9 月のネクストスキルの週次ゼミのまとめです。

9 月に学んだこと

第 1 週

クラウド時代の環境構築の基本について学びました。

• CI/CD の基本概念
  • test, build, カバレッジ, Lint, セキュリティ
  • 初期に構築するのが大事
  • Delivery, Deployment
  • CodeCommit, CodeDeploy, CodePipeline でデモ
  • CIOps, ChatOps, GitOps
• クラウド時代の環境構築のポイント
  • 大きく 3 レイヤー
    • アプリのデプロイ, EC2(VM)内の環境構築, VPC と EC2 の構築
  • Infrastructure as Code
  • Immutable Infrastructure
  • 宣言的、冪等性
  • VM の環境構築
    • 起動時にインストール vs AMI
    • userdata(EC2), Ansible, EC2 Image Builder, Packer
  • CI は 10 分以内
• 構成パターンの整理
  • 上記のまとめ
  • デプロイ方法（ローリング、ブルーグリーン、カナリア）
  • 無停止リリース

昔苦労していた部分をうまく解決していった結果、今のやり方があるので、昔のやり方を知った上で、今の方法を考えると、理解しやすいなと思いました。

今回は主に VM に関してでしたが、今後、コンテナを使った環境構築もやるはずなので、その際にまた見比べると理解が深まりそうです。

第 2 週

AWS で動かすアプリケーションの設計やセキュリティの基本について学びました。

• AWS におけるセキュリティの基本
  • 本番と開発で AWS 環境を分ける
  • IAM
  • シークレットキーはできるだけ発行しない
• The Twelve-Factor App
  • クラウドらしいアプリとは
  • 1 コードベース 1 アプリを複数環境デプロイ
  • 依存関係のバージョン固定
  • 設定情報は環境変数で与える
  • マシン内のデータは持たない（ステートレス）
  • グレースフルシャットダウン
  • 開発、本番での時間のギャップを少なくする
  • ログをイベントストリームとして扱う（標準出力）
  • 12Factor でまず抑えるべきは、ステートレス、環境変数、ログは標準出力
• ロギング・モニタリングの基本
  • ロギング
    • ログの種類
      • アプリケーションログ
      • システムログ
      • Web サーバログ
      • DB ログ
    • ログレベル
      • FATAL, ERROR, WARN, INFO, DEBUG
    • 個人情報に注意
  • モニタリング
    • ユーザが問題なく快適に使えていることが重要
    • 外形監視はおすすめ。
    • 不要なアラートは飛ばさないようにチューニング

第 3 週

AWS におけるデータ分析基盤について学びました。

• データ分析基盤の基本構成
  • データ分析
    • 統計、機械学習
    • SQL
    • BI
    • ビッグデータ
    • ドメイン知識
  • 分析基盤
    • 本番稼働中の DB を見にいくのは NG
    • データレイク
    • DWH
    • データマート
    • ETL
      • AWS Glue
      • Goolge Cloud Dataflow
    • 分散処理ツール
      • OSS Hadoop
      • AWS EMR
      • Google Dataproc
• AWS におけるデータ分析基盤用サービス
  • S3(データレイク) -> Redshift(DWH) -> RDS(データマート)
  • 用途用途で変換していく
  • Glue のデモ
  • データサイズやセキュリティを意識
• その他の知っておくべきデータ処理
  • ログ分析
    • Fluentd, CloudWatch エージェント, DataDog
  • ストリーミング処理

講師の方も言ってましたが、そもそもこういうものがあり、こういうやり方があるということを知っておけば、必要になったタイミングで調べに行けばいいので、広く知っておくことも重要だなと思いました。

第 4 週

受講生のアンケートへの回答の講義でした。

• RDB のユーザ管理
  • MySQL のユーザ、ロール、機能
  • AWS RDS のユーザ管理
    • 環境変数や SSM パラメータストアなどからユーザなどの設定情報を入れる
• RDB のデータマイグレーション方法
  • SSH 経由(GUI ツール)で流す方法 △
  • マイグレーションツール
• SQL の読み書きのコツ
  • データサイエンス 100 本ノック
  • SQL は必ず読むわけではないというのがポイント
• セッション管理と Redis
  • セッションの仕組み(Web アプリケーション)
    • cookie にセッション ID を持たせ、サーバサイドでセッションデータ(userId など)を持つ
    • cookie にセッションデータを持つ(JWT など)
• 同一オリジンポリシーと CORS
  • JavaScript による API アクセス
  • ブラウザの機能
  • Access-Control-Allow-Origin
• Go 言語の特徴
  • 長所
    • 機能が少ない
    • 静的型付け
    • クロスコンパイルが簡単
    • コンテナ、サーバレスとの相性良し
    • 並行処理が簡単
  • 短所(批判)
    • 機能が少ない
    • 面白くない

データベーススペシャリストを受けるつもりだったので、RDB 周りについて質問しました。試験の役に立ったと思います。

まとめ

主にクラウドでの環境構築などを学びましたが、手でコマンドを打って構築 → 自動化やコンテナ化すると身につきやすいとのことでした。

自分もゴリゴリ手を動かして身につけていきたいです。