［速報］「Amazon CodeGuru」発表。機械学習したコンピュータが自動でコードレビュー、問題あるコードや実行の遅い部分などを指摘。AWS re:Invent 2019
Amazon Web Services（AWS）は、米ラスベガスで開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2019」の基調講演で、機械学習を用いて自動的にコンピュータがコードレビューをしてくれる「Amazon CodeGuru」を発表しました。 Amazon CodeGuruのコードレビュー機能は、Amazon自身のこれまでの大量のコードと、GitHubで公開されているポピュラーな1万のオープンソースソフトウェアのコードを基に機械学習のトレーニングを行ったモデルを用いて、対象となるコードを解析。 GitHubやCodeCommitのプルリクエストと連係し、問題があるとされた個所には人間に読める形式でコメントをしてくれるというもの。 並列処理や脆弱性の問題あるコードを指摘 例えばAWSにおけるベストプラクティスのコードから外れているものや、並列処理における問題などの指摘。
伊藤直也氏が語る、サーバーレスアーキテクチャの性質を解剖する（前編）。QCon Tokyo 2016
クラウド上でアプリケーションを構築する新しい手法として「サーバーレスアーキテクチャ」が急速に注目を集めています。しかし一方で、サーバーレスアーキテクチャを採用することで得られる本質的なメリットはなにか、そもそもサーバーレスアーキテクチャとはなにを指すのか、などについてはまだ識者の間でも議論されていることです。 10月24日に都内で開催されたイベント「QCon Tokyo 2016」の伊藤直也氏のセッション「Serverless Architecture」は、こうしたサーバーレスアーキテクチャの本質について大きな示唆をもたらす内容でした。この記事では、その内容をダイジェストで紹介します。 （本記事は前編、中編、後編に分かれています。いまお読みの記事は前編です。） Serverless Architecture 一休 CTO 伊藤直也氏。 先に結論を言ってしまうと、サーバーレスアーキテクチャと
pixiv小説で機械学習したらどうなるのっと【学習済みモデルデータ配布あり】 - pixiv inside [archive]
こんばんは。プログラマーのhakatashiです。2ヶ月ぶりですね。普段はpixivコミックやpixivノベルの開発を手伝っていますが、今回もそれとは全く関係ない話をします。 pixiv×機械学習 「機械学習」「深層学習」といった単語がプログラマーの間でも広く囁かれるようになって既に幾年月経とうとしています。ここpixivの開発陣においても、人口に膾炙する機械学習の輝かしい成果に関する話題は尽きることがなく、常に最新のトピックに目を光らせています。 そんな取り組みの一環として、今回は弊社が運営するpixivの小説機能の投稿データで機械学習を行ってみたので、簡単に紹介したいと思います。 ※この記事における「pixiv小説」とは「pixivの小説投稿機能およびそれによってpixivに投稿された小説」を指し、「pixivノベル」とは異なります。 word2vecとは 自然言語処理における機械学習
![pixiv小説で機械学習したらどうなるのっと【学習済みモデルデータ配布あり】 - pixiv inside [archive]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fec965aea18a5bb10d63a065f0eb20f5a0927961/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fh%2Fhakatashi%2F20160912%2F20160912162131.png)
mruby + ngx_mrubyでアプリケーションを実装するという選択肢 - LIFULL Creators Blog
はじめまして、技術基盤部の相原(kaihar4)です！ 今回は、アプリケーションのクラウドサービスへの移行の一環で、 Amazon S3から取得した画像URLを含むファイルを元に、そのURLの外部画像を取得して返す機能 をmrubyで書き直してAWSに移行した話をしていきたいと思います。 この機能は元々モノリシックなアプリケーションの一機能として動いていたもので、これを切り出してAWSに移行するというのが今回私に与えられたミッションでした。 このアプリケーションは歴史が長く、その間ほとんどメンテナンスされていませんでした。 ディストリビューションは古くPHPのバージョンも4系、したがってそのまま持っていくという選択肢はなく、AWS上に新規にインスタンスを構築することになります。 弊社にはAPI部分をPHPからRubyに移行する方針があるということもあり、Amazon Linux上にRuby
マイクロにしすぎた結果がこれだよ！
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
サーバーレスアーキテクチャで画像の動的リサイズをしたら優勝しました 【SpeeeKaigiレポート#1】 - Speee DEVELOPER BLOG
イエウール / 開発基盤エンジニアの@pataijiです。 画像リサイズをサーバーレスでやっちゃおうぜってことをSpeeeKaigiで発表して、まさかの、優勝しました。 SpeeeKaigiについてはこちらの記事が詳しいです。 tech.speee.jp トークテーマ サーバーレスアーキテクチャで画像リサイズ キーワード 画像リサイズ サーバーレスアーキテクチャ AWS Lambda Amazon API Gateway ImageMagick 発表スライド speakerdeck.com スライド中の動いているデモはこちら 質疑応答 リサイズした時のレスポンスタイムが気になる 計測していないので正確な回答はできないのですが、Lambda上で画像生成が走るのでかなりかかります。 オリジナル画像の容量や生成する画像サイズにより変わりますが、今回デモしていた感覚値では2000x2000pxの画
