クラウド/インフラ on hdknr blog

AWS DMS Serverless の OOM 障害と監視の盲点 — 検知漏れの根本原因と対策

Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 +0000

AWS DMS Serverless Replication（CDC モード）が OOM（Out of Memory）で failed 状態になり、自動再起動の仕組みが検知できずに長期間停止していた問題について、根本原因と対策をまとめます。

構成

RDS (MySQL) → DMS Serverless (CDC) → S3 (Parquet)

DMS Serverless Replication で全テーブルの CDC（Change Data Capture）を実行
S3 に Parquet 形式で日付パーティション付きで出力
EventBridge + Lambda で DMS 停止を検知し自動再起動する仕組みを構築済み

発生した事象

症状

prod 環境の DMS Serverless Replication が failed 状態で停止
エラーメッセージ: Replication out of memory. Stop Reason FATAL_ERROR Error Level FATAL
CDC が完全に停止し、S3 へのデータ同期が止まっていた

発覚の経緯

手動確認で発見。自動再起動 Lambda の最終実行は約2ヶ月前で、それ以降は検知されていなかった。

根本原因

原因 1: EventBridge ルールのイベントパターンが不完全

自動再起動用の EventBridge ルールが REPLICATION_TASK_STOPPED のみを監視していた。

Agent Plugins for AWS: Claude Code から AWS アーキテクチャ設計・デプロイまで一気通貫

Wed, 25 Mar 2026 00:00:00 +0000

AWS が「Agent Plugins for AWS」を公開しました。AI コーディングエージェント（Claude Code や Cursor など）に、AWS のアーキテクチャ設計からデプロイ実行までの能力を組み込むオープンソースのプラグインライブラリです。

Agent Plugins for AWS とは

Agent Plugins for AWS は、AWS Labs が開発・公開したオープンソースプロジェクトです。コスト見積もり、Infrastructure as Code（IaC）の生成、デプロイといった AWS 固有のスキルセットを AI エージェントに追加できます。

プラグインは以下の要素で構成されています:

Agent Skills: 複雑なタスクをステップバイステップで実行するワークフロー。デプロイやアーキテクチャ設計のベストプラクティスを手順として組み込んだもの
MCP サーバー: 外部サービス、ドキュメント、料金データなどへのリアルタイム接続
Hooks: 開発者のアクションに対するバリデーションやガードレール

deploy-on-aws プラグイン

現時点で提供されている主要プラグインが deploy-on-aws です。「deploy to AWS」と指示するだけで、以下の 5 ステップを自動実行します:

コードベースの分析: アプリケーションの構成・依存関係を解析
AWS サービスの推奨: 最適な AWS サービスを理由付きで提案
コスト見積もり: 推奨構成の月額コストを試算
IaC の生成: CDK または CloudFormation でインフラコードを生成
デプロイ実行: ユーザーの確認後にデプロイ

AWS によると、従来は数時間かかっていたデプロイフローが約 10 分で完了するとのことです。

Claude Code へのインストール

Claude Code では、プラグインマーケットプレイス経由でインストールします:

開発サーバーの Let's Encrypt 証明書が切れたので自動更新できるようにした

Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 +0000

きっかけ

ある日、開発環境の Web アプリにアクセスしたら証明書の期限切れ警告が表示された。

確認してみると、ワイルドカード証明書 (*.dev.example.com) がちょうどその日に期限切れになっていた。さらにもう1つ古い証明書も半年前に失効済み。

Certificate Name: dev.example.com-0001
Domains: *.dev.example.com
Expiry Date: 2026-03-17 (INVALID: EXPIRED)
Certificate Name: dev.example.com
Domains: *.dev.example.com dev.example.com
Expiry Date: 2025-09-17 (INVALID: EXPIRED)

原因

certbot の renewal 設定を確認したところ、問題が見えた。

1
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3


[renewalparams]
authenticator = manual
pref_challs = dns-01,

authenticator が manual になっていた。

ワイルドカード証明書は DNS-01 チャレンジが必須だが、manual モードでは certbot が更新のたびに「この TXT レコードを DNS に追加してください」と対話的に聞いてくる。つまり 自動更新が不可能 な状態だった。

systemd timer (certbot.timer) は1日2回動いていたが、manual モードの証明書は自動更新をスキップされるため、期限切れまで放置されていた。

対応方針

2つの選択肢を検討した。

Vercelを使えばインフラエンジニア不要？ Framework-defined Infrastructureが変えるWebアプリ開発

Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 +0000

「Vercelを使えばそこそこ大規模なアプリケーションまでインフラエンジニア要らずにいけるのよな」——元Yahoo!エンジニアで YouTuber のしまぶー氏（@shimabu_it）のポストが話題になった。Vercel CEO の Guillermo Rauch 氏の投稿に対するコメントで、「しかも大抵の場合インフラエンジニアがAWSやGCPで構築したものより高機能、高可用性、高パフォーマンス」と踏み込んだ発言をしている。

Vercelが実現する「インフラレス」開発

Vercelは Next.js の開発元として知られるが、プラットフォームとしての本質は開発者からインフラの複雑さを隠蔽することにある。

Framework-defined Infrastructure（FdI）

Vercelが推進する Framework-defined Infrastructure は、Infrastructure as Code（IaC）の進化形だ。

従来のIaCでは、開発者がTerraformやCloudFormationでインフラを明示的に定義する必要があった。FdIでは、フレームワークのコードからインフラ構成が自動的に導出される。

ビルド時にソースコードを解析し、開発者の意図を理解
必要なインフラ構成（Edge Functions、Serverless Functions、Static Assets、ISR設定など）を自動生成
開発者は「何を作るか」に集中し、「どこにデプロイするか」を考える必要がない

Self-driving Infrastructure

Vercelは Self-driving Infrastructure というコンセプトも掲げている。本番環境の運用を自律的に管理し、実世界のインサイトを基にアプリケーションコードの改善まで行うというビジョンだ。

6人のエンジニアで年間360億トークンを処理

Vercelの「インフラ不要」の主張を裏付ける事例として、Durable社のケースが象徴的だ。

6名のエンジニアチームで300万ビジネスをサポート
年間360億トークン（日次1.1億トークン）を処理
新しいAIエージェントを1日で本番環境に展開可能
自社ホスティング比で3〜4倍のコスト削減

創業者は「インフラ構築ではなくエージェント開発に注力できるようになった」と評価している。

インフラエンジニアは本当に不要になるのか？

しまぶー氏は以前から「インフラエンジニアは二極化する」と指摘している:

