タグ

関連タグで絞り込む (229)

タグの絞り込みを解除

*infraに関するsh19910711のブックマーク (2,126)

  • OpenSSHの脆弱性 CVE-2024-6387についてまとめてみた - piyolog


    2024年7月1日、OpenSSHの開発チームは深刻な脆弱性 CVE-2024-6387 が確認されたとしてセキュリティ情報を発出し、脆弱性を修正したバージョンを公開しました。この脆弱性を発見したQualysによれば、既定設定で構成されたsshdが影響を受けるとされ、影響を受けるとみられるインターネット接続可能なホストが多数稼動している状況にあると報告しています。ここでは関連する情報をまとめます。 概要 深刻な脆弱性が確認されたのはOpenSSHサーバー︵sshd︶コンポーネント。脆弱性を悪用された場合、特権でリモートから認証なしの任意コード実行をされる恐れがある。 悪用にかかる報告などは公表時点でされていないが、glibcベースのLinuxにおいて攻撃が成功することが既に実証がされている。発見者のQualysはこの脆弱性の実証コードを公開しない方針としているが、インターネット上ではPoC
    OpenSSHの脆弱性 CVE-2024-6387についてまとめてみた - piyolog
    sh19910711
    sh19910711 2024/07/02
    "Amazon Linux 2023に影響あり。7/1時点で修正中 / 「LoginGraceTime」（ログイン試行の接続時間）の設定値を0（タイムアウトを無効）にすることでCVE-2024-6387の影響を軽減"
    リンク

  • IaCにおけるテスト考察 / Tests in IaC

    @2024-06-24 さくらインターネット IaC 社内勉強会 LT

    IaCにおけるテスト考察 / Tests in IaC
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/27
    "宣言的コードの実行保証はツール側 / IaCのUnitテストはコストと見合っているか / IaC本ではApplication Codeのテストピラミッドとは異なりDeclaration Codeのテストはダイヤモンドモデルになるだろうと書いてある"
    リンク

  • 順序性の担保とスループットはトレードオフだという話

    この記事について AWS SQSからメッセージを受けとって処理するLambdaを書いているときに、 標準キューだから順序保証されてないな、じゃあ順序バラバラできても捌けるように処理を書かないと！ → ... → あれ？？？意外とこれ難しくない？？？ と思った経験、皆さんにもあるのではないでしょうか。 この記事では、筆者が上記のような壁にぶつかったときに「順序を保つってなんでそんなに難しいんだろう？」「保てないならどうやってそれに耐えうるようにすればいいんだろう？」と色々考察した結果を書いていきたいと思います。 使用する環境・バージョン 2024/6/22時点で提供されている機能に基づき考察 読者に要求する前提知識 AWSのSQS, SNS, Kinesis Data Streamがどういうサービスなのかは既知という前提のもとで書きました 順序セマンティクスとは 順序セマンティクスとは「イベ

    順序性の担保とスループットはトレードオフだという話
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/27
    "ほぼランダムにばらつくようなことはなく、なるべくA→Bになるようにベストエフォートでの挙動が提供されていることが多い / 「順序を担保できるのは同じ場所にあるもののみ」という性質がある"
    リンク

  • Cloudless Computingの論文紹介

    さくらインターネット社内IaC勉強会 LT

    Cloudless Computingの論文紹介
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/27
    "IaC: 言語や概念の学習曲線が急 + Non-IaC→IaCが困難 / 既存のIaCの構造に対して、クラウドレベルとIaCの抽象レベルに大きなギャップ / Cloudless: LLMによるIaCプログラム合成 + 意味論に基づく型システム"
    リンク

