第2回 Hyper-Vと最新のストレージ・テクノロジの併用
本連載では、Windows Server 2012 R2のHyper-Vをベースにして、現在求められる仮想化システムの技術トレンドや設計、機器の選択方法などについて、全4回で解説します。 第1回「最新モデルを意識したCPUとメモリのサイジング」 第2回「Hyper-Vと最新のストレージ・テクノロジの併用（今回）」 第3回「Hyper-Vネットワーク設計のベストプラクティス」 第4回「クラスタリングとライセンス・コストを考慮した全体設計」 前回は、CPUやメモリといった“頭脳”部、つまり計算処理を担う部分の設計について解説した。今回はI/O処理を担う“足回り”の1つである「ストレージ」について解説する。 ストレージの重要性はPCの購入をイメージすると理解しやすい。最近のPCはCPUやメモリよりもHDDをSSDにアップグレードした方が体感速度は向上するだろう。これは、昨今のPCのボトルネックは
Python for Data Analysis Chapter 2 - Qiita
Introductory Examples すべての章でiPythonのインタラクティブシェルを利用している。 起動は$ ipython --pylabで行う。 pandasのバージョン0.10.0だとapply関数のバグがあるので最新のを入れましょう。 usa.gov data from bit.ly 元データがJSON形式なのでこれをパースして取り込む。 import json path = "data.txt" records = [json.loads(line) for line in open(path)] time_zones = [rec["tz"] for rec in records if "tz" in rec] from collections import Counter counts = Counter(time_zones) """ counts.most_c
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