投稿者「krote」のアーカイブ

Timestreamに関して考えている

AWSのサービスの一つとして時系列データを扱うTimestreamがある

Amazon Timestream(完全マネージド型の時系列データベース)| AWS

IoTなど、データが時刻を伴って送られてくる場合に利用されるようで、いわゆる時系列DBというやつだ。

DynamoDBみたいなものに保持するのと比較して考えると、時系列データ向けの分析関数などが組み込まれていて、データのトレンドやパターンを特定するのに役立つとある。

IoTに限らず、時系列であれば良いのでログデータみたいなものでもいいのかもしれないな、と仕事でDynamoDBにぶち込んでいるデータを、実はTimestreamに入れた方がいいんじゃないだろうか?と思い始めている。

DynamoDBはNoSQLデータベースとしてはいいのだろうけれど、なにぶんクエリや分析をするプラットフォームとして考えると貧弱すぎる。。。というか全然出来ない。

ただ、Timestreamに入れたデータの活用方法ってどうするんだろう?ってのがピンときていない。
分析関数が備わっているわけなので、Timestream上でクエリを発行して分析するの?
ダッシュボードみたいなものを作ろうとした場合は何が使えるんだろうか?

このあたりがどうもなぁ

先のTimestreamのサイトを見る限りでは、AWSサービスの中ではQuickSightを使ったりしている。
SageMakerに読み込ませるという。。。Grafanaの文字がある。

というわけで、Grafanaとの連携の例を探してみる

Amazon TimestreamのデータをGrafanaで可視化してみた | DevelopersIO (classmethod.jp)

さすがクラメソ。期待に答えてくれる。
気温や湿度、CO2などの情報に関してはグラフにし易いけれど、地点別に表示をするなど、見せ方という意味においては私自身の知見が足りない。
このあたり、うまいこと表現手段というものを身に着けたいところだ。

BlackBeltの資料もあったので、合わせて読んでおこう

20201216 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Timestream | PPT (slideshare.net)

「面白いとはなにか?面白く生きるには?」を読んだ

森博嗣著「面白いとはなにか?面白く生きるには?」をAudibleで聞いた

https://amzn.to/3XrQny0

私自身、面白いことを探していきたいと思ってはいる。
ただ、そもそも「面白さ」とはなにか?と聞かれたときに定義は難しい。

大学生時代の頃は、人がオモシロイと思っていることを自分が面白いと感じられないのはもったいない!なんて思って色々と手を出そうとは思ったものだけれど、言葉の定義というか、目的から考えると自分としての面白さの定義がぼやけていることに気がつく。

本書は小説家でもある著者が考察した「面白さ」に関して、自身のこれまでの人生を絡めて述べられている。

印象的なのは、面白さを得るには新しいことに触れていくという点。
結局のところ、好奇心を持って動いていく。
そしてそれは、人が面白いと感じるかどうかではなく自分自身が自分の頭で考えたうえで感じる面白さであり、自分のためにアウトプットする何かを持っていくということなのだろう。

ちょっとした、日々の「面白いな」がどんどん流れていってしまっているように感じる
何を「面白い」と感じているのか。深堀りすることで、流れていかず自分のものとして吸収することができれば、より面白くなるのではないだろうか。

そんなふうに感じた

8月振り返り

8月が終わり9月に入りました。
先月は振り返り投稿をサボってしまいましたが、気にせず8月を振り返りたいと思います

石垣島旅行

8月はなんといっても、石垣島への旅行の思い出が強いです。
とは言っても、石垣島に行ったのは8月の頭なのでもうずいぶんと前のような気分ではありますが。

旅行の計画は基本的に妻任せ。本当にありがたいです。
私自身、沖縄県に初めて行ったのですがいい経験をすることが出来ました。
スケジュールが過密ではあったので、もう少し余裕があると旅RUN的には良かったのでしょうけれど、その分家族で色々なアクティビティを経験することが出来たわけですしね。

