AWS CloudFormation Master Class を受けてみた③ 「 CloudFormation Designer でテンプレートの作成 」

はじめに 引き続き、Udemy にて Stephane Maarek 氏 が提供している「 AWS CloudFormation Master Class 」コースについて紹介していきます。今回は、CLoudFormation Desinger の機能とその使い方についてです。 これまでの記事 AWS CloudFormation Master Class を受けてみた① AWS CloudF... 続きを読む

【AWS】Well-Architected Frameworkをホワイトペーパーから紐解く ~導入編~

はじめに Well-Architectedフレームワーク ホワイトペーパー、皆さんご覧になったことはありますでしょうか?AWSのソリューションアーキテクトになるのであれば、一度は目を通しておきましょう、というアレです。 ただ、私にとっては、 ・オンプレでのインフラ構築/運用経験がないので、情報量が多く、オーバーフローぎみ ・フレームワークの重要性は、ウェビナーでも多く触れられてるけど、いまいちそ... 続きを読む

AWS Deep Racer League 参加レポート

はじめに 今回は AWS Summit Tokyo2019 にて開催された AWS Deep Racer League に参加したので、その結果を記録します。 AWS Deep Racer とは 強化学習で作成したモデルによって走る、1/18 スケールの 4WD モンスタートラックです。 3D レーシングオンラインシミュレーター上で強化学習によるモデルを作成し、モデルを Deep Racer... 続きを読む

【AWS】MFA認証にMicrosoft Authenticatorを使う

MFA認証にMicrosoft Authenticator アプリを使用しているOffice 365ユーザーは多いと思います。 AWSでこれを使っている方が少ない印象だったので、手順を残しておきます。 用意する端末 ・PC or MAC ・お手持ちのスマホ 手順 お手持ちのスマホにアプリをインストール AWSにログイン、アカウント名のタブで、マイセキュリティ資格情報をクリック MFAの... 続きを読む

SageMakerの組み込みアルゴリズムで作成し、保存したモデルを再デプロイする方法

はじめに 本稿では、SageMakerで作成し、ローカルに保存したモデル(model.tar.gz)をもう一度デプロイする方法を説明します。 ※今回私がデプロイするのは、犬の顔検出モデルです。 前提 既にSageMakerで作成したモデルをローカルに保存している。 実践 モデルのアップロード ・まず、S3でバケットを作成します。 バケット作成を選択。 ・任意のバケット名を付けて、作成... 続きを読む

Amazon Sagemakerでセキュリティに強い機械学習環境を構築する ③

はじめに 本連載の最終回として、特にセキュリティと運用上の信頼性に留意し、構成を再考、IAM設定を見直すことでセキュリティに強い機械学習環境の作成まで行います。 ゴール 前回、最小権限の原則に触れました。 Notebook上の操作でうっかりローデータを消してしまっては大変なので、推論結果の保存先とローデータの保存先を分けます。それらに紐づける形で、Notebookインスタンス、IAMエンテ... 続きを読む

Amazon Sagemakerでセキュリティに強い機械学習環境を構築する ②

はじめに / 本稿のゴール 強固なセキュリティに守られた機械学習環境を、クラウド上に構築するまでをハンズオンで行う本連載。前回は、第一回として下記を行いました。 Amazon S3バケットを作成 Amazon SageMakerを立ち上げ AWS Trusted Advisor を開く 今回は二回目として、Trusted Advisorで指摘された内容を確認、下記を行います。 セキュリティグルー... 続きを読む

AWS のクラウドサービス活用資料集が更新されたのでまとめてみた

AWSの資料を調べていたら公式の活用資料集のリンクがアップデートされて見やすくなっていたので備忘録的に紹介したいと思います。 AWS クラウドサービス活用資料集 AWSが開催したBlack Belt OnlineSeminarやWebinar、初心者向けの資料から最新のAWSUpdateまで確認できるのがAWS活用資料集です。 トップを開くと下記のような画面に遷移します。 主な掲載内容は ・... 続きを読む

Amazon SageMakerでセキュリティに強い機械学習環境を構築する ①

はじめに 学習データやその分析結果の保存先はもちろん、ワークフローの設計や経路制御まで、一貫して機密性が保持された環境を構築し、情報漏洩のリスクを最小限に抑えること。 ローカル環境でこれを担保しようとすれば、専門知識が必要になるうえ、非常に手間がかかります。かといって、じっくりと分析作業に集中できない、という状況は避けたい。 このジレンマを解決するサービス群が、AWSには用意されています。 本連... 続きを読む
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