AWS関連のことを調べてみた

CLFクラウドのコンセプトについて（その4）クラウドエコノミクスのコンセプトを理解する

# はじめに
AWS認定であるクラウドプラクティショナー(CLF)の出題範囲である、
クラウドのコンセプトについて学ぶ。

## クラウドの分野について
* ①AWS クラウドの利点を定義する。
* ②AWS クラウドの設計原則を特定する。
* ③AWS クラウドへの移行の利点と戦略を理解する。
* ④クラウドエコノミクスのコンセプトを理解する。

以上4項目がAWSの提示しているクラウドのコンセプトです。
今回はこの中から**④クラウドエコノミクスのコンセプトを理解する**を簡潔に解説します。

こちらの項目では
– ①クラウドエコノミクスの側面
– ②クラウド移行によるコストの削減
の二つが対象知識となっています。
対象スキルは以下の6つです。
– ①変動費と引き合わせた固定費の役割の理解
– ②オンプレミス環境に関連するコストの理解
– ③さまざまなライセンス戦略の相違点の理解
(Bring Your own License[BYOL]モデルとライセンス込みモデルの比較など)
– ④適正なサイジングのコンセプト理解
– ⑤オートメーションの利点の特定
(AWS

lambda share

export const handler = async (event) => {
const originalMessage = event.message;

// 在关键部分添加换行符
const formattedMessage = originalMessage
.replace(/”サービス Arn”:/g, ‘\n”サービス Arn”:’)
.replace(/”検出内容”:/g, ‘\n”検出内容”:’)
.replace(/”環境の Security Hub/g, ‘\n”環境の Security Hub’)
.replace(/”発生時間”:/g, ‘\n”発生時間”:’)
.replace(/”ID”:/g, ‘\n”ID”:’);

return {
formattedMessage
};
};

EC2 ubuntu でパッケージのアップデートを行うコマンドのメモ

# この記事は何？
セキュリティ対応のため AWS EC2 (ubuntu) サーバーのパッケージをアップデートした時のメモです。

:::note warn
OS バージョンのアップデートについての記事ではありません！
:::

# 手順
## 1. バックアップ作成

まず、EC2インスタンスのバックアップ（AMI）を作成します。これにより、何か問題が発生した場合に、システムを以前の状態に復元できます。

1. AWS Management Consoleにログインし、EC2ダッシュボードに移動します。
2. バックアップしたいインスタンスを選択します。
3. 「アクション」→「イメージとテンプレート」→「イメージを作成」を選択します。
4. 以下の情報を入力します：
– イメージ名
– イメージの説明
– 「インスタンスを再起動」オプション設定
– **このオプションを有効にすると、バックアップ作成中にサーバーが停止します。停止したくない場合はチェックを外しておきます。**
5. 「イメージを作成」ボタンをクリックします。

作成には少し時間がかかりま

超AWS初学者向けにAmazon Qをわかりやすく解説

## はじめに

この記事では、AWSが提供する新しいジェネレーティブAIアシスタント「Amazon Q」について、超AWS初学者でも理解できるよう詳しく解説します。

### ジェネレーティブAIとは？

ジェネレーティブAIは、新しいコンテンツ（テキスト、画像、音楽など）を生成できるAI技術です。
最近の研究では、ジェネレーティブAIを活用することで、仕事の効率性や質が大幅に向上し、生産性が平均30%以上向上する傾向すると言われています。
### Amazon Qとは？
Amazon Qは、AIを活用して企業の業務効率を支援するツールです。
クラウド上でデータから洞察を得て、業務の効率化を図ることができます。

### Amazon Qはどんな課題を解決するのか？

従来のジェネレーティブAIアプリケーションは、顧客のコンテキストやデータ、組織のセキュリティやプライバシーを考慮できていないケースが多くありました。
Amazon Qは、これらの課題を解決するために開発されたサービスです。

### Amazon Qの2つの機能：Amazon Q BusinessとAmazon Q D

＃33　AWS Certified Solutions Architect – Associate(SAA-C03)受験録

## 概要

2023年10月に AWS Certified Solutions Architect – Associate (SAA-C03) を受験しましたのでその受験録です。
100点-1000点で採点され、720点以上で合格です。今回は838点で合格しました。

