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    RDS DBインスタンスのアカウント間複製をGitHub Actionsで自動化 + + + +

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    はじめに

    こんにちは。Strategic AI Group所属の太田寛明です。

    +

    ある環境A(例えば本番環境)のAmazon RDS DBインスタンスを別アカウントB(例えば検証環境)にバックアップ&リストアする作業を自動化する機会があったので、その手法について紹介します。

    +

    自動化する方法は様々1あると思いますが、今回はGitHub Actionsを利用しました。複数のAWS CLIコマンドを各アカウントごとに日次で定期実行します。

    +

    バックアップリストアの実装

    RDS DBインスタンスをアカウント間でバックアップリストアする方法に関しては、AWSの公式ドキュメントに記載があります。

    +
    +

    Amazon RDS DB インスタンスを別の VPC またはアカウントに移行する
    別の AWS アカウントに移行
    次の図は、Amazon RDS DB インスタンスを別の AWS アカウントに移行するワークフローを示しています。
    5536e69e-3965-4ca2-8a0b-2573659b5f8f.png

    +
    +

    この手法を踏まえて、本番環境のDBを別アカウントの検証環境にコピーしたい場合は、次のプロセスを踏むことになります。

    +
      +
    1. 環境AのDBのスナップショットを作成(上図の①②)
    2. +
    3. スナップショットを環境Bのアカウントに共有(上図の③)
    4. +
    5. 共有されたスナップショットから検証環境上でDBを復元(上図の④⑤)
    6. +
    +

    これらのプロセスは、AWS Management Console、AWS CLI、RDS APIのいずれを用いても実現することが可能です。

    +

    今回はAWS CLIコマンド2を用いた実装を自動化したので、この実装に基づいて各プロセスをもう少し詳しく紹介していきます。

    +

    1. 本番環境のDBのスナップショットを作成

    Amazon RDSのスナップショットには自動スナップショットと手動スナップショットの2種類が存在します。

    +

    基本的に自動スナップショットをもとにDBを復元すればいいわけですが、今回は別アカウントにスナップショットを共有する必要があるため、以下に従って手動スナップショットを作成する必要があります。

    +
    +

    DB スナップショットの共有
    自動 DB スナップショットを共有するには、自動 DB スナップショットをコピーしてそのコピーを共有することで、手動スナップショットを作成します。

    +
    +

    実装例は次のようになります。

    +

    ここで、初めにスナップショットを削除しているのは、同一名称のものが既に存在する場合には新しくスナップショットを作成できないからです。

    +

    過去分のスナップショットは、基本的に自動スナップショットという形で別途保持されていると思うので、手動スナップショットの名称は毎回固定で問題ないかと思います。

    +
    backup_prod.sh(前半)
    # スナップショット削除
    aws rds delete-db-snapshot \
    --db-snapshot-identifier ${【本番】手動スナップショット識別子}

    # スナップショット削除完了確認
    aws rds wait db-snapshot-deleted \
    --db-snapshot-identifier ${【本番】手動スナップショット識別子}

    # バックアップ対象DBの自動スナップショット識別子取得
    ## 以下では最新の自動スナップショットを取得しています。
    【本番】自動スナップショット識別子=$(
    aws rds describe-db-snapshots \
    --db-instance-identifier ${バックアップ対象のDBインスタンス識別子} \
    --snapshot-type automated \
    --query 'reverse(sort_by(DBSnapshots, &SnapshotCreateTime)[].DBSnapshotIdentifier)[0]' \
    | tr -d '"'
    )

    # スナップショット複製
    ## 今回は手動スナップショットをAWS KMSで暗号化しています。
    ## KMS キーのタイプは、カスタマーマネージドキーである必要があります。(後述)
    aws rds copy-db-snapshot \
    --source-db-snapshot-identifier ${【本番】自動スナップショット識別子} \
    --target-db-snapshot-identifier ${【本番】手動スナップショット識別子} \
    --kms-key-id ${【本番】KMSキーの識別子}

    # スナップショット複製完了確認
    aws rds wait db-snapshot-available \
    --db-snapshot-identifier ${【本番】手動スナップショット識別子} \
    --snapshot-type manual
    + +

    参照(公式ドキュメント)

    + +

    2. スナップショットを検証環境のアカウントに共有

    本番環境で作成した手動スナップショットを検証環境のアカウントでも参照できるように共有します。

    +

    実装例は次のようになります。

    +
    backup_prod.sh(後半)
    aws rds modify-db-snapshot-attribute \
    --db-snapshot-identifier ${【本番】手動スナップショット識別子} \
    --attribute-name restore \
    --values-to-add ${共有先(検証環境)のAWSアカウントID}
    + +

    参照(公式ドキュメント)

    + +

    3. 共有されたスナップショットから検証環境上でDBを復元

    いよいよDBの復元ですが、AWS KMSによる暗号化を行った際、一つ注意点があります。
    以下の制限により、カスタマーマネージドキーを使用してスナップショットを暗号化する必要がありました。

    +
    +

    暗号化されたスナップショットの共有
    スナップショットを共有した AWS アカウント のデフォルト KMSキーを使用して暗号化されたスナップショットを共有することはできません。

    デフォルトの KMS キーの問題を回避するには、次のタスクを実行します。

    +
      +
    1. カスタマーマネージドキーを作成し、そのキーへのアクセス権を付与する
    2. +
    3. ソースアカウントからスナップショットをコピーして共有する
    4. +
    5. ターゲットアカウントに共有したスナップショットをコピーします
    6. +
    +
    +

    このため、他アカウントから共有された暗号化済みの手動スナップショットを利用してDBインスタンスを復元したい場合は、指示された回避策に従って再びスナップショットのコピーを作成し、それをもとにDBインスタンスの復元を行う必要があります。

    +

    共有されたスナップショットのコピー

    前述した通り、まずは本番環境から共有された暗号化済みのスナップショットを検証環境上でコピーします。

    +

    実装例は次のようになります。

    +

    ここで、コマンドcopy-db-snapshotのオプション--source-db-snapshot-identifierについて、以下制約が存在するため、共有されたスナップショット識別子はARNとして取得しています。

    +
    +

    copy-db-snapshot
    --source-db-snapshot-identifier (string)

    If you are copying from a shared manual DB snapshot, this parameter must be the Amazon Resource Name (ARN) of the shared DB snapshot.

    +
    +
    restore_stg.sh(前半)
    # スナップショット削除
    aws rds delete-db-snapshot \
    --db-snapshot-identifier ${【検証】手動スナップショット識別子}

    # スナップショット削除完了確認
    aws rds wait db-snapshot-deleted \
    --db-snapshot-identifier ${【検証】手動スナップショット識別子}

    # 共有されたスナップショット識別子(ARN)取得
    ## 以下では共有された最新のスナップショットを取得しています。
    共有されたスナップショット識別子=$(
    aws rds describe-db-snapshots \
    --include-shared \
    --snapshot-type shared \
    --query 'reverse(sort_by(DBSnapshots, &SnapshotCreateTime)[].DBSnapshotArn)[0]' \
    | tr -d '"'
    )

    # スナップショット複製
    ## ここでも手動スナップショットをAWS KMSで暗号化しています。
    aws rds copy-db-snapshot \
    --source-db-snapshot-identifier ${共有されたスナップショット識別子} \
    --target-db-snapshot-identifier ${【検証】手動スナップショット識別子} \
    --kms-key-id ${【検証】KMSキーの識別子}

    # スナップショット複製完了確認
    aws rds wait db-snapshot-available \
    --db-snapshot-identifier ${【検証】手動スナップショット識別子} \
    --snapshot-type manual
    + +

    参照(公式ドキュメント)

    + +

    スナップショットからDBインスタンスを復元

    続いて検証環境上でコピーしたスナップショットをもとに、DBインスタンスを復元します。

    +

    実装例は次のようになります。

    +
    restore_stg.sh(後半)
    # DBインスタンス削除
    ## 自動バックアップも削除し、最終スナップショットも作成しません。
    aws rds delete-db-instance \
    --db-instance-identifier ${DBインスタンス識別子} \
    --skip-final-snapshot \
    --delete-automated-backups

    # DBインスタンス削除完了確認
    aws rds wait db-instance-deleted \
    --db-instance-identifier ${DBインスタンス識別子}

    # DBインスタンス復元
    ## DBインスタンスの設定オプションは各自のDB要件に応じて設定してください。
    ## 以下では"パブリックアクセス禁止"のみ設定しています。
    aws rds restore-db-instance-from-db-snapshot \
    --db-instance-identifier ${DBインスタンス識別子} \
    --db-snapshot-identifier ${【検証】手動スナップショット識別子} \
    --no-publicly-accessible

    # DBインスタンス復元完了確認
    aws rds wait db-instance-available \
    --db-instance-identifier ${DBインスタンス識別子}
    + +

    参照(公式ドキュメント)

    + +

    バックアップリストアの自動化

    さて、バックアップリストアの実装で作成したファイル達を各アカウントでそれぞれ手動実行することで、検証環境上に本番環境のDBを復元できるようになりました。

    +

    いよいよ本題のGitHub Actionsでの自動化です。
    aws-actions/configure-aws-credentialsを使用すれば、指定したIAMロールでAWS CLIコマンドを実行できるので、ここではバックアップリストアの実装で作成したファイル達を実行するために必要なIAMロールの設定について説明しようと思います。