もっと長期で休みが取れるように、今後は仕事の組み方を考えたいところです。

マラソン

石垣島へ旅行している間は殆ど走ることが出来ませんでした。
それでも、なんとか月の目標としている200kmは超えることが出来ました。

ただ、内容としてはあまりいいとは言えず、かなりの時間を歩いてしまっており、距離ほどの練習効果が得られているだろうか?と言う事に関しては疑問が残ります。

ようやく暑さのピークも和らいできているので、遅まきながら練習ペース・濃度を上げていく必要性を感じています。

これまでのベストタイムが昨年4月の長野マラソンということで昨シーズンはタイム的にはギリギリ4時間を切ることが出来たというレベル感。
3.5を目指せるような内容ではありませんでした。

8月走っているタイムを考えても、少し厳しい感じがしますが、まだまだ伸びるはず。
頑張らねば

自己学習

AWS

AWS SAP資格のUdemy講座はなんとか講義セクションを終えることが出来、残っているのは試験対策のセクションとなりました。

試験対策セクションは、公式の模擬試験に対しての解説ということだったのでまずはAWSが提供してくれている模擬試験を受けてみたのですが。。。

うーん、先は長そうだ。

特に弱いと感じているのは、権限周りの問題。
IAMやセキュリティポリシーのオプションが色々と絡んでくると、理解の浅さが露呈してしまう。

アイデンティティベースのポリシー、リソースベースのポリシー。
アクセス許可の境界だとかざーっと講義で聞いているだけだと全然頭に入ってこなかったものなぁ。
よく、SAA資格をそんなんで取得できたものだとは思います。。

試験問題などを通して、事例を伴った形で頭に入れていきたいと思います。
まずはこのあたりを読んでみるかな

IAM エンティティのアクセス許可境界 – AWS Identity and Access Management (amazon.com)

アイデンティティベースおよびリソースベースのポリシー – AWS Identity and Access Management (amazon.com)

その他

本当であれば、AtCoderにも挑戦してみたかった。
AI関連のハンズオンを試してみるとかもしれみたかった。

特に、下記ワークショップの中で取り上げられているバリューキャンパスは気になっている

GitHub – aws-samples/aws-ml-enablement-workshop: 組織横断的にチームを組成し、機械学習による成長サイクルを実現する計画を立てるワークショップ

このあたりは時間の捻出が鍵になってくるだろう。
時間が全然なかったのか?と言われるとそんなことはないんだけど、どうしてもだらけてしまう時間がある。

また、Web漫画を漁ってしまったりする時間もそれなりに多い。

自分の行動のバグを取り除いていかないといけないのだが、根っからのいい加減な性格が災いしている感が強い

読書

Audibleのリスニングタイムはそれなりの時間を費やすことが出来ている。

ただ、積読になっている洋書は石垣島へ行く飛行機の中で少し読んだ程度で進捗はいまいちだ。
また、定期購読しているHBRやSoftwareDesignもしっかり読むことが出来ているのか?に関しては結構疑問が残るところ。

定期購読も安いわけではないので、利用できないのであれば見直しをかけていかなければいけないのだが、見直すべきは自分の行動の方であることは明確なのでこちらもなんとかしないとな。

どうしても、その時のテーマだったり、自分の当てはまりそうな内容かどうかによって読むモチベーションは左右されてしまう。
また、資格試験の勉強など時間をかけようと思えばいくらでもかけられるものもあるので、それらに時間を割いているということもある。

必ず1ページでも読むという習慣をつけないといけないのかもしれない。

習慣

7月の中旬くらいから、これまでの習慣リストに加えて”ヨガ”と”振り返り”の2つを追加した。

ヨガに関しては、Nike Training App が提供しているレッスンをしている。
私自身、非常にカラダが硬くなんとかしたいと思っていた。

5~10分程度でもカラダを伸ばすようなことを続けることで、少しでも柔軟性を高めることが出来ないかな?という思いで追加してみた。
正直、効果があるのかどうかはさっぱりわからないのだけど、ちょっとずつ柔らかくなっていってくれると嬉しい。

