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Créer une solution d'email de notification d'alarme de métrique de journal personnalisé CloudWatch avec Terraform

Créer une solution d’email de notification d’alarme de métrique de journal personnalisé CloudWatch avec Terraform

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Créer une solution d’email de notification d’alarme de métrique de journal personnalisé CloudWatch avec Terraform est une tâche complexe, mais pas impossible. Découvrez comment le faire facilement !

Comment intégrer des messages de journal d’application dans les notifications CloudWatch Alarm

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je vais vous montrer comment intégrer les messages de journal d’application dans le corps de l’e-mail de notification lorsque l’alarme CloudWatch est activée.

Amazon CloudWatch est un service qui permet aux clients de surveiller une valeur de métrique ou une expression mathématique pour la métrique et de déclencher des actions lorsque la valeur dépasse une certaine limite. Ces alarmes peuvent être utilisées pour déclencher des notifications envoyées via Amazon SNS, e-mail, SMS, etc. Il est donc nécessaire que les messages de journal d’application soient inclus dans le message de notification de l’alarme afin que le personnel opérationnel puisse facilement identifier la cause racine de la notification de l’alarme.

Afin de mettre en œuvre cette solution, nous devons disposer des prérequis suivants : un compte AWS, Terraform installé et prêt à l’emploi, Python version 3.9 ou ultérieure, Node.js version 14.x ou ultérieure. Nous allons maintenant examiner l’architecture cible qui sera utilisée pour mettre en œuvre cette solution. L’architecture cible est représentée par le diagramme suivant et montre les composants impliqués dans cette solution ainsi que leurs interactions.

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Initiation à AWS CodeCommit et GitKraken: Compétences essentielles pour tout développeur

Initiation à AWS CodeCommit et GitKraken: Compétences essentielles pour tout développeur

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Apprenez les compétences essentielles pour tout développeur: initiation à AWS CodeCommit et GitKraken! Découvrez comment tirer le meilleur parti de ces outils.

Git est un système de gestion de code source qui suit les modifications apportées à sa base de code et qui permet la collaboration avec d’autres membres d’équipe. Il est couramment utilisé pour la gestion de code source dans le développement logiciel, mais il peut suivre les modifications apportées à n’importe quel ensemble de fichiers. Dans un système de contrôle de version, chaque fois qu’un fichier est modifié, une nouvelle version est créée et enregistrée. Cela permet aux utilisateurs de revenir aux versions précédentes du fichier et de permettre à plusieurs ingénieurs de collaborer simultanément sans se chevaucher.

Git est un système de gestion de code source qui enregistre les modifications apportées à la base de code et permet la collaboration entre les membres d’une équipe. Il est communément utilisé pour la gestion de code source dans le développement logiciel, mais peut suivre les changements apportés à n’importe quel ensemble de fichiers.

Dans un système de contrôle de version, chaque fois qu’un fichier est modifié, une nouvelle version est créée et enregistrée. Cela permet aux utilisateurs de revenir aux versions précédentes du fichier et de permettre à plusieurs ingénieurs de collaborer simultanément sans se chevaucher.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je trouve que l’utilisation de Git pour le test est très pratique. En effet, cela permet aux développeurs de tester leurs modifications avant de les intégrer à la version principale. De plus, lorsque des erreurs sont détectées, il est facile de revenir à une version antérieure et de corriger le problème. Enfin, le système de contrôle de version permet aux développeurs d’effectuer des tests unitaires sur leurs modifications avant de les intégrer à la version principale.

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Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

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Fargate et Lambda sont deux technologies très populaires parmi les développeurs cloud. Quel est le meilleur pour votre projet ? Découvrons qui sera le vainqueur !

## Comparaison Fargate vs Lambda dans l’espace sans serveur

Quelles sont les différences entre Fargate et Lambda ?

Fargate et Lambda sont deux options de calcul sans serveur populaires disponibles dans l’écosystème AWS. Bien que les deux outils offrent un calcul sans serveur, ils diffèrent en ce qui concerne les cas d’utilisation, les limites opérationnelles, les allocations de ressources d’exécution, le prix et les performances. Fargate est une moteur de calcul sans serveur proposé par Amazon qui vous permet de gérer efficacement les conteneurs sans les tracas de la mise en provision des serveurs et de l’infrastructure sous-jacente. Lambda, quant à lui, est une plateforme de calcul sans serveur qui vous permet d’exécuter du code sans avoir à gérer des serveurs. Lambda est conçu pour prendre en charge des charges de travail à courtes durées et à faible consommation de ressources.

Quelle est la meilleure option pour l’architecture ?

Lorsqu’il s’agit de choisir entre Fargate et Lambda, il est important de comprendre leurs différences et leurs avantages. Pour les applications à longue durée et à haute consommation de ressources, Fargate est la meilleure option car il offre une gestion des conteneurs plus efficace et une meilleure performance. Cependant, pour les applications à courtes durées et à faible consommation de ressources, Lambda est la meilleure option car il offre une exécution plus rapide et une meilleure utilisation des ressources. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépend des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture. Il est important de prendre en compte le coût, la performance et les fonctionnalités avant de prendre une décision finale.

