こんにちは、ひるたんぬです。 最近は急に冷え込んできましたね。秋、というより冬が来た、という感じです。 全く関係ない話ですが、なぜ「醤油（しょうゆ）」は油ではないのに、醤 油 と書くのでしょうか。 ごま油、サラダ油、なたね油…分かります。でもなぜ…？ 醤油の言葉の意味としては“醬(ヒシオ)を絞ってできた油(液)”です。 『漢字源 改訂第6版』(学研 2018年12月刊)の“油”(p.1055)によると、“ するすると滑らかで通りのよい液体を示す”とあり、“油”は“液体”という意味で使われている ようです。 引用…国立国会図書館「レファレンス協同データベース」| 醬油にはなぜ“油”という字が使われているのか。 油は油だけど、（私が認識しているような）油ではない…少し頭が混乱してしまいました。 さて、今回はタイトルにもありますように、「AWS WAFでブロックしていたはずなのに…見れてしまう！」となってしまう事例を簡単にご紹介します。 構成 今回はAmazon CloudFrontとAmazon S3を用いた静的コンテンツを公開する基盤を想定し、アクセス保護の目的でAWS WAFを前段に配置することにします。 検証 ここからは、実際に構築を行いながら検証をしていきます。 事前準備 まず静的コンテンツを公開するために、Amazon CloudFront ディストリビューションとAmazon S3 バケット、アクセス保護をするAWS WAFを作成します。 バケットの作成後、適当なコンテンツを用意して格納しておきましょう。 今回の検証では、404 Not Foundエラーを表示させたいため、S3のバケットポリシーにおいて、CloudFrontの当該ディストリビューションのListBucket権限を許可します。 関連サイト…aws re:Post – 画像が CloudFront からロードされないのはなぜですか? 一通り準備ができたら、アクセスしてコンテンツが表示されることを確認します。 無事に見れましたね。 続いて、存在しないアドレスにアクセスした際にコンテンツが存在しない旨を分かりやすく表示させます。 ここでは、CloudFrontのカスタムエラーレスポンスを設定し、404エラーに対して「notfound.html」を表示させるようにします。 設定が完了したら、実際に存在しないページにアクセスして確認をします。 しっかりエラーのメッセージが分かりやすく表示されていますね。 カスタムエラーレスポンスを設定しない場合、とてもシンプルなメッセージが表示されます。 WAF設定 ここからが本題です。 今現在の構成では最低限のアクセス保護のみが実施されています。 そこで、AWS WAFの設定を変更し、特定のIPアドレス以外からのアクセスを拒否するように設定します。 今回は検証目的のため、自端末に割り当てられているグローバルIPを拒否するよう設定しました。 これを実施することにより、不特定多数からのコンテンツ閲覧を制御することが可能です。 設定後、拒否されている環境から同じようにアクセスしてみると… WAFによってしっかりブロックされていることを確認できました。 ブロックされない！という方は、IPv6で通信している可能性があるため、IPv6のアドレスをブロックするよう設定してみてください。 そして…事件発覚 ここで私は「この403のページももっと親切な案内にしたい！」と思うようになりました。 そこで一番最初に思いついたのは、先程404 NotFoundのときに設定した「カスタムエラーレスポンス」です。 これは403でも同様に設定できるため、403エラーに対しては「accessdenied.html」を表示させるよう設定をしました。 実際に設定を終えて、表示を確認してみると… おぉ！なんか怖い画面ですが、しっかり日本語で表示されましたね！よしよし。。。 ……ん？ 既にお気づきの方もいらっしゃるかもしれませんが、この挙動、何かおかしくないですか？ 先程設定したのはCloudFrontのカスタムエラーレスポンスで、403 ForbiddenのときにはS3の中に格納されている「accessdenied.html」を表示させるようにすること… そして、今現在アクセスしているのは、AWS WAFにてブロックしている端末から… なぜCloudFrontに設定し、S3に格納されているコンテンツが閲覧できてしまうのでしょうか？？ 調査 403エラー時のレスポンスである「accessdenied.html」以外は確かに表示できないようになっていますが、いかんせんWAFを通り越してCloudFront（S3）のコンテンツが閲覧できてしまっているのがとてもとても気になってしまったので、調べてみました。 すると、公式ドキュメントに以下のような記載がありました。 By default, when AWS WAF blocks a web request based on the criteria that you specify, it returns HTTP status code  403 (Forbidden) to CloudFront, and CloudFront returns that status code to the viewer. The viewer then displays a brief and sparsely formatted default message similar to the following: Forbidden : You don 't have permission to access /myfilename.html on this server. You can override this behavior in your AWS WAF protection pack (web ACL) rules by defining custom responses. For more information about customizing response behavior using AWS WAF rules, see  Sending custom responses for Block actions . 引用：AWS Docment | Common use cases for protecting CloudFront distributions with AWS WAF 日本語が機械翻訳で崩壊していたので英語を引用していますが、まとめると WAFでブロックされると、403（Forbidden）を CloudFrontに対して返す デフォルトのメッセージは上記のような表記となる（Forbidden: You don’t have…） カスタム（エラー）レスポンスを設定することで、この設定を上書きすることができる という動作になります。別のページにも分かりやすく整理されていました。 For web requests that AWS WAF blocks, the following shows the order of precedence. AWS WAF custom response  – If the AWS WAF Block action has a custom response enabled, the protected resource sends the configured custom response back to the client. Any response settings that you might have defined in the protected resource itself have no effect. Custom response defined in the protected resource  – Otherwise, if the protected resource has custom response settings specified, the protected resource uses those settings to respond to the client. AWS WAF default Block response  – Otherwise, the protected resource responds to the client with the AWS WAF default Block response  403 (Forbidden) . 引用：AWS Docment | Sending custom responses for Block actions つまり、WAFでブロックされた場合は、 AWS WAFに設定されたカスタムレスポンス 保護されたリソース（CloudFrontなど）で設定されているカスタムレスポンス AWS WAFに設定されたデフォルトレスポンス の優先順位で表示がされるようです。これで納得ですね。 つまり、AWS WAFでアクセスをブロックしたと言っても、CloudFrontのコンテンツの内容を表示できるケースが仕様として存在する、ということですね。 もちろんカスタマイズしたレスポンスを提供できることはメリットになりますが、その 設定を誤ってしまうと公開したくない（する予定のない）コンテンツを公開しかねないことになる ので注意が必要です。 今回は、この事象を「AWS WAFのすり抜け」と名付けました。 深堀り では、CloudFront（S3）のコンテンツを参照させることなくAWS WAFでブロックされたことを分かりやすく示す方法はないのでしょうか…？ 引き続きドキュメントを見てみると、気になる表現がありました。 Responses that you customize using AWS WAF rules take precedence over any response specifications that you define in CloudFront custom error pages. 引用：AWS Docment | Common use cases for protecting CloudFront distributions with AWS WAF AWS WAFでレスポンスをカスタマイズすることで、CloudFrontのカスタムエラーレスポンスよりも優先して表示させることができる、と言ったような記載があります。 おぉ！これですね。早速設定してみます。 該当するWAFの設定項目から「Custom response bodies」のタブを選択し、「Create custom response body」をクリックします。 名前と表示させる内容を設定します。 内容はJSONの他、HTMLやプレーンテキスト形式で設定ができるようなので、今回はHTMLで設定してみます。 登録する内容には、4KBの制限があります。 設定が終わったら、下部の「Save」をクリックします。 次に、既に設定されているWAFのルールから、IP制限に関するルールを編集します。 中段に記載の「Custom response –  optional 」を有効化し、レスポンスコードと、先程登録したエラーレスポンスを選択します。 AWS WAFで設定するカスタムレスポンスは、自分で定義したルールにのみ適用することができます。 ルールごとに適用が必要になるため、複数ルールを定義している場合は注意が必要です。 また、マネージドルールに対してカスタムレスポンスを設定する場合は、別途設定が必要となります。 参考：AWSブログ | AWS WAFのAWS マネージドルールの動作をカスタマイズする方法 設定が完了したので、改めてアクセスしてみましょう。 …まぁ、なんとも仰々しい画面ですね。 しっかりとWAFにて設定したカスタムレスポンスがCloudFrontのカスタムエラーレスポンスよりも優先して表示されていることを確認できました。 ブロック検知ルールにXSSやSQLインジェクションとありますが、違いますね。 今回はここの内容は本質的ではないのでご承知おきください。 （生成AIに作ってもらったら、この部分を決め打ちで記載してくれていました。） おわりに 今回はAWS WAFを用いたコンテンツ公開基盤に対して、WAFがブロックしたときの挙動をご紹介いたしました。 最初にこの状況に遭遇したときはびっくりしましたが、冷静に考えるととても妥当な仕組みなのかなと思います。 余談ですが、タイトルにも「油断」、と油が入っていました。 こちらは仏教用語のようですね。

AWS Certificate Manager（ACM）と Amazon Route 53 を使用する際に発生した問題から、DNSに関して学べたので記事にします。 やりたいこと ACMのDNS検証で証明書の発行がしたいです。 しかし 「保留中の検証」 から 「発行済み」 にならず、苦労しました。 その原因はNSレコードで、DNSの権限委任について知識が不足していたことにありました。 ドメインの現状 親ドメイン：pri-tomioka.com お名前.comで購入したドメインです。 共通ホストゾーン：training.pri-tomioka.com Route53で、このホストゾーンが作成されている状態です。 ここまで作成済み。以下を新規作成。 サブドメイン：test01.training.pri-tomioka.com、test02.training.pri-tomioka.com、test03.train… といったサブドメインを順次追加していく予定です。 証明書発行してみたときの失敗談 Route53でホストゾーン test01.training.pri-tomioka.com を作成して、           バブリック証明書をDNS検証で作成します。                   Route53のサブドメインにCNAMEを設定します。       これで発行完了や！と思って待ってみましたが、検証が完了しませんでした。 ステータスが「保留中の検証」のまま何時間待っても成功しません。         原因はNSレコードにあり 設定としてはRoute53に問題があります。 サブドメインのトラフィックのルーティング - Amazon Route 53 acme.example.com や zenith.example.com などのサブドメインのリソースにトラフィックをルーティングする場合、次の 2 つの方法があります。 docs.aws.amazon.com サブドメインのトラフィックのルーティングが設定されておらず、ACMがサブドメインにアクセスするための名前解決ができていなかったのです。 nslookupで確認してみます。 nslookup -type=ns test01.training.pri-tomioka.com         解決策は以下の2点です。 共通ホストゾーンtraining.pri-tomioka.comにNSレコード作成し、サブドメインtest01.training.pri-tomioka.comのネームサーバを指定 親ドメインpri-tomioka.comにNSレコード作成し、サブドメイン(共通ホストゾーン)training.pri-tomioka.comのネームサーバを指定 1の設定               2の設定（画面はお名前.com）           nslookupを実行すると、NSレコードがDNSに登録されていることを確認できました。             そして少し待っていると、ついに証明書が「発行済み」になりました！！       さいごに この記事を書くに至ったきっかけを記載します。 昨年、私が受けていた「クラウド研修」で、今年はスクラムマスターとして新人たちを指導する立場になっています。 今年の研修で新人たちから、「証明書がいつまで経っても発行されない」と相談をいただきました。 調べてみると、親ドメインに共通ホストゾーンのネームサーバが指定されていないことが原因。 この親ドメインは新人たちは見ることができない環境だったため、スクラムマスター側で解決しました。 運営側の不備で申し訳ない反面、去年は触れなかった親ドメインの設定にも今回は関わることができ、少しうれしさも感じてます。 指導する立場ではありますが、私自身も新たな知識を得ることができ勉強になりました。   参考：去年受講者の記事を紹介 コンテナを理解して触ってみた！ この記事は、コンテナ技術の基本概念を解説し、その利点や活用方法について説明しています。 具体的な技術例としてDockerを取り上げ、実際の使用方法を通じてその利点と可能性について述べています。 初心者にも分かりやすい内容で、コンテナを試したい方への一歩をサポートする内容です。 blog.usize-tech.com 2024.11.13 AWS CloudFormation と Ansible を使ってみた AWS CloudFormation と Ansible を使用した Web アプリケーションの自動実行を試してみました blog.usize-tech.com 2024.11.06 アプリケーション開発で使用した Spring Boot の紹介 AWS Cloud9上でWebアプリケーションの開発を行った際に用いた、Spring Boot というフレームワークを紹介します。 blog.usize-tech.com 2024.11.11 一瞬で記録するWinShotでの作業証跡 作業証跡に関して、画面キャプチャソフトであるWinShotをクラウド研修を元に紹介します。 blog.usize-tech.com 2024.10.29

こんにちは、SCSKでAWSの内製化支援『 テクニカルエスコートサービス 』を担当している貝塚です。 (生成)AIを使用したソフトウェア開発が盛り上がっていますね。AWSまわりを主戦場にしている我々の部署でも Amazon Q Developer や Kiro を使用した開発はホットな話題です。 私も顧客に提供するウェブサイトをインフラからアプリまで一式、Amazon Q Developerを使用して開発したので、その概要と所感を書いてみます。 開発概要 特定顧客向けのウェブサイトです。サイトの内容はQuickSightのURL埋め込み機能を使用してQuickSightダッシュボードを表示するだけのシンプルなものです。取得するダッシュボードのIDなどを取得するためにDynamoDBを、サイトアクセスの認証のためにCognitoユーザプールを使用しました。アーキテクチャ図は以下の通りです。 AWSリソースを作成するCloudFormationテンプレートと、Webサイトのソースコード、すべてを生成AIで開発しました。 開発体制 人数： 1人。テスト等でお手伝いしてもらったりしていますが、基本的には私だけです。 ツール： Windows上にインストールしたVSCode + Amazon Q拡張。使用MCPはAWS Knowledge MCP, Documentation MCPなど。WSL UbuntuをインストールしてVSCodeのターミナルからQ CLIを併用。バージョン管理システムはCodeCommitです。 開発期間： 言うのが割と本気で恥ずかしいので秘密です。多分、慣れてる人が作ったらあっという間じゃないかな……と。でも生成AIを使った開発のメリットは開発時間の短縮だけではないですよ……ということは後で書きます。 開発開始当初 開発開始当初はAmazon Q Developer Proのサブスクリプションがなかったので、Bedrock (Claude Sonnet 4)で開発していました。しかもマネジメントコンソールのプレイグラウンドを使って……もうこの環境には戻れないですね。 とにかくまずは動くものを作りたかったので、一番最初は 概要だけ与えてアーキテクチャを提案してもらう →何度かQ&Aや機能の追加・変更を要望してアーキテクチャを決定 →コードを生成してもらう →デプロイは自分で手作業(CI/CD環境は作りました) 機能追加・改善は 追加・改善したい機能を伝えてアーキテクチャ・設計を提案してもらう →何度かQ&Aしてアーキテクチャ・設計を決定 →現在のコードからの変更提案を作成してもらう →変更提案に納得出来たら修正版のコードを生成してもらう エラー対応は エラーメッセージを与えて原因を答えてもらう →何度かQ&Aや追加で調査した情報を与えて原因を推測し、修正方針を決定 →修正点について変更提案を作成してもらう →変更提案に納得出来たら修正版のコードを生成してもらう 修正する内容を、コードを実際に修正する前に変更提案という形でC1, C2 … のように通し番号をつけて作成してもらうようにしたのが工夫点でしょうか。例えばこの変更はいらないなという時に、番号が付いていれば指示が出しやすく紛れがないかなと考えました。 この頃は、ソースコードにも自分で識別子つけて管理していました。「ソースコードL1を変更提案に基づき修正してください。以後、修正後のコードをL2として参照します」という感じです。必要なことではあったのですが、本質的ではない部分に随分手間をかけていましたね。 問題点・不便だった点 変更提案(日本語＋コード引用して修正内容を説明)にない変更を勝手にソースコードに加えてしまう。「ソースコード修正の際、変更提案にない修正は厳禁です」と指示してみるも、十分な効果が得られない。 ソースコードから大量のコードが消えている、使用されている関数が消えている、などが発生。コンテキストがあふれてソースコードの情報が失われたせいと思しきケースもあるが、そうではなさそうなケースもあり。 生成AIが返してくる内容が本当に正しいか分からない。細かく質問を繰り返していくとハルシネーションが判明することもあるが、そもそもそこまでやらないといけないというのが辛い。 AWSサービスについても得手不得手に濃淡がある。不得手なものもそれっぽいことを言ってそれっぽいコードを生成してくれるが、バグだらけの上にしばらくデバッグを続けていると別のアーキテクチャへの変更を提案してくることも。 デバッグはエラーメッセージを手動で与えなければならないし、デバッグ手順の示唆を与えてもらうにせよかなり人の手が必要。デプロイも手動で実施する必要あり。デバッグはそれでも生成AIによって大幅に楽になっているのですが、贅沢なものでデプロイ＆テスト＆デバッグはもっと生成AIにやってもらいたいと思っていました。 Amazon Q Developerによる開発への転換 Amazon Q Developerのサブスクリプションが手に入った頃、丁度AWSが提供する AI-DLC (AI駆動開発)のトレーニングを受けることができたので、本システムの開発もAmazon Q Developerを使用したAI-DLCに乗り換えることにしました。 AI-DLC 導入後のプロンプト まずはAI-DLCの趣旨に沿って作成したプロンプトをAmazon Q Developerで使用したときの使い勝手という観点から見て行きます。 作業計画の立案 AI-DLCのトレーニングで学んだ内容からだいぶ我流のカスタマイズを加えたプロンプトを使っていますが、個人的に肝だと感じているのは以下のような箇所です。 作業の計画を立て、各ステップにチェックボックスを付けて、作業ディレクトリ内の plan.md ファイルにステップを記載してください。（中略）計画を作成したら、私のレビューと承認を求めてください。承認後、計画を 1 ステップずつ実行できます。ステップごとに必ず私のレビューと承認を求めてください。各ステップが完了したら、計画のチェックボックスに完了マークを付けてください。 このプロンプトにより生まれる長所だと私が感じているものは以下の通りです。 1. 計画を立ててから実行させると全体的にだいぶ品質が上がる気がする 計画を立ててもらうと、何も言わなくとも調査→設計→コード作成→テスト・検証というステップを踏んでくれることが多いです(AI-DLCではユーザーストーリーの作成から始まるのですが、開発途中のシステムということもあり今回は省きました)。大きなタスクを細かいタスクに分割してやると生成AIの精度が良くなるというのはよく知られた話ですが、それだけではなくステップ間でレビュー・修正を入れられるのも大きいです。定量的に品質が上がりましたというデータを持っているわけではありませんが、効果は大きいように感じます。 2. 事前に計画を提示してくれるので計画の修正が容易 計画修正したいケースは様々考えられますが、たとえば「ここのテストは後でまとめてやろう」「ちょっとここの実装あやしいからドキュメント調査＆設計見直しのステップを入れよう」などの意思が反映しやすいです。 3. セッションをまたいで開発を継続できる Amazon Q Developerの記憶力(会話履歴)には限界があり、しばらく開発を続けていると会話履歴が要約されたりクリアされたりしてしまいます。Amazon Q Developerでは会話履歴がクリアされる前に会話履歴の圧縮を勧めてくれますが、いずれにせよ文脈の一部が失われることは避けられません。その他にもツールの不具合であったり、開発に使用するPCを切り替えたりと、新たにセッションを開始しないといけない事態は発生します。 機能追加等の改修作業をひとつまるまる完了したタイミングであればよいのですが、トライアンドエラーを繰り返している最中に文脈が失われると手戻りが大きいです。 AI-DLCでは計画書がありその進捗状況が分かるようになっているので、セッションが別になってもタスクを再開することができます。 デプロイ、デバッグ 私が受けたAI-DLCのトレーニングでは、コードの作成まではAmazon Q Developerにやってもらっていましたが、AWS環境へのデプロイや、デプロイ時およびデプロイ後のテスト時にエラーが発生したときの調査、コードを修正して再デプロイなどには触れられていなかったので、これらは自分で追加しました。もちろんこれらも予め計画を立ててもらってから実行します。 コードの作成までとデプロイ以降とでセッションを分ける場合も分けない場合もあります。大きな機能追加の場合は分けることが多いですし、デバッグがうまく行かなかった時にセッションを変えて何度もデバッグを試みることもあります。 いずれにせよ、デプロイは(CI/CD環境を作成していたので)CodeCommitにコードをコミットするだけなので、カレントフォルダがgitリポジトリになっていることを説明するだけです。デバッグは、CodePipelineの名前だけ教えてあげればそこからCloudFormationのスタック名を、スタック情報から作成されたリソース名を芋づる式に調べてくれます。ただ、セッションを新たにしてデプロイ・デバッグする場合は、主要リソース名は予め与えるようにした方が余計な試行錯誤で時間を無駄にせずに済みます。 所感・工夫した点など Amazon Q DeveloperでAI-DLCを実践して、良かった点・使いづらかった点などいろいろ込みで感じたことや、工夫した点などを思いつくままに挙げてみます。 ドキュメント作成について ドキュメント作成について特にプロンプトで触れていないのですが、計画を立てて実行させることによって、途中の調査・検討結果をドキュメント化してくれるようになりました。改めて言うまでもないですが記録を残すのは非常に重要なのでありがたいです。 ドキュメントの整合性維持について 開発の中で次々ドキュメントが作成されていくのですが、工程を進めていくと、前に作成されたドキュメントに記載されている内容とは違う方向に進めたくなる/進んでしまうことがあります。その時、現在のステップで作成するドキュメントはもちろんその方向に沿って作成してくれるのですが、以前作成したドキュメントを整合性が取れるように修正してくれることはあまりありません。「ドキュメントを作成するたびに、以前作成したドキュメントを整合性が取れるように更新してください」のようなプロンプトを入れてあってもほぼ効果がありませんでした。現時点では、文書間の依存関係を自分で把握するようにしておいて、○○の文書を整合性を取れるように更新してください、と細かく指示を出すようにしています。 文書間の依存関係を記述したファイルを作成しておいて、ドキュメントの作成・更新時にそのファイルを参照して依存関係を特定し、関連ドキュメントを更新するようにうまく生成AIを誘導できるのではないか？と考えているので近いうちに試してみたいと思っています。 ドキュメントの管理について ステップごとに1つまたはそれ以上の数のドキュメントを作成してくれて、その場で読んでいるときはなるほどなるほどと読んでいるのですが、作成されるドキュメントの数がかなり多いです。作成するファイル名の命名規約等を与えていないのもあり、後から見るとどのファイルに何が書かれているのか分からなくなってしまいます。開発補助のエージェントとしてこの部分はこれから改善していく、またはプロンプトのノウハウが出回るのだと思いますが、ひとまずはドキュメントの種類などでディレクトリを分ける、ファイル名の先頭にステップ番号をつける、くらいの工夫で管理しています。 変更提案に基づくソースコード修正 Bedrock単体開発のところでも書きましたが、私は、ソースコード修正の際は変更提案というどこをどのように修正しその修正がなぜ必要なのかを説明するドキュメントを作成してもらい、その中から採用する変更提案を選んで修正してもらうという手順を採用しています。 先の所感で変更提案にない修正が行われると述べましたが、これはAmazon Q Developer + AI-DLC に移行した後もさほど改善されませんでした。承認していない変更が行われているだけではなく、ソースコードから大量の関数が消える事象もBedrock単体開発の頃と変わらず発生しました。 対策として「ソースコードの修正を行ったら変更前後のファイルでdiffを取り、変更提案の内容に過不足なく一致しているか確認してください」というような指示を与えています。ここでおかしい箇所に気づいてくれることもありますが、私から見ると明らかにおかしい場合でも「diffの結果、適切に変更されていることが確認できました」のようなことをしれっと返してくることもあります。もっとも、Bedrock単体で開発していた時は指示を出すのが面倒で差分確認をさせるということをしていなかったので、差分確認するようになっただけでも十分な進歩ではあります。また、diffが画面に表示されるので、私が異常に気付ける場合があるという点では、diffを毎回取らせるようにした意味はありました。 CodeCommitのコミットログ 過去に私が自分の手でコードを書いていた時は、一人で開発することが多かったので、バージョン管理システムのコミットログはかなり適当でした。それが、Amazon Q Developer + AI-DLC では、ソースコードを変更したらgitコミット用のコメントも出力してくださいと指示するだけでまともな変更履歴が出力されてきます。一人で小規模に開発している分にはなくてもなんとかなるかなという感覚なのですが、やっぱりあれば役に立ちます。これは個人的に非常に大きなメリットでした。 MCPの使用 プロンプトに「正確性の検証」という項目を入れて、「正確性を担保するためにAWSのサービスを使うときは必ずAWSドキュメントを調査して検証してください」と指示をしていますが、MCPを使ってくれたり使ってくれなかったりします。 これについては現状、調査して欲しいことが出てくる都度、AWSドキュメントを調査して裏を取ってください、と指示をするくらいしか対策が思いつきませんでした。AWSが提供するAIエージェントなのでここはぜひAWSさんに頑張って欲しいです！！ チャット履歴・セッション引継ぎについて 設計決めのために何度も質問を繰り返したり、デプロイ・テスト時のエラーが解消できなくて何度も再デプロイ・再テストを繰り返していると、「チャット履歴が一杯になりそうです、履歴を要約して圧縮しますか？」と聞いてくれます。これを無視し続けるとコンテキストが一杯になってチャット履歴が強制クリアされます。私の場合、一つの機能の実装が完了する前にチャット履歴要約を勧められる多いです（周りの人の話を聞いていると、開発のやり方による個人差は大きそうです）。前述の通りセッションを引き継いでタスクを継続するのに計画書が役立つのですが、ときに重要な情報が抜けてしまうことがあります。 セッション終了時に、引き継いでほしい情報を指示して引き継ぎドキュメントや次回セッション開始時に与えるべきプロンプトを作成してもらうように追加で指示するようにしており、手ごたえは感じているのですが、まだまだ試行錯誤という状態です。 作業計画を外れた場合の対応について これはプロンプトでしっかり指示しようねという話に尽きるのですが、作成された作業計画にない指示をしてしまうことがあります。ちょっとこれも調査して欲しいな、とかです。あるいは、現在の作業計画は繰り返しを想定したものになっていないので、デプロイとデバッグを繰り返しているといつの間にか作業計画から外れてしまいます。そういう時、指示する側がきっちりと、こういうことをやりたいのでまずは作業計画を作成してください、とやればよいのです。それは分かっているのですが、ついうっかり（またはちょっと寄り道するだけだから大丈夫だろうと軽い気持ちで）作業計画にない指示をしてしまいます。その結果、実施したタスクの結果をドキュメントにしてくれなくなったり、ステップごとに承認を求めるように指示しているのに（ステップから外れた作業なのだから文字通りとらえれば指示違反ではないのですが）承認を求めずに次々と作業を進めたり……という状況になることがあります。 現在は、指示プロンプトを改めて入力してやり直す、というのが私の対応です。それでもうまく指示が伝わらないなと感じたときは、別のセッションを開始するようにしています。ここでセッション引継ぎのための準備が役に立ってくれます。 プロンプトの最適化について このように開発をしていると大小取りまぜ気になる部分が出てくるのでそれに対処するためにプロンプトに指示を追加していくのですが、ある程度プロンプトが長くなってくると、守ってもらえない指示が増えていきます。今のところ、優先度の低い指示は予めプロンプトとして与えず、問題が出たときに都度対応するようにしています。 最後に Amazon Q Developer, AI-DLCについての所感などをつらつらと書いてみました。 計画を立てて一つ一つステップを踏んで……と進めていると、自分が詳しい分野については自分の手でコードを書いた方が早いのでは？と感じることがありますが、自分に経験がなくAmazon Q Developerがなければ自分で調査と試行錯誤をする必要がある個所の開発は大幅に期間を短縮してくれています。また実際に動くモノの作成に比べて優先度低くなりがちなドキュメント作成・自然言語での説明をきっちりやってくれるので、自分の詳しい分野でもAmazon Q Developerに大幅に任せるようにした方が最終的に運用しやすいシステムが作れるのではないかな？という感覚があります。 生成AIは日進月歩なので、あっという間に状況が変わってしまい、この記事の賞味期限は非常に短いだろうなと思いますが……何らか、なるほどそういうこともあるのか、と感じて頂ければ幸いです。

