Submit Search
Upload
Programming AWS with Python
•
19 likes
•
6,078 views
Yasuhiro Matsuo
Follow
PyCon APAC 2013 で使った資料です。資料中に、デモで使ったスクリプトへのリンクもあります。
Read less
Read more
Technology
Slideshow view
Report
Share
Slideshow view
Report
Share
1 of 44
Recommended
Game Architecture Trends in Tokyo Kansai Social Game Study#5
Game Architecture Trends in Tokyo Kansai Social Game Study#5
Yasuhiro Matsuo
Scaling MongoDB on AWS
Scaling MongoDB on AWS
Yasuhiro Matsuo
AI & Deep Learning on AWS at CTO Night&Day 2016 Winter
AI & Deep Learning on AWS at CTO Night&Day 2016 Winter
Yasuhiro Matsuo
[F.O.XMeetup#2]インフラ業務を開発エンジニアへ移譲して_2年間の軌跡_
[F.O.XMeetup#2]インフラ業務を開発エンジニアへ移譲して_2年間の軌跡_
Takahiro Moteki
[2018bcu30]1年半もかけてしまったビッグデータ環境のリプレイス
[2018bcu30]1年半もかけてしまったビッグデータ環境のリプレイス
Takahiro Moteki
AWSでGPUも安く大量に使い倒せ
AWSでGPUも安く大量に使い倒せ
Yasuhiro Matsuo
Growing up serverless
Growing up serverless
Amazon Web Services Japan
[excite open beerbash 特別篇]レガシーシステムをAWS移行で幸せになった話
[excite open beerbash 特別篇]レガシーシステムをAWS移行で幸せになった話
Takahiro Moteki
Recommended
Game Architecture Trends in Tokyo Kansai Social Game Study#5
Game Architecture Trends in Tokyo Kansai Social Game Study#5
Yasuhiro Matsuo
Scaling MongoDB on AWS
Scaling MongoDB on AWS
Yasuhiro Matsuo
AI & Deep Learning on AWS at CTO Night&Day 2016 Winter
AI & Deep Learning on AWS at CTO Night&Day 2016 Winter
Yasuhiro Matsuo
[F.O.XMeetup#2]インフラ業務を開発エンジニアへ移譲して_2年間の軌跡_
[F.O.XMeetup#2]インフラ業務を開発エンジニアへ移譲して_2年間の軌跡_
Takahiro Moteki
[2018bcu30]1年半もかけてしまったビッグデータ環境のリプレイス
[2018bcu30]1年半もかけてしまったビッグデータ環境のリプレイス
Takahiro Moteki
AWSでGPUも安く大量に使い倒せ
AWSでGPUも安く大量に使い倒せ
Yasuhiro Matsuo
Growing up serverless
Growing up serverless
Amazon Web Services Japan
[excite open beerbash 特別篇]レガシーシステムをAWS移行で幸せになった話
[excite open beerbash 特別篇]レガシーシステムをAWS移行で幸せになった話
Takahiro Moteki
[JAWS-UG AI支部] AWS AIアップデート
[JAWS-UG AI支部] AWS AIアップデート
Yasuhiro Matsuo
ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!
ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!
