はじめに この GitHub Actions のワークフローは、develop ブランチにプッシュされた際に実行され、フロントエンドアプリケーションを S3 にデプロイする流れになっています。 現在、ITスクールのハッカソンで、フロントエンドの CI/CD を実装しようとしています。 ITスクールのハッカソンでの CI/CD 構築と .env の取り扱い ITスクールのハッカソンで CI/CD を構築 する際、.env の取り扱いに苦戦しました。 GitHub Secrets を活用して 環境変数を管理する方法 を模索しながら、ワークフローを組み立てました。 特に、 ENV_FILE_CONTENT を .env に展開する部分 S3 へのアップロードの必要性 に気付き、適切な管理方法を検討しました。 この経験を踏まえて、GitHub Actions のワークフロー を整理し、共有します。
CX事業本部@大阪の岩田です。先月GAされたCloudFront Functions(以後CF2とします)ですが、従来から利用できたLambda@Edge(以後L@Eとします)と比較して、高速かつ低コストというのがウリの1つになっています。最大実行時間や最大メモリといった制約はありますが、レスポンスヘッダを固定付与するようなライトな処理はCF2のユースケースとしてAWSの公式ドキュメントでも紹介されています。 Customizing at the edge with CloudFront Functions では今後はレスポンスヘッダの固定付与のような処理は全てCF2で実装すべきなのでしょうか？基本的にはCF2で良いと思いますが、使い方次第ではCF2よりもL@Eの方が低コストになることも考えられるので、なぜこのようなケースが起こり得るのかをご紹介します。 CF2とL@Eの料金体系比較 まず
はじめに こむろ@事業開発部です。 今回、5年以上稼働していた SpringBoot アプリケーションを エンドユーザーへの影響を最小にして、別のAWSアカウントへ完全に移行させました。その調査、検討、実施した際の想定外のトラブルやその対処について記録します。 私は主に全体のとりまとめを担当し、アプリケーション内で使うデータの関係性のチェックや移行作業全体のスケジュール作成、切り戻し計画の作成、メンバーへのタスク依頼、顧客調整等々を行いました。 概要 全体が無駄に長くなってしまったのでまとめると以下になります。 Elastic Beanstalk （1 Container Docker）で動作していた Spring Boot アプリケーションを、別の AWS アカウントの Fargate 環境へ引っ越し 作業時間は最大 5 時間 転送はもちろん、データの完全一致の保証も含めて 移行対象デー
[新機能] Amazon Redshift 半構造化データをテーブルに直接保存できる新しいデータ型『SUPER』がGAになりました データアナリティクス事業本部コンサルティングチームの石川です。AWS re:Invent 2019で発表されたJSON や Nested Parquet などの半構造化データをローカルテーブルに直接取り込み、分析可能が可能になる新しいデータ型SUPERも遂にGA（Generally Available）になりました。早速試してみます。 半構造化データはSUPER型のカラムにそのまま格納し、SUPER型のデータとPartiQL言語を使用して、データウェアハウス機能を拡張し、SQLとNoSQLの両方のデータソースと統合します。このようにして、Redshiftは、JSONなどのリレーショナルおよび半構造化された保存データの効率的な分析を可能にします。 ※ 以降の解説
こんちには！ 前回の Aws サミットでは大々的に AWS Amplify が挙げられていました。わたしたちも非常に多くの案件で採用事例のある画期的なフレームワークです。 本記事では AWS Amplify をご紹介します。 想定する読者 AWS でのサーバーレス開発に興味のあるヒトAWS Amplify の概要を知りたいヒトAWS Amplify で新規事業開発を考えているヒト Amplify とは何者？ 一言で言えば、「バックエンド構築からフロントエンド開発までカバーするオールインワンの開発フレームワーク」です。 まず、わたしたちが案件で実用してきた所感から、魅力的なところをご紹介します。 対話式のバックエンド構築を提供する CLI が便利複雑化しやすい認証の仕組みを超簡単に構築可能各種バックエンドのリソースアクセスをセキュアにする仕組みが存在ウェブ、iOS、Android ライブラリ
ども、ゲストのソラコム大瀧です。Route 53 ResolverはAmazon VPC向けにDNSスタブリゾルバを提供するサービスです。本ブログでは、スタブリゾルバの用途/目的ごとにRoute 53 Resovlerの設定パターンをご紹介します。 用途の一覧 名前解決のポリシーごとに設定を解説していきます。 特定のインターネットドメインのみ提供する 特定の内部向けドメインのみ提供する 特定のインターネットドメインと特定の内部向けドメインのみ提供する すべてのインターネットドメインと特定の内部向けドメインのみ提供する 1. 特定のインターネットドメインのみ soracom.io など特定のインターネットドメインのみ提供する場合は、DNS Firewallですべて拒否するルールと特定ドメインの許可ルールを定義し優先度で調整します。 AWS管理コンソールのDNS Firewallドメインリスト
