- 0.0.1. AWSハンズオンのススメ
- 0.0.2. Spring AI で Amazon Bedrock 触ってみた
- 0.0.3. 超初心者向け！Amazon Bedrockのモデル推論APIをわかりやすく解説
- 0.0.4. Azure と AWS の サーバーレス コンピューティングの主要な違いを個人的に比較
- 0.0.5. 【初心者向け】AWS EC2の料金モデルを 特徴・コスト・使用例・注意事項 に着目してまとめてみた
- 0.0.6. Microsoft Fabric Real-time Intelligence を使用して Amazon Kinesis Data Streams のデータを分析する
- 0.0.7. Oracleのデータベースが色んなクラウドで使えそうなので情報整理してみた
- 0.0.8. Lambda関数からプライベートサブネットのリソースへアクセスする方法
- 0.0.9. SageMaker Code Editorの紹介
- 0.0.10. AWS CloudFormation 理解メモ
- 0.0.11. ついにBedrockとSlackがノーコードで連携できるようになったよ！
- 0.0.12. Lexを使って自動問い合わせ応対しよう！(1)
- 0.0.13. 【Amazon Connect Customer Profiles】顧客情報を手作業作成とフローでの自動登録をやってみた
- 0.0.14. CloudFront FunctionsのKeyValueStoreを使ってBasic認証
- 0.0.15. AWS Toolkit for VScodeからAWSにアクセスしようとすると、「The security token included in the request is invalid.」の解決方法
- 0.0.16. AWSでBasic認証をかけるには？AWS WAF編 ～100本ノックしてみたい中堅エンジニア 【AWS】～ 6/100
- 0.0.17. 目指すべき現実的なAWS Security Hubのスコアは・・・？
- 0.0.18. Dog APIを利用していつでも犬に癒やされよう
- 0.0.19. 【AWS】Guardrails for Amazon Bedrock大全
- 0.0.20. 【AWS】EC2 インスタンス上で GitHub からクローンした PHP アプリを動かす
- 1. PHP Samples
AWSハンズオンのススメ
# AWSハンズオンのススメ
## はじめに
こんにちは、NTTテクノクロスでAWSの開発エンジニアをやらせていただいています。だはです。
元教員として、初心者目線から色々な記事を書かせていただいています。
今回はAWS Summit 2024に参加したレポートを書いています。
ただ「見てきた」「聞いてきた」という記事はかなり多いと思いますので、あえて「ハンズオン」に注力してみようと思います。## 目次
[1.概要](#1概要)
[2.AWS Jam](#2aws-jam)
[3.AWS GameDay](#3aws-gameday)
[4.まとめ](#4まとめ)
[5.あとがき](#5あとがき)## 1.概要
今回私は[AWS Summit 2024](https://aws.amazon.com/jp/summits/japan/?refid=8b254bb4-ed76-4671-97a7-9f47646c7848&trkcampaign=aws-summit)に参加してきました。
昨年度は初参加ということもあり、基調講演は勿論のこと、他様々なセッションを傾聴してい
Spring AI で Amazon Bedrock 触ってみた
## はじめに
本記事は[ANGEL Calendar](https://qiita.com/organizations/2024-angel-dojo)の17日目の記事です。
他にも記事が投稿されているので、気になる方は是非ご覧ください！https://qiita.com/har1101/items/637ba82948aa7670fb9f
今回は、Spring AI を使ってAmazon Bedrockを触ってみようと思います。
## Spring AI とは
Spring AI は Spring Framework を基盤としてAIを用いたアプリケーションの開発などをサポートするライブラリ群を提供してくれるプロジェクトです。## 準備
まずはSpring Boot のプロジェクトを作成しましょう。
[spring initializr](https://start.spring.io/)でプロジェクトを作成します。
今回のデモでの構成は以下の通りです。– Project: Gradle – Kotlin
– Language: Kotlin
– Spring Bo
超初心者向け！Amazon Bedrockのモデル推論APIをわかりやすく解説
## はじめに
「Amazon Bedrockって聞いたけど、よくわからない…」
そんなあなたのために、超初心者向けにAmazon Bedrockのモデル推論APIをわかりやすく解説します。
### モデル推論APIとは？
Amazon Bedrockは、様々な種類のAIモデルを使って、アプリ開発を簡単にできるサービスです。モデル推論APIはその中でも、AIモデルを使って実際の結果を得るための重要なツールです。
例えば、テキストを生成したり、画像を分析したり、翻訳したりといったことを、APIを使って簡単に実行できます。
### 主要なモデル推論API
Amazon Bedrockには、様々なモデル推論APIが用意されていますが、今回は特に重要な4つのAPIをご紹介します。
