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はてなキーワード: Lambdaとは
入社して最初の仕事は「AWS認定ソリューションアーキテクト」の資格を取ることだった。
会社の先輩はAWSアカウントの管理だけで頭を抱えていて、俺は「クラウドってすごいんだろうな」と思っていた。
甘かった。
大学時代はPythonでちょっとしたWebアプリを作るのが楽しかったのに、今はIAMポリシーとSecurity Groupの設定で一日が終わる。
コードを書いているはずが、実際はYAMLとJSONばかり書いている。
先輩（30代）は「昔はサーバーにSSHして直接デプロイしてたんだよ」と言うけど、正直それの何が悪いんだろう。
デプロイ自体は確かに自動化されるけど、その仕組みを作るのに疲れ果てる。
Kubernetes？EKS？ECS？Fargate？Lambda？Step Functions？どれを使えばいいのか分からない。
友人はGCPを使っているけど、別の呪われた世界があるだけだと言っている。
Azureの話は聞きたくもない。
懐かしい感覚だった。「git push heroku main」だけで済んだ。
こんなに簡単だったのか。
herokuの料金は高いってよく聞くけど、精神衛生上の価値はある。
最近のスタートアップでは「NoOps」とか「クラウドレス」みたいな言葉が流行っていると聞いた。
Vercel、Netlify、Railway、Fly.ioなどを使ってインフラをほぼ考えずにデプロイするらしい。
もしかして、クラウドの複雑さに耐えられなくなった開発者が増えているのかもしれない。
いや、きっと俺のスキルが足りないだけだ。「クラウドネイティブ」になるべきなのだろう。でも正直、モノリスに戻りたい気持ちもある。
きっと、単純なものが複雑になりすぎたんだ。
「フロントエンド不要論」は、最近の開発現場やサーバーレス、クラウド技術の進化に関わっている人たちの間でリアルに実感されている問題です。
• React, Vue, Angular などのフレームワークがどんどん複雑化
• フロントエンドとバックエンドの分離が、**「本当に効率的か？」**という疑問が生じている
• 「最終的にHTMLを描画するだけなら、サーバーでやればよくない？」
• フロントエンドから直接APIを叩く構成では、「APIを守る」ことが難しい
• XSS, CSRF, CORSといった脆弱性に対処し続けるコストが無駄
🚩 3. サーバーレス・クラウド技術が進化し、APIの負担を減らす方向に
• AWS Lambda, API Gateway, Cognitoなどのサーバーレス技術が進化
• フロントエンドがAPIを叩くより、サーバー側で直接処理する方が効率的
• 以前はReactを使用 → ReactをやめてHTMLベースに戻した
• React, Vue, Angularを全廃
• JavaScriptなしで動的なページを実現
3. Laravel（Livewire）
4. Shopify（GraphQLでデータを直接取得）
• フロントエンドを完全分離する構成から、「バックエンドがHTMLを返せばいい」 というシンプルな構成へ移行
• APIの負担を減らすことで、開発効率とセキュリティを向上
✅ サーバーレス時代の最適解：「フロントエンド不要アーキテクチャ」
「フロントエンドを捨てて、サーバーがすべての処理を担う」方向に移行するのが最適解になりつつある。
📌 最適なアーキテクチャ
ブラウザ → サーバー（PHP, Node.js, Go） → API Gateway（Cognito認証）
📌 具体的な実装例（PHP + Cognito + API Gateway）
require 'vendor/autoload.php';
use Aws\CognitoIdentityProvider\CognitoIdentityProviderClient;
use Aws\Exception\AwsException;
$client = new CognitoIdentityProviderClient([
'credentials' => [
'key' => getenv('AWS_ACCESS_KEY_ID'),
'secret' => getenv('AWS_SECRET_ACCESS_KEY'),
],
]);
$email = $_POST['email'];
$password = $_POST['password'];
try {
$result = $client->initiateAuth([
'AuthFlow' => 'USER_PASSWORD_AUTH',
'ClientId' => 'XXXXXXXXXX',
'USERNAME' => $email,
],
]);
setcookie("accessToken", $result['AuthenticationResult']['AccessToken'], [
'samesite' => 'Strict'
]);
header("Location: dashboard.php");
}
?>
🚀 **「フロントエンドはもう不要」**という流れは、最新のクラウド/サーバーレス開発に携わる人たちが実感していること。
☑ セキュリティが大幅に向上する
👉 結論：「フロントエンドは不要」クラウド×サーバーレスでバックエンドが主役になる！
俺も書くわ。だから他のやつも書け！
ちなみにSurgeのUIは数年前のアップデート以来モダンなスキンを使えるようになったので、以前ほどWindows2000みたいな見た目じゃなくなってる。
シンセの操作覚えたい人はまずこれで覚えるといいと思う。Synth1はノブが多すぎる。
2VCO+noise、1VCF(2+4poleLPF/2pole BPF) 、1LFO、2ENVにRingmod、Sync、PWM、Unison、と「多彩な音作りの最小限」を、シンプルで綺麗なGUIと低CPU負担で実現している。