  • 従来の IAM ユーザー棚卸し手法は IAM Identity Center で管理するユーザーにも通用するのか確認してみた | DevelopersIO


    従来の IAM ユーザー棚卸し手法は IAM Identity Center で管理するユーザーにも通用するのか確認してみた 未使用 IAM ユーザーの定期的な棚卸しは、セキュリティリスク軽減に不可欠です。 本記事では、AWS IAM Identity Center 環境で従来の棚卸し手法を用いて﹁n日以上ログインしていないユーザーを特定﹂できるのか検証します。 確認結果 検証した4つの方法は、IAM Identity Center 管理ユーザーには非対応でした。 認証情報レポート AWS Config の特定ルール IAM Access Advisor IAM Access Analyzer の未使用アクセスアナライザー 以下、各方法の詳細な検証結果を説明します。 AWS IAM Identity Center 概要 AWS IAM Identity Center は、AWS アカ
    従来の IAM ユーザー棚卸し手法は IAM Identity Center で管理するユーザーにも通用するのか確認してみた | DevelopersIO
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/26
    "従来の IAM 管理ユーザー棚卸し手法は、IAM Identity Center 管理ユーザーに適用できない / IAM Identity Center 管理ユーザーの未使用アカウント検出には、現状 CloudTrail のログ分析が最も有効"
    リンク

  • JenkinsをIaCにより管理・運用する - decadence

    はじめに JenkinsをIaCで管理する Jenkins本体の起動から初期設定 Jenkins Configuration as Code pluginによる設定管理 認証・認可の設定 Jobの定義 〆 Jenkinsの管理をIaC(Infrastructure as Code)に載せることで、運用コストの削減・不正な操作についての耐性・知見の共有といった様々な恩恵が受けられる。 具体的には以下のようなツールを使うことについて、この記事では述べようと思う。 Jenkins初期設定についてはdockerなどで管理を行う Jenkinsの設定管理をConfiguration as Code Pluginにより管理をする 認証設定についてはsaml pluginを、認可設定についてはrole-strategy pluginによりRBAC管理を行う JenkinsのJobについては、job-ds

    JenkinsをIaCにより管理・運用する - decadence
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/26
    "JCasC: Jenkinsの全ての設定について1つのyamlで管理 / 認証にはsaml pluginなどで他のIdPに委譲 + 全てのサービスに対してSingle Sign On出来る状態を目指し、人の管理はIdP側で全て行うべき" 2022
    リンク

  • ネットワーク運用自動化のはじめかた

    明日からはじめるネットワーク運用自動化 / Let's get started Network Automation from Tomorrow!

    ネットワーク運用自動化のはじめかた
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/26
    "何を作り何を作らないかを決める / どの工程は機械に任せ、どの工程は人が判断/実施すべきか / 「誰が使うか」を明らかにする / 「1つのことを確実に完了する小さいツール」を目指す" 2018
    リンク

  • 成り立ちから押さえるSRE

    2022-09-09 ENECHANGE Tech Talk (社内勉強会)

    成り立ちから押さえるSRE
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/26
    "エラーバジェット: 信頼性の目標が99.9%なら0.1%のエラーは許容できる + この0.1%をエラーの予算とみなす / 学びがなければインシデントが繰り返される + 非難は問題を隠蔽する文化を醸成する" 2022
    リンク

  • AWS Configの外部リソース(GitLab)に対するカスタムルール構築をTerraformで自動化する - Qiita


    はじめに AWS Config記事第2弾。 前回は、AWS管理リソースに対するルールと修復アクションの作成を自動化したが、今回は、外部のリソースをカスタムルールで検査してみる。 前回記事 本記事に必要な前提知識は以下の通り。 AWS＋Terraformの基本的な知識 AWS Configの基本的な知識 AWS SDK for Python (Boto3)の基本的な知識 カスタムリソースの定義 まずは、検出する対象のカスタムリソースを定義する必要がある。 カスタムリソースはAWS公式の開発者ガイドを参考にしながら作成する。 なお、ドキュメント中に突如mvn packageというコマンドが登場するが、おそらく間違っていて、cfn packageが正しいと思われる。 上記ページに書いてあるcfn init後に、mycustomnamespace-testing-wordpress.jsonの代わ
    AWS Configの外部リソース(GitLab)に対するカスタムルール構築をTerraformで自動化する - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/26
    "GitLabの全ブランチの保護状態を確認し、mainブランチのマージ権限を持っているのがMaintainerのみになっているかチェック / カスタムリソースはAWS公式の開発者ガイドを参考にしながら作成"
    リンク

