IT音痴オーバーフォーティーおやじのストック記事倉庫

ユニクロ、自動化を進めた倉庫の稼働を開始。人員の9割を削減、生産性は大幅に向上 | スラド https://srad.jp/story/18/10/15/0529253/

[ITmedia ビジネスオンライン] スーパーのマルエツ、働き方改革で19年元日を「休業日」に : スーパーマーケットのマルエツが、一部店舗を除き、2019年1月1日を休業日とする。生産性向上と人手不足解消が狙い。売り上げの減少は、18年12月の年末商戦などに注力することでカバーする方針。

[ITmedia ビジネスオンライン] 小学校のトイレ、4割以上「和式トイレのほうが多い」 : 小林製薬は10月15日、「小学生のトイレ実態」に関する調査結果を発表した。調査によると、小学校のトイレ形態は4年前に比べて「洋式化」が進んでいるものの、依然として4割以上が「和式トイレのほうが多い」（44％）ことが明らかに。

[ITmedia ビジネスオンライン] 大阪府北部地震後にデマ拡散　6割以上が「箕面市全域の断水」信じた : 調査会社のサーベイリサーチセンターが「大阪府北部地震」発生後に拡散したデマに関する調査を実施。「箕面市全域の断水」など一部のうわさ・デマを多くの人が事実として捉えていたことなどが明らかになった。

Googleが企業のクラウド利用を簡素化、「Cloud NAT」などの新機能を公開 : Googleは、「Google Cloud Platform（GCP）」のネットワーキングサービスに「Cloud NAT」「Firewall Rules Logging」などの新機能を追加した。いずれもGoogle Kubernetes Engine（GKE）などを利用しているユーザーに役立つ。

Q＆Aの「OKWAVE」多言語化で独自トークンによる"感謝経済"を世界に : Q＆Aサイト「OKWAVE」を展開するオウケイウェイヴは、101言語の多言語化を10月末までに実施し、独自トークンにより感謝経済プラットフォームのパートナー開拓を世界に広げていくことを発表した。

#完全SIer脱出マニュアル が #技術書典 5から1週間で800部も売れて心底驚いている - #がみぶろ : #完全SIer脱出マニュアル が #技術書典 5から1週間で800部も売れて心底驚いている - #がみぶろ こんにちは、gamiと申します。 2018年10月8日(月)に開催された技術書典5に軽い気持ちで初サークル参加しました。 techbookfest.org 結果、オンライン購入も含めて1週間で800部も売れたので、驚いてブログを書いてます。 別に売れた本が良い本という訳でも無いですが、「こんなに需要があったのか！」という感じです。 頒...

Microsoft StoreでGoogleのアプリを模したマルウェアが一時的に配信されていたことが明らかに : Softpediaによると、Googleのアプリを模したマルウェアがMicrosoft Storeで一時的に公開されていた事が分かりました。 そのアプリの名前は｢Album by Google Photos｣というアプリ […]

N高等学校、社会で必要とされるAI人材の育成を目指して ドワンゴ人工知能研究所提供の動画教材『脳神経科学と汎用人工知能』 を10月15日にN予備校にて公開 | N高等学校(通信制高校 広域・単位制) : N高等学校、社会で必要とされるAI人材の育成を目指して ドワンゴ人工知能研究所提供の動画教材『脳神経科学と汎用人工知能』 を10月15日にN予備校にて公開 | N高等学校(通信制高校 広域・単位制) N高等学校、社会で必要とされるAI人材の育成を目指して ドワンゴ人工知能研究所提供の動画教材『脳神経科学と汎用人工知能』 を 10月15日にN予備校にて公開 〜一部授業はN高生以外にも無料で一般公開〜 学校法人角川ドワンゴ学園 「Ｎ高等学校」（以下、Ｎ高）は、N高生の使うオンライン学習プラットフォーム「N予備校」...