Terui Masashi
データレイクを基盤としたAWS上での機械学習サービス構築
データレイクを基盤としたAWS上での機械学習サービス構築
Amazon Web Services Japan
AWS サービスアップデートまとめ re:Invent 2017 直前編
AWS サービスアップデートまとめ re:Invent 2017 直前編
Amazon Web Services Japan
[社内勉強会]サクっと業務でつくったログ/データ調査環境(re:dash ☓ AWS Athena ☓ embulk)
[社内勉強会]サクっと業務でつくったログ/データ調査環境(re:dash ☓ AWS Athena ☓ embulk)
Takahiro Moteki
スケーラブルな Deep Leaning フレームワーク "Apache MXNet” を AWS で学ぶ
スケーラブルな Deep Leaning フレームワーク "Apache MXNet” を AWS で学ぶ
Amazon Web Services Japan
Aurora
Aurora
maruyama097
[JAWSBigData#11]Cloudera on AWSと Amazon EMRを両方本番運用し 3つの観点から比較してみる
[JAWSBigData#11]Cloudera on AWSと Amazon EMRを両方本番運用し 3つの観点から比較してみる
Takahiro Moteki
[AWSセミナーマイグレーション事例祭20190409]分析環境をAWS_Athenaに移行_その後1年間の運用課題を振り返る
[AWSセミナーマイグレーション事例祭20190409]分析環境をAWS_Athenaに移行_その後1年間の運用課題を振り返る
Takahiro Moteki
研究用途でのAWSの利用事例と機械学習について
研究用途でのAWSの利用事例と機械学習について
Yasuhiro Matsuo
[serverlessconf2017]FaaSで簡単に実現する数十万RPSスパイク負荷試験
[serverlessconf2017]FaaSで簡単に実現する数十万RPSスパイク負荷試験
Takahiro Moteki
金融機関でのHive/Presto事例紹介
金融機関でのHive/Presto事例紹介
Amazon Web Services Japan
NoSQL on AWSで作る最新ソーシャルゲームアーキテクチャ
NoSQL on AWSで作る最新ソーシャルゲームアーキテクチャ
Yasuhiro Matsuo
オンプレからAuroraへの移行とその効果
オンプレからAuroraへの移行とその効果
Masato Kataoka
Elasticsearch+nodejs+dynamodbで作る全社システム基盤
Elasticsearch+nodejs+dynamodbで作る全社システム基盤
Recruit Technologies
Azure Cosmos DB のキホンと使いドコロ
Azure Cosmos DB のキホンと使いドコロ
Kazuyuki Miyake
Kafkaを活用するためのストリーム処理の基本
Kafkaを活用するためのストリーム処理の基本
Sotaro Kimura
Azure Search クックブック
Azure Search クックブック
Kazuyuki Miyake
Using Amazon Aurora for Enterprise Workloads
Using Amazon Aurora for Enterprise Workloads
Amazon Web Services Japan
はじめてのAmazon RDS for PostgreSQL
はじめてのAmazon RDS for PostgreSQL
Junpei Nakada
Dropbox APIなどを使って制作を効率化しよう@関西オープンフォーラム
Dropbox APIなどを使って制作を効率化しよう@関西オープンフォーラム
Masayuki Abe
[REV UP] あなたならどう使う?最新Azureレシピ for LINE Platform
[REV UP] あなたならどう使う?最新Azureレシピ for LINE Platform
拓将 平林
More Related Content
What's hot
[JAWS-UG AI支部] AWS AIアップデート
[JAWS-UG AI支部] AWS AIアップデート
Yasuhiro Matsuo
ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!
ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!
Terui Masashi
データレイクを基盤としたAWS上での機械学習サービス構築
データレイクを基盤としたAWS上での機械学習サービス構築
Amazon Web Services Japan
AWS サービスアップデートまとめ re:Invent 2017 直前編
AWS サービスアップデートまとめ re:Invent 2017 直前編
Amazon Web Services Japan
[社内勉強会]サクっと業務でつくったログ/データ調査環境(re:dash ☓ AWS Athena ☓ embulk)
[社内勉強会]サクっと業務でつくったログ/データ調査環境(re:dash ☓ AWS Athena ☓ embulk)
Takahiro Moteki
スケーラブルな Deep Leaning フレームワーク "Apache MXNet” を AWS で学ぶ
スケーラブルな Deep Leaning フレームワーク "Apache MXNet” を AWS で学ぶ
Amazon Web Services Japan
Aurora
Aurora