今回はRaspberry Piのセンサーで取得したデータをAWS上で加工し、グラフ化してみたいと思います。 Raspberry Piで取得した気温・湿度のデータがAWS IoT Core等を通じて既にS3に入っている前提で、そのデータを加工していきます。 構成イメージ 今回構築するリソースと、データの流れは以下のイメージとなります。   構築してみる S3にjsonファイルを書き出す 以下のように気温・湿度情報のデータをAWS IoTCore等を使用してRaspberry PiからS3に格納します。Raspberry PiからS3への接続方法については、本記事では割愛します。 各ファイル内のデータは以下のような形式のデータとなっています。 {"thing_name": "my_dht22_sensor_pi5","timestamp": "2025-09-26 17:42:32","temperature_c": 25.3,"humidity": 60.5} Glue jobで複数のjsonファイルをまとめる Databaseを作成する GlueのDatabasesから「Add database」をクリックします。 データベース名を入力して「Create database」をクリックします。 作成したデータベースの画面から、「Add table」をクリックします。 以下を入力して「Next」をクリックします。 Name：任意のテーブル名 Database：作成したデータベース名 Schemaに以下を設定し「Next」をクリックします。 timestamp：string temperature_c：double humidity：double 最終確認画面で、「Create」をクリックします。 Glue jobを作成する Athenaで読み込みやすいように、①でS3に置かれている複数のjsonファイルをparquetファイルに成形するGlue jobを作成します。 Glueから「Script editor」をクリックし、EngineはSparkを選択して「Create script」をクリックします。   Scriptタブ 以下コードを入力します。各S3パス、Glue Data Catalog に登録するデータベース名とテーブル名は適宜変更してください。 import sys from awsglue.transforms import * from awsglue.utils import getResolvedOptions from pyspark.context import SparkContext from awsglue.context import GlueContext from pyspark.sql import SparkSession from awsglue.job import Job from pyspark.sql.functions import * from pyspark.sql.types import * from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame # ジョブの引数を取得 args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME']) # Spark および Glue のコンテキストを初期化 sc = SparkContext() glueContext = GlueContext(sc) spark = glueContext.spark_session job = Job(glueContext) job.init(args['JOB_NAME'], args) # --- 設定 --- # データのS3パス（Raspberry PiからIoT Core経由で来るJSON） raw_data_path = "s3://iot-raspberrypi/iot-before/" # 処理済みデータを保存するS3パス（Parquet形式） processed_data_path = "s3://iot-raspberrypi/iot-after/" # Glue Data Catalog に登録するデータベース名とテーブル名 glue_database_name = "raspberrypi" glue_table_name = "raspberrypitable" # --- データの読み込み --- print(f"DEBUG: Attempting to read data from: {raw_data_path}") # 明示的なスキーマを定義 source_schema = StructType([ StructField("thing_name", StringType(), True), StructField("timestamp", LongType(), True), StructField("temperature_c", DoubleType(), True), StructField("humidity", DoubleType(), True) ]) datasource = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="s3", connection_options={"paths": [raw_data_path], "groupFiles": "inPartition"}, format="json", format_options={"withHeader": "false", "inferSchema": "false"}, schema=source_schema, transformation_ctx="datasource_raw" ) df_raw = datasource.toDF() # デバッグ出力（変更なし） print("\nDEBUG: --- DataFrame Schema after reading JSON ---") df_raw.printSchema() print("\nDEBUG: --- First 5 rows of raw DataFrame (truncated=False) ---") df_raw.show(5, truncate=False) if "timestamp" in df_raw.columns: print("\nDEBUG: --- Sample values of 'timestamp' column in df_raw ---") df_raw.select("timestamp").limit(10).show(truncate=False) if df_raw.count() == 0: print("DEBUG: No new data to process. Exiting job.") job.commit() sys.exit(0) print(f"DEBUG: Found {df_raw.count()} new records.") # --- データ変換 --- print("\nDEBUG: --- Starting timestamp conversion ---") df_transformed = df_raw.withColumn( "timestamp_seconds", (col("timestamp") / 1000).cast(LongType()) ).withColumn( "timestamp_parsed", from_unixtime(col("timestamp_seconds")) ) # デバッグ出力 print("\nDEBUG: --- DataFrame Schema after timestamp conversion ---") df_transformed.printSchema() print("\nDEBUG: --- First 5 rows of transformed DataFrame (truncated=False) ---") df_transformed.show(5, truncate=False) # 最終的に保存したい列を選択 df_final = df_transformed.select( col("timestamp"), col("timestamp_parsed").alias("event_timestamp_utc"), col("temperature_c"), col("humidity") ) # --- データの書き出しとGlue Data Catalogの更新 --- print(f"Writing processed data to: {processed_data_path}") processed_dynamic_frame = DynamicFrame.fromDF(df_final, glueContext, "processed_dynamic_frame") glueContext.write_dynamic_frame.from_options( frame=processed_dynamic_frame, connection_type="s3", connection_options={ "path": processed_data_path }, format="parquet", transformation_ctx="datasink", ) job.commit() print("Glue Job finished successfully.")   job detailsタブ 以下の値を設定します。 Name：ジョブ名を任意の名前に指定します。 IAM Role：S3バケットへの読み書き権限とAWSGlueServiceRoleが付与されたIAM Roleを作成し、アタッチします。   画面右上の「Save」ボタンをクリックします。 Runsタブ 右上の「Run」ボタンをクリックします。Job runs一覧に実行した履歴が出力されますので、画面リフレッシュしつつステータスがSuccessになるまで待ちます。 ステータスがSuccessになったらGluejobの設定は完了です。 Quicksightでグラフを作成する データセットの作成 Quicksightアカウントにログインし、データセットタブから「新しいデータセットを作成」をクリックします。 「Athena」をクリックします。 データソース名に任意の名前を入力して「データソースを作成」をクリックします。 カタログはAwsDataCatalogを選択し、データベースとテーブルは②で作成したものを選択します。 「カスタムSQLを使用」をクリックします。 以下SQLを入力します。(データセット名、テーブル名は適宜変更してください) SELECT  CAST(timestamp AS TIMESTAMP) AS event_time_utc, temperature_c, humidity FROM  "raspberrypi"."raspberrypitable" 「迅速な分析のためにSPICEへインポート」を選択して「Visualize」をクリックします。 分析の作成 そのまま以下の画面に遷移しますので、グラフを作成していきます。 以下を選択します。 ビジュアルタイプ：折れ線グラフ X軸：event_time_utc Y軸：humidity、temperature_c グラフが表示されました！ 終わりに 今回はRaspberry Piで取得したデータをAWS上でグラフ化してみました。 気温・湿度情報をリアルタイムに取得するとなるとファイル数が膨大になるため、今回はGlue jobを使ってデータをまとめる方法で構築してみました。 Raspberry PiのようなIoTとAWSなどのクラウドサービスの掛け合わせについては、更に実用的な構築が無いか今後も検証してみたいと思います。

今回は、Amazon GuardDuty による脅威検出と脅威通知を AWS CDK で実装する方法をまとめました。 はじめに 今回は、AWS GuardDutyを使用して、VPCフローログ、CloudTrail、DNSログを機械学習で分析し、悪意のある活動や異常な行動パターンをリアルタイムで検出して通知するリソースをAWS CDKで実装していきます。Guard Dutyによる脅威検出とS3への長期保存、EventBridge経由での即座な通知を組み合わせて実装します。 今回作成するリソース SNSトピック : GuardDuty脅威検出結果の通知 KMS暗号化キー : GuardDutyデータの暗号化 S3バケット : 検出結果の長期保存とアーカイブ AWS GuardDuty : 機械学習ベースの脅威検出エンジン EventBridge : 重要度別の自動通知ルール アーキテクチャ概要   AWS CDK ソースコード SNS通知設定 const emailAddresses = [ // SNS通知先メーリングリスト(通知先が複数ある場合はアドレスを追加) 'xxxxxx@example.com', 'xxxxxxx@example.com', ]; // GuardDuty用トピック const guardDutyTopic = new sns.Topic(this, 'GuardDutyTopic', { topicName: 'guardduty-alertnotification', // トピック名 displayName: 'GuardDuty Alert Notifications' // 表示名 }); // GuardDuty用サブスクリプション emailAddresses.forEach(email => { guardDutyTopic.addSubscription( new subscriptions.EmailSubscription(email) // プロトコル：EMAIL ); }); ポイント: 複数の管理者への通知配信 アラーム発生時に通知するメールアドレスを指定 KMS暗号化キー設定 const guardDutyKey = new kms.Key(this, 'GuardDutyKey', { alias: 'alias/guardduty-key', // エイリアス名 description: 'KMS key for GuardDuty encryption', // 説明 enableKeyRotation: true, // ローテーションの有効化 removalPolicy: cdk.RemovalPolicy.DESTROY // スタック削除時にキーを削除する ※デプロイ時にRETAINに変更 }); cdk.Tags.of(guardDutyKey).add('Name', 'guardduty-key'); // Nameタグ ポイント: セキュリティ強化 : GuardDuty専用の暗号化キー 自動ローテーション : セキュリティ基準に準拠した定期的なキー更新 アクセス制御 : 後述のキーポリシーで細かいアクセス制御 S3バケット設定（検出結果エクスポート） // GuardDuty用S3バケット const guardDutyBucket = new s3.Bucket(this, 'GuardDutyBucket', { bucketName: 's3b-guardduty', // バケット名 blockPublicAccess: s3.BlockPublicAccess.BLOCK_ALL, // パブリックアクセスをすべてブロック encryption: s3.BucketEncryption.S3_MANAGED, // 暗号化タイプ：SSE-S3 enforceSSL: true, // SSL通信を強制 autoDeleteObjects: true, // スタック削除時にオブジェクトを自動的に削除 ※デプロイ時にコメントアウト removalPolicy: cdk.RemovalPolicy.DESTROY, // スタック削除時にバケットも削除 ※デプロイ時にRETAINに修正 lifecycleRules: [ // ライフサイクルルール作成 { id: 'Expiration Rule 12 Months', // ライフサイクルルール名 expiration: cdk.Duration.days(366), // オブジェクトの現行バージョンの有効期限:366日後にオブジェクトを削除 } ] }); guardDutyBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // ポリシー追加1 sid: 'Deny incorrect encryption header', effect: iam.Effect.DENY, actions: ['s3:PutObject'], resources: [`${guardDutyBucket.bucketArn}/*`], principals: [new iam.ServicePrincipal('guardduty.amazonaws.com')], conditions: { StringNotLike: { 's3:x-amz-server-side-encryption-aws-kms-key-id': guardDutyKey.keyArn } } })); guardDutyBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // ポリシー追加2 sid: 'Deny unencrypted object uploads', effect: iam.Effect.DENY, actions: ['s3:PutObject'], resources: [`${guardDutyBucket.bucketArn}/*`], principals: [new iam.ServicePrincipal('guardduty.amazonaws.com')], conditions: { StringNotEquals: { 's3:x-amz-server-side-encryption': 'aws:kms' } } })); ポイント: セキュア設計 : パブリックアクセス完全ブロック、SSL強制 暗号化必須 : KMS暗号化のみを許可するバケットポリシー 長期保存 : セキュリティ調査用の1年間保持 コンプライアンス : 暗号化されていないデータの拒否 AWS GuardDuty設定 const guardDutyDetector = new guardduty.CfnDetector(this, 'GuardDuty', { enable: true, // GuardDutyの有効化 findingPublishingFrequency: 'FIFTEEN_MINUTES', // 検出結果の更新頻度：15分 dataSources: { // データソースの設定 s3Logs: { enable: true // S3アクセスログの監視有効化 }, malwareProtection: { // マルウェア保護の設定 scanEc2InstanceWithFindings: { ebsVolumes: true // EBSボリュームのスキャン有効化 } } } }); const s3Export = new guardduty.CfnPublishingDestination(this, 'S3Export', { detectorId: guardDutyDetector.ref, // GuardDuty Detectorの参照 destinationType: 'S3', // 出力先のタイプ destinationProperties: { // 出力先のプロパティ destinationArn: guardDutyBucket.bucketArn, // 出力先：S3バケット kmsKeyArn: guardDutyKey.keyArn // KMSキーのARN } }); ポイント: 包括的監視 : VPCフローログ、CloudTrail、DNSログ、S3アクセスログ マルウェア保護 : EBSボリュームの自動スキャン機能 リアルタイム更新 : 15分間隔での検出結果更新 暗号化エクスポート : KMS暗号化でのS3保存 権限設定（KMS・S3ポリシー） // KMSポリシー guardDutyKey.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // ポリシー追加1 sid: 'Allow GuardDuty to encrypt findings', effect: iam.Effect.ALLOW, actions: ['kms:GenerateDataKey*'], resources: ['*'], principals: [new iam.ServicePrincipal('guardduty.amazonaws.com')], conditions: { StringEquals: { 'aws:SourceAccount': cdk.Stack.of(this).account }, StringLike: { 'aws:SourceArn': `arn:aws:guardduty:${cdk.Stack.of(this).region}:${cdk.Stack.of(this).account}:detector/${guardDutyDetector.attrId}` } } })); // GuardDutyポリシー guardDutyBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // ポリシー追加3 sid: 'Allow PutObject', effect: iam.Effect.ALLOW, actions: ['s3:PutObject'], resources: [`${guardDutyBucket.bucketArn}/*`], principals: [new iam.ServicePrincipal('guardduty.amazonaws.com')], conditions: { StringEquals: { 'aws:SourceAccount': cdk.Stack.of(this).account, 'aws:SourceArn': `arn:aws:guardduty:${cdk.Stack.of(this).region}:${cdk.Stack.of(this).account}:detector/${guardDutyDetector.attrId}` } } })); // GuardDutyポリシー guardDutyBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // ポリシー追加4 sid: 'Allow GetBucketLocation', effect: iam.Effect.ALLOW, actions: ['s3:GetBucketLocation'], resources: [`${guardDutyBucket.bucketArn}`], principals: [new iam.ServicePrincipal('guardduty.amazonaws.com')], conditions: { StringEquals: { 'aws:SourceAccount': cdk.Stack.of(this).account, 'aws:SourceArn': `arn:aws:guardduty:${cdk.Stack.of(this).region}:${cdk.Stack.of(this).account}:detector/${guardDutyDetector.attrId}` } } })); ポイント: 最小権限 : GuardDutyサービスのみに必要な権限を付与 アカウント制限 : SourceAccount条件でクロスアカウントアクセス防止 ソースARN制限 : 特定のGuardDuty Detectorのみからのアクセス許可 EventBridge統合 const guardDutyRule = new events.Rule(this, 'GuardDutyEventRule', { // GuardDuty用のEventBridge ruleName: 'eventbridge-rule-guardduty', // ルール名 eventPattern: { // イベントパターンを指定 source: ['aws.guardduty'], detailType: ['GuardDuty Finding'], // GuardDutyによって検出された結果（Findings）がインポートされた際に発行されるイベント detail: { severity: [ { numeric: [ '>=', 7 ] // 重要度高（7.0～8.9）を通知 } ] } }, targets: [ // ターゲットを指定 new targets.SnsTopic(guardDutyTopic) // ターゲットタイプ: SNSトピック、トピック: GuardDuty用のトピック ] }); ポイント: 重要度フィルタリング : 7.0以上の高リスク脅威のみ通知 今回実装したコンストラクトファイルまとめ import * as cdk from 'aws-cdk-lib'; import { Construct } from 'constructs'; import * as sns from 'aws-cdk-lib/aws-sns'; import * as subscriptions from 'aws-cdk-lib/aws-sns-subscriptions'; import * as kms from 'aws-cdk-lib/aws-kms'; import * as s3 from 'aws-cdk-lib/aws-s3'; import * as iam from 'aws-cdk-lib/aws-iam'; import * as guardduty from 'aws-cdk-lib/aws-guardduty'; import * as events from 'aws-cdk-lib/aws-events'; import * as targets from 'aws-cdk-lib/aws-events-targets'; export interface GuardDutyConstructProps { // 必要に応じて追加のプロパティを定義 } export class GuardDutyConstruct extends Construct { constructor(scope: Construct, id: string, props?: GuardDutyConstructProps) { super(scope, id); //=========================================== // SNS //=========================================== const emailAddresses = [ // SNS通知先メーリングリスト(通知先が複数ある場合はアドレスを追加) 'xxxxxx@example.com', 'xxxxxxx@example.com', ]; // GuardDuty用トピック const guardDutyTopic = new sns.Topic(this, 'GuardDutyTopic', { topicName: 'guardduty-alertnotification', // トピック名 displayName: 'GuardDuty Alert Notifications' // 表示名 }); // GuardDuty用サブスクリプション emailAddresses.forEach(email => { guardDutyTopic.addSubscription( new subscriptions.EmailSubscription(email) // プロトコル：EMAIL ); }); //=========================================== // KMS //=========================================== const guardDutyKey = new kms.Key(this, 'GuardDutyKey', { alias: 'alias/guardduty-key', // エイリアス名 description: 'KMS key for GuardDuty encryption', // 説明 enableKeyRotation: true, // ローテーションの有効化 removalPolicy: cdk.RemovalPolicy.DESTROY // スタック削除時にキーを削除する ※デプロイ時にRETAINに変更 }); cdk.Tags.of(guardDutyKey).add('Name', 'guardduty-key'); // Nameタグ //=========================================== // S3 //=========================================== // GuardDuty用S3バケット const guardDutyBucket = new s3.Bucket(this, 'GuardDutyBucket', { bucketName: 's3b-guardduty', // バケット名 blockPublicAccess: s3.BlockPublicAccess.BLOCK_ALL, // パブリックアクセスをすべてブロック encryption: s3.BucketEncryption.S3_MANAGED, // 暗号化タイプ：SSE-S3 enforceSSL: true, // SSL通信を強制 autoDeleteObjects: true, // スタック削除時にオブジェクトを自動的に削除 ※デプロイ時にコメントアウト removalPolicy: cdk.RemovalPolicy.DESTROY, // スタック削除時にバケットも削除 ※デプロイ時にRETAINに修正 lifecycleRules: [ // ライフサイクルルール作成 { id: 'Expiration Rule 12 Months', // ライフサイクルルール名 expiration: cdk.Duration.days(366), // オブジェクトの現行バージョンの有効期限:366日後にオブジェクトを削除 } ] }); guardDutyBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // ポリシー追加1 sid: 'Deny incorrect encryption header', effect: iam.Effect.DENY, actions: ['s3:PutObject'], resources: [`${guardDutyBucket.bucketArn}/*`], principals: [new iam.ServicePrincipal('guardduty.amazonaws.com')], conditions: { StringNotLike: { 's3:x-amz-server-side-encryption-aws-kms-key-id': guardDutyKey.keyArn } } })); guardDutyBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // ポリシー追加2 sid: 'Deny unencrypted object uploads', effect: iam.Effect.DENY, actions: ['s3:PutObject'], resources: [`${guardDutyBucket.bucketArn}/*`], principals: [new iam.ServicePrincipal('guardduty.amazonaws.com')], conditions: { StringNotEquals: { 's3:x-amz-server-side-encryption': 'aws:kms' } } })); //=========================================== // GuardDuty作成 //=========================================== const guardDutyDetector = new guardduty.CfnDetector(this, 'GuardDuty', { enable: true, // GuardDutyの有効化 findingPublishingFrequency: 'FIFTEEN_MINUTES', // 検出結果の更新頻度：15分 dataSources: { // データソースの設定 s3Logs: { enable: true // S3アクセスログの監視有効化 }, malwareProtection: { // マルウェア保護の設定 scanEc2InstanceWithFindings: { ebsVolumes: true // EBSボリュームのスキャン有効化 } } } }); const s3Export = new guardduty.CfnPublishingDestination(this, 'S3Export', { detectorId: guardDutyDetector.ref, // GuardDuty Detectorの参照 destinationType: 'S3', // 出力先のタイプ destinationProperties: { // 出力先のプロパティ destinationArn: guardDutyBucket.bucketArn, // 出力先：S3バケット kmsKeyArn: guardDutyKey.keyArn // KMSキーのARN } }); // GuardDuty Detectorへの依存関係を追加 s3Export.node.addDependency(guardDutyDetector); // S3バケットへの依存関係を追加（必要に応じて） s3Export.node.addDependency(guardDutyBucket); // KMSキーへの依存関係を追加（必要に応じて） s3Export.node.addDependency(guardDutyKey); //=========================================== // KMS/S3 一部ポリシー追加 //=========================================== // KMSポリシー guardDutyKey.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // ポリシー追加1 sid: 'Allow GuardDuty to encrypt findings', effect: iam.Effect.ALLOW, actions: ['kms:GenerateDataKey*'], resources: ['*'], principals: [new iam.ServicePrincipal('guardduty.amazonaws.com')], conditions: { StringEquals: { 'aws:SourceAccount': cdk.Stack.of(this).account }, StringLike: { 'aws:SourceArn': `arn:aws:guardduty:${cdk.Stack.of(this).region}:${cdk.Stack.of(this).account}:detector/${guardDutyDetector.attrId}` } } })); // GuardDutyポリシー guardDutyBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // ポリシー追加3 sid: 'Allow PutObject', effect: iam.Effect.ALLOW, actions: ['s3:PutObject'], resources: [`${guardDutyBucket.bucketArn}/*`], principals: [new iam.ServicePrincipal('guardduty.amazonaws.com')], conditions: { StringEquals: { 'aws:SourceAccount': cdk.Stack.of(this).account, 'aws:SourceArn': `arn:aws:guardduty:${cdk.Stack.of(this).region}:${cdk.Stack.of(this).account}:detector/${guardDutyDetector.attrId}` } } })); // GuardDutyポリシー guardDutyBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // ポリシー追加4 sid: 'Allow GetBucketLocation', effect: iam.Effect.ALLOW, actions: ['s3:GetBucketLocation'], resources: [`${guardDutyBucket.bucketArn}`], principals: [new iam.ServicePrincipal('guardduty.amazonaws.com')], conditions: { StringEquals: { 'aws:SourceAccount': cdk.Stack.of(this).account, 'aws:SourceArn': `arn:aws:guardduty:${cdk.Stack.of(this).region}:${cdk.Stack.of(this).account}:detector/${guardDutyDetector.attrId}` } } })); //=========================================== // EventBridge //=========================================== // GuardDuty用ルール const guardDutyRule = new events.Rule(this, 'GuardDutyEventRule', { // GuardDuty用のEventBridge ruleName: 'eventbridge-rule-guardduty', // ルール名 eventPattern: { // イベントパターンを指定 source: ['aws.guardduty'], detailType: ['GuardDuty Finding'], // GuardDutyによって検出された結果（Findings）がインポートされた際に発行されるイベント detail: { severity: [ { numeric: [ '>=', 7 ] // 重要度高（7.0～8.9）を通知 } ] } }, targets: [ // ターゲットを指定 new targets.SnsTopic(guardDutyTopic) // ターゲットタイプ: SNSトピック、トピック: GuardDuty用のトピック ] }); } } まとめ 今回は、AWS GuardDutyを活用した機械学習ベースの脅威検出システムをAWS CDKで実装しました。 皆さんのお役に立てば幸いです。