[ITmedia エンタープライズ] アイデアは現場にある、問題は“それをどう拾うか”　KPMGの調査で分かった「デジタル変革の勘所」 : デジタル変革への取り組みに対し、グローバルと日本の企業のCEOにはどのような違いがあるのか。KPMGコンサルティングが、自らの調査結果をもとに解説した内容が興味深かったのでお伝えしたい。

[ITmedia ビジネスオンライン] 京都の僧侶が立ち上げた企業、電力小売りに参入　檀家減少を事業でカバー : 僧侶が設立したベンチャーTERA Energy（京都市）が電力小売り事業に参入することが判明。商材は再生可能エネルギーを中心で、中国地方で展開する。過疎化による檀家の減少をビジネスでカバーする狙いがあるという。

[ITmedia エンタープライズ] 東京23区で41万人の通勤減少――位置情報ビッグデータの活用で「テレワーク・デイズ2018」の効果を測定 : KDDIとコロプラは、「テレワーク・デイズ2018」の効果測定を実施。位置情報ビッグデータを活用した動態分析により、期間中、丸の内、豊洲、品川を中心に、東京23区合計で約41万人の通勤者が減少したことが分かった。

[ITmedia マーケティング] ZOZOテクノロジーズと戦略的パートナーシップを締結、DACが「WEAR」広告商品を独占販売 : デジタル・アドバタイジング・コンソーシアムはZOZOテクノロジーズと戦略的パートナーシップを締結した。

[ITmedia マーケティング] 自社Webサイトの表示スピード計測ツール「SpeedCurve」、ドーモが提供開始 : ドーモは、簡単な操作で継続してWebサイトのパフォーマーマンス測定が可能なSaas型ツール「SpeedCurve」の提供を開始した。

神経科学者が提唱。ストレスをプラスに変える4つの手順 : ストレスをプラスのエネルギーに変える方法について、40年間研究を続けている博士が提唱する、ストレス解消に効果を発揮する4つのステップをご紹介します。 オリジナルのエンクロージャ:

シーテック、隠れた主役はスタートアップ (ニュースを斬る) : 10月16日から電機関連で国内最大の見本市「シーテックジャパン」が開催される。脱・家電見本市を掲げて3年目。今年の隠れた主役はスタートアップだ。

米ドル／円のヘッジコストが9月に高騰する理由 : ■要旨   2018年9月の米ドル／円のヘッジコスト（米ドルの資金調達コスト）は、月末にかけて3.14％にまで急上昇し、ヘッジ付き米国債利回り（10年）は－0.08％にまで低下した。   9月にヘッジコストが上昇するのは、国際的に活動する金融機関に課せられる金融規制に関連した季節的な要因といえる。   しかしながら、2018年9月は季節要因以上にヘッジコストが上昇したものと考えられる。   ヘッジコストとSOFR（翌日物のレポ取引に基づく金利）との連動性に着目すると、9月の利上げに伴って翌日物の資金調達コストが上昇した分についても、通貨スワップ市場とレポ市場の間で調整が働いたと考えられる。 2018年9月の米ドル／円のヘッジコスト（米ドルの資金調達コスト）は、月末にかけて3.14％にまで急上昇し、ヘッジ付き米国債利回り（10年）は－0.08％にまで低下した（図表1）。月末にヘッジ付き米国債利回り（10年）がマイナス値になるのは2016年9月末以来である。2018年8月末と比較すると、米国債利回り（10年）は0.20％上昇したが、その一方でヘッジコストが0.57％上昇している。ヘッジコストの上昇の内訳をみると、内外金利差（ここでは、米ドルと円の3ヶ月LIBORの差分とする）は0.10％の上昇に留まっているものの、内外金利差以外の要因が0.47%上昇したことが大きく寄与している（図表2）。実は、2008年より11年連続で9月にヘッジコストが上昇しており、季節的な要因が大きいといえる（図表3）。その理由として、特に国際的に活動する金融機関に課せられるレバレッジ比率規制の影響が指摘できるだろう 1 。レバレッジ比率規制は金融機関のレバレッジの拡大を抑制することを目的とする金融規制で、2010年12月に基本的な枠組みが導入され、2017年12月に最終文書が公表された。米ドルの資金調達に用いられる通貨スワップ等のバランスシートを用いる取引手段は金融機関のレバレッジを拡大させる。よって、バランスシート（分母）の拡大に対して資本（分子）を積む必要が出てくるため、通貨スワップ等を取り組む際には、米ドルを提供する金融機関が米ドルの資金調達ニーズのある金融機関に対して規制対応のコストを徴求するイン