高待遇化: クラウドサービスの基盤自体を作れるエンジニア
活躍の場が減少: アプリケーションのインフラを構築する程度のエンジニア

「基盤自体を作れるエンジニア」とは、VercelやAWSのサービスそのものを開発・運用する側のスキルセットを指す。具体的には以下のような領域だ:

分散システム設計: AWS LambdaやVercel Edge Functionsの実行基盤を設計・構築するスキル
コンテナランタイム/オーケストレーション: Kubernetesを「使う」のではなく「作る・拡張する」レベル
ネットワーク基盤: CDN、ロードバランサ、DNSを大規模に設計・運用するスキル
ストレージエンジン: 分散データベースやオブジェクトストレージの内部実装
コンパイラ/ランタイム: サーバーレスプラットフォームのビルドパイプラインや実行環境の開発

つまり「AWS上にアプリをデプロイする」のではなく「AWSのようなサービスを作る」側の人材であり、このレベルのエンジニアはプラットフォームの進化によってむしろ需要が高まっている。

Vercelの基盤は何で動いているのか

「基盤を作る」とは具体的にどのレベルなのか。Vercel自身の技術スタックを見ると、その深さがわかる。

Vercelは当初 AWS Fargate でビルド処理を実行していたが、プロビジョニングに90秒かかる問題があった。そこで2023年に独自のコンピュート基盤「Hive」を構築し、起動時間を5秒に短縮した。

Hiveの技術スタックは以下の通りだ:

レイヤー	技術
物理基盤	ベアメタルサーバー（“Boxes”）
VM隔離	Firecracker microVM + KVM
ビルド基盤	Hive（独自コントロールプレーン）
関数実行	AWS Lambda、Edge Functions
オーケストレーション	Amazon EKS（一部）+ 独自制御
ストレージ/キュー	Amazon S3、SQS
ネットワーク	Amazon Global Accelerator

注目すべきは、OpenShiftのような既存のKubernetesディストリビューションは使われていない点だ。Firecracker はAWSがLambdaとFargateのために開発したオープンソースのmicroVMで、約300ミリ秒でVMを起動できる。Vercelはこの Firecracker + KVM の上に独自のオーケストレーション層を構築している。

BigQuery ARRAY/STRUCT で速度3倍・コスト25%削減 --- JOINを消す「データの持ち方」最適化

Fri, 06 Mar 2026 00:00:00 +0000

BigQuery ARRAY/STRUCT で速度 3 倍・コスト 25% 削減 — JOIN を消す「データの持ち方」最適化

@yoshitake_l 氏が X で共有した、BigQuery のデータ構造変更による劇的な改善結果が注目を集めています。

BigQuery でデータの持ち方を変えるだけで、クエリ処理速度を 3 倍に、クエリコストを 25% 削減できたので共有。試したクエリは、1:N の 2 つのテーブルの N 側を集計し、1 側と JOIN するシンプルなもの。使ったのは、ARRAY と STRUCT というデータ構造です。

「データの持ち方を変えるだけ」で速度 3 倍・コスト 25% 削減。SQL のチューニングではなく、テーブル設計の変更でこの結果を得ています。本記事では、なぜ ARRAY/STRUCT が JOIN より高速でコストが低いのか、その技術的な仕組みと実践方法を解説します。

なぜ JOIN は遅くて高いのか

BigQuery の分散処理とシャッフル

BigQuery の課金と速度の問題を理解するには、まず分散処理の仕組みを知る必要があります。

BigQuery の JOIN 処理の流れ:
1. テーブル A を複数のスロット（ワーカーノード）に分散読み込み
2. テーブル B を複数のスロットに分散読み込み
3. JOIN キーに基づいて、データを適切なスロットに「再配置」
→ これが「シャッフル」
4. 各スロットでマッチング処理を実行
5. 結果を統合
問題:
ステップ 3 のシャッフルが最大のボトルネック
├── スロット間のネットワーク通信が発生
├── 大量の中間データが移動
└── 通信待ちの間、スロットが遊休状態になる

BigQuery のオンデマンド課金は「スキャンしたバイト数」に比例します。JOIN では両方のテーブルのキー列と必要列をすべてスキャンするため、スキャン量が増えます。さらに、JOIN に必要なシャッフル処理が実行時間を大幅に伸ばします。

インシデント対応入門 — 「バグ修正」で終わらせない組織レジリエンスの高め方

Tue, 03 Mar 2026 00:00:00 +0000

インシデント対応入門 — 「バグ修正」で終わらせない組織レジリエンスの高め方

@MacopeninSUTABA 氏のポストが、SRE Lounge Hiroshima #1 で発表されたスライド資料『インシデント対応入門』を紹介しています。

『インシデント対応入門』が、全エンジニア・PMに刺さる。単なる「バグ修正」で終わらせない、組織としてのレジリエンスの高め方を徹底解説している。

著者の gr1m0h 氏は、インシデントマネジメント SaaS「Waroom」を開発する Topotal 社のソフトウェアエンジニア兼 SRE です。このスライドは閲覧数 5,600 を超え、エンジニアやPMの間で広く共有されています。本記事では、スライドの内容を軸に、インシデント対応の5つのフェーズとその実践方法を掘り下げます。

なぜ「バグ修正」では不十分なのか

障害が起きたとき、コードを直して「修正完了」で終わりにしていないでしょうか。しかし、同じ種類のインシデントが繰り返し発生する組織は少なくありません。その原因は、インシデント対応を「技術的な修正」だけで完結させてしまうことにあります。

gr1m0h 氏のスライドが提示するのは、インシデント対応を5つのフェーズで捉えるフレームワークです。修正は全体のプロセスの一部に過ぎず、準備・検知・振り返り・恒久対応まで含めた組織的な取り組みが必要です。

5つのフェーズで捉えるインシデント対応

フェーズ1: 準備

インシデントが発生する前の体制整備です。「準備がないと『どうする？』から始まる」という指摘は、多くの現場で実感があるのではないでしょうか。

具体的に準備すべき項目は以下の通りです。

緊急度基準の策定: インシデントの重大度（SEV）を定義する
連絡ルールの文書化: 誰が、誰に、どの手段で連絡するかを明文化する
手順書の作成: 初動対応の手順を事前に整備する
監視設定: アラートの閾値やエスカレーション条件を設定する