Amazon EC2のユーザーデータには16KBという制限があり、インフラ構築案件等での複雑なOS設定には不十分です。 本記事では、AWS CDK Assetを活用して、この制限を回避するアーキテクチャの実装方法を解説します。 ユーザーデータ入力を使用して EC2 インスタンスを起動するときにコマンドを実行する - Amazon Elastic Compute Cloud ユーザーデータスクリプトを入力として渡すことで、インスタンスの起動時にコマンドを実行して設定タスクを実行できます。 docs.aws.amazon.com   概要図 OS設定スクリプトをcdk bootstrap実行時に作成されるS3 assetに配置することでユーザーデータのサイズ制限を回避して、OS設定スクリプトをEC2にダウンロードさせています。           Assets and the AWS CDK - AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) v2 Assets are local files, directories, or Docker images. docs.aws.amazon.com   aws-cdk-lib.aws_s3_assets module · AWS CDK Language | Package docs.aws.amazon.com   処理フロー   実装方法 必要最低限のリソース記述のみしていますので、実際に必要な情報などは補完してご利用ください。 処理の補足はコメントアウトに記載しています。 プロジェクト構造 project/ ├── lib/ │ ├── infra-stack.ts │ └── scripts/ │ ├── bootstrap.ps1 # ユーザーデータ（16KB以内） │ └── userdata.ps1 # OS設定スクリプト（16KB超可能） ├── bin/ │ └── app.ts └── package.json CDKファイル import * as cdk from 'aws-cdk-lib'; import * as ec2 from 'aws-cdk-lib/aws-ec2'; import * as s3 from 'aws-cdk-lib/aws-s3'; import * as iam from 'aws-cdk-lib/aws-iam'; import * as assets from 'aws-cdk-lib/aws-s3-assets'; import * as fs from 'fs'; import * as path from 'path'; import { Construct } from 'constructs'; export class InfraStack extends cdk.Stack { constructor(scope: Construct, id: string, props?: cdk.StackProps) { super(scope, id, props); // =========================================== // 1. OS設定スクリプトAssetの作成 // =========================================== // 【CDK Asset の仕組み】 // - CDKデプロイ時に指定されたファイルを自動的にS3にアップロード // - バケット名・オブジェクトキーは CDK が自動生成 const osScriptAsset = new assets.Asset(this, 'OSScriptAsset', { path: path.join(__dirname, 'scripts', 'userdata.ps1'), // スクリプトのパス description: 'OS configuration script for EC2 instances' }); // =========================================== // 2. EC2用IAMロールと権限設定 // =========================================== // EC2インスタンスが使用するIAMロール const ec2Role = new iam.Role(this, 'EC2Role', { assumedBy: new iam.ServicePrincipal('ec2.amazonaws.com'), description: 'EC2 role for OS script execution', managedPolicies: [ iam.ManagedPolicy.fromAwsManagedPolicyName('AmazonSSMManagedInstanceCore'), ] }); // CDK Assetへの読み取り権限を自動付与 osScriptAsset.grantRead(ec2Role); // =========================================== // 3. ユーザーデータ作成関数 // =========================================== // 【ホスト名設定】 // 1つのスクリプトで複数の異なるホスト名を設定できるように関数の引数としてホスト名を受け取る設計にしている // 例：Web-Server-01, DB-Server-01 など用途別のホスト名が可能 const createUserData = (hostname: string) => { // Windows用のユーザーデータオブジェクトを作成 const userData = ec2.UserData.forWindows(); // Asset情報とホスト名を環境変数として設定 // これらの環境変数はEC2起動時にユーザーデータスクリプトから参照される userData.addCommands( // CDKが自動解決するAsset情報を環境変数に設定 `$env:SCRIPT_S3_BUCKET="${osScriptAsset.s3BucketName}"`, // Assetが保存されたバケット名 `$env:SCRIPT_S3_KEY="${osScriptAsset.s3ObjectKey}"`, // Assetのオブジェクトキー（パス） `$env:SCRIPT_S3_REGION="${this.region}"`, // 現在のAWSリージョン `$env:TARGET_HOSTNAME="${hostname}"`, // 設定したいホスト名 `$env:LOGS_S3_BUCKET="${logsBucket.bucketName}"`, // ログ出力先バケット ); // bootstrap.ps1（ユーザーデータスクリプト）をユーザーデータに埋め込み userData.addCommands(fs.readFileSync( path.join(__dirname, 'scripts', 'bootstrap.ps1'), //ユーザーデータスクリプトのパス 'utf8' // テキストファイルとして読み込み )); return userData; }; // =========================================== // 4. EC2インスタンス作成 // =========================================== // 既存のキーペアを参照（事前にAWSコンソールで作成が必要） const keyPair = ec2.KeyPair.fromKeyPairName( this, 'KeyPair', `test-key` // 実際のキーペア名に置き換える ); //EC2インスタンス作成 const instance = new ec2.Instance(this, 'EC2Instance', { vpc, vpcSubnets: { subnetType: ec2.SubnetType.PRIVATE_WITH_EGRESS }, instanceType: ec2.InstanceType.of( ec2.InstanceClass.T3, ec2.InstanceSize.MEDIUM ), machineImage: ec2.MachineImage.latestWindows( ec2.WindowsVersion.WINDOWS_SERVER_2022_JAPANESE_FULL_BASE ), securityGroup, keyPair, // Asset情報を含むユーザーデータを設定 // ここで設定されたホスト名がWindows側に反映される userData: createUserData('dev-server-01'), // ホスト名を指定 role: ec2Role requireImdsv2: true, blockDevices: [{ deviceName: '/dev/sda1', volume: ec2.BlockDeviceVolume.ebs(50, { encrypted: true, volumeType: ec2.EbsDeviceVolumeType.GP3, }), }], }); } } ユーザーデータスクリプト(PowerShell) # ログ設定 $logDir = "C:\temp\logs" New-Item -ItemType Directory -Force -Path $logDir | Out-Null $logFile = "$logDir\bootstrap.log" function Write-Log { param([string]$Message) $timestamp = Get-Date -Format "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" $logMessage = "[$timestamp] $Message" Add-Content -Path $logFile -Value $logMessage Write-Host $logMessage } Write-Log "Bootstrap started" # ホスト名変更 if ($env:TARGET_HOSTNAME) { Write-Log "Setting hostname to: $($env:TARGET_HOSTNAME)" try { if ($env:COMPUTERNAME -ne $env:TARGET_HOSTNAME) { Rename-Computer -NewName $env:TARGET_HOSTNAME -Force Write-Log "Hostname changed successfully" $script:restartRequired = $true } } catch { Write-Log "Hostname change failed: $_" } } # AWS CLI インストール Write-Log "Installing AWS CLI" try { $client = New-Object System.Net.WebClient $client.DownloadFile( "https://awscli.amazonaws.com/AWSCLIV2.msi", "C:\temp\AWSCLIV2.msi" ) Start-Process -FilePath "msiexec.exe" -ArgumentList "/i C:\temp\AWSCLIV2.msi /quiet" -Wait Write-Log "AWS CLI installed" } catch { Write-Log "AWS CLI installation failed: $_" } # OS設定スクリプトのダウンロードと実行 Write-Log "Downloading OS configuration script" try { # CDKから渡された環境変数 $bucket = $env:SCRIPT_S3_BUCKET $key = $env:SCRIPT_S3_KEY $region = $env:SCRIPT_S3_REGION if (-not $bucket -or -not $key) { throw "Missing S3 information" } Write-Log "Downloading from s3://$bucket/$key" $scriptPath = "C:\temp\userdata.ps1" & aws s3 cp "s3://$bucket/$key" $scriptPath --region $region if (Test-Path $scriptPath) { Write-Log "Script downloaded successfully" # セキュリティブロック解除 Unblock-File -Path $scriptPath # スクリプト実行 Write-Log "Executing OS configuration script" & powershell.exe -ExecutionPolicy Bypass -File $scriptPath Write-Log "OS configuration completed" } else { throw "Script download failed" } } catch { Write-Log "OS script execution failed: $_" } Write-Log "Bootstrap completed" 注意事項 EC2インスタンスからインターネットアクセスが必要になります（NAT Gateway経由）   まとめ こちらの実装パターンの活用によりCDKでのEC2インスタンス構築時にOS設定まですることができ、テンプレートとなるOS設定スクリプトを作成することで再利用性のメリットを享受することが可能になります。

この記事では、Zabbix 7.4で登場した新機能である  ホストウィザード による、ホスト登録の手順をご紹介します。 ホストウィザードは、画面の案内にステップバイステップで従うだけで、迷うことなくホストを作成できる、初心者の方にオススメな機能です。   ホスト登録手順 データ収集 -> ホスト -> ホストウィザード　からホストウィザード画面を開きます。 「ホストウィザードへようこそ」が表示されたら「次へ」を押下します。   テンプレートを選択 登録するホストに紐づけるテンプレートを選択します。 テンプレートを検索するためのキーワードを入力すると、キーワードの文字列を含むテンプレートが表示されるため、その中からホストに紐づけるテンプレートを選択します。 今回だとLinux by Zabbix agentのテンプレートを選択します。   ホストの作成または選択 登録するホストの、ホスト名とホストグループを作成または選択します。 今回は、新規にホストとホストグループを登録します。   Zabbixエージェントインストール ZabbixサーバーのIPアドレスを入力します。   ホストウィザードを使ったエージェント登録では、 ZabbixサーバーとZabbixエージェント間の暗号化が必須 となっております。 事前共有キー識別子に任意の文字列を入力し、事前共有キーを取得します。 監視対象のOSを選択します。今回のエージェントは、LinuxのためLinuxを選択します。   上記の項目を入力すると、Zabbixエージェントをインストールするコマンドが自動的に作成されます。 こちらのコマンドをコピーし、Zabbixエージェントを導入するサーバに貼り付けて実行します。 ※コマンドの実行に際して、対象のサーバーはインターネット疎通が必要となります。   コマンドを実行すると、Zabbixエージェントが導入されて、自動で起動してきます。   ホストインターフェースを追加 登録するZabbixエージェントのIPアドレスとポート番号を入力します。 ポート番号をデフォルトのポート番号から変更する場合は、/etc/zabbix/zabbix_agentd2.confのListenPortを、変更後のポート番号に書き換えてください。   ホストの設定 ホストの設定では、ホストマクロなどを定義します。今回はデフォルト値で進めます。   「作成する」を押下してホストを作成します。   作成確認 問題なく設定されていると、こちらのように設定完了画面が表示されます。   データ収集 -> ホスト　から作成したホストが追加されているか確認します。   まとめ 今回はZabbixのホストウィザードを使ったホスト登録手順を解説しました。 ウィザードの案内に従い、設定値を入力するだけで、誰でも簡単かつ迅速に監視を開始できます。特に初心者の方にとって、ホスト登録のハードルを大きく下げてくれる強力な機能です。 この記事を参考に、ぜひご自身の環境でもホストウィザードを体験してみてください。 最後までお読みいただき、ありがとうございました！   ▼ Zabbixに関するおすすめ記事 【Zabbix】トリガーアクションでスクリプトを実行する方法 本ブログではZabbixのトリガーアクションで障害対応を自動化する方法を解説します。 今回はトリガーアクションの中でもスクリプトの実行方法について説明します。 blog.usize-tech.com 2025.06.10 スクリプトを用いてZabbixサーバのインストールを自動化してみた-RHEL系OS/MySQL編- Zabbixサーバのインストールを自動化するシェルスクリプトを紹介します！初心者でも簡単に短時間でZabbixサーバの構築が可能となります。スクリプトを用いた構築で効率化をしましょう！ blog.usize-tech.com 2025.09.02 Zabbixにセキュリティパッチは無い？Zabbixにおける脆弱性対応とマイナーバージョンアップの方法 Zabbixってセキュリティパッチあるの？いえ、ないのでバージョンアップで脆弱性に対応します。マイナーバージョンアップ方法も紹介します。 blog.usize-tech.com 2025.07.17

こんにちは、SCSKの前田です。 いつも TechHarmony をご覧いただきありがとうございます。 今回は、Windows 版 LifeKeeper / DataKeeper の最新バージョン v8.11.0 に追加された新機能を中心に、製品の進化ポイントをご紹介します。 はじめに Windows 版 LifeKeeper 製品の最新バージョンでは、 新機能の追加 に加え、 バグ修正・機能強化 、そして アップグレード時の注意点 がリリースノートに記載されています。 本記事では、それらの内容をわかりやすく整理し、皆さまのシステム運用に役立つ情報をお届けします。 本記事公開時点での LifeKeeper 関連製品の最新バージョンは以下の通りです： LifeKeeper for Windows v8.11.0 DataKeeper for Windows v8.11.0 LifeKeeperとは？（おさらい） LifeKeeper は、ビジネスの継続性を支える 高可用性（HA: High Availability）クラスターソフトウェア です。 サーバーやアプリケーションに障害が発生した際、その影響を最小限に抑え、 システムが止まることのないよう自動で復旧・切り替え を行うのが LifeKeeper の主要な役割です。 具体的には、 複数のサーバー（ノード）でクラスターを構成 し、稼働系サーバーで障害が発生した場合、LifeKeeper がそれを検知し、 瞬時に待機系サーバーへ処理を移行 します。この一連の自動切り替え処理を「 フェイルオーバー 」と呼びます。 LifeKeeper の強みは、OS・ミドルウェア・データベース・アプリケーションなど、様々な 「保護対象リソース」 の状態を監視し、それらをグループ化して切り替え制御を行える点にあります。 この 柔軟なリソース保護 と、 複雑な設定なしに利用できる使いやすさ が、多くの企業に採用される理由です。 リリースノートでは、この LifeKeeper の 「保護能力」 や 「監視精度」 、そして 「フェイルオーバーの信頼性」 をさらに高めるための新機能や改善点、対応環境の拡充などが記載されています。 最新バージョンで、 より堅牢で効率的なシステム運用 を実現するための進化の全貌を、ぜひご覧ください。 新機能：LifeKeeper/DataKeeperの進化のポイント 本章では、Windows 版 LifeKeeper / DataKeeper の最新バージョンで追加された 注目の新機能 についてご紹介します。 企業システムの信頼性向上や運用効率化に直結する、 実用性の高い機能強化ポイント を中心に解説していきます。 ① Windows Server 2025 への対応強化 最新バージョンでは、 Windows Server 2025 が新たにサポート対象に加わりました。これにより、企業は次世代OS環境への移行をスムーズに進めながら、LifeKeeper / DataKeeper の高可用性機能を継続して活用できます。 特に、 汎用アプリケーション保護におけるVBスクリプト対応 については注意が必要です。Windows Server 2025では、VBスクリプトがオンデマンド機能として提供されており、 有効化されている場合のみ動作 します。これに対応するため、LifeKeeper内の既存VBスクリプトは、 サポートされるスクリプト言語へと変換 されており、より安定した運用が可能となっています。 この対応により、 将来のOS環境でも継続的なHA運用が可能 となり、企業のITインフラの長期的な信頼性確保に貢献します。 ② 障害解析を効率化するクラッシュダンプ収集機能 LifeKeeper v8.11.0 では、 障害発生時のトラブルシューティングを支援する新機能 として、 LK Core プロセスのクラッシュダンプ収集機能 が追加されました。 この機能により、LK Core プロセスに異常が発生した際、 クラッシュダンプが自動的に %LKROOT%/SUPPORT/ProcessDumps フォルダーに出力 されるようになります。 収集の有効・無効は、設定ファイル %LKROOT%\etc\default\LifeKeeper に追加された変数 ENABLE_CRASH_DUMPS によって制御され、デフォルトでは収集が有効（1）となっています。 さらに、 lksupport 実行時にクラッシュダンプが存在する場合、それを自動で回収する機能 も追加されており、障害調査の効率化に貢献します。 設定変更後は、LifeKeeper の再起動または ConfigureDumps.pl ユーティリティの実行により反映されます。 この機能追加により、 障害発生時の原因特定が迅速かつ確実に行えるようになり、システムの信頼性と保守性が大幅に向上 します。 ③ ミラーボリューム上のページファイル作成を制限 DataKeeper v8.11.0 では、 ミラーボリューム上でのページファイル（仮想メモリファイル）の作成を制限する機能 が追加されました。 ページファイルは、Windows が物理メモリを補うために使用する重要なシステムファイルですが、 冗長化されたミラーボリューム上に配置されると、不要な読み書きが発生し、クラスタ全体のパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性 があります。 本バージョンでは、ページファイルの作成がミラーボリューム上で実行された場合でも、 再起動時にはその配置が無効化されるよう制御 されており、意図しない構成による性能低下を防止します。 この機能により、 高可用性クラスタ環境におけるストレージ運用の最適化 が図られ、より安定したシステムパフォーマンスの維持が可能となります。 ④ 最新プラットフォームへの対応拡充 LifeKeeper v8.11.0 では、 企業インフラの最新化を支援する新たなプラットフォーム対応 が追加されました。 まず、 VMware vSAN 8.0 （2025年8月認定）への対応により、仮想化環境での高可用性構成がさらに柔軟に。vSAN は、ストレージの集約と効率化を実現するソリューションであり、これにLifeKeeperが対応することで、 仮想化基盤上でも安定したHAクラスタ運用が可能 となります。 また、 OpenJDK v24.0.1 のサポート追加により、Javaベースの管理ツールやスクリプト環境においても、 最新のセキュリティパッチや機能を活用しながら安定運用が可能 となりました。 これらの対応は、 将来のインフラ拡張やセキュリティ強化を見据えた運用設計 において、企業にとって大きなメリットとなります。 バグ修正・機能強化：システムの安定性と運用性を向上 ここでは、多岐にわたるバグ修正および機能強化について、主な項目を一覧でご紹介します。 LifeKeeper for Windows v8.11.0 No 項目 内容 1 QSPリソースのローカルリカバリー設定に関する修正： QSP（Quick Service Protection）リソースを拡張した際に、プライマリーノードの設定に関わらずバックアップノードのローカルリカバリーが無効になってしまう問題を修正しました。 2 QSPリソースプロパティのタイムアウト表示修正： QSPリソースのプロパティ画面でタイムアウト値を修正する際のエラーダイアログに表示される上限値が誤っていたのを修正しました。 3 Oracleリソース拡張失敗の問題を修正： Oracleリソース拡張が失敗する問題を修正しました。 4 IISリソース：FTPサイト匿名認証無効時のrestore処理修正（deepCheck間隔0）： IISリソースでFTPサイトの匿名認証を無効にした際、deepCheck間隔を0にしていてもrestore処理に失敗する問題を修正しました。 5 IISリソース：FTPサイト匿名認証無効時のrestore処理修正（FTPログインスクリプト）： IISリソースでFTPサイトの匿名認証を無効にした際、FTPログインスクリプトを作成してもrestore処理に失敗する問題を修正しました。 6 Windows Server 2025でのコミュニケーションパス作成問題を修正： Windows Server 2025環境でコミュニケーションパスの作成ができなくなる問題を修正しました。 7 SQL ARKのスクリプトにおけるパスワード表示問題を修正： SQL Server Recovery Kitのrestoreおよびdeepchkスクリプトでset-xトレース出力にデータベースパスワードが表示されてしまう問題を修正しました。 8 IISリソース：FTPサイトSSL必須時のrestore処理修正： IISリソースでFTPサイトのSSLを必須にした際、restore処理に失敗する問題を修正しました。 9 Windows Server 2025でのwmic有効化問題を修正： Windows Server 2025環境でwmicコマンドが有効にならない問題を修正しました。 10 v8.10.1からのアップグレード中のgetlocks失敗問題を修正： v8.10.1からのLifeKeeperアップグレード中にgetlocksコマンドが失敗する問題を修正しました。 11 QSPリソース変更画面の表示修正： ローカルリカバリーが無効な場合でも、QSPリソースの変更画面で「有効」と誤って表示されるのを修正しました。 DataKeeper for Windows v8.11.0 No 項目 内容 1 DataKeeper共有ボリュームのI/Oフェンシングメカニズムの改善： DataKeeper共有ボリュームのI/Oフェンシングメカニズムを改善しました。 2 IRP_MJ_SHUTDOWN処理の改善： IoRegisterShutdownNotification呼び出しを削除してIRP_MJ_SHUTDOWN処理を改善しました。   スムーズな移行のために：LifeKeeper/DataKeeper アップグレード時の重要事項 LifeKeeper 関連製品のアップグレードを安全かつ確実に実行していただくため、以下の重要な注意点をご確認ください。 LifeKeeper for Windows v8.11.0 共有ストレージリソースとDataKeeperの連携  LifeKeeper for Windows v8.9.0 以降では、共有ストレージを使用した 共有ボリュームリソースの作成・管理に DataKeeper for Windows が必須 となりました。LifeKeeper for Windows v8.9.2 以降のインストーラーには、LifeKeeperとDataKeeperの両方が含まれています。 【補足】 DataKeeper for Windows のミラーリング機能（データ複製機能）を利用しない場合は、DataKeeper のライセンスは不要です。共有ストレージ経由での共有ボリュームリソースの管理に必要なモジュールとして DataKeeper が導入されます。 Perlバージョンの変更とカスタムPerlコードへの影響 LifeKeeper for Windows v8.10.1 以降、同梱されるPerlが Perl 5.32.1 にアップグレード されています。LifeKeeper for Linuxの場合と同様に、 カスタムで Perl コード（Generic ARK など）を使用している場合は、この Perl アップデートに対応するためのコード変更が必要 になる可能性があります。 【対応】 アップグレード前に、ご利用のカスタム Perl コードが新しい Perl バージョンで正しく動作するか、互換性を十分に検証してください。詳細については、「 Perl 5.8.8からPerl 5.32.1へのアップグレード 」ドキュメントをご参照ください。 ライセンス形態の変更と更新（非ノードロックライセンス）  LifeKeeper for Windows および DataKeeper for Windows（Application Recovery Kit など関連製品含む）は、v8.9.1から HostID に依存しない非ノードロックライセンス を提供しています。LifeKeeper v8.9.0 / DataKeeper v8.9.0 までのノードロックライセンスはそのまま使用可能ですが、 新しい非ノードロックライセンスへ切り替える場合は、アップデート後にライセンスの更新作業が必要となります。 【対応】 既存のライセンスを継続利用するか、非ノードロックライセンスへ更新するかを検討し、更新が必要な場合はアップデート後に所定の手順でライセンスを更新してください。 ダウンロードした製品の整合性確認 ダウンロードした製品ファイルの整合性を確認するために、 md5sum を使用することをお勧めします。 【コマンド例】 certutil -hashfile <file> MD5 このコマンドを実行すると、ダウンロードしたファイルの MD5 ハッシュ値が出力されますので、提供されている .md5 ファイルの内容と比較して、ファイルが破損していないことを確認してください。 8.10.1 以前からのアップデート時の注意点（ローリングアップデート） v8.10.1 以前のバージョンからアップデートする際に、 クラスター内の片方のノードだけをアップデートし、その状態でリソースを In-service にすると、イベントログに 「lcdwait.exe: -R option is required」 というメッセージが出力される場合があります。 【対応】 このメッセージは、もう片方のノードも同じバージョンにアップデートすることで出力されなくなります。これは、ローリングアップデート中に一時的に発生する可能性のある警告であり、両ノードのアップデートが完了すれば解消されます。 DataKeeper for Windows v8.11.0 ローリングアップデートのサポート DataKeeper for Windows v8.11.0 では、対象システムを切り替えて更新する ローリングアップデートがサポートされています。   【補足】  これにより、サービス停止時間を最小限に抑えながら、クラスター内のノードを順番にアップデートすることが可能です。具体的な手順については、公式ドキュメントを参照してください。 まとめ 今回は、LifeKeeper製品の最新バージョンに記載されている新機能、バグ修正/機能強化、そしてアップグレードの注意点についてご紹介いたしました。 ビジネス継続性を支える高可用性（HA）クラスターソフトウェアとして、LifeKeeperは常に進化を続けており、およそ半年に一度のペースでアップグレードを実施しています。 今後もLifeKeeperの新機能や改善点、対応環境の拡充など、皆さまがより堅牢で効率的なシステム運用を実現できるよう、LifeKeeperに関する情報発信を続けてまいります。 最後までお読みいただき、誠にありがとうございました。 詳しい内容をお知りになりたいかたは、以下のバナーからSCSK LifeKeeper公式サイトまで