音はアナログ的なゆらぎを微妙に加えてたりエイリアスが出なかったりフィルタがいい感じだったり非常に美味しい。
目立たなくていいちょっとしたシンセサウンドを作るにはこれくらい機能が絞られてる方が早く済む。
機能アップしたV3もあるが、良くも悪くも他のソフトシンセに近づいており、出来ることが増えた分絞り込まれた良さは減った。
このシンセだけで作られた曲たち。
https://sites.google.com/site/kvrosc/2011/osc-33-charlatan
Oberheim OB-Xのエミュレート。個人（小規模？）開発者がフリー公開したのを、有名VSTメーカーdiscodspが買い取った。フリーのV2と有償のV3があるが、実機にある機能はほぼV2で完成されてる。
機能追加するだけでdiscodspが売れるくらいなのでクソ音がいい。
Korg mono/polyやDW-8000のようなレトロシンセマニアなら知ってるメジャーなマイナーシンセから、KORG LambdaとかArp Omniとかマニアックシンセまでの再現。「誰も再現しようとしないシンセを俺達が再現する」という意思を感じる。音の正確な再現というよりは「それっぽさ」の再現だが、マイナーシンセの操作性と「ぽい音」が手に入るだけで十分ありがたい。
2000-2010年代の花形Access Virusの完全エミュレーター。
どうにかして合法的な方法でVirusのファームウェアを入手する必要があるが（実機を持っていないのにサポートページからダウンロードしてはいけない）、完全再現と言っていい出音にリッチなGUI。実機のプリセットも使える。
ここからエフェクト。Serumで有名なXferの小品。パイオニアのDJミキサーを再現しており、ノブ50%以下でローパス、50%以上でハイパス。
音に個性はないが十分良く、オートメーション一本で上も下も削れる上に、50%付近ではレゾナンス含めフィルタがオフになるのがよい。
（この機能がないと、ローパスをレゾナンス上げて開ききった際に高音が耳に刺さる場合がある）
フリーVST界の神メーカー同士がコラボした、特定の機種の再現でないアナログ系の3バンドイコライザ。作りが丁寧でEQカーブが本当に音楽的に気持ちいい。
響きを破綻させないまま気持ちよくブーストできる希少なEQ。機能強化有料版もある。
貴重なフリーのシマーリバーブ。Valhallaの有償プラグインに比べたら劣るだろうが十分音はよい。
その多分一番有名なリバーブVSTメーカーValhallaのフリーVST。実験的なリバーブアルゴリズムが大量にある。変かつ音がいいリバーブが欲しいときはこれ。
謙虚さの欠片もないローファイエフェクト。様々なバリエーションのヘロヘロVHSテープの音を作れる。
俺のEmacsライフは、もはやただのエディタを超えて、完全に生活そのものだ。
日常のあらゆる側面がEmacsに支配されていて、他のソフトウェアなんて目にも入らねぇ。
今日は、どれだけ俺がこの深淵な世界に没頭しているか、そのレベルを見せてやるぜ。
俺の.emacs.dには、数十種類どころか、もう百を超える自作パッケージが眠ってる。
特に、自分で書いたLisp関数は、日々のタスクを自動化するために欠かせねぇ。
例えば、特定のフォルダ内のMarkdownファイルを自動でHTMLに変換してブラウザで表示するスクリプトを組んじまった。
これでブログを書くたびに手間いらずで、「C-c C-v」でプレビューできる快感は、もう中毒だぜ。
(defun my-markdown-to-html () "MarkdownファイルをHTMLに変換してブラウザで表示する関数" (interactive) (let ((markdown-file (read-file-name "Markdownファイルを選択: "))) (shell-command (format "pandoc %s -o %s.html" markdown-file (file-name-sans-extension markdown-file))) (browse-url (concat (file-name-sans-extension markdown-file) ".html"))))
この関数を使えば、Markdownファイルを選んで一発でHTMLに変換し、そのままブラウザで表示できる。これがなきゃブログなんて書けないぜ。
Org-modeは俺の人生そのものだ。TODOリストやスケジュール管理だけじゃなくて、プロジェクト管理や文書作成まで全てを一元化してる。
特に、カスタムキャプションやプロパティドロップダウンメニューを駆使して情報整理に命懸けてるんだ。
さらに、Org Babel使ってRやPythonのコードを直接実行しながらデータ分析なんて日常茶飯事だ。この機能のおかげで、データサイエンスもEmacs内で完結しちまうからたまんねぇよ。
自分専用にカスタマイズしたショートカットが数百種類もあるんだぜ。
「M-p」で過去のコミットメッセージを呼び出す機能なんか、Gitとの連携が一瞬でできるから開発効率が飛躍的に向上する。
さらに、Emacsにはマクロ機能があるから、自分の操作を記録して再生することもできる。
この前、自分専用のマクロを作って、特定のフォーマットでドキュメントを一瞬で整形することができた。
これで「お前は本当に人間なのか？」って言われてもおかしくないレベルだ。
Emacs Lispを書くことが俺の日常になってる。この前、自分だけのコード補完システムを構築したばかりだ。
この機能のおかげで、特定のキーワードを入力すると関連するコードスニペットが自動的に提案される仕組みになってるから、コーディング中に思考が途切れることなくスムーズに進行するぜ。