  • Next.js × Convex × Clerkで認証付きフルスタックアプリをラクに開発する


    はじめに この記事では、Next.js × Convex × Clerk でフルスタックアプリを作る方法をハンズオン形式で紹介します。 Convex と Clerk を組み合わせることで、認証付きのフルスタックアプリを爆速で開発することができます。 完成物は、以下の GitHub リポジトリで公開しています。 Convex とは Convex は、Firebase のようなバックエンドアプリケーションプラットフォームです。リアルタイムデータベースやファイルストレージなどの機能を提供しています。 Firebase との違いは、以下の記事で詳しく解説されています。 Clerk とは Clerk は、認証・認可を提供するサービスです。Clerk と Convex を併用することで、認証・認可の実装を非常に簡単に行うことができます。 Next.js での認証といえば、NextAuth が思い浮かび
    Next.js × Convex × Clerkで認証付きフルスタックアプリをラクに開発する
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/25
    "認証付きのフルスタックアプリを爆速で開発する / Convex: Firebase のようなバックエンドアプリケーションプラットフォーム + リアルタイムデータベースやファイルストレージなど / Clerk: 認証にまつわる Hooks や UI を提供"
    リンク

  • AWS を使ったシステムのテスト方針 #jawsug #jawsug_niigataken #nds60

    第60回 長岡IT技術者勉強会資料

    AWS を使ったシステムのテスト方針 #jawsug #jawsug_niigataken #nds60
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/25
    "責務を分ければユニットテストもしやすくなる + 何でもやろうとしない / 外部サービスを意識する箇所は無理にテストしない + SDKを使う箇所を局所化 / SQS: 複数回メッセージが取れても大丈夫なように設計" 2019
    リンク

  • Amazon SageMakerでマネージドなMLflowが使用できるようになりました | DevelopersIO


    こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 今朝目が覚めたら、Amazon SageMakerでマネージドなMLflowが使用可能になっていました。 アナウンス Amazon SageMaker now offers a fully managed MLflow Capability - AWS 公式ブログ Announcing the general availability of fully managed MLflow on Amazon SageMaker | AWS News Blogドキュメント Manage machine learning experiments using Amazon SageMaker with MLflow - Amazon SageMaker 料金 Machine Learning Service
    Amazon SageMakerでマネージドなMLflowが使用できるようになりました | DevelopersIO
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/23
    "SageMaker Studio: ApplicationsのところにMLflowが追加 / デフォルトではMLflowのTracking ServerのサイズはSmall、MLflowのバージョンは 2.13.2 、ロールはドメインの実行ロールが使われる"
    リンク

  • Vertex AI Vector Search でレコメンド機能を作って本番サービスに投入した話 | TrustHub テックブログ

    トラストハブ AI チームの中村です。 今年の1月頃に、弊社（トラストハブ）が提供する「Clove オリパ」というサービスで商品（オリパ）のレコメンド機能[1]を実装しました。いわゆる「この商品を買った人はこんな商品も買っています」機能で、商品購入後に類似の商品をユーザーに推薦することで、ユーザーの購買意欲を促進させるのが目的です。 レコメンド機能の裏側で動いているのがベクトル検索です。Clove オリパでは、ユーザーの過去の購買履歴をもとに商品（オリパ）をベクトル空間に埋め込み、そのベクトルの近さによって商品（オリパ）の類似度を測っています。 Clove オリパの類似商品レコメンド機能 この記事では、ベクトル検索の基本概念からはじめ、Google Cloud Platform が提供するベクトル検索サービス Vertex AI Vector Search について、その特徴などを詳しく解