AWS JAPAN APNブログにて、  2025 Japan AWS Ambassadors / 2025 Japan AWS Top Engineers / 2025 Japan AWS Jr. Champions の受賞者が発表されました。 本ブログではSCSKから選出された計10名の社員をご紹介します！ 2025 Japan AWS Ambassadors 「 2025 Japan AWS Ambassadors 」は、2024 Japan AWS Top Engineers のうち、卓越した技術力を持ち、社内外への情報発信やその深い専門知識を基に、アマゾン ウェブ サービス（AWS）のソリューションアーキテクトと協力してお客様のAWS導入・活用にあたり大きく貢献・支援したメンバーが選出されます。（各社最大2名まで） SCSKからは広野と木澤の2名が選出されました。 広野 祐司 ITインフラサービス事業グループ クラウドサービス事業本部 クラウドサービス第二部 第二課 ITインフラサービス事業グループ ITインフラサービス事業グループ統括本部 人材マネジメント部 第一課 Ambassador 4 年目となりました。 私は社内クラウド技術者育成や、社外のお客様または社内のエンジニア向けの AWS 技術支援に従事しております。AWS サーバーレスサービス、React によるモダン Web アプリケーション開発が得意領域です。 社員向けクラウド学習用 e-Learning サイトの開発、コンテンツ作成をしながら、その e-Learning サイトを学習教材に仕立て、DevOps、CI/CD、アジャイルソフトウェア開発を体験できる研修も提供しております。 当社 AWS 認定資格数はちょうど節目の 3,000 を超えたところで、今はほっと一息ついています。近年は AI の台頭により、特にアプリケーション開発領域においてこれまで自分が行ってきた業務が AI に取って代わられる危機感を感じてきており、次のステップに進んでいかなければと感じているところです。 引き続き、自身の成長とお客様、社員の育成サイクルを回していきたいと思います。 よろしくお願いいたします。 ★ 広野のTechHarmony記事一覧は こちら   木澤 朋隆 ITインフラサービス事業グループ クラウドサービス事業本部 事業推進部 事業企画課 ITインフラサービス事業グループ クラウドサービス事業本部 クラウドサービス第二部 第二課 2021年からA WS Ambassadorを拝命しており、私の活動方針として「クラウドに強いSCSKの実現」と「それをアウトプットすることによる当社のプレゼンス向上」を目標に活動しています。 立ち上げた本エンジニアブログTechHarmonyも記事数が1100を超え、当社にて自発的にアウトプットするエンジニアが増えていることを嬉しく思います。 私は新卒で入社以来、システム運用やWebシステム開発のインフラ構築で幅広い経験を積んでまいりました。 2013年にAWSの大規模構築案件を担当したことでクラウドサービスの将来性を感じ、2016年よりクラウド提供部署に異動して現在に至ります。 現在の業務は、マーケティングリーダーとして各種イベントの企画や運営・登壇、社内外向けの情報発信、クラウドアーキテクトとしての案件支援などを担当しております。   また、最近では各社Ambassadorとの繋がりを活かし、「豊洲会」などの交流イベントをリードしています。 今後もAWSエンジニアが楽しく自己研鑽でき、表彰を目指してスキルアップできるSCSKを目指して活動していこうと思います。 よろしくお願いします。 ★ 木澤のTechHarmony記事一覧は こちら   2025 Japan AWS Top Engineers 「 2025 Japan AWS Top Engineers 」は、AWSパートナーネットワーク(APN) 加入のAWSパートナー企業に所属し、AWSに関する高い技術力を発揮した活動を行ったメンバーが選出されます。 8つのカテゴリ（Services、Software、Networking、Security、Analytics、Database、Machine Learning、SAP on AWS）が用意されており、 SCSKからはServicesで広野/木澤/寺内/畑/福地の5名（※）、AI/ML Dataで安彦/丸山の2名、Nerworkingで貝塚の1名が選出されました。 ※広野/木澤は前項で紹介済みのため本項では割愛   ★ 2025 Japan AWS Top Engineers (Services) 寺内 康之 ITインフラサービス事業グループ クラウドサービス事業本部 クラウドサービス第二部 第二課 昨年に引き続き、2025 Japan AWS Top Engineersに選出いただきました。とても嬉しく思います。 少年時代、8bitマイコンの頃からコンピュータと戯れてました。大人になり、気がつくと地球がネットワークで覆われて、知的活動の殆どがデジタルに置き換わり、AIが産声をあげています。 「十分に発達した科学技術は、魔法と区別がつかない」というクラーク先生の言葉を、手のひらの上のiPhoneに感じる今日この頃です。 複雑に高度化するITシステムは変化を続け、常にアップデートを余儀なくされています。 我々「テクニカルエスコートサービス」を提供するチームは、高いIT技術力を有し、お客様のAWS活用を幅広くご支援します。 アプリケーションから基盤およびネットワークなど、AWSの範疇に限らず相談を受け付ける総合IT技術支援サービスとなっております。 お気軽にお問い合わせください。 進化し続けるIT技術は、LLMというツールによりコンピュータと人間のインターフェースが大きく変わろうとしています。これからも増々楽しみな変化をAWSと共に体験していきたいと思います。 ★ 寺内 のTechHarmony記事一覧は こちら   畑 健治 ITインフラサービス事業グループ　クラウドサービス事業本部 ＡＩ＆クラウドソリューション部 第三課 新卒でSCSKに入社して以来、Oracle Database/MySQLを中心としたデータベースの設計構築やデータ移行に関連したプロジェクトに携わってきました。特に、組織として実績がないような高難度の技術・製品を担当することが多く、技術リードとして課題解決などに取り組んできました。 その役割とも相まって、近年ではAWSを初めとするクラウドサービス上のプロジェクトを中心に、データ活用サービスの開発や実プロジェクトにも携わっています。昨年度はその経験を活かし、サーバレスアーキテクチャによるデータメンテナンスアプリケーションの開発を担当する機会に恵まれました。これをきっかけに Top Engineers 申請にチャレンジした結果、2025 Japan AWS Top Engineers (Services) に選出頂くことができました。 選出頂いたことには正直驚きもありましたが、実プロジェクトにおいてサーバレスアーキテクチャを使用してアプリケーションを実装するという自分にとってのチャレンジの内容や そこから得た知識・経験と、今まで培ってきたデータベースやデータ活用関連の知見を総合的に評価頂けたのではないかと考えております。 今後もAWSの各種サービスを活用して幅広い領域にチャレンジしつつ、社内外へのAWSの普及や利用促進に繋がる情報発信を続けていければと考えております。最後に、このような機会を頂いた AWS 様ならびに今回の申請活動にご協力頂いた皆様に心より感謝申し上げます。 ★ 畑 のTechHarmony記事一覧は こちら   福地 孝哉 技術戦略本部 デジタル推進部 開発第二課 SCSKのクラウドサービス事業本部に配属され、Webシステムの運用保守からキャリアをスタートしました。 オンプレミスからクラウドへのマイグレーション、データ連携基盤やコンテンツ配信基盤などAWSを利用した基盤構築を担当してきました。 昨年のJapan AWS Jr. Championsに引き続き、今年Japan AWS Top Engineersに選出していただけたことは大変光栄であり、日々ご支援いただいている皆様に心より感謝申し上げます。今回の受賞にあたり、プロジェクトのリード経験・人材育成施策・そして技術イベントでの登壇等を高く評価いただきました。これらの活動を通じて得られた知見やネットワークを、今後さらに活かしていければと考えています。 現在は技術戦略本部に所属して、AIを利用したシステム開発を全社に適用していくために、先端技術を活用したサービス開発・研究・案件支援に従事しております。今期は特にBedrockをフル活用し、GenAIやAIエージェントを組み込んだシステム開発領域に力を入れていきます。 引き続き、AWSビジネスのさらなる発展に貢献できるよう、取り組んでまいりますのでどうぞよろしくお願いいたします。 ★ 福地 のTechHarmony記事一覧は こちら   ★ 2025 Japan AWS Top Engineers (AI/ML Data Engineer) 安彦 洋樹 ITインフラサービス事業グループ　クラウドサービス事業本部 ＡＩ＆クラウドソリューション部 第二課 SCSKに入社以来、アプリケーション開発する部署と基盤を構築する部署を渡り歩き、主にデータベーススペシャリストとして様々な大規模プロジェクトを経験してきました。 その中でオンプレ環境でDWHシステムを構築するプロジェクトも何度か経験しており、面白い領域だなぁと思っていたところ、2018年にAmazon Redshiftを中心とした顧客情報基盤構築プロジェクトでアーキテクトリーダを担当したことをきっかけに、AWSのAnalytics系のサービス(Amazon Redshift、Amazon QuickSight、AWS Glue等)を使ったデータ活用システム構築のプロジェクトを主に担当することになりました。 そこで培った経験を活かし、2023年には「クラウドデータ活用サービス」を開発し、そのサービスを使って現在はAWS様主催のセミナーに登壇させて頂いたり、 データ活用システムの構築プロジェクトを数多く推進しております。 このような活動をAWS様に評価頂き、昨年度「2024 Japan AWS Top Engineers (Analytics)」 に続き、今年度は「2025 Japan AWS Top Engineers (AI/ML Data Engineer)」に選出して頂きました。 これからも、AWSのAIやAnalytics系のサービスを活用して、お客様のDX推進やデータドリブン経営の実現に尽力していきたいと思います。 ★ 安彦 のTechHarmony記事一覧は こちら   丸山 祐佳 ITインフラサービス事業グループ　クラウドサービス事業本部　ＡＩ＆クラウドソリューション部　第三課 この度は、昨年、一昨年の2024 Japan AWS Top Engineers (Database)に続き、今年度新設の2025 Japan AWS Top Engineers (AI/ML Data Engineer)にも選出いただき大変光栄です。 私は、SCSKに入社以来、MySQLを中心としたDB技術者として、設計・構築をはじめ、サポートやチューニングサービス、研修講師などを担当していました。その後、当社ERPパッケージであるProActiveのデータベースをOracle DBからMySQLへ移行するプロジェクトをきっかけとし、AWS環境への異種DBマイグレーションサービスを立ち上げ、PostgreSQLやAmazon Auroraへの移行案件に携わり、現在に至ります。 今年3月には、ITX for MCP SCSK版 クラウドデータベースマイグレーション対応版をリリースしました。 1システムの異種DB移行の検討・実施だけにとどまらず、全社のデータベースすべての移行を支援するサービスに加え、移行後の最適化・目的別データベースへの変革・データ活用フェーズへの活用など、さらに幅広い分野を扱えるデータベースサービスとなっています。 このサービスは、異種データベース移行も含め、技術難易度やその複雑性から決して一人でできるものではなく、チームとして協力しあってこそ成功するサービスです。今回の選出についても、これまでの案件に携わってきた方々のおかげです。大変感謝申し上げます。 これからはさらにAIを活用し、AWS環境におけるDB分野のサービスを継続的に進化・拡大することで、今後もよりAWSの普及に寄与できるよう努めて参りたいと思います。 ★ 丸山 のTechHarmony記事一覧は こちら   ★ 2025 Japan AWS Top Engineers (Networking) 貝塚 広行 ITインフラサービス事業グループ クラウドサービス事業本部 クラウドサービス第二部 第二課 Japan AWS Top Engineer (Networking)を今年も受賞でき、うれしく思います。 ネットワークエンジニアとしてオンプレ中心の時代から20年以上が経過し、 近年はAWSに活動の場を移してきましたが、自分のネットワークに関する知識を活かせる場面が多々あるのはありがたい限りです。 全体的な比重としてはサーバレスなどのクラウドネイティブな技術を扱うことが多くなってきましたが、多くのクラウド技術者のスキルがクラウドネイティブに傾斜している分、ネットワークまわりで頼られる機会は増えた気さえします。 現在は生成AI全盛の時代ですが、私自身もネットワークを含むインフラ基盤の要件定義から設計・構築・テストに至るまで、生成AIを活用してより効率的に、かつ高品質なシステムが作れるよう日々試行錯誤を重ねています。 この受賞を励みに、TechHarmonyでの記事投稿などを通じてAWSコミュニティにもより一層貢献できるよう努めてまいります。 ★ 貝塚 のTechHarmony記事一覧は こちら   2025 Japan AWS Jr. Champions 「 Japan AWS Jr. Champions 」は、APN加入のAWSパートナー企業に所属する社会人歴 1～3 年目で、AWSについて突出した活動実績がある若手エンジニアを対象とした、一昨年度より新設された日本独自の表彰制度です。 AWSを積極的に学び、アクションを起こし、周囲に影響を与えている若手エンジニアが選出されます。 SCSKからは間世田 と佐藤2名が選出されました。 2025 Japan AWS Jr. Champions　SCSKメンバー2名（左右） ※AWSでJr.Championsを主管するYukki(髙橋 敏行)さんと一緒に 間世田 秀 ITインフラサービス事業グループ　クラウドサービス事業本部　クラウドサービス第二部　第二課 2023年に新卒で入社し、現在はAWS内製化支援サービス「 テクニカルエスコートサービス 」にてお客様のAWS活用をサポートさせていただいております。 チームには AWS、オンプレミス、アプリケーションなど各分野のエキスパートが在籍しており、日々多くの学びを得ながら業務に取り組んでいます。こうした環境で得た知識や経験を、TechHarmonyブログや勉強会での情報発信を通じて技術コミュニティに還元する活動を続けてきました。これらの取り組みが評価され、「2025 Japan AWS Jr. Champions」に選出していただけたのだと思います。 私は、先代・先々代が活躍している姿を見て「自分もこうなりたい」と思い、活動を続けてきました。今後は私自身が若手エンジニアの模範となるよう、さらなるアウトプットを通じて皆様への良い影響を与えられるよう挑戦していきたいです。我々の活動が同世代のエンジニアに広がり、そこから先輩・後輩との繋がりに発展していけば、「クラウドに強いSCSK」の実現に寄与できると信じています。 引き続き、AWS技術力向上および社内コミュニティ発展に尽力してまいります。   ★ 間世田 のTechHarmony記事一覧は こちら   佐藤 優音 製造事業グループ　ソリューション第一事業本部　コンサルティング第三部　第三課 2024年に新卒で入社いたしました。昨年9月より製造業のお客様向けにERPパッケージの導入・運用を行う部署に配属され、配属以来ERPパッケージのクラウド移行プロジェクトに従事しております。 私は業務でAWSを扱う部署に配属されていないため、入社以来自己研鑽としてAWSの学習を続けてまいりました。 その中で、「AWSの業務経験がないからこそ発信できることはないか」を常に意識して、社内外のイベント登壇やTechHarmonyでの発信、　勉強会の企画運営を行ってまいりました。これらの活動を評価いただき、この度2025 Japan AWS Jr. Champions に選出いただくことができました。 私は Jr. Champions に立候補した際、「AWS学習の敷居を下げ、より多くの人にAWSの可能性を広げられるような環境」を作りたいいう思いが強くありました。この環境を実現し、SCSK×AWS の可能性をより広げるためにできることを全力で取り組んでまいりますので、 よろしくお願いいたします！ ★ 佐藤 のTechHarmony記事一覧は こちら   最後に 2025 Japan AWS Ambassadors / 2025 Japan AWS Top Engineers / 2025 Japan AWS Jr. Champions に選出されたSCSK社員10名をご紹介しました。今回ご紹介した10名以外にもSCSKにはAWS認定資格取得者が多数在籍しております。 AWS導入・DX推進をお考えの方は、 ぜひSCSKにお気軽に お問い合わせ ください。 弊社の SCSKクラウドサービス（AWS） では AWS の導入から運用改善まで、お客様のAWS活用をご支援するサービスをご提供しております。 今後もお客様のAWS案件を強力にご支援出来るよう、技術力の向上や情報発信などの活動に努めてまいります。