こんにちは！SREチームの松嶋です。 こちらは「dely #2 Advent Calendar 2020」の20日目の記事です。 adventar.org delyのアドベントカレンダーは#1もあるので、こちらもぜひ。 adventar.org 昨日は、maseoさんの「Google Optimizeでテストをしてる話」という記事でした。A/BテストでGoogle Optimizeを導入するか検討しているフロントエンジニアの皆さんはぜひ読んでみてください！ tech.trilltrill.jp はじめに 私は昨年の11月にdelyへ入社しましたが、もう既に1年が過ぎてしまいました。体感的にまだ半年しか経っていない気持ちですが、そんな時間が過ぎるスピードの速さもdelyならではかもしれないと感じる今日この頃です。 delyのSREチームは、2020年9月までの約3年間、最大2人体制でなんとか
Amazon Aurora MysQLからLambdaを呼べるようになってからはや4年、ようやくAurora PostgreSQLからもLambdaを呼べるようになりました。 さっそく試してみました。 Amazon Aurora PostgreSQL Integrates with AWS Lambda Amazon Aurora with PostgreSQL compatibility can now make calls to AWS Lambda functions. AWS Lambda lets you run code without provisioning or managing servers, and without worrying about scalability. Amazon Aurora PostgreSQL からの外部サービスの呼び出しに Lambda
コンサル部のtobachi(@toda_kk)です。 先日、Docker ComposeによるAmazon ECS対応がGAになりました！ AWSによるアナウンス Dockerによるアナウンス 本ブログでも過去に記事がでていましたが、Dockerでは以前からAmazon ECS対応が進んでおりdocker ecsというコマンドがベータ版として提供されていました。 何ができるのか 今回は装いを新たにdocker composeというコマンドで、Amazon ECSでクラスターを作成しコンテナを実行できるようになったようです。 $ docker context create ecs ${context-name} $ docker context use ${context-name} $ docker compose up これだけです。もちろん事前にAWSアカウントの認証情報を用意しておく
CX事業本部＠大阪の岩田です。 2020/11/23付けのアップデートによりKinesis Data Streams for DynamoDBが利用可能になりました。この機能を利用すると、DynanoDBのアイテムレベルの変更をKinesis Data Streamsで直接キャプチャすることが可能です。 これまでもDynamoDB ストリームを利用してDynamoDBの変更をキャプチャすることはできましたが、今回Kinesis Data Streamsによるサポートが追加されたことで、より高度なシナリオに対応できるようになりました。 例えばですが Kinesis Data Analyticsを利用してストリームされた変更内容を分析する Kinesis Data Firehoseを利用してS3やAmazonES、Redshiftといった別サービスにデータを投入する といったことが可能になりま
「GitLab 13.6」では、Amazon Web ServicesでGitLab CI/CDを簡単に使い始められるよう、Auto DevOpsにAWSサポートを追加することで、Kubernetesを使用することなくAutoDevOpsによるAmazon EC2へのデプロイを可能にしている。 また、より迅速な意思決定の支援を目的に、ダッシュボードとレポートの改善を行っており、マージリクエストとコード品質レポートに含まれるコード品質の重大度によって、マージする前に解決する必要のあるコード品質違反をすばやく判断できるようになった。 ほかにも、プロジェクトセキュリティダッシュボードをアップデートし、最新の実行パイプラインにおけるセキュリティスキャンの結果と動的な脆弱性トレンドチャートに基づき、最新および過去の脆弱性トレンドを把握できる。マージリクエストには、ファズテストの結果を追加するとともに
どーもsutoです。 過去にCloudFormationで作成したテンプレートファイルをAWS CDKのプロジェクトとして管理するための移行方法についてご紹介します。とは言っても、コードを書き直すのではなく、CDKコマンドでスタック作成するようにテンプレートファイルをCDKプロジェクトの管理下に置くための手順です。 前提条件 ローカルPCにDCK CLIがインストールされている（未実施の方は以下のリンクを参考） 検証環境 OS：Mac 使用言語：Python3.7.3 CDK CLI：1.74.0 事前準備として、「migration」というプロジェクト名でCDK環境を作っておきます mkdir migration && cd migration cdk init migration --language python source .venv/bin/activate 実際にやってみた