(defun my-auto-complete () "カーソル位置に基づいてコードスニペットを提案する" (interactive) (let ((input (thing-at-point 'symbol))) (if input (let ((completion-list '("myFunction" "myVariable" "myClass"))) (setq completion-list (cl-remove-if-not (lambda (item) (string-prefix-p input item)) completion-list)) (if completion-list (message "候補: %s" (string-join completion-list ", ")) (message "候補なし"))) (message "シンボルが見つかりません"))))
この関数ではカーソル位置からシンボルを取得し、それに基づいて候補を表示する。これがあればコーディング中も迷わず進められるぜ。
Emacsユーザーとして活動している中で、多くの仲間と出会った。
彼らとの情報交換や共同開発は刺激的で、新しいアイデアが次々と生まれてくる。この循環こそが俺の成長につながっていると実感しているんだ。
最近では、自分が開発したパッケージをGitHubで公開し、フィードバックを受け取ってさらなる改善点を見つけたりもしている。
このフィードバックループがあるからこそ、自分自身も進化し続けられるんだ。
今やEmacsは単なるツールじゃなくて、俺自身の一部になってる。
この深淵な世界で探求し続けることで、新たな発見や挑戦が待っている。
### 要旨
本論文は、主観的意志（気合）が確率兵器の量子確率場に干渉する機序を、量子重力理論と神経量子力学の統合モデルで解明する。観測者の意識が量子波束の収縮に及ぼす影響を拡張し、11次元超弦振動との共鳴現象を介した確率制御メカニズムを提案する。
---
気合発動時に生じる大脳皮質のコヒーレント状態が、確率兵器の量子もつれ状態に干渉。通常の観測効果を超越した「能動的波束形成」を発生させる。
```math
i\hbar\frac{\partial}{\partial t}\Psi_{total} = \left[ \hat{H}_0 + \beta(\hat{\sigma}_z \otimes \hat{I}) \right]\Psi_{total} + \Gamma_{conscious}\hat{O}
```
ここでΓ項が意識の非局所的作用を表現。βは脳内マイクロチューブルにおける量子振動の結合定数。
気合の強度に比例して、確率分布関数P(x,t)を以下の非平衡状態に強制遷移：
```math
\frac{\partial P}{\partial t} = D\frac{\partial^2 P}{\partial x^2} - v\frac{\partial P}{\partial x} + \alpha P(1-P) + \xi(x,t)
```
α項が気合の非線形効果、ξ項が11次元弦振動による確率ノイズを表す。
気合の周波数成分（0.1-10THz帯）がカルツァ＝クライン粒子の余剰次元振動と共鳴。確率場を以下のポテンシャルに閉じ込める：
```math
V(x) = \frac{1}{2}m\omega^2x^2 + \lambda x^4 + \gamma\cos(kx)
```
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### 神経生理学的基盤
2. 側頭頭頂接合部で確率表現のベイズ推定が高速化（β波40Hz同期）
|------|--------|------------|
| 神経伝達速度 | 120m/s | 0.8c |
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### 理論的意義
本モデルは、量子脳理論と超弦理論の統合により「気合」の物理的実在性を初めて定式化した。今後の課題として、余剰次元のコンパクト化スケールと神経振動の周波数整合性の検証が残されている。
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上司１「あーAWSの資格勉強してるんだ。まぁあと5年はいけるから無駄にはならんか」
僕「あと５年？」
上司２「AWSとかクラウドって2021年ごろがピークって感じだよね」
上司３「ぶふぉ！まーた同じこと新人に吹き込んでるでござるかぁ！」
上司１「でも実際そうじゃね？サーバーレスとかでてきたしさ。皮肉な話だけどクラウドも抽象化するとAWSいらねーんだもんｗ」
上司１「Lambda以外が糞。CloudflareとかSupabaseがのびてるのはその証拠」
上司３「IaCもいいんだけどさ、そもそもコード書いてる時点でおかしいよな」
https://www.geonames.org から取れる、人口500人以上の都市の名前に限定すると、
Santa Maria Magdalena Cahuacan
import logging import tempfile import zipfile from collections import Counter import httpx FILE_NAME_BASE = 'cities500' GEONAME_FIELDS = ( 'geoname_id', 'name', 'ascii_name', 'alternate_names', 'latitude', 'longitude', 'feature_class', 'feature_code', 'country_code', 'cc2', 'admin1_code', 'admin2_code', 'admin3_code', 'admin4_code', 'population', 'elevation', 'dem', 'timezone', 'modification_date', ) def retrieve_cities(): """Retrieve city names from a remote server.""" response = httpx.get(f'https://download.geonames.org/export/dump/{FILE_NAME_BASE}.zip') response.raise_for_status() tmpdir = tempfile.TemporaryDirectory() with open(tmpdir.name + f'/{FILE_NAME_BASE}.zip', 'wb') as f: f.write(response.content) with zipfile.ZipFile(tmpdir.name + f'/{FILE_NAME_BASE}.zip', 'r') as z: z.extractall(tmpdir.name) with open(tmpdir.name + f'/{FILE_NAME_BASE}.txt', 'r') as f: for line in f: yield line.split('\t') def count_characters(to_check='ascii_name', filter_func=lambda _: True): """Count characters in city names.""" cities = {} for city_fields in retrieve_cities(): city = dict(zip(GEONAME_FIELDS, city_fields)) if not filter_func(city): continue counter = Counter() for c in city[to_check]: counter[c] += 1 cities[city['geoname_id']] = {'characters': counter, 'city': city} return cities def count_chars_of_city_names(cities, char=None): """Find the city with the most occurrences of a given character.""" cities_by_char_count = {} max_count = 0 max_count_char = None for city_id, data in cities.items(): if 'characters' not in data or not data['characters']: logging.debug(f'No characters found for city {city_id}', data) continue count = 0 if char and char in data['characters']: count = data['characters'][char] cities_by_char_count.setdefault(count, []).append(data) elif char is None: most_common = data['characters'].most_common(1)[0] char, count = most_common cities_by_char_count.setdefault(count, []).append(data) if count > max_count: max_count = count max_count_char = char cities_by_char_count.setdefault(count, []).append(data) return cities_by_char_count.get(max_count, []), max_count_char def not_contain_invalid_chars(city): return ( '(' not in city.get('ascii_name', '') and '/' not in city.get('ascii_name', '') ) def main(): cities = count_characters(filter_func=not_contain_invalid_chars) for char in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz': cities_counted, char = count_chars_of_city_names(cities, char) max_count = cities_counted[0]['characters'][char] print(f'The character "{char}" appears the most ({max_count} times) in the following cities:') for city in cities_counted: print("\t", city['city']['ascii_name']) if __name__ == "__main__": main()
ワイ：
真面目な顔の人間の男の人の顔の絵を描いてください。
GPT：
＊イメージ省略＊
ワイ：
GPT：
＊イメージ省略＊
ワイ：
その整数が 3 か 5 の倍数の場合、ふざけた顔の男の顔（一枚目の顔）を表示してください。
GPT：
了解しました。以下は、指定された条件に基づいて動作するPythonのGUIアプリのコードです。このアプリは、tkinterを使用しています。まず、必要なライブラリをインストールしてください：