SEV（重大度）レベルの定義例

スライドでは4段階の重大度レベルが紹介されています。

レベル	状態	対応の緊急度
SEV1	サービス全体が停止	即座に全員招集
SEV2	主要機能の障害	速やかに対応チーム編成
SEV3	一部機能の劣化	営業時間内に対応
SEV4	軽微な問題	通常優先度で対応

重要なのは、この基準が事前に合意されていることです。インシデント発生時に「これはSEV1なのか2なのか」を議論している時間はありません。

フェーズ2: 検知・初動

「『様子見』している間にも被害は広がる」というスライドの指摘は、初動の遅れがインシデントの影響を拡大させる現実を端的に表しています。

検知・初動で行うべきことは以下の4つです。

状況確認: 何が起きているかを把握する
影響範囲の特定: どのユーザー・機能に影響しているかを確認する
緊急度の判定: SEV レベルを判断する
関係者への連絡: 定められたルールに従ってエスカレーションする

フェーズ3: 対応・復旧

対応フェーズで最も重要な原則は、指揮と作業の分離です。

# CloudFront → ALB → Django 構成で API レスポンスの URL スキームが http:// になる問題と解決策

Tue, 24 Feb 2026 00:00:00 +0000

CloudFront → ALB → Django 構成で API レスポンスの URL スキームが http:// になる問題と解決策

はじめに

AWS の CloudFront + ALB + ECS Fargate で Django REST Framework (DRF) の API サーバーを運用していたところ、API レスポンスに含まれる URL が http:// で返されるという問題に遭遇しました。本記事では原因の調査過程と、最終的な解決策を紹介します。

構成

Client (HTTPS)
↓
CloudFront (SSL終端, us-east-1)
↓ HTTP
ALB (HTTP:80のみ受付, ap-northeast-1)
↓ HTTP
ECS Fargate (Gunicorn + Uvicorn, port 9000)
↓
Django REST Framework

CloudFront がSSLを終端し、ALB へは HTTP で転送する構成です。

問題

DRF の API ルート (/api/rest/) にアクセスすると、レスポンスに含まれる URL がすべて http:// になっていました。

AWS RedShift

Tue, 28 Jan 2025 00:00:00 +0000

CDC

AWS環境で実現するには、主に以下の2つの方法が主流です。

AWS DMS (Database Migration Service) の利用 (実績が豊富で柔軟性が高い)
Amazon RDS ゼロ ETL 統合 (最もシンプルで最新の選択肢)

それぞれの構成と特徴を詳しく解説します。

1. AWS DMS (Database Migration Service) を利用した構成

AWS DMSは、データベース間のデータ移行や継続的なレプリケーション（CDC）を行うための専用サービスです。

構成の概要

RDS for MySQLの設定:
- MySQLの**バイナリログ（Binlog）**を有効にし、フォーマットをROWに設定します。DMSはこれを読み取って変更を追跡します。（CDCの必須設定）
AWS DMS コンポーネント:
- レプリケーションインスタンス: データ移行（レプリケーション）を実行する専用のEC2インスタンスです。ソースとターゲットの間でデータを読み書きし、マッピングや変換を行います。
- ソースエンドポイント: RDS for MySQLへの接続情報を定義します。
- ターゲットエンドポイント: Amazon Redshiftへの接続情報を定義します。
- 移行タスク: CDC（継続的レプリケーション）を定義するコア設定です。どのテーブルを移行するか、フルロード後にCDCを継続するかなどを指定します。
データフロー:
- RDS for MySQLで変更（UPDATE/INSERT/DELETE）が発生すると、その変更がBinlogに記録されます。
- DMSのレプリケーションインスタンスがBinlogを継続的に読み取ります。
- DMSは変更データをRedshiftに適した形式に変換し、Redshiftクラスターに書き込みます（通常はS3経由でCOPYコマンドを使用）。

メリット・デメリット

項目	メリット	デメリット
柔軟性	非常に高く、多種多様なデータベースに対応。テーブルやスキーマのフィルタリング、データ変換（トランスフォーメーション）も可能。
コスト		レプリケーションインスタンスの料金が継続的に発生する。
運用		インスタンスの管理（サイズ選定、冗長性など）や、Binlogの保持期間の管理が必要。
安定性	実績が豊富で安定しているが、タスク設定やインスタンスサイズによってはチューニングが必要になる場合がある。

2. Amazon RDS ゼロ ETL 統合 (推奨)

これは、2023年以降に登場した新しい機能で、最もシンプルかつ管理負担の少ないCDCの方法です。現時点ではAurora MySQLからRedshiftへの統合が中心ですが、RDS for MySQLへの対応も進んでいます。

Superbase

Sun, 05 Jan 2025 00:00:00 +0000

supabase

PostgREST

https://docs.postgrest.org/en/v12/

AWS

https://github.com/supabase-community/supabase-on-aws

Terraform:

https://supabase.com/docs/guides/deployment/terraform

PostGraphile

https://www.graphile.org/postgraphile/

AWS: Device Farm

Mon, 09 Dec 2024 00:00:00 +0000

AWS Device Farm

AWS Device Farmは、実際のモバイルデバイスやデスクトップブラウザを使用してアプリケーションをテストするサービスです。以下のような仕組みで動作しています：

実機デバイスの使用:
- AWS Device Farmは、エミュレーターやシミュレーターではなく、実際のスマートフォンやタブレットを使用します。
- これにより、メモリ使用量、CPU負荷、位置情報、メーカーやキャリアによるファームウェアの違いなど、実際の使用環境に近い条件でテストが可能です 1 2。
リモートアクセス:
- 開発者はAWSのクラウド上にあるこれらの実機デバイスにリモートでアクセスし、アプリケーションをインストールしてテストを実行します。
- これにより、物理的なデバイスを手元に用意する必要がなくなります 1 2。
自動化と手動テスト:
- Device Farmは、AppiumやEspressoなどのオープンソースのテストフレームワークを使用して自動テストを実行できます。
- また、リモートアクセスを利用して手動でのテストも可能です 1 2。
テスト結果の収集と分析:
- テストの実行中に、動画、ログ、パフォーマンスデータなどが収集され、これらのデータを分析することで、アプリケーションの問題点を迅速に特定し、修正することができます 1 2。
スケーラビリティ:
- 複数のデバイスやブラウザで同時にテストを実行できるため、テストスイートの実行時間を短縮し、効率的にテストを進めることができます 1 2。