AWS、ビジュアルなデータクレンジングツール「AWS Glue DataBrew」発表。大規模データの整理を迅速に実現 データを基に分析を行う場合、対象となるデータがきちんと整っている必要があります。 しかし多くの場合、日付データの中に日付に変換されなかった数値データが混ざっていたり、同じ会社なのに「株式会社」と「（株）」と「(株)」の表記が揺れているせいで別の会社に分類されたり、名前や住所のどこかに余計なスペースが入っていて別のデータになったり、データをインポートしたときのミスで2つの列が連結されて1つの列に入っていたりと、整っていないデータが紛れ込んでいるものです。 これらを整理しなければ、正確なデータ分析はできません。そこで、データ分析の前処理としてデータを整える、いわゆる「データクレンジング」と呼ばれる作業が行われます。 データクレンジングは一般に手間と時間がかかる作業です。どんな
[Update] Amazon Athena engine version 2がリリース、Federated queriesやGeospatial functions等の新機能、パフォーマンスが改善されました 本日、Amazon AthenaのクエリエンジンがVersion 2がリリースされました。Version 2の変更のポイントは、Presto0.172からPresto0.217にアップデート、Federated queriesをはじめとする新機能、パフォーマンスの改善です。あまりにも大きなアップデートで放心状態です。 今日時点（2020/11/14）では、米国東部（バージニア州北部）、米国東部（オハイオ州）、および米国西部（オレゴン）のみのサポートになります。 代表的な改善と新機能 Federated queries Federated Queryは、リレーショナル、非リレーショナル
みなさん大好き（？）、AWS認定試験のお話です。 参考：AWS 認定 – AWS クラウドコンピューティング認定プログラム | AWS 私は現時点で全ての認定（12個）を持っているのですが、認定の有効期限があるうちに振り返っておきたいと思います。 ※Big Data認定は現在Data Analyticsに名前が変更されています。私は古い形式のBig Dataのみ合格しています。 →2021/3/9にData Analyticsも合格しました！Big Dataの後継になるため、認定の種類としては現在も12種類ですが、バッチ的には13個手にいれることができました。 受験日、スコア 認定 受験日 スコア Solutions Architect - Associate 2017-07-23 78% (*1) Solutions Architect - Professional 2018-11-06
2020年9月8日から9月30日までオンラインで視聴可能なクラウドカンファレンス、AWS Summit Online 2020が開催中です！ 本エントリでは、ライブセッション「AWS-42：AWS で始める機械学習」のレポートをお届けします。 概要 スピーカー アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 西日本ソリューション部 ソリューションアーキテクト 桶谷 拓也氏 セッション概要 機械学習（ML）は、デジタルトランスフォーメーションでますます普及しています。ほとんどの皆さんは AI / ML を活用して競争上の優位性を獲得することの重要性を理解していますが、必ずしもどこから始めればよいかを理解できているわけではありません。本セッションでは AWS を使うことでどのように機械学習を学べるのか、どのように機械学習を始めれるのかをご紹介します。 動画・資料 アーカイブ動画と資
AWS CDKでプロバイダーとしてTerraformが使える！！CDK for Terraformが発表されました！！ #awscdk AWS CDKがデプロイプロバイダーとしてTerraformをサポートしました！！！まだPreview版ですが、試しにVPCを作成してみました。 はじめに おはようございます、加藤です。私にとっては今年1番熱いアップデートが来ました！AWS CDKがなんとデプロイプロバイダーとしてTerraformをサポートしました！！！ ただし、今の所アルファテストステージなので、原則プロダクション環境に使うべきでありません、使う際は慎重に判断してから使用しましょう。 今まで、TerraStackIO/terrastackという同様にCDKでプロバイダーとしてTerraformを使おうとするプロジェクトはあったのですが、あまり開発は進んでいませんでした。なので、これまで
前回、Control Towerの削除方法だけ書いていたので、それではあんまりだと思ったのでControl Towerの簡単な紹介とその中核の一つであるガードレールという設計思想を紹介します。 ガードレールという考え方 従来の考え方では、セキュリティを保つためには多少の不便は仕方ないと、セキュリティと利便性とのトレードオフで語られることが多かったです。一方、AWSはガードレールという考え方を提唱し、『ブレーキをかけるのではなく、どんなスピードを出しても安全なセキュリティ』を確保しようという方策に舵を切っています。 利便性とのトレードオフは、Gate（関所）と読んでいます。ガードレールは安全柵ですね。何度かお見せしてたかもしれませんが、関所とガードレールの違いを表した図になります。 ガードレールの実現手段としての予防と検知 では、そのガードレールをどう実現しているのかというと予防（preve
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