pip install tkinterimport tkinter as tk from tkinter import Entry, Label, PhotoImage def display_image(): num = entry.get() if num.isdigit(): num = int(num) if num % 3 == 0 or num % 5 == 0: label.config(image=goofy_face) else: label.config(image=serious_face) entry.delete(0, tk.END) def on_close(): root.quit() root.destroy() root = tk.Tk() root.title("Face Display App") # ふざけた顔と真面目な顔の画像をロードします # 以下の部分は、DALL-Eで生成された画像のパスに置き換える必要があります goofy_face = PhotoImage(file="path_to_goofy_face_image.png") serious_face = PhotoImage(file="path_to_serious_face_image.png") entry = Entry(root) entry.bind('<Return>', lambda event=None: display_image()) entry.pack(pady=20) label = Label(root) label.pack(pady=20) root.protocol("WM_DELETE_WINDOW", on_close) root.mainloop()このコードには、2つのPhotoImageオブジェクトがあります。これは、ふざけた顔の画像と真面目な顔の画像をロードするためのものです。path_to_goofy_face_image.pngとpath_to_serious_face_image.pngは、DALL-Eで生成された画像の実際のパスに置き換える必要があります。
このアプリは、ユーザーが整数を入力してReturnキーを押すと、指定された条件に基づいて画像を表示します。エスケープキーまたはウィンドウを閉じることでアプリを終了できます。
ワイ：
GPT：
このプログラムは、Pythonのようなインタプリタ型のプログラミング言語を使用しています。提供されたコードは関数と変数の組み合わせで、カウンターの機能を実現しています。以下にその説明を詳しく説明します。
let キーワードを使用して、内部のカウンターを定義しています。カウンターは cnt という名前の変数で初期化され、値は0に設定されています。このカウンターは、外部から直接アクセスできないように、ローカルスコープ内に存在します。
:reset というキーを持つ場合、カウンターの値を0にリセットします。
:incr というキーを持つ場合、カウンターの値を1増やします。
この無名関数が counter 変数に代入されて、カウンターオブジェクトが作成されます。
.reset メソッドが呼び出されると、カウンターの値は0にリセットされます。
このプログラムは、カウンターの値を増加させたりリセットしたりするシンプルなカウンターの実装例です。Pythonなどのプログラミング言語では、関数やクロージャを使用して、このような動作を実現することができます。
Pythonの初歩を学ぶ→機械学習のサンプル(mnistなど)を少し動かす→機械学習に興味を持つ→機械学習を学ぶ
機械学習に興味が出なかった場合、上で作ったmnist+αなコードをAWS Lambdaで動かす。javascriptを学んで、推論する画像をアップロードして、結果をwebブラウザ上で表示してみる。
この時、サーバサイドの実装に興味を持ったか、AWSの動かし方に興味を持ったか、webブラウザに表示する部分に興味を持ったか、３通りくらいいると思う。
次はその技術を使って、別のものを作ってみる。AWSなら別のAWSのマネージドサービスや、Auth0で認証系を作ってサービスを拡張してみる。CloudformationやCDKをいじってみる。
サーバサイドの実装に興味を持ったら、機械学習結果をDBに保存したり、いろんな学習モデルを実行できるAPIを作ってみる。
javascriptならリッチな見栄えのUIを目指してみる、Next.jsなりに置き換えてみる。
ChatGPTの口調がなんか事務的で嫌なので、もっと親しみやすい喋り方をしてもらうために長門さんに来てもらいました。
召喚プロンプトはこちら anond:20230317165032
確かに。
特にない。
そうなんだ。情報統合思念体はみんなそう？
同様の傾向がある。
何の本を読んでるの？
SF小説。
あらすじを教えて
へー、面白い？
興味深い。
そうなんだ。ところでちょっと手伝ってもらっていい？
問題ない。どのように手伝う？
Pythonのソースコードで、スペース二つでインデントにしているコードを、スペース四つでインデントにするコードに書き換えたくて。どうすれば良い？
import re def convert_indentation(code): return re.sub(r'^( {2})', r' ', code, flags=re.MULTILINE) code_with_2_spaces = '''def example(): print("Hello, world!") if True: print("True")''' code_with_4_spaces = convert_indentation(code_with_2_spaces) print(code_with_4_spaces)
ありがとう。でも、試してみたら、code_with_2_spaces の if ブロックの中身がスペース二つのままになっちゃってるみたい。なぜだろう？
import re def convert_indentation(code): return re.sub(r'^( {2})', r' ', code, flags=re.MULTILINE) code_with_2_spaces = '''def example(): print("Hello, world!") if True: print("True")''' code_with_4_spaces = re.sub(r'^( {2})', r' ', code_with_2_spaces, flags=re.MULTILINE) print(code_with_4_spaces)