maruyama097
[JAWSBigData#11]Cloudera on AWSと Amazon EMRを両方本番運用し 3つの観点から比較してみる
[JAWSBigData#11]Cloudera on AWSと Amazon EMRを両方本番運用し 3つの観点から比較してみる
Takahiro Moteki
[AWSセミナーマイグレーション事例祭20190409]分析環境をAWS_Athenaに移行_その後1年間の運用課題を振り返る
[AWSセミナーマイグレーション事例祭20190409]分析環境をAWS_Athenaに移行_その後1年間の運用課題を振り返る
Takahiro Moteki
研究用途でのAWSの利用事例と機械学習について
研究用途でのAWSの利用事例と機械学習について
Yasuhiro Matsuo
[serverlessconf2017]FaaSで簡単に実現する数十万RPSスパイク負荷試験
[serverlessconf2017]FaaSで簡単に実現する数十万RPSスパイク負荷試験
Takahiro Moteki
金融機関でのHive/Presto事例紹介
金融機関でのHive/Presto事例紹介
Amazon Web Services Japan
NoSQL on AWSで作る最新ソーシャルゲームアーキテクチャ
NoSQL on AWSで作る最新ソーシャルゲームアーキテクチャ
Yasuhiro Matsuo
オンプレからAuroraへの移行とその効果
オンプレからAuroraへの移行とその効果
Masato Kataoka
Elasticsearch+nodejs+dynamodbで作る全社システム基盤
Elasticsearch+nodejs+dynamodbで作る全社システム基盤
Recruit Technologies
Azure Cosmos DB のキホンと使いドコロ
Azure Cosmos DB のキホンと使いドコロ
Kazuyuki Miyake
Kafkaを活用するためのストリーム処理の基本
Kafkaを活用するためのストリーム処理の基本
Sotaro Kimura
Azure Search クックブック
Azure Search クックブック
Kazuyuki Miyake
Using Amazon Aurora for Enterprise Workloads
Using Amazon Aurora for Enterprise Workloads
Amazon Web Services Japan
はじめてのAmazon RDS for PostgreSQL
はじめてのAmazon RDS for PostgreSQL
Junpei Nakada
What's hot
(20)
[JAWS-UG AI支部] AWS AIアップデート
[JAWS-UG AI支部] AWS AIアップデート
ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!
ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!
データレイクを基盤としたAWS上での機械学習サービス構築
データレイクを基盤としたAWS上での機械学習サービス構築
AWS サービスアップデートまとめ re:Invent 2017 直前編
AWS サービスアップデートまとめ re:Invent 2017 直前編
[社内勉強会]サクっと業務でつくったログ/データ調査環境(re:dash ☓ AWS Athena ☓ embulk)
[社内勉強会]サクっと業務でつくったログ/データ調査環境(re:dash ☓ AWS Athena ☓ embulk)
スケーラブルな Deep Leaning フレームワーク "Apache MXNet” を AWS で学ぶ
スケーラブルな Deep Leaning フレームワーク "Apache MXNet” を AWS で学ぶ
Aurora
Aurora
[JAWSBigData#11]Cloudera on AWSと Amazon EMRを両方本番運用し 3つの観点から比較してみる
[JAWSBigData#11]Cloudera on AWSと Amazon EMRを両方本番運用し 3つの観点から比較してみる
[AWSセミナーマイグレーション事例祭20190409]分析環境をAWS_Athenaに移行_その後1年間の運用課題を振り返る
[AWSセミナーマイグレーション事例祭20190409]分析環境をAWS_Athenaに移行_その後1年間の運用課題を振り返る
研究用途でのAWSの利用事例と機械学習について
研究用途でのAWSの利用事例と機械学習について
[serverlessconf2017]FaaSで簡単に実現する数十万RPSスパイク負荷試験
[serverlessconf2017]FaaSで簡単に実現する数十万RPSスパイク負荷試験
金融機関でのHive/Presto事例紹介
金融機関でのHive/Presto事例紹介
NoSQL on AWSで作る最新ソーシャルゲームアーキテクチャ
NoSQL on AWSで作る最新ソーシャルゲームアーキテクチャ
オンプレからAuroraへの移行とその効果
オンプレからAuroraへの移行とその効果
Elasticsearch+nodejs+dynamodbで作る全社システム基盤
Elasticsearch+nodejs+dynamodbで作る全社システム基盤
Azure Cosmos DB のキホンと使いドコロ
Azure Cosmos DB のキホンと使いドコロ
Kafkaを活用するためのストリーム処理の基本
Kafkaを活用するためのストリーム処理の基本
Azure Search クックブック
Azure Search クックブック
Using Amazon Aurora for Enterprise Workloads