振り返りに関しては、ジャーナル App を使ってメモを取っている。

ただ、これに関しては習慣と呼べるほど実行できていない。
何をどう振り返るのか。明確な定義を設けていないというのも悪いんだろう。

であれば、9月は何を振り返るのかを今考えてしまったほうが良さそうだ。

ここまで8月を振り返ってみてやはり言えるのは、時間の使い方に関することが自分のボトルネックになってしまっていそう。
であれば、「今日は時間を有効に使うことが出来たのか?」というテーマで振り返ってみると言うのは良いかもしれない。

まずは、そのつもりでやってみよう。

仕事

8月は会社的に大きな変更イベントが勃発してしまったのだが、私自身の業務に関して言うとそれほど大きな影響はまだ出ていない。
単純にこれから出てくるというだけではあるんだけど。

全体的に考えると、うまく行っていないところが多い

手が回っていないというのが正しい表現でもあるし、ちゃんと向き合うことが出来ていないというのも正しい表現なんだろう。

仕事やメンバーに対して向き合う姿勢というか、心構えというか覚悟というか。
そういう真剣さを上げていかなければいけないんだろうな。

このあたりは頑張るしかないんだろう。

9月に向けて

問題は相変わらず山積だけど、時間の使い方に関してはやはり改善の余地は未だある。
余地がある以上、いくらでも成長の機会はあるということなので頑張るかー!

協調性を計測する

日課のVoicyを聞いていたらグロービスの放送でビッグファイブ理論というものが紹介されていた

曰く、人間の性格と精神を記述するうえで一般的に用いられる5つの次元として「外向性」「神経症傾向」「開放性」「誠実性」「協調性」があるそうな。

ビッグファイブ (心理学) – Wikipedia

試しに無料で診断できるサイトがいくつかあったので試してみた

ビッグファイブ診断,診断結果,タイプ別-心理テスト性格無料診断 (commutest.com)

https://hitostat.com/ja/tests/big-five-personality-test/results/3-2-3-3-1?s=25-51-25-31-87

「開放性」に関しては結果が分かれているが、「外向性」は普通もしくは高め。
「協調性」に関しても普通もしくは高めっぽい結果になった。

「誠実性」はいずれも低い結果になったが、Wikipediaに書いてある質問事項で、「誠実性」が担当している部分は

  • 私はいつも準備をする。
  • 私は細部に注意を払う。
  • 私はすぐに雑用を済ませる。
  • 私は秩序を好む。
  • 私は計画通りに物事をこなす。

というないようなので、そりゃ私の結果は低くなるよな、と納得である。

こういう性格診断の設問は、「そういうときもあるがそうでないときもある」ということが多いので迷いますよね。
設問数がもっと多く、ケースに偏らない結果が得られるところまで診断すればもう少し導きだるのではないかとは思いたくもなるけれど、多分面倒くさい。

こういうのを入社前の診断みたいなのでは延々とやるんだろうな。

それにしても外向性が高くて誠実性が低いって、言葉だけで見るとヤバい人なのでは。。。

網走まであと一ヶ月

オホーツク網走マラソンまでいよいよ一ヶ月となりました。

通常であれば30km走等をやりたいところなのですが暑さにやられて出来ていないんですよね。
今週末はなんだか台風の影響で天気が悪そうですし。

先日投稿した記事で、Runmetrixの数値に関して記載しました。

ここで言う、「体幹の後傾」部分です。
私は見ての通り3~4の数値が並んでいますが、目安で見ると、なんと目指すべき値は1.4ということでした。

この1.4だとか3とかがなんの数値なのかがちょっとわからないのですが、もう少し前傾姿勢でのRUNを意識したほうが良さそう。
そういうわけで、意識して走ってみました

1.4とは行きませんでしたが、前日の走りと比べるとだいぶ数値が1.4に近づいていっている感はあります。

ただ、正直前傾姿勢で走るってのが難しい。
意識してもこの数値ということは、もっと前傾ということなんでしょうけれどそのイメージがあまり沸かない。
これ以上前にたおすのは、短距離走みたいになってしまわないだろうか?という気もする。

