using MQTT, Isomorphic / Universal JavaScript: mqttpress
The Netflix member experience is offered to 83+ million global members, and delivered using thousands of microservices. These services are owned by multiple teams, each having their own build and release lifecycles, generating a variety of data that is stored in different types of data store systems. The Cloud Database Engineering (CDE) team manages those data store systems, so we run benchmarks t
Today, we added a tool for bulk importing your user identities into Your User Pools in Amazon Cognito. This tool makes it easy for developers to migrate their existing users from their existing identity provider to an Amazon Cognito user pool. User attribute values are imported with a .csv file, which can be uploaded through the console, our APIs, or CLI. When imported users first sign in, they co
AWS News Blog New – Auto Scaling for EC2 Spot Fleets The EC2 Spot Fleet model (see Amazon EC2 Spot Fleet API – Manage Thousands of Spot Instances with one Request for more information) allows you to create a fleet of EC2 instances with a single request. You simply specify the fleet’s target capacity, enter a bid price per hour, and choose the instance types that you would like to have as part of y
Azure Functionsに大き目のUpdateがきました。 Azure Functions 0.5 release & August portal update Runtime ~0.5 リリース Azure Functionsのラインタイムですが、~0.5がリリースされました。既存のFunctionsはポータル等からアップデートできます。 リリースノートはこちらを参照ください。 Functions 0.5.10398 (1.0.0-beta1-10398) F#サポート(Preview) 外部プロセス実行モデルから変わった点が一番大きな変更点かと。 let Run (input: string, log: TraceWriter) = log.Info(sprintf "F# script processed queue message '%s'" input) その他のランタイム
2016 - 09 - 02 SQL でのデータ分析のススメ SQL 分析 データ分析 list Tweet こんにちは, 開発部のはちやです. 今回は, 今やサービスを運営する会社であればどこでも行われているであろうデータ分析について, WEB開発者の方を対象に 「 SQL でのデータ分析のススメ」と題してご紹介したいと思います. SQL でのデータ分析がおすすめな理由 分析技術の進歩によりデータが比較的容易に取得/抽出できるようになった昨今, データ分析が以前に増して活発に行われるようになってきていると感じます. そんなこんなでデータ分析をしたいWEB開発者の方が増えてきているのではないでしょうか(僕はそうでした) しかし, 「データ分析したいけど, 何を使えばいいのかよくわからない」「何を学習すればいいのかよくわからない」というWEB開発者の方がいらっしゃると想像します(僕がそうでし
たかこです。 弊社のインフラは、今までAWSのserviceは全てCloudFormationで管理・運用していて、 各サーバー(Gateway(nat兼任)・Frontend・Backend・Batch)の構築はChefを使っていました。 そこからDockerを利用して使い捨ての環境を作っていこう、DevOpsをスムーズにしよう!と変化し、 Chef(Gateway(nat兼任))+ECS(Frontend・Backend・Batch)の環境を構築することにしました。 今回はTaskスケールアウトのCloudFormationのTemplateを書きます。 テンプレート作成 まず、ロールを作成します。 EC2のAutoScalingのタイプとは別で、ECSのスケーリングはApplicationAutoScalingを利用します。 なので、application-autoscaling.a