なぜ AWS をやめて Heroku を選んだのか - sakagami memo
仕事であるアプリケーション開発を担っているのですが、 当初 AWS を用いて1人で運用していたのが、現在は Heroku のプラットフォームに移行し、チームとして6人で開発を行っている状況になりました。そこに至るまでの経緯とその際の運用についてご紹介したいと思います。 もちろんそれぞれの開発の状況に応じて、判断は変わってくるかと思いますが参考になればと思います。 エンジニア 1人 もともと私が関わる以前のそこでの開発は外注していました。運用を引き受けることになったのですが、 ある程度 形になっているアプリケーションを1人で運用するには不安が大きく、実装したい機能が日々 増えていく中で、インフラ面で時間をかけていて満足にコードを書けない状況は非常にわずらわしい ものでした。 小さなスタートアップという会社の中で、開発の施策が次々と進められない状況はまずい と感じ、Heroku の導入を検討し
AWSの複雑な仕組みをTerraform化で紐解く事例 | 外道父の匠
インフラエンジニアも、そうでないエンジニアも、程度の差こそあれAWS（パブリッククラウド）の知識は欠かせないものになりつつあります。しかしながら、食わず嫌いだけならまだしも、AWSにそこそこ取り組み続けているのに、しばしば嫌気がさすことすらあるのは、AWSの複雑さが原因の１つであるといっていいでしょう。 今回は、そんな複雑な仕組みの一つを、Terraform用にコード化することでココロのスキマ、お埋めします。 Infrastructure as Code の過程 Infrastructure as Code によって、手動管理をやめて自動化することのメリットは言うまでもないですが、今回は自動化する過程にこそ非常に大きなメリットがある、という視点にスポットを当てていきます。 AWSは多機能で便利であるがゆえに、複雑です。そして、複雑であるがゆえに、お客さんに簡単に扱ってもらえるよう、操作が簡
運用でカバーの波田野さんが現場で得た経験則とCLI支部への思い (1/4)
2週間に1度のペースで勉強会を開催するJAWS-UG CLI専門支部の波田野裕一さん。過酷な運用現場で獲得してきたいくつもの経験則を惜しみなく勉強会につぎ込む。勉強会の会場で、運用とコミュニティにつづられた波田野さんの半生を振り返る。 本連載は、日本のITを変えようとしているAWSのユーザーコミュニティ「JAWS-UG」のメンバーやAWS関係者に、自身の経験やクラウドビジネスへの目覚めを聞き、新しいエンジニア像を描いていきます。連載内では、AWSの普及に尽力した個人に送られる「AWS SAMURAI」という認定制度にちなみ、基本侍の衣装に身を包み、取材に望んでもらっています。過去の記事目次はこちらになります。 DOSからスタートし、SEDとAWKと出会い、モバイルUNIXに進むまで 長年、運用現場で活躍してきた波田野さんは、昔からコンピューター好き。「最初に買ったパソコンはMSX-2。FM
NetflixのgithubリポジトリはWeb技術の百貨店だった - DiaryException
検索しているとなにかとNetflixのgithubリポジトリがヒットするので、全部（2015/07/18現在分）調査してみた。 github APIで https://github.com/Netflix のリストを全部取得して、名前・概要・URL・最終更新日時 (なんの更新だ?) を抽出。 AWS用のプロダクトが多かったのでまずそれらと、その他という分類にした。その他はほとんどがJavaライブラリ・システムだが、一部WebアプリケーションやPythonライブラリがある。 日本語での説明はReadmeやWikiを見て書いているが、理解が正しくないかもしれない。 AWS用 aws-autoscaling Tools and Documentation about using Auto Scaling URL: https://github.com/Netflix/aws-autoscalin
AWSよりGoogle Compute Engineを選びたくなる10の理由
Google Compute Engineについて興味深いブログがあったので、勉強を兼ねて和訳してみました。 原文はこちらです。 以下、超訳。 昨年（訳注2012年のこと）、GCEとしてGoogleがIaaSの提供を発表した時に、amazonは心配するべきかどうか聞いてみた。18ヶ月後、Google Compute Engineは一般公開され、信頼性、価格、革新性において間違いなくAWSの競合になったと見受けられる。混雑したIaaS市場には多くの新規参入があり、そのいくつかはマイクロソフト、HPとIBMのような十分に確立された企業·ベンダーである。しかし、大多数のそうしたサービス群は限定的な機能しか持たない。彼らはAWSに対抗することは諦め、Amazon EC2の2008年相当のものに見えた。しかし、GCEはそのアプローチからして異なる。Amazon EC2の類似機能に焦点を置くのではなく
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Amazon Linuxがコンテナ化されたので、Macで動かしてみた。 - Qiita