Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ブログ夏祭り2020_チバユキ_脳
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
YukihiroChiba
August 12, 2020
Technology
8.3k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
ブログ夏祭り2020_チバユキ_脳
クラスメソッド社内で2020年8月に行われたイベントでの登壇資料です
YukihiroChiba
August 12, 2020
More Decks by YukihiroChiba
See All by YukihiroChiba
DevelopersIO 2025 RIとSP基礎講座
yukihirochiba
1
2.6k
わたしの業務の中に住み着いたCacoo/Cacoo has taken up residence in my work routine
yukihirochiba
0
1.3k
Amazon VPCでの IPv6利用に向けた はじめの一歩/first-step-towards-using-ipv6-in-amazon-vpc
yukihirochiba
0
1.3k
AWS IAM の結果整合性を避けるためセッションポリシーを用いてポリシーの動作確認を行う、を解説する
yukihirochiba
0
1.3k
SSMエージェントはIAMロールの夢を見るか/ Do SSM Agents Dream Of IAM Roles?
yukihirochiba
0
3.3k
AWS IAM の知っておくべき話と知らなくてもいい話 DevIO2023/ AWS IAM DevIO 2023
yukihirochiba
0
3.8k
デジタルアイデンティティWGミニウェビナー第4回「IaaSとアイデンティティ」/ jnsa-iaas-identity
yukihirochiba
0
900
学習エンジンがうなりを上げているチームの作り方 / How to build a team with a learning engine humming along
yukihirochiba
0
7.7k
Amazon Route 53 Application Recovery Controller zonal shift 試してみた
yukihirochiba
0
2.4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
[RSJ26] AnoleVLA: Lightweight Vision-Language-Action Model with Deep State Space Models for Mobile Manipulation