    +

    一般的にaws-actions/configure-aws-credentialsを使用してAWS CLIコマンドを実行するために必要な設定については、Terraform とGitHub Actions等を参考にしてみてください。

    +

    必要なIAMロールの設定

    バックアップリストアの実装で作成したファイル達が正常に実行されるためには、以下ポリシーがIAMロールに付与されており、アクセスが許可されている必要があります。

    +
      +
    • AWS CLIコマンド実行のために必要なポリシー
    • +
    • 検証環境上での本番環境のAWS KMSキーの使用に必要なポリシー
    • +
    +

    一つずつ見ていきましょう。

    +

    AWS CLIコマンド実行のために必要なポリシー

    バックアップリストアの実装を踏まえると、本番/検証環境で以下AWS CLIコマンド群を実行できるようにする必要があると分かります。

    +
      +
    • スナップショットの削除と複製(本番環境と検証環境の両方)
        +
      • delete-db-snapshot
      • +
      • wait db-snapshot-deleted
      • +
      • describe-db-snapshots
      • +
      • copy-db-snapshot
      • +
      • wait db-snapshot-available
      • +
      +
    • +
    • スナップショットの共有(本番環境のみ)
        +
      • modify-db-snapshot-attribute
      • +
      +
    • +
    • DBインスタンスの削除復元(検証環境のみ)
        +
      • delete-db-instance
      • +
      • wait db-instance-deleted
      • +
      • restore-db-instance-from-db-snapshot
      • +
      • wait db-instance-available
      • +
      +
    • +
    +

    以下では、それぞれのコマンド群の実行に必要なポリシーの実装例を挙げています。
    要件によっては、さらに細かくカスタマイズする必要もあると思うので参考程度に留めて役立ててもらえればと思います。
    また、本番/検証環境のそれぞれのアカウントごとに、実行すべきコマンド群が異なるので注意して設定してください。

    +

    スナップショットの削除複製に必要なポリシーの実装例

    本番環境と検証環境の両方のアカウントで必要になります。

    +
    スナップショットの削除複製に必要なポリシーの実装例.json
    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
    {
    "Sid": "VisualEditor0",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "rds:AddTagsToResource",
    "rds:DescribeDBSnapshots",
    "rds:CopyDBSnapshot",
    "rds:DeleteDBSnapshot"
    ],
    "Resource": "*"
    }
    ]
    }
    + +

    スナップショットの共有に必要なポリシーの設定例

    本番環境のアカウントでのみ必要になります。

    +
    スナップショットの共有に必要なポリシーの設定例.json
    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
    {
    "Sid": "VisualEditor0",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "rds:ModifyDBSnapshotAttribute",
    "rds:DescribeDBSnapshotAttributes"
    ],
    "Resource": "*"
    }
    ]
    }
    + +

    DBインスタンスの削除復元に必要なポリシーの設定例

    検証環境のアカウントでのみ必要になります。

    +
    DBインスタンスの削除復元に必要なポリシーの設定例.json
    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
    {
    "Sid": "VisualEditor0",
    "Effect": "Allow",
    "Action": "iam:PassRole",
    "Resource": "*",
    "Condition": {
    "StringLike": {
    "iam:PassedToService": "rds.amazonaws.com"
    }
    }
    },
    {
    "Sid": "VisualEditor1",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "rds:AddTagsToResource",
    "rds:RestoreDBInstanceFromDBSnapshot",
    "rds:DescribeDBInstances",
    "rds:DeleteTenantDatabase",
    "rds:CreateTenantDatabase",
    "rds:DeleteDBInstance"
    ],
    "Resource": "*"
    }
    ]
    }
    + +

    検証環境上での本番環境のAWS KMSキーの使用に必要なポリシー

    本番環境での設定

    スナップショットの暗号化に使用したカスタマーマネージドキーのKMSキーポリシーにて、共有先の検証環境のアカウントをキーユーザーに指定することで、検証環境上でそのKMSキーへのアクセスを許可することができるようになります。

    +

    具体的には次の2つのステートメントについて、検証環境のアカウントにKMSキーへのアクセス許可を与える必要があります。

    +
    {
    "Sid": "Allow use of the key",
    "Effect": "Allow",
    "Principal": {
    "AWS": ${【検証】アカウント識別子(ARN)}
    },
    "Action": [
    "kms:Encrypt",
    "kms:Decrypt",
    "kms:ReEncrypt*",
    "kms:GenerateDataKey*",
    "kms:DescribeKey"
    ],
    "Resource": "*"
    }
    + +
    {
    "Sid": "Allow attachment of persistent resources",
    "Effect": "Allow",
    "Principal": {
    "AWS": ${【検証】アカウント識別子(ARN)}
    },
    "Action": [
    "kms:CreateGrant",
    "kms:ListGrants",
    "kms:RevokeGrant"
    ],
    "Resource": "*",
    "Condition": {
    "Bool": {
    "kms:GrantIsForAWSResource": "true"
    }
    }
    }
    + +

    参照(公式ドキュメント)

    + +

    検証環境での設定

    上記設定により本番環境側は、このKMSキーに対するアクセス許可を検証環境に与えました。
    しかし実際に検証環境上でKMSキーを使用できるようにするためには、このKMSキーを使用するロールに対して検証環境側からアクセス許可を与える必要もあります。

    +

    具体的には以下ポリシーを作成し、IAMロールに付与する必要があります。
    これによってようやく、本番環境から共有されたスナップショットを検証環境上にコピーすることができるようになります。

    +
    本番環境のKMSキーの使用に必要なポリシーの実装例.json
    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
    {
    "Sid": "VisualEditor0",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "kms:Decrypt",
    "kms:Encrypt",
    "kms:DescribeKey",
    "kms:ReEncrypt*",
    "kms:GenerateDataKey*"
    ],
    "Resource": ${【本番】KMSキー識別子(ARN)}
    },
    {
    "Sid": "VisualEditor1",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "kms:CreateGrant",
    "kms:ListGrants",
    "kms:RevokeGrant"
    ],
    "Resource": ${【本番】KMSキー識別子(ARN)},
    "Condition": {
    "Bool": {
    "kms:GrantIsForAWSResource": "true"
    }
    }
    }
    ]
    }
    + +

    参照(公式ドキュメント)

    + +

    GitHub Actions ワークフローを作成する

    必要なIAMロールを設定できたので、あとはGitHub Actionsのワークフローを作成すればバックアップリストア作業を自動化できます。

    +

    アカウントごとに適切なIAMロールをaws-actions/configure-aws-credentialsで指定した後に、次の二つのシェルスクリプトを、対応するアカウントごとに順次実行します。

    + +

    実装例は以下の通りです。

    +
    実装例.yaml
    name: restore-rds-stg-from-prod

    # 実行スケジュールをcron形式で記載してください。
    # 以下例では毎日15:00(UTC)に実行されます。
    on:
    schedule:
    - cron: '0 15 * * *'

    jobs:
    backup_prod:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
    id-token: write
    contents: read

    steps:
    - name: Checkout
    uses: actions/checkout@v4

    - name: Configure AWS Credentials
    uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4
    with:
    aws-region: ap-northeast-1
    role-to-assume: ${本番環境用のIAMロール}

    - name: Create and Share Snapshot
    run: sh backup_prod.sh

    restore_stg:
    needs: backup_prod
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
    id-token: write
    contents: read

    steps:
    - name: Checkout
    uses: actions/checkout@v4

    - name: Configure AWS Credentials
    uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4
    with:
    aws-region: ap-northeast-1
    role-to-assume: ${検証環境用のIAMロール}

    - name: Restore RDS from Snapshot
    run: sh restore_stg.sh
    + +

    さいごに

    今回は、RDS DBインスタンスをアカウント間でバックアップリストアする方法とGitHub Actionsを用いた自動化の方法を紹介させていただきました。もしRDS DBのバックアップ方法に悩んでいる方がいれば試してみてください。

    +

    また、今回紹介した方法は、同一リージョン内でバックアップリストアする方法です。リージョン間のコピーは少し複雑性が増すらしく、少しカスタマイズする必要があるかもしれませんので注意してください。

    +

    1. 1.他にもAWS CodeBuildを用いたりする方法等があります。一方でAWS Lambdaは時間的制約がシビアであるため、DBのバックアップリストアには不向きです。
    2. 2.RDSに関するAWS CLIコマンドの一覧は以下を参照してください。 +https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds
    + +
    + +
    +
    +
    + +
    + +
    +
    + + + + + + + + +
    + + diff --git a/articles/en/20200929/index.html b/articles/en/20200929/index.html index dcbce9f02211..632a13477e2c 100644 --- a/articles/en/20200929/index.html +++ b/articles/en/20200929/index.html @@ -265,7 +265,7 @@

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    Marpで会社のスライドテ
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    Marpで会社のスライドテ

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    GCP連載#7 GCPのData Transfer S
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    GCP連載#7 GCPのData Transfer S

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    第1回社内ロボコン開催
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    5TB/日 のデータをAWS Glue
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    Go Tips連載1: ホワイトリ
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    Go Tips連載1: ホワイトリ