## 勉強内容

### 教材

* 参考書: [AWSの基本・仕組み・重要用語が全部わかる教科書 (見るだけ図解)](https://www.amazon.co.jp/AWS%E3%81%AE%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E3%83%BB%E4%BB%95%E7%B5%84%E3%81%BF%E3%83%BB%E9%87%8D%E8%A6%81%E7%94%A8%E8%AA%9E%E3%81%8C%E5%85%A8%E9%83%A8%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E6%95%99%E7%A7%91%E6%9B%B8-%E8%A6%8B%E3%82%8B%E3%81%A0%E3%81%91%E5%9B%B3%E8%A7%A3-%E5%B7%9D%E7%95%91%E5%85%89%E5

AWS DVA-C02 合格体験記

## はじめに
無事DVA-C02の取得ができたので、勉強した内容などを記載します。

## 前提
– AWSの業務利用は無し。(VPCフローログ見るくらい)
– CLF、SAA、SOAは取得済み。
– アプリケーションの開発経験は無し。

## 試験のスコア
819点

## 学習期間
1ヶ月くらい

## 学習リソース
– [AWS公式試験ガイド](https://d1.awsstatic.com/ja_JP/training-and-certification/docs-dev-associate/AWS-Certified-Developer-Associate_Exam-Guide.pdf)
– [AWS Skill Builderデジタルトレーニング](https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/18618/exam-prep-standard-course-aws-certified-developer-associate-dva-c02-japanese)
– [AWS Skill Builder模擬問題](https:/

画像の動的リサイズ配信システムをサービスインするまで

覚え書きのまとめ記事なので消すかもしれないです。

# 背景

サービスが開始してから１０年が経過したE-commerceを運用しています。
商品画像のデータをアップロード時に複数種類の縦横比率に画像処理してからS3にアップロードしていました。
商品は10億品近くまで作成され、それに紐づく商品画像は23億枚程度も存在します。
23億枚の画像の縦横比率違いが数枚ストレージに保存されているので、データ量はペタバイトにまで達しました。
ペタまでくると、S3の定常コストはえげつないです。

なるべくなら、取り扱いのない商品の画像データを削除してしまいたいのですが、
ビジネス的な事情やデグレの心配から、データの削除を推進することが難しいです。

とある事情でCDNの利用にかなりのディスカウントがありました。

そこで、サイズ違いの画像データは削除してしまって、リクエストされるたびに動的に作成し、それをCDNにキャッシュさせることでストレージのデータ量を削減することが検討されました。

# 複数サイズを管理するサービス構成（AS-IS）

シンプルな構成なので、小さなサービスだとよく考える構成だと

【小ネタ】CloudWatchメトリクスのメトリクス名を変える方法

今回はCloudWatchのメトリクス名を切り替える方法について解説します。執筆時点でまとまっている記事が少ない印象でしたので、自分用にまとめました。どなたかのお役に立てば幸いです。CloudWatchの設定は今回省略しますが、環境構築から丁寧に設定方法を知りたい方は、弊社エンジニアが丁寧に記事化しています。ぜひともこちらをご参照ください。

https://qiita.com/tonkatsu_oishi/items/7c39f81fd4e3e2fbe91e
# 前提
・検証時OSはWindows
・CloudWatchAgent導入済みで、下のようにカスタムメトリクスが出力されている


# 設定手順

今回は上画像の「Memory % Commited Bytes In Use」で出力されているメトリクスを「MemUtilization」

AWSで生成AIエージェントを操る！ 話題のLangGraphにBedrockで入門しよう

# LangGraphとは？

LLMで「AIエージェント」を開発するための便利なライブラリがLangGraphです。
LLMアプリ開発のフレームワークで有名なLangChain社が開発しています。

https://langchain-ai.github.io/langgraph/

LangChainだけを使ってAIエージェントを作ることももちろんできますが、LLMの推論に基づいて行動を計画させる場合、なかなか思いどおりに動いてくれない場合は多々あります。