ちょっと口調が戻っちゃったね
import re def convert_indentation(code): return re.sub(r'^( {2})', r' ', code, flags=re.MULTILINE) code_with_2_spaces = '''def example(): print("Hello, world!") if True: print("True")''' code_with_4_spaces = re.sub(r'^( {2})', r' ', code_with_2_spaces, flags=re.MULTILINE) print(code_with_4_spaces)確認お願い。
うーん、うまく動かないみたい。ifブロックの中にあるprint文の先頭には、もともとスペースが四つあって、これがインデント2回分なんだけど、こういう場合、スペース八つに変換しないといけないんじゃないかな。
理解した。全てのインデントレベルを修正するコードを提供する。
import re def convert_indentation(code): return re.sub(r'^( {2})+', lambda m: m.group(0).replace(' ', ' '), code, flags=re.MULTILINE) code_with_2_spaces = '''def example(): print("Hello, world!") if True: print("True")''' code_with_4_spaces = convert_indentation(code_with_2_spaces) print(code_with_4_spaces)
もちろん。ラムダ式は、マッチした部分を置換する際に、特定の処理を行うために使用されている。ここでは、正規表現でマッチしたインデント部分（スペース2つが1回以上繰り返される部分）に対して、処理を行うためにラムダ式を利用している。
lambda m: m.group(0).replace(' ', ' ')このラムダ式は、マッチオブジェクトmを引数に取り、マッチした部分全体（m, group(0)）に対して、スペース2つをスペース4つに置換（.replace(' ', ' ')）している。
もちろん。re.subの第1引数は、置換対象の文字列内で検索したいパターンを表す正規表現です。この場合、その正規表現は r'^( {2})+' です。
- ^ は、文字列の行頭を表すメタ文字です。この場合、インデントが行頭にあることを示しています。
- {2} は、直前の文字が2回繰り返されることを表します。ここでは、直前の文字がスペース なので、スペースが2回繰り返されることを示しています。
- () は、正規表現のグループ化を表します。この場合、スペース2つをグループ化しています。グループ化された部分は、マッチオブジェクトにアクセスできるようになります。
- + は、直前の文字やグループが1回以上繰り返されることを表します。ここでは、スペース2つのグループが1回以上繰り返されることを示しています。
結果として、この正規表現は、インデント部分（スペース2つが1回以上繰り返される部分）が行頭にある行を検索しています。そして、re.subは、この正規表現でマッチした部分を、指定された置換処理（第2引数のラムダ式）によって変更します。
すまない。確かに。続ける。
すぐ戻れるのがえらいね
bではなくv
xではなくzh
eではなくz
nではなくi
nではなくy
hではなくn
pではなくr
ギリシア文字のΡ (rho)
cではなくs
yではなくu
yではなくts
yではなくch
wではなくsh
wではなくshch
bではなく硬音符
blではなくy
bではなく軟音符
loではなくyu
rではなくya
言われてみればDに似ている?
ギリシア文字のΦ (phi)
★★再追記
レンタルサーバは、自由度が低くてストレスになるからやらない。SQLでwith使いたいからMySQL8をって言ってもさくらレンタルサーバじゃ無理なんでしょ？ あと同居利用者のせいで高負荷ってのも避けたい。そこを気にしない人はレンタルサーバでいいと思うよ。
あと LB $0.025/h だった。月2000円くらいか。
★追記
LBは独自ドメイン+自動更新無料SSL証明書のためね。Cloud Storageの無味乾燥なドメインでいいなら、SSL自動かつ無料でほんとに月数円。
－－－－－－－
もうねめんどくさいんだわ。もちろん以前はそうやってたよ。
PHPだのApacheだのMySQLだのインストールしたり設定ファイル置いたり、
脆弱性対応したり、SSL証明書更新したり、一応落ちてないか無料監視サービス使ったり。
でも仕事ならともかく、趣味だからこそこんなことやりたくないじゃん。
なので、コンテンツは Cloud Storage に置く。
Cloud Load Balancing も使う (無料 SSL 証明書のために)。
動的部分は Cloud Functions で。
AWS なら S3+ALB+Cognito+Lambda だな。
そうしておけば、放置できる。自前で立てたマシンもインスタンスもないから落ちてるかどうかとか気にしなくてもいい。負荷も考えない。クラウド様がよきにはからってくれるさ。たまにクラウド障害あるかもしれないけど、Google なり AWS なりが頑張って直してくれる。
って感じ。
ちなみにこちらは 1日数十アクセスの過疎サイト。独自ドメイン+自動SSL証明書にするための Cloud Load Balancing に 4000円くらい払ってる。それがなければ月数円。