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    CORSエラーのトラブルシ
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    CORSエラーのトラブルシ
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    CORSエラーのトラブルシ

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    Sesame3にICカード施錠/解
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    Sesame3にICカード施錠/解

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    【入門】私を苦しめたDyn
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    音声合成サービス比較検

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    Startup_Geeks#1

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    チケットごとにSlackスレ
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    Terraformでのループ処理と
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    TensorFlow Liteを使ったFlutte
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    TensorFlow Liteを使ったFlutte

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    Grep, Git grepの便利オプシ
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    Grep, Git grepの便利オプシ
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    Grep, Git grepの便利オプシ

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    言語処理学会 (NLP2024) で
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    Dataflow前編(Dataflowの概
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    Dataflow前編(Dataflowの概
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    PostgreSQLパーティション
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    PostgreSQLパーティション
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    SQL実行時のブルームフィ
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    SQL実行時のブルームフィ

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    古典的ゲームAIを用いたA
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    古典的ゲームAIを用いたA
  • 2020.01.16♡524 実践Drawio
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    古典的ゲームAIを用いたA

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    【合格体験記】Google Cloud
  • 2024.04.10♡624NEW 2024年Gitワークフロー再考
  • 2024.04.09♡123NEW Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする
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  • 2024.04.02♡5 Difyで生成AIアプリケーション入門 前編:生成AIアプリケーションをノーコードで開発
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    PythonistaがGo言語に入門し
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    AWS IAMロールの信頼関係
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    AWS IAMロールの信頼関係

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    GCPのIAMポリシー周りでド
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    GCPのIAMポリシー周りでド

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    Vue.js最初の難関、「props
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    Androidのビルドバリアン
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    除算・平方根の計算のた

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    Vertex AI Model MonitoringとEvid

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    打鍵テストをCIで回す:C
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    Future Tech Night(第3弾:船
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    Swift Compositional Layouts入門
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    Swift Compositional Layouts入門
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    Swift Compositional Layouts入門

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    暗号通信入門

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    システム開発で得たRedis
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    その問い合わせ、AIが解
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    その問い合わせ、AIが解

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    ソフトとハードの垣根を
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    React + Goで簡素な掲示板
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    React + Goで簡素な掲示板

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    AWS Glueで複雑な処理を開
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    Kaggleにワクチン開発用の
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    Goのテストに入門してみ
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    Goのテストに入門してみ
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    Goのテストに入門してみ

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    第1回PG Battle参戦記
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    第1回PG Battle参戦記
  • 2020.01.16♡524 実践Drawio
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    第1回PG Battle参戦記

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    マネージャーがうれしい
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    マネージャーがうれしい
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    Rundeck(Community版)を触って
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    新入社員が「リーダブル
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    【SwiftUI】Swift Charts につ
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    Go 1.20 リリース連載 go bui
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    Difyで生成AIアプリケーシ
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    GKEでIdentity-Aware Proxyを利
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    「AIファースト・ヘルス
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    MacのVPNをコマンドでスム
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    LT大会#13 2022 Spring

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    リモートワークでちょっ
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    golang.tokyo #32 で go-twowaysql
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    WordPressの脆弱性への攻撃
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    WordPressの脆弱性への攻撃

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    Pyright を LSP サーバとし
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    Pyright を LSP サーバとし

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    Docker Desktop有償化!どの

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    Best Blogger of the Year 2021 受
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    Best Blogger of the Year 2021 受

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    「Contextを完全に理解す
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    「Contextを完全に理解す

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    LocustとGKEでスケーラブル
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    LocustとGKEでスケーラブル

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    OpenTelemetryとgo-chiを繋げ
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    VPC内のAmazon API Gatewayをイ

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    Engineer Camp 2021(IoTプラッ
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    GCP連載#2 Istio on GKEではじ
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    Go Cloud#6 GCPのローカルエ
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    【Flutter】Proxyがある社内
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    ぶらりシリコンバレー巡
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    ハッカソン道中記~あの
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    ネットワーク入門として
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    こんにちは。Strategic AI Group所属の太田寛明です。

    ある環境A(例えば本番環境)のAmazon RDS DBインスタンスを別アカウントB(例えば検証環境)にバックアップ&リストアする作業を自動化する機会があったので、その手法について紹介します。

    自動化する方法は様々1あると思いますが、今回はGitHub Actionsを利用しました。複数のAWS CLIコマンドを各アカウントごとに日次で定期実行します。

    バックアップリストアの実装

    RDS DBインスタンスをアカウント間でバックアップリストアする方法に関しては、AWSの公式ドキュメントに記載があります。

    Amazon RDS DB インスタンスを別の VPC またはアカウントに移行する
    別の AWS アカウントに移行
    次の図は、Amazon RDS DB インスタンスを別の AWS アカウントに移行するワークフローを示しています。
    5536e69e-3965-4ca2-8a0b-2573659b5f8f.png

    この手法を踏まえて、本番環境のDBを別アカウントの検証環境にコピーしたい場合は、次のプロセスを踏むことになります。

    1. 環境AのDBのスナップショットを作成(上図の①②)
    2. スナップショットを環境Bのアカウントに共有(上図の③)
    3. 共有されたスナップショットから検証環境上でDBを復元(上図の④⑤)

    これらのプロセスは、AWS Management Console、AWS CLI、RDS APIのいずれを用いても実現することが可能です。

    今回はAWS CLIコマンド2を用いた実装を自動化したので、この実装に基づいて各プロセスをもう少し詳しく紹介していきます。

    1. 本番環境のDBのスナップショットを作成

    Amazon RDSのスナップショットには自動スナップショットと手動スナップショットの2種類が存在します。

    基本的に自動スナップショットをもとにDBを復元すればいいわけですが、今回は別アカウントにスナップショットを共有する必要があるため、以下に従って手動スナップショットを作成する必要があります。

    DB スナップショットの共有
    自動 DB スナップショットを共有するには、自動 DB スナップショットをコピーしてそのコピーを共有することで、手動スナップショットを作成します。

    実装例は次のようになります。

    ここで、初めにスナップショットを削除しているのは、同一名称のものが既に存在する場合には新しくスナップショットを作成できないからです。

    過去分のスナップショットは、基本的に自動スナップショットという形で別途保持されていると思うので、手動スナップショットの名称は毎回固定で問題ないかと思います。

    backup_prod.sh(前半)
    # スナップショット削除
    aws rds delete-db-snapshot \
    --db-snapshot-identifier ${【本番】手動スナップショット識別子}

    # スナップショット削除完了確認
    aws rds wait db-snapshot-deleted \
    --db-snapshot-identifier ${【本番】手動スナップショット識別子}

    # バックアップ対象DBの自動スナップショット識別子取得
    ## 以下では最新の自動スナップショットを取得しています。
    【本番】自動スナップショット識別子=$(
    aws rds describe-db-snapshots \
    --db-instance-identifier ${バックアップ対象のDBインスタンス識別子} \
    --snapshot-type automated \
    --query 'reverse(sort_by(DBSnapshots, &SnapshotCreateTime)[].DBSnapshotIdentifier)[0]' \
    | tr -d '"'
    )

    # スナップショット複製
    ## 今回は手動スナップショットをAWS KMSで暗号化しています。
    ## KMS キーのタイプは、カスタマーマネージドキーである必要があります。(後述)
    aws rds copy-db-snapshot \
    --source-db-snapshot-identifier ${【本番】自動スナップショット識別子} \
    --target-db-snapshot-identifier ${【本番】手動スナップショット識別子} \
    --kms-key-id ${【本番】KMSキーの識別子}

    # スナップショット複製完了確認
    aws rds wait db-snapshot-available \
    --db-snapshot-identifier ${【本番】手動スナップショット識別子} \
    --snapshot-type manual

    参照(公式ドキュメント)

    2. スナップショットを検証環境のアカウントに共有

    本番環境で作成した手動スナップショットを検証環境のアカウントでも参照できるように共有します。

    実装例は次のようになります。

    backup_prod.sh(後半)
    aws rds modify-db-snapshot-attribute \
    --db-snapshot-identifier ${【本番】手動スナップショット識別子} \
    --attribute-name restore \
    --values-to-add ${共有先(検証環境)のAWSアカウントID}

    参照(公式ドキュメント)

    3. 共有されたスナップショットから検証環境上でDBを復元

    いよいよDBの復元ですが、AWS KMSによる暗号化を行った際、一つ注意点があります。
    以下の制限により、カスタマーマネージドキーを使用してスナップショットを暗号化する必要がありました。

    暗号化されたスナップショットの共有
    スナップショットを共有した AWS アカウント のデフォルト KMSキーを使用して暗号化されたスナップショットを共有することはできません。

    デフォルトの KMS キーの問題を回避するには、次のタスクを実行します。

    1. カスタマーマネージドキーを作成し、そのキーへのアクセス権を付与する
    2. ソースアカウントからスナップショットをコピーして共有する
    3. ターゲットアカウントに共有したスナップショットをコピーします

    このため、他アカウントから共有された暗号化済みの手動スナップショットを利用してDBインスタンスを復元したい場合は、指示された回避策に従って再びスナップショットのコピーを作成し、それをもとにDBインスタンスの復元を行う必要があります。