Using Amazon Aurora for Enterprise Workloads
はじめてのAmazon RDS for PostgreSQL
はじめてのAmazon RDS for PostgreSQL
Similar to Programming AWS with Python
Dropbox APIなどを使って制作を効率化しよう@関西オープンフォーラム
Dropbox APIなどを使って制作を効率化しよう@関西オープンフォーラム
Masayuki Abe
[REV UP] あなたならどう使う?最新Azureレシピ for LINE Platform
[REV UP] あなたならどう使う?最新Azureレシピ for LINE Platform
拓将 平林
Python × Herokuで作る 雑談slack bot
Python × Herokuで作る 雑談slack bot
dcubeio
AWSによるサーバーレスアーキテクチャ
AWSによるサーバーレスアーキテクチャ
真吾 吉田
HTML5最新動向
HTML5最新動向
Shumpei Shiraishi
serverless framework + AWS Lambda with Python
serverless framework + AWS Lambda with Python
masahitojp
[Japan Tech summit 2017] DEP 005
[Japan Tech summit 2017] DEP 005
Microsoft Tech Summit 2017
オフラインファーストの思想と実践
オフラインファーストの思想と実践
Shumpei Shiraishi
Spring Boot on Kubernetes : Yahoo!ズバトク事例 #jjug_ccc
Spring Boot on Kubernetes : Yahoo!ズバトク事例 #jjug_ccc
Yahoo!デベロッパーネットワーク
コンテナーによるIT基盤変革 - IT infrastructure transformation -
コンテナーによるIT基盤変革 - IT infrastructure transformation -
日本ヒューレット・パッカード株式会社
Yahoo! JAPANのコンテンツプラットフォームを支えるSpring Cloud Streamによるマイクロサービスアーキテクチャ #jsug #sf_52
Yahoo! JAPANのコンテンツプラットフォームを支えるSpring Cloud Streamによるマイクロサービスアーキテクチャ #jsug #sf_52
Yahoo!デベロッパーネットワーク
ゆるふわAzure Functions
ゆるふわAzure Functions
Keiji Kamebuchi
Ruby向け帳票ソリューション「ThinReports」の開発で知るOSSの威力
Ruby向け帳票ソリューション「ThinReports」の開発で知るOSSの威力
ThinReports
ASP.NET シングル ページ アプリケーション (SPA) 詳説
ASP.NET シングル ページ アプリケーション (SPA) 詳説
Akira Inoue
APIMeetup 20170329_ichimura
APIMeetup 20170329_ichimura
Tomohiro Ichimura
コピー自動生成プロダクトでDataflowを導入した話
コピー自動生成プロダクトでDataflowを導入した話
ShunyoKawamoto
[TL08] 50 分で Bot 開発者になれる!~実践的ノウハウと、 Azure や Office 365 を組み合わせたアーキテクチャの伝授~
[TL08] 50 分で Bot 開発者になれる!~実践的ノウハウと、 Azure や Office 365 を組み合わせたアーキテクチャの伝授~
de:code 2017
HTML5&API総まくり
HTML5&API総まくり
Shumpei Shiraishi
技術選択とアーキテクトの役割
技術選択とアーキテクトの役割
Toru Yamaguchi
Azure Cosmos DB を使った高速分散アプリケーションの設計パターン
Azure Cosmos DB を使った高速分散アプリケーションの設計パターン
Kazuyuki Miyake
Similar to Programming AWS with Python
(20)
Dropbox APIなどを使って制作を効率化しよう@関西オープンフォーラム
Dropbox APIなどを使って制作を効率化しよう@関西オープンフォーラム
[REV UP] あなたならどう使う?最新Azureレシピ for LINE Platform
[REV UP] あなたならどう使う?最新Azureレシピ for LINE Platform
Python × Herokuで作る 雑談slack bot
Python × Herokuで作る 雑談slack bot
AWSによるサーバーレスアーキテクチャ
AWSによるサーバーレスアーキテクチャ
HTML5最新動向
HTML5最新動向
serverless framework + AWS Lambda with Python
serverless framework + AWS Lambda with Python
[Japan Tech summit 2017] DEP 005
[Japan Tech summit 2017] DEP 005
オフラインファーストの思想と実践
オフラインファーストの思想と実践
Spring Boot on Kubernetes : Yahoo!ズバトク事例 #jjug_ccc
Spring Boot on Kubernetes : Yahoo!ズバトク事例 #jjug_ccc