#### 1. InvokeModel API: 基礎となる汎用API
InvokeModel API は、最も基本的なAPIです。テキストや画像、ベクトルの生成など、幅広いAIモデルに対応しています。モデルの指定や入力パラメータの設定が必要ですが、結果はすぐに確認できます。
#### 2. In
Azure と AWS の サーバーレス コンピューティングの主要な違いを個人的に比較
Azure Functions と AWS Lambda は、どちらもサーバーレスコンピューティングの主要サービスであり、多くの類似点がありますが、重要な違いも存在します。
この比較では、機能面、性能面、そして特徴的な機能に焦点を当てて両サービスを詳細に比較します。## 機能面の比較
### サポートするプログラミング言語
– **Azure Functions:** C#, Java, PowerShell, Python, _JavaScript, TypeScript_ [^1]
– **AWS Lambda:** C#, Java, PowerShell, Python, _Go, Ruby_ [^2][^1]: https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-functions/supported-languages
[^2]: https://aws.amazon.com/jp/lambda/faqs/### トリガーとバインド/イベントソース
– **Azure Functions:** Azure の各種サー
【初心者向け】AWS EC2の料金モデルを 特徴・コスト・使用例・注意事項 に着目してまとめてみた
## はじめに
普段、なんとなく理解している使っているEC2の料金モデルについて言語化して備忘録としてまとめてみました。
AWS認定試験でも役立つと思うので、よろしければお読みください！
※当記事ではふわっと説明しています
※もし間違っていたら教えてください🙇♂️🙇♂️🙇♂️## この記事のターゲット
* AWSの有名なサービス（EC2やS3）がふわっとわかってるレベルの人
* AWS認定試験のプラクティショナーを勉強している人## そもそもEC2における料金モデルとは？
EC2を利用する場合、基本的にはインスタンスを起動している時間に応じて料金がかかる仕組みになっていると思いますが、その仕組みを料金モデルと呼びます。
※今回はEC2インスタンスの利用料金自体に着目しますので、EBS等は対象外です## 一般的な料金モデル一覧
### 1.オンデマンドインスタンス
* **特徴**
* 先ほど記載した、「インスタンスを起動している時間に応じて料金がかかる」料金モデルのことを、「オンデマンドインスタンス」と呼び、最も基本的な料金モデルです
* 特に
Microsoft Fabric Real-time Intelligence を使用して Amazon Kinesis Data Streams のデータを分析する
## はじめに
Microsoft Fabic の Real-Time Intelligence を使用して、 Amazon Kinesis Data Streams のデータを分析してみます。
### [Real-Time Intelligence](https://learn.microsoft.com/ja-jp/fabric/real-time-intelligence/overview) とは
Apache Kafka , Azure Event Hub などのストリーム処理に不可欠なブローカーや、データベース変更イベントからストリームデータを取得してリアルタイム処理/ストア・分析/可視化/監視・アクションを行うためのエクスペリエンスです。
主なユースケースとして、IoT や、ログ解析があります。
発表内容は、AWSのデータセンター内にOCIの設備を置くというもので、
AWS上からスムーズにOracle Databaseに接続できるようになるみたいです✨実はこれまですでに同様のサービス連携を発表していた、AzureやGoogleCloudとのサービス拡大もそのイベントのタイミングで発表しており、
今回は、それぞれのクラウドの連携で何ができて何ができないのか、いろいろまとめてみました！# ３サービスのまとめ
||Oracle Database@AWS|Oracle Database@Azure|Oracle Database@Google Cloud|
|:-
Lambda関数からプライベートサブネットのリソースへアクセスする方法
今回は、Lambda関数からプライベートサブネット内のAWSリソースにアクセスする方法について解説します！
この内容は、実務でもよく使うシーンがあり、さらにAWS認定ソリューションアーキテクト アソシエイト (SAA)の試験範囲にも含まれていますので覚えたい内容です！
よく忘れてしまう内容なので自分なりにまとめました。結論としては、Lambda関数からプライベートサブネット内のリソースにアクセスするには、Lambda関数にVPCアクセスの設定を行う必要があります。
**LambdaとVPCの関係**
Lambda関数は作成されると、自動的にLambda専用のセキュアなVPCに構成されます。このVPCからはインターネットやパブリックサブネット内のAWSリソースへはアクセスできますが、プライベートサブネット内のリソースには直接アクセスできません。**プライベートサブネット内のリソースへアクセスするには?**