    共有されたスナップショットのコピー

    前述した通り、まずは本番環境から共有された暗号化済みのスナップショットを検証環境上でコピーします。

    実装例は次のようになります。

    ここで、コマンドcopy-db-snapshotのオプション--source-db-snapshot-identifierについて、以下制約が存在するため、共有されたスナップショット識別子はARNとして取得しています。

    copy-db-snapshot
    --source-db-snapshot-identifier (string)

    If you are copying from a shared manual DB snapshot, this parameter must be the Amazon Resource Name (ARN) of the shared DB snapshot.

    restore_stg.sh(前半)
    # スナップショット削除
    aws rds delete-db-snapshot \
    --db-snapshot-identifier ${【検証】手動スナップショット識別子}

    # スナップショット削除完了確認
    aws rds wait db-snapshot-deleted \
    --db-snapshot-identifier ${【検証】手動スナップショット識別子}

    # 共有されたスナップショット識別子(ARN)取得
    ## 以下では共有された最新のスナップショットを取得しています。
    共有されたスナップショット識別子=$(
    aws rds describe-db-snapshots \
    --include-shared \
    --snapshot-type shared \
    --query 'reverse(sort_by(DBSnapshots, &SnapshotCreateTime)[].DBSnapshotArn)[0]' \
    | tr -d '"'
    )

    # スナップショット複製
    ## ここでも手動スナップショットをAWS KMSで暗号化しています。
    aws rds copy-db-snapshot \
    --source-db-snapshot-identifier ${共有されたスナップショット識別子} \
    --target-db-snapshot-identifier ${【検証】手動スナップショット識別子} \
    --kms-key-id ${【検証】KMSキーの識別子}

    # スナップショット複製完了確認
    aws rds wait db-snapshot-available \
    --db-snapshot-identifier ${【検証】手動スナップショット識別子} \
    --snapshot-type manual

    参照(公式ドキュメント)

    スナップショットからDBインスタンスを復元

    続いて検証環境上でコピーしたスナップショットをもとに、DBインスタンスを復元します。

    実装例は次のようになります。

    restore_stg.sh(後半)
    # DBインスタンス削除
    ## 自動バックアップも削除し、最終スナップショットも作成しません。
    aws rds delete-db-instance \
    --db-instance-identifier ${DBインスタンス識別子} \
    --skip-final-snapshot \
    --delete-automated-backups

    # DBインスタンス削除完了確認
    aws rds wait db-instance-deleted \
    --db-instance-identifier ${DBインスタンス識別子}

    # DBインスタンス復元
    ## DBインスタンスの設定オプションは各自のDB要件に応じて設定してください。
    ## 以下では"パブリックアクセス禁止"のみ設定しています。
    aws rds restore-db-instance-from-db-snapshot \
    --db-instance-identifier ${DBインスタンス識別子} \
    --db-snapshot-identifier ${【検証】手動スナップショット識別子} \
    --no-publicly-accessible

    # DBインスタンス復元完了確認
    aws rds wait db-instance-available \
    --db-instance-identifier ${DBインスタンス識別子}

    参照(公式ドキュメント)

    バックアップリストアの自動化

    さて、バックアップリストアの実装で作成したファイル達を各アカウントでそれぞれ手動実行することで、検証環境上に本番環境のDBを復元できるようになりました。

    いよいよ本題のGitHub Actionsでの自動化です。
    aws-actions/configure-aws-credentialsを使用すれば、指定したIAMロールでAWS CLIコマンドを実行できるので、ここではバックアップリストアの実装で作成したファイル達を実行するために必要なIAMロールの設定について説明しようと思います。

    一般的にaws-actions/configure-aws-credentialsを使用してAWS CLIコマンドを実行するために必要な設定については、Terraform とGitHub Actions等を参考にしてみてください。

    必要なIAMロールの設定

    バックアップリストアの実装で作成したファイル達が正常に実行されるためには、以下ポリシーがIAMロールに付与されており、アクセスが許可されている必要があります。

    • AWS CLIコマンド実行のために必要なポリシー
    • 検証環境上での本番環境のAWS KMSキーの使用に必要なポリシー

    一つずつ見ていきましょう。

    AWS CLIコマンド実行のために必要なポリシー

    バックアップリストアの実装を踏まえると、本番/検証環境で以下AWS CLIコマンド群を実行できるようにする必要があると分かります。

    • スナップショットの削除と複製(本番環境と検証環境の両方)
      • delete-db-snapshot
      • wait db-snapshot-deleted
      • describe-db-snapshots
      • copy-db-snapshot
      • wait db-snapshot-available
    • スナップショットの共有(本番環境のみ)
      • modify-db-snapshot-attribute
    • DBインスタンスの削除復元(検証環境のみ)
      • delete-db-instance
      • wait db-instance-deleted
      • restore-db-instance-from-db-snapshot
      • wait db-instance-available

    以下では、それぞれのコマンド群の実行に必要なポリシーの実装例を挙げています。
    要件によっては、さらに細かくカスタマイズする必要もあると思うので参考程度に留めて役立ててもらえればと思います。
    また、本番/検証環境のそれぞれのアカウントごとに、実行すべきコマンド群が異なるので注意して設定してください。

    スナップショットの削除複製に必要なポリシーの実装例

    本番環境と検証環境の両方のアカウントで必要になります。

    スナップショットの削除複製に必要なポリシーの実装例.json
    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
    {
    "Sid": "VisualEditor0",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "rds:AddTagsToResource",
    "rds:DescribeDBSnapshots",
    "rds:CopyDBSnapshot",
    "rds:DeleteDBSnapshot"
    ],
    "Resource": "*"
    }
    ]
    }

    スナップショットの共有に必要なポリシーの設定例

    本番環境のアカウントでのみ必要になります。

    スナップショットの共有に必要なポリシーの設定例.json
    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
    {
    "Sid": "VisualEditor0",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "rds:ModifyDBSnapshotAttribute",
    "rds:DescribeDBSnapshotAttributes"
    ],
    "Resource": "*"
    }
    ]
    }

    DBインスタンスの削除復元に必要なポリシーの設定例

    検証環境のアカウントでのみ必要になります。

    DBインスタンスの削除復元に必要なポリシーの設定例.json
    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
    {
    "Sid": "VisualEditor0",
    "Effect": "Allow",
    "Action": "iam:PassRole",
    "Resource": "*",
    "Condition": {
    "StringLike": {
    "iam:PassedToService": "rds.amazonaws.com"
    }
    }
    },
    {
    "Sid": "VisualEditor1",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "rds:AddTagsToResource",
    "rds:RestoreDBInstanceFromDBSnapshot",
    "rds:DescribeDBInstances",
    "rds:DeleteTenantDatabase",
    "rds:CreateTenantDatabase",
    "rds:DeleteDBInstance"
    ],
    "Resource": "*"
    }
    ]
    }

    検証環境上での本番環境のAWS KMSキーの使用に必要なポリシー

    本番環境での設定

    スナップショットの暗号化に使用したカスタマーマネージドキーのKMSキーポリシーにて、共有先の検証環境のアカウントをキーユーザーに指定することで、検証環境上でそのKMSキーへのアクセスを許可することができるようになります。

    具体的には次の2つのステートメントについて、検証環境のアカウントにKMSキーへのアクセス許可を与える必要があります。

    {
    "Sid": "Allow use of the key",
    "Effect": "Allow",
    "Principal": {
    "AWS": ${【検証】アカウント識別子(ARN)}
    },
    "Action": [
    "kms:Encrypt",
    "kms:Decrypt",
    "kms:ReEncrypt*",
    "kms:GenerateDataKey*",
    "kms:DescribeKey"
    ],
    "Resource": "*"
    }
    {
    "Sid": "Allow attachment of persistent resources",
    "Effect": "Allow",
    "Principal": {
    "AWS": ${【検証】アカウント識別子(ARN)}
    },
    "Action": [
    "kms:CreateGrant",
    "kms:ListGrants",
    "kms:RevokeGrant"
    ],
    "Resource": "*",
    "Condition": {
    "Bool": {
    "kms:GrantIsForAWSResource": "true"
    }
    }
    }

    参照(公式ドキュメント)

    検証環境での設定

    上記設定により本番環境側は、このKMSキーに対するアクセス許可を検証環境に与えました。
    しかし実際に検証環境上でKMSキーを使用できるようにするためには、このKMSキーを使用するロールに対して検証環境側からアクセス許可を与える必要もあります。

    具体的には以下ポリシーを作成し、IAMロールに付与する必要があります。
    これによってようやく、本番環境から共有されたスナップショットを検証環境上にコピーすることができるようになります。

    本番環境のKMSキーの使用に必要なポリシーの実装例.json
    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
    {
    "Sid": "VisualEditor0",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "kms:Decrypt",
    "kms:Encrypt",
    "kms:DescribeKey",
    "kms:ReEncrypt*",
    "kms:GenerateDataKey*"
    ],
    "Resource": ${【本番】KMSキー識別子(ARN)}
    },
    {
    "Sid": "VisualEditor1",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "kms:CreateGrant",
    "kms:ListGrants",
    "kms:RevokeGrant"
    ],
    "Resource": ${【本番】KMSキー識別子(ARN)},
    "Condition": {
    "Bool": {
    "kms:GrantIsForAWSResource": "true"
    }
    }
    }
    ]
    }