今回は、AWS Config と AWS Security Hub を活用した統合的なセキュリティ監視を AWS CDK で実装する方法をまとめました。 はじめに 今回はをAWS CDKでAWS ConfigとSecurityHubを実装していきます。 また、EventBridgeでコンプライアンス違反を検知して入力トランスフォーマーでメール文を成型して通知します。 今回作成するリソース SNSトピック : セキュリティアラートの通知 S3バケット : AWS Config設定履歴の保存 IAMロール : AWS ConfigとSecurityHub実行権限 AWS Config : 全リソースの構成変更記録 AWS SecurityHub : セキュリティ基準チェック EventBridge : 脅威検知時の自動通知   アーキテクチャ概要   AWS CDK ソースコード SNS通知設定 const emailAddresses = [ // SNS通知先メーリングリスト(通知先が複数ある場合はアドレスを追加) 'xxxxxx@example.com', 'xxxxxx@example.com', ]; // SecurityHub用トピック const securityHubTopic = new sns.Topic(this, 'SecurityHubTopic', { topicName: 'securityhub-alertnotification', // トピック名 displayName: 'SecurityHub Alert Notifications' // 表示名 }); // SecurityHub用サブスクリプション emailAddresses.forEach(email => { securityHubTopic.addSubscription( new subscriptions.EmailSubscription(email) // プロトコル：EMAIL ); }); ポイント: 複数の管理者への通知配信 アラーム発生時に通知するメールアドレスを指定 S3バケット設定（Config履歴保存） const configBucket = new s3.Bucket(this, 'ConfigBucket', { bucketName: 's3b-config', // バケット名 blockPublicAccess: s3.BlockPublicAccess.BLOCK_ALL, // パブリックアクセスをすべてブロック encryption: s3.BucketEncryption.S3_MANAGED, // 暗号化タイプ：SSE-S3 enforceSSL: true, // SSL通信を強制 autoDeleteObjects: true, // スタック削除時にオブジェクトを自動的に削除 ※デプロイ時にコメントアウト removalPolicy: cdk.RemovalPolicy.DESTROY, // スタック削除時にバケットも削除 ※デプロイ時にRETAINに修正 lifecycleRules: [ // ライフサイクルルール作成 { id: 'Expiration Rule 12 Months', // ライフサイクルルール名 expiration: cdk.Duration.days(366), // オブジェクトの現行バージョンの有効期限:366日後にオブジェクトを削除 } ] }); configBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // バケットポリシー追加1 effect: iam.Effect.ALLOW, actions: [ 's3:GetBucketAcl', 's3:ListBucket' ], resources: [configBucket.bucketArn], principals: [new iam.ServicePrincipal('config.amazonaws.com')], conditions: { StringEquals: { 'aws:SourceAccount': cdk.Stack.of(this).account } } })); configBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // バケットポリシー追加2 effect: iam.Effect.ALLOW, actions: [ 's3:PutObject' ], resources: [`${configBucket.bucketArn}/AWSLogs/${cdk.Stack.of(this).account}/Config/*`], principals: [new iam.ServicePrincipal('config.amazonaws.com')], conditions: { StringEquals: { 's3:x-amz-acl': 'bucket-owner-full-control', // バケット所有者にフルコントロールを付与 'aws:SourceAccount': cdk.Stack.of(this).account } } })); ポイント: セキュア設計 : パブリックアクセス完全ブロック、SSL強制 長期保存 : コンプライアンス要件に応じた1年間保持 適切な権限 : AWS Configサービスのみにアクセス許可 AWS Config設定 // サービスロール作成 const configServiceRole = new iam.CfnServiceLinkedRole(this, 'ConfigServiceLinkedRole', { // 既存のAWS Configサービスにリンクされたロール(Config実行に必要な権限を自動付与)※すでに付与されている場合はコメントアウトしてデプロイ awsServiceName: 'config.amazonaws.com', // サービス名 }); // レコーダーの作成 const accountId = cdk.Stack.of(this).account; const configRecorder = new config.CfnConfigurationRecorder(this, 'Recorder', { roleArn: `arn:aws:iam::${accountId}:role/aws-service-role/config.amazonaws.com/AWSServiceRoleForConfig`, // ConfigのIAMロール(Configがリソースの設定変更を記録する権限) recordingGroup: { // 記録対象の設定 allSupported: true, // サポートされている全リソースタイプを記録 includeGlobalResourceTypes: true, // グローバルリソースも記録対象に含める } }); // 配信チャネルの作成 const configDeliveryChannel = new config.CfnDeliveryChannel(this, 'DeliveryChannel', { // s3BucketName: configBucket.bucketName, // Config用のバケット configSnapshotDeliveryProperties: { // deliveryFrequency: 'TwentyFour_Hours' // スナップショットを24時間(1日)ごとにS3バケットへ配信 } }); ポイント: 包括的記録 : 全サポートリソースの構成変更を記録 グローバルリソース対応 : IAM、CloudFrontなども監視対象 定期スナップショット : 24時間ごとの設定状況保存 サービスリンクロール : AWS Config専用の権限で実行 AWS SecurityHub設定 // AWS基礎セキュリティのベストプラクティスv1.0.0 / CISAWSFoundationsBenchmarkv1.2.0 有効化 const securityHub = new securityhub.CfnHub(this, 'SecurityHub', { enableDefaultStandards: true, // デフォルトのセキュリティ基準を有効化 controlFindingGenerator: 'SECURITY_CONTROL', // セキュリティ管理ベースの検出 }); ポイント: AWS Foundational Security Standard : AWSベストプラクティス基準 CIS AWS Foundations Benchmark v1.2.0 : 業界標準セキュリティ基準 自動検出 : セキュリティコントロール違反の自動検知 EventBridge設定 // SecurityHub用ルール const securityHubRule = new events.Rule(this, 'SecurityHubEventRule', { ruleName: 'eventbridge-rule-securityhub', // ルール名 eventPattern: { // イベントパターンを指定 source: ['aws.securityhub'], detailType: ['Security Hub Findings - Imported'], // SecurityHubによって検出された結果（Findings）がインポートされた際に発行されるイベント detail: { findings: { Compliance: { // コンプライアンスステータスがFAILEDかどうか Status: ['FAILED'] // FAILED：セキュリティポリシーやコンプライアンス要件を満たさない検出結果 }, Severity: { Label: ['HIGH', 'CRITICAL'] // 重要度がHIGH,CRITICALかどうか }, Workflow: { // ワークフローステータスがNEWかどうか Status: ['NEW'] // NEW：まだ調査や対応が行われていない新しい検出結果 } } } }, }); // 入力パスマップ（InputPathsMap） const inputPathsMap: { [key: string]: string } = { accountId: '$.detail.findings[0].AwsAccountId', description: '$.detail.findings[0].Description', resourceId: '$.detail.findings[0].Resources[0].Id', securityControlId: '$.detail.findings[0].Compliance.SecurityControlId', severity: '$.detail.findings[0].Severity.Label', title: '$.detail.findings[0].Title', }; const inputTemplate = "\"アカウントID： の SecurityHub でイベント検知がありました。\"\n\"検知内容を確認し、対応をお願いします。\"\n\n\"タイトル: [] const cfnRule = securityHubRule.node.defaultChild as events.CfnRule; cfnRule.addPropertyOverride('Targets', [ { Arn: securityHubTopic.topicArn, // SNSトピックARN Id: 'SecurityHubTopicTarget', // ターゲットID InputTransformer: { // 入力トランスフォーマー InputPathsMap: inputPathsMap, InputTemplate: inputTemplate, }, }, ]); // SNS Topic ポリシー（EventBridge からの Publish を許可） securityHubTopic.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ sid: 'AllowEventBridgePublish', // ステートメントID effect: iam.Effect.ALLOW, // 許可 principals: [new iam.ServicePrincipal('events.amazonaws.com')], // EventBridgeサービスプリンシパル actions: ['sns:Publish'], // Publish権限 resources: [securityHubTopic.topicArn], // 対象トピック conditions: { // ルールARNに限定 ArnEquals: { 'aws:SourceArn': securityHubRule.ruleArn } } })); ポイント: フィルタリング : HIGH/CRITICAL重要度の新規違反のみ通知 Input Transformer : Lambdaなしで通知内容を整形 詳細情報 : アカウントID、リソースID、違反内容を自動抽出 セキュア通知 : 特定のEventBridgeルールからのみPublish許可 脅威検知フローと通知内容 検知フロー リソース変更検知 : AWS Configがリソース構成変更を記録 セキュリティチェック : SecurityHubが設定基準に照合 違反検出 : コンプライアンス違反やセキュリティ脅威を特定 フィルタリング : EventBridgeが重要度・ステータスでフィルタ 通知送信 : 入力トランスフォーマーで整形してSNS経由でメール通知 通知メール例 アカウントID：123456789012 の SecurityHub でイベント検知がありました。 検知内容を確認し、対応をお願いします。 タイトル: [EC2.2] VPC default security group should not allow inbound and outbound traffic 重大度: HIGH 対象リソース: arn:aws:ec2:ap-northeast-1:123456789012:security-group/sg-12345678 説明: This AWS control checks whether the default security group of any VPC restricts all traffic.   今回実装したコンストラクトファイルまとめ import * as cdk from 'aws-cdk-lib'; import { Construct } from 'constructs'; import * as sns from 'aws-cdk-lib/aws-sns'; import * as subscriptions from 'aws-cdk-lib/aws-sns-subscriptions'; import * as s3 from 'aws-cdk-lib/aws-s3'; import * as iam from 'aws-cdk-lib/aws-iam'; import * as config from 'aws-cdk-lib/aws-config'; import * as securityhub from 'aws-cdk-lib/aws-securityhub'; import * as events from 'aws-cdk-lib/aws-events'; import * as targets from 'aws-cdk-lib/aws-events-targets'; export interface SecurityConstructProps { // 必要に応じて追加のプロパティを定義 } export class SecurityConstruct extends Construct { constructor(scope: Construct, id: string, props?: SecurityConstructProps) { super(scope, id); //=========================================== // SNS //=========================================== const emailAddresses = [ // SNS通知先メーリングリスト(通知先が複数ある場合はアドレスを追加) 'xxxxxx@example.com', 'xxxxxx@example.com', ]; // SecurityHub用トピック const securityHubTopic = new sns.Topic(this, 'SecurityHubTopic', { topicName: 'securityhub-alertnotification', // トピック名 displayName: 'SecurityHub Alert Notifications' // 表示名 }); // SecurityHub用サブスクリプション emailAddresses.forEach(email => { securityHubTopic.addSubscription( new subscriptions.EmailSubscription(email) // プロトコル：EMAIL ); }); //=========================================== // S3 //=========================================== // Config用S3バケット const configBucket = new s3.Bucket(this, 'ConfigBucket', { bucketName: 's3b-config', // バケット名 blockPublicAccess: s3.BlockPublicAccess.BLOCK_ALL, // パブリックアクセスをすべてブロック encryption: s3.BucketEncryption.S3_MANAGED, // 暗号化タイプ：SSE-S3 enforceSSL: true, // SSL通信を強制 autoDeleteObjects: true, // スタック削除時にオブジェクトを自動的に削除 ※デプロイ時にコメントアウト removalPolicy: cdk.RemovalPolicy.DESTROY, // スタック削除時にバケットも削除 ※デプロイ時にRETAINに修正 lifecycleRules: [ // ライフサイクルルール作成 { id: 'Expiration Rule 12 Months', // ライフサイクルルール名 expiration: cdk.Duration.days(366), // オブジェクトの現行バージョンの有効期限:366日後にオブジェクトを削除 } ] }); configBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // バケットポリシー追加1 effect: iam.Effect.ALLOW, actions: [ 's3:GetBucketAcl', 's3:ListBucket' ], resources: [configBucket.bucketArn], principals: [new iam.ServicePrincipal('config.amazonaws.com')], conditions: { StringEquals: { 'aws:SourceAccount': cdk.Stack.of(this).account } } })); configBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // バケットポリシー追加2 effect: iam.Effect.ALLOW, actions: [ 's3:PutObject' ], resources: [`${configBucket.bucketArn}/AWSLogs/${cdk.Stack.of(this).account}/Config/*`], principals: [new iam.ServicePrincipal('config.amazonaws.com')], conditions: { StringEquals: { 's3:x-amz-acl': 'bucket-owner-full-control', // バケット所有者にフルコントロールを付与 'aws:SourceAccount': cdk.Stack.of(this).account } } })); //=========================================== // Config //=========================================== // サービスロール作成 const configServiceRole = new iam.CfnServiceLinkedRole(this, 'ConfigServiceLinkedRole', { // 既存のAWS Configサービスにリンクされたロール(Config実行に必要な権限を自動付与)※すでに付与されている場合はコメントアウトしてデプロイ awsServiceName: 'config.amazonaws.com', // サービス名 }); // レコーダーの作成 const accountId = cdk.Stack.of(this).account; const configRecorder = new config.CfnConfigurationRecorder(this, 'Recorder', { roleArn: `arn:aws:iam::${accountId}:role/aws-service-role/config.amazonaws.com/AWSServiceRoleForConfig`, // ConfigのIAMロール(Configがリソースの設定変更を記録する権限) recordingGroup: { // 記録対象の設定 allSupported: true, // サポートされている全リソースタイプを記録 includeGlobalResourceTypes: true, // グローバルリソースも記録対象に含める } }); // 配信チャネルの作成 const configDeliveryChannel = new config.CfnDeliveryChannel(this, 'DeliveryChannel', { // s3BucketName: configBucket.bucketName, // Config用のバケット configSnapshotDeliveryProperties: { // deliveryFrequency: 'TwentyFour_Hours' // スナップショットを24時間(1日)ごとにS3バケットへ配信 } }); //=========================================== // SecurityHub //=========================================== // AWS基礎セキュリティのベストプラクティスv1.0.0 / CISAWSFoundationsBenchmarkv1.2.0 有効化 const securityHub = new securityhub.CfnHub(this, 'SecurityHub', { enableDefaultStandards: true, // デフォルトのセキュリティ基準を有効化 controlFindingGenerator: 'SECURITY_CONTROL', // セキュリティ管理ベースの検出 }); //=========================================== // EventBridge //=========================================== // SecurityHub用ルール const securityHubRule = new events.Rule(this, 'SecurityHubEventRule', { ruleName: 'eventbridge-rule-securityhub', // ルール名 eventPattern: { // イベントパターンを指定 source: ['aws.securityhub'], detailType: ['Security Hub Findings - Imported'], // SecurityHubによって検出された結果（Findings）がインポートされた際に発行されるイベント detail: { findings: { Compliance: { // コンプライアンスステータスがFAILEDかどうか Status: ['FAILED'] // FAILED：セキュリティポリシーやコンプライアンス要件を満たさない検出結果 }, Severity: { Label: ['HIGH', 'CRITICAL'] // 重要度がHIGH,CRITICALかどうか }, Workflow: { // ワークフローステータスがNEWかどうか Status: ['NEW'] // NEW：まだ調査や対応が行われていない新しい検出結果 } } } }, }); // 入力パスマップ（InputPathsMap） const inputPathsMap: { [key: string]: string } = { accountId: '$.detail.findings[0].AwsAccountId', description: '$.detail.findings[0].Description', resourceId: '$.detail.findings[0].Resources[0].Id', securityControlId: '$.detail.findings[0].Compliance.SecurityControlId', severity: '$.detail.findings[0].Severity.Label', title: '$.detail.findings[0].Title', }; const inputTemplate = "\"アカウントID： の SecurityHub でイベント検知がありました。\"\n\"検知内容を確認し、対応をお願いします。\"\n\n\"タイトル: [] const cfnRule = securityHubRule.node.defaultChild as events.CfnRule; cfnRule.addPropertyOverride('Targets', [ { Arn: securityHubTopic.topicArn, // SNSトピックARN Id: 'SecurityHubTopicTarget', // ターゲットID InputTransformer: { // 入力トランスフォーマー InputPathsMap: inputPathsMap, InputTemplate: inputTemplate, }, }, ]); // SNS Topic ポリシー（EventBridge からの Publish を許可） securityHubTopic.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ sid: 'AllowEventBridgePublish', // ステートメントID effect: iam.Effect.ALLOW, // 許可 principals: [new iam.ServicePrincipal('events.amazonaws.com')], // EventBridgeサービスプリンシパル actions: ['sns:Publish'], // Publish権限 resources: [securityHubTopic.topicArn], // 対象トピック conditions: { // ルールARNに限定 ArnEquals: { 'aws:SourceArn': securityHubRule.ruleArn } } })); } } まとめ 今回は、AWS ConfigとSecurityHubを活用したセキュリティ監視をAWS CDKで実装しました。 IaCとして管理することで、環境間での一貫したセキュリティポリシーの展開や、セキュリティ設定の変更履歴管理も可能になります。また、継続的なコンプライアンス監視により、セキュリティガバナンスの向上と監査対応の効率化を実現できます。 皆さんのお役に立てれば幸いです。

はじめに Prisma Cloudではコンソールから取得できるデータがいくつかあり、アラートデータもそのひとつです。 日々大量に発生するアラートの中から、本当に注視すべきリスクや傾向を読み解くのは容易ではありません。手動での確認には限界があり、セキュリティ運用の非効率さにも繋がりかねません。 今回は、Prisma Cloudで検知されたアラートデータを取得して、クラウド環境のアラート状況をわかりやすく可視化できないか試してみました。 取得データの紹介 まず、アラートデータはPrisma Cloudコンソールの「アラート画面」の「csvファイルをダウンロード」から取得できます。 csvファイルに記載されているカラムは以下22項目です。 No. カラム 説明 1 Alert ID アラートに割り当てられた一意の識別子 2 Policy Name アラートをトリガーしたポリシーの名前 3 Policy Type ポリシーのタイプ（ CSPMを利用した際に主に利用されるタイプは iam, config, networkなど） 4 Description アラートが何を意味するのか、なぜトリガーされたのかについての詳細な説明 5 Policy Labels ポリシーに関連付けられたカスタムラベルまたはタグ 6 Policy Severity アラートの重大度レベル（Critical, High, Medium, Low, Informationalの5段階） 7 Resource Name アラートに関係するクラウドリソースの名前 8 Cloud Type クラウド環境の種類（例：AWS, Azure, GCP, Alibaba Cloud） 9 Cloud Account Id リソースが存在するクラウドアカウントのID 10 Cloud Account Name クラウドアカウント名 11 Region クラウドリソースが配置されているリージョン 12 Recommendation アラートをトリガーした問題を解決するための推奨されるアクション 13 Alert Status アラートの現在のステータス（例：Open, Dismissed, Resolved） 14 Alert Time アラートが生成されたタイムスタンプ 15 Event Occurred アラートをトリガーしたイベントが実際に発生したタイムスタンプ 16 Dismissed On アラートが無視されたタイムスタンプ 17 Dismissed By アラートをDismissed処理したユーザー 18 Dismissal Reason アラートをDismissedした理由 19 Resolved On アラートが解決済みとしてマークされたタイムスタンプ 20 Resolution Reason アラートを解決した理由 21 Resource ID アラートに関係するクラウドリソースの一意の識別子 22 Account Groups そのクラウドアカウントが属するPrisma Cloudのアカウントグループ 今回はこの中から「Policy Type」、「Policy Severity」、「Cloud Account Id」を使用していきます。   可視化の準備：分析シナリオと仮想データの作成 今回は実際のアラート情報ではなく、仮想的なアラートデータを作成し、どのように可視化分析ができるかご紹介します。 可視化分析をするにあたって3つのそれぞれ状況の違うクラウドアカウントのアラート状況を用意しました。以下簡単な説明です。 Cloud Account ID 説明 1 全体的に多くのアラートが検知されているものの、ほとんどが「informational」や「low」の重要度であり、criticalやhighは少ない。様々なPolicy Typeでアラートがタイプ毎に似たような分布。 2 network や iam といったごく特定のPolicy Typeに「critical」アラートが極めて集中している。他のSeverityのアラートも存在するが、リスクの焦点は明確な領域に集中している。 3 特定のPolicy Typeにアラートが極端に偏って集中している。この集中しているPolicy Type内では、「medium」や「high」のSeverityのアラートが多く検出されている。   各クラウド環境の具体的なデータは以下の通りです。 左列の「Policy Type」と、上段の「Policy Severity」の組み合わせごとに、発生したアラートの件数を示しています。 Cloud Account ID=1 informational low medium high critical iam 30 25 10 2 0 config 28 22 8 1 0 network 32 20 12 3 0 anomaly 30 18 5 0 0   Cloud Account ID=2 informational low medium high critical iam 5 3 8 15 50 config 10 7 5 3 1 network 7 5 10 20 45 anomaly 2 1 0 0 0     Cloud Account ID=3 informational low medium high critical iam 5 10 40 35 5 config 3 5 8 2 0 network 1 0 2 1 0 anomaly 0 0 0 0 0   Pythonによるデータ分析と可視化の実装 今回のPrisma Cloudアラートデータの可視化分析にはPythonを使用しました。 主な利用ライブラリは、データの読み込みや加工を行うpandas、そしてグラフ描画を担当するmatplotlibです。 処理の概要 読み込んだアラートデータの「Policy Severity」（重要度）を数値に変換するスコアリング処理を行います。これにより、例えば「critical」なアラートは「5点」、「informational」なアラートは「1点」といった形で、重要度を数値として扱えるようになります。 具体的には、以下のように変換しています。 critical: 5点 high: 4点 medium: 3点 low: 2点 informational: 1点 このスコアを使って、各「Cloud Account Id」（クラウドアカウント）ごとに、「Policy Type」別のアラート数を集計し、さらに重要度の平均値を算出しています。 そして、これらの集計結果をもとに、各クラウドアカウントごとに「バブルチャート」を生成します。 このバブルチャートでは、以下の要素で構成されます。 横軸 : そのポリシータイプで発生したアラートの総数。右に行くほどアラートが多いことを示します。 縦軸 : そのポリシータイプにおけるアラートの平均的な重要度スコア。上に行くほど平均重要度が高いことを示します。 バブルの大きさ : 発生したアラートの総数が多いほど、バブルが大きくなります。 バブルの色 : 同様に可読性を上げるため、平均重要度が高いほど、バブルの色が濃い赤色に変化します。 バブル内のテキスト : 各バブルの中には、それがどの「Policy Type」に属するかの名前が表示されます。 このバブルチャートを見ることで、「どのクラウドアカウントで、どのポリシータイプのアラートが、どれくらいの量と重要度で発生しているのか」を一目で把握できるようになります。例えば、「ネットワーク関連のアラートが非常に多く、かつ重要度も高い」といったクラウド環境のアラート状況を視覚的に理解できます。   結果の表示 前述のPythonコードで処理したバブルチャートを実際に表示すると以下のようになります。 このグラフを見ることで、各クラウドアカウントにおいて、どのようなポリシータイプのアラートが、どれくらいの量と重要度で発生しているのかを一目で把握できます。 Cloud Account ID：1 全体的に重要度の低いアラートが検知されていることが読み取れます。また、networkとiam(右の方で重なって表示されています)ポリシータイプのアラート件数が70程度とほぼ同数で最も多く検知されていることが読み取れます。   Cloud Account ID：2 networkとiamで際立って重要度の高いアラートが多く検出されていることが見て取れます。 Cloud Account ID：3 anomalyアラートが検出されずiamに偏ってアラートが検出されていることが見て取れます。 まとめ 今回はPrisma Cloudのアラートデータ（今回は仮想データを使用）をPythonで処理し、ポリシータイプごとのアラート数と平均重要度を示すバブルチャートを作成しました。 バブルチャートはどのポリシータイプにアラートが集中し、かつ平均重要度が高いのかを直感的に捉え、セキュリティ対応の優先順位付けの際の一つの判断材料にできるのではないかと考えました。 このように一次データを処理することで、膨大なアラート情報を可視化しクラウド環境の全体的なセキュリティ状況を感覚的に把握する手助けになるのではないでしょうか。 今回紹介した手法は一例であり、データの性質や分析目的によっては、さらに多様な可視化や分析手法が存在します。また、スコアリングの算出方法などの改善点も考えられます。今後もPrisma Cloudから取得できるデータのさらなる活用方法について、試行錯誤し結果を発信していければと考えております。 また、当社では、Prisma Cloudを利用して複数クラウド環境の設定状況を自動でチェックし、設定ミスやコンプライアンス違反、異常行動などのリスクを診断するCSPMソリューションを販売しております。ご興味のある方はお気軽にお問い合わせください。リンクはこちら↓ マルチクラウド設定診断サービス with CSPM｜ SCSK株式会社 マルチクラウド環境のセキュリティ設定リスクを手軽に確認可能なスポット診断サービスです。独自の診断レポートが、運用上の設定ミスや設計不備、クラウド環境の仕様変更などで発生し得る問題を可視化し、セキュリティインシデントの早期発見に役立ちます。 www.scsk.jp

