はじめに 中山（順）です かなり前のことですが、自宅用にRTX830を買っちゃいました。 ギガアクセスVPNルーター RTX830 自宅からのインターネットアクセスが安定したような気がします、なんとなく。 AWSとYAMAHA AWSとYAMAHAで連想するのはVPN接続ですね。。。ですよね？ VPCとのVPN接続を設定する際、マネージメントコンソールからいくつかのベンダー向けにサンプルコンフィグをダウンロードすることができます。 YAMAHAのConfigはかなり以前から取得可能でした。定番の選択肢という印象です。 Example: Yamaha Device 設定手順 そんなYAMAHAの設定手順ですが、YAMAHAの公式サイトでも丁寧に手順が解説されており、ネットワークにそこまで詳しくなくても設定できるようになっています。 Amazon VPCとの接続 それでも、IPsecやBGPの

はじめに 中山（順）です 仮想プライベートゲートウェイとのVPN接続をTransit Gatewayに移行できるようになりました。 Migrate Your AWS Site-to-Site VPN Connections from a Virtual Private Gateway to an AWS Transit Gateway やってみた VGWとVPN接続している状態を作成しておきます。 今回は、以下の記事で構築した環境を移行してみます。 というか、以下の記事はこの記事のために書きました。 YAMAHA RTX830でお手軽VPN接続 移行前の構成は以下の通りです。 これを以下のようにします。 以下の手順で移行をすすめます。 Transit Gatewayを作成およびVPCにアタッチ VPN Connectionを変更 ルートテーブルを修正 Modifying a Site-to

今日は、ブラウザの UserAgent を手軽に変更できるようにする Google Chrome 拡張機能＆ Firefox アドオン「User-Agent Switcher and Manager」を紹介しようと思います。 （「Waterfox」「Basilisk」「Pale Moon」には対応していないようです） 「User-Agent Switcher and Manager」は、ブラウザの UserAgent を手軽に変更できるようにする Chrome 拡張機能＆ Firefox アドオン です。 ツールバー上に追加されるボタンをクリックすることにより、ブラウザ（あるいは、現在開いているウインドウ）の UserAgent を変更できるようにする拡張機能で、自分が使用している端末の環境を簡単に偽装できるようにしてくれます。 標準で、 Windows（Internet Explorer

前回のあらすじ。（1話目はこちら） 駆け出しエンジニアは見事挫折しました。 挫折メールを送った後、社長はすぐ電話をくれました。 細かいことは忘れましたが、Tさん達からチャットで言われたことのスクショを送り、とにかくもうあのオフィスに居ることが辛いということを言った記憶があります。 （前回のTさんらの発言は当時のスクショを見ながら書いてました） その後、社長とTさん＆Oさんで話し合った結果、一旦距離を置こうという話になりました。私は自社に戻り、できる範囲でTさんの業務を手伝うことになりました。内容はVBAでの簡単な業務用ツールの作成等でした。 自社オフィスで働くのはこの時が初めてで、 同様に自社の方々と一緒の空間で働くのも初めてでした。 その時気付いたのですが、私は同じ会社の人達に対しても恐怖心を持つようになっていたのです。 年齢もほぼ変わらず、皆気さくな方でした。それでも話すことが怖いと感

「マツダはどうしてこうも変わったのか」 2014年の4月、ちょうど5年前に日経ビジネスオンライン時代の連載記事「走りながら考える」の取材で、広島・向洋（むかいなだ）のマツダ本社を初めて訪問した。 「世界の2％に深く愛されればいいんです」 “藤原大明神”こと藤原清志氏（現副社長、当時専務）の、大企業の役員らしからぬ歯切れのよさ、それを止めもしない広報担当の胆力、そして「変種変量生産」をこなす工場。筆者のフェルさん（フェルディナント・ヤマグチ氏）ともどもすっかりやられて、連載は、いつまでたってもマツダの話が終わらない「マツダ地獄」と化した。一時はさんざんだったのに、いつの間に、どうやって、こんな「ヘンな」会社にマツダはなったのか。 広島に行きまくって取材しまくったら「ページ数が足りない」 マツダの2000年代の変貌、その鍵である「モノ造り革新」の仕掛け人、金井誠太氏（現相談役、当時は会長）に話

Google は 2019 年 5 月 1 日、次のアップデートで提供される Wear OS ウォッチの新しい UI「タイル UI」を発表しました。 Wear OS の新しい「タイル UI」は、5 月中より順次提供が開始される予定ですが、5 月 7 日から米国で開催される開発者向けイベント Google I/O 2019 にて詳しい内容が公開されます。 「タイル UI」 Wear OS に導入される新しい「タイル UI」は、日々の活動目標、次のカレンダーイベント、天気予報、心拍数、「Google ニュース」のヘッドライン、タイマーなどを各タイルとして、ホームから左にスワイプすることで、タイルを次々に切り替え表示することができる新しい操作方法です。 またスワイプによって表示するタイルの順番もカスタマイズすることができます。 現状の Wear OS ではホーム画面から上下左右の 4 方向スワイ

なんか、このサイトBootstrapくさい。そう感じることはありませんか? その理由はズバリ、欧文ベースでつくられたフレームワークを文字構造の違う日本語で適用した際に不都合が出てしまっているからです。 それらが醸し出す違和感を放っておくと、Bootstrapくささを生み出す大きな原因になってしまいます。 そもそもの問題として、欧文と比較して和文は文字の要素が多く、文字自体のリズムも少ないため、どうしても複雑で単調に見えてしまいます。 しかし、和文だからといってあきらめることはありません。BootstrapのCSSを少しだけ変えるだけでグッと見た目がよくなる隠し味をご紹介します。 1. line-heightで行間にゆとりを。明朝やゴシックなど、フォントの種類が言葉の印象を表すように、文字の行間は読みやすさ、文章全体の雰囲気を左右します。 欧文をベースに設計されたBootstrapをそのまま

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こんにちは。平成最後の日にnoteデビューです。 現在スタートアップでエンジニアをやっているChia（きあ）と申します。 今日は私がエンジニアとして駆け出した時（前職のSES）の苦い話を平成に置いていきたいと思います。令和の時代にはこのような駆け出しエンジニアがいなくなることを願って。 ちなみにタイトルが若干過激になっていますが、私が初心者時代こうして挫折したという話なので、全ての人への効果は保証しておりませんし、間違っても御社の新人さん達にこんな経験はさせないであげてくださいね。 あと苦い経験でしたが、色々な意味で学びも多かったので教えてくださった方々へ感謝もしております。本当ですよ。 それではエンジニアになった経緯からどうぞ。 1mmもエンジニアになるつもりはなかった最近、Twitter等で「エンジニア目指しています！」と仰ってる方が多い中、こんなことを言うのは怒られそうですが、私は当

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岡崎支部の性虐待ケース。断片的ながら判決理由が明らかにされて、被害の様子も伝わってきた。ソーシャルメディアには、いまだに無罪は許せないという剥き出しの感情が溢れているけれど、一方で、この被害女性はこれからどうやって生きていくんだろうという声も増えてきた。その疑問に応えたい。 僕はふだん、10代・20代の若い人たちから相談を受けるNPOのスタッフとして活動している。窓口には年間200件ほどの相談が寄せられ、電話やメール、面談、同行支援などの対応件数は2,000カウントを超える（もちろん、僕ひとりで対応しているわけではない。）。 https://sodachinoki.org/ 小・中学生のころから性被害を受けるようになって、誰にも言えないまま20歳前後まで過ごしてきたという人からの相談もある。正確な数字は整理できていないが、相談としては年間5〜6件。そのうち保護に至ったり、その後の自立支援に

皆さんこんにちは。エンジニアの西尾です。 今日は仕事を任せられるようなエンジニアになるために意識してほしいことをまとめましたので、ここに公開いたします。 もともとは社内向けに公開したものです。 この文章は私がビビッドガーデンに入社する前の、前職での経験を踏まえて書いています。 今の食べチョクエンジニアが意識できていない、という話ではありませんのでご注意ください。 意識面 作業の見積もりができる 技術力が低い（コーディングができないなど）よりも敬遠されるエンジニアは、作業の見積もりができない方です。 第一線で活躍している方は、作業見積もりが他の方に比べて正確です。 見積もりをするためには、どういう設計をして、どういう機能を作り、どういう影響範囲があるのかを正しく理解する必要があります。 見積もりができないということは、作業内容を正しく理解できていない、技術的な困難性を理解していない、不確定要

インターネットを介して遠隔操作できる家電、“IoT家電”。様々な家電が遠隔操作できるのをご存じだろうか。便利なだけでなく、家を空けがちな共働き夫婦の不安を解消してくれるアイテム。早速見てみよう。 扉の開閉も家の見守りも スマホが“カギ”になる 家を空けることが多い共働き夫婦は、戸締まりには敏感になるもの。そんな夫婦の不安を一気に解決してくれそうなのが「Qrio（キュリオ）」のスマートロックシステムである。 扉に「Qrio Lock」を取り付ければ鍵いらず。スマホを携帯しているだけで、ドアを閉めればオートロックし、ドアに近づけば自動解錠する。外出先からでも「Qrio Hub」を介してスマホ上で戸締まりの確認ができ、遠隔操作で鍵の開閉が可能。さらに、鍵が操作されればスマホに通知が来るという仕様。つまり、家族が鍵を開ければ帰宅確認にもなるし、不自然な時間帯に鍵が開けられれば、すぐに気づくことがで

はじめに 組込みRustの（勝手に主要と思っている）ドキュメント3つの和訳が、一通り完了しました。 今後は、upstream変更に対するメンテンナンスをやっていきます。 節目なので、整理しておこうと思います。 和訳も、大本になる文章があるからできるわけで、素晴らしいドキュメントを作成しているRust Embeddedチームに対して、尊敬の念に堪えません。 Rustは簡単な言語ではないので、どうしてもドキュメントが必要です。 ありがたいことに、Rustではドキュメントを書く文化が色濃いです。 今後も、Rust好きな一人として、ドキュメントの和訳や、自身の理解を解説するドキュメントを書いて行こうと思います。 （当面、大きな和訳はやらないと思いますが） 偉大な本家 The embedded Rust book Discovery The Embedonomicon 和訳 The embedded

再帰関数の再帰構造だけを抜き出して抽象化した概念。例えばRecursion Schemesの一つであるcataはリストにおけるfoldrトリックの一般化と言える。このように再帰関数から再帰構造を独立させることは法則を使った等式論証を可能にしたりコンパイラによる最適化を期待することが出来る。再帰を直接使わずにRecursion Schemesを使ってプログラムを書くことは、gotoを使わずにfor, whileを用いることで構造的なプログラムを書くことに例えることもできる。ある関手Fの始代数/終余代数として定義される代数的データ型からは、その始対象/終対象としての性質から別の(余)代数との間にユニークに伸びる射が存在する。この射を利用してRecursion Shemesは定義される。Recursion SchemesはSquiggolやBird–Meertens formalism (BMF

At Bench, we use Kubernetes on AWS to run our production microservices. Something that we learned along the way is that Kubernetes by itself won’t get you very far. We had to figure out how to integrate our Kubernetes clusters with the rest of our codified AWS resources such VPCs, RDS, DNS records, storage, access controls and so on. Thanks to kops and it’s excellent integration with Terraform we

If you’re interested in translating or adapting this post, please contact us first. Discover the lesser-known parts of the next major framework upgrade, appealing to mature applications that have been around for a while. Instead of focusing on “greatest hits,” we will walk you through B-sides and rarities that make new release enjoyable in subtler ways. While the most-advertised Rails 6 features l

フリーランスはドMであれ！？リモート歴10年以上の美人エンジニアの語るストイックな仕事術とは。むちょこさん 突撃インタビューvol.52019.04.30フリーランスインタビュー初芝賢, インタビュー, むちょこ

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます データベース仮想化ソフトを手掛けるDelphix Softwareは、クラウド移行を進める企業の開発環境で支持を集める。同社のプレジデント兼最高経営責任者（CEO）を務めるChris Cook氏は、「多くの日本企業が『データカンパニー』に変化しつつあり、当社において最も高い成長を遂げている日本市場への投資をさらに強化する」と話す。 デジタル変革を背景に、企業ではデータとテクノロジーを駆使した新規事業の迅速な立ち上げと展開が大きな課題だ。開発と運用の両輪で推進しなければならないが、スピード重視の開発と安全重視の運用は本質的にかみ合わないという見方もある。そこで同社は、本番環境とDelphixサーバーの間でデータを同期させ、Delphixサ

