AWS講師準備のため，講義中に使えるツールを確認中。
アーキテクチャを書いていくときの基本図形が一通りそろっている。
手書きを気軽に残せるので良い。F11キーで画面いっぱいにして使用する。
http://www.orangemaker.sakura.ne.jp/product/Kokomite/
マウスポインタを常に協調表示する。
PowerPointのポインタをペンにすると，ポインタを見失うことが多いので重要。
チュートリアル - 機械学習のためのトレーニングデータにラベル付けをする - Amazon Web Services
ちょっとやってみたのだが，Pythonコードでエラー。
UnknownServiceError Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_7413/1311715960.py in <cell line: 3>()
1 import sagemaker
2
----> 3 sess = sagemaker.Session()
4 bucket = sess.default_bucket()
5 解消するためには，SageMakerのupdateが必要。
pip install sagemaker -U
このあとは普通にtutorialが動作する。Mechanical Turkはわりと時間かかる，ということがわかった。
Well-Architected Frameworkを勉強しておいた方が，何かと良い感じがしてきた。
Labがあったのでやってみる。
実際にはLabをこなすことよりも「その設定がインフラ運営的にどう重要なのか」をおさえることが大事。
ここ数年，「社内からの案件で新しい技術を始めるのはかなり無理がある」と感じる。会社としては，今までの顧客の流れで新しい技術の話が出ない限り，新しい技術に取り組むことはない。経営としてみればある程度納得いく話だ。儲かるかどうか分からない，客がつく保証もないのに「新しいことやってます」と言っても説得力がない。
ただ，個人としてはそれではいつまでたっても技術的な向上が望めない。会社としての強みと，個人としての強みは違うのだ。
engineed（エンジニード） | AWS認定保持者限定プラットフォーム
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ということで，稼ぎたいというより「実務経験を積むために」副業を活用する方法はないか，考えている。
こんな感じで，課金対象になっているものを一覧していけばよいのではないか。
# List S3 buckets aws s3api list-buckets --query "Buckets[].Name" # List all running EC2 instances aws ec2 describe-instances --filter "Name=instance-state-name,Values=running" # List VPC endpoints aws opensearch list-vpc-endpoints # List EBS volumes aws ec2 describe-volumes --query "Volumes[*].VolumeId"
今日のLab。始めるのが遅かったので中断せざるを得なかった。
Databaseを使う話かと思ったら，Glueを使ってcrawlerを動かす話だった。