keio_smilab
PRO
0
120
深夜のクラウド懺悔室 1:29:300 or 1:0:0
kazzpapa3
0
170
生成AI時代の クレデンシャルとパーミッション設計
nrinetcom
PRO
3
1.5k
V8コントリビュート超入門
riyaamemiya
0
140
こんなアーキテクチャ図は嫌だ BEYOND THE TIME: 半年後の自分へ贈る15のメッセージ / 15 of Anti-pattern in AWS Architecture Diagrams
naospon
3
240
#jawssonic2026 あの時代が悪かった ~動かなかったSageMakerと共に迎えたイベント当日~
ktkn1129
0
130
Azure App Service / Container Apps の組み込み認証
kuniteru
0
200
[RSJ26] NarrativeFlow: Flow-Based Vision-Language-Action Model Using Robot Velocity Fields
keio_smilab
PRO
0
160
From Vanilla Kubernetes to a Batteries-Included Platform: Developer Experience at 1,300+ Clusters
yosshi_
0
510
AIエージェントを雇う前に決める5つのこと
knishioka
1
160
その指示、Bobにしっかり伝わってる?初心者でも即実践できる プロンプト/コンテキスト設計のコツ
muehara
1
150
いま、生成AIにKaggleをどこまで 任せられるか — ROGIIコンペでの進め方とTips
k951286
3
1.4k
Featured
See All Featured
AI: The stuff that nobody shows you
jnunemaker
PRO
9
970
Balancing Empowerment & Direction
lara
6
1.3k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
2k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.5k
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
430
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.6k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
7.1k
