プロファイルコピーとは Windowsイメージのキッティングをする際の重要な工程の一つが、カスタマイズしたユーザ設定をDefaultプロファイルにコピーする作業（以下この作業を「プロファイルコピー」と呼ぶことにします）だと思います。 Sysprepは嫌だ 通常プロファイルコピーを行う際には、こちらのドキュメントで説明されているように、監査モードでカスタマイズを行った後に、CopyProfile=Trueを指定した応答ファイルを使用してSysprepを実行する、という作業を行うのですが、はっきり言ってこの手順はとても面倒で、できればやりたくないです。 Sysprepは時間のかかる処理なので、どこか一箇所でも設定漏れやミスがあるとその度にSysprepをやり直す羽目になり大変つらいです。原因不明のエラーで処理に失敗して再起不能に陥ることも珍しくありません。 そこで、Sysprepは使用せずに、

みずほ銀行システム障害の調査報告書が公開されたのがニュースになって、Twitterなどで色々な人がコメントをしているのを見た。140文字しか書けない空間で他人の失敗談の揚げ足取りをするのは簡単だが、そこからは一時の爽快感以外に何も得るものがないので、僕はそういうのはカッコ悪いと思っている。 そこで、ちゃんと読んでみたら全く他人事でない部分も沢山あるし、非常に面白く勉強になったので、ブログにまとめてみる。 技術的な話 銀行のシステムがどのようになっているのか、全然イメージが湧いていなかったので、それがまず勉強になった(p.29)。 トラフィックのソースに応じて用意された色々なシステムから基幹システム「MINORI」の取引メインバスにトラフィックが流れ、そこから各種システムへとリクエストが送られていく。この辺はService Oriented Architectureらしい。開発当時としては（

アクセスログの分析でアクセス数などを知りたい時、コマンドのみで簡易に集計する 環境CentOS 7 Apache2.4.6 集計するファイル　access_log アクセスログの書式123.☓☓☓.☓☓☓.☓☓☓ - - [1/Jan/2020:00:00:00 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 16 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/0.0.0.0 Safari/537.36" リクエスト元IPアドレス - -　[日時]　"アクセスされたファイル"　ステータスコード "-"　"アクセスしてきたデバイスの情報" これが何百個、何千個とずらーっと並んでる 集計正常に応答しなかったログの抽出# cat acce

Always on the clock Microsoft Defender, Microsoft Sentinel, Microsoft Purview, Microsoft Intune, Microsoft Entra IDなどのMicrosoft テクノロジーを中心とした情報を株式会社エストディアンの国井 傑 (くにい すぐる) が提供するブログです。 皆さんこんにちは。寝ても覚めてもAzure ADを使い続ける日が続く、国井です。 前回に引き続き、セミナーでいただいたQ&AからAzure ADのグループ設定について。 Azure ADによるグループ管理機能に「動的メンバーシップ」という機能が登場しました。 動的メンバーシップとは、ユーザーの属性に基づいて、グループのメンバーを自動的に構成する方法で、例えば、部署が営業部になっているユーザーだけを自動的にSalesグループのメンバー

はじめに ADグループ割り当てを自動で実施する機能です。ユーザの属性情報を設定したルールで評価し、動的にグループに含まれるor含まれないかを決定します。 (2020/1月時点の情報です) 参考リンク 動的グループの作成と状態チェックを行う Azure Active Directory の動的グループ メンバーシップ ルール 前提条件 P1以上のライセンスが必要です。 今回はP2試用版環境でやってみます。 この機能を使うには、少なくとも 1 つの動的グループのメンバーである一意のユーザーごとに Azure AD Premium P1 ライセンスが必要です。 ユーザーを動的グループのメンバーにするために、そのユーザーにライセンスを割り当てる必要はありませんが、少なくともそのすべてのユーザーを対象にできるだけのライセンス数は必要です。 たとえば、テナントのすべての動的グループに、合計 1,000

はじめに 当エントリはDevelopers.IOで弊社AWSチームによる『AWS サービス別 再入門アドベントカレンダー 2015』の19日目のエントリです。昨日18日目のエントリはFujimuraの『AWS Lambda』でした。 このアドベントカレンダーの企画は、普段AWSサービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 本日19日目のテーマは『Amazon CloudWatch』です。 Amazon CloudWatchとは モニタリングサービス CloudWatchは、AWSリソースとAWSで実行するアプリケーションのモニタリングサービスです。各種AWSサービスのメトリックスやログファイルを収集、モニタリングしアラームを設定出来ます。 対応す