VagrantでゲストOSにログインするとき、vagrant sshを使うが、普通にsshするより体感的に遅い。頻繁にゲストOSに出入りするとちょっとストレスフル。 $ time vagrant ssh -c exit Connection to 127.0.0.1 closed. vagrant ssh -c exit 1.79s user 0.23s system 75% cpu 2.683 total

令和最初のCTFはSECCONだと!? 平成から令和にかけてCTFを解け？ 令和と掛けてCTFと解く。 その心は平成/平静でいられない、だろ!! ふざけるな!! https://2018.seccon.jp/2019/04/seccon-ctf.html ということで、平成30年4月30日23時から令和元年5月1日2時まで開催された 令和CTF に参加しました。 個人戦だったので1gyで参加して2位でした。 元々は2時間のコンテストだったので、9問も用意されてて驚きました。 個人的には面白い問題が多かったと思います。 Writeupはいろいろな方が既に書いていると思うのですが、自分なりにどう考えて解いたのかを共有したいと思います。 既に問題が見れなくなっているので、うろ覚えのものが多いです。 Misc フラグの例は？ (10pt) 問題文に書いてあるフラグをそのまま入力するだけ。 bREI

Windowsでスクリーンショットを撮影するとクリップボードに入って使い勝手が悪かったのですが、Windows10になってファイルとして保存できるようになりました。しかし、まだまだ細かい気配りが足りていません。 そこで使ってみたいのがLight Cutterです。Windows3.1時代から使えるスクリーンショットツールです。 Light Cutterの使い方 メイン画面です。ショートカットキーまたはボタンで実行します。 スクリーンショットを撮影しているところ。拡大鏡があって詳細に指定できます。 そして四角く選んでスクリーンショットを保存します。 設定です。 クリップボードへのコピーとファイルとしての保存は自由に選択できます。3秒待ってから保存というのも使いどころが多そうです。スクリーンショットを保存する際には細かくヘルプが出るので分かりやすいです。 Light CutterはWindow

米Facebookは4月30日（現地時間）、年次開発者会議「F8 2019」で、コミュニケーションサービス「Facebook Messenger」の新機能を発表した。 WindowsおよびmacOS版アプリ Facebook Messengerのデスクトップアプリへのリクエストは非常に多かったという。音声チャットやグループビデオチャットも可能だ。年内に世界で公開の予定。 高速に、シンプルに、信頼でき、安全に F8の基調講演でマーク・ザッカーバーグCEOは、Facebook Messengerをプライベートなリビングルームのようにしていくと語り、そのために高速化し、ユーザーインタフェースをシンプルにし（これは3月に発表したM4で実現）。エンドツーエンドの暗号化などで安全性を高めていくと語った。 高速化は、バイナリサイズを（傘下の）WhatsAppの93MBよりも小さい30MBにし、起動時間は

It’s that time of week again, folks. Welcome to Week in Review (WiR), TechCrunch’s regular digest of the past week in tech. New here? Not to worry — sign up here to get WiR in your i

こんにちは、BizDev 兼 Analytics(あと一応PM・・・)を担当している岡本です！ 僕の中で話題の「Zapier(ザピエル)」について紹介したいと思います。 Zapier を初めて聞いた方もいると思いますが、ざっくりいうと、いろんなサービスを自動で連携してくれるサービスです。 今回は下記の 2 つの作業を自動化したいと思います！ SurveyMonkey で得られたデータを Google Spreadsheet に自動で転記 SurveyMonkey に回答したユーザーに自動でメールを返信 具体的には下記のフローです。 (1) SurveyMonkey でフォームの作成 名前とメールアドレスだけの入力フォームを作成します。 (2) フォーム設定完了後、サンプル回答を入れるため、自分の名前やメールアドレスを入れておく(Zapier の設定時に必要です！) (3) SurveyMo

米Facebookのマーク・ザッカーバーグCEOは4月30日（現地時間）、年次開発者会議「F8 2019」の基調講演で、Facebookの目指す「未来はプライベート（The Future is Private）だ」と語った。 同氏は3月、米Washington Postへの寄稿で、企業としてこれまで注力してきたオープンな“町の広場”のようなサービスからプライベートな“リビングルーム”のようなサービスにシフトすると語っており、今回の基調講演では、そのリビングルームを作るための、“Facebookファミリー”の新機能追加などについて語った。 例えばFacebookアプリは、広場に相当する「ニュースフィード」よりも、よりプライベートな「グループ」と「イベント」を中心に据える。この変更はまずモバイルアプリで、向こう数週間中に世界にローリングアウトし、Webアプリもそれに続く。 プライベートなつなが

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Who would have thought that Raspberry Pi, the maker of cheap, single-board computers, would become a public company? And yet, this is exactly what’s happening this week as Raspberry Pi…

音響トランスデューサを使用したディスプレイ埋め込み型のTouch IDに関する2つのAppleの特許が認可された模様です。近い将来Touch IDが戻ってくるのではないかと期待が高まっています。 Touch IDがFace IDよりも優れている点とは？ iPhone Xそして昨年発表された3モデルのiPhoneでは、指紋認証Touch IDが全面的に取り払われ、顔認証のFace IDで置き換えられましたが、Touch IDのほうが優れているとされる用途も少なからず存在します。 例えば、Touch IDはiPhoneを見なくてもロック解除を行うことができるため、ポケットから取り出しながらiPhoneをロック解除したり、iPhoneを人前に出すのが失礼な状況でも本人認証が可能です。 一方Face IDはTouch IDに必要なボタンがいらないため、より大きな画面占有率を実現します。 Apple

これまで5年間、気がつけばこれだけwebサービスというかwebサイトを作ってきました。なんだかんだ月間のアクセス数は15万PV程度あるはず。 歌い手DB ボカロDB エゴサッター(β) 見るとわかるとおり、それなりに手間暇かかったものになってます。なので何で仕事でもないのにそんなことやっているの？と聞かれることも多く、ここにまとめて書いておくことにしました。 これ儲かってるんですか？勉強のためですか？ これらサイトを作る動機として、もちろん技術の勉強も兼ねているとこもあります。でも作成には何十時間もかかるわけで、僕は勉強のためだけにそんなに時間をかけられるような真面目な人間ではありません。笑 じゃあ「これ儲かっているんですか？」と聞かれると、広告も一切掲載していないわけで当然収益はありません。それどころか毎月サーバー代が引き落とされていくのみです。 なのでちょっとお金がかかる趣味のようなも

ＩｏＴ（モノのインターネット）が人工知能（ＡＩ）技術の主戦場になった。電子基板製造会社や組み込みソフト開発会社、システムインテグレーターなどがＡＩに参入している。オープンな開発環境が整い画像認識や人物検出は簡単にできるようになった。展示会のデモだけをみると、ＡＩ技術に投資してきた日本の大手に、中堅・中小企業が追いついたかのようだ。技術コンサルを生業としてきたＡＩベンチャーも価格競争に巻き込まれる可能性がある。 電子基板　周辺機器もサポート 「技術がオープンな時代なので、みな同じ提案になる」とＶ―ｎｅｔ　ＡＡＥＯＮ（横浜市港北区）の伊勢友美執行役員は苦笑いする。同社は組み込み機器の電子基板を販売する。いわゆる“基板屋”だが、展示会ではＡＩによる人物認識や車両認識などを披露する。伊勢執行役員は「基板だけを紹介していても売れない。何ができるかＡＩのアプリを見せないと」と狙いを説明する。米ＮＶＩＤ

Rubyは言語仕様としてはoverloadを提供していませんが、ライブラリを使うことでoverloadできます。 github.com 使い方 まずgemをインストールします。 $ gem install overloader クラスにOverloaderモジュールをextendし、overloadメソッドを呼び出すことでoverloadを行えます。 require 'overloader' class A extend Overloader overload do def foo() "no args" end def foo(x) "one arg" end def foo(x, y) "two args" end end end a = A.new p a.foo # => "no args" p a.foo(1) # => "one args" p a.foo(1, 2) # =>

僕は、とある法律事務所で働く士業男子🙈 このブログでは、社会人への勉強の重要性に関する記事を作成しています。 先日は、「社会人におすすめの勉強内容（分野）」について記事を作成しました。 詳しくはこちらです。 www.mayaaaaasama.com 今回は、「社会人におすすめの勉強方法」についてお話しします。 目次です 社会人はなぜ勉強しないのか 社会人の勉強の重要性 社会人におすすめの勉強方法 「１．目標設定」 ブログでどのようにお金を稼ぐのかについて 「２．インプット」 「３．アウトプット」 まとめ 広告収入での稼ぎ方についておすすめの本 社会人はなぜ勉強しないのか まず、「社会人におすすめの勉強方法」を説明する前に、「なぜ社会人は勉強しないのか」について考えてみます。社会人のほとんどは勉強しないようです。社会人の１日の平均の勉強時間は約６分だそうです。これは以前にツィッターでも呟き

by iam Se7en 哲学者のソクラテスは自らの無知を自覚することが真の認識に至る道であるという「無知の知」を説きましたが、「知識が多い人ほど、自分の知識の限界を認識し、間違いの指摘や他人のアイデアを認めやすい」ということが研究で示されました。 Links between intellectual humility and acquiring knowledge: The Journal of Positive Psychology: Vol 0, No 0 https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17439760.2019.1579359 Intellectual humility: from views of knowledge to views of people – Open for Debate - Cardiff Unive

さて、次の違和感はそのディティールだ。どうも岩永直子記者は、ツイッターで抗議を受けて、その詳細を一部変えたらしい。 「未熟児でなくてホッとしたんです」って医師の言葉を見出しで見るのキツいな 自分の子が産まれてすぐ肌の色（色黒か色白か）気にするとかもうーん………て感じだ。身分の高い人ならなんでも美談ぽくなるのとてもこわい https://t.co/DSCvmhmNei — 渡辺ペコ1122 (@pekowatanabe) May 1, 2019 わたしたちは、何となく命というものを「公平なもの」と思いがちだ。日本の医療は平均的に質が高く、だいたいどこへ行っても同じ治療が受けられる。まれに「駄目な医者」はいるけれど、それでもよほどのことがない限り適切に対応してくれるだろう。それが、優秀な日本という近代国家だ。――こうした医療への漠然とした信頼が、この国の医療制度を形成している。医療制度を批判す

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筋肉を増やすにはタンパク質の摂取が欠かせない。これまではトレーニング直後にプロテインなどの高タンパクな食品をとるのが“常識”とされてきた。しかし、理学療法士の庵野拓将氏は「タンパク質の量は、筋トレ直後の食事だけでなく、筋トレ後の24時間を含めて計算する必要がある」という――。 ※本稿は、庵野拓将『科学的に正しい筋トレ 最強の教科書』（KADOKAWA）の一部を再編集したものです。 「ゴールデンタイム」のプロテイン摂取はもう古い 一般的に筋トレ後の1～2時間は、筋肉のもとである筋タンパク質の合成作用が最も高まる「ゴールデンタイム」といわれています。そのため、筋トレ直後にタンパク質を摂取することが筋トレの“常識”と考える人も多いようです。 しかし、現代のスポーツ科学やスポーツ栄養学では、タンパク質摂取は「筋トレ後の『24時間』を意識しろ」といいます。そのエビデンスとなったのが、マクマスター大学

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注意：このエントリに素晴らしい解決策や明るい未来は特に書いていない。もんやりすることをもんやりしたポエムで書く。 所詮この世は適者生存UberやGoogle、paypayなどなど、様々なベンチャーのおかげで僕らの仕事や生活は10年前に比べて便利になった。 Uberのおかげで海外の見知らぬ土地の移動の不便さは減った。 Google Documentのおかげで会議中にリアルタイムで議事録を作成でき、会議後の共有メールを送る手間が減った。 paypayをはじめとした決済サービスとクレカがあれば都内の買い物/食事は現金無しでほぼ済む。 でもこうしたツールを使えない人もいる。こうしたツールに職を奪われる人もいる。 Uberはサンフランシスコ最大のタクシー会社Yellow Cabが破産するきっかけを作り、その結果サービスレベルの低い一部のタクシー運転手は職を失った。 Google Documentを使

Both NVidia and Google recently released dev board targeted towards EdgeAI and also at a cost point to attract developers, makers and hobbyists. Both the dev boards are primarily for inference, but support limited transfer learning re-training. The Edge TPU supports transfer learning training using weight imprinting technique. Both of the dev kits consists of a SOM (System-on-Module) connected to

この記事は、2019年4月18日発行の「モノづくり総合版 メールマガジン」に掲載されたMONOistの編集担当者による編集後記の転載です。 いま話題のJetson Nano、予想以上にAI処理が速い 米国で開催されたNVIDIAのユーザーイベント「GTC 2019」（2019年3月19～21日、米国カリフォルニア州サンノゼ）で、個人的に最もアツく感じた発表が「Jetson Nano」の登場でした。