このように、AWS Device Farmは実際のデバイスを使用して、より現実に即したテスト環境を提供し、アプリケーションの品質向上を支援しています。

Grafana

Tue, 01 Oct 2024 00:00:00 +0000

Grafana

Grafanaでかっけぇダッシュボード作るよ！(構築・設定編)
ネットワークメトリクスを視覚化してみた（collectd + Graphite + Grafana）
- 収集：collectd - SNMPでルータからメトリクスを収集する
- 蓄積：Graphite - 収集したメトリクスを保存する
- 描画：Grafana - メトリクスを時系列で表示する

AWS

AWSの利用料金をGraphina（Grafana）を使って可視化する事例について、いくつかの方法があります。以下はその一例です。

事例: GrafanaでAWSのコストを可視化

請求メトリクスの取得:
- まず、AWS側で請求額のメトリクスを取得します。AWS Cost ExplorerやCloudWatchを使用して、必要なデータを収集します。
認証情報の作成:
- Grafanaで使用するためのIAMユーザーを作成し、必要なポリシー（例: CloudWatchReadOnlyAccess）をアタッチします。アクセスキーとシークレットキーを取得します。
データソースの設定:
- GrafanaのデータソースとしてCloudWatchを設定します。取得したアクセスキーとシークレットキーを使用して認証を行います。
ダッシュボードのインポート:
- Grafanaのダッシュボードテンプレートを使用して、AWSのコストを可視化するダッシュボードをインポートします。例えば、「AWS Billing Dashboard」というテンプレートを使用することができます¹。
カスタマイズ:
- インポートしたダッシュボードを自分のニーズに合わせてカスタマイズします。不要なデータを削除したり、必要な情報を追加したりします。

具体的な手順

IAMユーザーの作成:

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aws iam create-user --user-name <username>
aws iam attach-user-policy --user-name <username> --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/CloudWatchReadOnlyAccess
aws iam create-access-key --user-name <username>

Grafanaでの設定:
- Grafanaのメニューから「Connections > Data sources > Add new data source」を選択し、CloudWatchをデータソースとして追加します。
- IAMユーザーのアクセスキーとシークレットキーを入力し、リージョンを us-east-1 に設定します。
ダッシュボードのインポート:

メモ

Thu, 01 Aug 2024 00:00:00 +0000

メモ

Rye

Contentful : Organization は削除できない

管理者の最後のアカウントが削除されたら削除できる

AWS Secret Manager: 再作成

このエラーは、Secrets Manager がシークレットを直ちに削除せず、復旧期間（通常 7 日間）を設けているために発生します。この期間中は同じ名前のシークレットを再作成することができません ¹。

ただし、AWS CLI を使用して、復旧期間を設けずにシークレットを完全に削除することが可能です。以下の手順を試してみてください：

削除予定のシークレット ID を取得:
- AWS Secrets Manager コンソールを開きます。
- ナビゲーションペインで「Secrets」を選択します。
- 「設定」アイコンを選択し、「詳細設定」で「削除予定のシークレットを表示」を選択します。
- 「Secrets」ペインで、削除予定のシークレットの ID を確認します。
AWS CLI を使用してシークレットを完全に削除:
- 以下のコマンドを実行します（your-secret-nameをシークレット ID または ARN に、your-regionを AWS リージョンに置き換えてください）:
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  aws secretsmanager delete-secret --secret-id your-secret-name --force-delete-without-recovery --region your-region
削除が完了したことを確認:
- 以下のコマンドを実行して、シークレットが完全に削除されたことを確認します:
  1
  
  aws secretsmanager describe-secret --secret-id your-secret-name --region your-region
- 「Secrets Manager can’t find the specified secret」というエラーが表示されれば、シークレットは正常に削除されています。

これで、同じ名前のシークレットを再作成できるようになります ¹。

Terraform and others

Tue, 25 Jun 2024 00:00:00 +0000

Terraform , CloudFormation 関連

OpenTofu

https://opentofu.org/

troposphere

former2

インストール:

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git clone https://github.com/iann0036/former2.git
sudo /Applications/Docker.app/Contents/MacOS/install remove-vmnetd
sudo /Applications/Docker.app/Contents/MacOS/install vmnetd
docker-compose up -d

JWT in AWS Lambda

Tue, 18 Jun 2024 00:00:00 +0000

JWT in AWS Lambda

API Gateway-

Lambda コンテナ

Sorry Page

Tue, 11 Jun 2024 00:00:00 +0000

Sorry Page 運用

CloudFront オリジンフェイルオーバー

CloudFront のオリジンフェイルオーバーでオリジンとの接続タイムアウトやオリジン側で発生したエラーコード（5XX 系）をセカンダリのオリジン（ソーリーページ）へ自動的に遷移させます。
CloudFront でオリジン障害時に Sorry ページを表示したい

エラーページ作成(SSG)

Peclican でファイル名をスラグ化させない:

pelicanconf.py:

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PATH_METADATA = r"(?P<path_no_ext>.*)\..*"
ARTICLE_URL = ARTICLE_SAVE_AS = PAGE_URL = PAGE_SAVE_AS = "{path_no_ext}.html"

apache redirect

Mon, 13 May 2024 00:00:00 +0000

apache リダイレクト

RewriteCond ディレクティブ：URL のリライト/リダイレクトを行う条件を定義する

Wordpress

# BEGIN WordPressよりも上に書くこと

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<IfModule mod_rewrite.c>
RewriteEngine On
RewriteBase /
RewriteRule ^old-page/$ https://example.com/new-page/ [R=302,L]
</IfModule>

# BEGIN WordPress
# "BEGIN WordPress" から "END WordPress" までのディレクティブ (行) は
# 動的に生成され、WordPress フィルターによってのみ修正が可能です。
# これらのマーカー間にあるディレクティブへのいかなる変更も上書きされてしまいます。
<IfModule mod_rewrite.c>
RewriteEngine On
RewriteRule .* - [E=HTTP_AUTHORIZATION:%{HTTP:Authorization}]
RewriteBase /
RewriteRule ^index\.php$ - [L]
RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-f
RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-d
RewriteRule . /index.php [L]
</IfModule>
# END WordPress

PHP: LightSpeed

Tue, 12 Mar 2024 00:00:00 +0000

PHP : LigthSpeed

Terraform:ロック

Sun, 18 Feb 2024 00:00:00 +0000

Terraform ロック

Terraform で State Lock エラーが発生したら

AWS:RDS:モニタリング

Fri, 16 Feb 2024 00:00:00 +0000

RDS モニタリング

拡張モニタリング

拡張モニタリングの設定と有効化

起動時刻関連

HowTo: Check how long a MySQL server has been running
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Uptime';

