2018 年 08 月 10 日 (金)

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AWS Certified Solutions Architect - Associate - RECERTIFICATION

要は AWS の認定資格のうち, ソリューションアーキテクトの入門編であるアソシエイトレベルの試験を受けてきた. すごく疲れたけど, 一応, 合格することが出来て無事に再認定された.

引き続き, 試験の予定を入れているので, 今年中にプロフェッショナルレベルを含めた 5 つの資格を取るぞ.

今日のるびぃ exercism 編 〜 Nucleotide Count (1) 〜

ギョームで Ruby を触ることが無さすぎるので, exercism の問題を解くことにした.

概要

引数で与えられた DNA 文字列に各ヌクレオチドが何回出現するかを計算する.

テスト

require 'minitest/autorun'
require_relative 'nucleotide_count'

class NucleotideTest < Minitest::Test
  def test_empty_dna_strand_has_no_adenosine
    assert_equal 0, Nucleotide.from_dna('').count('A')
  end

  def test_repetitive_cytidine_gets_counted
    skip
    assert_equal 5, Nucleotide.from_dna('CCCCC').count('C')
  end

  def test_counts_only_thymidine
    skip
    assert_equal 1, Nucleotide.from_dna('GGGGGTAACCCGG').count('T')
  end

  def test_counts_a_nucleotide_only_once
    skip
    dna = Nucleotide.from_dna('CGATTGGG')
    dna.count('T')
    dna.count('T')
    assert_equal 2, dna.count('T')
  end

  def test_empty_dna_strand_has_no_nucleotides
    skip
    expected = { 'A' => 0, 'T' => 0, 'C' => 0, 'G' => 0 }
    assert_equal expected, Nucleotide.from_dna('').histogram
  end

  def test_repetitive_sequence_has_only_guanosine
    skip
    expected = { 'A' => 0, 'T' => 0, 'C' => 0, 'G' => 8 }
    assert_equal expected, Nucleotide.from_dna('GGGGGGGG').histogram
  end

  def test_counts_all_nucleotides
    skip
    s = 'AGCTTTTCATTCTGACTGCAACGGGCAATATGTCTCTGTGTGGATTAAAAAAAGAGTGTCTGATAGCAGC'
    dna = Nucleotide.from_dna(s)
    expected = { 'A' => 20, 'T' => 21, 'G' => 17, 'C' => 12 }
    assert_equal expected, dna.histogram
  end

  def test_validates_dna
    skip
    assert_raises ArgumentError do
      Nucleotide.from_dna('JOHNNYAPPLESEED')
    end
  end
end

実装

class Nucleotide
  class << self
    def from_dna(dna)
      if ignore_word_included?(dna)
        raise ArgumentError
      end
      @dna = dna
      self
    end

    def count(w)
      @dna.count(w)
    end

    def histogram
      hist = Hash['A' => 0, 'T' => 0, 'C' => 0, 'G' => 0]
      @dna.split('').uniq.each do |w|
        hist[w] = @dna.count(w)
      end
      hist
    end

    private

    def ignore_word_included?(dna)
      (dna.split('').select { |w| ! w.match(/A|T|C|G/) }).size > 0 ? true : false
    end
  end
end

Run Test

$ ruby nucleotide_count_test.rb 
Run options: --seed 57489

# Running:

........

Finished in 0.001976s, 4049.0522 runs/s, 4049.0522 assertions/s.

8 runs, 8 assertions, 0 failures, 0 errors, 0 skips

メモ

• メソッドチェインの実装方法を学べた
• 他の実装についても検討する

今日の AWS ~ オブジェクトストレージ ~

S3

基本仕様

• S3 にデータを保存するには, 特定のリージョンのバケットと呼ばれる格納先を作成し, その中に Key-Value 形式でファイルをアップロードする
• バケット名は全世界で一意であること
• 各オブジェクトには URL が付与され, HTTPS によるアクセスが可能
• マルチパートアップロード機能を利用した場合, 1 オブジェクトあたり 5TB
• マルチマーとアップロード機能を利用しない場合, 1 オブジェクトあたり 5GB

ストレージクラス

• スタンダードクラス
  • 耐久性 99.999999999%
  • 3 ヶ所のデータセンターに複製される
• 低冗長化クラス
  • 耐久性 99.99%
  • 利用料金はスタンダードクラスと比較すると安価

整合性

• S3 は格納したデータを複数のデータセンターに複製することで高いデータ耐久性を実現している
• 但し, 書き込み, 更新, 削除時のデータの整合性について注意が必要となる

以下, オブジェクトに対するアクション毎にざっくりと整理.

オブジェクトに対するアクション	整合性の種類	メモ
新規書き込み	書き込み後の読み取り整合性	アップロード直後は, オブジェクトにアクセス出来ないことがある
上書き書き込み	結果整合性	上書き後, オブジェクトにアクセスしても古いデータが返されることがある
削除	結果整合性	削除後, 削除したはずのデータにアクセス出来ることがある

アクセス制限とセキュリティ

• アクセスコントロールリスト (ACL)
  • バケットとオブジェクトそれぞれについて, 読み取り, 書き込み許可を他の AWS アカウントに与えることが出来る
  • 条件付きアクセス許可, アクセス拒否設定は出来ない
  • 自アカウント内の IAM ユーザー, グループのアクセス権を制限することも出来ない
• バケットポリシー
  • 自アカウント内の IAM ユーザーやグループ, 他のアカウントのユーザーに対してアクセス許可を与えることが出来る
  • 条件付きアクセス許可やアクセス拒否を設定することも出来る
• IAM ポリシー
  • S3 へのアクセス許可を設定した IAM ポリシーを自アカウント内の IAM ユーザーやグループ, ロールに割り当てることが出来る
  • 条件付きアクセス許可やアクセス拒否を設定することも出来る
  • 他アカウントを指定したアクセス権は設定出来ない

その他, アクセス期間を限定した署名 (期限) 付き URLも設定可能.

オブジェクトの暗号化とアクセスログ

• AWS が管理する鍵やユーザーが管理する鍵を使って S3 上で暗号化するサーバーサイド暗号化
• クライアント側で事前に暗号化したデータを S3 バケットにアップロードするクライアントサイド暗号化
• アクセスログはベストエフォートで記録される為, 完全性は保証されない, また, タイムラグが発生する

静的 Web サイトホスティング機能

• S3 は Web サイトをホスティング出来る
• 静的な Web サイトに限られる
• EC2 を利用するよりも運用の負荷がコストを抑えることが出来る
• 指定したドメイン名でアクセスさせる為には, Route53 等の DNS サービスにより名前解決が必要となる

バージョニング機能

• バケット単位で指定可能
• オブジェクトの意図しない上書きや削除に対して有効 (操作前のオブジェクトを復元することが出来る)

ライフサイクル機能と Glacier へのアーカイブ

• 通常はほとんどアクセスすることがないようなデータは Glacier に保存することで, データの保存コストを抑えることが出来る
• Glacier へのデータ保存は, ライフサイクル機能を利用するか, SDK を利用して直接格納する
• Glacier からデータを取り出す場合, 3 ~ 5 時間程度, Glacier に保存している 5% の容量まではデータ取り出し費用は無料

ﾌﾑﾌﾑ.