Lambda関数からプライベートサブネット内のリソースにアクセスさせたい場合、Lambda関数にVPCアクセスの設定を行います。この設定では、アクセスしたいリソースがある
SageMaker Code Editorの紹介
# はじめに
こんにちは。弥生R&D室のsiidaです。R&D室ではSageMakerを使用して機械学習 (ML) のプロジェクトを進めています。SageMakerはMLのための様々な機能が搭載されたサービスであり、データ分析からモデル訓練、ひいてはワークフローの構築まで、SageMakerの中で完結させることができます。
SageMakerは元々JupyterLabのIDEを備えていましたが、こちらはNotebookの実行に最適化されたIDEであるため、データ分析であればともかくモデリングやMLシステムの構築には不向きな点がありました。
そこでCode Editorの出番です。こちらは[VSCode](https://github.com/microsoft/vscode#visual-studio-code—open-source-code—oss)を元に作られたIDEで、事実上ブラウザで動作するVSCodeとして扱うことができます。ターミナルもVSCode同様の扱いとなっているため、あえてターミナルを全画面に表示することでiTermのようなローカルのターミナルと同じ
AWS CloudFormation 理解メモ
## ３つの要素
– Templates (テンプレート)
リソースを定義したファイル。JSON(.json), YAML(,yaml), TXT(.txt)から選べる。– Stacks (スタック）
テンプレートで定義され、CloudFormationによって作成されたリソース群。テンプレートを変更しCloudFormationでデプロイすることでリソースの変更が可能。
– Change sets (変更セット)
デプロイ済みのスタックに対してテンプレートを修正した際にCloudFormation側が差異を表示してくれる。## 基本的な挙動
1. テンプレートを作成し、ローカルかS3に保存
2. AWSコンソールかAPIかCLIでテンプレートを指定して実行
3. CloudFormationがテンプレートを読み込んでリソースを作成
4. （テンプレートを変更した場合）作成中にエラーが起きればそれまで作成したものを削除して、変更実施前の状態にロールバック## 注意点
– アカウントのサービス上限数(quota)や変更不可のサービス、権限の不足等はCl
ついにBedrockとSlackがノーコードで連携できるようになったよ！
今日はこちらのビッグニュースが飛び込んできました！
https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/09/aws-chatbot-amazon-bedrock-agent-microsoft-teams-slack/
AWS ChatbotがBedrock agentsに対応したので、SlackやTeamsとBedrockが連携できるようになりました🎉🎉🎉
早速やってみました。なんと **ノーコード** です！！
—
最速を狙いましたがすでに検証された方がいました！早い！
【Amazon Bedrockエージェント】AWS Chatbotを利用してSlackからBedrockを使えるようになったのでやってみた
## 手順
### Bedrock agentsを作成する
:::note
東京リージョンでもOKです
:::1. マネジメントコンソールでBedrockの管理画面を開きます
左メニューの「エージェント」をクリックします
# はじめに
ヘルプデスクの対応、システムの改修、新しいツールの選定などなど、情シスってやることいっぱいですよね。
パンク気味になるとついつい問い合わせが漏れたり、一次対応が遅れがちになっちゃいます。
そこで！！今回はAmazon Lexを用いて私の代わりに一次対応させるbotを作って業務をじゃんじゃか楽にしちゃおうと思います！！！
今回は第一弾として想定される質問に対して一次応対できるようなbotを作ります！
(備忘録として書いたので過不足あれば教えてください！）# Amazon Lexとは
Amazon Lexは、音声認識とテキスト理解を組み合わせた対話型AIサービスです。Alexaのような対話型の仕組みをアプリやウェブサイトに組み込むことが出来ます。
主な特徴:
・ユーザーの音声や文字入力を理解
・適切な応答を生成
・タスクを実行（予約受付など）例えば、ユーザーが「予約したい」と言うと、システムは「何名様ですか？」と聞き返すなど、自然言語で対応します。これにより、カスタマーサービスの自動化や対話型インターフェースの作成が可能になるとのこ
【Amazon Connect Customer Profiles】顧客情報を手作業作成とフローでの自動登録をやってみた
## 本記事の内容
– 手作業での顧客情報作成
– フローでの顧客情報自動作成
– 項目の注意点## はじめに
Customer Profilesは、Amazon Connect（コールセンターサービス）で使用できる顧客情報の集約サービスです。
本記事では、顧客情報の手作業作成とフローでの自動登録方法について記載しています。
顧客情報は外部データからの取り込みも可能ですが、こちらについては別記事として投稿予定です。なお、顧客情報を作成後の受電時の挙動などは以下の記事に記載しています。
https://qiita.com/oho-kiyotaka/items/d5c82e5fd727d26b2844
## 本記事の注意点
本記事では以下のように使い分けをしています。