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SELECT FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP() - variable_value) AS last_started
 FROM performance_schema.global_status
 WHERE variable_name='Uptime'

AWS Connect

Thu, 15 Feb 2024 00:00:00 +0000

AWS Connect

Amazon Connect の使い方[丁寧に解説してみた]

AWS Pinpoint

Amazon Lex

Amazon Kendra

https://aws.amazon.com/jp/kendra/features/

その他

AWS.EventBridge: 自動停止/起動

Thu, 15 Feb 2024 00:00:00 +0000

AWS: EventBrdige

k8s

Tue, 13 Feb 2024 00:00:00 +0000

k8s

サービスメッシュ

OpenShift

Fri, 09 Feb 2024 00:00:00 +0000

OpenShift

Jaeger

https://www.jaegertracing.io/
マイクロサービスの各サービス間の通信を専用のソフトウェアに仲介させることで、マイクロサービス特有の課題を解決する

CI/CD

Jenkins(従来型) -> Tekton/ArgoCD(クラウドネイティブ)

Tekton

https://tekton.dev/

ArgoCD

第 7 章 OpenShift Container Platform での ArgoCD の使用

AWS: Glue: ETL

Mon, 05 Feb 2024 00:00:00 +0000

Glue

AWS Glue の概要
ETL(抽出、変換、ロード) パイプラインを視覚的に作成/実行

AWS データサービス連携:

Athena: S3 上のデータに対して、クエリ（SQL）を利用してデータの分析を行うことができるサービス
EMR:(Elastic MapReduce): Hadoop, Spart の実行
Redshift Spectrum(スペクトル): ReadShift から S3 をクエリ

主要機能

データの検出と整理
- 複数のデータストアを統合して検索
- データを自動的に検出
- スキーマとアクセス許可を管理
- さまざまなデータソースに接続
分析用データの変換、準備、クリーニング
- データを視覚的に変換
- シンプルなジョブスケジューリングで複雑な ETL パイプラインを構築
- 転送中のストリーミングデータのクリーニングと変換
- 組み込みの機械学習によるデータの重複排除とクリーニング(FindMatch)
- 組み込みのジョブノートブック
- ETL コードの編集、デバッグ、テスト
- 機密データの定義、検出、修正
データパイプラインの構築とモニタリング
- 自動スケーリング(ワークロードに基づく)
- ジョブ自動化(イベントトリガー)
- ジョブの実行とモニタリング(Spark, Ray, CloudTail)
- ETL と統合アクティビティのワークフローを定義

コンポーネント

コンソール
Data Catalog
クローラおよび分類子
ETL オペレーション
ストリーミング ETL
ジョブシステム
ビジュアル ETL コンポーネント

ジョブ実行エンジン

Spark (AWS Glue ETL)

PySpark Overview

Ray (AWS Glue for Ray)

AWS: SES

Wed, 31 Jan 2024 00:00:00 +0000

AWS: SES: スパム

In a move to safeguard user inboxes, Gmail [1] and Yahoo Mail [2] announced a new set of requirements for senders. Effective February 2024, the new requirements affect email senders who distribute over 5,000 bulk messages per day or have >0.3% of messages reported as spam. Failure to comply with new requirements may result in Gmail and Yahoo rejecting message delivery to their customers.

Your account has at least one email address identity sending email without a matching verified domain identity. This may result in reduced ability to send to some email recipients.

Windows: クラウド利用

Mon, 15 Jan 2024 00:00:00 +0000

Windows クラウド利用

「Azure は AWS より安い」は本当か

Windows Server と SQL Server 向けでは、AWS は Azure と比べて 5 倍のコストがかかります

AWS: EFS: バックアップ

Fri, 05 Jan 2024 00:00:00 +0000

EFS バックアップ

AWS Backup

https://github.com/hdknr/awsform/blob/main/terraform/modules/backups/main.tf

AWS DataSync

AWS DataSync を使って S3 から EFS へデータを転送する！

MySQL: CDC

Thu, 28 Dec 2023 00:00:00 +0000

MySQL: CDC(Change Data Capture)

RDS MySQL

AWS DMS のソースとして AWS が管理する MySQL 互換データベースの使用
- バイナリログ(binlog_format == ROW)
- binlog_row_image == Full
- binlog_checksum == NONE

DMS

サーバーレス:

EC2 自動再起動

Thu, 07 Dec 2023 00:00:00 +0000

EC2 自動再起動

EC2 インスタンスのステータスチェックが 1/2 の場合でも AutoRecovery したい！

AWSSupport-ExecuteEC2Rescue

到達不可能なインスタンスでの EC2Rescue ツールの実行

AWS:ECS: スケジュールタスク

Fri, 29 Sep 2023 00:00:00 +0000

AWS: ECS: スケジュールタスク

CloudTail

FailedInvocations が記録されて ECS タスクが起動しないときの対処方法

RDS MySQL 接続確認

Sun, 03 Sep 2023 00:00:00 +0000

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mysql> show variables like "hostname";

+---------------+---------------+
| Variable_name | Value |
+---------------+---------------+
| hostname | ip-172-23-1-5 |
+---------------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)

AWS RDS EBSByteBalance%

Tue, 25 Jul 2023 00:00:00 +0000

EBSByteBalance%

AWS:

EBS 最適化 RDS インスタンスクラスを使用している場合は、CloudWatch のグラフを使用して IOPS またはスループットのスロットリングがないかを確認します。
バーストキャパシティを備えたインスタンスクラスの場合は、CloudWatch のグラフで EBSIOBalance% および EBSByteBalance% のメトリクスを表示します。
EBSIOBalance% または EBSByteBalance% の常に低い値は、インスタンスレベルで IOPS またはスループットのボトルネックが発生していることを示唆しています。

資料

Amazon RDS インスタンスの IOPS のボトルネックによって引き起こされた Amazon EBS ボリュームのレイテンシーをトラブルシューティングするにはどうすればよいですか?

terraform loop

Wed, 19 Jul 2023 00:00:00 +0000

Terraform ループ

Google Cloud Run

Sun, 16 Jul 2023 00:00:00 +0000

Google Cloud Run

AWS App Runner

https://aws.amazon.com/jp/apprunner/

Managed k8s

Sun, 16 Jul 2023 00:00:00 +0000

Managed k8s

Provider	Service Product
AWS	EKS(Elastic Kubernetes Service)
GCP	GKE(Google Kubernetes Engine)
Azure	AKS(Azure Kubernetes Service)