今回は、AWS Backup サービスによる EC2、EBS、RDSなどの自動バックアップと通知をAWS CDKで実装する方法をまとめました。 はじめに 今回は、AWS Backupサービスを使用して、EC2インスタンスやEBS、RDSなどのリソースの自動バックアップとバックアップ結果通知の仕組みをAWS CDKでコード化していきます。タグベースでバックアップ対象を柔軟に制御し、日次・週次・月次の異なるスケジュールでバックアップを実行します。  今回作成するリソース – SNSトピック: バックアップ実行結果の通知 – IAMロール: AWS Backup実行専用ロール – Backup Vault: バックアップデータの安全な保存場所 – Backup Plan: 日次の自動バックアップスケジュール – Backup Selection: タグベースでのバックアップ対象リソース選択 アーキテクチャ概要   AWS CDK ソースコード   SNS設定   const emailAddresses = [                                                                            // SNS通知先メーリングリスト     'xxxxxx@example.com',     'xxxxxxx@example.com'     ];   const backupNotificationTopic = new sns.Topic(this, 'BackupNotificationTopic', {                    // バックアップ監視用のトピック     topicName: 'backup-notification-topic',                                                           // トピック名     displayName: 'AWS Backup Notification Topic'                                                      // 表示名     });   emailAddresses.forEach(email => {                                                                   // バックアップ監視用のサブスクリプション       backupNotificationTopic.addSubscription(       new subscriptions.EmailSubscription(email)     );     }); ポイント: 複数の管理者アドレスに通知可能 バックアップジョブの完了・失敗を即座に通知するためのSNS IAMロール設定   const backupRole = new iam.Role(this, 'BackupRole', {     roleName: 'backup-role',                                                                                  // バックアップロール名     assumedBy: new iam.ServicePrincipal('backup.amazonaws.com'),                                              // AWS Backupサービスが引き受け     managedPolicies: [                                                                                        // マネージドポリシー       iam.ManagedPolicy.fromAwsManagedPolicyName('service-role/AWSBackupServiceRolePolicyForBackup'),         // バックアップ用マネージドポリシー       iam.ManagedPolicy.fromAwsManagedPolicyName('service-role/AWSBackupServiceRolePolicyForRestores'),       // リストア用マネージドポリシー     ]     });     ポイント: AWS Backupサービス専用のロール バックアップとリストア両方の権限を付与 Backup Vault設定   const backupVault = new backup.BackupVault(this, 'BackupVault', {                              // バックアップボールトの作成     backupVaultName: 'backup-vault',                                                             // バックアップボールト名     notificationTopic: backupNotificationTopic,                                                  // バックアップ監視用SNSトピック     notificationEvents: [                                                                        // 通知イベント       backup.BackupVaultEvents.BACKUP_JOB_COMPLETED,                                             // バックアップジョブ完了     ],     removalPolicy: cdk.RemovalPolicy.DESTROY                                                     // スタック削除時にボールトを削除     }); ポイント: バックアップデータの暗号化保存 SNS通知と連携 バックアップジョブ完了時の自動通知 リリース完了後RemovalPolicy.RETAIN に変更推奨 Backup Plan設定(日次)   const dailyBackupPlan = new backup.BackupPlan(this, 'DailyBackupPlan', {     backupPlanName: 'daily-backup-plan',                                                       // バックアッププラン名     backupPlanRules: [                                                                         // バックアップルール作成       new backup.BackupPlanRule({         ruleName: 'daily-backup-rule',                                                         // バックアップルール名         backupVault: backupVault,                                                              // バックアップボールトを指定         scheduleExpressionTimezone: TimeZone.ASIA_TOKYO,                                       // 実行スケジュールのタイムゾーンを指定：JST         scheduleExpression: events.Schedule.cron({                                             // 実行スケジュール（毎日2:00 JST）           hour: '2',           minute: '00',           day: '*',           month: '*',           year: '*'         }),         startWindow: cdk.Duration.hours(1),                                                    // 次の時間以内に開始：1時間         completionWindow: cdk.Duration.hours(2),                                               // 次の時間以内に完了：2時間         deleteAfter: cdk.Duration.days(1)                                                      // 保持期間：1日       })     ]   }); ポイント: タイムゾーン : すべて Asia/Tokyo （JST）で統一 スケジュール : 日次: 毎日 2:00 JST 実行時間 : 1時間以内開始、2時間以内完了 保持期間 : 要件に応じて調整可能（コードは1日設定） Backup Selection設定(日次)   const dailyBackupResource = new backup.CfnBackupSelection(this, 'DailyBackupResource', {                           backupPlanId: dailyBackupPlan.backupPlanId,                                                 // バックアッププランを指定     backupSelection: {       iamRoleArn: backupRole.roleArn,                                                           // IAMロールを指定       selectionName: 'daily-backup-resource',                                                   // リソース割り当て名       resources: ['arn:aws:ec2:*:*:instance/*'],                                                // 特定のリソースタイプを含める：EC2のすべてのインスタンス       conditions: {                                                                             // タグを使用して選択を絞り込む         StringEquals: [{                                                                        // 次と等しい           ConditionKey: 'aws:ResourceTag/BackupScheduleDaily',                                  // キー           ConditionValue: 'True'                                                                // 値         }]       }     }   }); ポイント: タグベース選択 : 柔軟なリソース管理 必要なタグ : 日次:  BackupScheduleDaily: True 対象リソース : EC2インスタンス 動作フロー スケジュール開始 : 設定されたCronスケジュールに従ってバックアップ開始 タグチェック : 対象リソースのタグを確認し、バックアップ対象を特定 バックアップ実行 : AWS Backupサービスがバックアップを自動実行 結果通知 : SNSトピック経由でメール通知 ライフサイクル管理 : 保持期間満了後の自動削除 今回実装したコンストラクトファイルまとめ   import * as cdk from 'aws-cdk-lib'; import { TimeZone } from 'aws-cdk-lib'; import { Construct } from 'constructs'; import * as backup from 'aws-cdk-lib/aws-backup'; import * as iam from 'aws-cdk-lib/aws-iam'; import * as events from 'aws-cdk-lib/aws-events'; import * as sns from 'aws-cdk-lib/aws-sns'; import * as subscriptions from 'aws-cdk-lib/aws-sns-subscriptions'; export interface BackupConstructProps { // 必要に応じて追加のプロパティを定義 } export class BackupConstruct extends Construct { constructor(scope: Construct, id: string, props?: BackupConstructProps) { super(scope, id); //=========================================== // バックアップ監視用SNSトピック作成 //=========================================== const emailAddresses = [ // SNS通知先メーリングリスト 'xxxxxx@example.com', 'xxxxxxx@example.com' ]; const backupNotificationTopic = new sns.Topic(this, 'BackupNotificationTopic', { // バックアップ監視用のトピック topicName: 'backup-notification-topic', // トピック名 displayName: 'AWS Backup Notification Topic' // 表示名 }); emailAddresses.forEach(email => { // バックアップ監視用のサブスクリプション backupNotificationTopic.addSubscription( new subscriptions.EmailSubscription(email) ); }); //=========================================== // バックアップ用IAMロール作成 //=========================================== const backupRole = new iam.Role(this, 'BackupRole', { roleName: 'backup-role', // バックアップロール名 assumedBy: new iam.ServicePrincipal('backup.amazonaws.com'), // AWS Backupサービスが引き受け managedPolicies: [ // マネージドポリシー iam.ManagedPolicy.fromAwsManagedPolicyName('service-role/AWSBackupServiceRolePolicyForBackup'), // バックアップ用マネージドポリシー iam.ManagedPolicy.fromAwsManagedPolicyName('service-role/AWSBackupServiceRolePolicyForRestores'), // リストア用マネージドポリシー ] }); //=========================================== // AWS Backup作成 //=========================================== // バックアップボールトの作成 const backupVault = new backup.BackupVault(this, 'BackupVault', { // バックアップボールトの作成 backupVaultName: 'backup-vault', // バックアップボールト名 notificationTopic: backupNotificationTopic, // バックアップ監視用SNSトピック notificationEvents: [ // 通知イベント backup.BackupVaultEvents.BACKUP_JOB_COMPLETED, // バックアップジョブ完了 ], removalPolicy: cdk.RemovalPolicy.DESTROY // スタック削除時にボールトを削除 }); // 要件に合わせてバックアッププランを選択する // 日次バックアッププランの作成 const dailyBackupPlan = new backup.BackupPlan(this, 'DailyBackupPlan', { backupPlanName: 'daily-backup-plan', // バックアッププラン名 backupPlanRules: [ // バックアップルール作成 new backup.BackupPlanRule({ ruleName: 'daily-backup-rule', // バックアップルール名 backupVault: backupVault, // バックアップボールトを指定 scheduleExpressionTimezone: TimeZone.ASIA_TOKYO, // 実行スケジュールのタイムゾーンを指定：JST scheduleExpression: events.Schedule.cron({ // 実行スケジュール（毎日2:00 JST） hour: '2', minute: '00', day: '*', month: '*', year: '*' }), startWindow: cdk.Duration.hours(1), // 次の時間以内に開始：1時間 completionWindow: cdk.Duration.hours(2), // 次の時間以内に完了：2時間 deleteAfter: cdk.Duration.days(1) // 保持期間：1日 }) ] }); // 日次バックアップのリソース割り当て const dailyBackupResource = new backup.CfnBackupSelection(this, 'DailyBackupResource', { backupPlanId: dailyBackupPlan.backupPlanId, // バックアッププランを指定 backupSelection: { iamRoleArn: backupRole.roleArn, // IAMロールを指定 selectionName: 'daily-backup-resource', // リソース割り当て名 resources: ['arn:aws:ec2:*:*:instance/*'], // 特定のリソースタイプを含める：EC2のすべてのインスタンス conditions: { // タグを使用して選択を絞り込む StringEquals: [{ // 次と等しい ConditionKey: 'aws:ResourceTag/BackupScheduleDaily', // キー ConditionValue: 'True' // 値 }] } } }); } } }); まとめ 今回は、AWS Backupサービスを使用した包括的なバックアップソリューションをAWS CDKで実装しました。 IaCとして管理することで、環境間での一貫したバックアップポリシーの展開や、設定変更の履歴管理も可能になります。 コンプライアンス要件に応じた保持期間の調整や、運用時間に合わせたスケジュール変更も容易に行えます。 皆さんのお役に立てば幸いです。

こんにちは！ Catoクラウド 技術担当の中川です。 この記事では、2025年8月にリリースされた新機能「 XOps 」についてご紹介します！ 概要 XOpsとは？ XOpsは「 XDRとAIOpsを統合し、セキュリティ及び運用上のインシデントを効率的に検出する機能 」です。 従来のXDR Pro（Extended Detection and Response）の機能を進化させたもので、AIと自動化を活用し、セキュリティとネットワークの大量のイベントが整理された状態で 可視化・分析 できるのが特徴です。 前身のXDRについては、下記の記事をご参考ください。 Cato クラウドの XDR 活用に向けた初めの一歩 – TechHarmony CMAでのXOps それでは早速XOpsを有効にすると、何ができるようになるのかCMAで見ていきます。 まずXOpsの機能を有効にすると、Home＞Detection & Responseのタブ内にある、以下の3つのページが表示されるようになります。 Stories Overview Stories Workbench Detection & Response Policy Stories Overview XOpsでは検知したインシデントを「 ストーリー 」と呼びます。 Overviewでは、Criticalityが高いストーリー Top5、送信元ユーザ・拠点 Top5、Criticalityの割合など、 ストーリーの傾向を一目で確認できるページです。 Stories Workbench Workbenchは発生したストーリーを一覧で確認できるページです。 Overviewでは概要レベルのため、セキュリティ担当者が実際に利用するのはWorkBenchとお考え下さい。 ストーリーをクリックすると、詳細画面に遷移します。ストーリーの画面は後程解説します。 画面構成のポイント ストーリー一覧は、以下の列で構成されています。 Merged / SOC / NOC （画面右上）：ストーリーの大分類として、SOC（セキュリティ関連）とNOC（ネットワーク関連）に分かれます。デフォルト画面は、SOCとNOCを統合した状態 Mergedで表示されています。 Criticality ：High(10~7) / Medium(6~4) / Low(3~1) の3段階。上の画像はCriticality順 Indication ：ストーリー名 Source ：送信元のSite・ユーザ Producer ：ストーリーの生成元となった分析エンジン、次の表でご説明します Status ：ストーリー生成された際はOpen状態。運用担当者の調査後、対応完了したらClosedに変更しストーリー管理するイメージ Producerの分類と役割 SOC/NOC Producer 概要 SOC Threat Prevention IPSやAnti-Malwareなどのセキュリティイベントで、攻撃をリアルタイムに検出 Threat Hunting 過去のトラフィックデータを分析し、潜在的な脅威を検出 Usage Anomaly UEBA（ユーザの行動分析）に基づき、ユーザーやサイトの不審なネットワーク利用状況を検出 Events Anomaly UEBAに基づき、通常と異なるセキュリティイベントの発生を検出 Cato Endpoint Alerts ※EPPが必要 CatoのEPP アラートからデータを相関させて、ストーリーを作成 Microsoft Endpoint Alerts Microsoft Defender for Endpoint のアラートからデータを相関させて、ストーリーを作成 CrowdStrike Endpoint Detections CrowdStrikeのデータを統合し、エンドポイントデバイスのストーリーを生成 SntinelOne Endpoint Incidents SentinelOneのデータを統合し、エンドポイントデバイスのストーリーを生成 Entra Identity Alerts Microsoft Entra ID Protection からデータを統合してストーリーを生成 NOC Site Operations Site全体の通信断、リンクの切断などのイベントを検出 Experience Anomaly アプリケーションに対するネットワーク パフォーマンスの大幅な変化を検出 Predictive Insi ght WorkBenchの右上をNOCに絞るとフィルター対象として表示されていますが、私が調べる限りはCato社のKnowledge Baseでは解説がありませんでした。 直訳すると「予測的洞察」となり、過去のデータや現在の状況を分析して、将来起こりうる事象の予測のようなストーリーと考えられます 主に検知されるのは、Threat Prevention / Threat Hunting / Usage Anomaly / Events Anomaly / Site Operations の5つです。 Threat PreventionとSite Operationsの2つは、従来の無償ライセンス XDR Core で提供されていたもので、そのほか3つは有償のProライセンスで提供されていたものです。 下画像では、Group ByでProducerごとにまとめてCriticality順に表示しています。 どのカテゴリのストーリーがどれくらい検知しているのか、整理されるのでGroup Byは使い勝手がよいです。 また、 〇 で囲んだ付箋のようなボタンを押すと、現在のフィルターをお気に入りとして保存することもできます。 Detection & Response Policy XOpsでは、ストーリー生成されたときのメール通知や、特定の条件でストーリー生成しないなどのルール作成が可能です。 例えば、運用としては以下のようなユースケースが考えられるかと思います。 CriticalityがHighであればメール通知する 〇〇拠点から××あての特定のアプリケーション通信であれば、既知の安全な通信のためストーリーを生成しない ストーリーの見方解説 それではストーリーのページをご紹介します。 ※拠点名やIPアドレスなどの情報を黒塗りしています。 概要：ストーリー名、Producer、送信元情報など ストーリーの流れ：ストーリー生成、イベント増加、クロージングなどの日時 詳細：1,2の情報のほか、通信方向、Criticality、Mitre TagやPlaybookのURLなど 生成AIサマリ：大変便利な機能です、後述します！ 直近14日間のイベント：イベント数の遷移とThreat Name。View Allのリンクをクリックすると、フィルターされたイベントログの画面に遷移します 以降の情報は、記載の通りですので割愛します 生成AIサマリ機能 ストーリーを開いた後、最初にやるべきは④の「 Generate AI Summary 」ボタンをクリックすることです。 数秒待つと「See Summary」の表示に切り替わり、クリックしてみると↓のようなストーリーのサマリが表示されます。 【AIサマリ 直訳】 2025年3月10日、特定サイトからの送信ブロックイベントが異常な急増を示し、潜在的な感染を示唆するインシデントが発生した。分析の結果、イベント数が驚異的な増加（変化率983,099%）を示しており、即時対応を要する重大な脅威が示唆された。このインシデントは機械学習スコアが低い対象を含む複数ターゲットに及び、特定の方向へのトラフィックと関連していたため、データ流出の試みが懸念されました。調査により、ブロックされたイベントは主に少数のIPアドレスに関連しており、脅威フィードが全くないターゲットも含まれていたことが判明。これにより、これらの潜在的な脅威に関する事前情報がないことが明らかになった。結果として、さらなるリスクを軽減するためトラフィックをブロックする決定がなされ、継続的な監視と脅威検知能力の強化の必要性が強調された。 このサマリを読めば、ストーリーのおおよその内容は理解できます。 サマリで内容をつかんだあとに、送信元/先のIPやアプリケーションや脅威の情報などを確認し、対応を開始するのがおすすめです。 今回の例で言えば、Firewallのルール変更などでイベント数の増加が想定されたものであれば問題なしですが、 覚えのない送信先IPに対する接続が増加しているのであれば、直ちに送信先IPへの接続をブロックするルールを追加する、送信元IPのユーザにヒアリングするなどの調査が必要になってきます。 ユーザからの問い合わせ対応など日々の運用では気づきづらい、こういった普段とは違うふるまいを検知してくれることがXOpsの大きな1つの魅力と言えます。 おわりに XOpsの機能解説はいかがでしたでしょうか？ SCSKよりCatoをご提供しているお客様には、 2026年2月6日まで 無償でXOpsをご利用いただけます。 また、2025年8月以降に弊社経由でCatoをご購入されたお客様で、XOpsが有効化されていない場合は、Catoクラウド担当までご連絡ください。2月6日までの期間限定で有効化が可能です。 ぜひこの機会に「ストーリー」を活用し、XOpsの有用性をご体感ください！

今回は、AWS Systems Manager InventoryによるEC2インスタンスのソフトウェア、設定、ファイル、レジストリ情報の自動収集システムをAWS CDKで実装する方法をまとめました。 はじめに 今回は、AWS Systems Manager Inventoryを使用して、EC2インスタンスのソフトウェア情報、システム設定、インストールされているファイル、Windowsレジストリ情報などを自動収集し、S3バケットに保存するアーキテクチャをAWS CDKで実装していきます。   今回作成するリソース S3バケット : SSMインベントリデータの保存先 バケットポリシー : SSMサービス専用のアクセス権限 SSM Association : インベントリ収集の自動実行設定 Resource Data Sync : インベントリデータの一元化と同期   アーキテクチャ概要   AWS CDK ソースコード S3バケット設定（インベントリ保存） const ssmInventoryBucket = new s3.Bucket(this, 'SsmInventoryBucket', { bucketName: `s3b-ssm-inventory-bucket`, 　 // バケット名 blockPublicAccess: s3.BlockPublicAccess.BLOCK_ALL, // パブリックアクセスをすべてブロック encryption: s3.BucketEncryption.S3_MANAGED, // 暗号化タイプ：SSE-S3 autoDeleteObjects: true, // バケット削除時にオブジェクトも削除 デプロイ成功後にfalseに設定 enforceSSL: true, // SSL/TLS暗号化を強制 lifecycleRules: [ // ライフサイクルルール作成 { id: 'Expiration Rule 12 Months', // ライフサイクルルール名 expiration: cdk.Duration.days(366), // 1年間保持 } ], removalPolicy: cdk.RemovalPolicy.DESTROY, // スタック削除時にバケットも削除 デプロイ成功後にRETAINに変更 }); // バケットポリシー追加 ssmInventoryBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // バケットポリシー追加 sid: 'AWSSSMInventoryWrite', // ステートメントID effect: iam.Effect.ALLOW, // 許可 actions: [ // 許可するアクション 's3:PutObject' // オブジェクトの配置を許可 ], resources: [ // 対象リソース `${ssmInventoryBucket.bucketArn}/AWSLogs/${cdk.Stack.of(this).account}/SSM/*`, // SSMログ用パス ssmInventoryBucket.bucketArn, // バケット自体 ], principals: [new iam.ServicePrincipal('ssm.amazonaws.com')], // SSMサービス conditions: { // 条件 StringEquals: { // 文字列完全一致 's3:x-amz-acl': 'bucket-owner-full-control', // ACL制御 'aws:SourceAccount': cdk.Stack.of(this).account // 送信元アカウント制限 } } })); ポイント: セキュア設計 : パブリックアクセス完全ブロック、SSL強制 長期保存 : コンプライアンス要件に応じた1年間保持 暗号化 : SSE-S3による自動暗号化 コスト管理 : ライフサイクルポリシーによる自動削除 最小権限 : SSMサービスのみにPutObject権限を付与 アカウント制限 : 自アカウントからのアクセスのみ許可 ACL制御 : バケット所有者の完全制御を保証 パス制限 : SSM専用パスのみへのアクセス制限 SSM Association設定 const inventoryAssociation = new ssm.CfnAssociation(this, 'InventoryAssociation', { name: 'AWS-GatherSoftwareInventory', // 実行するSSMドキュメント名 associationName: 'ssm-inventory', // インベントリ名 targets: [{ // ターゲット key: 'InstanceIds', // 対象キー values: ['*'] // 対象値 }], parameters: { 'applications': ['Enabled'], // アプリケーション情報を収集 'awsComponents': ['Enabled'], // AWSコンポーネント情報を収集 'networkConfig': ['Enabled'], // ネットワーク設定情報を収集 'windowsUpdates': ['Enabled'], // Windowsアップデート情報を収集 (Windowsのみ) 'instanceDetailedInformation': ['Enabled'], // インスタンスの詳細情報を収集 'services': ['Enabled'], // サービス設定を収集 (Windowsのみ) 'windowsRoles': ['Enabled'], // Windowsロール設定を収集 (Windowsのみ) 'customInventory': ['Enabled'], // カスタムインベントリデータを収集 'billingInfo': ['Enabled'], // ライセンス含有アプリケーションの課金情報を収集 'files': ['[{"Path":"C:\\Program Files","Pattern":["*.exe"],"Recursive":true}]'], // ファイルを収集 'windowsRegistry': ['[{"Path":"HKEY_LOCAL_MACHINE\\SOFTWARE\\Microsoft\\Windows NT\\CurrentVersion","ValueNames":["ProductName"],"Recursive":false}]'], // Windowsレジストリデータを収集 }, scheduleExpression: 'rate(30 minutes)', // インベントリの収集頻度：30分ごと outputLocation: { // 実行結果出力先指定 s3Location: { outputS3BucketName: ssmInventoryBucket.bucketName, // インベントリ用のバケットに出力 outputS3KeyPrefix: `AWSLogs/${cdk.Stack.of(this).account}/SSM/Logs` // ディレクトリを作成 } } }) ポイント: 包括的収集 : ソフトウェア、設定、ファイル、レジストリの全面的な情報収集 定期実行 : 30分間隔での自動収集（要件に応じて調整可能） カスタマイズ : ファイルパスやレジストリキーの設定 構造化出力 : JSON形式での構造化されたデータ保存 Resource Data Sync設定 //resourceデータの同期設定 const resourceDataSync = new ssm.CfnResourceDataSync(this, 'ResourceDataSync', { // リソースデータの同期 syncName: 'resource-data-sync', // 同期名 s3Destination:{ bucketName: ssmInventoryBucket.bucketName, // バケット名 bucketPrefix: `AWSLogs/${cdk.Stack.of(this).account}/SSM/`, // バケットプレフィックス名 bucketRegion: cdk.Stack.of(this).region, // バケットのリージョン：東京リージョン syncFormat: 'JsonSerDe' // 同期形式：JSON } }); // 依存関係の設定 resourceDataSync.node.addDependency(inventoryAssociation); // 先にSSMインベントリ作成 ポイント: データ一元化 : 複数インスタンスのインベントリデータを統合管理 標準形式 : JsonSerDe形式による構造化データ リージョン対応 : マルチリージョン環境での統合管理 依存関係 : Association作成後の実行を保証 インベントリ収集項目と活用方法 収集項目詳細 カテゴリ 収集内容 用途 Applications インストール済みソフトウェア一覧 ライセンス管理、セキュリティ監査 AWS Components AWS CLI、CloudWatch Agent等 AWS管理ツールの導入状況 Network Config ネットワーク設定情報 ネットワーク構成管理 Windows Updates 適用済み更新プログラム パッチ管理、脆弱性対応 Instance Details CPU、メモリ、OS情報 資産管理、容量計画 Services Windowsサービス状態 サービス管理、異常検知 Windows Roles Windowsサーバーロール 機能構成管理 Files 指定パスのファイル情報 セキュリティ監査、変更管理 Registry Windowsレジストリ値 システム設定管理 注意点 Association制限 : インスタンス単位で1つのInventory Associationのみ設定可能です   今回実装したコンストラクトファイルまとめ import * as cdk from 'aws-cdk-lib'; import { Construct } from 'constructs'; import * as ssm from 'aws-cdk-lib/aws-ssm'; import * as s3 from 'aws-cdk-lib/aws-s3'; import * as iam from 'aws-cdk-lib/aws-iam'; export interface SsmInventoryConstructProps { } export class SsmInventoryConstruct extends Construct { constructor(scope: Construct, id: string, props?: SsmInventoryConstructProps) { super(scope, id); //=========================================== // ssmインベントリ用のS3バケット作成 //=========================================== const ssmInventoryBucket = new s3.Bucket(this, 'SsmInventoryBucket', { bucketName: `s3b-ssm-inventory-bucket`, // バケット名 blockPublicAccess: s3.BlockPublicAccess.BLOCK_ALL, // パブリックアクセスをすべてブロック encryption: s3.BucketEncryption.S3_MANAGED, // 暗号化タイプ：SSE-S3 autoDeleteObjects: true, // バケット削除時にオブジェクトも削除 デプロイ成功後にfalseに設定 enforceSSL: true, // SSL/TLS暗号化を強制 lifecycleRules: [ // ライフサイクルルール作成 { id: 'Expiration Rule 12 Months', // ライフサイクルルール名 expiration: cdk.Duration.days(366), // 1年間保持 } ], removalPolicy: cdk.RemovalPolicy.DESTROY, // スタック削除時にバケットも削除 デプロイ成功後にRETAINに変更 }); // バケットポリシー追加 ssmInventoryBucket.addToResourcePolicy(new iam.PolicyStatement({ // バケットポリシー追加 sid: 'AWSSSMInventoryWrite', // ステートメントID effect: iam.Effect.ALLOW, // 許可 actions: [ // 許可するアクション 's3:PutObject' // オブジェクトの配置を許可 ], resources: [ // 対象リソース `${ssmInventoryBucket.bucketArn}/AWSLogs/${cdk.Stack.of(this).account}/SSM/*`, // SSMログ用パス ssmInventoryBucket.bucketArn, // バケット自体 ], principals: [new iam.ServicePrincipal('ssm.amazonaws.com')], // SSMサービス conditions: { // 条件 StringEquals: { // 文字列完全一致 's3:x-amz-acl': 'bucket-owner-full-control', // ACL制御 'aws:SourceAccount': cdk.Stack.of(this).account // 送信元アカウント制限 } } })); //=========================================== // SSMインベントリ作成 //=========================================== const inventoryAssociation = new ssm.CfnAssociation(this, 'InventoryAssociation', { name: 'AWS-GatherSoftwareInventory', // 実行するSSMドキュメント名 associationName: 'ssm-inventory', // インベントリ名 targets: [{ // ターゲット key: 'InstanceIds', // 対象キー values: ['*'] // 対象値 }], parameters: { 'applications': ['Enabled'], // アプリケーション情報を収集 'awsComponents': ['Enabled'], // AWSコンポーネント情報を収集 'networkConfig': ['Enabled'], // ネットワーク設定情報を収集 'windowsUpdates': ['Enabled'], // Windowsアップデート情報を収集 (Windowsのみ) 'instanceDetailedInformation': ['Enabled'], // インスタンスの詳細情報を収集 'services': ['Enabled'], // サービス設定を収集 (Windowsのみ) 'windowsRoles': ['Enabled'], // Windowsロール設定を収集 (Windowsのみ) 'customInventory': ['Enabled'], // カスタムインベントリデータを収集 'billingInfo': ['Enabled'], // ライセンス含有アプリケーションの課金情報を収集 'files': ['[{"Path":"C:\\Program Files","Pattern":["*.exe"],"Recursive":true}]'], // ファイルを収集 'windowsRegistry': ['[{"Path":"HKEY_LOCAL_MACHINE\\SOFTWARE\\Microsoft\\Windows NT\\CurrentVersion","ValueNames":["ProductName"],"Recursive":false}]'], // Windowsレジストリデータを収集 }, scheduleExpression: 'rate(30 minutes)', // インベントリの収集頻度：30分ごと outputLocation: { // 実行結果出力先指定 s3Location: { outputS3BucketName: ssmInventoryBucket.bucketName, // インベントリ用のバケットに出力 outputS3KeyPrefix: `AWSLogs/${cdk.Stack.of(this).account}/SSM/Logs` // ディレクトリを作成 } } }) //resourceデータの同期設定 const resourceDataSync = new ssm.CfnResourceDataSync(this, 'ResourceDataSync', { // リソースデータの同期 syncName: 'resource-data-sync', // 同期名 s3Destination:{ bucketName: ssmInventoryBucket.bucketName, // バケット名 bucketPrefix: `AWSLogs/${cdk.Stack.of(this).account}/SSM/`, // バケットプレフィックス名 bucketRegion: cdk.Stack.of(this).region, // バケットのリージョン：東京リージョン syncFormat: 'JsonSerDe' // 同期形式：JSON } }); } }   まとめ 今回は、AWS Systems Manager Inventoryを活用した包括的なインベントリ管理システムをAWS CDKで実装しました。 皆さんのお役に立てば幸いです。