Design in an AI World
tapps
1
300
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
8.3k
Bash Introduction
62gerente
615
220k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
331
25k
The Illustrated Guide to Node.js - THAT Conference 2024
reverentgeek
1
470
Transcript
ਤɺ͔ͭ͏ɻ ɺӻͿɻ "84ࣄۀຊ෦ɹίϯαϧςΟϯά෦ νόϢΩ
ࣗݾհ ઍ༿ • 20201݄JOIN • ͖ͳ AWSαʔϏεɿVPC •
͖ͳνόɿνόϢεέ
ຊͷςʔϚ ਤΛͬͯΈΑ͏͔ͳ……ͱࢥͬͯΒ͏
ষཱͯ 4 •ୈҰষɹਤͱ •ୈೋষɹϒϩάͷͨΊͷਤ •ୈࡾষɹਤͷͨΊͷϒϩά •࠷ऴষɹ͔͜͏ɺਤ
ୈҰষɹਤͱ
͓ॻ͖ 6 I.ʹඳըॲཧΛͤ͞ͳ͍ II.࣮ଞਓͷ͚ͳ͍ III.ϝϞϦΛղ์͢Δ •ୈҰষɹਤͱ
ҙࣄ߲ ʰ˞ݸਓͷײͰ͢ɻʱ / ϊʔࠜڌͩΑ \
Ⅰ. ʹඳըॲཧΛͤ͞ͳ͍
Ⅰ. ʹඳըॲཧΛͤ͞ͳ͍ 9 • ਓؒͷΠϯϓοτΛແҙࣝʹඳը͢Δ • ςΩετɺԻ…… • ඳըॲཧͷମྗΛফඅ͢Δ •
ݟ͕ͳ͍ͷ߹ɺಛʹେม • ॳΊ͔Βඳը͞Εͨঢ়ଶͰݟͤΔ
10 ղ૾ͷ͍ඳը ςΩετ Ի ύϫʔΛ৯͏ Ⅰ. ʹඳըॲཧΛͤ͞ͳ͍
11 Ⅰ. ʹඳըॲཧΛͤ͞ͳ͍ ॳΊ͔ΒਤͰ ݟͤΔ / ͔ͨ͢ΔΘʔ \
Ⅱ. ࣮ଞਓͷ͚ͳ͍
Ⅱ. ࣮ଞਓͷ͚ͳ͍ 13 • ্༷ɺଞਓͷͷத͚ͳ͍ʢ2020ݱࡏʣ • ෆศͳͷͰΞοϓσʔτ͓͍ͪͯ͠·͢ʂ • ಉҰͷΠϯϓοτ͔Βಉ͡ͷΛ૾͍ͯ͠Δ ͔อূ͕ͳ͍
• ڌΓॴͱͯ͠ਤΛ༻͍Δ
14 Πϯϓοτ Ⅱ. ࣮ଞਓͷ͚ͳ͍ ͪΌΜͱಉ͜͡ͱࢥ͍ු͔ͯ·͔͢ʁ
15 Ⅱ. ࣮ଞਓͷ͚ͳ͍ ڞ௨ͯ͠ʹݟ͑ΔͷΛڌΓॴʹ͢Δ ͷதͰ ಛఆͷՕॴΛ ϙΠϯτ͢Δ͜ͱՄೳ / ͔ͨ͢ΔΘʔ \
/ ͔ͨ͢ΔΘʔ \ / ͔ͨ͢ΔΘʔ \
Ⅲ. ϝϞϦΛղ์͢Δ
Ⅲ. ϝϞϦΛղ์͢Δ 17 • ͕ඳ͘ਤղ૾͕͘ݻఆ͞Ε͍ͯͳ͍ • ϫʔΩϯάϝϞϦ͙͍ͬ͢ͺ͍ʹͳΔ • ෆશͰͷ֎ʹਤͱͯ͠Ξτϓοτ͢Δ
18 ղ૾ͷ͍ඳը ଞͷλεΫ ଞͷλεΫ ଞͷλεΫ Ⅲ. ϝϞϦΛղ์͢Δ ͣͬͱʹ ͱ͓͚ͬͯͳ͍ ෳࡶͳͷ
ඳ͚ͳ͍
19 Ⅲ. ϝϞϦΛղ์͢Δ ଓ͖͔ΒඳըͰ͖Δ ͷ֎ʹ ग़͓ͯ͘͠ / ͔ͨ͢ΔΘʔ \ ղ૾ͷ͍ඳը
ୈೋষɹϒϩάͷͨΊͷਤ
͓ॻ͖ 21 I.ଞਓࣗͷϒϩάʹͦΜͳڵຯͳ͍ II.ਤ͚ͬ͜͏ᐆດ͕͞ڐ͞ΕΔ •ୈೋষɹϒϩάͷͨΊͷਤ
Ⅰ. ଞਓࣗͷϒϩάʹͦΜͳڵຯͳ͍
