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# その他のパターン
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**Topics**
+ [AWS CloudFormation スタックと関連リソースの削除を自動化する](automate-deletion-cloudformation-stacks-associated-resources.md)
+ [AWS Service Catalog と を使用して、Gitflow 環境にホットフィックスソリューションをデプロイするための動的パイプライン管理を自動化する AWS CodePipeline](automate-dynamic-pipeline-management-for-deploying-hotfix-solutions.md)
+ [AWS CDK を使用してマイクロサービス用の CI/CD パイプラインと Amazon ECS クラスターを自動的に構築する](automatically-build-ci-cd-pipelines-and-amazon-ecs-clusters-for-microservices-using-aws-cdk.md)
+ [GitHub Actions と Terraform を使用して Docker イメージを構築し Amazon ECR にプッシュする](build-and-push-docker-images-to-amazon-ecr-using-github-actions-and-terraform.md)
+ [Blu Age によってモダナイズされたメインフレームワークロードをコンテナ化](containerize-mainframe-workloads-that-have-been-modernized-by-blu-age.md)
+ [Firelens ログルーターを使用して Amazon ECS 用のカスタムログパーサーを作成する](create-a-custom-log-parser-for-amazon-ecs-using-a-firelens-log-router.md)
+ [Terraform を使用して CrewAI フレームワークで Amazon Bedrock にエージェンティックシステムを展開する](deploy-agentic-systems-on-amazon-bedrock-with-the-crewai-framework.md)
+ [Terraform を使用して、コンテナ化された Blu Age アプリケーションの環境をデプロイする](deploy-an-environment-for-containerized-blu-age-applications-by-using-terraform.md)
+ [Amazon SageMaker の推論パイプラインを使用して、前処理ロジックを単一エンドポイントの ML モデルにデプロイする](deploy-preprocessing-logic-into-an-ml-model-in-a-single-endpoint-using-an-inference-pipeline-in-amazon-sagemaker.md)
+ [Azure DevOps パイプラインからプライベート Amazon EKS クラスターにワークロードをデプロイする](deploy-workloads-from-azure-devops-pipelines-to-private-amazon-eks-clusters.md)
+ [K8sGPT と Amazon Bedrock の統合を利用して AI を活用した Kubernetes の診断とトラブルシューティングを実装する](implement-ai-powered-kubernetes-diagnostics-and-troubleshooting-with-k8sgpt-and-amazon-bedrock-integration.md)
+ [AWS コードサービスと AWS KMS マルチリージョンキーを使用して、複数のアカウントとリージョンへのマイクロサービスのブルー/グリーンデプロイを管理](manage-blue-green-deployments-of-microservices-to-multiple-accounts-and-regions-by-using-aws-code-services-and-aws-kms-multi-region-keys.md)
+ [AWS CDK で Amazon ECS Anywhere を設定して、オンプレミスコンテナアプリケーションを管理します。](manage-on-premises-container-applications-by-setting-up-amazon-ecs-anywhere-with-the-aws-cdk.md)
+ [Amazon ECS で Oracle WebLogic から Apache Tomcat (ToMee) に移行する](migrate-from-oracle-weblogic-to-apache-tomcat-tomee-on-amazon-ecs.md)
+ [ASP.NET ウェブフォームアプリケーションを AWS で最新化](modernize-asp-net-web-forms-applications-on-aws.md)
+ [AWS CloudFormation と AWS Config を使用して Amazon ECR リポジトリのワイルドカード権限をモニタリングする](monitor-amazon-ecr-repositories-for-wildcard-permissions-using-aws-cloudformation-and-aws-config.md)
+ [CloudWatch Logs Insights を使用してアプリケーションアクティビティをモニタリングする](monitor-application-activity-by-using-cloudwatch-logs-insights.md)
+ [AWS CDK と GitLab を使用して、Amazon ECS Anywhere 上のハイブリッドワークロード用に CI/CD パイプラインを設定する](set-up-a-ci-cd-pipeline-for-hybrid-workloads-on-amazon-ecs-anywhere-by-using-aws-cdk-and-gitlab.md)
+ [cert-managerと Let's Encrypt を使用して Amazon EKS のアプリケーションのエンドツーエンド暗号化を設定](set-up-end-to-end-encryption-for-applications-on-amazon-eks-using-cert-manager-and-let-s-encrypt.md)
+ [Flux を使用して Amazon EKS マルチテナントアプリケーションのデプロイを簡素化する](simplify-amazon-eks-multi-tenant-application-deployment-by-using-flux.md)
+ [SageMaker AI と Hybrid を使用して、ローカルでの開発からスケーラブルな実験に至るまでの機械学習ワークフローを合理化する](streamline-machine-learning-workflows-by-using-amazon-sagemaker.md)
+ [AWS Lambda を使用して六角形アーキテクチャで Python プロジェクトを構築する](structure-a-python-project-in-hexagonal-architecture-using-aws-lambda.md)
+ [LocalStack および Terraform テストを使用して AWS インフラストラクチャをテストする](test-aws-infra-localstack-terraform.md)
+ [AWS Fargate WaitCondition フック構造を使用してリソースの依存関係とタスク実行を調整する](use-the-aws-fargate-waitcondition-hook-construct.md)
+ [Amazon Bedrock エージェントを使用してテキストベースのプロンプトで Amazon EKS でのアクセスエントリコントロールの作成を自動化する](using-amazon-bedrock-agents-to-automate-creation-of-access-entry-controls-in-amazon-eks.md)