こんにちは、広野です。 2025 年 6 月に Amazon Cognito マネージドログインに AWS WAF の Web ACL をアタッチすることができるようになりました。   https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2025/06/amazon-cognito-aws-waf-managed-login/   何ら真新しいことではないのですが、気を付けた方がよい点があるので書いておきます。   公式ドキュメント 以下に公式ドキュメントがあります。   Associate an AWS WAF web ACL with a user pool - Amazon Cognito You can associate an AWS WAF web ACL with an Amazon Cognito user pool. A web ACL can block and log unwanted HTTPS reques... docs.aws.amazon.com   アタッチした AWS WAF Web ACL によるチェック対象は以下になります。 Managed login and the classic hosted UI Public API operations つまり、UI と API なんですが。さらっと書かれすぎているので、以降、別ブログ記事の図を引用して説明します。   どこがチェック対象なのか 図に示すと、 以下の赤丸の 2 箇所 がチェック対象になります。   code-server を nginx で HTTPS 化して Amazon Cognito で MFA 認証をさせる - アーキクチャ編 code-server を HTTPS 公開して MFA 認証を付ける構成を試してみました。本記事ではアーキテクチャを紹介します。 blog.usize-tech.com 2025.09.16   もう少し概念レベルで Amazon Cognito ユーザープールを機能分割すると、以下のように表現できます。 Amazon Cognito のマネージドログイン UI と、API がチェック対象になるのですが、それぞれのソースが異なります。   ソース IP アドレス制限をかけるときの注意 このため、Amazon Cognito マネージドログインを使用する環境でソース IP アドレス制限をかけるときには注意事項があります。 ソースは複数箇所あると考えた方がよいです。上記のケースでは、ユーザーデバイスと Amazon EC2 インスタンスの IP アドレスを 両方 許可するようにしてあげないと、認証フローが通りません。   おまけ AWS CloudFormation テンプレート AWS Cognito に AWS WAF をアタッチする AWS CloudFormation テンプレートを参考までに貼り付けます。 今回検証したのは特定のソース IP アドレス (サブネット) を許可する設定です。 アプリケーションクライアントの設定は省略しています。Amazon Cognito ユーザープールと、AWS WAF およびそのログ保存に絞っています。登場する IP アドレスは架空のものです。 AWSTemplateFormatVersion: 2010-09-09 Description: The CloudFormation template that creates a Cognito user pool with Managed Login. # ------------------------------------------------------------# # Input Parameters # ------------------------------------------------------------# Parameters: SystemName: Type: String Description: System name. use lower case only. (e.g. example) Default: example MaxLength: 10 MinLength: 1 SubName: Type: String Description: System sub name. use lower case only. (e.g. prod or dev) Default: dev MaxLength: 10 MinLength: 1 SesId: Type: String Description: Amazon SES ID for sending emails. (email addreess or domain) Default: xxxx.xxx MaxLength: 100 MinLength: 5 SesConfigurationSet: Type: String Description: Amazon SES configuration set for sending emails. Default: xxxxxxxxxxxxxxxx MaxLength: 100 MinLength: 5 CognitoReplyTo: Type: String Description: Cognito Reply-to email address. (e.g. xxx@xxx.xxx) Default: xxxxx@xxx.xxx MaxLength: 100 MinLength: 5 CognitoEmailFrom: Type: String Description: Cognito e-mail from address. (e.g. xxx@xxx.xxx) Default: xxxxx@xxx.xxx MaxLength: 100 MinLength: 5 LogRetentionDays: Type: Number Description: The retention period (days) for AWS WAF logs. Enter an integer between 35 to 540. Default: 365 MaxValue: 540 MinValue: 35 SourceIpv4RangeList: Type: CommaDelimitedList Description: The comma delimited list of allowed source IPv4 address range (CIDR) except /0 to access this web site. (e.g. xxx.xxx.xxx.xxx/xx,yyy.yyy.yyy.yyy/yy) Default: "8.8.8.8/32,8.8.4.4/32" Metadata: AWS::CloudFormation::Interface: ParameterGroups: - Label: default: "General Configuration" Parameters: - SystemName - SubName - Label: default: "Email Configuration" Parameters: - SesId - SesConfigurationSet - CognitoReplyTo - CognitoEmailFrom - Label: default: "Security Configuration" Parameters: - LogRetentionDays - SourceIpv4RangeList Resources: # ------------------------------------------------------------# # Cognito # ------------------------------------------------------------# UserPool: Type: AWS::Cognito::UserPool Properties: UserPoolName: !Sub ${SystemName}-${SubName} MfaConfiguration: "OFF" Policies: PasswordPolicy: MinimumLength: 8 RequireUppercase: true RequireLowercase: true RequireNumbers: true RequireSymbols: false TemporaryPasswordValidityDays: 180 AccountRecoverySetting: RecoveryMechanisms: - Name: verified_email Priority: 1 AdminCreateUserConfig: AllowAdminCreateUserOnly: true AutoVerifiedAttributes: - email DeviceConfiguration: ChallengeRequiredOnNewDevice: false DeviceOnlyRememberedOnUserPrompt: false EmailConfiguration: ConfigurationSet: !Ref SesConfigurationSet EmailSendingAccount: DEVELOPER From: !Sub "${SystemName}-${SubName} admin <${CognitoEmailFrom}>" ReplyToEmailAddress: !Ref CognitoReplyTo SourceArn: !Sub arn:aws:ses:${AWS::Region}:${AWS::AccountId}:identity/${SesId} EmailVerificationMessage: !Sub "${SystemName}-${SubName} Verification code: {####}" EmailVerificationSubject: !Sub "${SystemName}-${SubName} Verification code" UsernameConfiguration: CaseSensitive: false UserPoolAddOns: AdvancedSecurityMode: "OFF" UserPoolTags: Cost: !Sub ${SystemName}-${SubName} UserPoolTier: ESSENTIALS UserPoolDomain: Type: AWS::Cognito::UserPoolDomain Properties: Domain: !Sub ${SystemName}-${SubName} ManagedLoginVersion: 2 UserPoolId: !Ref UserPool # ------------------------------------------------------------# # WAF Web Acl for Cognito # ------------------------------------------------------------# WebAclCognito: Type: AWS::WAFv2::WebACL Properties: Name: !Sub ${SystemName}-${SubName}-cognito Description: WAFv2 WebACL for Cognito Scope: REGIONAL DefaultAction: Block: {} Rules: - Name: !Sub ${SystemName}-${SubName}-cognito-IpWhiteList Action: Allow: {} Priority: 0 Statement: IPSetReferenceStatement: Arn: !GetAtt WAFv2Ipv4WhiteList.Arn VisibilityConfig: CloudWatchMetricsEnabled: true MetricName: !Sub ${SystemName}-${SubName}-cognito-IpWhiteList SampledRequestsEnabled: true VisibilityConfig: CloudWatchMetricsEnabled: true MetricName: !Sub ${SystemName}-${SubName}-cognito SampledRequestsEnabled: true Tags: - Key: Cost Value: !Sub ${SystemName}-${SubName} DependsOn: - WAFv2Ipv4WhiteList WAFv2Ipv4WhiteList: Type: AWS::WAFv2::IPSet Properties: Name: !Sub ${SystemName}-${SubName}-Ipv4WhiteList Description: WAF v2 IPv4 white list for the IP-based restricted access IPAddressVersion: IPV4 Addresses: !Ref SourceIpv4RangeList Scope: REGIONAL Tags: - Key: Cost Value: !Sub ${SystemName}-${SubName} WebACLAssociationCognito: Type: AWS::WAFv2::WebACLAssociation Properties: ResourceArn: !GetAtt UserPool.Arn WebACLArn: !GetAtt WebAclCognito.Arn DependsOn: - UserPool - WebAclCognito WebAclLoggingConfigurationCognito: Type: AWS::WAFv2::LoggingConfiguration Properties: ResourceArn: !GetAtt WebAclCognito.Arn LogDestinationConfigs: - !GetAtt S3BucketWafLogs.Arn LoggingFilter: DefaultBehavior: KEEP Filters: - Behavior: KEEP Conditions: - ActionCondition: Action: BLOCK Requirement: MEETS_ANY DependsOn: - S3BucketWafLogs - WebAclCognito # ------------------------------------------------------------# # S3 # ------------------------------------------------------------# S3BucketWafLogs: Type: AWS::S3::Bucket Properties: BucketName: !Sub aws-waf-logs-${SystemName}-${SubName}-cognito LifecycleConfiguration: Rules: - Id: AutoDelete Status: Enabled ExpirationInDays: !Ref LogRetentionDays OwnershipControls: Rules: - ObjectOwnership: BucketOwnerEnforced PublicAccessBlockConfiguration: BlockPublicAcls: true BlockPublicPolicy: true IgnorePublicAcls: true RestrictPublicBuckets: true Tags: - Key: Cost Value: !Sub ${SystemName}-${SubName} # ------------------------------------------------------------# # Output Parameters # ------------------------------------------------------------# Outputs: # Cognito CognitoUserPoolId: Value: !Ref UserPool Export: Name: !Sub CognitoUserPoolId-${SystemName}-${SubName} CognitoUserPoolArn: Value: !GetAtt UserPool.Arn Export: Name: !Sub CognitoUserPoolArn-${SystemName}-${SubName} CognitoUserPoolProviderName: Value: !GetAtt UserPool.ProviderName Export: Name: !Sub CognitoUserPoolProviderName-${SystemName}-${SubName} CognitoUserPoolProviderUrl: Value: !GetAtt UserPool.ProviderURL Export: Name: !Sub CognitoUserPoolProviderUrl-${SystemName}-${SubName} まとめ いかがでしたでしょうか。 今回は小ネタでした。Amazon Cognito 周りの通信パスをご存知の方にとっては当たり前と思いましたが、意外と知られていないかもな？と思ったので書きました。 本記事が皆様のお役に立てれば幸いです。

高い柔軟性とコストパフォーマンスで世界中の企業に導入されているオープンソース統合監視ソフトウェアのZabbix。 そのZabbix Japanが主催する公式ウェビナーに、弊社トップエンジニアの 中野祐輔氏 が登壇する運びとなりました！   本ウェビナーは アプライアンス初期設定とZabbixの基本について と題して、弊社がこれまで培ってきたZabbix活用のノウハウを凝縮し、これからZabbixを始める皆様を力強くサポートする内容となっております！   こんな方におすすめ Zabbixアプライアンスの導入を検討している方 Zabbixという名前は知っているが、具体的に何ができて、どう便利なのかを知りたい方 過去にZabbixを試そうとしたが、監視設定時に挫折してしまった経験がある方 数々の難易度の高いZabbix案件を成功に導いてきた弊社のトップアーキテクトである中野祐輔氏の解説を直接聞いてみたい方   本ウェビナーで得られること 本ウェビナーにご参加いただくことで、単なる知識のインプットに留まらず、「明日から実際にZabbixを使ってみよう」と思える具体的なスキルを得ることができます。 Zabbixを扱う上で必須となる「ホスト」「アイテム」「トリガー」といった基本概念を、実例を交えて体系的に理解できます。 サーバーのCPU使用率やディスク空き容量監視など、すぐに現場で役立つ実践的な監視設定の手順を、デモンストレーションを通じて習得できます。 「Zabbixアプライアンス」の利用法を学び、監視を始めるまでのハードルを劇的に下げることができます。   ウェビナー詳細 項目 内容 タイトル アプライアンス初期設定とZabbixの基本について 開催日時 2025年10月21日  14:00-14:30 形式 Webex 登壇者 中野祐輔 参加費 無料   申し込み方法 こちらのサイトから参加登録をお願いします。 Zabbix Webセミナー - Zabbix Zabbixでは、Zabbix監視ソリューションに関する無料のWebセミナーを開催しています。Webセミナーでは、Zabbix監視ソリューションの機能、選ばれる理由、動作環境、最新版Zabbixの新機能、Zabbix社によって提供されている... www.zabbix.com   さいごに このわずか30分のウェビナーが、皆様の監視業務を大きく変えるきっかけになるかもしれません。 ウェビナーの最後には質疑応答の時間も設けておりますので、日頃から抱えている監視に関する疑問や不安を、弊社エンジニアに直接ぶつける絶好の機会です。 ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひお申し込みください！

こんにちは。SCSKの津田です。 システムの計画的なメンテナンスやトラブル対応時に、サーバの停止や再起動を行うことは少なくないですよね。 LifeKeeperを導入する環境では、こうした場面で「稼働系サーバを停止・再起動した場合にフェイルオーバが発生するのか？」というご質問を利用者の方からよくいただきます。 結論から申し上げますと、サーバ停止時の挙動は、LifeKeeperの設定 (シャットダウンストラテジー) によって選択することが可能です。 本記事では、LifeKeeper導入環境におけるサーバ停止時の動作についてご説明します。   シャットダウンストラテジーについて LifeKeeperでは、「シャットダウンストラテジー（Shutdown Strategy）」の設定によって、通常のサーバ停止時の動作を選択できます。 シャットダウンストラテジーとは、クラスタ内の稼働系サーバが通常のサーバ停止をする際に、待機系サーバへリソースをフェイルオーバするかどうかを制御する LifeKeeper のオプションです。 以下の2つから選択ができます（デフォルトは “Do not Switchover Resources” ）。 シャットダウンストラテジー オプション 動作内容 Do not Switchover Resources（デフォルト） 通常のサーバ停止時、待機系サーバでリソースは起動しない（フェイルオーバしない）。 Switchover Resources 通常のサーバ停止時、待機系サーバでリソースが起動する（フェイルオーバする）。 ※ここでの「通常のサーバ停止」とは、サーバ障害時を除いた計画的・意図的なサーバ停止を指します。 　LifeKeeperが「通常のサーバ停止」とみなす操作例： 　・Linux：shutdown、rebootコマンド 　・Windows：Windowsメニューからのシャットダウン、再起動 　・クラウド環境：コンソールからのサーバ停止、再起動   通常のサーバ停止と障害によるサーバ停止の判別の仕組み ちなみに、LifeKeeperでは通常のサーバ停止と障害によるサーバ停止を、 バックアップサーバでの「nofailoverフラグ」の有無 によって判別しています。 ・「nofailoverフラグ」あり ：通常のサーバ停止と判定し、フェイルオーバしない ・「nofailoverフラグ」なし ：障害によるサーバ停止と判定し、フェイルオーバ処理を開始 “Do not Switchover Resources”を設定している場合、 通常のサーバ停止時は、コミュニケーションパスを通じて、バックアップサーバに「nofailoverフラグ」が作成されるため、フェイルオーバは発生しません。 一方、障害によるサーバ停止の場合は「nofailoverフラグ」が作成されないため、フェイルオーバが実施されます。 “Switchover Resources”を設定している場合、 通常のサーバ停止時に「nofailoverフラグ」は作成されません。 そのため、通常のサーバ停止か障害によるサーバ停止かに関わらず、必ずフェイルオーバが発生します。 また、稼働系サーバのリソース状態にかかわらず(一部リソース停止、もしくは全停止状態でも)、待機系サーバ上でリソースが全て起動します。   シャットダウンストラテジー設定変更方法 シャットダウンストラテジーは、 各サーバごとに 設定が可能です。 ①LifeKeeper GUIを開き、[Edit] メニュー で [Server] ⇒ [Properties] をクリックします。   ②[Server Properties] ダイアログが表示されるため、    [General] タブ で、［Server］、 [Shutdown Strategy] の値をプルダウンから選択し、［Apply］をクリックします。   ※上記画像はLinuxの画面イメージですが、Windowsでも同様の手順で設定できます。 ※シャットダウンストラテジーはサーバごとに個別設定が可能です。   どちらを選択すべきか？ ・ Do not Switchover Resources    メンテナンスやスケジュールなどによる、意図的なサーバ停止時にリソースの切り替えが不要な場合に適しています。 ・ Switchover Resources    メンテナンス等によるサーバの通常停止時にも、自動でフェイルオーバさせることで必ず待機系サーバでサービス提供を継続したい場合    に適しています。( ※”Do not Switchover Resources” を設定している場合もサーバ停止前に手動で待機系にスイッチオーバすること    で、サービス提供は継続可能です。) 当社で構築してきたシステムでは” Do not Switchover Resources ”を設定するケースが多いです。 運用ポリシーやメンテナンス計画に応じて、適切な設定を選択しましょう。   注意事項 シャットダウンストラテジーの設定には以下の点にご注意ください。 ・ シャットダウンストラテジーが有効に機能するには、正常なシャットダウン時に LifeKeeper のプロセスが起動している必要があり     ます。 ※再起動時は、LifeKeeper のプロセスも自動で起動されます。 ・ LifeKeeper for Windows環境において、DataKeeperのリソースを作成し、シャットダウンストラテジーで“Switchover Resources”を     設定している場合、通常のサーバ停止時にリソースの切り替えに失敗する可能性があります。    (参考： https://lkdkuserportal.sios.jp/hc/ja/articles/360037693491 )   まとめ 今回はLifeKeeperのシャットダウンストラテジーの設定についてご紹介しましたが、いかがでしたでしょうか？ 本記事でLifeKeeperでは 通常のサーバ停止時にリソースの切り替えを行うかどうかを選択できるということをご理解いただけましたら幸いです。 シャットダウンストラテジー オプション 動作内容 適したケース Do not Switchover Resources 通常のサーバ停止では、フェイルオーバしない。 (nofailoverフラグがバックサーバに作成されることにより、フェイルオーバが抑止される。) メンテナンスやスケジュール等による意図的なサーバ停止時にリソースの切り替えが不要な場合 Switchover Resources 通常のサーバ停止でも、フェイルオーバする。 (nofailoverフラグがバックサーバに作成されないため、フェイルオーバする。) サーバ障害時だけでなく、通常のサーバ停止時にも自動でリソースの切り替えを行い、サービスを継続させたい場合   詳しい内容をお知りになりたいかたは、以下のバナーからSCSK Lifekeeper公式サイトまで