WSUS 正常性監視のポイント ～Windows 10 時代の重要インフラ WSUS、安定運用の勘所～ 2019年05月30日配信 2024年04月30日更新 ■ Windows 10 の登場で再注目される WSUS Windows Server が提供する「Windows Server Update Services（WSUS）」は、Windows Server やWindows クライアントで構成されるWindows ネットワークにおいて、Windows やその他のマイクロソフト製品の更新プログラムを効率的に配布する、あるいはインターネット接続が制限されたクライアントに更新ポイントを提供するといった、重要な役割を果たしてきました。 Windows 10 が登場するまで、WSUS は低コストで中・小規模から導入できるパッチ管理ツールという位置付けでした。多くの企業は、大規模対応、インベン

An object of type “msFVE-RecoveryInformation” is created for every encrypted volume and is stored as a sub-object of the computers object where the volume was encrypted. Simply granting “read” access to these attributes will not allow a user to read the information in these attributes. A user who wants to read the attribute must also have an Access Mask for “Control_Access”. This is a special type

Applies To: Windows Server 2008, Windows Vista This document shows how organizations can use BitLocker recovery information saved in Active Directory Domain Services (AD DS) to access BitLocker-encrypted data. We recommend that you create a thorough recovery model for BitLocker while you are planning your BitLocker deployment. What Is in This Document? This article contains detailed information th

Windows OSを会社内などで利用する際によく嵌るケースとして、Proxyの設定がうまく適用できないというものがあります。 うまく適用できないというのは、通常のブラウザでのWeb閲覧はできるけれども、Windows Updateが行えないとったケースを指しているのですが、これはブラウザとシステムがアクセスする際のAPIが異なっているためなのです。 システムがアクセスする際のAPIはWinhttpというもので、ブラウザからのアクセスはWinInetというものとなるため、その名称で聞いたことがあるケースもあるかもしれません。 今回、Winhttpに関して、マイクロソフトのサイトで面白い内容を見つけたので共有したいと思います。 https://support.microsoft.com/en-us/help/4494447/use-group-policy-to-apply-winhttp-

これは大変な話 そりゃあ、インフラ担当者は頭を抱えてるでしょうなあ。 japan.zdnet.com 米Oracleおよび日本オラクル（以下、オラクル）は、国内で自社運営のデータセンター（以下、DC）を間もなく開設するのに伴い、富士通の国内DC内に設置しているクラウドサービス「Oracle Cloud」を利用する顧客企業に対し、自社DCへ移行するように交渉を進めていることが、関係者の話で分かった。 （中略） 両社にとっては今回の移行に際して、とにかく顧客企業の継続したクラウド利用にトラブルがないように実施することが求められる。顧客企業側もそれなりに労力を使うため、思わずため息をつきたくなるようだ。間借りは解消しても、両社の協業によるサービス品質はむしろ向上したと、顧客企業が感じるように努めてもらいたい。 データセンターなんてよほどのことが無ければ永劫に使えると思って契約しますよね。5年後無

9. 収集 処理 分析 保存 データ収集と 保存 データ処理イベント処理 データ分析 データ 答え 分析前の前処理等、 いわゆるETL （抽出、変換、挿 入 ）的な処理 各サーバや、サー ビスからのログを 収集する ログに対して各種 分析をかける 収集したログを サーバやデータス トアに保存する 10. Amazon S3 Amazon Kinesis (Streams, Firehose) Amazon DynamoDB Amazon RDS (Aurora) AWS Lambda KCL Apps Amazon EMR Amazon Redshift Amazon Machine Learning 収集 処理 分析 保存 データ収集と 保存 データ処理イベント処理 データ分析 データ 答え Amazon Athena

インシデント管理とは？ なんでもかんでもWebサービスなしでは動かない現代、24x7でのサーバ運用が当たり前になって久しくなります。絶対落ちないシステムはありえないのに、求められるのはダウンタイムゼロ。ただでさえエンジニア不足がひどい昨今ですが、運用担当者の負担は増えるばかりです。 DevOpsでのアジャイル開発で、できるだけ早くサービスを投入しようという流れの中、どうしても完璧なテストを実行するのが難しくなってきており、バグ発生の頻度も高くなる傾向にあります。 加えて、最近はオンプレミスとクラウド、プライベートクラウドとパブリッククラウドのハイブリッド運用が急増し、サーバ構成もたくさんのマイクロサービスを組み合わせる構造となるなど、非常に複雑化しています。 当然、それぞれのインフラ、サ―ビスにはNagios、Zabbix、Mackerelなどの障害検知、運用監視ツールが組み込まれています

