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*infraに関するsh19910711のブックマーク (2,126)

  • CDK Pipelines を導入した複数人開発のススメ - Qiita


    みなさん、こんにちは。horsewinです。 AWS CDK Advent Calendar 2021 9日目の記事となります。 CDKのCI/CD化を手助けしてくれるConstructの1つである、CDK Pipelines︵@aws-cdk/pipelines module︶に触れていきます。 複数人でCDKを利用したCI/CDを導入する上でぜひ検討の1つにしてみてください。 今回触れること、触れないこと 本記事では次の内容について触れていきます。 CDK開発にCI/CDを組み込むモチベーション CDK Pipelinesとはなにか CDK Pipelinesを利用する上でのTips 次の内容には触れません。ただしAWS公式のドキュメントやリンクをリファーはしますので適宜参考にしてください。 CDK Pipelinesの作成の流れ︵ハンズオンなど︶ CDK/CFnで悩むリソース参照方式
    CDK Pipelines を導入した複数人開発のススメ - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/22
    "誰がどこで cdk deployを動かすか / CDK Pipelines: CodePipelineを利用したCI/CDのワークフローを構築してくれる / cdk diff: ローカルにあるCDKコードをベースとしたリソースの状態とAWSリソースの差分を表示" 2021
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  • Google CloudリソースをTerraformで一元管理した話


    はじめに こんにちは！株式会社CastingONEでHR領域のSaaS開発を行っている@hiroakiです。 先日マルシンスパというサウナに行った際、アウフグースをしてもらいました！気持ち良いのはもちろん、熱波師さんのパフォーマンスが楽しく非常に心地よい体験でした✨ ということで今回はGoogle Cloudのリソースを全てTerraform管理にした話をしていきます。どのように進めていったか、どのようなメリットがあったかなどを紹介していきます。同じようにTerraformでリソース管理したい方々の参考になれば幸いです！ 背景 CastingONEでは元々Cloud Deploy Manager︵以降CDMと表記︶でリソースを管理していました。CDMはGoogle Cloudのサービスであるため、Google Cloud内のリソースを統合的に管理するのに適していましたが、開発が2020年に
    Google CloudリソースをTerraformで一元管理した話
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/21
    "元々Cloud Deploy Managerでリソースを管理 / Google Cloud内のリソースを統合的に管理するのに適していましたが、開発が2020年にストップ / 新規リソースについてはTerraformを使って作成"
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  • CloudShell VPC environment から VPC内のEC2インスタンスやRDS DBインスタンスに接続してみた | DevelopersIO


    CloudShell VPC environment から VPC内のEC2インスタンスやRDS DBインスタンスに接続してみた もっと簡単にVPC内のリソースにアクセスしたい こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはもっと簡単にVPC内のリソースにアクセスしたいと思ったことはありますか?私はあります。 VPC上のRDS DBインスタンスやRedisクラスターなどのリソースに接続したい場合、Site-to-SiteVPNやClient VPN、Direct Connectがなければ踏み台が必要になります。 踏み台へのアクセス方法は以下のようなものがあります。 直接SSH SSMセッションマネージャー EC2 Instance Connect SSMセッションマネージャーとEC2 Instance Connectについては以下記事をご覧ください。 しかし、上述のいずれの
    CloudShell VPC environment から VPC内のEC2インスタンスやRDS DBインスタンスに接続してみた | DevelopersIO
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    sh19910711 2024/06/21
    "CloudShell VPC environment: ENIでパブリックIPの自動割り当てを有効化してもパブリックIPアドレスは割り当てられない + Elastic IPアドレスの割り当ては可能 / デフォルトでpsqlやmariadbコマンドはインストールされている"
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  • Dataplex で何ができるの？ | DevelopersIO


    こんにちは、みかみです。 犬のおやつはあげる前にちょっと食べてみることにしてますが、最近のおやつはどれも美味しくてびっくりです。 やりたいこと Dataplex で何ができるか知りたい Dataplex でできることを、画面イメージで確認したい Dataplex でできること Dataplex では、以下の機能を利用することができます。 データ検索 データ確認 タグ、ビジネス用語付与 データプロファイル、品質管理 データリネージ 権限管理 本エントリでは Dataplex の各用語や概念、設計思想や各機能の設定方法等のご紹介は割愛させていただきますが、 以下の G-gen さんの技術ブログがとても分かりやすいので、ぜひご参照ください！ Dataplexを徹底解説！ ｜ G-gen Tech Blog Data Catalogを徹底解説！ ｜ G-gen Tech Blog前提 本エントリ
    Dataplex で何ができるの？ | DevelopersIO
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/21
    "各データ項目に対して NULLチェックや一意性チェック、範囲チェックを実施 / スケジュール実行を設定しておくことも可能なので、バッチ処理などで定期的に更新されるテーブルのデータチェックも可能"
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  • CUR による AWS コスト構造の継続的モニタリング


