Jupyter Notebookと Boto3で AWS環境定義書を作成してみる | DevelopersIO
Jupyter Notebook(以降 Notebook) は実行可能なプログラムコードや分析結果、グラフなどを含んだドキュメントを作成するための OSSです。 画像：https://jupyter.org/ Pythonによるデータ分析でよく利用されます。 特徴として 「Markdown セル」と「Code セル」 を Notebook内へ配置できます。 データ分析のプロセスの文脈を Markdownセルに書くことで、 プログラムのコメント以上の表現力で、プロセスを記述できることできます。 データの可視化についても、Notebookは優秀です。 Matplotlib のグラフや、Pandas のテーブルなどを Notebook内にインライン表示してくれます。 さて、Markdownセルによるドキュメンテーション、 pandas によるテーブル表記でふと思いました。 「Jupyter No
Transit Gateway Network Managerを AWS CLIから操作してみる #reinvent | DevelopersIO
re:Invent2019のネットワーク周りのアップデートの 1つに AWS Transit Gateway Network Manager があります。 Transit Gateway、それとVPN接続されているオンプレミス環境の ネットワーク全体を管理するためのサービスです。 ネットワークの可視化や、ネットワーク周りのメトリクス監視などの機能があります。 さらに このサービス自体は無料です 。 さっそくコンソール上でやってみたブログも上がっていますね。 Transit Gateway Network Managerを使ってTransit GatewayとVPN接続の可視化をしてみた #reinvent 本ブログでは AWS Transit Gateway Network Manager 周りの操作を AWS CLIから実行 してみます。 目次 はじめに create-global-ne
クラウドセキュリティの問題は人のミスにある--AWSに聞く対策
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます クラウド環境からのデータ漏えいといったセキュリティ問題は、技術的というより不適切な設定や操作ミスなど人に起因するものが多い。日常的な心がけで改善できる余地は大きいが、人の努力だけでは補い切れない部分では技術の活用が重要になる。 Amazon Web Services（AWS）のCISO（最高情報セキュリティ責任者）室のディレクターを務めるMark Ryland氏は、「クラウドセキュリティにおける最大の課題は、セキュリティの脅威そのものではなく、脅威につながる可能性のある人のミスになる」と話す。 Ryland氏は、CISO室でセキュリティに関するユーザーとのコミュニケーションや、同社セキュリティチーム、政府機関らとのセキュリティに関するや
AWS環境の異常調査が捗る！ Amazon Detectiveの概要 [レポート] #SEC312 #reinvent | DevelopersIO
こんにちは、臼田です。 みなさん、インシデントの調査してますか？(挨拶 re:Invent 2019でしれっと発表されたすごいやつ！Amazon Detectiveのセッションが行われたので早速参加してきました！速報は下記の通り。 [速報] 潜在的なセキュリティ問題を自動的に分析する Amazon Detective が発表されました！#reinvent 簡単に言うとAmazon Detectiveは異常を検知した後の調査がめちゃくちゃ捗るサービスです！セッション概要は以下の通り。レポートしていきます。 Introducing Amazon Detective Amazon Detective makes it easy to investigate, analyze, and quickly identify the root cause of potential security is
![AWS環境の異常調査が捗る！ Amazon Detectiveの概要 [レポート] #SEC312 #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c11e99c7cd8cba36245d81d5a85c1da978f4aa63/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Fdetective_1200_630.jpg)
第56回 AWS X-Rayによる分散トレーシング―マイクロサービスのボトルネック、障害箇所の特定（1） | gihyo.jp
Perl Hackers Hub 第56回AWS X-Rayによる分散トレーシング―マイクロサービスのボトルネック、障害箇所の特定（1） 本連載では第一線のPerlハッカーが回替わりで執筆していきます。今回のハッカーは面白法人カヤックでWebアプリケーションの運用、インフラを担当している藤原 俊一郎さんで、テーマは「AWS X-Rayによる分散トレーシング」です。 分散システムのボトルネックや障害箇所を特定することは、モノリシックなシステムを相手にするのに比べて難しいものでした。しかし開発手法としてマイクロサービスアーキテクチャが普及してきた昨今、それに対する武器として分散トレーシングと呼ばれる手法が一般化してきました。 本稿ではPerlで実装されたWebアプリケーションに分散トレーシングを組込み、複数コンポーネントの関連やパフォーマンスを可視化する例を紹介します。 分散トレーシングとは何
AWSのコンテナ責任者が語るFargate、ECS、App Mesh、EKS、そしてKubernetes
Amazon Web Services（AWS）のコンテナサービスで、今最もホットな動きとは何か。コンテナ責任者を務めているディーパック・シン（Deepak Singh）氏は、迷わず「AWS Fargate」を挙げる。自身の子のような存在であり、AWSで最も好きなプロダクトだという。 「そのうち、大部分のコンテナアプリケーションのインフラとして、（「Amazon EC2」ではなく）Fargateが使われるようになるだろう。EC2上でのコンテナ配備は、一部のレガシーあるいはステートフルなアプリケーションに限られるようになる。私たちは、広範な利用を支えられるよう、Fargateの機能を強化していく」 AWSはコンテナサービスで、「Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）」と「Amazon Elastic Container Service for
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