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先日、AWS認定ソリューションアーキテクトプロフェッショナルの試験を受験し、合格しました！ その記録を残しておきます。 先月AWS認定資格を5個取得し、残りはプロフェッショナル2つのみとなっていました。プロフェッショナル資格は、これまでの試験の出題範囲と重なっているだろうから、まだ勉強した記憶のあるうちに残りも取ってしまおうと考え、まずはソリューションアーキテクトプロフェッショナルを年始に受験しました。心に余裕がある年始のうちにです。 2021年12月の受験履歴 (リンク先は合格体験記) AWS Certified Data Analytics - Specialty AWS Certified SysOps Administrator - Associate AWS Certified Security - Specialty AWS Certified Advanced Network

普段Linuxで開発作業している私がWindowsのバッチファイルというものを試してみました。以下不正確なところがあるかもしれませんが、Linuxとの違いや感想を交えつつ、コードの書き方を説明します。 バッチファイルの実行の仕方 「コマンドプロンプト」というのを開くとコマンドを実行できる。バッチファイルはファイル名が .bat で終わっていればファイル名を指定してエンターするだけで実行できる。Linuxのように実行権限の設定とかはなさそう。また、Linuxと違ってカレントディレクトリにあるバッチファイルはPATHが通ってなくても ./ のようなものを付けなくてもファイル名だけで実行できる。 「コマンドプロンプト」はWindowsスタートメニューの「Windows システム ツール」の中にある。 先頭に書くおまじない バッチファイルは実行時に実行するコマンドがいちいち表示される。Bashでい

DynamoDBのデータ型は以下があります。Pythonのboto3でDynamoDBからデータを取得したときに、Pythonではどういうオブジェクトになるのかを確認しました。 String Binary Number Boolean Null List Map Set of String Set of Binary Set of Number DynamoDBとPythonのデータ型の対応 boto3のclientを使う場合とresourceを使う場合とで、扱いが異なります。 session.client("dynamodb").get_item は値とともにデータ型の情報が付随してきます。 session.resource("dynamodb").Table(table_name).get_item は直接Pythonのオブジェクトに変換されて取得できます。 DynamoDBでの型 c

S3の特定のプレフィックスに限定して、S3オブジェクトの基本操作（読み込み、書き込み、削除、オブジェクト一覧確認）のみを許可するIAMポリシーは、 結論 { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:GetObject", "s3:PutObject", "s3:DeleteObject" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::BUCKET/PREFIX/*" ] }, { "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:ListBucket" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::BUCKET" ], "Condition": { "StringLike": { "s3:prefix": "PREFIX/*"

S3にあるHTMLや画像などの静的ファイルを、API Gateway+Lambdaを使ってHTTPSで公開するコードを書きました。 LambdaでS3オブジェクトを読み込んで、そのまま返すだけですが、バイナリファイルの扱いが面倒でしたので、記事にしておきます。 ポイントは、API Gatewayのバイナリメディアタイプを */* にすることです。 S3のファイルをHTTP(S)で公開するには、S3のバケットにStatic website hostingの設定をするか、CloudFrontを使うことが多いと思いますが、なんらかの事情でこれらの機能を使えない場合の対処です。（あんまりないかもしれませんが） バイナリファイルの扱い LambdaとAPI Gatewayとのあいだでは画像などのバイナリを直接受け渡すことができません。API Gatewayでバイナリメディアタイプという設定をし、BA

データをグラフで見たり、絞り込んで個々のレコードを見たりする目的のデータ可視化ツールとして Metabase, Redash, Supersetの3つを軽く調べました。どれも本格的に使う前にちょっと触っただけ、あるいは使ったことある人からの伝聞情報です。感覚的な感想に留まりますが、メモとして残しておきます。 Redashにでしか対応していないデータソースや機能が必須という場合を除いて、Metabaseが全体的によさそうな印象です。 Metabase JVMだけ準備すれば簡単に起動できる Clojureで実装されている（読める人が少ないという意味では懸念点） SQLの知識は不要 個々のレコードの表示も便利 棒グラフの棒をクリックするとレコード表示に遷移する 見た目がきれい グラフごとにURLが付与されるので社内共有などが楽 「無料なのにここまでできるのか」 Redash ネット上に知見は多い

整数同士の除算演算子の挙動 (C言語、C++、Scala、Java、Rust、Go言語、PHP、JavaScript、Perl、Python、Ruby、Elixir)JavaRubyPythonPHPRust 整数での / と % の演算子の挙動。 整数を整数で割ったら 整数 vs 浮動小数点数 どっち？ -5 / 4 は -1.25 PHP 割り切れないから浮動小数点数 C言語派のために intdiv という関数もある Perl 割り切れないから浮動小数点数 use integer を宣言するとC言語派に変わる Python 割り切れるか関係なく割り算したら浮動小数点数 C言語派のために // という演算子もある Elixir 割り切れるか関係なく割り算したら浮動小数点数 C言語派のために div という関数もある JavaScript はじめから整数と浮動小数点数の区別がない -5 /

AWSのELB(Elastic Load Balancing)にある3つのLBの使い分けについてまとめました。 ALB (Application Load Balancer) NLB (Network Load Balancer) CLB (Classic Load Balancer) CLBが最初(2009年)にリリースされたELBで、当時はCLBという名称はなくELBといえばいまのCLBでした。2016年と2017年にALBとNLBがリリースされました。後発のALBとNLBのほうがCLBよりも高機能で高性能です。 3つのLBの選択方法 CLBの機能のほとんどはALBとNLBでカバーされていますので、基本的には後発のALB, NLBの2つを使い分けます。CLBでしか実現できない要件がどうしても外せない場合にのみCLBを使います。CLBだけの機能はわずかです。 以下は、要件に応じてどれを使

やっとなんとなく意味がわかってきたCloudFormation。AWSのインスタンスやいろんな設定を簡単にデプロイできるツール、みたいな説明はいっぱい見かけるけど、覚えないといけない仕組みが増えただけでaws cliでできることとなにが違うのかがいままでよくわからなかったのです。 理解した内容は、 CloudFormationは冪等性を担保しやすいこと 複数のリソースを一括で管理できること 詳細 インフラ構築をaws cliでがんばってスクリプト化しても「Infrastructure as Code」は実現できるかもしれないが、aws cliではcreateなんちゃら系をするコマンドは2回目以降にエラーになっちゃったりして、きちんと動くようにするにはいろいろ大変。CloudFormationであれば記述をシンプルにできるし、何度実行しても最新の記述に更新できる冪等性を実現できます。 EC2