技術や情報、そして人々が集まる"港"
クラウドの普及により、必要なリソースを必要なときにすぐ用意できるようになりました。しかしその一方で、「月次の請求書を見たら想定以上に増えていた」「どのチームが何の目的でリソースを増やしたのか分からない」といった課題に直面している組織も少なくありません。こうしたクラウドコストの課題に対して、近年注目を集めているのが「FinOps」というフレームワークです。本記事では、FinOpsの基本概念から実践のステップ、そして単なるコスト削減との違いまでを分かりやすく解説します。
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ついに一般提供が始まった AWS DevOps Agent を実際に触ってみました。アラートを検知しても、そこから原因を調べて対応するのは意外と大変ですよね。本記事では、障害検知から原因分析、Slack 通知までを一気通貫で自動化する流れを構築・体験した様子をご紹介します。運用をちょっとラクにしたい方、ぜひご覧ください！
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経済産業省と内閣官房国家サイバー統括室は、サプライチェーン全体のセキュリティ水準向上を目的とした「SCS評価制度」の構築方針を公表しました。本記事では、制度の概要に加え、情シスだけでなく全社で備える必要性を解説します。
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「ボタンを押すと、クラウドに“あえて障害”が起きる」——そんなカオスエンジニアリングを体験できる Chaos Kitty を、Raspberry Pi と AWS でミニ版として作ってみました。カオスエンジニアリングは気になるものの、実際に触る機会は少ないものです。そこで今回は、障害の発生から検知、復旧までを手を動かしながら体験できる構成と、その作成手順を詳しくご紹介します。
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AWS DEA実践シリーズの最終回の今回は、ビッグデータやストリーミング処理において重要な「EMR」「Managed Workflows for Apache Airflow（MWAA）」「Managed Service for Apache Flink」「Amazon MSK（Managed Streaming for Apache Kafka）」について、それぞれの特徴とAWS上での役割を解説します。また、ワークフロー管理サービスの比較などもご紹介します。
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AWSのデータ関連サービスを実践形式で解説した、社内での「AWS DEA勉強会」から、AWSのデータエンジニアリング領域で重要な「リアルタイム分析」をテーマに、Kinesis Data Streams、Kinesis Data Firehose、OpenSearch Serviceについて詳しく解説します。サービス概要に加え、DEAの問題をベースにしたユースケースをご紹介します。
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このシリーズでは、社内で実施した「AWS DEA勉強会」の内容を元に、AWSのデータ関連サービスを解説します。勉強会ではサービスの特徴のご紹介の後、実際の問題の解説や環境でのデモを通して、実践的に学ぶ形式で行いました。連載第1弾は、Glue・DataBrew・Athena・Redshiftについてご紹介します。
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Amazon Q Developerの実践的な活用方法を知りたい方へ、いよいよ連載の後編です。本記事では、Spotifyの再生履歴データを可視化するダッシュボードアプリを題材に、Amazon Q Developerを使ったアプリケーション作成の流れを詳しくご紹介します。AIへの具体的な指示方法や、人間が確認・判断すべきポイントも解説します。
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Amazon Q Developerを使って「実際にどんなことができるのか？」を知りたい方に向けて、実際のプロンプトとともに活用例をご紹介します。アーキテクチャ検討やCDKコード作成、コマンド実行など、AIがどのように開発や運用をサポートしてくれるのかを解説します。また、人が行うべき作業との切り分けポイントも併せてご紹介します。
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誰でも手軽に始められるAI開発支援ツール「Amazon Q Developer」を利用したことがありますか？本記事では、Amazon Q Developerの導入方法を、初心者にも分かりやすくご紹介します。プログラマーだけでなく、インフラ構築や運用保守が中心の方にも役立つ本連載。前編では、必要な準備やセキュリティ上の注意点、そしてVS Codeへのインストール手順まで、実際の画面操作を交えながら丁寧に解説します。
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