『なぜUber EngineeringはPostgresからMySQLに切り替えたのか』について : RavenDB創始者の見地から (訳注:2016/9/28、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) Uber Engineering グループは、ブログでPostgresからMySQLに切り替えたことについて 非常に素晴らしい報告 (訳注:弊サイトでの和訳は こちら )をしました。ディスク上のフォーマットやパフォーマンスへの影響予測などの詳細まで踏み込んでおり、文字通り、読み応えがあります。 話のネタとしては、Uberからもう1つ素晴らしい記事が出ています。 MySQLからPostgresへの切り替え についてで、こちらも興味深い内容です。 ぜひ、両方読んでみてください。読み終えたら、意見交換しましょう。ブログ内での議論を私たちがこれまで取り組んできたことと比較したいと思
AWS Black Belt Online Seminar「金融機関向けAWSセキュリティ・FISC安全対策基準への対応」の資料およびQA公開 こんにちは、ソリューションアーキテクトの舟崎です。 2016/8/31に開催いたしましたAWS Black Belt Online Seminar「金融機関向けAWSセキュリティ・FISC安全対策基準への対応」の資料およびQAを公開いたしました。 頂いたご質問および回答は以下となります。回答可能なものに限り掲載させて頂いております。予めご了承ください。 Q1:データセンターの実地調査は出来ないということでしょうか? AWS のデータセンターは複数のお客様をホストしており、幅広いお客様が第三者による物理的なアクセスの対象となるため、お客様によるデータセンター訪問は許可していません。このようなお客様のニーズを満たすために、SOC 1 Type II レ
Amazon Web Services ブログ Amazon Auroraアップデート – Parallel Read Ahead, Faster Indexing, NUMA Awareness Amazon Aurora はAWSサービスの中で最も速く成長するサービスになりました! リレーショナルデータベースをクラウドに適したデザインにすることで(Amazon Aurora – Amazon RDSに費用対効果の高いMySQL互換のデータベースが登場!! の記事もご覧ください)、Aurora は大きなパフォーマンス改善や、64TBまでシームレスにスケールアップするストレージ、堅牢性・可用性の向上を実現しています。AuroraをMySQL互換にデザインすることによって、お客様は既存のアプリケーションの移行や新しいアプリケーションの構築を簡単に行って頂けています。 MySQL互換を保ちなが
Lambdaで環境変数っぽいことを実現するためにエイリアス名を使う方法があります。 http://qiita.com/mashiro/items/ab4cab5e623397d6b29d しかし、ハマりどころがあるので書いておきます。 サンプル devステージとproステージでDynamoDBのテーブルを切り替える例です。 configモジュールを使用 環境変数NODE_ENVにdev,proという値を設定して切りかえ Lambdaのコンテキスト変数からエイリアス名を取り出す envtest/ ├── config │ ├── dev.js │ └── pro.js ├── db.js ├── index.js ├── node_modules │ ├── co │ └── config └── package.json "use strict"; const co = require("
Docker for Macもstableになったし、Vagrantを立ち上げるのもめんどくさくなってきたので、Dockerでrpmとdebを作成するサンプルプロジェクトを作ってみた。 github.com rpm OSはCentOS6。 $ make docker:build:centos docker build -f Dockerfile.centos6 -t docker-pkg-build-centos6 . ... $ make rpm docker run --name docker-pkg-build-centos6 -v /Users/sugawara/src/docker-pkg-build:/tmp/src docker-pkg-build-centos6 make -C /tmp/src docker:rpm ... $ ls pkg/ hello-0.1.0-1.
柴田: 今回の「しば談」は、マネーフォワードの辻庸介社長にお越しいただきました。まずは最初に自己紹介と自社紹介をお願いします。 辻庸介さん(以下、敬称略): マネーフォワードの辻です。新卒でソニーに入って、その後3年間ソニーにいて、その後、マネックス証券というネット証券に9年ほどおりました。途中2年ほど、ペンシルベニア大学のウォートンというMBAに留学をして、マネックスに戻って1年半やらせてもらって、起業したというキャリアです。インターネットと金融というのが好きで、この業界に非常に長くいます。2012年に個人向けのお金のサービスで起業しました。 前職での新規事業アイディアを諦めきれずに起業へ柴田: なぜお金のサービスをやろうと思ったんですか? 辻: 個人のお金に関する課題、例えば、今いくら持っているとか、今いくら使っているとか、将来いくら必要であるとか、老後どうしたらいいんだとか、子どもが
以前少しだけElasticsearchを触った時に、自分流Elasticsearch入門 - $shibayu36->blog; というElasticsearchに入門した時のメモをまとめていた。しかし、その頃はElasticsearchを使って完全に一人で一つの機能を作るというところまではいけなかった。 最近になってまたElasticsearchを一から導入する仕事をすることになった。この時以前自分がまとめた記事を読みながらやっていたのだが、実践で一から導入するためにはこの記事だけでは知識が足りなかった。 そこで、前の記事の知識をベースに、一から導入するために少しずつ学んでいき、自分のブログにまとめるなどのことをしてきたので、今回はその締めくくりとして、知識ゼロからElasticsearchを使えるようになるために学習したことについて書いておきたいと思う。 今回書くこと・書かないこと 今