マネージド Kubernetes とは？EKS・AKS・GKE を比較

AWS EKS vs. ECS

AWS 自身が考える ECS と EKS の役割

EKS:

EKS : 他のプロバイダー/オンプレミスからの移行

ECS:

Kubernetes に比べてはるかに運用がしやすく、低コストで、マルチテナントのプラットフォームとしての効率が非常に高い
クラスターの起動を無料で行うことができます

Celery AWS ECS

Thu, 13 Jul 2023 00:00:00 +0000

Celery on ECS

Redis

Celery + AWS Redis で使ってみる

クラスターモード

Redis >= 3.2
ElastiCache for Redis のクラスターモードについて調べてみる

SQS

broker としてつかえるが、 backend としては使えない(SQS + RabbitMQ/Redis/SQLAlchemy を考える)
Celery + SQS on Django on Elastic Beanstalk
Deploying Django on AWS: Setting up Celery and SQS
Deploying Django Application on AWS with Terraform. Setting up Celery and SQS

ECS

Celery Logging

標準出力:

EC2 mount EFS

Wed, 12 Jul 2023 00:00:00 +0000

AWS EC2 moutn EFS

E2 からマウント

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#!/bin/bash
EFS_ID="fs-0f90bd97a364a6e94"
#
PKG=amazon-efs-utils
RES=$(dpkg --get-selections | grep $PKG)
MOUNT_PATH="/efs"

if [ -z "${RES}" ]; then
 apt update && apt upgrade -y && apt autoremove -y
 apt-get -y install binutils
 git clone https://github.com/aws/efs-utils
 cd efs-utils
 ./build-deb.sh
 apt-get install -y ./build/amazon-efs-utils*deb
fi
#
if [ ! -d $MOUNT_PATH ]; then
 mkdir $MOUNT_PATH
fi
#
mount -t efs $EFS_ID:/ $MOUNT_PATH

Cloud Function defautl pages

Mon, 26 Jun 2023 00:00:00 +0000

AWS CloudFuntion URL 変更

AWS CloudFront Functions を使用して、ブラウザリクエストの URL を書き換えてオリジンに送信するには、HTTP リクエストを別の URL にリダイレクトする関数を作成する必要があります。 AWS ドキュメントには、CloudFront Functions を使用して HTTP リクエストを別の URL にリダイレクトする方法が記載されています ¹。

また、Classmethod 社の記事には、CloudFront Functions でオリジンに手を加えずに URL リダイレクトを行う方法が記載されています ³。

ご参考までに、以下は CloudFront Functions で HTTP リクエストを別の URL にリダイレクトする例です ²。

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function handler(event) {
 var request = event.request;
 var headers = request.headers;
 var uri = request.uri;
 var host = headers.host.value;
 var newurl = null;

 // Check the URI is '/abc/sign-up'.
 if (uri === "/abc/sign-up") {
 newurl = `https://${host}/sign-up`;
 }

 if (newurl !== null) {
 return {
 statusCode: 301,
 statusDescription: "Moved Permanently",
 headers: {
 location: { value: newurl },
 },
 };
 }

 return request;
}

この例では、URI が/abc/sign-upに一致した場合に、https://${host}/sign-upへリダイレクトしています。この例を参考に、ご自身の環境に合わせた関数を作成してください。

AWS SES Logging

Wed, 17 May 2023 00:00:00 +0000

AWS SES ロギング

Terrafrom + Firefose

Firehoseを使用してSESのログをS3バケットに記録するには、Terraformで以下のように記述することができます。

resource "aws_s3_bucket" "log_bucket" {
bucket = "log-bucket"
}
resource "aws_ses_domain_identity" "example" {
domain = "example.com"
}
resource "aws_ses_domain_identity_verification" "example" {
domain = aws_ses_domain_identity.example.domain
}
resource "aws_ses_configuration_set" "example" {
name = "example"
}
resource "aws_ses_event_destination" "example" {
configuration_set_name = aws_ses_configuration_set.example.name
name = "example"
enabled = true
kinesis_firehose_destination {
role_arn = aws_iam_role.firehose_role.arn
delivery_stream_arn = aws_kinesis_firehose_delivery_stream.firehose.arn
}
matching_types = [
"send",
"reject",
"bounce",
"complaint",
"delivery",
"open",
"click",
]
}

このコードでは、S3バケットを作成し、SESドメイン識別子を作成し、検証し、構成セットを作成し、イベント宛先を作成しています。

redis

Fri, 05 May 2023 00:00:00 +0000

redis

Ubuntu

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sudo apt update && sudo apt install redis-server -y

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$ ps ax | grep redis
1083463 ? Ssl 0:00 /usr/bin/redis-server 127.0.0.1:6379

redis-cli

redis-cliコマンドでデータベース1に接続するには、次のように入力します。¹²

redis-cli -n 1

このコマンドは、データベース1に接続するためのものです。-nオプションを使用して、データベース番号を指定します。

上記の例では、データベース番号が1であることを示しています。

ソース: Bing との会話 2023/5/5

(1) redis-cliの接続時によく使うコマンド使い方メモ - Qiita. https://qiita.com/a-nishimura/items/54b0d85dbce47685a36f.
(2) 【入門】Redis - Qiita. https://qiita.com/wind-up-bird/items/f2d41d08e86789322c71.
(3) redis-cliの使い方 - Qiita. https://qiita.com/sawada_masahiko/items/1f60936c421ecab8dfbf.
(4) redis-cliでよく使うコマンド20選 - Qiita. https://qiita.com/hatsu/items/a52817364160e0b6bb60.
(5) Redisコマンド一覧 - Qiita. https://qiita.com/taiba/items/18016906d80c13e88853.
(6) リモート環境にあるRedisに接続する - 箱のプログラミング日記。. https://www.y-hakopro.com/entry/2020/10/31/185235.