    Vertex AI Vector Search でレコメンド機能を作って本番サービスに投入した話 | TrustHub テックブログ
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/22
    "似たようなアイテムばかりをレコメンドすると、ユーザーが飽きてしまうことは容易に想像できる / per_crowding_attribute_num_neighbors = 3 を設定すると、検索結果で返ってくる同じ色の靴を3足以下に抑え"
    リンク

  • AWS構成図から CloudFormationとパラメータシートを 自動生成するシステムを作ってみた

    sh19910711
    sh19910711 2024/06/22
    "Claudeはエンジニアの仕事をどこまで奪えるのか / CFn ValidateTemplate APIを用いてテンプレートにエラーがないか確認 + バリデーション結果が正常となるまでテンプレートをClaudeでレビューさせる / 70-80%くらいの完成度"
    リンク

  • OpenTelemetryのBufferingとRetryについて


    OpenTelemetryでTraceとればロックインを回避できてコストカットができると考えて会社で進めている。その中でよく受ける質問として、CollectorのSideCarが落ちたらデータがロストするのではないか、みたいな事をいわれる。 これは調べると半分あっていて、半分間違っているように見える。 データロストを防ぐ方法としては、RetryとBufferingがよく使われるが、OpenTelemetryではどのように実装されているかを確認する。 SDKでやっていること OpenTelemetryのSDKはTraceを作成して、logsにもtrace idやspan idを付与している。 このtrace idやspan idを利用する事でTraceやLogを一貫してみることができるようになっている。 これは仕組みとしてはTracerProviderというTracerを生成するAPIがあり
    OpenTelemetryのBufferingとRetryについて
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/22
    "データロストを防ぐ方法としては、RetryとBufferingがよく使われる / OpenTelemetryではどのように実装されているか / そもそもOpenTelemetryはSamplingがあり、すべてのデータを送信するようにはなってはいない事が多い"
    リンク

  • Serverless Frameworkの有償化に伴いAWS CDKとAWS SAMへの移行について検討してみた | DevelopersIO


    なおこの﹁Credits﹂という単位は serverless.yml ファイルのregion,stage,serviceパラメータの組み合わせによって定義されるようです。 したがって、例えば開発者やチケット毎の検証環境をstageで分けている場合は、その分Creditsが嵩むという形になります。 また、serviceもどのように分割するかで総Credit数が変わってきますので、この辺は見積りのし辛さに繋がってくるのかなと思います。 例えばregionとして東京, シンガポールを用意し、stageとしてprod, stg, dev, user1, user2があり、serviceとしてxxx, yyyがある場合、単純に掛け算をすると2x5x2の20Creditsとなります。 また、Serverless Dashboardの機能を使うと、トレース50,000あたりで1Credit、メトリク
    Serverless Frameworkの有償化に伴いAWS CDKとAWS SAMへの移行について検討してみた | DevelopersIO
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/22
    "2023年の10月にServerless FrameworkがV.4から有料化されることが発表 / サブスクリプションはServerless Framework DashboardまたはAWSマーケットプレイスから購入可能 / Serverless Frameworkに慣れている人はAWS SAMもすぐに書ける"
    リンク

  • Serverless Framework ユーザーが CDK に引っ越しして感じたハードルについて言語化してみる

    AWS CDK Conference Japan 2023 の登壇スライドです https://jawsug-cdk.connpass.com/event/278205/ ## スライド内で紹介した記事 [1] AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) v2 - …

    Serverless Framework ユーザーが CDK に引っ越しして感じたハードルについて言語化してみる
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/22
    "目的に合致するクラスやメソッドの存在にたどり着くのが大変 / Javaの手習いしたときの感覚と同じ + やりたいことに対して登場人物（class）が多く / CDK: デプロイ周辺の権限設計思想が秀逸" 2023
    リンク

