能（key feature）についての説明とデモが行われました。
本記事はセッション中に説明のあった主要機能について簡単にまとめたものです。

なお補足では、Amazon Qで使用されているモデルや対応言語など疑問点を記載していますが、回答は見つかっていないので、分かり次第修正します。知っている方いましたら、コメントいた

re:Invent 2023 で発表されたAmazon S3 Express One Zoneを使ってみる

# はじめに

この記事は[一休.com Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/ikyu) 7日目の記事です。
AWS re:Invent 2023で発表されたAmazon S3 Express One Zoneの検証をしてみたいと思います。

# Amazon S3 Express One Zoneとは？

2023/11/28にAWSから新しいストレージクラスであるAmazon S3 Express One Zoneが発表され、その日のうちに東京リージョンにもGAされました。

https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/new-amazon-s3-express-one-zone-high-performance-storage-class/

## 特徴
– S3 Standard ストレージ クラスよりも最大 10 倍優れたパフォーマンスを提供するように設計されている
– 1秒あたり数十万のリクエストをサポートしている
– S3 Standard ストレージ クラ

Amazon Athenaの超詳細解説

# はじめに
この記事はDevOps on AWS大全の一部です。
DevOps on AWS大全の一覧は[こちら](https://qiita.com/tech4anyone/items/b06f88035d27c6ef13b2)。

この記事ではAmazon Athenaに関連する内容を超詳細にまとめています。

具体的には以下流れで説明します。

– Amazon Athenaとは
– Amazon Athenaの活用
– Amazon Athena for Advance
– Amazon Athenaのベストプラクティス

AWSの区分でいう「Level 200：トピックの入門知識を持っていることを前提に、ベストプラクティス、サービス機能を解説するレベル」の内容です。

# この記事を読んでほしい人
– Amazon Athenaがどういうサービスか説明できるようになりたい人
– Amazon Athenaを採用するときのベストプラクティスを説明できるようになりたい人
– AWS Certified DevOps Engineer Professionalを目指している人

【AWS】IAMポリシー

# IAMポリシーとは
AWSリソースへのアクセス権限を制御する機能。
JSON形式で記載

プリンシパルに対してどのような権限を設定できるかのポリシーとして，以下がある。
* 管理ポリシー
* AWS管理ポリシー
* カスタム管理ポリシー
* インラインポリシー

# AWS管理ポリシー
AWSが提供するポリシー。各サービスに対して設定できる。

# カスタム管理ポリシー
ユーザがJSONを利用して設定するポリシー。AWS管理ポリシーよりもさらに細かなポリシーを設定できる。

# インラインポリシー
グループやロールに個別に権限を設定するため，管理が複雑。現在は推奨されていない。

# JSONの見方
例:AdministratorAccess ポリシー(アイデンティティベースのポリシー)


**Version**
IAM

新しく発表されたAmazon S3 Express One Zoneストレージクラスを使ってみる

# はじめに
今年もラスベガスでAWSのグローバルイベントのre:Invent 2023開催されました。

https://aws.amazon.com/jp/events/reinvent-2023/

今回は数あるAWSアップデートの中でも、特に気になったAmazon S3 Express One Zoneストレージクラスについて、実際に触りながら見ていきたいと思います。

https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2023/11/amazon-s3-express-one-zone-storage-class/

※検証したままを書いているので、多少読みづらいかもしれません。

# Amazon S3 Express One Zoneストレージクラスとは
公式のリリースには以下のように記載されていました。

>Amazon S3 Express One Zoneストレージクラスは、一貫した1桁ミリ秒のリクエストレイテンシーを必要とするパフォーマンスクリティカルなアプリケーション向けに、最速のクラウドオブジェクトストレージを提供

AWS re:Invent 2023　Amazon Bedrockアップデートまとめ

# 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 [クラウド AI by ナレコム Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/knowcom-cloudai) の7日目にあたる記事になります！

この記事では先日ラスベガスで行われた AWS re:Invent 2023 で発表された多くのサービスの中からAmazon Bedrockのアップデートに焦点をあてて紹介していきたいと思います！

# おさらい
Amazon BedrockはAWSが提供する生成AIサービスです。
AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amazon などの大手 AI 企業が提供する高性能な基盤モデル (FM) を単一の API で選択できるフルマネージド型サービスとなります。
料金体系もシンプルで基本的にはモデルと入出力のトークンによって算出されます。