Recently I’ve been reading, testing, and writing a bit about edge computing (like here, and here), with the main focus on edge AI. With cool new hardware hitting the shelves recently, I was eager to compare performance of the new platforms, and even test them against high performance systems. The Hardware The main devices I’m interested in are the new NVIDIA Jetson Nano(128CUDA)and the Google Cora

Jetson Nano Deep Stream SDK デモ 早速ですが、Jetson Nanoで動作した「Deep Stream SDK」のデモを見てみましょう。 ■ Deep Stream SDKのデモ動画 Jetson AGX Xavierの時にも同様のデモを確認しましたが、サムネイル動画の同時再生本数は、Jetson AGX Xavierの25に対して、Jetson Nanoは8となっています。同時再生が軽くなっているものの、人物、自動車などの認識スピードは遜色ないものになっています。 SoCのスペック的にはJetson TX1と同じNVIDIA Maxwell architectureで、CUDAが半分の128コアであるにもかかわらず、これだけのスムーズさでリアルタイム物体認識ができています。この性能で開発者用キットが＄99で販売されているのは驚きです。 ラズパイを意識した作り

NvidiaのJetson Nanoを手に入れたので、AWS IoT Greengrassが使えるか実際に試してみました。 Jetson NanoのセットアップはGetting Started With Jetson Nano Developer Kitを参考にしましたが、SDカードにイメージを焼いて、起動するだけで、特にハマることなくあっさりと動きます。 アーキテクチャを確認してみるとaarch64だというのが確認できます。 $ uname -a Linux nvidia-desktop 4.9.140-tegra #1 SMP PREEMPT Wed Mar 13 00:32:22 PDT 2019 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux ここから、Greengrassのセットアップを進めていきます。 基本的な手順は、AWS IoT Greengrass の

NVIDIA 社主催 GTC 2019 で Jetson Nano が発表されました。Raspberry Pi 並みの手軽さで NVIDIA GPU を利用した高速 AI 推論を実行できエッジ デバイスへの AI 導入に最適とのことです。GTC 2019 会場の NVIDIA ストアで一足早く「NVIDIA JETSON NANO 開発者キット」を入手しましたのでそのセットアップ方法について解説します。と言っても、NVIDIA 社公式ページの Getting Started With Jetson Nano Developer Kit に従って作業すれば良いのですが、自分なりの気付きもあったので記事にしました。 Jetson Nano Developer Kit SD Card Image 今までの Jetson シリーズ開発者キットではホスト Linux を用意して OS（CUDA ツー

Ubuntu Weekly Topics 2019年3月22日号“NVIDIA Jetson Nano”、OpenJDK11のCall for Testing “NVIDIA Jetson Nano” AI技術、なかでも画像認識やディープラーニングが、手のひらサイズのボードに詰め込まれました。GTC2019において、NVIDIAが「129ドルのAIデバイス用ボード⁠」⁠、Jetson Nanoを発表しています。このボードは「AIに利用できる」ハードウェアが詰め込まれており、開発者向けにはIOボードとセットで99ドルで提供されます。 チップ的にはJetson TX1に近似しており、Tegra X1のデグレード版SoCと周辺IOで構成されています（構成としては「だいたいNintendo Switchと同じ」と考えるのが良いでしょう⁠）⁠。このボード用の開発用ソフトウェア、JetpackにはUb

NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが、2019年3月19日に開催された自社イベントのGPU Technology Conference(GTC) 2019の基調講演で、128コアGPUを搭載したAIコンピュータボード「Jetson Nano」を発表しました。Jetson Nanoはサイズがおよそ70mm×45mmという超小型ボードで、99ドル(約1万1000円)という低価格も売りの1つとなっています。 NVIDIA Announces Jetson Nano: $99 Tiny, Yet Mighty NVIDIA CUDA-X AI Computer That Runs All AI Models | NVIDIA Newsroom https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-jetson-nano-99-tiny-yet-

Update: Jetson Nano and JetBot webinars. We’ve received a high level of interest in Jetson Nano and JetBot, so we’re hosting two webinars to cover these topics. The Jetson Nano webinar discusses how to implement machine learning frameworks, develop in Ubuntu, run benchmarks, and incorporate sensors. Register for the Jetson Nano webinar. A Jetbot webinar has Python GPIO library tutorials and inform

こんにちは、さかじです。入社早々素敵なボード(基板)が渡されました。既に他の記事でAWSと連携して居ますが、初めて扱う基板ではLチカを行うのが礼儀なので早速やってみましょう。 Lチカとは マイコンボードで最初にLEDを点滅（チカチカ）させるプログラムで試すことが多いことから「LEDチカチカ」略して「Lチカ」と呼びます。マイコンボードで実施する"Hello World!"です。 必要なもの ディスプレイ(HDMI) HDMIケーブル USBハブ(2ポート以上) USBキーボード USBマウス LED 電流制限抵抗 JetSonとLEDを接続するためのケーブル 準備 点滅用LEDのプラス側をJ21-15, マイナス側をJ21-9(GND�)へ接続します。 実際のピン番号とLinux上のピン番号の対比は以下のURLから参照します。 今回はJ21-15ですので、GPIOの255となります。 htt

ABEJA の Platform エンジニアの小笠原です。 ABEJA Platform は Cloud 環境のみならず Edge 環境でも推論機能を提供していますが、正式にサポートしている Edge device として NVIDIA Jetson があります。 ABEJA Platform は、ユーザーコードの実行を Docker コンテナ上で行うことで、Cloud でも Edge device 上でも同じソースコードを利用できる仕組みになっています。 Jetson の CPU アーキテクチャは arm64 なので、各 Deep Learning フレームワークを含む Docker イメージも、arm64 アーキテクチャ用のものを作成する必要がありました。 最初の頃は Jetson TX2 上でビルドを行っていたのですが、tensorflow や pytorch といったフレームワーク

Jetson TX2 はそのままでは基盤むき出し状態で、何かの拍子にショートさせて燃やしそうである。 実はJetson TX2のDevelopment Kitの基盤はMini-ITXサイズであるため、Mini-ITXケースが流用できる。 良さそうなケースを見繕ったところ、かなりコンパクトに格納できた。 ○ケース SST-PT13B-USB3.0 (SilverStone Thin Mini-ITX対応 超小型PCケース VESA/USB3.0対応) 以下にAmazonのリンクを張っておく。ちなみにケースのUSBポートはJetsonでは使えないので USB2.0版のSST-PT13B-120でも問題ない。 ○組み込む 商品の箱はUSB2.0もUSB3.0も同じ箱らしい。 SST-PT13B-USB3.0を購入したのでUSB3.0にチェックが付いている。 部品を取り出した。アルミ削り出しでかな

米NVIDIAは6月4日（現地時間）、台湾で開催のCOMPUTEX TAIPEI 2018で、ロボット開発環境「Isaac」（アイザック）を構成するハードウェア「Jetson Xavier」と開発向けソフトウェア「Isaac Robotics Software」を発表した。Jetson Xavierとソフトウェアのキットは8月に世界で提供を開始する。価格は1299ドル（約14万円）。 同社創業者のジェンスン・フアンCEOは「AI（人工知能）は現代で最も強力な技術の力だ。（中略）第2のフェーズで、AIをセンサーやアクチュエータと組み合わせることで、新世代の自立型ロボットの頭脳にすることができるだろう」と語った。 Jetson Xavierは、ロボット向けに設計した世界初のコンピュータだとNADIAは説明する。90億以上のトランジスタにより、処理性能は30TOPS（1秒当たり30兆回の演算が可

届きました！ 意外と大きいです。一辺20cmくらいでしょうか。 ディスプレイ（HDMI）、キーボード、マウス、電源を接続します。USBポートは一基しかないので、キーボードとマウスを両方接続する場合は USBハブを使うか、付属のMicroUSB-USB変換ケーブルを使います。 電源ボタンを押すとUbuntu 16.04のコンソールが開きます。 まずは以下のコマンドでドライバをインストールします。 （sudo時のパスワードはnvidia） $ cd NVIDIA-INSTALLER $ sudo ./installer.sh $ sudo reboot 再起動するとGUIが立ち上がります。 Wi-Fiもしくは有線でネットワークの設定を行っておきます。 （後で使うので、割り振られたIPアドレスを確認しておきます。） ここから、JetPackのインストールです。 JetPackとは、CUDAやcu

平成最後の日を迎え、4月も最終日となってしまいましたが、記事を上げられていなかったので滑り込み（？）でまとめてみました。 滑り込めているのか…(･_･; 細かいことは気にせず、早速振り返ってみました！ 3月の総括： 映画館で9作品も映画を見ることができました！中でも印象的だったのは『スパイダーマン：スパイダーバース』。ありそうでなかった「動くコミックス」という感じを存分に表現した興奮度MAXの革新的なアニメーション作品だと思います。 年度末で本業が忙しいことを口実に、頑張ると決めたはずのブログに注力できませんでした。時間の使い方を見直す必要性を痛感。 徐々に家計管理も出来てきて、これまで高額だった外食にルールを設けて、それに従ったところ、前月の半額（40,000円→20,000円）まで削減できました。ただし、今月の達成ではなくキープし習慣づけることが最重要！ 黒字：継続目標　※達成したもの

Business Insider：社会人になりたての頃は特に、うまく時間管理ができずに頭を悩ませることが多いでしょう。がんばって仕事をしているつもりでも、複数の仕事に同時に手をつけたり、優先度の低い仕事に時間をかけすぎてしまうなどして、時間を無駄にしてしまうことがあります。 モントリオールを拠点にデザイナーとして活動しているEtienne Garbugli氏もまた、時間管理の方法について悩んでいました。ですが、時間を有効に使い、効率的に仕事をする方法を少しずつ学んでいきました。彼は現在、コンサルタント・起業家であり、自身の著書『Lean B2B: Build Products Businesses Want』を最近発表しました。 昨年、彼はSlideShare上で、彼自身が気に入っている26の時間管理術、「20歳のときに知っておきたかった、26の時間管理術」をまとめました。そのプレゼンテー

きのう、Tak.さんと中華街でサシで会食してきました。 アウトライン・プロセッシングLIFE: アウトライナーで書く「生活」と「人生」 作者: Tak. 発売日: 2018/06/27 メディア: Kindle版 この商品を含むブログを見る いつも彼は約束時間よりも早く登場します。大変時間に正確な人だという印象がありますが、本人によると「昔はいつもいつも遅刻していて、10分前行動では絶対間に合わなくなるから１時間前行動にしている」とのこと。 大変有難いことだと思ったわけですが、私が時間にひかくてき正確になったのも、考えてみるとタスクシュート以来のことであって、タスクシュートとは「だいたい１時間程度現実とどうしてかズレてしまう認識を修正するツールかもしれない」と考えたわけです。 なんで遅れるかというと、私たちは日にいろんなことを現実にはやっていて、ただ、そのいろんなことは意識にのぼらないだけ

目標 クラスタリングはどのように行うかを全体的に実験し、可視化するまで。 事前知識 クラスタリング 次元圧縮 使用するデータ 今回はscikit-learnのdigitsデータを用いて実験を行う。

前回の記事でグラフは相関が見えていることを示したが、今回は全てのデータを使って、本格的にクラスタ分類し、どの騎手がという分析をする。 ただし、重要な知見として、以下の事項は教訓として意識する必要がありそうです。 「最も重要な点は，クラスタリングは探索的 (exploratory) なデータ解析手法であって，分割は必ず何らかの主観や視点に基づいているということです．よって，クラスタリングした結果は，データの要約などの知見を得るために用い，客観的な証拠として用いてはなりません．」参考②から引用 また、今回の記事は、ほぼ参考①のコードと技術を使っています。 【参考】 ・①k-meansの最適なクラスター数を調べる方法 ・②クラスタリング (クラスター分析) ・③クラスタ数を自動推定するX-means法を調べてみた やったこと ・データの事前処理をする ・競馬騎手データの全データを使う⇒相関が見え

最近時系列データのクラスタリングに興味を持ち始めて、いくつか論文読んだり、アルゴリズムについて調べていたら、実装してみたくなったので勉強のために作ってみました。 実装の言語にはGolangを用いていて、クラスタリングのアルゴリズムは、Dynamic Time Warping（以下、DTW）とk-medoids法を組み合わせたものです。 作ったもの 使い方 検証 実装したアルゴリズム Dynamic Time Warping（DTW） k-medoids さいごに 作ったもの github.com tsclusterはtime series clusteringの略です。 今回は作ったのは、特定のアルゴリズムのみですが、今後興味があるアルゴリズムがあれば、ここに実装していきます。 使い方 func main() { var dataset [][]float64 dataset = appe