未コントロール喘息：吸入ステロイド中等量→高用量への増量で、血中好酸球減少する : 未コントロール下喘息患者では、吸入ステロイド中等量→高用量への増量で、血中好酸球減少する。さらに300/μＬ未満でも低下が見られるようで、好酸球数絶対値での事前判断は困難では？ 好酸球数モニタリングにて変動など考慮することも、IL-5関連バイオ製剤使用に関して、参考になるのでは？また、ICS投与量設定の上でも・・・ Impact of an increase in the inhaled corticosteroid dose on blood eosinophils in asthma Lommatzsch M, et al. Thorax 2018;0:1–2. doi:10.1136/thoraxjnl-2018-212233 https://thorax.bmj.com/content/early/2018/10/12/thoraxjnl-2018-212233 20世紀初頭から好酸球増加は喘息の臨床的特徴の一つとして認識されてるが、ここ10年間はこのパラメータとしての関心が新興している。血中好酸球数増加は、喘息重症度、喘息急性増悪発生と関連するが、血中好酸球の特異的減少をもたらバイオ製剤は喘息急性増悪減少と相関する。吸入ステロイド(ICS)長期治療と短期的ICS増量は喘息急性増悪を減少するが、ICS治療の好酸球へのインパクトは不明である。 現在、IL-5経路ターゲットBio製剤治療のの決定は血中好酸球数をベースになされる。故に、ベースラインでの喘息治療、特にICSと血中好酸球の変化へのインパクトが重要 1993年、Evansらは、ICS高用量(ブデソニド 1600 μg/日, 14日間)1を）、ICS投与治療歴のない軽症喘息10名の患者に治療し、血中好酸球数 370 → 160 細胞数/μLへの減少を示した。しかし、中等症・重症喘息患者での血中好酸球ネオICSメンテナンス量増加の影響は不明であった。 well-controlに至らない患者でbio製剤治療評価のため事前ICS投与量最適化のための推奨として血中好酸球へ影響が強いという初めての報告。 連続11名患者(年齢中央値 54歳、女性 5名、男性 6名；Never-Smoker 6名、Ex

Step Functionsを使って初めてループや分岐をやってみた！ : こんにちは。芳賀です。 入社してから３カ月間、オンプレ畑で育ったエンジニアがひたすらAWSと格闘して、初めてサーバレスなアプリケーションを作り、Step Functionsを覚えたので、ちょっとブログにしてみました。 A […]

【備忘録】『JAVASCRIPTエンジニアのためのNODE.JS入門』の参考になった部分まとめ : Node.jsに入門しています。気になる部分があればご指摘ください readFileメソッドは非同期で動作する var http = require('http'); var fs = require('fs'); var server = http.createServer(function(req, res) { fs.readFile('./temp.html', 'utf-8', function(err, data) { res.writeHead(200, {'Content-Type': 'text/html'}); res.write(data); res.end(); }) }); server.listen(1234); console.log('start server'); 静的ファイルの供給にはストリームの pipe メソッドを使う var http = require('http'); var fs = require('fs'); var url = require('url'); var server = http.createServer(function(req, res) { var urlParts = url.parse(req.url); var path = __dirname + '/' + urlParts.pathname; var stream = fs.createReadStream(path); stream.pipe(res) }); server.listen(1234); console.log('start server'); express を使った実装 var express = require('express'); v