これを解決するのがLangGraphで、エージェントの動作をグラフ（点と線の組み合わせ）で定義することができます。

# グラフって何？

「グラフ理論」のグラフです。クラスメソッドさんの以下記事が概要を掴みやすいです。

https://dev.classmethod.jp/articles/graph-theory/

# 公式ハンズオンをAWSでやってみよう

LangGraphの公式ページにサンプルコードやチュートリアルがいくつも掲載されているのですが、OpenAIやAnthropicのAPIをそのまま使う例となっ

【AWS】API Gatewayインスタンス削除手順【API Gateway】

1). API Gatewayを開き、削除対象のAPIのラジオボタンを押し、「削除」を押します。

2). 赤枠に「確認」と入力し、「削除」を押します。

3). 正常に削除されたことを確認して完了です。

【AWS】２つのCWアラームが同時に検知されてしまう現象の解決方法

# 概要
AWS CloudWatchのアラームを利用して、とある既存アプリケーション（ECSコンテナ）で指定した閾値を超えた場合にアラートが出るようにしていました。今回、同じアラーム設定内容をセットで別の新規アプリを導入したところ、一方で閾値を超えると両方のアラートが飛んできてしまう現象に遭遇しました。

こちらの原因と解決法がわかったので紹介します。

# 前提
既存アプリで使っていたアラームの設定は以下の内容です。
管理コンソールから確認すると以下の通りです。


Cloudformationテンプレートは以下の内容で設定していました。

“`yaml
NginxLogAlarm:
Type: AWS::CloudWatch::Alarm
Properties:
AlarmActions:

【アップデート】 Amazon LightsailでIPv6のみのネットワークタイプでもブラウザベースの SSH/RDP 接続ができるようになりました

こんばんは。Koderaです。
Amazon LightsailでIPv6のみのネットワークタイプでもブラウザベースの SSH/RDP 接続ができるようになりました。
https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2024/08/browser-based-ssh-rdp-ipv6-only-instances-bundles-lightsail/

## アップデート内容
Amazon Lightsailでブラウザベースの SSH/RDP 接続 (Lightsail Connect) のサポート対象がIPv6のみのインスタンスにも適用されるようになりました。
Amazon Lightsail自体はIPv4とIPv6の両方がサポートされるデュアルスタックです。

本日よりLinux または Windows IPv6 のみのインスタンスに、ブラウザの Lightsail コンソールから直接接続できるようになりました。
本アップデート前まではLightsail Connectを使用するには、IPv6 専用インスタンスにパブリック IPv4 アドレスを

Amazon Route 53 ResolverでわかるDNSの仕組み

## はじめに

この記事は、AWSを初めて触る方向けに、Amazon Route 53 Resolverというサービスを通して、DNSの仕組みを分かりやすく解説します。DNSは、ウェブサイトやアプリケーションへのアクセスを管理する重要な役割を担っています。

### Amazon Route 53 Resolverとは？

Amazon Route 53 Resolverは、AWSが提供するDNSサービスです。DNSとは、インターネット上のウェブサイトやサービスの住所録のようなものです。例えば、”www.amazon.com”という文字列を、実際にアクセスするためのIPアドレスに変換する役割を担っています。

### Amazon Route

aws cliを使用してALBをオリジンとしたCloudFront Distributionを作成する

CLIでCloudFrontを使用する要件なんてなかなかないかなと思いつつも、ネット上に記事が少ないのでここに記します。

# 作成されるリソース
– ALBをオリジンとしたCloudFront Distribution

# CLIで構築
“`shell
aws cloudfront create-distribution –distribution-config file://dist-config.json
“`

“`json:dist-config.json
{
“CallerReference”: “alb-example”,
“Aliases”: {
“Quantity”: 0
},
“DefaultRootObject”: “”,
“Origins”: {
“Quantity”: 1,
“Items”: [
{
“Id”: “alb”,
“DomainName”: “example.reg

CDKで作るALB＋EC2の構成（Typescript）

# はじめに
今回はAWS CDKを使ってAWS上にリソースをデプロイする検証をしたので、その内容をご紹介します。この検証では以下のようなリソースを払い出すCDKアプリケーションを**Typescript**の言語で書いてみました。


使用したコードエディタはVS Codeです。以下から入手することができます。

https://code.visualstudio.com/

# CDKとは
そもそもAWS CDKとはどんなものなのでしょうか。[AWS公式ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cdk/v2/guide/home.html)には以下の説明が記載されています。
>AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) は、 AWS CloudFormationクラウド