はじめに scipyの階層型クラスタリングを使う機会がありましたが、使い方がわかりづらいと思ったのでまとめておきます。 目次 はじめに 関数がいっぱいある 使い方 linkage fcluster cophenet dendrogram 実践編 データを作る 手法を選ぶ クラスタに分ける デンドログラムを描く 遊ぶ まとめ 関数がいっぱいある いっぱいあるんですよ。 Hierarchical clustering (scipy.cluster.hierarchy) — SciPy v1.3.0 Reference Guide 私の数え間違えがなければ31個。多いですね。 とはいえ、本質的なもの（実際によく使うもの）は以下くらいです。 linkage 実際に階層型クラスタリングを行う。これがないと始まらない。 fcluster 任意の深さで木を切り、クラスタに分割する。 cophenet y

最近、時系列データのクラスタリングに興味を持っているので、k-Shapeというクラスタリング手法に関する論文を読みました。 なぜ興味を持っているかというと、サーバの各種メトリクス（CPU使用率・メモリ使用率など）を使って、似たような特徴を持っているサーバ群をクラスタリングできないかと考えいるためです。例えば、負荷の高いサーバ群と負荷の低いサーバ群などにグルーピングできると、面白いのではないかと考えています。 元論文はこちらです。 k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series この論文では、提案するk-Shapeのアルゴリズムの説明だけでなく、時系列データをクラスタリングする上での理論的な背景から説明されていて、時系列クラスタリング手法の全体像を把握するのに大変良い論文でした。 概要 Time-Series Invaria

GMM とは？ どんなときに GMM を使うか？ 正規分布 (ガウス分布, Gaussian distribution) 正規分布の例 多変量正規分布 多変量正規分布の例　２変数 (多変量)正規分布の重ね合わせとは？ 例 混合正規分布 (混合ガウス分布) 混合正規分布 (混合ガウス分布) 式 GMM の方針 実際に GMM をやってみる 各サンプルがどのクラスターになるか考える 1/3 各サンプルがどのクラスターになるか考える 2/3 各サンプルがどのクラスターになるか考える 3/3 実際にクラスターを割り振る クラスター数をどう決めるか？ ベイズ情報量規準 (BIC) を計算してみた [補足] EM アルゴリズム 対数尤度関数 [補足] EM アルゴリズム 最大 → 極大 [補足] EM アルゴリズム μで微分 [補足] EM アルゴリズム 負担率 [補足] EM アルゴリズム μの計算

株式会社 日立製作所　茂木昂士 日立グループOSS Advent Calendar 2018 1日目は、近年注目されているSingle Sign OnのOSSであるKeycloakのクラスタリングで使われているプロトコルについてです。 Keycloak では、JGroups, Infinispan というライブラリを利用してクラスタリングを実現しています。これらのライブラリは Keycloak のベースとなる Wildfly で利用されていますが、利用される Wildfly のバージョンが上がってきていることで様々な機能が追加されています。 筆者が、Keycloak 超入門 (4) : Keycloak のクラスタ環境を構成してみよう という記事で Keycloak のクラスタ構成について解説しましたが、記事執筆時点と比べてバージョンが上がり、機能が増えてきて様々な選択肢が取れるようになっ

こんにちは。データサイエンスチームのHan-Cheolです。 この記事は、DataScience Advent Calendarの12日目の記事です。 1. はじめに 実世界のデータの多くは時間と共に変化する情報、つまり時系列データです。私たちの周辺に目を向けてみると、ウェブサイトに訪れるユーザーの行動データや消費電力データなど、身近なところでもすぐ見つけることが可能です。 今回は、「クラスタリング」手法を利用して「時系列データ」から繰り返して出現するパターンを見つけ出す方法を調べてみます。 利用するデータ ここ数年、再生可能エネルギーや電力自由化のような話がよく聞こえてきます。このトレンドは日本の話だけではなく、機械学習・データ分析のコンペで有名なKaggleでも電力に関する内容がよく見当たります。 ここではこのトレンドに乗ってUC Irvine Machine Learning Rep

はじめに クラスタリング 概要 K-means K-meansの改良 DeepClusterの基本的アイデア 考察と今後の展開 一提案 はじめに 私は普段、Twitterを大いに活用して情報収集をしております。今回の記事のタイトルにある「DeepCluster」はtwitterのTLで流れてきた以下のarxivで提案されたクラスタリング手法です。 [1807.05520] Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features 今回はこの手法の基本的な着眼点と、今後の発展について素人ながら考察してみます。 クラスタリング 概要 まずクラスタリングというものが、一体どんな問題設定であるのかをしっかりと認識しておきましょう。多次元のデータ$D = \{\mathbf x_1,...,\mathbf x_N \}$が手元にあるとし

2016年に作った資料を公開します。もう既にいろいろ古くなってる可能性が高いです。 （追記：新しい記事は 階層的クラスタリングとシルエット係数 をご覧ください。） 本実習では教師なし学習の一種である階層的クラスタリングを行ないます。 * 階層的クラスタリング とは何か、知らない人は下記リンク参照↓ * 階層的クラスタリングとは * クラスタリング (クラスター分析) まずはサンプルデータの取得から # URL によるリソースへのアクセスを提供するライブラリをインポートする。 import urllib # ウェブ上のリソースを指定する url = 'https://raw.githubusercontent.com/maskot1977/ipython_notebook/master/toydata/iris.txt' # 指定したURLからリソースをダウンロードし、名前をつける。 url

2016年に作った資料を公開します。もう既にいろいろ古くなってる可能性が高いです。 本実習では教師なし学習の一種であるK-meansクラスタリングを行ないます。 K-means とは何か、知らない人は下記リンク参照↓ K-平均法のアルゴリズム クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた まずはサンプルデータの取得から # URL によるリソースへのアクセスを提供するライブラリをインポートする。 import urllib # ウェブ上のリソースを指定する url = 'https://raw.githubusercontent.com/maskot1977/ipython_notebook/master/toydata/SchoolScore.txt' # 指定したURLからリソースをダウンロードし、名前をつける。 urllib.urlretrieve(u

タイトルの通りですが、大規模データをクラスタリングする際には単純なK-Means法ではなく、Mini Batch K-Means法を使うべきという話です。 とある大規模データ（150万件ほどの文章ベクトル）をクラスタリングしたいことがあったのですが、単純にScikit-learnのK-Means法に投げてクラスタリングを走らせていたところ、数時間経っても一向に終わる気配がありませんでした。色々と調べていると、大規模データのクラスタリングにはMini Batch K-Means法を使うべきという記述を見つけました。公式ドキュメントによると、大体1万件を超えるデータをクラスタリングする場合にはMini Batch K-Meansを使うべきとのことです。 APIとしては単純にKMeansをMiniBatchKMeansに置き換えれば動きます。理論的な背景としては、論文 “Web Scale K-

「サービスの利用者がどんなユーザーで構成されているのか」を問われた経験はありませんか？ サービス利用者の構成がわかれば、サービスのテイスト、広告の訴求内容、商品の品揃え、改善施策の検討など、各種戦略に活かすことが出来るのでサービス運営者としては知っておきたい重要な要素です。 前半では「サービスの利用者がどんなユーザーで構成されているのか」を問われセグメントを作成する際に、どのような切り口や手順があるのかを紹介します。セグメントを効果的に作成することで、今まで気づかなかった視点が得られます。 後半では、機会学習の手段を用いたサービスの改善について見ていきます。 前半の基礎集計により導かれたユーザーの分類をサービスの改善に活かすには、様々な手法が考えられます。その中の一つ「ABテスト」を題材にして、サイト改善についての考察とクラスタリングを用いたABテストの手法について紹介します。 本講演では

JWordのO.Yです。 ビッグデータがムーブメントとなって久しく、用途はなんであれ今はHadoopを導入している企業さんも多いことかと思います。 JWordでもHadoopを導入しており検索クエリーの集計等に使用しています。 Hadoopは簡単に分散処理環境を実現することができますが、分散させる処理単位でmapreduceアプリケーションを書かなきゃならないので複雑な処理だとプログラム量が多くなりやすい、Hadoop Streamingを使用した場合には処理スピードが遅い（JWordでは開発効率を優先してPHPかPythonでmapreduceアプリケーションを書いている）、起動デーモンが多すぎる、メモリコントールが難しい（メモリ系の設定がたくさんありバージョンによって微妙に名前が変わってたり廃止されてたりする）、HDFSを必要としない場合でもセットで付いてくる等デメリットもあります。

はじめに クラスタリングについて調べてみると，割りと無責任に scikit-learn がーとか機械学習がーとか語っているページがとても多かったので， なぜ，クラスタリングを行うのかとその注意点 クラスタリングにはどのような分類があるのか それぞれの手法の長所と短所，なぜその手法を使うのか 具体的なライブラリの選択 という観点からまとめてみました． プログラマかつ数学弱者なので，深く込み入った数学的な沼については語ることが出来ません． また，具体的なライブラリとして，Python の Scipy や scikit-learn を用います． 基本的に引用が多い記事なので，下記の参考ページを一読していただきたいです．また，引用元の著者さんで，引用を外していただきたい場合はご連絡ください．すぐに対応します． クラスタリングを行う理由と注意点 クラスタリングとは そもそも機械学習の手法は大きく分け

今回は、答えのないデータから、データの構造を見えるようにするクラスタリングについて述べていきます。クラスタリングとは、データが似ているものを一つのクラスタにまとめて情報を集約することによって、見通しを良くするものです。例えば、人の特徴を一人一人見るよりは、性別や世代にまとめて比較した方がわかりやすいです。 クラスタリングでよく使われるのはk-meansであり、k-meansに関する詳しいことは様々なところで述べられています。なので、このエントリではk-meansではなく、k-medoidsという手法に焦点を当てます。k-medoidsを一言で言えば外れ値に強いです。詳しいことは後ほど見ていきます。 今回は、k-medoidsに関して、分類後のクラスタの評価・初期化の改良・クラスタ数の自動決定を行っていきます。本エントリでは階層クラスタリングについての説明はないため、クラスタリングと言った場

クラスタリングアルゴリズムの一つであるDBSCANの概要や簡単なパラメータチューニングについて， 日本語記事でまとまっているものがないようでしたのでメモしました。 DBSCANの概要は，wikipediaの(雑な)和訳ですのでご容赦ください。 DBSCANとは Density-based spatial clustering of applications with noiseの略 クラスタリングアルゴリズムの一つ アルゴリズムの概要 1.点を３つに分類する Core点 : 半径ε以内に少なくともminPts個の隣接点を持つ点 Reachable点(border点):半径ε以内にminPts個ほどは隣接点がないが，半径ε以内にCore pointsを持つ点 Outlier : 半径ε以内に隣接点がない点 2.Core点の集まりからクラスタを作成し，Reachable点を各クラスタに割り当て

「VMware vSAN（以下、vSAN）を使ったハイパーコンバージドインフラ（以下、HCI）は、日本の中堅・中小企業には特に適しています」と、ヴイエムウェア ソリューションビジネス本部 ハイパーコンバージドインフラ シニアプロダクトスペシャリストの望月一平氏は言う。 vSANによるHCIの最小構成は、「2ノード」から。つまりサーバ2台構成でも利用できる（「2ノードvSAN」と呼ばれている）。さらに、この2台のサーバ間はオンボードの10Gbps NICの直結構成が可能なので、10Gbpsスイッチを必要としない構成が可能であり、全体のコストを削減する効果が高い。技術的には、この2台のどちらかに障害が発生した場合に、どちらのサーバが生き残るかを判断するために使われる仮想マシンが必要で、仕組み自体は、3台以上の構成と同じだが、2ノード構成の場合は、この仮想マシンに対する要件が低い。極端な例として

全体の流れ ローカルでコンテナを動かす ECSでコンテナを動かす ECSでコンテナをクラスタリングする　←今回の投稿 ECSのログをCloudWatchで収集する ドメインを取得する ドメインにALBを割り当てる HTTPS化する もくじ 今回の投稿ではコンテナをクラスタリングします。 Application Load Balancerの作成 セキュリティグループの作成 ECSのリポジトリにコンテナイメージを登録する ECSのタスク定義を作成する ECSのクラスターを作成する ECSのサービスを作成する アクセス確認 デプロイするコンテナについて 以前の投稿で作成したnginxのコンテナイメージをデプロイします。 1. Application Load Balancerの作成 コンテナへのロードバランシングを行うApplication Load Balancer(ALB)を作成します。 補