    当社では複数の SaaS プロダクトを開発・稼働するための環境として、主に AWS を利用しています。AWS 等のシステムにかかるコスト構造を正確に把握することは、プロダクト原価の算定や適正なプライシングを行う上で非常に重要です。 今回、カスタム定義のコストカテゴリ体系を各種 AWS リソースにかかるコストに適用し、継続的にモニタリングするための仕組みを構築してみたので、本記事ではその内容についてご紹介したいと思います。 概要 まず、実装を試みたコストカテゴリ設計の考え方について説明します。 次に AWS Cost Categories で実装する際の課題感に触れた後、今回利用する AWS Cost and UsageReport (CUR) について紹介します。 コストカテゴリ設計 コストカテゴリのレベルとして、以下の3つを定義しました。 Level-1 ... プロダクト原価を構
    CUR による AWS コスト構造の継続的モニタリング
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/20
    "Cost Explorer で参照・分析できる情報を、Athena や Glue といった他サービスから分析（集計・変換） / Glue クローラーによって作成されたデータカタログを、AWS RAM というサービスを利用して分析アカウントに共有"
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  • [アップデート] CloudShell を任意の VPC 上で起動できる CloudShell VPC environment が提供されました！ | DevelopersIO


    こんにちは、AWS 事業本部の平木です！ 皆さんは CloudShell を活用していますか？ 普段使用したことがある方ならご存じかと思いますが、今まで CloudShell はパブリックな環境のためインターネット経由で様々な通信を行っていました。 今回のアップデートで、ユーザーが作成した VPC 上に CloudShell を起動できる CloudShell VPC environment が提供されたため仕様を確認してみます。 何ができるようになったか 何ができるようになって、何ができないようになったのかを確認してみます。 任意の VPC 上に CloudShell を起動 まずメインの部分はこちらです。 今までは CloudShell ではインターネットに自由に出ることができましたが、今回のアップデートによりユーザーが作成した VPC 上に CloudShell を起動することでプラ
    [アップデート] CloudShell を任意の VPC 上で起動できる CloudShell VPC environment が提供されました！ | DevelopersIO
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/20
    "今回のアップデートによりユーザーが作成した VPC 上に CloudShell を起動することでプライベートに CloudShell を活用できるようになりました / CloudShell VPC environment でもセキュリティグループを関連付けできます"
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  • インフラのテストに VPC Reachability Analyzer は外せないという話

    人間の尊厳、幸福、アクセシビリティ / 第116回「WEB TOUCH MEETING」アクセシビリティSP

    インフラのテストに VPC Reachability Analyzer は外せないという話
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/20
    "Serverspecは対象のサーバーにSSHログインできることが前提 / VPC Reachability Analyzer: Serverspec, awspecなどと組み合わせて手厚いテストが実施可能 / FargateのようなENIがコロコロ変わるサービスとの相性が悪い" 2022
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  • SPFレコードをフラット化してルックアップ数制限を乗り越える


    includeを使うことによって、includeした先のレコードもさらに確認することになり、SPFレコードが示したいIPアドレスに辿り付く前に10回の制限を越えてしまいます。 対処方法 余計なSPFレコードのエントリを削除する 使っていないエントリが放置されているならどちらにせよ削除したいです。 SPFレコードをフラット化する includeによってネストしてしまうことで余計なDNS参照が加わってしまうので、あらかじめ展開することで参照回数を削減します。 includeで指定されたレコードを展開していく例: # 元々のレコード v=spf1 include:_spf.firebasemail.com include:_spf.google.com -all # 展開 v=spf1 include:sendgrid.net include:_spf.google.com include:_n
    SPFレコードをフラット化してルックアップ数制限を乗り越える
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/20
    "SPFレコードにはDNSの参照回数に制限があり最大で10回まで + これを越えると正しく動作しません / あらかじめ展開することで参照回数を削減 / StackExchange/dnscontrolパッケージに含まれるpkg/spflib" 2022
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  • [レポート] 生成AIを使ってファイアウォールを強化しよう #NIS375 #AWSreInforce | DevelopersIO

