S3 に5分毎に出力される AWS LB ログファイルを時間帯を指定してまとめてダウンロード
概要
AWS で LB のログを S3 に保存設定をしている場合に、 インシデントがあった時間帯のログがまとめて欲しいという時に awscli でまとめてログ取得しています。
その時の手順を備忘録としてまとめました。
AWS で LB のログを S3 に保存設定をしている場合に、 インシデントがあった時間帯のログがまとめて欲しいという時に awscli でまとめてログ取得しています。
その時の手順を備忘録としてまとめました。
備忘録です。
プロセスがいつ頃から起動しているものか、全然再起動してないと再起動するのもやや不安になるので
一旦確認しておこう、という気持ちから以下コマンドを使っています。
食洗機かけ終わったかどうかわからなくなる問題が我が家で多発していました。
それを RaspberryPI + BluetButton + LINE Notify + Google Home で解決した話です。
自分にとっては dev.to でバズった Service Worker。
その概要と機能性をなぞってみようとチュートリアル的に学んだ内容をまとめました。
掲題の通り、Flask + Service Worker を Heroku で動作させ、PWA(Progressive Web Apps) してみました。
ラズパイ使って家族と判断したら
「こんにちはご主人様」
家族以外なら
「通報しまーす」
と話してくれるおもちゃを
作ろうと思ってます。
その前段の前段として
静止画で顔検出してみます。
ちなみに顔検出と顔認識は意味が全く異なります。
環境構築は前回記事を参照してください。
1 | brew tap homebrew/science |
1 | $ source ~/py3env/bin/active |
1 | (py3env)$ cd ~/py3env/lib/python3.4/site-packages |
Version が表示されれば成功
1 | (py3env)$ python -c 'import cv2; print(cv2.__version__)' |
1 | (py3env)$ cd ~/py3env |
1 | (py3env)$ python trimming.py <img_path> |
Before
After
革パンも顔認識されてしまう…
が、一応まずできました。
1 | facerect = cascade.detectMultiScale(image_gray, scaleFactor=1.02, minNeighbors=3, minSize=(7,7)) |
Item | Value |
---|---|
scaleFactor | 画像解析する際に随時縮小し解析するその尺度 |
minNeighbors | 最小近傍矩形数 |
minSize | 顔部分を認識するためのサイズ (縦,横) |
まず最初の第一歩ができました♪
サーバ時刻の監視を Datadog で実施する際、標準時刻の参照先が異なることで
不要なアラートが発生する事象がありました。
Datadog はデフォルトで pool.ntp.org
を参照しています。
AWS EC2 に設定した Chrony ではデフォルトで ntp.nict.jp
を参照する様にしていた為、ある日突然アラートがなりまくる事象がありました。
この対策として、
Datadog と Chrony の参照先を統一して管理する様に設定しました。
メディアサイトで記事ページへアクセス数ランキングを実装しました。
その際にマルチスレッド環境を考慮してスレッドセーフな実装を心がけました。