XBOSの概要 XBOS(Cross interaction based outlier score)はクラスタリングを使う教師なし異常検知アルゴリズムです。異常と正常両方を含んだラベルなしのデータセットに対して適用し、それぞれのデータに対して異常度のスコア付けを行う形で使用します。発想も実装も非常にシンプルで、Pythonではわずか55行のコードの実装になっています。Scutumにおけるアノマリ検知のために開発されたもので、こちらの記事で書いたようにかなり良い性能を発揮します。 XBOSの処理は大きく2つのステップに分かれており、まずクラスタリングを行い、次にクラスタ間の調整を行います。 Step1: K-Meansによるクラスタリング まずはじめにクラスタリングを行います。クラスタリング自体はどのアルゴリズムを使っても問題なく、ScutumではとりあえずK-Meansを使っています。K

概要 主成分分析(PCA, Principal Component Analysis) をクラスター分析と組み合わせて、高次の次元で定義されたデータを2次元空間データで表現する方法を、python3 で見ていく。また、類似のグループまたはクラスタのデータを検索し、データ内に隠れた関係を見つける。 キーワードの復習 PCAとは PCAは主成分(principal component)を見つけることによってデータの次元を低下させる。 データセット元の特徴または変数を主成分に基づいて、縮小されたセットに変換することにより、データの分散を最大化するの最小の変数が得られます。 新しい変数が2つしかない場合、データ内の各サンプルを散布図などの2次元チャートで表すことができます。 教師なしデータの分析技術として、クラスタリングは、その変数に基づいて「近接したデータサンプル」を編成する。 →各データが互い

Linuxマシンをクラスタリングしてみよう 用意するもの Pi Zero のmicroSDカードを節約したい場合 Cluster Hat v2.0について ポイントや注意点など セットアップ作業(ヘッドレスインストール) (1) Raspbian イメージのダウンロード (2) SDカードのフォーマット (3) イメージファイルをコピーする (4) SSH を有効にする (5) Raspberry Pi にmicroSD をセットする Pi 3 (Controller)からClusterの制御 ネットワーク構成の確認 ネットワーク構成の確認 Controller(Pi3)から計算ノードにログインする 計算ノード(Pi Zero)がインターネット接続できるようにする(Pi Zero W の場合は不要) 計算ノード(Pi Zero)で静的ルーティングを追加する ソフトウェアアップデートを行う

クラスター分析は 距離行列の生成（類似度行列ではない！） クラスタリングの実行 という流れになる。 それぞれのステップで、採用する 距離の種類 クラスタリングの方法 がチューニング変数となる。 この順に手順を見ていく。 行数、列数の多いビッグデータ向きのデータ形式であるMatrixパッケージに対応した距離行列についても説明する。 距離行列を生成する 類似度行列ではなく距離行列を作る。similarityではなくdistanceを作る。 直感的にはデータから距離の指標（どれだけ離れているか）ではなく類似度（どれだけ近いか）の指標を抽出し、そこからクラスタリングしたいケースが多いのだが、あくまで類似度指標に基づいた距離行列を生成するのである。 通常のdist関数では対応する距離の種類が少ないのでproxyパッケージを使う。 距離行列を生成するメソッドはdist(data, method="距離

Googleマップ表示とマーカークラスタリングと情報ウインドウからのページ遷移 単一ファイルコンポーネントでGoogleマップを表示して、複数マーカーをまとめて表示（マーカークラスタリング）したうえで、情報ウインドウ内から非同期でページ遷移する（vue-router） Vueの単一ファイルコンポーネントでGoogleMapsAPIを利用した地図を表示します。 npmに vue2-google-maps というのがあるので、単純な地図ならこれでよいのですが 今回は 複数のマーカーをまとめて表示（マーカークラスタリング）をしたい vue-routerを使っていてシングルページアプリケーションとして作成 マップ上の情報ウインドウ（infoWindow）の中からのリンクも非同期にページ遷移させたかった。 等々ありましたので、自前でコンポーネントを作成しました。 それについてのメモです。 環境 サー

4月23日（火）に開催された「Scrum Recruiting LABO #2」に登壇してきました！ 当日につかった資料をSpeakerDeckで公開しました。わかりやすくする為に、当日から少しだけ内容変えています。 このブログではスライドの解説付きで、SmartHRの採用の特徴をご紹介します。 登壇内容を解説つきで まず、イベントについてざっくり紹介すると、 人事だけじゃなくて、全社員で採用活動に取り組まないと厳しい時代だよね 社員が積極的に採用に関わっている会社の取り組みを聞いてみよう という趣旨のイベントでした。 SmartHRは「社員が積極的に採用に関わっていそうな会社」としてお声がけいただきました。ありがたや🙏 SmartHRの採用の特徴 ↑ SmartHR社は2019年4月現在107名ですが・・・ ↑ 3年半前は「渋谷のワンルームマンション」「創業メンバー3名」「社員0名」で

Note that I really admire Tim Ottinger. He’s very knowledgeable and respectful. So is his response here. Still it is in the end excluding Scrum and Scrum practitioners. Tim is Joshua’s colleague. He’s also an important face of the Modern Agile community. Then came Joshua Kerievsky’s new talk. The title says it all: “Modern Alternatives to Scrum”. The thing is though: in his talk he’s talking about

スクラムマスターを雇うときに聞いてみると良い 38 個の質問をやってみた 「スクラムマスターを雇う時に聞いてみるとよい38個の質問」というものがあり、昔から知っていたのだが、改めて自分で考える機会ということで書いてみた。 スクラムマスターを雇う時に聞いてみるとよい38個の質問 | Ryuzee.com ※ あくまで自分の経験に基づく考えなので、使えるかどうか（≒採用に値するかどうか？）はわかりかねます。 スクラムマスターの役割について Q. アジャイルマニフェストでは「プロセスやツールよりも個人と対話を」といっている。プロセスを守らせるスクラムマスターは、それとは反対のことをしているのではないか？ ツールやプロセスが大事ではないとは言っていない。あくまで比較の話。 ツールやプロセスは、チームが価値を生むまでの一連の作業に、より集中できる為に必要とされる場合がある。 「いつまでにスプリントが

Photo by Daria Nepriakhina on UnsplashAgile means many things to many people. The simple high level Agile Manifesto is something I think is close to the way Google engineers think about software development. Individuals and interactions over processes and toolsWorking software over comprehensive documentationCustomer collaboration over contract negotiationResponding to change over following a plan

Gartner Highlights 10 Things CIOs Need to Know About Agile Development 企業の多くがデジタルビジネスのプレッシャーを受ける中で、従来の開発プロセスは現在の状況に合わなくなってきているとガートナーは指摘しており、それゆえにアジャイル開発が注目されているとのことです。 イノベーションのための取り組みの要素の1つとしてアジャイル開発はCIOにとって欠かせないものとなっており、そうしたCIOへのアドバイスとして、ガートナーは次の10項目をあげています。以下はポイントだけを要約しています。 その1：アジャイル開発は1つではない （No. 1: Agile is not one thing） アジャイル開発の方法論には複数ある。それぞれがよく知られており、かつとても具体的なソフトウェア開発方法論だ。まずはその中から1つを選び、組織に

こんにちは、scoutyの二井です。今回は、こちらのイベント(Scrum Recruiting LABO #1 )にお邪魔してきました。登壇者はheyの佐俣さん（@adwarf）、メルカリの石黒さん（@takaya_i）、YOUTRUSTの岩崎さん（@yuccaaaa）、HERPの庄田さん（@fabichirox）という豪華な布陣。 参加したきっかけはHERPの 庄田さんのTweetでこちらの記事が流れてきたことがきっかけでした。 （スクラム採用を実践するための3つのポイント） 興味のある方はぜひこちらの記事も読んでみると良いと思います。 スクラム採用とは？ この言葉は、チーム開発の手法としてインターネット系企業で広く取り入れられている、スクラム開発と同様に、共通のゴール（採用目標の達成）のために、全社員が一丸となって採用活動に取り組むことを意図して、弊社（*1）がネーミングしたものです。

id:radiocat です。2/26に大阪オフィスで実施したMeetupでは楽楽精算開発2課のメンバー全員で半年かけて準備をして発表しました。今回はMeetupの内容と合わせて、全員で役割を持って取り組んだ勉強会発表プロジェクトの内容をご紹介します。 rakus.connpass.com プロジェクトの経緯 私たち楽楽精算開発2課は成長サービスを支える開発組織として、常に新しい領域の開発に取り組んできました。一方で、開発部門としてMeetupというイベントを継続的に開催していくことになり、私たちのチームがどう関わっていくべきかを考えた時に、チームでイベントのコンテンツを作り上げるという新しいチャレンジを行ってその知見を残すことが私たちのチームらしい取り組みではないかと考えました。そして2月のMeetup発表者としてチームで名乗りを上げてプロジェクトをスタートさせました。 2018年10月

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。ヤフー名古屋オフィスでソフトウェアエンジニアをしている近藤です。 本記事では、ヤフー株式会社の全国にある拠点所在地の一つである名古屋オフィスの様子と、エンジニアの働き方について皆さんにご紹介します。 名古屋オフィスの所在地と担当している事業領域 ヤフーの名古屋オフィスは、名古屋駅エリア、通称「名駅エリア」に位置しています。長らく名古屋プライムセントラルタワーというビルをワンフロア借りていましたが、2019年3月4日にJRセントラルタワーズに移転しました。名古屋駅直結となった事から、名古屋勤務社員の通勤利便性や、他拠点から新幹線で出張してきた社員の導線なども格段に便利になりました。場所もタワーズオフィスフロア最上階の50

「Scrum Inc. Japan」が設立。「スクラム」の導入支援により、イノベーションを実現。KDDI、永和システムマネジメント、Scrum Inc.が合弁 「スクラム」は、アジャイル開発手法としておそらくもっとも広く知られ、普及している手法です。顧客からのフィードバックに基づいて計画と開発を短い期間で繰り返し、新しい機能を次々とリリースしていくことが1つの特徴です。 そのスクラムは、もともと1986年に一橋大学の野中郁次郎氏と竹内弘高氏が日本企業のベストプラクティスについて研究し、ハーバードビジネスレビュー誌に掲載された論文「The New New Product Development Game」などを参考に、ジェフ・サザーランド（Jeff Sutherland）氏らによって提唱されたました。 そのスクラムの提唱者であるジェフ・サザーランド氏が設立したScrum Inc.とKDDI、

Scrum is a framework to address complex adaptive problems. The single source of truth for Scrum is the Scrum Guide. This Scrum Guide is very clear about what Scrum is in a single team environment. It is less clear about multiple teams on the same product. Sure, the Scrum Guide has something to say about this:

Scrum Fest Osaka 2019

更新しました。(2/25 19:20) はじめに こんにちは、DevOps導入支援担当の藤村です。2019年2月22日〜23日に開催されたScrum Fest Osaka 2019で、「プラクティス厨から始めるアジャイル開発」という発表をさせて頂きました。 会場 会場は、関西大学梅田キャンパス KANDAI Me RISE でした。めっちゃきれい。 登壇資料 私の登壇資料は以下となります。 言いたかったことは、以下の三行につきます。 資料内でも書いてますが、プラクティスの模倣から始めること自体は悪いことではありません。ダメなのはずっとプラクティス厨でいることです。 内容について不明点やご意見などありましたら、お気軽にコメントにお書きください！ また、今回の発表でお話した考え方のベースは、以前聞いた椎葉さんの話からヒントをもらってました。ありがとうございます！ 登壇後 登壇後、私の憧れである

こんにちは。読書メーター開発チームの荻野です。 今回の記事では、技術書典5で頒布したトリスタinside出張版 Vol.01に記載した「読書メーターの事例に学ぶ属人性のないチーム開発」を、ブログ向けに修正を加えつつ全文公開します。 記事タイトルの「属人性のないチーム開発」はキャッチーさを優先させたもので、実際には完全に属人性を排除しているとは言い切れませんが、チーム開発改善事例のひとつとして、みなさんの参考になれば幸いです。 読書メーターはもともと個人開発から始まったサービスで、6年に渡るサービス運用ののち、2014年にドワンゴが買収しました（現在はトリスタが開発・運用をしています）。 当時の私のミッションは、このアプリケーションのリプレースでした。 本記事では、手探りで始まったチーム開発においてどのような課題が生じ、それらをどのように解決したのかを、時系列順に解説します。 エンジニアの視

3. 株式会社アトラクタのご紹介 ✤ 開発プロセスに関するコンサルティングやトレーニングを提供 ✤ アジャイル開発 / 改善 / 自動化 / チーム育成 / クラウドコンピューティング / ドメインモデリングなどが専門領域 ✤ https://www.attractor.co.jp/