コンテナーによるIT基盤変革 - IT infrastructure transformation -
コンテナーによるIT基盤変革 - IT infrastructure transformation -
Yahoo! JAPANのコンテンツプラットフォームを支えるSpring Cloud Streamによるマイクロサービスアーキテクチャ #jsug #sf_52
Yahoo! JAPANのコンテンツプラットフォームを支えるSpring Cloud Streamによるマイクロサービスアーキテクチャ #jsug #sf_52
ゆるふわAzure Functions
ゆるふわAzure Functions
Ruby向け帳票ソリューション「ThinReports」の開発で知るOSSの威力
Ruby向け帳票ソリューション「ThinReports」の開発で知るOSSの威力
ASP.NET シングル ページ アプリケーション (SPA) 詳説
ASP.NET シングル ページ アプリケーション (SPA) 詳説
APIMeetup 20170329_ichimura
APIMeetup 20170329_ichimura
コピー自動生成プロダクトでDataflowを導入した話
コピー自動生成プロダクトでDataflowを導入した話
[TL08] 50 分で Bot 開発者になれる!~実践的ノウハウと、 Azure や Office 365 を組み合わせたアーキテクチャの伝授~
[TL08] 50 分で Bot 開発者になれる!~実践的ノウハウと、 Azure や Office 365 を組み合わせたアーキテクチャの伝授~
HTML5&API総まくり
HTML5&API総まくり
技術選択とアーキテクトの役割
技術選択とアーキテクトの役割
Azure Cosmos DB を使った高速分散アプリケーションの設計パターン
Azure Cosmos DB を使った高速分散アプリケーションの設計パターン
More from Yasuhiro Matsuo
2018512 AWS上での機械学習システムの構築とSageMaker
2018512 AWS上での機械学習システムの構築とSageMaker
Yasuhiro Matsuo
20180512 AWS SageMakerを初めて使うガイド
20180512 AWS SageMakerを初めて使うガイド
Yasuhiro Matsuo
AWSでの機械学習におけるデータレイク・GPU実行環境
AWSでの機械学習におけるデータレイク・GPU実行環境
Yasuhiro Matsuo
20180309 DLIもくもく会 Deep Learning on AWS
20180309 DLIもくもく会 Deep Learning on AWS
Yasuhiro Matsuo
JAWS-UG AI支部 #2 re:Invent アップデート
JAWS-UG AI支部 #2 re:Invent アップデート
Yasuhiro Matsuo
EC2 Deep Dive at CTO Night&Day 2016
EC2 Deep Dive at CTO Night&Day 2016
Yasuhiro Matsuo
P2インスタンスUpdate
P2インスタンスUpdate
Yasuhiro Matsuo
AWSとGPUインスタンスのご紹介
AWSとGPUインスタンスのご紹介
Yasuhiro Matsuo
JAWS目黒 EC2チューニングTips #jawsmeguro #jawsug
JAWS目黒 EC2チューニングTips #jawsmeguro #jawsug
Yasuhiro Matsuo
Amazon RDS for PostgreSQL ( JPUG 2014夏セミナー) #jpug
Amazon RDS for PostgreSQL ( JPUG 2014夏セミナー) #jpug
Yasuhiro Matsuo
いまさら聞けない Amazon EC2
いまさら聞けない Amazon EC2
Yasuhiro Matsuo
MongoDB on AWSクラウドという選択
MongoDB on AWSクラウドという選択
Yasuhiro Matsuo
MongoDB on EC2 #mongodbcasual
MongoDB on EC2 #mongodbcasual
Yasuhiro Matsuo
More from Yasuhiro Matsuo
(13)
2018512 AWS上での機械学習システムの構築とSageMaker
2018512 AWS上での機械学習システムの構築とSageMaker
20180512 AWS SageMakerを初めて使うガイド
20180512 AWS SageMakerを初めて使うガイド
AWSでの機械学習におけるデータレイク・GPU実行環境
AWSでの機械学習におけるデータレイク・GPU実行環境
20180309 DLIもくもく会 Deep Learning on AWS
20180309 DLIもくもく会 Deep Learning on AWS
JAWS-UG AI支部 #2 re:Invent アップデート
JAWS-UG AI支部 #2 re:Invent アップデート
EC2 Deep Dive at CTO Night&Day 2016
EC2 Deep Dive at CTO Night&Day 2016
P2インスタンスUpdate
P2インスタンスUpdate
AWSとGPUインスタンスのご紹介
AWSとGPUインスタンスのご紹介
JAWS目黒 EC2チューニングTips #jawsmeguro #jawsug
JAWS目黒 EC2チューニングTips #jawsmeguro #jawsug
Amazon RDS for PostgreSQL ( JPUG 2014夏セミナー) #jpug
