Kubernetesで実際のメモリを超えるコンテナアプリを動かすと、どうなるか？ - あさのひとりごと
Kubernetesは、コンテナアプリケーションをデプロイするためのオーケストレーションツールです。Kuberenetesは分散環境におけるスケーラブルなコンテナ実行環境をつくるための、さまざまな機能が提供されています。 もともとはGoogleが開発したBorgをもとにOSS化したものですが、今日ではマイクロソフトや（ry Kubernetesをつかうとステートレスでマイクロサービス的なアプリケーションを1日に何度もデプロイでき、スパイクアクセスがきても水平スケールが容易なので、大規模Webシステムでスケーラブルな基盤を作れる、というのは広く知られています。 一方、Kubernetesには「Resource Requests」という機能があり、これはPodをデプロイする時に必要とするリソース(CPU/メモリ)を指定できるものです。これにより、Kubernetesクラスタのリソースの使用率を
Kubernetesはクラスタで障害があったとき、どういう動きをするのか - あさのひとりごと
Kubernetesは、コンテナアプリケーションをデプロイするためのオーケストレーションツールです。Kuberenetesは分散環境におけるスケーラブルなコンテナ実行環境をつくるための、さまざまな機能が提供されています。 もともとはGoogleが開発したBorgをもとにOSS化したものですが、今日ではマイクロソフトやRedHatも積極的に開発に加わり、非常に早いスピートで機能拡張していて、追いかけるのも大変です。 Kubernetesの大きな特徴は宣言的設定にあります。 この宣言的設定とは、イミュータブルなインフラを作るための基本的な考え方で、「システムのあるべき姿」を設定ファイルにて宣言する！という考え方です。Kubernetesは設定ファイルに書いたとおりのインフラを維持するように設計されています。 Kubernetesはコンテナを「Pod」という単位で管理します。このPodをKube
機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
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