参考:公式サイト
https://aws.amazon.com/jp/bedrock/

# Amazon

サイトのFAQを自然言語検索できるRAGチャットをAWSで動かしてみた

## この記事について
この記事は [SUPER STUDIO Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/superstudio) の7日目の記事になります。

## RAG(Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成)とは
大規模言語モデル（LLM）に特定の情報を参照できるようにすることで、ユーザーの質問に対して、与えた情報から回答を生成する仕組みです。
FAQやナレッジデータベースなどの一次情報を指定することで、自然言語による一次情報の検索、および回答を返却することができるようになります。
AWSでは、検索エンジンサービスの「Amazon Kendra」と、生成AIサービスである「Amazon Bedrock」を組み合わせることで簡単に実現できます。

## RAGチャットを動かしてみるには
手っ取り早くRAGチャット実行するには、AWSの生成AIワークショップの通りに手順を踏めばいいです。

https://catalog.workshops.aws/generativ

PackerでUnityが動作するUbuntu環境AMIをビルドする

こんにちは、カバー株式会社CTO室エンジニアのAです。
本記事では表題の通り、Unityが実行可能なUbuntu環境のAMIをビルドした際のPackerコードをご紹介します。

## はじめに
私はカバー株式会社で、タレントの皆さんが日々の配信で使う「ホロライブアプリ」の開発に携わっています。
ホロライブアプリはUnityで開発しており、いままでこのアプリのテスト・ビルドはオンプレマシンをself-hosted runnerとして登録したgithub actionsで行っていました。しかし、開発の規模の拡大に伴い、オンプレマシンの管理のしにくさや柔軟な運用ができないなどの問題点が浮上しました。
これに対して、AWS上にスケール可能なCI環境を構築しました。EC2インスタンスを管理するOSSとして、こちらを採用しました。

https://github.com/philips-labs/terraform-aws-github-runner

これを使用することで、actions workflowが実行されるごとにEC2 spot instanceが立ち上がり、インスタンスをrunner

AWSで月額ほぼ０円のWebアプリ構築を考える

この記事は、[Supershipグループ Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/supership) の7日目の記事になります。

## 番宣
[Supership](https://supership.jp/)ではプロダクト開発やサービス開発に関わる人を絶賛募集しております。
ご興味がある方は以下リンクよりご確認ください。
[Supership株式会社 採用サイト](https://supership.jp/recruit/)
是非ともよろしくお願いいたします。

## はじめに
Supership株式会社の @masahito-suzuki です。
去年の[Advent Calendar](https://qiita.com/masahito-suzuki/items/c2c2f5cb81cbce03f738)で記載した内容に引き続き、今回もAWS Lambdaでの関数URLに関しての記載をしたいと思います。

昨今、AWSなどのクラウドインフラ環境で、１ドル１５０円(2023/11現在)と、これま

AWS Certified Data Engineer – Associate Beta (DE1-C01) 受験体験記

2023/11/27から「AWS Certified Data Engineer – Associate」のBeta試験が始まりました。
Beta試験を受験する機会はそれほど多くありません。せっかくのチャンスなので2023/12/1に初めて受験してきました。

## AWS Certified Data Engineer – Associate について

試験の概要を見てみましょう。

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

>AWS Certified Data Engineer – Associate は、コアデータ関連の AWS サービスのスキルと知識や、データパイプラインの実装、問題のモニタリングとトラブルシューティング、ベストプラクティスに従ってコストとパフォーマンスを最適化する能力を検証します。AWS テクノロジーを使用して分析や実用的なインサイトを得るためにデータを変換することにご関心がおありの場合、このベータ試験は、この新しい認定の最初の取得者の仲間入りをす

GitHub 上の OpenAPI Spec を SwaggerUI でURL共有できるツールを作ります🌟

[petstore.yaml]:https://raw.githubusercontent.com/OAI/OpenAPI-Specification/main/examples/v3.0/petstore.yaml
[GitHub]:https://github.com/
[SwaggerUI]:https://swagger.io/tools/swagger-ui/
[volta]:https://volta.sh/
[Personal Access Token]:https://docs.github.com/en/authentication/keeping-your-account-and-data-secure/managing-your-personal-access-tokens
[Next.js]:https://nextjs.org/
[Node.js]:https://nodejs.org/
[Vercel]:https://vercel.com/
[AWS Amplify]:https://aws.amazon.com/jp/amplify/
[React]:h