Amazon RDS for PostgreSQL ( JPUG 2014夏セミナー) #jpug
いまさら聞けない Amazon EC2
いまさら聞けない Amazon EC2
MongoDB on AWSクラウドという選択
MongoDB on AWSクラウドという選択
MongoDB on EC2 #mongodbcasual
MongoDB on EC2 #mongodbcasual
Recently uploaded
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
akihisamiyanaga1
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
UEHARA, Tetsutaro
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
Yuki Kikuchi
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
FumieNakayama
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
博三 太田
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
sugiuralab
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版) 2024年4月作成
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版) 2024年4月作成
Hiroshi Tomioka
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
Hiroki Ichikura
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
FumieNakayama
Recently uploaded
(9)
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版) 2024年4月作成
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版) 2024年4月作成
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
Programming AWS with Python
1.
Programming AWS with Python アマゾンデータサービスジャパン 松尾康博
2.
Who am I
? 名前 • 松尾康博 ( @understeer ) 所属 • アマゾンデータサービスジャパン株式会社 • ソリューションアーキテクト • ビッグデータ、HPCのお客様を担当 Python歴 • BASIC, C, C++, Perl, Ruby, Java, PHP • Python 半年
3.
_人人人人_ > 半年! <  ̄Y^Y^Y ̄
4.
今日の本当のスピーカーは・・・ 堀内 康弘 AWS テクニカルエバンジェリスト @horiuchi 10+
years web engineer in startups • Director of V-cube (perl), 2001 - 2006 • CTO of FlipClip (perl), 2006 - 2009 • CTO of gumi (python), 2009 - 2012
5.
ç
6.
今日の話 AWS で Python
を 使う
7.
今日の話 AWS で Python
を 使う AWS を Python で 使う
8.
Agenda AWS API /
SDK 概要 Boto Botoの応用例 まとめ
9.
AWS SDK オーバービュー
10.
AWSのサービス操作と言えば AWS Management Console AWSコマンドラインツール
11.
これらの裏側では・・・ 各サービスの各操作にAPIが定義されている AWSでは・・・ • 人間がGUIまたはCUI越しに叩く • プログラミングしてそれを自動化・簡易化・カスタ マイズ •
人間が手でやらなくてはいけない事をプログラミングして自 動化できる、これがSDKで簡単に実現可能 AWSの実は最も優れた一面
12.
必要な時に無制限に利用できるリソース コンピュート ストレージ セキュリティ スケーリング データベース ネットワーキング モニタリング メッセージング ワークフロー DNS ロードバランサ バックアップCDN オンデマンド 使用した分だけ 支払い 均一なサービス 必要な時にすぐ に使える
13.
APIを介してプログラムで制御可能なリソース コンピュート ストレージ セキュリティ スケーリング データベース ネットワーキング モニタリング メッセージング ワークフロー DNS ロードバランサ バックアップCDN オンデマンド 使用した分だけ 支払い 均一なサービス 必要な時にすぐ に使える API
14.
APIの例 ( EC2起動
: RunInstances) http://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/ApiRefere nce-query-RunInstances.html https://ec2.amazonaws.com/?Action=RunInstances &ImageId=ami-60a54009 &MaxCount=3 &MinCount=1 &KeyName=my-key-pair &Placement.AvailabilityZone=us-east-1d &AUTHPARAMS
15.