一方で、もしかしたらそれは正しくて、その短距離でタイムを縮めるようなフォームで長距離を走れということなんだろうか。

他の数値も比較しながら、フォーム改善に取り組んでいきたいです

Running Academy 2024 Week3

8月の頭からスタートしているRunning Academy 2024もWeek3に突入しています。

ASICS presents Running Academy 2024

毎週ミッションとして筆記テストと実技の提出が求められるのですが、筆記テストがなにげに知識の習得に役立っているような気がします

そもそも、Runmetrixはかなりいろいろなデータを収集してくれているのですが、収集したデータの意味をそこまで自分で見返すことをしてこなかったので宝の持ち腐れな状態なんですよね。

この筆記テストで、各項目の意味だとか目指すべき指標だとか、そういうことがテストとして出てきて、都度調べているので必然的に学習が進みます。

いくつか項目がある中で、「体幹の後傾」という項目があるのですが、、
ペースに対する目安値が1.4となっていますが、私の値は3~4くらい。
値が大きいほど体幹の姿勢が不安定とのことでした。

うーん、要するにもっと前傾姿勢で走ったほうが良いということなのだろうか?

実際に、意識して走ったときにこの数値がどう変わるのか。
次回ためしてみよう。

こういうところで数値的な目安が出るとちょっとやる気になりますね。
頑張っちゃうよー

DynamoDBのデータを楽にExport/Importする

DynamoDBを仕事で使っていますが、テストデータのインポートや本番データの移行とかを考えたときに、CSVなどで管理してやりたいな、と思いました。

調べてみると、dyneinというものがあるそうで使ってみた

GitHub – awslabs/dynein: DynamoDB CLI written in Rust.

Install & Settings

Download binaries

ツール自体はRustで書かれている単独のファイル。
それぞれの環境で必要となるバイナリをダウンロードします

GitHub – awslabs/dynein: DynamoDB CLI written in Rust.

Setup AWS CLI

各環境にあったAWS CLI をダウンロード、インストールします

AWS コマンドラインインターフェイス(CLI: AWSサービスを管理する統合ツール)| AWS (amazon.com)

インストール後、CLIを実行するためのIAMユーザの設定を行います。
このあたりはこちらを参照

AWS CLI バージョン 2 を使用するための前提条件 – AWS Command Line Interface (amazon.com)

ここまでaws-cliの設定ができていれば、基本的には動くはず

> dy --version
dynein 0.3.0

問題なく動いていることが確認できた。

lsコマンドを打ってみると

> dy ls --all-regions
DynamoDB tables in region: ap-northeast-1
  xxxxx
  yyyyy
  zzzzz
DynamoDB tables in region: ap-northeast-1
  No table in this region.
DynamoDB tables in region: ap-northeast-1
  No table in this region.
DynamoDB tables in region: ap-northeast-1
  No table in this region.
DynamoDB tables in region: ap-northeast-1
  No table in this region.
...

全リージョンのDynamoDBテーブルが出てくる・・・というはずなんだけど、なぜかリージョン名が全部同じ表記になっている。
バグっているのだろうか?
–all-regions オプションを外せば、デフォルト設定しているリージョンのテーブル一覧が取得できる

Export

テーブルデータのExportコマンドは基本的に単純。
データをCSV形式で取得するためにはformatオプションをつければ良い

> dy export -t テーブル名 -f csv -o 出力ファイル名 
As neither --keys-only nor --attributes options are given, fetching an item to understand attributes to export...
Found following attributes in the first item in the table:
  - id (Number)
  - name (String)
  - locationY (Number)
  - locationX (Number)
Are you OK to export items in CSV with columns(attributes) above? yes
51 items processed (61911.99 items/sec)% 

出力されたファイルをみると、カラム名付きで値としては文字列がダブルクォートで括られた形式となっている。(カラム名はダブルクォートなし)

Import

インポートするCSVファイルは、Exportした形式と同じ形に揃える必要があるので注意。

> dy import -t テーブル名 -f csv -i ファイル名.csv
1 items processed (6024096.39 items/sec)% 

aws cliが提供している取り込みと異なって、既存データがある場合はアップデートをしてくれる。
なければ新規のレコードを作ってくれるので便利。

データの入れ替えという意味では、CSVにないデータを削除してくれるわけではないので注意が必要。

総入れ替えを実施するのであれば、一度データを削除するかする必要があるがいっそのことテーブルを作り直した方が早いかもしれない

問題点

唯一の問題は、エクセルをCSV出力した際には自動的にダブルクォートで括ってくれたりするわけではないということ。
もちろん、数値だとか文字だとかでの判別もない。

いっそのこと、エクセル上でVBAマクロを使ってCSVファイルを出力するようにしてしまった方が楽かもしれないな、と思い始めている

米国株にチャレンジ?