AI×IoT、その最先端は実に「泥臭い」作業の連続であった――人工知能を活用した店舗解析サービス、その開発現場の実態【デブサミ2018 夏】 : 　小売業、製造業、インフラ事業など、多様な分野でその適用範囲が拡大し続けているAI×IoTの活用。華々しい技術革新で急成長する業界の裏には、どのような課題が存在しているのか。創業6年目にして100社以上の企業に対し2000台を超えるデバイスの設置を行ってきたABEJAの大田黒紘之氏が語ったのは、AIとIoTの活用においてソフト開発からハード提供、そして機器設置や運用までを一貫して提供する同社だからこそ浮かび上がってきた、「泥臭い」現場の実情であった。机上の学習だけでは出会えない数々のトラブルと、それらに対する現実的なソリューション適用を、具体例とともにご確認いただきたい。

4大 JavaScript エンジンを Linux コマンドラインでビルド＆実行して逆アセンブルさせる : 1. はじめに メジャーな Web ブラウザで使われている4種類の JavaScript エンジン V8 (Chrome), ChakraCore (IE, Edge), SpiderMonkey (Firefox), JavaScriptCore (Safari) をそれぞれ Linux のコマンドラインでビルドして、JavaScript のコードを実行したり、JIT コンパイルされたバイトコードやマシンコードの逆アセンブリを出力する方法をメモしておきます。パフォーマンスの比較や JIT コンパイルされた結果の確認などにご活用ください。 まず、予め共通で必要になる開発環境のパッケージをインストールしておきます。この記事では Fedora Core 上での実行を想定しています。他のディストリビューションで必要なパッケージは、それぞれ参考リンク先で確認してください。 $ sudo dnf group install -y "Development Tools" "C Development Tools and Libraries" 2. V8 (Chrome) 参考： Building from Source 準備 $ sudo dnf install -y git depot_tools レポジトリを取得 $ gclient $ fetch v8 $ cd v8 リリース版をビルド＆実行 $ ./build/install-build-deps.sh # 1度だけ $ tools/dev/v8gen.py x64.release $ ninja -C out.gn/x64.release $ out.gn/x64.release/d8 [file.js] デバッグ版をビルド＆実行 $ ./build/install-build-deps.sh # 1度だけ $ tools/dev/v8gen.py x64.debug $ ninja -C out.gn/x64.debug $ out.gn/x64.debug/d8 [file.js] バイトコードを逆アセンブル $ o

React を使った間違いだらけのコードと正しいコードを考える : はじめに React 初心者が、コンポーネント間の情報をやりとりするには、どうすれば良いのか、自分なりに考えた結果を整理しています。 間違ったコードの例を先に書いてますので、間違ったコードをすっ飛ばして、正しい（と私が考える）コードのを知りたい方は最後の方だけ呼んでください。 なお、Redux とか Flux とかはまだ勉強してないので、そちらは扱いません。 Reactの考え方 基本的に、以下の考え方に落ち着きました。 親コンポーネントから子コンポーネントに情報を渡すには property を使って情報を渡す。 子コンポーネントから親コンポーネントに情報を渡すには、親から関数を property で渡し、子からは親の関数を呼び出すことで情報を渡す。 兄弟コンポーネントで情報を渡すには親コンポーネントを経由する。 Reactがうまいことやってくれるので、自分で直接コンポーネント間で情報を渡そうと考えない（情報を渡すコードを書かない）。 オブジェクト指向的な考え方は邪魔になることがある。 例題 例題として以下のようにテキストフィールドに何か入力すると、その内容をリアルタイムに表示するプログラムを作ってみます。 間違った考え方 上記の基本的な考え方に至る前の間違った(と私が判断した)考え方で、あえて実装してみましょう。 コンポーネントを考える React を使う場合、コンポーネントを作って、それらを組み合わせることで画面を作っていきます。 今回は、テキスト入力のコンポーネント、入力された内容を表示するメッセージのコンポーネント、この2つをまとめる全体のコンポーネントを作ることにします。 (ここまでは正しい。) テキスト入力のコンポーネントでは何が入力されているか、メッセージのコンポーネントでは何を表示すれば良いかの status を保持するようにします。 (← これが間違い。オブジェクト指向だとそれぞれのコンポーネントがそれぞれ自分の情報を保持しているという考え方になります。ですが、この後、進めていくとわかる通り、React で、この考え方に引きずられるとうまく行きません。 ) コンポーネントを作る まずはテキスト入力のコンポーネントを作ります