Django

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poetry add django-redis

settings.py:

Celery: supervisord

Wed, 12 Apr 2023 00:00:00 +0000

Celery: supervisord

conf

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[program:epm-tasks]
directory=/home/ubuntu/projects/epm/web
user=ubuntu
command=/home/ubuntu/.anyenv/envs/pyenv/versions/coresys/bin/celery -A app worker -l INFO -f /home/ubuntu/projects/epm/logs/tasks.log
autostart=true
autorestart=true
;stdout_logfile=syslog
;stderr_logfile=syslog
numprocs=1
startsecs=10
stopwaitsecs = 600
killasgroup=true

-f オプションで指定すると user の所有権でファイル作成
stdout_logfile / stderr_logfile で指定するとsupervisord ユーザー(root)の所有権で作成

log rotation

It seems that you are using supervisord to manage Celery processes and you want to rotate the log files for Celery on a daily basis. One way to do this is to use logrotate, a tool that can rotate and compress log files according to a configuration file². To use logrotate, you need to do the following steps:

Terraform

Sat, 12 Jun 2021 00:00:00 +0000

README

tfenvのインストール
設定ファイルの作成
terraform init
terraform plan
terraform apply

設計運用

ファイル	内容
main.tf	リソースを作成する(`moduels`, `locals`, `data-sources`)
variables.tf	`main.tf` で使われる変数
outputs.tf	`main.tf` が作成したリソースの出力

1

% tree large-terraform

large-terraform
├── README.md
├── modules
│ └── network
│ ├── main.tf
│ ├── outputs.tf
│ └── variables.tf
├── prod
│ ├── main.tf
│ ├── outputs.tf
│ ├── terraform.tfvars
│ └── variables.tf
└── stage
├── main.tf
├── outputs.tf
├── terraform.tfvars
└── variables.tf

HCL (HCL is the HashiCorp configuration language.)

コメント:

AWS: ECS

Fri, 04 Jun 2021 00:00:00 +0000

ECS オートスケーリング

記事

Terraform の設定

オートスケーリングの設定をTerraformで記述する例を以下に示します。この例では、CPU使用率に基づいてECS Fargateサービスのタスク数を自動的にスケーリングするように設定します。

必要なリソース

TerraformでECSサービスのオートスケーリングを設定するには、以下のリソースを定義します。

aws_appautoscaling_target: スケーリングの対象となるECSサービスとタスク数を指定します。
aws_appautoscaling_policy: 実際のスケーリングロジック（CPU使用率、目標値など）を定義します。
aws_cloudwatch_metric_alarm: (オプション) 詳細な条件でスケーリングを制御する場合に使用します。ターゲット追跡スケーリングポリシーは内部でこれを生成するため、通常は明示的に定義する必要はありません。

Terraform コード例

以下のコードブロックは、aws_ecs_serviceリソースで定義されたECSサービスに対して、CPU使用率が50%になるようにタスク数を調整するオートスケーリング設定の例です。

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# ECSサービスを定義 (この例では、既存サービスを想定)
# resource "aws_ecs_service" "main" {
# name = "my-ecs-service"
# ...
# }

# 1. オートスケーリングの対象を定義
resource "aws_appautoscaling_target" "ecs_target" {
 service_namespace = "ecs"
 resource_id = "service/my-cluster/my-ecs-service" # サービス名に合わせて変更
 scalable_dimension = "ecs:service:DesiredCount"
 min_capacity = 1 # 最小タスク数
 max_capacity = 10 # 最大タスク数
}

# 2. ターゲット追跡スケーリングポリシーを定義
resource "aws_appautoscaling_policy" "cpu_scaling_policy" {
 name = "cpu-utilization-scaling-policy"
 service_namespace = "ecs"
 resource_id = aws_appautoscaling_target.ecs_target.resource_id
 scalable_dimension = aws_appautoscaling_target.ecs_target.scalable_dimension
 policy_type = "TargetTrackingScaling"

 target_tracking_scaling_policy_configuration {
 predefined_metric_specification {
 predefined_metric_type = "ECSServiceAverageCPUUtilization"
 }

 target_value = 50.0 # CPU使用率の目標値（%）
 scale_in_cooldown = 300 # スケールイン（タスク減少）のクールダウン期間（秒）
 scale_out_cooldown = 60 # スケールアウト（タスク増加）のクールダウン期間（秒）
 }
}

コードの解説

aws_appautoscaling_target:

Laravel: マイグレーション

Mon, 17 May 2021 00:00:00 +0000

Laravel マイグレーション

Laravel マイグレーションを1つずつ戻す

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$ php artisan migrate:rollback --step=1

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MySQL [mysite]> select * from migrations;
+----+--------------------------------------------------------------+-------+
| id | migration | batch |
+----+--------------------------------------------------------------+-------+
| 1 | 2014_10_12_000000_create_users_table | 1 |
| 2 | 2014_10_12_100000_create_password_resets_table | 1 |
| 3 | 2019_08_19_000000_create_failed_jobs_table | 1 |
| 4 | 2019_12_14_000001_create_personal_access_tokens_table | 1 |
| 5 | 2021_01_27_074301_create_sessions_table | 1 |
| 6 | 2021_02_03_055949_create_products_table | 1 |
| 7 | 2021_02_03_060047_create_news_table | 1 |
| 8 | 2021_02_08_024947_create_credit_cards_table | 1 |
| 9 | 2021_02_08_025236_create_licenses_table | 1 |
| 10 | 2021_02_08_060434_create_orders_table | 1 |
| 11 | 2021_02_18_124506_create_options_table | 1 |
| 12 | 2021_03_10_093455_update_string_fields_to_text | 2 |
| 13 | 2021_04_09_123358_add_users_deleted_at_field | 3 |
| 14 | 2021_04_09_123459_add_licenses_subscription_cancelled_fields | 3 |
+----+--------------------------------------------------------------+-------+
14 rows in set (0.002 sec)

1

% php artisan migrate:rollback --step=1

**************************************
* Application In Production! *
**************************************
Do you really wish to run this command? (yes/no) [no]:
> yes
Rolling back: 2021_04_09_123459_add_licenses_subscription_cancelled_fields
Rolled back: 2021_04_09_123459_add_licenses_subscription_cancelled_fields (165.69ms)

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MySQL [mysite]> select * from migrations;
+----+-------------------------------------------------------+-------+
| id | migration | batch |
+----+-------------------------------------------------------+-------+
| 1 | 2014_10_12_000000_create_users_table | 1 |
| 2 | 2014_10_12_100000_create_password_resets_table | 1 |
| 3 | 2019_08_19_000000_create_failed_jobs_table | 1 |
| 4 | 2019_12_14_000001_create_personal_access_tokens_table | 1 |
| 5 | 2021_01_27_074301_create_sessions_table | 1 |
| 6 | 2021_02_03_055949_create_products_table | 1 |
| 7 | 2021_02_03_060047_create_news_table | 1 |
| 8 | 2021_02_08_024947_create_credit_cards_table | 1 |
| 9 | 2021_02_08_025236_create_licenses_table | 1 |
| 10 | 2021_02_08_060434_create_orders_table | 1 |
| 11 | 2021_02_18_124506_create_options_table | 1 |
| 12 | 2021_03_10_093455_update_string_fields_to_text | 2 |
| 13 | 2021_04_09_123358_add_users_deleted_at_field | 3 |
+----+-------------------------------------------------------+-------+
13 rows in set (0.002 sec)