Quelle que soit l’application ou l’architecture que vous souhaitez mettre en place, Fargate et Lambda sont tous deux des outils puissants qui peuvent vous aider à atteindre vos objectifs. En tant qu’informaticien enthousiaste, je trouve que ces outils sont très utiles pour créer des applications modernes et évolutives. Fargate et Lambda offrent tous les deux des fonctionnalités avancées qui peuvent être utilisées pour créer des architectures robustes et flexibles. Les deux outils sont faciles à utiliser et peuvent être intégrés à d’autres services AWS pour offrir une expérience utilisateur optimale. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépendra des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture.

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AWS Fargate: Deploying Jakarta EE Applications on Serverless Infrastructures

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Jakarta EE is a unanimously adopted and probably the most popular Java enterprise-grade software development framework. With the industry-wide adoption of microservices-based architectures, its popularity is skyrocketing and during these last years, it has become the preferred framework for professional software enterprise applications and services development in Java.

Jakarta EE applications used to traditionally be deployed in run-times or application servers like Wildfly, GlassFish, Payara, JBoss EAP, WebLogic, WebSphere, and others, which might have been criticized for their apparent heaviness and expansive costs. With the advent and the ubiquitousness of the cloud, these constraints are going to become less restrictive, especially thanks to the serverless technology, which provides increased flexibility, for standard low costs.

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AWS Application Composer

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A couple of weeks before, in AWS re:invent, Amazon made a lot of innovative announcements, and one of the announcements was the AWS Application Composer service, which allows a user to drag and drop elements to the Canvas and quickly design and deploy serverless applications.   

Introduction

Application Composer service is in the preview phase as this is being written. It allows you to drag and drop a list of resources to a canvas, make connections between them and provide the required configuration. It allows you to design a workflow on the front end, and in the background, it generates the necessary code and template using the Serverless Architecture Model (SAM). SAM CLI is the tool you can use to quickly deploy this template to the AWS environment.

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Apache Ranger and AWS EMR Automated Installation and Integration Series (5): Windows AD + Open-Source Ranger

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Hopefully you have enjoyed the previous four articles in this series. In the last article of this series, we will introduce the last high applicability scenario: “Windows AD + Open-Source Ranger.”

1. Windows AD + Open-Source Ranger Solution Overview

1.1 Solution Architecture

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Apache Ranger and AWS EMR Automated Installation and Integration Series (4): OpenLDAP + Open-Source Ranger

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In the previous two articles, we introduced the EMR-native Ranger integration solution with OpenLDAP and Windows AD. In this article, we will introduce open-source Ranger integration. This article will discuss “OpenLDAP + Open-Source Ranger.”

1. OpenLDAP + Open-Source Ranger Solution Overview

1.1 Solution Architecture

Solution Architecture

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LocalStack in Action (Part 1)

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Provisioning AWS resources for your applications/organization can be complex—creating the AWS infrastructures (SQS, SNS, Lambda, S3…) with a fine-grained permissions model—and then trying to integrate your infrastructure with your applications will take time until you test it to ensure the whole flow is working as expected.

In this article, I will introduce you to LocalStack, a cloud service emulator that runs in a single container on your laptop or in your CI environment. With LocalStack, you can run your AWS applications or lambdas entirely on your local machine without connecting to a remote cloud provider.

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Thinking Like a Hacker: AWS Keys in Private Repos

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About This Series

Last time, we covered a scenario in which a threat actor found leaked RSA private keys used by a TLS wildcard certificate for “Poor Corp.” By chaining the leaked private key with DNS misconfigurations, the attacker was able to impersonate a Poor Corp subdomain and use it to create highly effective phishing emails.

In this series, we will dissect not just what an attacker can do to get access to credentials, but also what they would do after getting that initial access. We will walk through a different threat scenario in each part of the series and tell stories of malicious hackers that are either true, based on a true incident, or reasonably theoretical.

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Cloud Key Management Services Use Cases

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Today, the cloud environment has been chosen by many business solutions as the major hosting environment for their applications. They can either choose Software-as-a-service (SaaS), Platform-as-a-service (PaaS), or Infrastructure-as-a-service (IaaS) different solution types to build up solutions to meet business requirements. However, storing business data in the Cloud environment will have a great challenge in exposing business data to the public. As the concerns data security issues, every Cloud platform vendor provides a different solution for data security. Understanding the similarity and differences in those solutions will help the business clients choose the proper solution for the business applications.  

This article will discuss the primary solution use cases and major differences in secret key management among the Microsoft Azure, Amazon AWS, and Google Cloud Platform for managing secret keys, certificates, and data encryptions.  Although a platform could provide a similar solution or indirect solution for a specific use case, it will still be compared as a difference as long as it is not a commonly used use case.

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