    AWS re:Inforce 2024 NIS375 Enhance your firewall protection with generative AI のセッションレポートです。 Amazon Bedrockを使ったAWS Network Firewallの効率的な運用方法を学ぶセッションでした。 こんにちは！ AWS 事業本部コンサルティング部のトクヤマシュンです。 フィラデルフィアで開催されている AWS re:Inforce 2024 に参加していました。 本記事は AWS re:Inforce 2024 のセッション「Enhance your firewall protection with generative AI」のセッションレポートです。 Amazon Bedrockを使ったAWS Network Firewallの効率的な運用方法を体験するセッションでした。 セッシ

    [レポート] 生成AIを使ってファイアウォールを強化しよう #NIS375 #AWSreInforce | DevelopersIO
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/20
    "CloudWatch Logsに出力されたAWS Network Firewallのアラートログを、Amazon Bedrockを使って解析 / Network Flight Simulator: 不審なトラフィックパターンをシミュレートするテストを実行できるツール"
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  • ワークフローツールを AWS Step Functions に移行した話 | CyberAgent Developers Blog


    AI事業本部の協業リテールメディアdivでソフトウェアエンジニアをしている 中澤 といいます。直近では、プロダクト開発以外にAI 事業本部の新卒研修の運営を行なったりもしていました。 私が所属しているチームで最近、定期バッチを行うワークフロー管理ツールを AWS Step Functionsへ移行したので、移行の背景や得た知見を記事として公開します。 移行前の構成 私たちのチームでは、ワークフロー管理ツールを AWS Step Functions に置き換える前には、Prefect を使っていました。 Prefect に関しては、弊社ブログの別記事があるので、Prefect について知りたい方はそちらも参考にしてみてください。 Prefect を利用している時の構成では、Prefect 側でワークフローのスケジュール管理やワークフロー内のタスク実行を Prefect、実際のワークフローのタ
    ワークフローツールを AWS Step Functions に移行した話 | CyberAgent Developers Blog
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/19
    "PrefectからAWS Step Functions / Step Functions は昨年入った、外部APIへのリクエストやステップごとの再起動といった複数のアップデートでかなり改善 / 他のAWSサービスとの統合も多い"
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  • [レポート] ワークショップ – GitHub Actionsを使ったIAMポリシーの検証と分析の自動化 #IAM452 #AWSreInforce | DevelopersIO

    [レポート] ワークショップ – GitHub Actionsを使ったIAMポリシーの検証と分析の自動化 #IAM452 #AWSreInforce あしざわです。 米国フィラデルフィアで開催されている AWS re:Inforce 2024 に参加しています。 本記事は AWS re:Inforce 2024 のワークショップ 「Automating IAM Policy Validation and Analysis using GitHub Actions」のレポートです。 セッション概要 In this builders’ session, learn how to automate the validation of AWS Identity and Access Management (IAM) policies using the IAM Policy Validator f

    [レポート] ワークショップ – GitHub Actionsを使ったIAMポリシーの検証と分析の自動化 #IAM452 #AWSreInforce | DevelopersIO
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/19
    "re:Inforce 2024 のワークショップ 「Automating IAM Policy Validation and Analysis using GitHub Actions」のレポート / GitHub Actionsを用いてCloudFormationテンプレートで定義されたIAMリソースの自動ポリシーチェック"
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  • pureなjsでGraphQLのrequestを投げる方法（Lambda@Edgeなど） - Qiita


    Lambda@EdgeからとあるエンドポイントにGraphQLのqueryを実行したい場合がありました。 Lambda@Edgeにはレイヤーをアタッチすることができないので、Lambdaのランタイムに組み込まれている方法でhttpリクエストを飛ばす必要があります。 ︵正確にはコードとライブラリをまとめたzipが1MB以下に収まるのであれば、そのzipをデプロイすることでサードパーティのNodeライブラリも利用することができるようになりますが、実装時点では調査が足らず不可能だと思っていました。詳しくは下のリンクをご参照ください。︶ 今回はとある事情から、ランタイムとしてNode.jsのv16系を利用していました。 Nodeのhttpクライアントライブラリとしてはaxiosやnode-fetchなどがよく使われますが、Node16にこれらは組み込まれていません。 Node.jsのv18系を使え
    pureなjsでGraphQLのrequestを投げる方法（Lambda@Edgeなど） - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/18
    "Lambda@EdgeからとあるエンドポイントにGraphQLのqueryを実行したい / ランタイムに組み込まれている方法でhttpリクエストを飛ばす必要があり / GraphQLのquery実行の方法が分かりづらかった" 2022
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  • Hasura・GraphQLについて勉強してみた - Qiita