  • 個人アカウントでも AWS Organizations と IAM Identity Center を使う a.k.a. 古の AWS アカウントにかけられた東京リージョン az-a の呪いからの脱出 - blog.ayakumo.net

    アカウント温故知新と東京リージョン az-a の呪い 昔話になりますが、私は個人の AWS アカウントを 東京リージョンが利用可能になった 2011年 に作成しました。それ以降 EC2 をはじめとして散発的に AWS リソースを使用してきましたが、時代とともに古いアカウントならではの制限事項が目につくようになってきました。 制限事項の中で最も大きいのが 古い AWS アカウントでは東京リージョンのアベイラビリティゾーン a が使用できない という問題です。AWS CDK しかり、Cfn しかり、何かのハンズオンしかり、基本的に新しめの(?) AWS アカウントを想定しており、その度に「他の人のアカウントではうまくいくが自分のアカウントだとエラーになってしまう」ケースが「稀ではなくよくある」事態となっていました。 こういった経緯を含め、アカウント管理の体制を一新して AWS Organiza

    個人アカウントでも AWS Organizations と IAM Identity Center を使う a.k.a. 古の AWS アカウントにかけられた東京リージョン az-a の呪いからの脱出 - blog.ayakumo.net
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/22
    "個人の AWS アカウントを 東京リージョンが利用可能になった 2011年 に作成 / 古いアカウントならではの制限事項 + 他の人のアカウントではうまくいくが自分のアカウントだとエラーになってしまう"
    リンク

  • ネットワーク運用自動化こと始め

    [Interop Tokyo 2018 ジュニパーネットワークス社ブース 登壇資料] ネットワーク運用自動化こと始め ▼デモ動画はこちら▼ https://youtu.be/-V3PlUmXgEA 概要：単純作業が多い割りにミスの許されないNW運用業務。少しずつでも自動化を進めて効率化を促進しませんか？今回はAnsibleというツールを用いた自動化方法をデモを交えてご紹介します。

    ネットワーク運用自動化こと始め
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/22
    "ネットワーク運用: 単純作業が多い + 大量の機器に同じ設定 + ミスは許されない / なんでもかんでも自動化すればいいわけではない / リスクや効果を見極める必要がある + 実際に体験してみないと見極められない" 2018
    リンク

  • BigQueryでデータセットを再作成することなくリージョン変更する


    はじめに こんにちは、Miotavaです。 最近では社内でBigQueryに触れる機会や連携されたデータも増えて、データ関連が好きな自分としてはハッピーな今日この頃です。 その反面、連携データが増えるにつれ、データセットリージョンが統一されていないことが困りごとを生んでしまいました。 困りごととは、USリージョンとAsiaリージョンなど異なるリージョンにあるデータセット間ではテーブルのJOINができないという問題です。これは分析観点では痛い問題となり得ます。 そして残念なことに、現在BigQueryではコンソール上の通常の操作では一発でリージョンを変更する機能はサポートされていません。 しかしながらコンソール上で"とある手順"を踏むことで比較的簡単にリージョンを変更することができましたのでご紹介します。 方法 概要 結論、BigQueryのクロスリージョンデータセットレプリケーション機能を
    BigQueryでデータセットを再作成することなくリージョン変更する
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/22
    "異なるリージョンにあるデータセット間ではテーブルのJOINができない / BigQuery: クロスリージョンデータセットレプリケーション機能を使うことでデータセットの再作成なしに簡単に切り替え"
    リンク
  • 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 次のページ

お知らせ

もっと読む

公式Twitter

  • @HatenaBookmark

    リリース、障害情報などのサービスのお知らせ

  • @hatebu

    最新の人気エントリーの配信

はてなブックマーク

公式Twitter

はてなのサービス

  • App Storeからダウンロード
  • Google Playで手に入れよう
Copyright © 2005-2024 Hatena. All Rights Reserved.