AWS SDKとは AWSのサービスをプログラムで操作できる関数群 • http://aws.amazon.com/jp/tools/ •
REST/SOAP APIのラッパー
16.
17.
動作イメージ 起動、停止 Put,Get DB起動 バックアップ 情報取得 REST SOAPAWS SDK 認証情報
18.
Webアプリでの利用例
19.
FOR PYTHON
20.
Boto Python用のAWS SDK http://aws.amazon.com/jp/sdkforpython/ Botoの作者が中の人になって公式化 最新版は2.13.0 (2013年9月12日現在) Python
2.6.6, 2.7.1 on Mac OSX and Ubuntu Maverick で動作確認している。 Python 2.5での互換性もなるべく考慮しているが保証外 Python 3.xユーザーはneoブランチをお試しください
21.
Botoのゴール Amazon Web Serviceを幅、深さの面で全てをサポートす る。 他のパブリックサービスもサポート •
Google Storage プライベートクラウドもサポート • Eucalyptus • OpenStack • Open Nebula
22.
対応サービス 33個 (2013年9月現在) •
Simple Storage Service (S3) • SimpleQueue Service (SQS) • Elastic Compute Cloud (EC2) • Mechanical Turk • SimpleDB • CloudFront • CloudWatch • AutoScaling • Elastic Load Balancer (ELB) • Virtual Private Cloud (VPC) • Elastic Map Reduce (EMR) • Relational Data Service (RDS) • AWS Opsworks • Redshift • Simple Notification Server (SNS) • Google Storage • Identity and Access Management (IAM) • Route53 DNS Service (route53) • Simple Email Service (SES) • Flexible Payment Service (FPS) • CloudFormation • Amazon DynamoDB • Amazon SimpleWorkflow • Elastic Transcoder • Simple Workflow Service (SWF) • CloudSearch • Marketplace Web Services • Support • Amazon Glacier
23.
botoに関するリソース SDK for Python http://aws.amazon.com/jp/sdkforpython/ ソースコードリポジトリ •
https://github.com/boto/boto PyPI • http://pypi.python.org/pypi/boto オンラインドキュメント • http://docs.pythonboto.org/ リファレンス • http://boto.readthedocs.org/en/latest/#
24.
インストール $pip install boto $git
clone git://github.com/boto/boto.git
25.
初期設定 設定ファイルの作成 /etc/boto.cfg - グローバルな設定を記述 ~/.boto
ユーザー毎の設定を記述 もしくは、環境変数の設定 • AWS_ACCESS_KEY_ID • AWS_SECRET_ACESS_KEY http://boto.readthedocs.org/en/latest/boto_config_tut.html
26.
設定ファイルの例 [Credentials] aws_access_key_id = AKIOISTHEMOSTSUBERUARCHITECT aws_secret_access_key
= Question1sWhyAr5Th5yCall5dSliXXXX [Boto] debug = 0 num_retries = 10 [DynamoDB] region = ap-northeast-1
27.
EC2の操作例 >>> from boto
import ec2 >>> con = ec2.connect_to_region('ap-northeast-1') #全てのインスタンス取得 >>> con.get_all_instances() #スナップショットの作成 >>> con.create_snapshot(‘vol-xxxxxxxxx’)
28.
AWS の完全マネージド・サービス 完全マネージド型で、セットアップ、運用、拡張が 不要なメッセージングサービス Amazon SQS Amazon
DynamoDB 完全マネージド型で、高速なパフォーマンス、シー ムレスな拡張性と信頼性をNoSQLサービス
29.
DynamoDBの操作例 # コネクション作成 conn =
boto.connect_dynamodb() # スキーマを定義 (ハッシュキー) table_schema = conn.create_schema( hash_key_name='frame_no', hash_key_proto_value=12345, ) # テーブルの作成 table = conn.create_table( name='Table Name', schema=table_schema, read_units=10, write_units=10, )
30.