    年始に時間を取れたので、Hasura・GraphQLについて学んでみました。 Hasuraは初見、GraphQLは業務(AWS・AppSync)で少し使った程度で、 勉強を進めるにあたって、Next.jsのアプリケーションを通じてCRUDなどを体感してみたものになります。 勉強に使ったアプリ構成 アプリケーション TypeScript: 4.2.4 React: 17.0.2 Next: 11.1.2 graphql: 15.5.0 apollo/client: 3.3.15 バックエンド・DBサーバ Hasura デプロイサーバ Vercel 勉強で作成したもの 簡単な顧客管理機能みたいなものを作成しました。 ︵ユーザーの追加・削除・ユーザー名変更・詳細表示など︶ Hasuraってなに？ HasuraとはGraphQLサーバーをコードレスで準備できるサービスみたいです。 またロールを使っ
    Hasura・GraphQLについて勉強してみた - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/18
    "Hasura: GraphQLサーバーをコードレスで準備できるサービス + Permission機能も備わって + データソース自体はPostgreSQLのようです / Tableを定義するだけでクエリも含めてHasuraが用意してくれる" 2023
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  • Playwright と Artillery によるパフォーマンステスト - Qiita


    要約 DevOps や SRE を実践する人向けに、Playwright による E2E テストを Artillery の負荷掛けシナリオとして利用する手法についてハンズオンを交えて紹介します。 課題としては、Playwright で自動生成したスクリプトを手直ししないと難しいパターンがあることを挙げています。 その他、Tips もあります。 はじめに NSSOL Advent Calendar 2022 の13日目にも投稿しました、とうふです。 先の記事で軽く説明した通り、私がいま参画している案件では E2E テスト用のスクリプトを流用したパフォーマンステスト を行なっています。 本記事では、Playwright で作成した E2E テストスクリプトを使って負荷掛けを行うことでパフォーマンステストを実施する手法について紹介します。 前提知識 Playwright とは Playwri
    Playwright と Artillery によるパフォーマンステスト - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/17
    "Playwright による E2E テストを Artillery の負荷掛けシナリオとして利用 / Playwright で自動生成したスクリプトを手直ししないと難しいパターンがある / Artillery: DevOps や SRE にフォーカスを当てた Node.js 製の負荷掛けツール" 2022
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  • Playwright testをLambdaコンテナ上でRICを使って動作させる - Qiita


    概要 Lambda関数は通常Amazon Linux上で動作していますが、Playwrightは公式ではDebianとUbuntuしかサポートしていません︵参考︶。 そのため、Lambda Runtime Interface Client(RIC)を使ってDebian上のNode.jsのベースイメージを元にPlaywrightをインストールすることでLambda上で動作させました。 ローカルで動作確認したいためAWS Serverless Application Model(AWS SAM)で構築しています。 ソース類は以下にまとめています。 https://github.com/octop162/playwright-lambda SAM準備 sam init で初期化しtemplate.yamlを生成しました。 メモリ使用量を1024MB, タイムアウトを最大の900秒に設定しています
    Playwright testをLambdaコンテナ上でRICを使って動作させる - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/17
    "Node.js上でchild_processを利用して npx playwright test コマンドを実行 / CodeBuildやgithub actionsなら簡単に結果レポートを保存できるなど利点 / ECRの保持料金が少しかかるので無料枠の500MBになるようサイズを圧縮したい" 2023
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  • AWS LambdaでPlaywrightを使う(Python 3.10 + playwright1.42.0) - Qiita


    スクレイピングにseleniumを使用していましたが、playwrightがかなり直感的で使いやすかったことから活用を始めました。また、実行環境をlambdaにすることで他のアプリケーションから利用しやすくすることもできるため、その方法をまとめておきます。 開発環境 Windows10 Home 22H2 Python 3.10.4 playwright 1.42.0 1.playwrightを利用した機能を実装する ローカルで普通に実装します。ブラウザオブジェクトを作る際には次のオプションを指定しておきます。今回は図書館のHPにアクセスして貸出状況を取得するスクレイパーを実装しています。 browser = playwright.chromium.launch( args=[ "--disable-gpu", "--single-process", ], ) 2.lambdaから利用する
    AWS LambdaでPlaywrightを使う(Python 3.10 + playwright1.42.0) - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/17
    "playwright: 実行環境をlambdaにすることで他のアプリケーションから利用しやすくする / chromeやedgeなどのブラウザエンジンを独自にインストールするので、lambda環境ですんなり動くようにコンテナ化"
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  • OpenapiのYamlをCodeCommitにPushしたら自動的にHTMLに変換してS3にホストして公開する - Qiita