– Customer Profiles：サービスの名称
– 顧客情報：Customer Profilesに登録する顧客データ## 手作業での顧客情報作成
手作業での顧客情報作成は、Amazon Connectの「エージェントWorkspace」で行います。;async function handler(event) {
var request = event.request;
var headers = request.headers;
var unautherized = {
statusCo
AWS Toolkit for VScodeからAWSにアクセスしようとすると、「The security token included in the request is invalid.」の解決方法
# 概要
前回記事より、AWS Toolkitの認証をIAM identity Center経由でするまではよかったが、実際にAWSサービスにアクセスできない事象が発生した。https://qiita.com/kota-done/items/c740e3180133608893c1
公式ドキュメントで解決方法を模索するも、およそ1週間強まったく解決できなかったので、解決できた方法を残そうと思う。誰かの助力になれば幸いである。
## 結論
AWS CLIで認証しているプロファイルが正しくなかった。## 前提
結論の前に下記の事項を先に確認してほしい。### ①SSOプロファイルは設定済みである。
＊未設定の場合は下記公式のリンクを確認し、設定してほしい。https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cli/latest/userguide/cli-configure-sso.html#cli-configure-sso-configure
設定できている場合は、ConfigおよびCredentialファイルが下記のようになっている。
 サービスで、AWS リソースに対してセキュリティのベストプラクティスを自動的かつ継続的にチェックして設定ミスを特定し、
セキュリティアラート (検出結果) を標準化された形式で集約して、より簡単に強化、調査、修正できるようにします。
>つまり、**セキュリティサービスの検出結果を一元管理することによって、問題がある箇所の調査・修正時間を短縮できます。**
# CIS AWS Foundations Benchmark v3.0.0とは？
Dog APIを利用していつでも犬に癒やされよう
# はじめに
この度、ANGEL Calendarの企画に参加しております！
記事一覧は下記のOrganizationアカウントの一覧をチェックしてみてください！
[2024-ANGEL-Dojo Organization](https://qiita.com/organizations/2024-angel-dojo)# 犬を表示させるWebアプリケーションを作ろう
疲れた時、無性に犬に癒やされたいことはありませんか？
私はあります。仕事終わりに見る犬の動画はときにビールにも勝ります。
というわけで、今回はLaravelで動画よりもお手軽に犬を接種できるWebアプリケーションを作ります！
癒やしを求めつつ簡単なAPI連携の方法を学んでいきましょう。※この記事内ではAWSサービスは出てきません……
AWSを利用したデプロイについては長くなりそうだったので今回はカットしました。
~~またの機会に書くかもしれません。~~# 環境構築
## 前提条件
・Linux環境（Windowsの場合はWSLインストール・Ubuntu初期設定済み）
・Docker Desktop## L
【AWS】Guardrails for Amazon Bedrock大全
# はじめに
NTTデータの西川です。
普段は公共部門の技術集約組織でクラウドの導入支援に従事しています。突然ですが、Guardrails for Amazon Bedrockはご存知でしょうか?
2024/4にGAされたので、詳しい方はまだ少ないと思います。
※ PreviewはAWS re:Invent 2023Guardrails for Amazon Bedrockは、**セキュリティと利便性のバランスを保ちつつ、AWSが掲げる責任あるAIを実現する上で重要な役割を担う機能**です。
本ブログではGuardrails for Amazon Bedrockの機能を整理してみました。
https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/responsible-ai/
:::note warn
2024/9時点の情報となります。詳細は最新情報を参照ください。
:::# 背景：Why Guardrail?
## GenAI導入時のリスク
GenAIの導入が進むにあたりにあたり、適切に課題・リスクを捉えることの重要性は増しています。
【AWS】EC2 インスタンス上で GitHub からクローンした PHP アプリを動かす
# はじめに
この記事では、EC2 インスタンス上で GitHub からクローンした PHP アプリを動かす方法を記載します。# 開発環境
開発環境は以下の通りです。– Apache 2.4.62
– PHP 8.3.7
– Git 2.40.1# 事前準備
以下の2点を事前準備しておきます。## PHP アプリの作成
以下のファイルを持つ PHP アプリを GitHub 上に作成します。“`index.php
PHP Samples
PHP Samples
Hello PHP!
“`“`clock.php
“`
## EC2 インスタン