当記事は、前回の記事「Ansibleを使用してNW機器設定を自動化する（PaloAlto-アドレスグループ編①）」からの改善となります。 設定情報がベタ書きで使い勝手が悪い点　を　設定情報をまとめてINPUT（JSON）できる使い勝手の良い仕組みとしました！！ これにより、Anibleとの連携ができるようになりますので、ご参考になれば幸いです。 ※前回記事： Ansibleを使用してNW機器設定を自動化する（PaloAlto-アドレスグループ編①） – TechHarmony 当記事は、 日常の運用業務（NW機器設定）の自動化 により、 運用コストの削減　および　運用品質の向上 　を目標に 「Ansible」 を使用し、様々なNW機器設定を自動化してみようと　試みた記事です。 Ansibleは、OSS版（AWX）＋OSS版（Ansible）を使用しております。   PaloAltoの「Objects-アドレスグループ」の登録／変更／削除を実施してみた 事前設定 Templateを作成し、インベントリーと認証情報を設定する。 インベントリー：対象機器（ホスト）の接続先を設定。　※ホストには以下変数で接続先IPを指定 ansible_host: xxx.xxx.xxx.xxx 認証情報：対象機器へのログイン情報（ユーザ名／パスワード）を設定。 ユーザ名は　　変数：ansible_user　　　に保持される パスワードは　変数：ansible_password　に保持される   事前設定２：設定情報をまとめてINPUT（JSON）できるように、「Survey」を活用 テンプレートが読み込むことができる変数（Survey）を設定する。※今回は、各設定のデフォルト値に値を設定する。 実際の値（JSON） ・input_addressgroup1: {"name":"test_addressgroup001","static_value":"test_address001"} ・input_addressgroup2: {"name":"test_addressgroup001","static_value":"test_address002"} ・input_addressgroup3: {"name":"test_addressgroup001","static_value":["test_address001","test_address003"]} ・input_addressgroup4: {"name":"test_addressgroup001","static_value":"test_address003"} ・input_addressgroup5: {"name":"test_addressgroup001","static_value":"test_address003"}   Playbook作成（YAML） 使用モジュール paloaltonetworks.panos.panos_address_group 　を使用。 ※参考ページ： Ansible Galaxy galaxy.ansible.com   接続情報（provider）の設定 providerには、ip_address／username／password　の指定が必要。 vars: provider:   ip_address: '{{ ansible_host }}'　　　←　インベントリーのホストで設定   username: '{{ ansible_user }}'　　　　←　認証情報で設定   password: '{{ ansible_password }}'　　←　認証情報で設定   変数（Survey）の値取得 vars で　各変数（Survey）の値取得。 ※各変数（Survey）の値は、構造化データのように見えて「文字列」なので、ディクショナリ（構造化データ）として正しく扱えるように、from_json フィルターを使用すること！！           vars: wk_input1: '{{ input_addressgroup1 | from_json}}' wk_input2: '{{ input_addressgroup2 | from_json}}' wk_input3: '{{ input_addressgroup3 | from_json}}' wk_input4: '{{ input_addressgroup4 | from_json}} wk_input5: '{{ input_addressgroup5 | from_json}}   Objects-アドレスグループの登録　★ 変数（Survey）の値をそのまま使用した場合 …エラーとなる 接続情報と　アドレスグループとアドレスの関連付け（ Survey：input_addressgroup1 ）を指定して登録（ state: ‘present’ ）を行う。 - name: Present AddressGroup1_input_addressgroup1 paloaltonetworks.panos.panos_address_group: provider: '{{ provider }}' name: '{{ input_addressgroup1.name }}'　　　←　アドレスグループ static_value: '{{ input_addressgroup1.static_value }}'　　←　アドレスグループに関連付けするアドレス state: 'present' register: wk_result 実行結果： 構造化データではないので、オブジェクトに項目が無いという エラー となる。　※Ansibleの実行結果（diff）を抜粋 "msg": "The task includes an option with an undefined variable. The error was: 'ansible.utils.unsafe_proxy.AnsibleUnsafeText object' has no attribute 'name'. ...   Objects-アドレスグループの登録　※アドレスグループの新規作成の場合 接続情報と　アドレスグループとアドレスの関連付け（ ディクショナリ： w k_input ）を指定して登録（ state: ‘present’ ）を行う。 - name: Present AddressGroup1_wk_input paloaltonetworks.panos.panos_address_group: provider: '{{ provider }}' name: '{{ wk_input1.name }}'　　　←　アドレスグループ static_value: '{{ wk_input1.static_value }}'　　←　アドレスグループに関連付けするアドレス state: 'present' register: wk_result 実行結果：対象のアドレスグループが登録された。　※Ansibleの実行結果（diff）を抜粋 "before": "", "after" : "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\"?>\n<entry name=\"test_addressgroup001\">\n\t<static>\n\t\t<member>test_address001</member>\n\t</static>\n</entry>\n"   Objects-アドレスグループの登録　※アドレスグループが既に存在する場合 接続情報と　アドレスグループとアドレスの関連付け　を指定して登録（ state: ‘present’ ）を行う。　 ※アドレスグループが既に存在する場合は、既存設定の置き換えとなる（state: ‘replaced’と同様）   - name: Present AddressGroup1 paloaltonetworks.panos.panos_address_group: provider: '{{ provider }}' name: '{{ wk_input2.name }}'　　　←　アドレスグループ static_value: '{{ wk_input2.static_value }}'　　←　アドレスグループに関連付けするアドレス state: 'present' register: wk_result 実行結果：既存のアドレスグループが 上書き更新 された。　※Ansibleの実行結果（diff）を抜粋 "before": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\"?>\n<entry name=\"test_addressgroup001\">\n\t<static>\n\t\t<member>test_address001</member>\n\t</static>\n</entry>\n", "after" : "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\"?>\n<entry name=\"test_addressgroup001\">\n\t<static>\n\t\t<member>test_address002</member>\n\t</static>\n</entry>\n"   Objects-アドレスグループの変更　※登録のつづき（新たなアドレスを関連付けする） 接続情報と　アドレスグループとアドレスの関連付け　を指定して、アドレスグループの変更（ state: ‘replaced’ ）を行う。　 ※replacedの場合は、既存設定の置き換えとなる　（注意：関連付け後の状態を指定すること！！） - name: Replaced AddressGroup1 paloaltonetworks.panos.panos_address_group: provider: '{{ provider }}' name: '{{ wk_input3.name }}' static_value: '{{ wk_input3.static_value }}'　←　関連付け後の状態を指定すること！！ state: 'replaced' register: wk_result 実行結果：既存のアドレスグループが 上書き更新 された。　※Ansibleの実行結果（diff）を抜粋 "before": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\"?>\n<entry name=\"test_addressgroup001\">\n\t<static>\n\t\t<member>test_address002</member>\n\t</static>\n</entry>\n", "after" : "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\"?>\n<entry name=\"test_addressgroup001\">\n\t<static>\n\t\t<member>test_address001</member>\n\t\t<member>test_address003</member>\n\t</static>\n</entry>\n"   接続情報と　アドレスグループとアドレスの関連付け　を指定して、アドレスグループの変更（ state: ‘merged’ ）を行う。　 ※mergedの場合は、既存設定を維持した更新（Append）となる。 その為、特定アドレスの関連付け解除はできない　（注意： アドレスの関連付け解除をしたい場合は　state: ‘replaced’　を使用する必要がある！！）   - name: Merged AddressGroup1 paloaltonetworks.panos.panos_address_group: provider: '{{ provider }}' name: '{{ wk_input4.name }}' static_value: '{{ wk_input4.static_value }}'　←　関連付けしたいアドレスのみ指定すること！！ state: 'merged' register: wk_result 実行結果：既存のアドレスグループが 更新（Append） された。 既存設定が維持されていることを確認 。　※Ansibleの実行結果（diff）を抜粋 "before": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\"?>\n<entry name=\"test_addressgroup001\">\n\t<static>\n\t\t<member>test_address002</member>\n\t</static>\n</entry>\n", "after" : "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\"?>\n<entry name=\"test_addressgroup001\">\n\t<static>\n\t\t<member>test_address002</member>\n\t\t<member>test_address003</member>\n\t</static>\n</entry>\n" Objects-アドレスグループの情報収集　※変更のつづき 接続情報と　アドレスグループ　を指定して情報収集（ state: ‘gathered’ ）を行う。 - name: gathered AddressGroup1 paloaltonetworks.panos.panos_address_group: provider: '{{ provider }}' name: '{{ wk_input1.name }}' state: 'gathered' register: wk_result 実行結果：対象アドレスグループの情報が取得できた。　※Ansibleの実行結果（gathered_xml）を抜粋 "gathered_xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\"?>\n<entry name=\"test_addressgroup001\">\n\t<static>\n\t\t<member>test_address001</member>\n\t\t<member>test_address003</member>\n\t</static>\n</entry>\n",   Objects-アドレスグループの削除　※変更のつづき 接続情報と　アドレスグループと関連付いているアドレス　を指定して、削除（state: ‘absent’）を行う。　（ 注意：関連付いているアドレスが削除されるのではなく、アドレスグループが削除される！！）   - name: Absent AddressGroup1 paloaltonetworks.panos.panos_address_group: provider: '{{ provider }}' name: '{{ wk_input5.name }}'　　　←　アドレスグループ　※アドレスグループが削除される static_value: '{{ wk_input5.static_value }}'　　←　アドレスグループに関連付いているアドレス　※指定の必要なし state: 'absent' register: wk_result 実行結果：対象の アドレスグループ が削除された。　※Ansibleの実行結果（diff）を抜粋 "before": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\"?>\n<entry name=\"test_addressgroup001\">\n\t<static>\n\t\t<member>test_address001</member>\n\t\t<member>test_address003</member>\n\t</static>\n</entry>\n", "after" : ""   最後に 今回、変数（Survey）を活用したことで、Ansibleに INPUT（JSON）を設定 できるようになりました。 設定情報がYAMLにベタ書きではなくなったので、使い勝手は増しましたが、 都度　変数（Survey）のデフォルト値に値を設定しての実行の為、まだまだ　使い勝手が悪い。。。              今後　外部からAnsibleの INPUT（JSON）に値を連携し実行させる仕組みを試みたいと思います。

こんにちは、SCSKの坂木です。 本記事では、 ファイルサーバーのデータを、Amazon FSx へ移行 するシナリオを想定し、 AWS DataSync を使った具体的な設定手順をスクリーンショットを交えながら、一つひとつ丁寧に解説していきます。   検証環境 実際のデータ移行では、オンプレミス環境からAWSへプライベート接続したり、セキュリティ要件でVPCが分離されていたりするケースが多くあります。 そこで本記事では、そうした本番環境に近いシナリオを再現するため、移行元と移行先の環境を別々のVPCに構築して手順を進めます。 構成の全体像は以下の図の通りです。 2つのVPC間はVPCピアリングで接続しています。各VPCに配置するリソースの役割は以下の通りです。 VPC ①：移行元環境 リソース 説明 EC2 移行対象の共有ファイルが格納されている、既存のファイルサーバー DataSyncエージェント EC2ファイルサーバーからデータを読み取り、AWS DataSyncサービスへ転送する役割を担うコンポーネント 今回はEC2インスタンスとしてデプロイする   VPC ②：移行先環境  リソース 説明 FSx 今回のデータの転送先となる、フルマネージドなファイルサーバー VPC エンドポイント DataSyncエージェントが、インターネットを経由せずにAWSのネットワーク内でDataSyncサービスと通信するためのプライベートな接続口   前提条件 本記事では、AWS DataSyncを使ったデータ転送の具体的な手順に焦点を当てて解説を進めます。 そのため、以下の環境がすでに構築済みであることを前提とします。 もし設定がまだの場合は、お手数ですが先に準備を完了させてから次のステップへお進みください。 1. VPCピアリングの設定 今回は移行元と移行先でVPCを分けているため、2つのVPC間が VPCピアリング によって接続され、相互にプライベートIPアドレスでの通信が可能な状態になっている必要があります。   2. 共有フォルダの作成 移行元となるEC2ファイルサーバー上に、移行対象のデータが含まれた共有フォルダが作成されていること。 この記事では、「Share_10.1.1.163」を共有するフォルダとして設定します。   3. FSxの作成 データの転送先となるFSxがデプロイされていること。 この記事ではFSxを作成したときにデフォルトで作成されるフォルダである「Share」をDataSyncの転送先フォルダとして設定します。   DataSync用のエンドポイント作成 DataSyncエージェントとDataSyncサービス間の通信が発生しますが、この通信をインターネット経由ではなく、AWSのプライベートネットワーク内で完結させることで、よりセキュアな通信経路を確保するため、VPCエンドポイントを作成します。 VPC -> エンドポイント -> エンドポイントを作成　からエンドポイントを作成します。 「サービス」の検索ボックスに datasync と入力し、表示されるサービス名を選択します。 リージョンが東京の場合、サービス名は com.amazonaws.ap-northeast-1.datasync となります。 設定を入力すると以下のようにVPCエンドポイントが作成されます。   DataSyncAgentのデプロイ先インスタンスの作成 今回はDataSyncAgentをEC2で作成します。 EC2 -> インスタンスを起動　からインスタンスを作成します。 EC2作成のAMI選択画面から、「aws-datasync」と入力すると、DataSyncAgent用のAMIが表示されるため、最新版のAMIを選択します。 DataSync エージェントを Amazon EC2 インスタンスにデプロイする場合、インスタンスのサイズは少なくとも 2xlarge である必要があるため、今回はm5.2xlargeを選択して作成します。詳細は こちら をご確認ください。 今回セキュリティグループは、VPC①と②のトラフィックを全て許可する設定としています。本番環境で設定する際には、 こちら を参考に必要なポートのみ開放いただければと思います。   DataSyncのアクティベーションキーの取得 作成したインスタンスにセッションマネージャーやSSHなどでログインすると、画像のようにアクティベーションキーの設定画面が表示されます。 ※ログインユーザはec2-userではなく、adminとなります。   アクティベーションキー取得のため、以下のように入力します。 質問項目 入力項目 Enter command 0: Get activation keyを入力 Enter AWS Region 利用しているリージョンを選択 今回は東京リージョンを利用しているため ap-northeast-1を入力 Select service endpoint type or exit 3: VPC Endpoints using AWS PrivateLinkを入力 Private IPv4 or IPv6 address of VPC endpoint 作成したエンドポイントのIPアドレスを入力   上記のように選択すると、「Activation key:XXXXXXXXXXXXXXXXXXX」と表示されます。 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXの部分がアクティベーションキーとなりますので、この文字列をメモしておきます。   DataSyncエージェントの作成 DataSyncエージェントとは、データ転送元サーバと同じ環境で動作する仮想マシンであり、転送元のファイルサーバーに接続してデータを読み取り、AWSのDataSyncサービスに向けてデータを転送します。 DataSync -> エージェント -> エージェントの作成　からDataSyncエージェントを作成します。 下表のように設定値を入力します。 項番 項目 設定内容 1 ハイパーバイザー Amazon EC2を選択 2 エンドポイントタイプ AWS Privatelinkを使用したVPCエンドポイントを選択 3 VPCエンドポイント 「DataSync用のエンドポイント作成」で作成したエンドポイントを選択 4 サブネット DataSyncエージェントを作成するサブネットを選択 「DataSyncAgentのデプロイ先インスタンスの作成」で作成したEC2と同じサブネットを選択 5 セキュリティグループ DataSyncエージェントに紐づけるセキュリティグループを選択 EC2と同じセキュリティグループを選択 6 アクティベーションキー エージェントのアクティベーションキーを手動で入力するを選択 「DataSyncのアクティベーションキーの取得」で取得したアクティベーションキーを入力   項目を入力すると、画像のようにDataSyncエージェントが作成されます。   ロケーションの作成 続いてロケーションを作成します。 ロケーションとは、DataSyncがデータを転送する際の「送信元」と「送信先」を定義したものです。 オンプレミスのNFS/SMBサーバーや、AWSのS3バケット、EFS、FSxなどが指定できます。 送信元のロケーションと送信先のロケーションの2つを作成します。 DataSync -> ロケーション -> ロケーションを作成する　からロケーションを作成します。 送信元ロケーションの作成 下表のように設定値を入力します。 項番 項目 設定内容 1 ロケーションタイプ 送信元のロケーションタイプを選択 今回はEC2の共有フォルダが送信元となるため、サーバーメッセージブロック(SMB)を選択 2 エージェント 「DataSyncエージェントの作成」で作成したDataSyncエージェントを選択 3 SMBサーバー 送信元のEC2のIPアドレスを入力 4 共有名 共有するフォルダ名を入力（選択するフォルダは共有フォルダに設定しておく） 5 認証タイプ NTLM認証を選択 6 ユーザー EC2の共有フォルダにアクセスできるユーザーを入力 今回はAdministratorを指定 7 パスワード 6で選択したユーザーのパスワードを入力 8 ドメイン 6で選択したユーザーの所属するドメインを入力   設定値を入力すると、画像のようにロケーション（送信元）が作成されます。   送信先ロケーション 下表のように設定値を入力します。 項番 項目 設定内容 1 ロケーションタイプ 送信元のロケーションタイプを選択 今回はFSxが送信先となるため、FSxを指定 2 FSxファイルシステム 送信するFSxのファイルシステム名を選択 今回は事前に作成しておいたFSxのファイルシステム名を選択 3 共有名 FSxの送信先フォルダを入力（選択するフォルダは共有フォルダに設定しておく） 4 セキュリティグループ FSxにアタッチされているセキュリティグループへ通信可能な設定されているセキュリティグループを選択 5 ユーザー FSxの共有フォルダにアクセスできるユーザーを入力 今回はAdministratorを指定 6 パスワード 5で選択したユーザーのパスワードを入力 7 ドメイン 5で選択したユーザーの所属するドメインを入力     設定値を入力すると、画像のようにロケーション（送信先）が作成されます。   タスクの作成 タスクとは、「どのロケーションからどのロケーションへ」データを転送するかを定義する実行ジョブです。 転送スケジュール、帯域幅制限、フィルタリング等の詳細なオプションを設定し、このタスクを実行してデータ同期を開始します。 DataSync -> タスク -> タスクを作成　からタスクを作成します。 下表のように設定値を入力します。 項番 項目 設定内容 1 ロケーション 送信元ロケーションで作成したロケーションを選択 2 ロケーション 送信先ロケーションで作成したロケーションを選択 3 設定を構成する オプションを設定する項目で、データを転送するタイミングやログ出力など設定可能 今回はデフォルトで設定     設定値を入力すると、画像のようにタスクが作成されます。   ファイルの転送確認 作成したタスクから、ファイル転送を実施してみます。 ファイル転送が成功すると、実行ステータスが「成功」と表示されます。   実際にファイルが転送されているか確認します。 FSxのshare配下を確認すると、送信元インスタンスで作成したフォルダとファイルが転送されていることを確認できました。   まとめ 本記事では、 AWS DataSyncを用いてEC2共有フォルダからFSxへデータを移行する手順を解説 しました。 DataSyncは、 DataSyncエージェント 、 ロケーション 、 タスク の簡単な設定だけで、高速かつ安全なデータ転送が可能です。 本記事では紹介していませんが、差分同期やスケジュール機能も備え、移行時のダウンタイムを最小限に抑えられる点も魅力です。 オンプレミスやEC2からのファイルサーバー移行時においては、本記事を参考にDataSyncを利用してみてください！   最後に著者の他のAWS記事を紹介させてください。 【Amazon Bedrock】ナレッジベースを用いた社内資料管理ーめざせ生産性向上ー 社内資料の管理、効率的ですか？様々な形式の文書が散在し、必要な情報を探すのに時間を取られていませんか？ ファイルサーバーの奥底に埋もれどこにあるか分からない、バージョン管理が混乱する、などといった課題を抱えていませんか？これらの非効率は、業務の生産性低下に直結します。 今こそ、社内資料の一元管理体制を見直しましょう！ということで、AWS Bedrockのナレッジベースを用いた資料の一括管理およびその検索方法をご紹介します！ blog.usize-tech.com 2025.02.14

こんにちは、SCSK松岡です⛄ Snowflake Intelligenceは、生成AIを利用して自然言語によるデータ検索や要約を可能にしてくれる機能です。 本記事では、その利用を開始するために必要な設定を、アカウント管理者の視点から紹介します。   Snowflake Intelligence   Snowflake IntelligenceとData Science Agent、エンタープライズAI/MLにおける 次世代データエージェントの可能性 ※本報道資料は米国スノーフレイク社が6月3日に発表した内容の抄訳です。 www.snowflake.com Snowflake Intelligenceは先日のSnowflake Summit25で紹介された新機能で、2025年8月からプレビュー機能で利用できるようになりました。 この機能を活用することで、ユーザーはAIとの自然言語でのやり取りを通してSnowflake上のデータにアクセスし、データ活用を行うことができます。 データの検索や要約、可視化、さらにはアナリストのような分析も自動で行ってくれるため、高度なスキルを持たなくても、直感的にデータとの対話が可能になる機能として注目されています。 組織におけるデータ活用の推進において、様々なスキルレベルのユーザーにどう広く使ってもらうか、は課題になりがちな部分かと思います。Snowflake Intelligenceはその一つの解決策になり得る存在として期待しています。   【現地レポート：Day2】Snowflake Summit 25 （Platform Keynoteまとめ） サンフランシスコで開催されている、Snowflake Summit 25速報記事の第二弾です。 今回は、6/3のPlatform Keynoteで紹介された最新のサービスアップデート情報を中心にお届けしたいと思います。 blog.usize-tech.com 2025.06.04   Snowflake Intelligence利用に必要なアカウント設定   Overview of Snowflake Intelligence | Snowflake Documentation docs.snowflake.com Snowflake Intelligenceを利用するためには、大きく４つのSTEPで設定が必要です。 専用のDB・スキーマを作成 生成AIモデルの利用許可 エージェントを作成 エージェントをカスタム 1. 専用のDB・スキーマを作成 --snowflake_intelligence用のDB・スキーマを作成してPUBLICに権限付与 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS snowflake_intelligence; GRANT USAGE ON DATABASE snowflake_intelligence TO ROLE PUBLIC; CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS snowflake_intelligence.agents; GRANT USAGE ON SCHEMA snowflake_intelligence.agents TO ROLE PUBLIC; まず、エージェントの作成場所となるデータベース、スキーマを作成する必要があります。 DB名は「snowflake_intelligence」スキーマ名は「agents」である必要がありました(※2025/9時点) また、PUBLICにUSAGE権限も付与する必要がありました --エージェントの作成権限を付与 GRANT CREATE AGENT ON SCHEMA snowflake_intelligence.agents TO ROLE [エージェント作成者のロール]; Snowflake Intelligenceの実行単位である「エージェント」は、スキーマ単位のオブジェクトです。 作成したスキーマ上にエージェントを作成するための権限を、作業用のロールに付与します。 2. 生成AIモデルの利用許可 エージェントは、裏側で生成AIモデルを呼び出しながら動作します。そのため、事前にSnowflakeアカウント上で生成AIモデルを利用できるように設定する必要があります。 /* ①Cortex LLM を許可リストに追加 */ ALTER ACCOUNT SET CORTEX_MODELS_ALLOWLIST = 'All'; /* ②AWS_USリージョンにクロスリージョン推論を許可 */ ALTER ACCOUNT SET CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION = 'AWS_US'; /* ③モデルの追加設定を反映 */ CALL SNOWFLAKE.MODELS.CORTEX_BASE_MODELS_REFRESH(); Snowflakeアカウントに対し、生成AIモデルへのアクセスを許可します。(①) 例では、すべて(ALL)のモデルへのアクセスを許可しています。 https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/snowflake-intelligence Snowflake Intelligenceに対応しているモデルは以下の通りです(※2025/9時点) Claude 4.0 Claude 3.7 Claude 3.5 GPT 4.1 次に、クロスリージョン推論の設定を行います。(②) Snowflake Intelligenceに対応しているモデルは日本のAPJリージョンでは直接対応していないため、異なるリージョンを経由して推論を行うようにする必要があります。 リージョンごとに対応している生成AIモデル Snowflake Cortex AISQL (including LLM functions) | Snowflake Documentation docs.snowflake.com モデルの追加設定を行った後は、反映するためにリフレッシュが必要です。(③) 3. エージェントを作成 エージェントの作成はSnowsightから行うことができます。 Snowsightで、1.でCREATE権限を付与したロールを指定し、[AIとML>エージェント]メニューに移動してエージェントの作成を行います。 エージェントを作成すると、[AIとML>Snowflakeインテリジェンス]メニューのチャット画面で作成したエージェントを選択できるようになります。これで、生成AIモデルとの会話が行えるようになります! 作成時以外のロールにエージェントの利用を許可する場合は、作成したエージェントの編集画面から、[アクセス]メニューを選択してロールの追加を行います。 Snowflake Intelligenceのエージェントによる操作は、実行したユーザーの権限が適用されて動作します。 4. エージェントをカスタム エージェントをただ作成しただけでは、Snowflake上に保管したデータへのアクセスは行ってくれません。 (一般的な回答のみを行います) エージェントにSnowflakeのDB上のデータを検索させたり分析させたりしたい場合、「ツール」を紐づけてカスタマイズする必要があります。 エージェントの編集画面の[ツール]では、従来のSnowflakeのAI機能を紐づけることで、エージェントがどのようにデータへアクセスするかを指定できます。 ツールの代表的なものが Cortex Analyst と Cortex Search です。   Cortex Analyst | Snowflake Documentation docs.snowflake.com Cortex Search | Snowflake Documentation docs.snowflake.com Cortex Analystは構造化データの検索に、Cortex Searchは画像やPDFのような非構造化データの検索に対応しています。 ツールを紐づけると、エージェントは単なる回答生成にとどまらずオーケストレーションの役割を担います。ユーザーの問いかけに応じて、必要なツールを柔軟に組み合わせて使いこなすことが可能になります。 たとえば、自然言語での問い合わせに対してまず関連するドキュメントを検索し、そこから得た情報をもとにSQLを自動生成して値を算出するといった、一連の操作を自動化してくれるようになります。   最後に 本記事では、アカウント設定を行ってSnowflake Intelligenceを動作できるようにするところまでをご紹介しました。 ここまではまだAI活用のための入口で、エージェントによるデータ分析や検索を実際の業務に生かせるほどの精度にするためには、セマンティックモデルの作成がカギを握ります。 セマンティックモデルとは、業務上の用語や指標をメタデータとして整理し、AI が解釈できる形に定義する仕組みです。   Cortex Analyst セマンティックモデル仕様 | Snowflake Documentation docs.snowflake.com AI は人と同じように、複雑で整理されていない情報からは力を発揮しづらい一方で、メタデータやセマンティックモデルが整備されているほど、その能力を最大限に発揮します。 Snowflake Intelligenceの力を最大限引き出すために、いろいろと試行錯誤してみたいと思います!