エンタープライズクラウド部の山下(祐)です。今回は、IAM Access Analyzer の分析結果を、AWS CLI でCSV出力してみたいと思います。 IAM Access Analyzer とは マネジメントコンソールのエクスポートでは、JSONしかエクスポートできない 実行コマンド コマンドを分割して解説 aws accessanalyzer list-findings-v2 query filter output sed tr sort、uniq まとめ IAM Access Analyzer

Amazon Bedrock のエージェント を使用すると アプリケーションは生成 AI を使用して複数のシステムやデータソースにわたってタスクを実行できます。4月23日より、以下の新機能によりエージェントの作成と管理が効率化されます。 迅速なエージェント作成 — エージェントをすばやく作成し、必要に応じて指示やアクショングループを後で追加できるため、開発プロセスに柔軟性と俊敏性がもたらされます。 エージェントビルダー — すべてのエージェント設定は、コンソールの新しいエージェントビルダーセクションで操作

5月1日より、解決チェーン ( CNAME 、 DNAME 、または Alias チェーンなど) 内のすべてのドメインを自動的に信頼するように DNS Firewall を設定できるようになりました。 DNS に詳しくない人のために、専門用語なしでこれを見てみましょう。 DNS Firewall を使用すべき理由 DNS Firewall は、クラウド内のプライベートネットワーク ( Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) ) からのアウトバウンド DNS リク

こんにちは、ブログ運営担当の小嶋です。 5/28（火）19:00~20:00 当社主催の勉強会「NRIネットコム TECH & DESIGN STUDY #32」が開催されます!! 今回のTECH & DESIGN STUDYは、当社クラウドエンジニアが、「ECS × AWS Signer を使ったコンテナイメージ署名ワークフローを試してみた」についてと、「AWS Community Builder流：技術情報のインプット・アウトプット戦略」についてお話します。 【1本目】ECS × AWS Signer

はじめに DelishKitchen や ヘルシカ でインフラをやったりバックエンドをやったりしているyoshikenです。 今回は、Treasure Dataにログを送信しようとfluentdとfluent-bitを使っていたときにハマった話を書きます。 fluentdからfluent-bitへ もともと弊社では歴史的背景でfluentdを使っていました。が、 大々的なlogの加工が必要なものはTreasure Dataなど別サービスで行う リソースの消費がやや気になる FireLensはじめ、Farg

AWS Amplify のローンチウィークの「拡張性の日」へようこそ! AWS Amplify の Gen 2 では、ビジネスニーズに合わせてアプリをカスタマイズするための 4 つの新しい機能を提供しています。本日発表する機能は以下の通りです。 既存のデータソース (PostgreSQL または MySQL データベースを含む) との統合 任意の OpenID Connect (OIDC) または SAML 認証プロバイダーによる認証 Amplify で生成された AWS サービスのリソース (Amazo

エンタープライズクラウド部の山下(祐)です。 先日、社内のメンバーとAWS BuilderCards をプレイしました。 私は、各プレイヤーが作成したアーキテクチャが有効かをジャッジする、レフェリーを仰せつかりました。 その時の様子は、近日中に弊社YouTubeチャンネルで公開されるようですので、是非ご覧ください。 初めてのレフェリーで慣れていないせいかジャッジがややブレてしまい、悪徳レフェリーみたいになってしまいました。。どうか温かい目で見ていただければ幸いです。。 さて、AWS BuilderCard

はじめに 株式会社マイナビでは実際の仕事を数か月かけて体験していただく就業型インタ―ンシップを実施しています。 本記事はS君に就業型インターンシップに参加したきっかけや、実際に参加して経験した業務などを振り返っていただいた内容になっています。 自己紹介 情報系の学部に通っている3年生です。 大学ではWebを中心に、企画・マーケティング・デザイン・開発・チームマネジメント・UXUIなど幅広く学んでいます。 個人ではアプリ開発はもちろん、アーティスト活動や合唱活動などをしています。 趣味ではゲームやスポーツ、

AWS re:Invent 2023 でプレビューした Amazon Bedrock モデルの評価機能が一般公開されました。この新機能により、特定のユースケースに最適な結果が得られる基盤モデルを選択できるようになるため、生成 AI をアプリケーションに組み込むことができます。 同僚の Antje が彼女の投稿で説明したように （ Amazon Bedrock のユースケースに最適な基盤モデルを評価し、比較し、選択してください ）： モデルの評価は、開発のすべての段階で重要です。開発者は、生成系人工知能 (

生成 AI の人気が高まる中、企業は基盤モデル (FM) について詳しく調査し、ビジネスにもたらすメリットを実感しています。FM は膨大なデータで事前学習された大規模な機械学習モデルで、テキスト生成、コーディング、画像生成など多くのタスクを実行できます。独自の学習モデルを構築したり、FM をファインチューニングしたり、これらのモデルを活用したアプリケーションを展開したりする企業も増えてきました。そういった背景から、これらのプロセスの運用管理手法を確立し、スピード、コスト、品質を最適化するためのベストプラク

はじめに 前提 起こったこと 原因 回避策 1. poetryを使用する 2. requirements.txtを使用する 開発環境ではPipfileを使用しつつ、パッケージングにはrequirements.txtを使うパターン 3. カスタムDockerイメージを使用する 最後に はじめに アプリケーションサービス部の鎌田(義)です。 最近CDKを使った構築に関わる機会があり、 プログラミング言語で記述できる点が気に入っていて、個人的にもIaCにはCDKを使う機会が増えています。 その中でPython3

日本の医療情報システムでは、 3 省 2 ガイドライン ( 厚生労働省が定めた「 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 」 、総務省・経済産業省が定めた「 医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者における安全管理ガイドライン 」の総称 ) に即したシステムを構築する必要があります。 前回の 医療情報ガイドラインをクラウド上で実践する – ネットワーク編 Part 1 では、AWS の責任共有モデルに触れ、どのように医療機関等のお客様が運用の負担を軽減できるかについて紹介しました。また

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) により、パーソナライズされたユーザー体験を簡単に作成できます。あなたがデジタルメディアを展開している場合、 AI/ML を使用して、個々のユーザーの関心に合わせてコンテンツを表示およびレコメンドすることができます。パーソナライズは顧客満足度を高め、ユーザーエンゲージメントを向上させ、編集およびコンテンツ作成スタッフの作業負荷を軽減できます。このブログ記事では、Amazon Web Services(AWS) の AI/ML サービスである Amazon Perso

この記事は Ameya Paldhikar（パートナーソリューションアーキテクト）と Marc Luescher（シニアソリューションアーキテクト）によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は「 Filter and Stream Logs from Amazon S3 Logging Buckets into Splunk Using AWS Lambda 」を参照してください。 Splunk AWS のお客様 (スタートアップ企業から大企業まで) は複数の AWS アカウントを管理しています。

G-gen の杉村です。Google Cloud における負荷テスト（負荷試験）について、参考情報をご紹介します。当記事では、負荷テストの手順や試験設計に関する Tips 等ではなく、Google Cloud において負荷テストをする場合の考慮点や関連ドキュメントをご紹介します。 負荷テストは申請不要 割り当てと上限 負荷テスト前の確認 割り当て（Quota）とは 上限（Limit）とは 割り当てと上限に関するドキュメント Google との連携 公式ドキュメントの確認 ペネトレーションテスト（脆弱性診断