ここから、DevとOpsが協力すればより効率的になる=DevOps、という言葉が生まれました。 当時は大企業においてはDevとOpsが分かれていることが当たり前だったのです。そして、大企業における当たり前が、当たり前ではないことに気付き始め、DevOpsを実現するためのツールができ始めたころでもあります。 ではなぜ、大企業ではDevとOpsが分かれているのが当たり前だったのでしょうか? ハードウェアの時代その昔、産業の主役はハードウェアでした。 そのため、多くの企業はハードウェアを作ることに対して最適化が行われました。 ハードウェアには研究開発、製造、運用サポートといった大きな区分けが存在します。そして、それぞれの仕事において要求する人材レベルは異なります。 加えて、大量生産された製品の運用サポート(設置作業員、サポートセンタ)には、大量の人員が必要になってきます。 したがって、組織を研究
By Lee Yang, Jun Shi, Bobbie Chern, and Andy Feng (@afeng76), Yahoo Big ML team Introduction Today, we are pleased to offer TensorFlowOnSpark to the community, our latest open source framework for distributed deep learning on big-data clusters. Deep learning (DL) has evolved significantly in recent years. At Yahoo, we’ve found that in order to gain insight from massive amounts of data, we need to
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