ストレスチェック制度は、どこまで浸透したか、今後どこまで浸透するのか : ■要旨 メンタルヘルス対策は、企業における健康増進政策の柱の１つである。 メンタルヘルス不調の発症や重症化は、職場が要因となることがあるため、企業で改善に向けた取り組みを行う必要がある。 2015年に、ようやくストレスチェック制度が導入され、常時雇用する労働者が50人以上の職場で義務づけられたが、結果の活用は、まだあまり進んでいないようだ。 本稿では、企業におけるメンタルヘルス不調者数の状況とストレスチェック制度の実施状況を確認し、今後のストレスチェック制度活用について検討する。 ■目次 1――メンタルヘルス対策は企業の課題の１つ 2――メンタルヘルス不調者の現状 3――ストレスチェック制度の概要と結果の活用の状況 　　1｜ストレスチェック制度とは 　　2｜実施状況 　　3｜結果の活用状況 4――より実効性のある制度とするために 　　1｜現状のまとめ　～結果の活用に課題が残る 　　2｜労使による結果の共有のあり方～「やりっぱなし」にならないように企業における健康増進政策は、生活習慣病対策と、メンタルヘルス対策が中心となる。 糖尿病をはじめとする生活習慣病の発症や重症化は個人の生活習慣によるところが大きい。しかし、日本人の死亡原因の約６割が生活習慣病であることに加えて、医療費の３割が生活習慣病によるものとされており、企業でも、生活習慣病に関する知識の普及のほか、40～74歳の公的医療保険加入者を対象にはじまった特定健診の受診率向上や、再検査率の向上を働きかけている。特定健診は2009年度から始まり、今年で10年になる。 一方、メンタルヘルス不調の発症や重症化は、環境要因によるところが大きく、個人が注意をしていても予防しきれない可能性がある。職場が要因となることがあるため、企業で改善に向けた取り組みを行う必要があるが、対策は、長年各社・各職場に任されてきた。2015年に、ようやくストレスチェック制度が導入され、常時雇用する労働者が50人以上の職場で義務づけられた。 厚生労働科学研究費補助金研究「ストレスチェック制度による労働者のメンタルヘルス不調の予防と職場環境改善効果に関する研究」によると、ある企業を追跡調査した結果、「高ストレス者」が１年後に

タイ料理不毛の地に唐突に斬新すぎる店ができるようだ。「日本語はわからないからお前がタイ語を覚えろ」と… :

成功したビジネスパーソンの「聖人化」に騙されるな！：英エコノミスト誌の警告 : イギリスの経済誌「エコノミスト」は、成功した大金持ちへの手放しの礼賛に冷水をあびせかけてきたことで知られています。同誌は9月27日号で、「メディア（とその受け手）は、成功したビジネスパーソンの仕事術に不健全なまでに心酔している」という内容のコラムを掲載しました。特に、長時間労働や、早朝からの労働をいとわない姿勢への賞賛を疑問視しています。これらの人たちが金銭的成功や権力を手にしたのは朝5時半に起き オリジナルのエンクロージャ:

AI・アナリティクスを活用したデータ駆動型バンキングサービス : スマートバンキングがもたらす未来 ～AIによる顧客体験革命～ 海外IT大手の金融サービス進出と、国内銀行のIT企業との提携 銀行業界の命運をかけたデータアナリティクスの現在地 ▼テクノロジーの最先端に触れる AI・データ取引をめぐる法務実務の展望 最新ユーザー調査に見るＱＲコード決済・スマホ決済ビジネスのポイントとキャッシュレス社会の将来像 新たな地域金融機関ビジネスモデルへの挑戦 PropTech（不動産Tech）における最新動向と今後の方向性 スマートバンキングがもたらす未来 ～AIによる顧客体験革命～ 今話題となっているスマートバンキングは、従来の銀行で行われてきた業務や金融取引をデジタルプラットフォームに移す動きを指す。この動きによってもたらされる変化としてキャッシュレスに代表される“紙幣からの解放”や無人窓口利用による“時間短縮”など物理的な利便性の実現に目が行きがちである。 しかしデジタルプラットフォームが真に革新的である理由は、銀行の個別顧客への対応能力を著しく向上させる点にある。デジタルプラットフォームが可能にする高度なデータアナリティクスが、銀行の顧客対応能力を向上させるプロセスを以下に解説する。 銀行の保有する膨大な顧客情報がクラウド上で共有され、顧客のATMやクレジットカードの利用状況がリアルタイムでクラウドに送信される。 クラウドに集積された情報を統計解析・機械学習に基づいて、顧客の消費動向や家計収支の予測を行う。 分析データに基づいて、人工知能が預金口座開設や資産運用プランの提案、融資時のクレジットスコア算出を行う。 これは新たな顧客体験の創造を意味している。顧客が来店した際や電子決済アプリを開いた際に、当顧客の個人情報・金融情報に基づいて様々なファイナンシャルプランニングを行い、個別の顧客のニーズに合わせた「おもてなし」を実現することが、このスマートバンキングの先に存在する景色である。 また、フロスト＆サ

RCT：非大量喀血へのトラネキサム酸吸入の有効性・安全性 : もちろん、日本でしてはいけないと思うが、喀血治療としてのトランサミン吸入療法の二重盲検ランダム化トライアル 日常臨床にておいて、この効果は無視できないのでは？ Inhaled Tranexamic Acid for Hemoptysis Treatment: A Randomized Controlled Trial Ori Wand, et. al. https://journal.chestnet.org/article/S0012-3692(18)32572-8/fulltext DOI: https://doi.org/10.1016/j.chest.2018.09.026 2重盲検ランダム化トライアル：トラネキサム酸500ｍｇｘ3/日　ネブライザー投与 vs プラシーボ（生理食塩水） 大量喀血(200ml超/24時間、喀血量） 血行動態・呼吸不安定患者除外 死亡率と血痰再発率を30日目、1年間フォローアップ ランダム化　47名、トラネキサム酸吸入 n=25 vs 生理食塩水 n=22 トラネキサム酸は、入院2日目から予測喀血量の有意減少 入院5日間内血痰寛解率はトラネキサム酸群で高い　96% vs. 50%, p＜0.0005) 平均入院日数はトラネキサム酸群で短い　 (5.7±2.5 vs. 7.8±4.6 days, p=0.046) また、出血コントロールのための比較的侵襲的処置（気管支鏡処置、血管塞栓など）必要数減少 (none vs 18.2%, p=0.041) 副作用どの群でも認めず 加え、フォローアップ1年時点で再発率減少　(p=0.009) 結論：トラネキサム酸吸入は、非massiveな喀血患者に安全で、有効

【docker buildのマニアックすぎる狂宴】Container Build Meetup #1に参加してきた #container_build : 「あぁ、この人たち、すっごい楽しそうにマニアックな話するなぁ」 このイベントに参加しながら、ハマコーずっとそんなことを考えてました。 Container Build Meetup #1 - connpass Docker […]

[Talend]tSleepを利用して処理を一時停止する : はじめに こんにちは。DI部の大高です。 今回はTalendのコンポーネント「tSleep」を紹介したいと思います。 前提条件 Talendのバージョンは「Talend Open Studio for Big Data」 […]