【AWS-SAA勉強記】第4回_Amazon VPC編

この記事は作者本人がAWS-SAAの学習を通じて、曖昧や覚えづらい部分をサービス単位でまとめたものです。
特に、概要だけではイメージがわきづらいので、できるだけユースケースを活用して理解しやすいようにしています。
教材はSHOEISHAの[AWS教科書 AWS認定ソリューションアーキテクトアソシエイト テキスト＆問題集](https://www.amazon.co.jp/AWS%E6%95%99%E7%A7%91%E6%9B%B8-AWS%E8%AA%8D%E5%AE%9A%E3%82%BD%E3%83%AA%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%A2%E3%83%BC%E3%82%AD%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%88%E3%82%A2%E3%82%BD%E3%82%B7%E3%82%A8%E3%82%A4%E3%83%88-%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%EF%BC%86%E5%95%8F%E9%A1%8C%E9%9B%86-%E7%85%A4%E7%94%

CDKPipelineで実装したパイプラインにスナップショットテストの工程を追加する

# 完成物
前回までの記事で書いたパイプラインにスナップショットテストの工程を追加したいと思います

https://qiita.com/hosomatu/items/1afb4c4dc01da1707abd


実現させたい動きとしては
1. ローカルでスナップショットを実行して内容に問題がなかったら’npm test — -u’で更新する
2. 変更をmainにプッシュ
3. GitHubActionsによってS3にソースコードをアップロード
4. S3の変更をトリガーとしてパイプライン起動
5. **Buildの部分でテストを実行。1の工程を忘れていたらデプロイさせないようにする**
6. テストが通ったらデプロイ実行

## 実際のコード

公式を見ると「テストステージ」として追加する機能としてはなさそうだったので、既存

【Lambda】pythonの画像処理ライブラリのPillowをインポートするのに手間取った話

どうもこんにちは。

今回は、AWS Lambdaを使用してPillowをインポートしようとした時につまづいたのでメモしておきます。

# Pillowってなに？

そもそもPillowって何って話ですが、以下の記事にはこのように記載されていました。

> OpenCVのようにコンピュータービジョン系の高度な画像処理（顔検出やオプティカルフローなど）はできないが、リサイズ（拡大・縮小）や回転、トリミング（部分切り出し）のような単純な処理が簡単にできる。

https://note.nkmk.me/python-pillow-basic/

ほうほう…

今回は、base64エンコードされた画像データをバイナリデータに変換し、さらにバイナリデータから画像を読み込んで画像オブジェクトに変換してS3に保存するというなんともめんどくさい処理をする必要があるので、Pillowを使用しています。

“`python
# 画像生成試してます
response = bedrock_runtime.invoke_model(
body=body,
modelId=”amazon.t

AWS Amplifyで私用の家計管理アプリを開発して運用している話

# はじめに
こんにちは。

この記事では、私がAWS Amplify（以下Amplifyと呼びます）を利用して開発・運用している家計管理アプリを紹介します。
このアプリについては過去に勉強会でネタにしたことがありますが、本記事はこの登壇資料をより詳細に記述したものになります。

:::note warn
このアプリは個人開発アプリであり、商用利用は想定していません。あくまで私と私の家族だけが利用することを想定しています。
:::

# 想定読者
– Webアプリケーションを使って課題解決を行いたい方
– Amplifyについて聞いたことはあるが詳細まで知らない方
– AWSリソースを利用してWebアプリケーションを手軽に開発したい方
– アプリの知識はあるがインフラの知識に自信がない方
# 我が家の家計管理の課題
「我が家の課題：家族間における立替精算のやりとりをなくしたい」

私は妻とよく立替精算の会

Nitricの機能と利点：クラウドアプリケーション開発を革新する統合フレームワーク

## はじめに

クラウドアプリケーション開発の世界で、効率性と柔軟性を両立させることは常に課題でした。そんな中、Nitricは開発者とオペレーションチームの架け橋となる画期的なソリューションとして登場しました。本記事では、Nitricの特徴や機能、そしてそれがもたらす利点について詳しく解説します。

## Nitricとは

Nitricは、クラウドアプリケーション開発のためのオープンソースフレームワークです。複数の言語に対応し、インフラストラクチャの自動化によってボイラープレートコードを削減し、環境間のドリフトを防止します。さらに、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなど、主要なクラウドプロバイダー間でアプリケーションの移植性を実現します。

## Nitricの主要コンポーネント

Nitricは以下の主要コンポーネントから構成されています：

1. **CLI（コマンドラインインターフェース）**: 新規プロジェクトの作成、ローカル開発環境の実行、クラウドへのデプロイなど、Nitricとのインタラクションの主要ツールです。

2. **Nitricサ