Ⅰ. ଞਓࣗͷϒϩάʹͦΜͳڵຯͳ͍ 23 • ڵຯͳ͍ͷʹͷମྗΛׂ͜͏ͱ͠ͳ͍ • ಡΈख࠷ॳʹͬ͘͟ΓͲΜͳ͜ͱ͕ॻ͍ͯ ͍Δ͔Θ͔Βͳ͍ͱෆ҆ • ਤΛೖΕͯԿʹ͍ͭͯͷϒϩά͔Ͱཧղ
ͯ͠Β͏
24 Ⅰ. ଞਓࣗͷϒϩάʹͦΜͳڵຯͳ͍ λΠτϧ 344 ݕࡧ 4/4 ࣥචऀ Ϧʔυจ ಡΉ
ͬ͘͟Γ શମ ಡΉ ڵຯ͕ ͋Ε શମΛ ಡΉ ྲྀೖܦ࿏ ։͘લͷஅ ։͍ͨ͋ͱͷஅ هࣄͷ֓ཁ ਤΛೖΕΔ͜ͱͰڵຯΛ࣋ͨͤΔ ಄Λগ͠ ಡΉ / ಡΜͰΈΑ͏͔ͳ \ ಡΈखͷ ʜʜ ʜʜ
25 Ⅰ. ଞਓࣗͷϒϩάʹͦΜͳڵຯͳ͍ λΠτϧ 344 ݕࡧ 4/4 ࣥචऀ Ϧʔυจ ಡΉ
ͬ͘͟Γ શମ ಡΉ ڵຯ͕ ͋Ε શମΛ ಡΉ ྲྀೖܦ࿏ ։͘લͷஅ ։͍ͨ͋ͱͷஅ هࣄͷ֓ཁ ಄Λগ͠ ಡΉ ʜʜ ʜʜ ಡΉ࣌ʹলΤωͰࡁΉ / ཧղ͍͢͠ \ ಡΈखͷ
Ⅱ. ਤ͚ͬ͜͏ᐆດ͕͞ڐ͞ΕΔ
Ⅱ. ਤ͚ͬ͜͏ᐆດ͕͞ڐ͞ΕΔ 27 • ཁૉؒͷؔΛݫີʹఆٛ͠ͳͯ͘Α͍ • ݴٴ͍ͨ͠෦ΛϙΠϯτ͢Δͷָ͕ • ςΩετʹى͜͢ͷ͕େมͳͷΛਤͰදݱ ͢Δ
Ⅱ. ਤ͚ͬ͜͏ᐆດ͕͞ڐ͞ΕΔ 28 ཁૉ1 ཁૉ1-a ཁૉ2-c ཁૉ3 ཁૉ3-a ཁૉ1-b ཁૉ1-c
ཁૉ1-d ݫີʹఆٛ͠ͳͯ͘ͳΜͱͳ͘ϑΟʔϦϯάͰิͰ͖Δ ཁૉͱ ͦͷԼͷ ཁૉͷؔ ʁ ͜ͷҹ ԿΛද͢ʁ ςΩετͰ දݱͮ͠Β͍Օॴͷ ϙΠϯτָ / ਤͰඳָ͍ͯͪ͠Ό͑ \ ॻ͖खͷ
ୈࡾষɹਤͷͨΊͷϒϩά
͓ॻ͖ 30 I.ࢲਤʹͳΓ͍ͨ •ୈࡾষɹਤͷͨΊͷϒϩά
Ⅰ. ࢲਤʹͳΓ͍ͨ 31 • ઌ΄ͲݟͨͷϒϩάΛิ͢ΔͨΊͷਤ • ਤͦͷͷ͕ίϯςϯπʹͳ͍͍ͬͯͷͰ ͳ͍͔ • ಛఆͷྖҬΛநԽͯ͠ਤղͨ͠ͷΛϝΠ
ϯʹਾ͑ͯɺͦͷղઆΛߦ͏ϒϩά
Ⅰ. ࢲਤʹͳΓ͍ͨ 32 • ·ͣΤϯδχΞ͕Γ͍ͨͷҎԼͷ͋ͨΓͷͣ • Ͳ͏͍ͬͨίϯϙʔωϯτ͕͋ͬͯ • Ͳ͏͍ͬͨύϥϝʔλΛ͍࣋ͬͯͯ •
ͦΕΒ͕ͲΜͳؔʹ͋Δ͔ • AWSͩͬͨΒҎԼΛॱ܁Γͯ͠ཧղΛਂΊΔͣ • BlackBeltɺυΩϡϝϯτɺ࣮ࡍʹ৮Δɺઌਓͷϒϩά • ॱ܁Γ͢Δલʹશମ૾Λԡ͑ͯ͞Β͏ͨΊͷਤ
33 Ⅰ. ࢲਤʹͳΓ͍ͨ υΩϡϝϯτ #MBDL#FMU ࣮ࡍʹ৮Δ ઌਓͷϒϩά ମܥཱͯͨ ཧղ ͜ΕΑΓઌʹ
શମ૾͕ ͔͍ͬͯΕ ΑΓޮత
34 / രͰཧղͰ͖Δͥ \ Ⅰ. ࢲਤʹͳΓ͍ͨ υΩϡϝϯτ #MBDL#FMU ࣮ࡍʹ৮Δ ઌਓͷϒϩά
ਤղ ϒϩά ମܥཱͯͨ ཧղ ͡Ίʹͬ͘͟Γཧղ ͕͍ࣗ·ֶΜͰ͍Δͷ͕ શମͷͲ͜ʹҐஔ͢Δ͔Ḫͬͯ֬ೝ
ີ͔ͳ ʰBlackBeltΑΓઌʹ ԶͷϒϩάΛݟΖʱ / ݴ͑ΔΑ͏ʹͳΔͱ͍͍Ͷ \
࠷ऴষɹ͔͜͏ɺਤ