GitHubが障害を総括、43秒間のネットワーク断が1日のサービス障害につながった：データベースの不整合解消に時間 GitHubは2018年10月30日（米国時間）、2018年10月21日16時頃（米国太平洋時）から約24時間にわたって発生した障害に関する分析報告を、同社のブログに掲載した。これによると、ネットワーク機器の部品交換で生じた43秒のネットワーク接続断が、GitHubのメタデータ管理データベースの不整合を引き起こし、復旧に時間を要したという。 GitHubは2018年10月30日（米国時間）、2018年10月21日16時頃（米国太平洋時）から約24時間にわたって発生した障害に関する分析報告を、同社のブログに掲載した。これによると、ネットワーク機器の部品交換で生じた43秒のネットワーク接続断が、GitHubのメタデータを管理するデータベースの不整合を引き起こし、復旧に時間を要した

概要 PyCon JP 2017というカンファレンスに参加しました。 Day2の最終セッションにて「SREエンジニアがJupyter＋BigQueryでデータ分析基盤をDev&Opsした話」というタイトルで発表しました。 イベントについて 実施風景や発表内容 togetterや他の参加者のブログで良い感じにレポートされているので省略。 「こういう観点の感想もあるのかぁ」といった発見があり、読んでみると結構面白いです。 togetter 資料も映像も反響もすべてチェック！ 『Output&Follow』で送る #PyConJP 2017 まとめまとめ - Togetter ブログ PyConJP2017で発表したり、PyQのブース出展したり、本のサイン会をしました - Make組ブログ PyCon JP 2017 にさらりと参加してきた #pyconjp - 941::blog PyConJ

セプテーニ・オリジナル様が主催する新宿Geek Lounge#4 分析基盤MeetupでLTをしました。 スライド 『データ基盤を支える民主化とサービスレベル』 「いかにビジネス価値を最大化し続けるか」という本来の目的から、データ基盤1を見直すキッカケになればと思います。 PyCon JP 2017でベストトークアワード優秀賞を受賞した発表（構築編）の続き（運用編）をチラ見せです。 データ基盤は使われてこそ意味がある 世の流れは「やってみた」から「価値創出・運用」志向に推移しています（例：DataOps、機械学習工学、MLOps） 「俺の考えた最強のダッシュボード」では1週間で誰も見なくなります データの民主化 事務スタッフ（非エンジニア）がBigQueryを叩いています！すごい浸透！ チームごとの民主化状況をモニタリングして必要なアクションを実施しています 民主化には3つの壁があることが

お久しぶりでございます。諸事情によって半年近くも息を潜めていましたが、また継続的なアウトプットをしていきたいと思います。あうとぷっとあうとぷっと。 昨年からAWSに触り始めて、少しずつ研究して、今年から本番運用を開始できています。なので、そっち方面が多くなりそうなのですが、その一発目として昨年にAWSを軸に新卒インフラエンジニアを育成してみた話を書いてみます。 経緯 ウチでは一般的な新卒採用を行っています。内定が出て、入社後はエンジニアも一定期間の研修を受けて、そして配属されることになっています。 私は稀に、キャリアプランによっては内定した段階の子との面談を組まされるのですが、その時点でインフラエンジニアになるという断固たる決意を持っていて、研修の段階に入っても意志は変わらなかった野郎がいたのでインフラ部隊に入れることにしました。しましたといっても普通は、配属は本人の希望以外に人事部判断や

概要 サービスレベルをいかに設計し、いかに運用するか。自分なりの考えの整理です。 尋常ではない長さになりました。随時アップデートします。たぶん。 ウェブオペレーション ―サイト運用管理の実践テクニック (THEORY/IN/PRACTICE) 作者: John Allspaw,Jesse Robbins,角征典出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2011/05/14メディア: 大型本購入: 10人 クリック: 923回この商品を含むブログ (50件) を見る もくじ 概要 もくじ SLAとは何か 関係者が同じ目線を持つためのもの 火の一ヶ月間を経て…… SLAは契約ではなく、目標の合意に過ぎない SLA：設計のプラクティス サービスのレベルを設計する 機能観点でのレベル分け コア機能を定義する 非機能観点でのレベル分け オペレーションのレベルを設計する 対応速度のレベル分け 3