    要約 Openapi仕様で書かれたYamlファイルは、ツールを使って静的なHTMLに変換することができる。ここでは、それらのツールのひとつであるredocで、YamlをHTMLに変換する。通常は、手元でredocを使い、HTMLに変換したのち、関係者に共有したり、S3の静的ホスティング機能を使って共有したりする。本稿では、手元で変換する手間を惜しむため、CodeCommitにコミットしたら、自動的にHTMLに変換し、S3にホストする仕組みを紹介する。 構成 手順1． CodeCommitのリポジトリを準備する 下記のように、buildspec.ymlとopenapi.yamlを用意する。buildspecには、codebuildで実行する処理を記述する。 openapiはAPI仕様である。2．buildspec.ymlを用意する 以下のようなbuildspec.ymlを用意する。no
    OpenapiのYamlをCodeCommitにPushしたら自動的にHTMLに変換してS3にホストして公開する - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/17
    "Codeシリーズを活用し、CodeCommitにファイルをコミットするだけでHTMLに変換、S3で公開するまでを自動化 / 手元でredocを使い、HTMLに変換したのち、関係者に共有したり、S3の静的ホスティング機能を使って共有" 2021
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  • kicsでInfrastructure-as-Codeの静的解析をしよう - Qiita

    kicsとは Infrastructure-as-CodeのためのOSSアナライザー セキュリティの脆弱性、コンプライアンスの問題、およびインフラストラクチャの構成ミスを 早期に検知することができる kicsを使用するメリット デプロイなしでチェック可能 人間によるレビューよりも短い時間でチェック可能 高度な知識を持つレビュアーがいなくてもチェック可能 使用方法 config構成 CLI、CI(GitLab)いずれの場合でも共通

    kicsでInfrastructure-as-Codeの静的解析をしよう - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/17
    "kics: セキュリティの脆弱性、コンプライアンスの問題、およびインフラストラクチャの構成ミスを早期に検知 / デプロイなし + 高度な知識を持つレビュアーがいなくてもチェック可能" 2021
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  • AWS Chalice で実装したアプリケーションのユニットテスト - Qiita


    AWS Chalice とは AWS SDK for Python を開発するチームによってメンテナンスされている、AWS Lambda に展開するアプリケーションを実装するための Python のマイクロフレームワークです。 ビルトインされている @api.route, @app.on_s3_event などのデコレータを用いて関数を実装し、CLI で簡単にそれらを実際に AWS 上に展開することが出来るようになります。 例えば、chalice CLI の中にある chalice new-project コマンドでプロジェクトの雛形を作成するとこのような実装が生成されます。 from chalice import Chalice app = Chalice(app_name='test') @app.route('/') def index(): return {'hello': 'wo
    AWS Chalice で実装したアプリケーションのユニットテスト - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/17
    "Chalice: AWS SDK for Python を開発するチームによってメンテナンスされている、AWS Lambda に展開するアプリケーションを実装するための Python のマイクロフレームワーク / デコレータを用いて関数を実装" 2019
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  • 比較的簡単にできるGraphQLのパフォーマンス改善 - Qiita


    はじめに 最近フロントエンドの通信をGraphQLに統一すべく頑張っているのですが、元々フロントエンドメインで開発していたのもありパフォーマンス度外視のBFF実装をしてしまいました。今回はGraphQLのパフォーマンス改善のために取り組んだこと2つをまとめていきたいと思います。2つしか書かない分できるだけ丁寧に書いたつもりです。普段BFFをGo言語で実装してるためサンプルコードはGo言語で書きますが、Goがわからない人にもわかりやすく説明するので最後までお付き合いいただけると幸いです。 触れること 取得するフィールドの制限してオーバーフェッチングを防ぐ Dataloaderを利用したN+1問題の解決 触れないこと GraphQLの基礎的なこと スキーマ設計とか 外部ツールを導入して計測をしたりだとか 現状そこまでしてパフォーマンス改善を行なった経験がないため 導入コストが高そうなので今回は
    比較的簡単にできるGraphQLのパフォーマンス改善 - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/16
    "DataLoader: 短い時間内に同じリソースへのアクセスを「バッチ化」することで、複数のリクエストを一度のリクエストにまとめて処理し、データベースへのアクセス回数を大幅に削減" 2023
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