ハンズシェアでは２週間のスプリントを切りスクラムを組んで開発をし、スプリントの終わりにふりかえりをしています。『アジャイルレトロスペクティブ』を読んでふりかえり手法を改善した取り組みを紹介します。 これまでの『ふりかえり』これまでスプリントレトロスペクティブ（ふりかえり）をKPTのフレームワークを使い改善を行ってました。 KPTとは、Keep/Problem/Tryの頭文字を取ったもの １．Keep（良かったこと、続けたいこと）を出す ２．Problem（問題、開発の妨げになったこと）を出す ３．Try（Keepを更に良くする案、Problemを改善する案）を出す ４．Tryに投票し改善していくことを決めるKPTでのふりかえりをしている中で下記のような問題を感じていました。 ・KPTが形骸化 ・スプリントでやったことをそんなに覚えてない ・チームの問題発見・改善に対してクリティカルなものが

みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 ここに新しくECサイトを作ろうとしているアジャイル開発チームが2つあったとします。期間はどちらも同じです。 1つめのサイトAは、商品を探すための機能として、商品名による検索、価格による検索、発売元メーカーによる検索、評価順による検索、あいまい検索などさまざまな検索機能を用意しましたが、もう1つのサイトBには商品名による検索しかありませんでした。 さてどちらが良いでしょうか。 答えは当然ですが、「これだけでは分からない」になります。 ちょっと条件を追加しましょう。 サイトAは、いろいろな検索方法で商品を探せますが、残念ながら決済機能の開発が間に合わなかったので、まだ商品の購入はできません。一方で、サイトBはクレジットカード（JCBとVISAだけ）は決済できるようになっています。 さて、こうなるとどちらが良いでしょうか。 答えは明確にサイトBになります

Beyond Engineering: The Future of Platforms @ AllDayDevOps, Oct 2023

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Red Hatの平です。2019年5月1日から和暦が「平成」から「令和」へ移行します。皆さんのシステムは「令和」対策お済みですか？ Red Hatでは2019年4月9日に、RHEL5 / RHEL6 / RHEL7を対象に新元号「令和」対応の修正パッケージをリリースしました。 access.redhat.com 一概に新元号対応というと、いくつか関連する仕組みがあります。基本的にはLinuxでは西暦でも和暦でもなく、UNIXエポックと呼ばれる時間で動いています。これは1970年1月1日 0:00:00(UTC)から何秒進んだのかという累積時間であり、日本語の和暦で表現して欲しいユーザーが和暦に変換するように指示した時にはじめて和暦として扱われ変換されます。 その変換テーブルを持っている1つがglibcです。おおよそのRHELユーザーはglibcをアップデートする事で日常的に出てくる和暦を新

今回ご紹介するのは、Ansibleを用いたネットワーク設定の管理および自動化です。 前回は、ZTPでホワイトボックススイッチの構築自動化でZTPを使用した初期構築の自動化を紹介しているのでこちらも参考下さい。 Ansibleを使用することで、ネットワークの構成管理をコード化できます。コード化によるメリットとしては、 人的ミスの削減、作業工数の削減 テンプレート利用により、ロールで部品化し、簡単に再利用（設定変更/追加）が出来る 属人化の防止 等々ですね。 私のホワイトボックススイッチのテスト環境では、よくNetworkOSを入れ替えて、構成を壊したり、再構築したりを繰り返したりしているのでAnsibleで構成管理しています。 その環境を紹介していきます。 ネットワーク構成 Cumulus Linuxで構築したEVPN-VXLAN構成を例に紹介していきます。以下に物理構成および論理構成を示し

考えなくてはいけないこと ZabbixがESXiの障害を検知して且つそのESXi上で稼働していたVMの特定と移動先のESXiを指定する必要があります。 そこで、ここでは以下のようにしてみたいと思います。 障害検知用でESXiへのping監視 障害検知用でVMへのping監視 ESXiの障害且つVMの障害が発生したらVMを移動させる 移動先のESXiはVMのホストインベントリのタグに設定しておく 出来れば人間が意識せず動的に移動先ESXiを自動で識別できる仕組みを作れればいいんですが、ここでは静的に記述します。 準備 Zabbix側準備 tower-cli を使ってAnsible Towerのテンプレートを実行するためインストールします。 [root@localhost ~]# yum install epel-release [root@localhost ~]# yum -y insta

◆ Live配信スケジュール ◆ サイオステクノロジーでは、Microsoft MVPの武井による「わかりみの深いシリーズ」など、定期的なLive配信を行っています。 ⇒ 詳細スケジュールはこちらから ⇒ 見逃してしまった方はYoutubeチャンネルをご覧ください 【6/19開催】Kong Community Japan Meetup #4 本イベントでは、Kong Inc. のVP of ProductであるReza Shafii氏もプレゼンターとして参加。当社からはアーキテクト マネージャーの槌野の登壇が決定！参加無料です!! https://column.api-ecosystem.sios.jp/connect/kong/1081/ 【6/21開催】開発者目線でのSBOMとの向き合い方 SBOMの導入から開発者がSBOMの作成・管理を自動で行っていくための方法（デモ）を紹介します。

中途三年目、堀越です。 Ansible で GitLab CI/CD 上にデプロイジョブを実装しましたのでそのアウトプットです。 www.ansible.com はじめに もともとSSHしつつポチポチとシェルを叩いて Play Framework をデプロイしていたのですが、自動化しましょうという話を開発チームでしました。 Ansible とか使ったら便利そうという意見があり、以前から関心があったということで便乗して担当させていただく運びとなった次第です。 旧デプロイ環境 踏み台サーバーにシェルスクリプトが配置してあり、叩いてみると下記の処理が一連して実行される仕組みになっていました。WEBサーバーは production と development の2つの環境が存在していました。*1 踏み台サーバーにて コード最新化 git fetch, checkout, pull などする*2 パ

- name: Enable to install NGINX. shell: "amazon-linux-extras enable nginx1" become: yes をyumの前に入れる。yumはそのまま使う。 【注意】以前、この記事ではnginx1.12を使用していましたが、現在では古くなっているので、nginx1（現在では1.18が入る）を使ってください とりあえずインストールをするためのシンプルなymlは以下のとおり。 --- - name: Install openssl yum: name=openssl-devel - name: Enable to install NGINX. shell: "amazon-linux-extras enable nginx1" become: yes - name: Install NGINX. yum: name=nginx -

This article is more than one year old. Older articles may contain outdated content. Check that the information in the page has not become incorrect since its publication. Author: Naresh L J (Infosys) ObjectiveThis blog post describes the steps required to setup a multi node Kubernetes cluster for development purposes. This setup provides a production-like cluster that can be setup on your local m

はじめに Ansibleのhandlerを使っていますか？ 私はPlaybookに冪等性を持たせる為にも、積極的に使っていきたいと思っています。 ですが、Roleの粒度を分割していくと Handlerの設定をどう書くか悩む事も出てきます。 そんな時、AnsibleのHandlerはグローバルに設定される事を意識してみると いい感じのPlaybookにできるので紹介します。 Handlerのおさらい AnsibleでのHandlerとは、Task上で状態が変更されていた時に 1回だけ実行されるジョブの仕組みです。 具体的には、Taskの実行時にcahngedが出て変更が走った場合 Handlerに記載されている名前のジョブが実行されます。 なお、この説明ではcopyされるFilesはすべて記載を省略しています。 tasks: - name: sample_application config

こんにちは、NTTの山田です。NTT研究所ではクラウドサービスを活用して研究活動に役立てています。今回はそのうち、AWS CodeBuildを使ってAnsible PlaybookのCIができるようにした話を書きます。 Ansible Playbookのテスト我々のチームでは社内の研究者向けに、GPUリソースを簡単に使うことができる環境を提供して深層学習などの研究に使ってもらっています。GPU環境の構築はOSインストール以降全てをAnsibleを用いてコード化しており、追加変更の際にはGitHubを使ってチーム内で相互レビューを実施しています。 しかし、Ansible Playbookはアプリケーションのコードとは異なり各自でテストすることが難しいという問題があります。テスト専用の環境をなんとか作れないかということで、まずは手軽に使えるクラウド上での環境整備をしてみることにしました。 テス

渡辺です。 Ansibleのwit_itemsのループは単一タスクしか繰り返すことができません。 今日は、複数のタスクをループさせる場合に役立つincludeとloop_varを紹介します。 with_itemsは単一タスクしかループできない 例えば、複数のシステムユーザを作成する時、ユーザ毎にタスクを作成したならば、ユーザ数のタスクが必要です。 可読性が悪いだけでなく、コピペの弊害は修正作業に大きな影響を与えます。 - debug: msg: "user=user1" - debug: msg: "user=user2" このような場合、Ansibleでは with_itemsを使うことでタスクを複数回実行できます。 - debug: msg: "user={{ item.name }}" with_items: - user1 - user2 ところが、with_itemsは単一タスク

事例から学ぶ、ITインフラの自動化を成功させる Ansibleのプラクティス レッドハット テクニカルセールス本部 クラウドソリューションアーキテクト部 ソリューションアーキテクト オートメーション＆マネジメント・エキスパート 中島 倫明 氏 かねてより多くの企業において取り組みが進められてきたのがITインフラの構築や運用などにかかわる作業の自動化である。しかし、その成果を十分に発揮できた企業は意外に少ないというのが実情だ。レッドハットの提供する自動化ソフトウェア「Red Hat Ansible Automation（以下、Ansible）」は、企業が試みている自動化における課題を解消し、抜本的な効率化を推進できる「自動化 2.0」の世界へとシフトしていくことを強力に支援する。 “サイロ化”に陥った自動化が期待通りの効果を上げない要因 レッドハット テクニカルセールス本部 クラウドソリュー

Ansible Night in Nagoya 2019.02 で発表した資料です。 イベントページ： https://ansible-users.connpass.com/event/116946/ Read less

JANOG41.5 Interim Meeting での LT 資料です https://janog.connpass.com/event/82865/ Ansible はネットワーク機器にも対応しています。 YAML形式の処理定義ファイル（Playbook）を書かずに、 もっと気軽に始められる Ad-Hoc な Ansible の使い方をご紹介します。Read less

この記事の概要 Ansible の playbook を使って、 ① 対象サーバからリスト（インターフェース一覧など）を取得する ② そのリストの項目毎に一部の処理をループ実行する ということを、1回のplaybook実行でできる記述方法を模索していたところ、とあるアプローチに至ったので、その手法を書き留めておきます。 変数に定義するのはつらいリスト（流動的 or 膨大な量）に対して処理を実行したいときに使えそうな方法なのではないかと思っています。 実行バージョンによる留意事項 私が試した Ansible バージョンは 2.6.2です。 記事内の記述は、バージョン 2.4 以降の Action である import_tasks と include_tasks をつかって記述しています。 バージョン 2.6.2だとまだ include でも記述可能ですが、下記のような include は 2

2019/02/15 Ansible Night in Nagoya 2019.02での、遠藤の講演資料になります

AWS と IBM Cloud の二つのクラウドで、Terraform 仮想サーバーをプロビジョニングして、マルチクラウド化ツールの実態を体験して理解したいと思い、前回、IBM Cloudで作成した Terraform の構成ファイルを AWS EC2 用に書き直して、検証をおこないました。 この記事は、Terraform + Cloud-init + Ansible で IBM Cloud VSIプロビジョニング自動化の記事のAWS版です。 Terraform の詳細なコードは、takara9/terraform-aws-ec2 にあります。Terraform の実行環境は、takara9/vagrant-terraformを想定しています。 次のように、GitHubからクローンしたディレクトリで、ファイル名を挙げながら、どのように対応したのかを記述しておきます。 ~/terraform

お疲れ様です。伊藤です。 今回はファイルを編集するlineinfileについて記述します。実は初期構築とか運用と化しているとかなりの確率でファイルを変更することがあります。そのときに主に使うことになるのがこちらかと思います。 説明文は下記になります。 このモジュールは、ファイルを検索して、行が存在するかどうかを確認します。 これは、ファイル内の1行だけを変更したい場合に、主に有効です。 複数の類似した行を変更する場合は、replaceモジュールを参照するか、ファイル内に行のブロックを挿入/更新/削除する場合はblockinfileをチェックしてください。 それ以外の場合は、コピーモジュールまたはテンプレートモジュールを参照してください。 使ってみるとわかりますが、普通にファイルを編集しようとするとかなり苦労します。。。しかしながらこのモジュールが一番細かい指示が出せるので、これでダメったら