DynamoDBの操作例 # テーブルにアイテムをインサート for x
in xrange(1000): item = table.new_item( hash_key=x, attrs={'comment': 'xxxxx'}) item.put()
31.
デモ EC2一覧取得 conn = boto.ec2.connect_to_region(REGION) reslist
= conn.get_all_instances() for res in reslist: for ins in res.instances: print ins.instance_type デモスクリプトはこちら https://gist.github.com/understeer/6559792
32.
Virtual Private Cloud クラウド内に、専用のネットワークを構築 既存の設備を活かしたハイブリッドクラウド環境が構築 可能 プライベート サブネット VPC
Subnet パブリック サブネット VPC Subnet InternetGW オンプレミス 専用NW領域 Internet 専用線 InternetVP N VPN GW Region ハイブリッドクラウド
33.
リージョン名: us-east-1VPC ID: CIDR:
10.0.0.0/16 Zone: us-east-1a subnet id: CIDR: 10.0.0.0/25 Route table: Network ACL:Internet Gateway id: Web サーバー パブリックIP プライベートIP デモ: VPCから一気に作ってみます https://gist.github.com/understeer/6559805 デモスクリプトはこちら
34.
SDKの応用例
35.
Dynamic DNS 仮想 サーバ マシン イメージ EIP EC2 インスタンス EIP EC2起動時に、EIP(固定IP)を DNSエントリに登録 Amazon Route
53 Hosted Zone
36.
Server Swapping 仮想 サーバ サーバに障害発生 仮想ディスク データ 仮想 サーバ 仮想ディスク マシン イメージ サーバ起動 EIP EC2 インスタンス EIP 監視サーバが障害を検知したら SDKでサーバ入れ替え処理を自動実行
37.
Scale Up EC2 インスタンス 冗長 構成 EC2 インスタンス オリジ ナル MySQL DB インスタンス ロードバランサ Amazon Route
53 ec.clouddesignpattern.org Amazon CloudWatch EC2 インスタンス EIP MySQL DB インスタンス 冗長 構成 監視サーバが障害を検知したら SDKでサーバ入れ替え処理を自動実行
38.
まとめ
39.
SDKを使うことでAWSをアプリのバックエンドとして利 用可 • バックエンド側の開発コストを最小化 • バックエンド側の運用コストを最小化 •
スケーラビリティの心配なし • 金額面でもコスト削減に AWSはコーディングする方の力を最大限に引き出すイン フラ • その恩恵はサーバ側だけでなくクライアントアプリにも! • HAPPY CODING!! まとめ
40.
最後に
41.
AWS 無料使用枠(12ヵ月) Amazon EC2
750時間/月のLinux マイクロインスタンス • 複数インスタンスの場合も、合計750時間/月であれば無料利用枠に該当 Amazon EC2 750時間/月のWindows Server マイクロインスタンス • 複数インスタンスの場合も、合計750時間/月であれば無料利用枠に該当 Amazon EBS • 30 GB に加え、200万 I/O、スナップショット ストレージ 1 GB Elastic Load Balancing • 750時間に加え 15 GB 分のデータ処理 帯域幅「送信(アウト)」15 GB Amazon S3 ストレージ • 5 GBの容量、20,000 Get リクエスト、2,000 Put リクエスト DynamoDB、SimpleDB、SWF、SQS、SNS、CloudWatch http://aws.amazon.com/jp/free/
42.
9/28 JAWS FESTA
Kansai 2013 9/28 (土) 京セラドームにて開催 AWSのユーザーグループ (JAWS-UG)主催のイベント http://jfk2013.jaws-ug.jp/
43.
175を超えるセッション! Gameday! Hackathon! Boot
Camp! ラボ! 展示会! パーティー! re:Invent 2013 参加ツアーの申し込みはこちら! http://bit.ly/reinvent2013japan 11月12日 (火) 〜 11月15日 (金) の4日間 !ラスベ ガス・ベネチアンホテルで開催! 基調講演 日本語同時通訳! 日本専用トラック! 懇親ディナー! シアトルオフィス訪問! ※ツアー参加の特典です。
Editor's Notes
14:00-14:45 前半 Storage Gateway概要 20分 後半ハンズ事例紹介 20分