ちょっと縁があって、これまで基本的に株は日本株もしくは投資信託経由でしか手を出していませんでしたが、米国株にも少し手を出してみました。

SBIでは外貨建商品の場合は口座が分かれるのですが、以前に手続きだけは済ませていたようで、余裕資金をドルに変えればすぐにでも取引可能な状態でした。

日本株でもそうですが、銘柄の選定って難しいですよね。
特に米国株など海外となると本当に馴染みのない会社ばかりです。
もちろん、AppleやMSなどはありますけどね。

ひとまず、ちょっと危ない投資方法だとは自覚しているものの、最近知り合った方の意見を元に勉強をしてみようかな、と思っています。

夏休みの終わり

昨日で小学校、中学校の夏休みが終わり。
長男の高校はもう少しだけ続くようですが、子供たちの学校が始まります。

なんとか宿題も終わらせることが出来たということで、最終日である日曜日はプールにバーベキュー、花火と夏っぽいことの詰め合わせで過ごしました。

社会人になると、夏を感じることがあまり無くなってしまうような気がしています。

もちろん、暑さはあるのですが、多くの時間はクーラーの効いた室内でパソコンに向かっていたりしますし、学生の頃のような長期の休みはありません。
子供が生まれてからは、やりたいことや行きたいことというのも基本的には子供が中心となります。

そうこうしているうちに、いつの間にか夏が終わってしまっているんですよね

とはいえ、では学生時代に夏休みとかに何をしていたんだろうか?と考えてみると、夏だからということをしていたかは結構怪しいものです。
私の場合は、大学時代を過ごしていた山形県は米沢市から愛知まで、青春18きっぷをつかって野宿しながら旅をするということを何度かやってますが、あえていうとそれくらいでしょうか。

そう考えると、私の中での「夏=ありあまる時間」という図式が成り立ってしまい、”何かをする”ことで夏を感じていたわけではないのでは?という、少しさみしくなる発見があります。

せっかくなので、夏が終わりきる前に「今年も◯◯の夏だ!」と思えるようなものを探してみたいと思います。

いい加減、AIに関して取り組まねばならぬ

fukabori.fmのエピソード119 が公開されました

119. 生成AI導入で成功する企業・失敗する企業、国産基盤モデルの意義 w/ piqcy, kosukearima | fukabori.fm

ゲストはストックマークCTOの有馬さんと、AWSの久保さんでタイトルの通り生成AIに関してのエピソードでした。
毎度のことであるが、fukabori.fmは面白い。

生成AIに関しては、所々で利用してはいるもののあくまで個人の利用という形で、組織的に取り組んでいるわけではない状態なんですよね。

でも、最近Claudeなんて使ってみると、すごくいい感じで資料とかの土台が作れてしまう。
なんだったら、スライドのベースだけでなく、口頭説明のテキストも頼めば生成してくれてできが良い。

この界隈。
個人で適当にチャットとして使っているだけだとあっという間に周回遅れになってしまいそうだと改めて感じた。
そして、エピソードの中に出てくる、こういった新しい技術要素を活用し続ける事ができる2割の企業。
BIツールに絡めての話が現状とダブってすごい納得感が出てしまった。

GitHub – aws-samples/aws-ml-enablement-workshop: 組織横断的にチームを組成し、機械学習による成長サイクルを実現する計画を立てるワークショップ

エピソード中に出てきた、ML Enablement Workshopの上記Githubページも早速見てみた。
Community Workshop や AWS Sample など、色々とあるので目を通しておきたいところだ。

なんだか楽しくなってきたぞ