GrowthCon:LEAN ANALYTICS実践ワークショップ あなたがコミットする企業・チームに、アナリストの役割を担っている人はいるだろうか？ プロダクトやサービスの開発をどう行っていくべきかについて、シリコンバレーや国内の第一人者を招き、実践者や専門家から直接学ぶ機会を提供するGrowthCon#1 「LEAN ANALYTICS実践ワークショップ」 が10月24日、シリコンバレー/サンフランシスコを拠点に活動するグロース戦略専門チームAppSociallyの主催で開催された。 第一回目となる今回のゲストは『LEAN ANALITICS(リーン・アナリティクス)』の共著者でもあるALISTAIR CROLL（アリスター・クロール）氏。 スタートアップの創業者やエンジニア、大企業の新規事業開発部門に身をおく参加者が多く集まった本イベント。講演とワークショップ、公開メンタリングが行な

「JavaScript関数型プログラミング」を読んでいたら、意味がよく分からない用語が出てきたのでメモ。 jsstudy.hatenablog.com レンズ （p.48） レンズ（Lenses）と呼ばれる関数型のアプローチ レンズは、オブジェクトの変更を普遍的に一括管理する最良の選択肢です。 （純粋な）関数参照とも呼ばれるレンズは、状態を持つデータ型の属性を不変的にアクセスし操作できる関数型プログラミングのソリューションです。 レンズの内部的な動作はコピーオンライトに似ており、状態の管理と複製を適切に処理できる内部ストレージコンポーネントを利用しています。 しかし、レンズを自分で実装する必要はありません。 関数型JavaScriptライブラリRamdaの実装を利用できます。 JavaScriptでデータを可変ではなく不変で扱いたい場合、Ramda.jsという関数型ライブラリーのLensと

20代はやりたいことなんて何もなかった。20代はとにかく自分へのリクエストに応え続けて自分が割と出来ること・得意なこと・評価高いこと、ずっとやり続けられることが何かをわかっていった。やりたいことに悩むより、とりあえず動き続けたほうがわかることはある。 https://t.co/k50hs5EAJU — 舛田 淳 Jun Masuda (@masujun) May 1, 2019 全然ぐっと頭に入ってこないほどいろいろやっておる。 というわけで、バラエティを増やすために、いろいろ行動しておいたほうがいいよという話しだったんですが・・・。 一方で「バラエティを増やすってどうやるの？」「行動ってどうすればいいの？」「行動そのものができないんだよ！」という反応も多くありました。 「おまえら、行動しろしろいうけど、その『行動する』ってのができないんだよ！」という声もあるのです。 それはまったくそのと

JCA (Java Cryptography Architecture) を学ぶための前提知識として、暗号技術の基本的なところを勉強したときのメモ。 JCA の使い方についてはこちら。 用語 暗号について説明する際に利用される用語について、先に整理しておく。 平文 暗号化されていないメッセージのこと。 暗号化 平文に暗号処理を施して、第三者から内容がわからないようにすること。 暗号化後のメッセージを暗号文と呼ぶ。 復号 暗号文を元の平文に戻す処理のこと。 「復号化」というと怒られる。 アリスとボブ 暗号について説明するときに慣例的に使用される仮の名前。 アルファベットの A, B, C... の順番で名前が考えられており、 Alice, Bob, Carol(もしくは Charlie)... のような感じになっている。 名前ごとに役割が決まっていて、アリスは送信者、ボブは受信者、キャロルは

プログラミング学習サービスやら、ペットサロン予約サービス、風俗予約サービスなど色々とやっている「かずきち」です。 ◾️その他Qiita記事 エンジニアで稼ぐために大切な２０のコト ウェブカツ生を雇わない？転職できない？著作権無断使用の炎上から１年を経て思うところをぶっちゃける。 テックキャンプをウェブカツ!! 顧問が徹底レビューしてぶった切ってみた ■運営サービス一部 http://crazy-wp.com/ フリーランスエンジニアを育成するオンライン最大級のプログラミングスクール「ウェブカツ」 http://webukatu.com/ ■プログラミングスクール「ウェブカツ」の出版本 「小学生からでもプログラミングを楽しく学べる漫画作りたいなー」と思い立ち、外注してウェブカツで漫画本を作りました。KADOKAWAさんより出版しています。 はたらくプログラミング 完全版 (コミックエッセイ)

はじめに タスク管理ツールとしてMammothProjectというタスク管理アプリを使用しています。 さて、私の職場では日報が採用されており、やり残したタスクを書く項目があるのですが、なかなかめんどくさいのでタスク管理ツールのキャプチャを貼るようにしました。（後々webスクレイピングにしてもいいかもー） そこでやっぱり自動化ですよね。 想定は ヘッドレスchromeでMammothProjectにログイン 自身のタスク一覧画面をキャプチャ となります。 環境 Python 3.7.3 mac OS Mojave 後、当コードの実行にあたって以下サイトを参照してSeleniumを実行できる環境を用意しています。 https://qiita.com/memakura/items/20a02161fa7e18d8a693 コード from selenium import webdriver fr

値の値段 前回取り上げたSwiftに対する不満の1つとして、メモリ管理が言語と密結合していることを取り上げました。 密結合しているおかげで循環参照の解消などをプログラマが制御できるのですが、密結合しているということは別の手法を導入したり、メモリ管理そのものをSwiftで実装することが難しいということでもあります。 今回はメモリ管理とはいったい何なのか、いつどんなときにそれが必要なのかを確認したうえで、それを通してSwiftのよさを見直します。 Swiftの型、CPUの型 Swiftには多彩なデータ型が標準装備されているうえ、それらを組み合わせて新たな型を定義するのも容易です。しかし一度ネイティブコード（nativecode）にコンパイルされてしまえば、そこに残る型はわずか4種類。 UInt8、UInt16、UInt32、そしてUInt64。符号付き整数？、浮動小数点数？……それらは演算のと

NSObject-Rxの実装を紐解きます。 RxSwiftを利用していれば、おそらく利用したことのあるライブラリ、RxSwiftCommunity/NSObject-Rx。 一応解説しておくと、NSObjectのサブクラスであれば、DisposeBagを宣言する必要なく利用することができるという便利な代物です。 RxSwiftで開発をしているととても良く使うライブラリの一つではないでしょうか。 今回、ひょんなことからこのライブラリがどのようにしてdisposeBagを実装しているのかを確認してみたくなって、びっくりしたので、まとめておきます。 Swiftの機能のみを利用した実装ではない。 今回話しているRxSwiftCommunity/NSObject-RXは、Swiftの機能のみを利用した実装にはなっていません。 NSObject-Rxの実体ファイルは下記ファイルなのですが、結構無茶苦茶

こうすると後からvalueの値の変更を監視することができます。 Swift3.0のKVO SwiftにはObjC時代から続くKVOの機能があります。 Swift3.0までを例に、WKWebViewのestimatedProgressの値を監視しようとすると こんな感じ class ViewController: UIViewController{ var webView: WKWebView //中略 override func viewDidLoad(){ //webViewにObserverを追加 webView.addObserver(self, forKeyPath:"estimatedProgress", options:.new, context:nil) } //NSObjectのもつメソッドを継承 override func observeValueForKeyPath(k

Objective-CからSwiftへ、4つの移行ポイント～メルカリの実践例から最適な手法を学ぶ 多くの企業でObjective-CからSwiftへの移行が行われていますが、どのような戦略、手順が必要になるのでしょうか。実践に基づくノウハウを、メルカリの小林晋士さんが解説します。 2014年にSwiftが登場して以来、その利便性の高さから多くのiOSエンジニアがこの言語を用いるようになりました。それに伴い、Objective-Cで書かれたアプリケーションをSwiftに移行する企業も増えています。フリマアプリ「メルカリ」の開発・運営で知られる株式会社メルカリも、そのひとつです。本稿では、TOPLOG株式会社と株式会社メルカリの2社でObjective-CからSwiftへの移行を経験した小林晋士さんに、移行にあたり策定すべき戦略とポイントについて解説していただきました。 なぜSwiftで作るの

GitHubにサンプルを置いてみたので、とりあえず試してみたいという方はこちらからどうぞ。 R: R Example - Colaboratory Swift: Swift Example - Colaboratory 動作確認だけならそのまま動かしても良いですし、編集・保存したければコピーして使うこともできます。 以下説明。 ColaboratoryはJupyter notebookを手軽に試せる非常に便利なサービスなんですが、新規作成時のカーネルにはPython3かPython2しか選べません。 ですが、!jupyter-kernelspec listを実行して利用可能なカーネルを確認してみると、ir（Rのカーネル）とswiftが利用可能なことが分かります。 で、実は、カーネルにirやswiftを利用した.ipynbファイルをColaboratoryで開けば、これらのカーネルを普通に使

こんにちは。 連載シリーズ2日目を担当します、クックパッド買物事業部 iOSアプリエンジニアの中山(@LimiterJP)です。 早いもので入社して一年が経ちました。 私は去年4月にクックパッドへ入社しました。 その後6月にアプリ開発を始め2018年9月に「クックパッドマート」のiOSアプリをリリースしました🎉 クックパッドマートは 生鮮食品をスマホアプリから簡単に注文することができる生鮮食品ECサービスです。 従来のネットスーパーや生鮮宅配サービスとは異なり、街の精肉店や鮮魚店などの販売店や地域の農家といった生産者など、小規模事業者や個人事業主が参加できるプラットフォームです。 今日はクックパッドマートのiOSアプリの立ち上げを爆速で行った舞台裏について、 新規開発で大切にしたこと 開発速度を上げるための考え方 新規開発に特化した具体的な手法 の観点でお話します。 新規開発で大切にした

どうも、最近は ウマ娘 プリティーダービー というアニメにハマっている @tobi462 です。 ちなみにセイウンスカイちゃんが一番好きです。 さて、すでに結構時間が経ってしまいましたが、try! Swift 2019 TOKYO で登壇してきたのでその感想的なブログ記事です。 www.tryswift.co speakerdeck.com LT採択から20分トークへ 今回、2日目の午後に20分トークで発表させていただいたのですが、実はもともとLTの予定でした。 ですが、当初予定していた20分トークのキャンセルがあったとのことで、運営から「20分で発表してみませんか？」という提案をいただき、せっかくの機会なので快諾させていただきました。 何を話すか（あるいは何を話さないか） もともとLTの予定で提出したCfPなので、最初はまさにライトニングトークというようなスピーディーな発表をしようと考え

それは無理ですSwiftでは、associatedtypeがあるprotocolにはキャストできません。 こんにちは。FiNCのiOSチームで開発をしているtakasekといいます。Swiftの型の話をします。 どういうことSwiftのprotocolは、associatedtypeがない場合に限り、存在型(そのprotocolと同じメンバを持つ具体型)として扱うことができます。（追記: 正確には「associatedtypeがない、かつ var hoge: SelfのようなSelfを使うメンバもない場合に限り」です。ご指摘感謝） しかしprotocolがassociatedtypeを持つ場合、型の構造が静的に定まりません。型情報を抽象的に扱う必要があるので、統一的に処理する場合genericなfuncを通さなくてはなりません。 protocol Animal { associatedty

こんにちは、モバイル基盤部の @giginet です。 去る3月28日、Cookpad Spring 1day Internship 2019の一環として、Swiftコンパイラコースを開講しました。 最近のSwiftコンパイラ 近年、iOSエンジニアの間ではOpen Source Swiftがホットトピックとなっています。 ここ1年ほど、わいわいswiftcというSwift言語処理系に関する勉強会が盛り上がっていますし、 先日のtry!Swiftでは、参加者がSwift自体にcontributionするOpen Source Swiftワークショップが開かれました。 Swiftコンパイラに用いられているLLVMという技術は今、多くの言語処理系で利用されています。これを学ぶことで、さまざまな言語処理系に応用することができます。 このインターンは、Swiftコンパイラを例に、LLVMに触れ、コ

弊社では、外出時でも万が一の場合の対応ができるような業務に支障がない体制が取れるなどの適切な工程を踏めば、業務に関係ある技術イベントにチケット代の補助込で業務として参加できます。 3/21-23 に開催されたtry! Swift Tokyo 2019にも、業務としてハンドメイドマーケット minneのiOSアプリエンジニア全員で参加してきました。 そこで、参加した各パートナーが印象に残ったトークセッション・ワークショップ・イベントの雰囲気について紹介していきたいと思います。 try Prototype! どうも！こじこじです。私は、@menneniaさんによるトークセッションを紹介していきたいと思います。 このトークセッションは、開発に対するマインドセットに関してオーディエンスに質問を投げかけ、考えてもらうという珍しい形式のトークセッションでした。 開発のモチベーションや普段意識せずに考え