Python:Exception

Fri, 14 May 2021 00:00:00 +0000

Python: Exception

Python Exceptions: An Introduction

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try:
 # 処理
 linux_interaction()
except AssertionError as error:
 # 例外
 print(error)
else:
 ## 例外がない場合
 try:
 with open('file.log') as file:
 read_data = file.read()
 except FileNotFoundError as fnf_error:
 print(fnf_error)
finally:
 # 最後に必ず実行
 print('Cleaning up, irrespective of any exceptions.')

Django Simple Docker File

Fri, 19 Feb 2021 00:00:00 +0000

% tree . -I '__*|db*'
.
├── Dockerfile
├── poetry.lock
├── pyproject.toml
└── web
├── blogsite
│ ├── asgi.py
│ ├── settings.py
│ ├── urls.py
│ └── wsgi.py
├── manage.py
└── pages
├── admin.py
├── apps.py
├── migrations
├── models.py
├── tests.py
├── urls.py
└── views.py
4 directories, 14 files

Wordpress Plugin with WP-CLI

Sun, 09 Aug 2015 00:00:00 +0000

Wordpress Development Environment

vim wp-cli.yml
./scaffold.bash
sudo $(phpenv prefix)/sbin/php-fpm -y conf/php-fpm.conf
sudo ln -s $PWD/conf/nginx.conf /etc/nginx/sites-enabled/your_wp_cname.conf
sudo /etc/init.d/nginx start

CentOS

Tue, 04 Aug 2015 00:00:00 +0000

$ sudo yum install graphviz-python graphviz-devel
$ pip install pygraphviz

Packer

Fri, 31 Jul 2015 00:00:00 +0000

Packer && Box-Cutter for Windows

C:\Users\hdknr>vagrant --version
Vagrant 1.7.4
C:\Users\hdknr>packer --version
0.8.2
C:\Users\hdknr>ver
Microsoft Windows [Version 6.3.9600]

C:\Users\hdknr\Documents\work>git clone https://github.com/boxcutter/centos.git
Cloning into 'centos'...
remote: Counting objects: 1100, done.
remote: Compressing objects: 100% (6/6), done.
Rreceiving objects: 92% (1012/1100), 108.0emote: Total 1100 (delta 1), reused 0 (delta 0), pack-reused 1093
00 KiB/s
Receiving objects: 100% (1100/1100), 227.44 KiB | 196.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (749/749), done.
Checking connectivity... done.
C:\Users\hdknr\Documents\work>cd centos

C:\Users\hdknr\Documents\work\centos>vim http\ks6.cfg

C:\Users\hdknr\Documents\work\centos>git diff http\ks6.cfg
diff --git a/http/ks7.cfg b/http/ks7.cfg
index 434a369..16797b0 100644
--- a/http/ks7.cfg
+++ b/http/ks7.cfg
@@ -14,11 +14,11 @@
# > linux text ks=http://<your_ip>:8000/ks.cfg
# Required settings
-lang en_US.UTF-8
-keyboard us
+lang ja_JP.UTF-8
+keyboard jp106
rootpw vagrant
authconfig --enableshadow --enablemd5
-timezone UTC
+timezone Asia/Tokyo
# Optional settings
install

C:\Users\hdknr\Documents\work\centos>packer validate centos66.json
Template validated successfully.

C:\Users\hdknr\Documents\work\centos>packer build -only=virtualbox-iso centos66.json
virtualbox-iso output will be in this color.
==> virtualbox-iso: Downloading or copying Guest additions
virtualbox-iso: Downloading or copying: file:///C:/Program%20Files/Oracle/VirtualBox/VBoxGuestAdditions.iso
==> virtualbox-iso: Downloading or copying ISO
virtualbox-iso: Downloading or copying: file:///iso/CentOS-6.6-x86_64-bin-DVD1.iso
virtualbox-iso: Error downloading: open iso/CentOS-6.6-x86_64-bin-DVD1.iso: The system cannot find the path specifie
d.
virtualbox-iso: Downloading or copying: http://mirrors.kernel.org/centos/6.6/isos/x86_64/CentOS-6.6-x86_64-bin-DVD1.
iso
virtualbox-iso: Download progress: 0%
...
==> virtualbox-iso: Starting HTTP server on port 8364
==> virtualbox-iso: Creating virtual machine...
==> virtualbox-iso: Creating hard drive...
==> virtualbox-iso: Creating forwarded port mapping for SSH (host port 2262)
==> virtualbox-iso: Executing custom VBoxManage commands...
virtualbox-iso: Executing: modifyvm centos66 --memory 512
virtualbox-iso: Executing: modifyvm centos66 --cpus 1
==> virtualbox-iso: Starting the virtual machine...
==> virtualbox-iso: Waiting 10s for boot...
==> virtualbox-iso: Typing the boot command...
==> virtualbox-iso: Waiting for SSH to become available...

==> virtualbox-iso: Uploading VirtualBox version info (4.3.30)
==> virtualbox-iso: Uploading VirtualBox guest additions ISO...
==> virtualbox-iso: Provisioning with shell script: script/fix-slow-dns.sh
virtualbox-iso: sudo: sudo を実行するには tty がなければいけません。すみません
==> virtualbox-iso: Unregistering and deleting virtual machine...
==> virtualbox-iso: Deleting output directory...
Build 'virtualbox-iso' errored: Script exited with non-zero exit status: 1
==> Some builds didn't complete successfully and had errors:
--> virtualbox-iso: Script exited with non-zero exit status: 1
==> Builds finished but no artifacts were created.

NginxTool

Tue, 21 Jul 2015 00:00:00 +0000

$ git clone git@gist.github.com:7752aaa4aac58aa400b9.git bin

$ wget -qO- https://gist.github.com/hdknr/7752aaa4aac58aa400b9/archive/ac76968b64cbe682964880afc68b08bd54fc9987.zip | bsdtar -xvf-