    参照(公式ドキュメント)

    GitHub Actions ワークフローを作成する

    必要なIAMロールを設定できたので、あとはGitHub Actionsのワークフローを作成すればバックアップリストア作業を自動化できます。

    アカウントごとに適切なIAMロールをaws-actions/configure-aws-credentialsで指定した後に、次の二つのシェルスクリプトを、対応するアカウントごとに順次実行します。

    実装例は以下の通りです。

    実装例.yaml
    name: restore-rds-stg-from-prod

    # 実行スケジュールをcron形式で記載してください。
    # 以下例では毎日15:00(UTC)に実行されます。
    on:
    schedule:
    - cron: '0 15 * * *'

    jobs:
    backup_prod:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
    id-token: write
    contents: read

    steps:
    - name: Checkout
    uses: actions/checkout@v4

    - name: Configure AWS Credentials
    uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4
    with:
    aws-region: ap-northeast-1
    role-to-assume: ${本番環境用のIAMロール}

    - name: Create and Share Snapshot
    run: sh backup_prod.sh

    restore_stg:
    needs: backup_prod
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
    id-token: write
    contents: read

    steps:
    - name: Checkout
    uses: actions/checkout@v4

    - name: Configure AWS Credentials
    uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4
    with:
    aws-region: ap-northeast-1
    role-to-assume: ${検証環境用のIAMロール}

    - name: Restore RDS from Snapshot
    run: sh restore_stg.sh

    さいごに

    今回は、RDS DBインスタンスをアカウント間でバックアップリストアする方法とGitHub Actionsを用いた自動化の方法を紹介させていただきました。もしRDS DBのバックアップ方法に悩んでいる方がいれば試してみてください。

    また、今回紹介した方法は、同一リージョン内でバックアップリストアする方法です。リージョン間のコピーは少し複雑性が増すらしく、少しカスタマイズする必要があるかもしれませんので注意してください。


    1. 1.他にもAWS CodeBuildを用いたりする方法等があります。一方でAWS Lambdaは時間的制約がシビアであるため、DBのバックアップリストアには不向きです。
    2. 2.RDSに関するAWS CLIコマンドの一覧は以下を参照してください。https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds
    ]]>
    + + + DevOps + + + AWS + + IAM + + CI/CD + + GitHubActions + + ShellScript + + RDS + + + https://future-architect.github.io/articles/20240507a/#disqus_thread + +
    + 自作40%キーボードへの入門〜キーボードも断捨離の時代へ〜 https://future-architect.github.io/articles/20240502a/ @@ -865,40 +904,5 @@ - - Difyで生成AIアプリケーション入門 前編:生成AIアプリケーションをノーコードで開発 - https://future-architect.github.io/articles/20240402a/ - https://future-architect.github.io/articles/20240402a/ - Mon, 01 Apr 2024 15:00:00 GMT - - - - - - <h2 id="概要"><a href="#概要" class="headerlink" title="概要"></a>概要</h2><p><a href="https://dify.ai/">Dify</a> (DeFiではない)と <a - - - - - - 概要

    Dify (DeFiではない)と Anthropic Claude (OpenAI でも OpenRouter 経由の何かでもOK)を使って簡単に生成AIアプリケーションを構築する方法をご紹介します。

    • 前編:ノーコードで生成AIアプリケーションを構築するチュートリアル
    • 後編:自作プログラムで機能追加して生成AIの指向性と精度を高めるサンプル

    の2本立ての予定です。

    対象読者

    • 生成AIに興味があるがまだチャット以上の利用法を見出せず手を出せていない方
    • お試しに手軽に生成AIアプリケーションを構築してみたい方
    • 特にOpenAIに月額費用に躊躇っている方

    前提知識・環境

    • Docker (Docker Compose)。Windows なら Docker Desktop。後編ではホスト名 host.docker.internal を使用します
    • “時々生成AIをチャットで活用している”程度のプロンプト操作の知識

    取り上げない話題

    何が実現可能になるかを示唆する事にフォーカスするので、手段は深堀しません。例えばRAGには触れません。

    準備

    Anthropic API のAPIキーを取得し、Difyをローカルで起動します。

    サービスとして提供されている https://dify.ai/ を使ってもいいですが、APIキーを預けるのは何となく不安なので&後編で便利なのでローカルで話を進めます。

    Anthropic API でAPIキー取得

    https://console.anthropic.com/settings/plans で電話番号認証後の初回だけ5ドル分の無料お試し枠が貰えます。既に OpenAI や OpenRouter に課金されている方はそちらでも良いですが以下でモデルを指定する箇所では適宜読み替えてください。

    モデルによりトークン当たりのクレジットの消費量が異なりますが、コスト軸での選択の目安は以下の通りです。

    • Haiku:ガンガン使っても殆ど減らないので感触を探る間は当面これで
    • Sonnet:試行錯誤していると目に見えて減っていくので残高注意
    • Opus:ごっそり減るのでお試し中の常用は非推奨。比較検証したい時のワンポイントで

    もうAnthropicの無料枠を消化してしまった人は https://openrouter.ai/ が使えるかもしれません。入金しなくても謎に0.2ドル程度をタダで使わせてくれたり、仮想通貨(PolygonネットワークのUSDC)決済が出来たりします。

    Difyセットアップ

    インストール

    git clone https://github.com/langgenius/dify するか、https://github.com/langgenius/dify/tree/main/dockerdocker-compose.yamlnginx ディレクトリをダウンロードして、 docker-compose.yaml のある場所で docker compose up -d します。

    実行時のディレクトリ直下にボリュームディレクトリ volumes が作成されます。

    nginx がポート 80 で起動するので空けておくか services.nginx.ports を適当な値に変えてください。

    初期設定

    http://localhost/ にアクセスすると初回は「管理者アカウントの設定」画面が表示されます。メールアドレスは適当な値で大丈夫ですが次のサインイン画面で使うので何を入れたかは忘れないでください。
    言語設定は日本語のままでもあまり不自由しませんが、ところどころ未翻訳のテキストが空欄で表示されたり undefined になったりしてしまうので出来れば英語の方がお勧めです。

    サインインしたら、右上のアカウント名をクリックして設定→モデルプロバイダー→Anthropicにマウスオーバーしてセットアップ、と進んでAPIキーを入力します。そのままだとシステムモデルに Claude 3 Opus が使われてしまうので Haiku を選択します。寄稿時点では claude-3-haiku-20240307 というモデル名でした。ここでClaudeシリーズが選択できない場合は何かしらエラーが発生しています。原因が分からなければAPIキーを再発行&再入力してください。

    ちなみに OpenRouter を使用するなどして OpenAI 互換のモデルを使用する場合は一番下の Model providers compatible with OpenAI's API standard, such as LM Studio. で使用できます。が、恐らくDifyの不具合でそれだけではモデルとして使用可能になりません。一度保存したモデル情報を開いて保存しなおすと使用可能になります。

    チュートリアル1:シンプルな生成AIチャットbot

    特定のテーブル定義に対して特化したSQLを生成するチャットbotを作ってみましょう。

    開発

    1. 画面上部のスタジオ→新しいアプリを作成する、をクリック。タイプにアシスタントを選択し、適当な名前を付けます。後から変更可能です。(実はおなじみのAIチャットとして使うだけならここまでで完成してしまっています)
    2. 画面左の「手順」に以下を入力します。フォーカスを外すと変数追加をリコメンドしてくれます。追加後このままだと短文しか入力できないので両方 ⚙ で「段落」に変更します。
    You can behave as an expert of database expert. Provide a clear answer to the main purpose of the order. Omit preamble, phase, and repeating the order.

    DDL:
    ```
    {{DDL}}
    ```
    Data model descriptions:
    ```
    {{DataModelDescriptions}}
    ```

    動作確認

    1. ここで画面右上の「公開」をクリックしてください。しなくても動作確認は出来ますが、変更が保存されていません。実はこの時点で完成したアプリケーションとして公開されてしまいますが、これ以外に開発中のアプリケーションを保存する方法が見当たりませんでした。
    2. DDLCREATE TABLE ~ などのDDLを貼り付けてください。
      DataModelDescriptions に各テーブルの内容や結合方式などについての説明文を貼り付けてください。必須ではありませんがこれが無いとAIはすぐ存在しないカラムの幻覚を見始めるので強く推奨します。1
      (ここで入力した値は永続化されないので、何度も使い回す用に自分でテキストファイルにでも貼り付けて保存しておきましょう)
    3. 画面右下に薄っすらと入力欄が有るのでそこにSQL生成を依頼するプロンプトを入力してください。
    4. 速い安い旨いの Haiku でも3,4テーブル程度の結合・集約なども結構な高精度で生成してくれます。

    参考までに私が使用した変数の値を下記に貼り付けておきます。少し実務みのある区分値やリレーションを設定してあります。

    DDL
    -- Project Name : retail
    -- Date/Time : 2024/03/22 金 22:25:09
    -- Author :
    -- RDBMS Type : PostgreSQL
    -- Application : A5:SQL Mk-2