Try Google CloudStart building on Google Cloud with $300 in free credits and 20+ always free products. Free Trial In our previous blog post, we discussed how fast BigQuery really is, and how easy it is for BigQuery users to leverage vast resources. Today we’ll dive deeper and discuss what it takes to build something this fast. We’ll also talk about what BigQuery hides under the hood, l
Amazon Web Services ブログ 各国のAWS ホットスタートアップ – 2016 年 8 月 2 回目のゲスト投稿で触れたように、Tina Barr 氏がさらに 4 つのホットスタートアップについてお話します。 — Jeff; 今月は、AWS による 4 つのホットスタートアップを取り上げます。 Craftsvilla – 民芸品を購入できるプラットフォームを提供しています。 SendBird – 開発者が 1 対 1 メッセージングとグループチャットをすばやく構築できるようにしています。 Teletext.io – システムが不要なコンテンツ管理ソリューションです。 Wavefront – クラウドベースの分析プラットフォームです。 Craftsvilla Craftsvilla は、インドの工芸品、芸術、文化に対する純粋な愛と感謝のゆえに 2011 年に誕生しました。西
(訳注:2016/10/1、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 先月、ハンブルク大学の同僚たちと一緒に SummerSOC 2016 でNoSQLの状況についての講演をしました。メンバーは、 Felix Gessert 、 Wolfram Wingerath 、 Steffen Friedrich 、 Norbert Ritter でした。今回はその講演の要点を記事にまとめました。 Baqend を設立して集めた、私たちのNoSQLの濃厚な知識が皆さんに伝われば幸いです。 要約 現在、データはかつてない規模で生み出され、消費されています。増え続けるデータ量とリクエスト負荷に対応するために、「NoSQL」データベースシステムという用語で包括されるスケーラブルなデータマネジメントの新しい方法が産み出されてきました。しかし、数多く存在するシステムは、不均一で多様性があるので
JAWS-UG界隈の話題をとめどなく書き連ねるオオタニが夏の終わりに選んだ話題は、みんなびっくりのAWSJ小島さんの退職。そして、コミュニティでの出会いが結婚にまで結びついた「クラウド婚」の2つだ。気楽にお読みいただきたい。 小島さんの退社でもJAWS-UGは自走し続ける JAWS-UGの生みの親であり、AWSJのマーケティング本部長である小島英揮さんが8月31日をもって退職した。AWSの日本法人をまさにゼロから立ち上げ、玉川憲さんとともにクラウド導入の機運を作った大物だけに、非常に大きなインパクトだったと言えよう。 個人的にも小島さんには非常にお世話になり、コミュニティにまんまと巻き込まれた感がある(もちろん、大感謝です!)。そして、JAWS-UG on ASCIIの立ち上げにも、AWSのナカノヒトとして大きく尽力していただいた。文字通りペライチの企画書をオオタニが小島さんに持ち込み、1
2,466 Days 2,466。この数字がAWSのマーケター、時にはエバンジェリスト的なロールで日本でのクラウド普及に賭けた日数です。すでにご存じの方もいるかと思いますが、2016年8月末日をもってAWSの外に出ることにしましたので、今日現在は久々に人生の夏休みを満喫中です。AWSに長くいたからだと思いますが、アスキーさんで卒業記事を書いてもらったりしてます。これで知った人も多いかもですね。 ascii.jp 思えば、AWSビジネスに関する日本での1号社員という、何にもないけど、何でもできる(かも)的な環境は、自分には合っていたと思います。結果的に、6年9か月を過ごしたわけですが、昼夜土日問わず没頭していた時期が長かったので、体感的にはもっと長い気がしますね。ちなみに入社してから真っ先にした仕事(大人の事情で結構時間がかかった)は、AWSロゴと日本語社名を使った名刺フォーマットの作成、で
気づき そもそも文字起こしとは そもそも文字起こしとは(2) 音声入力による文字起こしの実践法(Mac) 1. 素材音声の再録音 2. Soundflowerの準備 3. Mac内部で再生+聞き取り 4. 音声ファイルが終わるまで再読み込みなどのケア まとめ 〜そしてtextlint編へ〜 続編 気づき 少し前にこのようなことに気がついた。 ひえーすごい発見をした。音声入力で文字起こし作業をナシにできないかなあ、と思って対談の音声データをiPhoneのそばで大音量で再生したけど全然認識せず。ですよねー、と一旦諦めた後にふとイヤホンで聴きながらシャドウイング的に自分で喋ったらだいぶテキスト化された(笑)これはいいのでは— Hiroaki Kadomatsu (@note103) 2016年7月6日 「いずれそうなるだろう」とは思っていたが「まだしばらく先のことだろう」とも思っていた現実が、想
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