͓ॻ͖ 37 I.ϓϩΞΫςΟϒ2" •࠷ऴষɹ͔͜͏ɺਤ (ฉ͔Εͯͳ͍͜ͱʹউखʹ͑·͢) / Ϛονϙϯϓ \ ϒϩάʹݶΒͣɺର͓٬͞ΜͩͬͨΓɺ ֶशͷதͩͬͨΓɺʹ͓͚Δਤ
Ⅰ. ϓϩΞΫςΟϒQA 38 ΫΤενϣϯ Ξϯαʔ ਤΛ͔͘ͷΊΜͲ͘͘͞ͳ͍Ͱ͔͢ʁ ͍ɺΊΜͲ͍͘͞Ͱ͢ʂ ԿͰਤΛ͔͍ͯ·͔͢ʁ CacooͰ ͔͍ͯ·͢ʂ
CacooͰ ਤΛ͔͘ͷΊΜͲ͘͘͞ͳ͍Ͱ͔͢ʁ ͍ɺΊΜͲ͍͘͞Ͱ͢ʂ Ͱͦͷ͏ͪCacooے͕͖ͭ·͢ / ۙಓͳΜͯͳ͍ͥ…… \
39 ΫΤενϣϯ Ξϯαʔ Լॻ͖͔͍ͯ·͔͢ʁ ͔͔ͳ͍͜ͱͳ͍Ͱ͕͢ɺ ༧ఆ௨Γʹͳͬͨ͜ͱͳ͍Ͱ͢ ࢴͱϖϯͰ͍͍Ͱ͔͢ʁ ѱ͘ͳ͍Ͱ͕͢ɺ ͔͍ͨΓফͨ͠ΓͰ͖ͳ͍ͱਏ͍͔ ϗϫΠτϘʔυͰ͍͍Ͱ͔͢ʁ
ѱ͘ͳ͍Ͱ͕͢ɺίϐϖͨ͠Γ ΦϒδΣΫτҠಈͰ͖ͳ͍ͱਏ͍͔ / ੲExcelͰؤுͬͯͨΑɻํ؟ࢴʹͨ͠ExcelͰ͔͍ͯZipͯ͠ύεϫʔυΛผϝʔϧͰૹΔΜͩʂҒ͍ਓ͍͍ͪͪจষͳ ΜͯಡΜͰ͘Εͳ͍͔ΒͶɺͬ͞͞ͱֆΛඳ͍ͯૹͬͯϦϞʔτʢԻonlyʣͰઆ໌͢ΔΜͩʂָ͔ͬͨ͠ͳʂʂϋϋοʂ\ Ⅰ. ϓϩΞΫςΟϒQA
Ⅰ. ϓϩΞΫςΟϒQA 40 ΫΤενϣϯ Ξϯαʔ ͡Ί͔Βܗ͕ ࢥ͍ු͔ΜͰ·͔͢ʁ ͍͍͑ɺͷதͰҭͯΔʹ ݶք͕͋Γ·͢ɻ ͷ֎ʹग़͔ͯ͠Βҭͯ·͢ɻ
ਤΛ͔͘ͷΊΜͲ͘͘͞ͳ͍Ͱ͔͢ʁ ͍ɺΊΜͲ͍͘͞Ͱ͢ʂ ίπͱ͔͋Γ·͔͢ʁ ͱΓ͋͑ͣʹ͍ͭͨͷΛཁૉͱͯ͠ ͔͖ग़ͯ͠ɺΈ͑ΔΑ͏ʹͯ͠·͢ / Զʹݶք͋ΔΑ \ ϚωδϝϯτίϯιʔϧͷࠨϖΠϯͱ͔ υΩϡϝϯτͷதʹग़͖ͯͨϦιʔεͱ͔
41 ΫΤενϣϯ Ξϯαʔ ਤΛ͔͘ͷʹͲͷ͘Β͍ ͔͚࣌ؒͯ·͔͢ʁ ʮԿͷͨΊʹ͜Μͳ͜ͱͯ͠ΜͩΖ……ʯ ͱࢥ͏͜ͱ͕͋Δ͘Β͍͔͚ͯ·͢ ԿͷͨΊʹ ͦΜͳ͜ͱͯ͠ΔΜͰ͔͢ʁ ΈΜͳͷɺসإʜʜ
Έ͍ͨ͡Όͳ͍ʁ ͔͔ͳ͍͍ͯ͘Ͱ͔͢ʁ ೖͨ࣌ؒ͠ʹରͯ͠ಘΒΕΔޮ༻Λ ؑΈͯஅ͍ͯͩ͘͠͞ Ⅰ. ϓϩΞΫςΟϒQA / ݸਓతʹΈΜͳͷਤ͕ݟ͍ͨͰ͢ \
42 ΫΤενϣϯ Ξϯαʔ ͏গ͓͠खܰʹͰ͖·ͤΜ͔ʁ ϚΠϯυϚοϓͱ͔͍͍͔͠Ε·ͤΜ Ⅰ. ϓϩΞΫςΟϒQA ਤ ϚʔΫ μϯ
ςΩετ ϚΠϯυ Ϛοϓ ͔͘ͷ͕ ͓खܰ ͔͘ͷ͕ ΊΜͲ͍ ಡΈऔΔͷ͕େม ಡΈऔΔͷ͕ϥΫ ϚΠϯυϚοϓ ֊Խ͞Εͨදݱಘҙ͚ͩͲ ֊Λ·͍ͨͩ ؔੑͷදݱۤखͩΑ
·ͱΊ
·ͱΊ 44 • ಡΈखͷཱͱͯ͠ਤͰදݱ͞Εͨํ͕ຬ ͕ߴ͍ • ॻ͖खͷཱͱͯ͠ϝϦοτ͕͋Δ • ಡΈखΛ༠Ҿ͢Δ •
શʹςΩετʹམͱ͞ͳ͍͍ͯ͘ • ॻ͍ͨ͜ͱΕΔͷͰࣗະདྷͷಡΈख • ͱݴͬͯΊΜͲ͍ͷΊΜͲ͍ • ֶशͷ్தʹਤΛ׆༻͢Δ͜ͱͰޮΞοϓ
·ͱΊ ΈΜͳͰ ͋·Ͷ͘ਓྨͷɺ ࿑ͬͪΌ͓͏ͥ……ʁ ͓Μͺ͔ͬͯ͘ΕΑͳʂ