    /*
    << 注意!! >>
    BackupToTempTable, RestoreFromTempTable疑似命令が付加されています。
    これにより、drop table, create table 後もデータが残ります。
    この機能は一時的に $$TableName のような一時テーブルを作成します。
    この機能は A5:SQL Mk-2でのみ有効であることに注意してください。
    */

    -- 売上
    -- * BackupToTempTable
    drop table if exists sale cascade;

    -- * RestoreFromTempTable
    create table sale (
    id integer not null
    , palce_id integer not null
    , product_id integer not null
    , selling_price_ID integer not null
    , business_date date not null
    , sales_at timestamp not null
    , transfer_id integer not null
    , discount_amount integer
    , sales_amount integer not null
    , constraint sale_PKC primary key (id)
    ) ;

    -- 移動
    -- * BackupToTempTable
    drop table if exists transfer cascade;

    -- * RestoreFromTempTable
    create table transfer (
    id integer not null
    , place_id integer not null
    , product_id integer not null
    , business_date date not null
    , transfer_at timestamp
    , transfer_classification character varying not null
    , transfer_quantity integer not null
    , transfer_destination_classification character varying not null
    , transfer_destination_place_id integer
    , constraint transfer_PKC primary key (id)
    ) ;

    -- 在庫
    -- * BackupToTempTable
    drop table if exists stock cascade;

    -- * RestoreFromTempTable
    create table stock (
    place_id integer not null
    , product_id integer not null
    , business_date date not null
    , stock_quantity integer not null
    , constraint stock_PKC primary key (place_id,product_id,business_date)
    ) ;

    create index stock_IX1
    on stock(product_id,business_date);

    -- 売価
    -- * BackupToTempTable
    drop table if exists selling_price cascade;

    -- * RestoreFromTempTable
    create table selling_price (
    id integer not null
    , product_id integer not null
    , selling_price_classification character varying not null
    , start_date date not null
    , end_date date not null
    , selling_price integer not null
    , constraint selling_price_PKC primary key (id)
    ) ;

    create unique index selling_price_IX1
    on selling_price(product_id,selling_price_classification);

    -- 場所
    -- * BackupToTempTable
    drop table if exists place cascade;

    -- * RestoreFromTempTable
    create table place (
    id integer not null
    , place_name character varying not null
    , selling_price_classification character varying not null
    , constraint place_PKC primary key (id)
    ) ;

    -- 商品
    -- * BackupToTempTable
    drop table if exists product cascade;

    -- * RestoreFromTempTable
    create table product (
    id integer not null
    , product_name character varying not null
    , constraint product_PKC primary key (id)
    ) ;

    comment on table sale is '売上';
    comment on column sale.id is 'ID';
    comment on column sale.palce_id is '場所ID';
    comment on column sale.product_id is '商品ID';
    comment on column sale.selling_price_ID is '売価ID';
    comment on column sale.business_date is '業務日付';
    comment on column sale.sales_at is '売上日時';
    comment on column sale.transfer_id is '入出荷ID';
    comment on column sale.discount_amount is '値引額';
    comment on column sale.sales_amount is '売上金額';

    comment on table transfer is '移動';
    comment on column transfer.id is 'ID';
    comment on column transfer.place_id is '場所ID';
    comment on column transfer.product_id is '商品ID';
    comment on column transfer.business_date is '業務日付';
    comment on column transfer.transfer_at is '移動日時';
    comment on column transfer.transfer_classification is '入出荷区分:1:入荷、2:出荷';
    comment on column transfer.transfer_quantity is '移動数';
    comment on column transfer.transfer_destination_classification is '移動先区分:1:場所間移動、2:売上、3:仕入';
    comment on column transfer.transfer_destination_place_id is '移動先場所ID';

    comment on table stock is '在庫';
    comment on column stock.place_id is '場所ID';
    comment on column stock.product_id is '商品ID';
    comment on column stock.business_date is '業務日付';
    comment on column stock.stock_quantity is '在庫数';

    comment on table selling_price is '売価';
    comment on column selling_price.id is 'ID';
    comment on column selling_price.product_id is '商品ID';
    comment on column selling_price.selling_price_classification is '売価区分:区分値: 1:プロパー, 2:B品, 3:アウトレット, 4:催事';
    comment on column selling_price.start_date is '適用開始日';
    comment on column selling_price.end_date is '適用終了日';
    comment on column selling_price.selling_price is '売価';

    comment on table place is '場所';
    comment on column place.id is 'ID';
    comment on column place.place_name is '場所名';
    comment on column place.selling_price_classification is '売価区分:区分値: 1:プロパー, 2:B品, 3:アウトレット, 4:催事';

    comment on table product is '商品';
    comment on column product.id is 'ID';
    comment on column product.product_name is '商品名';
    Data Model Descriptions
    # データモデル概要

    ## 売価テーブル ( `selling_price` )

    * 売価は商品別・売価区分別・業務日付別に登録される。但し業務日付は日々ではなく開始日~終了日の範囲指定で登録される。
    * 売価区分にはプロパー・B品・アウトレット・催事の4種類がある。つまり商品ごとに最大で4つの売価が設定されうる。
    * 売価区分の定義は以下の通り。

    | 売価区分 | 意味 |
    | - | - |
    | プロパー | 発売当初の定価 |
    | B品 | 傷物など、商品個体の不具合により販売場所(以下「売場」と呼ぶ)の判断で値下げを要する場合の売価 |
    | アウトレット | 商品のターゲットシーズンを過ぎて値下げした後の売価 |
    | 催事 | 催事場で使用される特別売価 |

    ## 場所テーブル( `place` )

    * 場所テーブルには場所の名前と標準の売価区分が登録されている。
    * 場所に設定されている売価区分によって、その場所で発生しうる売上の売価区分が制限される。組み合わせは以下の通り。

    | 場所の売価区分 | 売上として発生しうる売価区分 |
    | - | - |
    | プロパー | プロパー・B品・アウトレット |
    | アウトレット | プロパー・B品・アウトレット |
    | 催事 | プロパー・催事 |

    * 場所の売価区分としてB品は選択できない。

    ## 移動テーブル( `transfer` )

    * 移動テーブルにはある場所で発生した商品の入出荷情報が全て登録される。仕入による入荷、販売による出荷、場所間での移動による入荷/出荷など。
    * 場所間で発生した移動の場合、
    * 移動元の場所において出荷、移動先の場所において入荷のレコードが登録される。互いのレコードの移動数は一致する。
    * 移動先場所IDカラムに移動先の場所IDが登録される。

    ## 在庫テーブル( `stock` )

    * 在庫テーブルには日々の当初の場所別・商品別の在庫数が記録される。
    * 移動テーブルに全ての入出荷情報が登録されているため、ある日の在庫レコードの在庫数は `前日の在庫レコードの在庫数 + 前日の移動テーブルの入荷分の移動数の合計 - 前日の移動テーブルの出荷分の移動数の合計` と一致する。

    ## 売上テーブル( `sale` )

    * 売上テーブルには場所別・商品別・売価別の売上情報が登録される。
    * 売上の登録に際して必要な入力値は場所ID・商品ID・売価区分・売上数・値引額の4個。
    * 売上数は売上テーブル上では管理しない。売上の発生に伴い移動テーブルに入出荷区分:出荷、移動先区分:売上、移動数:売上数のレコードが登録される。そのレコードのIDが売上レコードの移動IDカラムに保持される。
    * 売価区分は売上を登録する時点で任意に選択される。
    * 但し、その売場に該当する場所テーブル上の売価区分の設定値により、取り得る売価区分は制限される。詳細は場所テーブルの項を参照。
    * 販売した商品の売上金額は、登録時の入力値に従って次のように計算されて登録される: `売価 * 移動数 - 値引額`
    * 売価は売価テーブルより `適用開始日 <= 業務日付 <= 適用終了日` の条件で取得する。

    プロンプト:「売上金額と売上数を場所別・商品別・月別に集計するSQL」

    アプリケーション公開

    ここまでの操作で(公開をクリックした時点で)既にDify上で動作するアプリケーションが完成し公開されています。
    画面左のメニューで「概要」で下記の画面が表示されます。UIもAPIも使用可能な上にAPIキー管理機能まで自動で提供されていてまさに至れり尽くせり。プレビューをクリックするとアプリケーションの画面が開きます。

    チュートリアル2:外部ツールの使用

    文章を生成するだけのLLMに、外部サイトの情報を収集する機能と、グラフを描画する機能を追加します。

    開発

    1. また画面上部のメニューからスタジオ→新しいアプリを作成する→アシスタントを選択して適当な名前で作成してください。
    2. 「基本アシスタント」をクリックして「エージェントアシスタント」を選択します。
    3. 画面左側に「ツール」エリアが出現するので、「+追加」をクリックして、 Wikipedia と ChartGenerator の Pie Chart を追加します。
    4. 「手順」に ユーザの入力したプロンプトについてWikipediaで検索し、数値の情報をもとにパイチャートを作成してください。 と入力します。無くても動作はしますがそのままだと LLM が Wikipedia を参照せず手持ちの情報で回答してしまいがちなので念を押しておきます。

