AWS、事実上無制限にスケールするPostgreSQL互換の大規模分散DB「Amazon Aurora DSQL」正式版を提供開始
Amazon Web Services（AWS）は、事実上無制限にスケールするPostgreSQL互換の大規模分散データベース「Amazon Aurora DSQL」の正式版を提供開始したと発表しました。 Amazon Aurora DSQLは昨年（2024年）12月のイベント「AWS re:Invent 2024」で発表された、サーバレスな大規模分散データベースです。 1つのリージョン内で3つのアベイラビリティゾーンにまたがる構成、もしくは複数のリージョンにまたがる構成において、自動スケーリングと自動障害復旧機能を備えたActive-Activeなクラスタを実現できます。 分散処理による高いスケーラビリティおよび複数のアベイラビリティゾーンやリージョンによる冗長構成による高可用性の両方を実現するだけでなく、複数リージョンのような広域での分散データベースにおいてトランザクション処理による強
Using Open Source Cedar to Write and Enforce Custom Authorization Policies | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Using Open Source Cedar to Write and Enforce Custom Authorization Policies Cedar is an open source language and software development kit (SDK) for writing and enforcing authorization policies for your applications. You can use Cedar to control access to resources such as photos in a photo-sharing app, compute nodes in a micro-services cluster, or components in a workflow autom
Amazon Verified Permissions とは 従来の認可処理 Cedar 言語の使い方 基本的な記述方法 RBAC の例 ABAC の例 golang で動かしてみる 1. ポリシーストアを AWS コンソールから作成する 3. サンプルアプリケーションの実装 最後に こんにちは、2023年5月にバックエンドエンジニアとしてジョインした yamanoi です。 最近は Cloudflare スタックに注目しており、新機能を触ったりアップデートを眺めたりしています。 今回は先日 GA （一般利用可能）になった AWS のサービス Amazon Verified Permissions を、 golang で実装した簡単なサンプルを交えて紹介したいと思います。 Amazon Verified Permissions とは Amazon Verified Permissions
About Me My name is Marc Brooker. I've been writing code, reading code, and living vicariously through computers for as long as I can remember. I like to build things that work. I also dabble in machining, welding, cooking and skiing. I'm currently an engineer at Amazon Web Services (AWS) in Seattle, where I work on databases, serverless, and serverless databases. Before that, I worked on EC2 and
AWSサーバーレスバッチ処理アーキテクチャの構築 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWSサーバーレスバッチ処理アーキテクチャの構築 この投稿は、AWSソリューションアーキテクトであるReagan RosarioとWWPSソリューションアーキテクトであるMark Curtisによって書かれました。バッチ処理は多くの組織にとって基礎となるもので、大量の情報を効率的に自動化した形で処理することができます。ユースケースとしては、ファイル取り込み処理、キューベースの処理、トランザクションジョブ、さらに重いデータ処理のジョブなど、多岐にわたります。 この記事では、ファイル取り込み処理を実装するためのバッチ処理を、サーバーレスに実現するための方法を説明していきます。今回の例では、オーケストレーションにAWS Step Functions、オンデマンドのコンピューティングにAWS Lambda、データストアにAmazon S3、メールの送
日本語形態素解析器 MeCab を Python から利用する際の語彙データ（UniDic）が AWS 上で Open Data として公開されました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 日本語形態素解析器 MeCab を Python から利用する際の語彙データ（UniDic）が AWS 上で Open Data として公開されました 多くの機械学習デベロッパーの方々が、AWS 上でさまざまなアルゴリズムの開発やモデルの構築を行なっています。中でも自然言語処理を行う際には、対象言語の特性に即した形で前処理を行う必要があります。日本語の自然言語処理を実施する際には、形態素解析と呼ばれる文章の分解処理を前位処理として一般的に行います。日本語形態素解析を行うためには、日本語の語彙データが必要となりますが、このデータは通常 GB 以上のサイズに及ぶ大きなサイズとなります。またこれらを用いた計算の際にも大量の GPU および CPU を必要とするため、従来こうしたモデルを構築する際には常にストレージおよびコンピューティングのリソースの
Building dashboards for operational visibility | Amazon Builders' Library
We all run applications on our laptops, tablets, and smartphones. It’s easy for us to see if the device is powered up and if the Wi-Fi network connection is online. We know that our screens will display any critical notifications, like low free disk space warnings. In fact, the general speed and responsiveness of the user interface (UI) can be a good indicator of whether the device has enough reso
How Amazon Web Services Uses Formal Methods – Communications of the ACM
Since 2011, engineers at Amazon Web Services (AWS) have used formal specification and model checking to help solve difficult design problems in critical systems. Here, we describe our motivation and experience, what has worked well in our problem domain, and what has not. When discussing personal experience we refer to the authors by their initials. At AWS we strive to build services that are simp
こんにちは、エウレカ SRE チームの原田です。 今年 (2021年) エウレカでは、公開鍵認証で接続するEC2の踏み台サーバを廃止し、代わりに各サーバへの接続をIAMで認証できるSSM Session Managerへのリプレースを行いました。本記事ではそのモチベーションや、実装のポイントを紹介していきたいと思います。 旧来の踏み台サーバ 旧来の踏み台サーバエウレカで長く運用されていた踏み台サーバ (Gateway) は以下のようなものでした。 各開発者は、自分の秘密鍵を使って踏み台サーバへSSHを行う ( 踏み台サーバ上には各開発者の個別ユーザーおよび公開鍵が登録されている )踏み台上では、接続が許可されているSSH対象のサーバの秘密鍵がユーザー毎に配置されており、その鍵で各サーバにSSHするMySQL / Elasticsearch / Redis など、Private Subnet
DeequはAWSがリリースしているデータテストを行うためのライブラリです（Deequの説明ではUnit Testと表現されています）。 ここで言うデータテストは、ETL処理やデータマート作成処理などの意図通り動いているどうか、取り込んだデータが昔と変化していないかを確認するための検証処理のことを指しています。 ETL処理などを最初に作成したタイミングでは、その処理が意図したものになっているか確認すると思います。一方で、日次のバッチ処理や、動き続けているストリーム処理について、本当に意図したようにデータが加工されているかどうかは、通常の方法では処理自体が成功したかどうかくらいしか確認するすべがありません。 しかし、日々のデータ処理は簡単に意図しないデータを生み出してしまう可能性があります。気づいたらデータの中身が変わっていて、変換処理が意図しない動作をしてしまっていたり、そもそもソースデー
CS課佐竹です。 直前ですが、本日は「Clarification on: [ACTION REQUIRED] Potential increase to your Amazon Aurora bill. 」というメールで通知が来ていました内容について記載します。 はじめに なぜこの連絡がきていたのか？ 対象となるAWSアカウント CloudWatchで請求予定額の目安を確認する この利用料を回避（減額）するには？ まとめ はじめに このメール連絡は、2020年3月1日からAmazon Auroraはバックアップ利用料を正しく徴収し始めるという通知になります。以下で詳しく解説いたします。 なぜこの連絡がきていたのか？ Amazon Auroraには、公式の料金ページにある通り以下2つのバックアップに対しての利用料金が宣言されています。 利用中のAuroraのバックアップに対する利用料（データ
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Identity Graphs on AWS – Real-time Personalization and Advertising Targeting with Amazon Web Services