Published on 2019-03-31 RSS native macOS application, またはAppKitの世界 今年3月21–22日に東京で行われた“try! Swift”というSwiftのカンファレンスでスピーカーをやりました。という報告です。 これを話しました。当日の登壇スライドです。 try! Swiftとは SwiftはAppleが推してるプログラミング言語でiOS/macOSなどで使われています。try! SwiftはこのSwift言語に関する国際カンファレンスで、2016年の第1回目から毎年東京で行われていますが、海外からのスピーカー/聴講者も多く国際カンファレンスと銘打つのに十分な規模を誇っています。今年2019年で4回目にとなり、今回は32カ国から900人の人が来たようです。特徴としては、すべての発表がシングルトラック（1部屋）で行われ、和英の同時通訳

What’s new in Swift 5.1 Opaque return types, implicit returns, universal self, and more Swift 5.1 has finally landed, albeit slightly incompletely because function builders haven't gone through the Swift Evolution process yet, Still, we are getting another keystone feature in the form of module stability, which allows us to use third-party libraries without worrying which version of the Swift comp

オープンソースのプログラミング言語の最新版「Swift 5」が2019年3月25日（米国時間）、正式にリリースされた。Swift 5を使うと、Appleの「iOS」や「macOS」「tvOS」「watchOS」で動くアプリケーションを開発できる。 Swift開発チームによれば、今回のバージョンは、「Swiftの進化の大きなマイルストーン」だという。Swift 5の概要は次の通り。 安定したABIとバイナリ互換性 Appleプラットフォーム上におけるSwift 5のABI（Application Binary Interface）の安定性が宣言された。 これにより、Swiftのライブラリが今後のmacOSやiOS、tvOS、watchOSの全てのバージョンに含まれることになった。その結果、アプリのビルドが容易になり、サイズも小さくなる。OSに含まれるライブラリを利用できるからだ。 標準ライブ

エンジニアリンググループの古川です。エムスリーは、3/21(木)から3/23(土)に開催されたtry! Swift Tokyo 2019にゴールドスポンサーとして協賛しました。当日は多くの方に弊社ブースに訪れていただき、ありがとうございました。今回は、ブースで実施したアンケートの結果を発表します。 エムスリーブース 参加してみて 私はtry! Swift Tokyoは今回が初参加だったのですが、海外からの参加者がとても多かったことに驚きました。 世界中の方々によるSwiftに関するセッションを聞くことができ、貴重な経験ができたと思います。 数あるセッションの中でも、個人的にはサーバーサイドSwiftが面白そうだなと思いました。最近はiOSよりサーバーサイドをメインで開発しているので、KotlinだけではなくサーバーサイドSwiftも試してみたいなと思います！ アンケート結果 1日目と2日目

こんにちは。ソリューション開発部の湯川です。 最近は Swift ばかり書いています。楽しいですね、Swift。 先日開催された try! Swift Tokyo 2019 の参加してきました。 ちょっと出遅れた感がありますが、この記事はその参加レポートです。 www.tryswift.co はじめに try! Swift 初参加でした。 2018 年の iOSDC 参加時に try! Swift というとてもよいカンファレンスがあるということを聞いて、じゃあ行こうかなとなりました。 とはいえ、徳島からの参加なので旅費にチケットにお金が・・・という感じだったのですが、会社に相談するとなんと費用を出してやるから行ってこいと。 あざーす！！ ということで、参加させてもらいました。 参加するにあたって 参加することが決まり、楽しみという感情がほとんどなのですが、少し不安もありました。具体的には以

Swift5のResultが楽しそうだったので、色々遊んでみました。 Xcode10.2になって、playgroundの挙動も改善してますね。以前は怪しい挙動をよく見かけましたが、今のところ大丈夫そう。 Appleの公式リファレンスはこちらになります。 https://developer.apple.com/documentation/swift/result 0.この関数を使って遊んだ よく使う感じの、結果をクロージャで返す関数です。即時実行されるので、escaping はしません。 import UIKit struct EmptyError: Error { } extension EmptyError: CustomStringConvertible { var description: String { return "value is Empty!" } } // 関数定義 f

米Appleのプログラミング言語「Swift」開発チームは3月25日、最新版となる「Swift 5」を発表した。ABI安定化などが特徴となる。 SwiftはAppleが2014年に発表したプログラミング言語。強い静的型付けなどの特徴を持ち、Objective-CやCとの互換性もある。macOS、Linuxなどで利用でき、macOSやiOSといったAppleのOSで動くアプリケーション開発などに利用できる。 Swift 5は2017年9月に公開されたバージョン4に続く最新のメジャーリリース。Swift 4/4.1/4.2とソース互換性があり、Xcode 10.2ではSwift 5にマイグレーションできるツールを提供する。 ABI安定化が導入された。これによって、今後はバージョンの異なるSwiftで実装・ビルドされたバイナリを安全に組み合わせられるようになる。これにあわせてAppleのmacO

概要 Swiftのprotocolには型の性質を記述する機能と、存在型として使用する機能があります。その存在型はそれ自身のprotocolに準拠しません。その理由は、スタティックメンバに関して問題が生じるからです。この記事ではそれについて解説します。 解説 protocolの2つの機能 Swiftでprotocolを定義したとき、それには大きく2つの用途があります。1つは、ある型に準拠させたり、ジェネリクスの型パラメータの制約の記述に使用する、型の性質を記述する機能です。この記事では、この機能をprotocolの機能と呼ぶことにします。もう1つは、それを型として使用する機能です。このように型として使用されたときの型のことを、存在型と呼びます。下記に例を示します。 まずプロトコルを定義します。

はじめまして、神武です。 try! Swift Tokyo 2019 に参加&LT登壇しました。 LTでは『ポートレートモードを自作しよう』というタイトルで、二次元映えについて語りました。 このnoteでは、 ・来年登壇にtry!したい方 ・try! Swiftの雰囲気を知りたい方 ・神武の登壇内容に興味を持ってくれた方 向けに 登壇した経緯とか試行錯誤の内容とか登壇した感想とか+心に残ったセッションの共有を記したいと思います。 try! Swiftとはtry! SwiftはSwift言語での開発における最新の応用事例について集まる国際カンファレンスです。32ヶ国900人が参加したそう、おっきい。参加者全員が1ラインで同じセッションを見ます。神武はセッションのある2日間参加させていただきました。 きっかけtry! Swiftのチケット販売が始まったと耳にした時、開催日時に既に大切な予定が入

1 UIImage,CGImage,CIImageそれぞれの違い 1.1 UIImage UIKitフレームワークのクラス。 主に既存の画像を使った処理を行う。 長さや位置の指定は "point" 単位で行う 主にviewとのやりとりに使用する 1.2 CGImage CoreGraphicsフレームワークのクラス。 オリジナルの図形などを描画したいときに使用する。 長さや位置の指定は "pixel" 単位で行う 画像加工やピクセル単位の処理を行う場合はだいたいこいつを使う(IN/OUTがCGImageになる)。 1.3 CIImage CoreImageフレームワークのクラス。 画像にフィルタ/エフェクトをかけるときに使用する。 参考記事　[1] 2 各画像クラス変換コード 2.1 UIImage -> CGImage let cgImage = uiImage.CGImage //UI

平日に戻ったら復習の機会もなくなるのでできるだけスライドとかで復習していきます。ここに書いた以外にも素晴らしいセッションがたくさんありましたが、会場で理解が追いつかなかったもの、あまりちゃんと聞けなかったものを中心に。 Keypath入門 - Introduction to Swift Keypaths speakerdeck.com SwiftのKeyPathを使って型の抽象化を行う話。例として、以下のような全然違う要素を持つStructを抽象化するのはProtocolだとできないけど、KeyPathを使えばできるよ、と。 こういうStructがあるとして、 struct User { var username: String } var player = User(username: "マリオ") で、Swiftのキーパスではこんな感じでUserの持つusernameにアクセスできる。

2019/12/16追記 記事作成は2019年4月頃に行いましたがそこから半年以上が経ち、Unioも機能が増えたりしたので記事を更新しました。 また、Unioについての登壇なども行っておりますので、こちらの資料も参考になりましたら幸いです。 はじめに RxSwiftを用いたMVVMでアプリケーションを開発する際、ViewModelが以下のような実装になりやすくはないでしょうか。 ①公開用の入力メソッドと、内部でsubscribeするためのRelayの2つを定義している ②内部状態を公開するためのObservableと、値自体を公開するためのpropertyの2つを定義している ③内部状態なのか、入力のRelayなのかが一見わかりにくい final class SearchViewModel { let repositories: Observable<[Repository]> let e

今年も機会を頂いたので行ってきました。 try! Swift概要 3月21日,22日にカンファレンス、23日がワークショップというスケジュールです。 雰囲気について国際カンファレンスということもあり、海外からいらっしゃった方も多く英語で登壇が大体７割位？というところでした。通訳レシーバーを配布されるので、日本語でそれを聞きながら画面を見れるのが安心できました。英語苦手・・・でも、言ってる内容はつかめるぞという感じです。 日本語話者の方でも、英語でのプレゼンにチャレンジしている方はいます(すごい)、そういう場合でも通訳レシーバーで日本語で聞けるので安心。 実際プレゼンした人に直接調査したわけでは無いけど、通訳してもらう方と事前に打ち合わせしているのか、日本語話者が英語でプレゼンした場合、その登壇者らしい話し方や伝え方が再現されていて、それはそれで良いな・・と思った。 内容について昨年は全然S

GamesBeat is excited to partner with Lil Snack to have customized games just for our audience! We know as gamers ourselves, this is an exciting way to engage through play with the GamesBeat content you have already come to love. Start playing games here. The growth of Docker, the San Francisco company behind the eponymous open source containerization platform, shows no signs of abating. Last March

人気キャスターだった有働由美子がNHKを退局したのは、2018年3月末のこと。NHK時代はアナウンサー職のままニューヨークへ異動し、帰国後8年にわたり朝の情報番組『あさイチ』のメーンキャスターを務めるなど、常に新たなキャリアを切り拓いてきた。 「報道に対する価値観が変わった」ニューヨーク時代。今も昔も変わらないのは「嘘はつかない」という決意。そんな有働が描く「来てほしい未来の姿」とは。インタビューの後編をお届けする。 【前編】怒られてばかりの入局当時──。有働由美子が組織を卒業した理由 ──NHK時代には3年間、アナウンサー職のままアメリカ総局特派員としてニューヨークに赴任しました。アメリカでの経験は、今の有働さんにどう影響していますか。 ニューヨーク勤務は、物の見方が凝り固まっていた自分に気づくきっかけになりました。当時、私は文化を担当していました。 考え方が変わるきっかけになったのが、

人を巻き込むには、キーマンと一対一で膝詰めで話す 西橋京佑氏（以下、西橋）：他にご質問をと思うんですが、何かありますか？ 来場者4：途中で、「人を巻き込む力」という話があったと思います。 新しいことをやりたいということになると、どうしてもやっぱり、自分一人のスキルではできないことが出てくるし。とはいえ、周りの仕事を増やすとなると、嫌な顔をされるのではないか心配になったりする中で、どうすれば上手く巻き込めるか。どうすればおもしろいと思わせるかというところで、何か「こうした」ということがあれば教えていただきたいのですが。 井上一鷹氏（以下、井上）：僕は、それがかなり下手なんですよ。すごく下手。昨日もそれで怒られたんですよ。うちのシステムのトップに「俺にちゃんとその全体像を話さないと、全体最適は絶対にできないから。ちゃんと握って進めないと辛くない？」というようなことを言われて、「あっ、はい」と。

2006年に起業し、働き方改革コンサルティングを約1000社に提供してきたほか、年間約200回の講演を依頼されている。クライアント企業では、業績を向上させつつ、労働時間の削減や有給休暇取得率、社員満足度、企業内出生率の改善といった成果が出ており、長時間労働体質の企業を生産性の高い組織に改革する手腕に定評がある。主催するワーク・ライフバランスコンサルタント養成講座は全国で約1600人の卒業生を育成し、認定上級コンサルタントが各地域で中小企業の支援も行っている。 政府の産業競争力会議民間議員、経済産業省産業構造審議会委員、文部科学省中央教育審議会委員、厚生労働省社会保障審議会年金部会委員、内閣府仕事と生活の調和に関する専門調査会委員などを歴任。著書に『働き方改革』『労働時間革命』（ともに毎日新聞出版）、『６時に帰るチーム術』（日本能率協会マネジメントセンター）など多数。 プレイングマネジャー「

AWS Open Source Blog Best Practices for Optimizing Distributed Deep Learning Performance on Amazon EKS 中文版 – In this post, we will demonstrate how to create a fully-managed Kubernetes cluster on AWS using Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS), and how to run distributed deep learning training jobs using Kubeflow and the AWS FSx CSI driver. We then will discuss best practices