    動作確認

    「公開」をクリックしてプロンプトに「アメリカの全人口における州ごとの人口のパイチャート」と入力すると若干怪しい動きを見せつつ作図されます。

    実は残念ながら現時点では Anthropic の Functions & external tools には直接対応していないらしく、エージェント設定を見るとエージェントモードが ReAct になっています(GPTやGPT互換だと Function Calling のはず)。どうもこの場合Difyは、「LLMが生成した文字列からツール用パラメータっぽい部分をパースしてツールに中継する」という形で Function Calling を模した機能を提供するようで、生成された文字列が一部でもJSONとして破綻(値の中で改行など)していると失敗します。ツールの呼び出しに失敗するとツールを呼び出そうとした文字列がそのまま最終回答文として出力されます。

    後編に続く

    前編では下記のステップを辿りました。

    • チャットbotに手順(Instruction)を与えて特定の問題領域に特化したチャットbotを作る
    • 既製のToolを使用して自然言語処理以外の機能を獲得する

    後編はこれらを進めて以下の内容を書きます。

    • Toolを自作して機能を拡張する
    • 生成AIに自分の生成した回答を自己レビューさせる

    1. 1.RAG用テキストやベクトルデータベースを作る場合にも言えますが、生成AIに前提知識を与える時には詳細な情報に加えてその概要と補足情報などで多面的に与えると精度が上がります。単純に手軽さだけで言えば、データのフォーマットの工夫に腐心するより表現のバリエーションを増やす方が楽です。パケ死ならぬトークン死しますが…
    ]]>
    - - - Programming - - - ノーコード - - 生成AI - - Dify - - Anthropic Claude - - - https://future-architect.github.io/articles/20240402a/#disqus_thread - -
    - diff --git a/sitemap.xml b/sitemap.xml index 2785442bcfce..6f55a08a4446 100644 --- a/sitemap.xml +++ b/sitemap.xml @@ -4,7 +4,7 @@ https://future-architect.github.io/post-sitemap.xml - 2024-05-02T03:56:54.049Z + 2024-05-07T05:54:57.187Z @@ -14,12 +14,12 @@ https://future-architect.github.io/category-sitemap.xml - 2024-05-02T03:56:54.049Z + 2024-05-07T05:54:57.187Z https://future-architect.github.io/tag-sitemap.xml - 2024-05-02T03:56:54.049Z + 2024-05-07T05:54:57.187Z diff --git a/tag-sitemap.xml b/tag-sitemap.xml index 92a374a9379a..b280ef7bd667 100644 --- a/tag-sitemap.xml +++ b/tag-sitemap.xml @@ -2,6 +2,48 @@ + + https://future-architect.github.io/tags/RDS/ + 2024-05-07T05:54:57.187Z + weekly + 0.2 + + + + https://future-architect.github.io/tags/ShellScript/ + 2024-05-07T05:54:57.187Z + weekly + 0.2 + + + + https://future-architect.github.io/tags/GitHubActions/ + 2024-05-07T05:54:57.187Z + weekly + 0.2 + + + + https://future-architect.github.io/tags/CI-CD/ + 2024-05-07T05:54:57.187Z + weekly + 0.2 + + + + https://future-architect.github.io/tags/IAM/ + 2024-05-07T05:54:57.187Z + weekly + 0.2 + + + + https://future-architect.github.io/tags/AWS/ + 2024-05-07T05:54:57.187Z + weekly + 0.2 + + https://future-architect.github.io/tags/%E6%98%A5%E3%81%AE%E5%85%A5%E9%96%80%E7%A5%AD%E3%82%8A/ 2024-05-02T03:56:54.049Z @@ -212,13 +254,6 @@ 0.2 - - https://future-architect.github.io/tags/ShellScript/ - 2024-04-25T04:23:29.136Z - weekly - 0.2 - - https://future-architect.github.io/tags/p5-js/ 2024-04-24T00:15:12.210Z @@ -268,13 +303,6 @@ 0.2 - - https://future-architect.github.io/tags/CI-CD/ - 2024-04-19T03:02:15.102Z - weekly - 0.2 - - https://future-architect.github.io/tags/%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%90%E3%83%BC%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%89Swift/ 2024-04-19T00:31:39.101Z @@ -583,13 +611,6 @@ 0.2 - - https://future-architect.github.io/tags/AWS/ - 2024-04-11T06:11:20.990Z - weekly - 0.2 - - https://future-architect.github.io/tags/%E3%82%B9%E3%82%B1%E3%82%B8%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%AB/ 2024-04-11T01:08:16.410Z @@ -1633,13 +1654,6 @@ 0.2 - - https://future-architect.github.io/tags/GitHubActions/ - 2024-02-20T05:41:28.773Z - weekly - 0.2 - - https://future-architect.github.io/tags/Cypress/ 2024-02-20T05:41:28.773Z @@ -2809,13 +2823,6 @@ 0.2 - - https://future-architect.github.io/tags/RDS/ - 2024-02-20T05:41:28.763Z - weekly - 0.2 - - https://future-architect.github.io/tags/%E3%82%A8%E3%83%8D%E3%83%AB%E3%82%AE%E3%83%BC%E6%A5%AD%E7%95%8C/ 2024-02-20T05:41:28.763Z @@ -3159,13 +3166,6 @@ 0.2 - - https://future-architect.github.io/tags/IAM/ - 2024-02-20T05:41:28.763Z - weekly - 0.2 - - https://future-architect.github.io/tags/OpenAPI/ 2024-02-20T05:41:28.763Z diff --git a/tags/1on1/index.html b/tags/1on1/index.html index 4d17872b0914..09ca2642b7e3 100644 --- a/tags/1on1/index.html +++ b/tags/1on1/index.html @@ -196,18 +196,18 @@

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    A5:SQL Mk-2に回帰した話

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    MLシステムにおけるモデ
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    MLシステムにおけるモデ
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    MLシステムにおけるモデ

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    ANTLRを業務で活用した話
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    続・サーバーレス検索エ
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  • 2024.04.09♡123NEW Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする
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  • 2024.04.22♡2NEW Vue.jsでオセロ作った話
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  • 2021.05.18♡524 HTTP検索条件、GETにするか?POSTにするか?
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    続・サーバーレス検索エ

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    API Meetup Online #3で限定公
  • 2024.04.10♡624NEW 2024年Gitワークフロー再考
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    「基幹業務もHadoopで!!」
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    TinkerBoard 2S:AWS Greengrass v
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    GoでMQTT!! ~温湿度マイ
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    Difyで生成AIアプリケーシ
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    IoTの力でワインの品質を
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    Gatekeeper Validating Admission W
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    フューチャーにアルバイ
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    Auth0 導入編
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    Auth0 導入編

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    Auth0のRulesを使って認証
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    Auth0のRulesを使って認証
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    Auth0のRulesを使って認証

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    Playwrightのテストランナ
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    Playwrightのテストランナ

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    マネージャーがうれしい
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    マネージャーがうれしい

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    スマートLED(Philips Hue)
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    スマートLED(Philips Hue)
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    スマートLED(Philips Hue)

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    その問い合わせ、AIが解
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    その問い合わせ、AIが解
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    その問い合わせ、AIが解

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    BacklogとSlackを連携するツ
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    Buildpacksのビルダーをス
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    C/C++を呼び出しているRust
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    tftarget:Terraformターゲット
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    CORSのプリフライトリク

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    プログラマーのためのCPU
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    プログラマーのためのCPU

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    JSレスBootstrapなdaisyUIの秘
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    JSレスBootstrapなdaisyUIの秘

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    Go1.19 encoding/csv のアップ
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    Go1.19 encoding/csv のアップ
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    Go1.19 encoding/csv のアップ

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    cuDNN の CUDA API の紹介
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    cuDNN の CUDA API の紹介
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    cuDNN の CUDA API の紹介

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    CUEを試して見る
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    CloudEndure Migration - 導入編
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    CloudEndure Migration - 導入編
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    CloudEndure Migration - 導入編

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    cfn-guardを使ってTerraformを
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    爆速習得、初心者からRus
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    Terraformの実装コードを、
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    Terraformの実装コードを、

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    ローカルでGoのHTTP/3サー
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    ローカルでGoのHTTP/3サー
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    ローカルでGoのHTTP/3サー

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    打鍵テストをCIで回す:C
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    SQL実行時のブルームフィ
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    ドメイン駆動設計の源流
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    【合格記】Google Cloud Profe
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  • 2024.04.02♡5 Difyで生成AIアプリケーション入門 前編:生成AIアプリケーションをノーコードで開発
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  • 2023.08.28♡1 PlaywrightをGitHubActions実行したときの初期処理についての試行錯誤
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    【合格記】Google Cloud Profe
  • 2020.01.16♡524 実践Drawio
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  • 2020.04.28♡55 Vue.jsのslotの機能を初心者にわかるように解説してみた
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    【合格記】Google Cloud Profe

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  • diff --git a/tags/Dataflow/index.html b/tags/Dataflow/index.html index a2ae5956234f..babe91e18ede 100644 --- a/tags/Dataflow/index.html +++ b/tags/Dataflow/index.html @@ -287,18 +287,18 @@

    Dataflow前編(Dataflowの概
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    Dataflow前編(Dataflowの概
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    Dataflow前編(Dataflowの概

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    DatoCMSでポートフォリオ
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    DatoCMSでポートフォリオ
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    DatoCMSでポートフォリオ

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    CSV処理における共通処理
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    CSV処理における共通処理

