さくらインターネット創業日記
今度こそ絶対あなたに理解させるPaxos - Qiita
Paxosとは何か 分散システムの金字塔とも呼ばれ、Leslie Lamport大先生の輝かしい成果の一つとして知られる分散合意アルゴリズムPaxos。 既存の解説 実はすでに存在するPaxosの解説は充分に質が高い Wikipediaの項目にも結構長々と書かれていて、これを読んで理解できた人はもう僕の記事を読む必要はない。 同様にPFIの久保田さんによる解説スライドもあり、これも良く書けているし、これを読んで理解できた人もこれ以上記事を読む必要はない。 minghai氏によるブログ記事のこれとか特にこっちなんかはかなり納得感があり、これらを読んで理解できた人も（中略） tyonekura氏によるスライドも良くかけていて(中略) この記事はこれらの説明に目を通してもなお理解できなかった人、もしくはこれらの説明をこれから読もうと思っている人に向けて書き、Paxosアルゴリズムの詳細な説明自体
Kubernetes とは？をわかりやすく解説
Kubernetes (k8s または「kube」とも呼ばれる) はオープンソースのコンテナ・オーケストレーション・プラットフォームで、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、管理、スケーリングに伴う多くの手動プロセスを自動化します。 Kubernetes はアプリケーションの構成を自動化し、リソースの割り当てを管理および追跡します。Cloud Native Computing Foundation (CNCF) のプロジェクトである Kubernetes は 2014 年に登場し、分散型のアプリケーションやサービスを大規模に実行するためのプラットフォームとして広く採用されるようになりました。 エンタープライズ向け Kubernetes とは Kubernetes はコンテナを管理するためのプラットフォームです。コンテナにはアプリケーションのコード、構成、依存関係がバンドルされており、
「Predix」の核は「グラフDB」にあり
米ゼネラル・エレクトリック（GE）は産業機器向けのIoT（Internet of Things）を実現するために、プラットフォームである「Predix」を開発した。Predixは「グラフデータベース（DB）」などの最新技術を意欲的に採用する。 GEがシリコンバレーに置く「GEデジタル」でPredixの開発を指揮するハレル・コデッシュCTO（最高技術責任者）に、従来型システムとPredixとの違いや、Predixの技術的特徴などを聞いた。 Predixとはどのようなプラットフォームで、従来のシステムと比較して何が違うのでしょうか。 Predixとそのほかのシステムとの違いは、大きく四つに整理できます。 一つ目の違いは、用途です。Predixは産業用機器（設備資産）の“成果”の最大化を目的とした「System of Asset（産業用機器のシステム）」を実現するプラットフォームです。産業用機器
Amazon SageMaker – 機械学習を加速する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker – 機械学習を加速する 機械学習は多くのスタートアップやエンタープライズにとって重要な技術です。数十年に渡る投資と改善にも関わらず、機械学習モデルの開発、学習、そして、メンテナンスはいまだに扱いにくく、アドホックなままになっています。機械学習をアプリケーションに組み込むプロセスはしばしば一貫しない仕組みで数ヶ月間に及ぶエキスパートチームによるチューニングと修正を伴います。企業と開発者は機械学習に対する生産パイプラインに対するのエンド・エンドな製品を望んでいます。 Amazon SageMaker の紹介 Amazon SageMaker はフルマネージドなエンド・エンド機械学習サービスで、データサイエンティストや開発者、機械学習のエキスパートがクイックに機械学習モデルをスケーラブルにビルド・学習・ホストするこ
Mobage開発者・川崎修平氏が明かす「モノづくりの壁」にぶつかり続けた30代 - エンジニアtype | 転職type
開始から数カ月で会員登録数100万超え。その後も会員数を伸ばし続け、毎日億単位のページビューを叩き出し、後年には日本のモバイルインターネットビジネスの歴史の転換点とも評された『モバゲータウン』（現『Mobage』）。このMobageをほぼ1人で、しかも3カ月で開発した男がいる。それが川崎修平氏だ。 そもそも「永久ベンチャー」をうたうディー・エヌ・エーの初期の成功を支えたオークションサイト『モバオク』や、アフィリエイトサービス『ポケットアフィリエイト』もまた、川崎氏が独力で開発したものだった。 30歳前後で次々とヒットサービスを世に送り出した川崎氏。天才エンジニアと一目置かれる存在になるのも当然のことだ。その後、ディー・エヌ・エーで取締役に就任したと聞いても、誰も不思議には思わない。では、この天才は向かうところ敵なしのエンジニア人生を驀進してきたのか？ どうやら、違うらしい。 「天才とかじゃ
Machine Learning Developer Meetup Tokyo
Googleでは、Google Brain チームを率いるエンジニアを招き、機械学習や TensorFlow の最新情報のシェアや意見交換を行う場として、11 月 29 日 (水) 13:00 より、「Machine Learning Developer Meetup」 を開催します。 本イベントでは、Google のスピーカーに加えて、TensorFlow のユーザーコミュニティである TensorFlow User Group Tokyo のこれまでの活動におけるハイライトの紹介も合わせて行います。 https://events.withgoogle.com/ml-developer-meetup/
AWS Cloud9 – クラウド開発環境 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Cloud9 – クラウド開発環境 プログラミングを始める時に最初に学ぶことは、どんな職人でも同様ですが、道具についてです。メモ帳は役に立たないでしょう。強力なエディタとテスティング パイプラインがあなたの生産性に大きく貢献します。私はまだ最初にVimの使い方を学んだ時のことを覚えています。それを使ってシステムと複雑なプログラムをZip化しました。すべてのコンパイラと依存関係を新しいマシンにセットアップすることが、どれほど大変だったか覚えていますか？新しいデベロッパーをプロジェクトに参加させるためにバージョンをマッチさせ、構成ファイルを取り繕い、ドキュメントを書くのに、どれほどのサイクルを浪費したことか。 本日（11/30）コーディング、実行、デバッグを可能にする統合開発環境（IDE）をWebブラウザ上で実現するのAWS Cloud9
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