S3の”フォルダ”配下のオブジェクトをすべて削除したときの挙動について : S3をローカルディスクと同じように考えて利用していて、少しハマったので共有させていただきます。 タイトルにはわかりやすいように書いてしまっていますが、次の記事のように普通のローカルディスクにあるような"フォルダ"という概 […]

Alexa Dev Day Tokyo 2018レポート – Alexa Skillでデバイスを操作する #devdays #alexa : こんにちは、中村です。 今日は2018年10月12日、13日に千葉はヒルトン東京ベイにて行われた「Alexa Dev Day Tokyo 2018」の様子をレポートします。 この記事では、Alexa Skillのセッショ […]

Alexa Dev Day Tokyo 2018レポート – Alexa Skillでデバイスを操作する #devdays #alexa : こんにちは、中村です。 今日は2018年10月12日、13日に千葉はヒルトン東京ベイにて行われた「Alexa Dev Day Tokyo 2018」の様子をレポートします。 この記事では、Alexa Skillのセッショ […]

AWS Athenaで結果を強引にJSONで受け取る方法 : tl;dr Athenaの実行結果をJSONで受け取りたかった SQLですべてのカラムを一つのJSONにキャストすればJSONで受け取れる 本格的にETLするならGlueジョブを使いましょう はじめに AWS AthenaはマネージドPrestoとも言えるサービスでクラスタを管理しなくても手軽にS3のデータにクエリを投げれる良いサービスです。 一方でAthenaはINSERT文に対応していなかったり、クエリの出力形式がCSVかつ無圧縮しか選択できなかったりと、なんらかETLをするには不向きなサービスです(2018/10/15時点)。本格的なETLにはGlueを使うのがいいんですが、整形されたデータをチョロチョロっとサマって他のプログラムの入力にしたいみたいケースでは手軽にAthenaで済ませたくなります。そういった際に出力をプログラムで扱いやすいJSON形式でできるとなお嬉しいです。 ということで以下のようなクエリを書いてみました。 クエリ こんな感じで出力結果をMAP経由でJSONにキャストすると結果を一つのJSON形式にできます。(サブクエリの中は適当なサンプルデータです。) SELECT CAST( MAP( ARRAY[ 'name', 'age', 'skils', 'account' ], ARRAY[ CAST(name as JSON), CAST(age as JSON), CAST(skils as JSON), CAST(account as JSON) ] ) AS JSON) AS json_data FROM ( SELECT 'kanga' as name, 100 as age, ARRAY['sql','aws'] as skils, MAP( ARRAY['qiita', 'twitt

AWS の請求金額をモニタリングする : 前回の記事、 AWS EC2 インスタンスが何台起動しているかをモニタリングする では AWS で起動しているインスタンスの数を定期的にカウントできるようにしました。 そうしたところ、やっぱり実際の請求金額も見たいというご要望がありましたので、今回はサービスごとの請求金額を次のような積み上げグラフとしてモニタリングできるようにします。 AWS への請求金額を定期的に集計します。 集計は請求金額の大半を占める EC2 と S3、油断したときに発生するデータ転送量、それ以外で分けるようにします。 ※ しきい値を決めて通知するための設定は今回は省略します。 前回 と同様ですので、lambda関数を差し替えればよいです。 1. AWS Lambda 関数を作成する 1.1 設定 以下設定で新しくlambda 関数を作成します。 ※ 詳細な手順は、前回記事 AWS Lambda 関数の実装 を参考にしてください。 名前：monitoring_billing ランタイム：Python 2.7 ロール：「カスタムロールの作成」を選択して以下の権限を与えてください "ce:GetDimensionValues" "ce:GetCostAndUsage" "cloudwatch:PutMetricData" 今回は AWS Cost Explorer (ce) サービスから請求情報を取得するための権限と、Cloudwatch メトリクスにデータを登録する権限が必要です。 1.2 コードの編集 このコードで lambda_function を置き換えます。 lambda_function (クリックして表示してください) lambda_function # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Sep 11 13:22:20 2018 @author: Okada """ import json import boto3 import datetime def get_amount(respo