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    AIを使って顔画像から「
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    FlutterアプリをDeployGateで
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    FlutterアプリをDeployGateで
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    FlutterアプリをDeployGateで

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    FlutterFlowを触ってみる
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    マネージャーがうれしい
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    WebAssemblyとEmscriptenに入門
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    Excel VBAでもう頑張らない
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    Anthosについて改めて知る
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    Grep, Git grepの便利オプシ
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    Go 1.19 Genericsのアップデ
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    Go 1.19 Genericsのアップデ
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    AWS SDK for GoでDynamoDBの式
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    AWS SDK for GoでDynamoDBの式
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    100%型安全なgolangORM「ent
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    100%型安全なgolangORM「ent

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    Go 1.16のsignal.NotifyContext()
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    Go 1.16のsignal.NotifyContext()

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    DBスキーマを駆動にした
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    DBスキーマを駆動にした

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    Serverless連載3: Goでサーバ
  • 2024.04.10♡624NEW 2024年Gitワークフロー再考
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    Go Tips連載1: ホワイトリ
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    Go Tips連載1: ホワイトリ
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    Go Tips連載2: Golandで環境
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    Go Tips連載2: Golandで環境
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    Go Tips連載2: Golandで環境

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    【合格記】Google Cloud Profe
  • 2020.01.16♡524 実践Drawio
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    【合格記】Google Cloud Profe

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    Firebaseで取得したログをB
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    Firebaseで取得したログをB

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    RedmineからGoogle Hangouts Chat
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    RedmineからGoogle Hangouts Chat
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    RedmineからGoogle Hangouts Chat

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    買い物で人をつなぐ
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    買い物で人をつなぐ

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    LocustとGKEでスケーラブル
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    住所情報から経路を探索

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    FlutterでGoogleマップを表
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    RedmineからGoogle Hangouts Chat
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    謎のAIチップベンダーTens
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    謎のAIチップベンダーTens

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    MLシステムにおけるモデ
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    MLシステムにおけるモデ

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    Great ExpectationsでBigQueryの
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    Groovyスクリプトで、ファ
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    ローカルでGoのHTTP/3サー
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    AB Open社と提携してRISC-V P
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    Hack The Box Oopsie を解いて
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    Hack The Box Oopsie を解いて
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    「基幹業務もHadoopで!!」
  • 2024.04.10♡624NEW 2024年Gitワークフロー再考
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    GCP連載#2 Istio on GKEではじ
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    GCP連載#2 Istio on GKEではじ

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    JANOG38にてVulsの発表を行
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    Java17対応版!Javaコーデ
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    ES2015 Web componentsと国産Web
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    MLOpsことはじめ ~実験管
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    MLOpsことはじめ ~実験管

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    KMSで暗号化してLambdaで復
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    KMSで暗号化してLambdaで復
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    KMSで暗号化してLambdaで復

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    — 脱RDB脳 — Cassandraのデ
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    GoからAWS KinesisのAggregation

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    ぼくのなつやすみ5 -Knativ
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    Kong API Gatewayを使ってResou
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  • 2022.11.16♡100 Plotly.pyによるデータ可視化のすすめ
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    Argo CDを体感してみる
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    IoTの力でワインの品質を
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    IoTの力でワインの品質を
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    ChatGPTなどの大規模言語
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    ChatGPTなどの大規模言語
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    【LLMOps】LLMの実験管理に
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    【LLMOps】LLMの実験管理に
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    【LLMOps】LLMの実験管理に

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    【エネルギー業界】LPガ
  • 2024.04.10♡624NEW 2024年Gitワークフロー再考
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    【エネルギー業界】LPガ
  • 2020.01.16♡524 実践Drawio
  • 2021.05.18♡524 HTTP検索条件、GETにするか?POSTにするか?
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    Pyright を LSP サーバとし
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    MailSlurperを使って6桁のコ
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    GoとAWS LambdaのためのMakefi
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    Mermaid.jsをReact上でレンダ
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    Meta Quest 3開封の儀&フル
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    第12回NLP若手の会シンポ
  • 2024.04.10♡624NEW 2024年Gitワークフロー再考
  • 2024.04.09♡123NEW Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする
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    第12回NLP若手の会シンポ
  • 2020.01.16♡524 実践Drawio
  • 2021.05.18♡524 HTTP検索条件、GETにするか?POSTにするか?
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    第12回NLP若手の会シンポ

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  • DataScience (63)
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    言語処理学会 (NLP2024) で
  • 2024.04.10♡624NEW 2024年Gitワークフロー再考
  • 2024.04.09♡123NEW Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする
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    言語処理学会 (NLP2024) で
  • 2020.01.16♡524 実践Drawio
  • 2021.05.18♡524 HTTP検索条件、GETにするか?POSTにするか?
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  • -
  • 2020.06.01♡250 Goのテストに入門してみよう!
  • 2022.11.16♡100 Plotly.pyによるデータ可視化のすすめ
  • +
  • 2020.06.01♡250 Goのテストに入門してみよう!
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    OpenCensus(OpenTelemetry)とは
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    Amazon OpenSearch Serverless を
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    Amazon OpenSearch Serverless を
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    MLflow上でOptunaによって生
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    OAuth の仕組みを理解しな
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    Proxy下でのFlutter環境構築
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    Proxy下でのFlutter環境構築
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    Proxy下でのFlutter環境構築

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    Go Cloud#2 Pub/Subの概要紹介
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    Dev Containersの始め方(1) :
  • 2024.04.10♡624NEW 2024年Gitワークフロー再考
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    Mypy と Pyright の解析手法
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    RDSの自動再起動によるイ
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    RDS Proxy環境下でpg_hint_plan
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    RDS Proxy環境下でpg_hint_plan
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    RDS Proxy環境下でpg_hint_plan

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    RFC閲覧補助ツールを作
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    フロントエンドでシステ

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    【Flutter/Riverpod】グロー
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    【Flutter/Riverpod】グロー

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    MegaLinterを使ってみる
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    Go Cloud#1 概要とBlobへの活
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    SORACOM USBドングルの自動
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    Go 1.16のembedとchiとSingle Pa
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    GCP連載#2 Istio on GKEではじ
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    GCP連載#2 Istio on GKEではじ
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    GCP連載#2 Istio on GKEではじ

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    Future Tech Night #16 ~クラ
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    Cloud Spannerのローカル開
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    Cloud Spannerのローカル開

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    AWS Glueで複雑な処理を開
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    AWS Glueで複雑な処理を開
  • 2020.01.16♡524 実践Drawio
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    AWS Glueで複雑な処理を開

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    SREの探究 - Spotifyの事例
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    SREの探究 - Spotifyの事例
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    SREの探究 - Spotifyの事例

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    uroboroSQL x Spring Bootによる
  • 2024.04.10♡624NEW 2024年Gitワークフロー再考
  • 2024.04.09♡123NEW Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする
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    uroboroSQL x Spring Bootによる
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  • 2021.05.18♡524 HTTP検索条件、GETにするか?POSTにするか?
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    uroboroSQL x Spring Bootによる

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    Stanによるベイズ推定に
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    Svelteに入門した

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    SvelteKitのデフォルトプロ

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    WAFとして go-swagger を選択
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    Cypressでテスト可能なド
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    TerraCurl でProviderがサポー
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    Umeda.go 2020 Winterに3名で登
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    Umeda.go 2020 Winterに3名で登

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    極小LinuxマシンでSwiftを
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    Unreal Engine5で簡単な色塗

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    循環的複雑度の計算を題
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    循環的複雑度の計算を題

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    Excel VBAでもう頑張らない
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    Future Tech Night #14「生体認
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    Transformerを用いた表現学

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    WordPressの脆弱性への攻撃
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    WordPressの脆弱性への攻撃
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    WordPressの脆弱性への攻撃

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    Swiftの自動テスト〜導入
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    Swiftの自動テスト〜導入
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    Swiftの自動テスト〜導入

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    Go で map 型の YAML 出力を
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    GCP連載#3 Goでサーバーレ

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    Go 1.16からリリースされ
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    Go 1.16からリリースされ

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    S3 on LocalStackをGoとFUSEを
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    WAFとして go-swagger を選択
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    golang.tokyoで発表してきま
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    grpc-gatewayでgRPCとREST両対

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    「基幹業務もHadoopで!!」
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    Terraform連載2024 hclwriteを
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    第1回PG Battle参戦記

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    Prometheus/Grafanaを使ってみ
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    Unreal Engine5で簡単な色塗
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    Unreal Engine5で簡単な色塗
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    Unreal Engine5で簡単な色塗

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    社内ヘルプデスクをAI
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    学習のSHA 〜ハッシュ関
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    読書感想文「リファクタ
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    Bluetoothで位置推定

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    「基幹業務もHadoopで!!」
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    自宅仕事環境構築:指向
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    自宅仕事環境構築:指向

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    GoとDynamoDBを用いた開発
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    GoとDynamoDBを用いた開発
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    GoとDynamoDBを用いた開発

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    Go 1.17の sync/atomic パッケ
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    ダイエット食のブレイク
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    OAuth の仕組みを理解しな

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    「リーダブルコード」を
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    【エネルギー業界】電力
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    ShellCheckでシェルスクリ
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    龍が如く7のすごいテス
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