2019 年 11 月 18 日 Google Cloud INSIDE Game & Apps 『GKE と Cloud Spanner が躍動する ドラゴンクエストウォーク』 株式会社コロプラ 邵 正氏と粟田 大樹氏によるセッションの登壇スライドです。Read less
![株式会社コロプラ『GKE と Cloud Spanner が躍動するドラゴンクエストウォーク』第 9 回 Google Cloud INSIDE Game & Apps](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/af7f1685fd5332c5d6f0e0803221ee49fe2d86db/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F03coloplgooglecloudinside20191118-191118103850-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
2017年に完全新作、超高性能に生まれ変わったモノビットエンジンの製品群を用いて、10万人規模の大規模同時接続を行うMO型、MOBA型、MMORPGなどのネットワークゲームについて、どのようにプログラムとサーバを構築し、安全に運用することが出来るようになったのか、実際にコーディング実例やサーバ構成図、運用管理画面を表示しつつ、ご説明いたしました。 また、「ネットワークゲームにおける TCPとUDPの使い分け」と称して中嶋謙互がTCP/UDPの性能を実際の計測値をもとに徹底比較しつつ、解説しました。 なお、今回はCEDEC2017に公開したセッションに加えて、これまでに頂いたご質問とその回答などを交えてお届けいたしました!Read less
11. イベント/コマンドデータ受付 センサデータ受付 定常的に発⽣するセンサデータは、都度最新のデータ を取得する、時間をおいた再送で情報を補填可能で あるため、性能を重視しQoS=0(at most once) で連携 バイナリデータ格納ストレージ ブリッジアプリ ブリッジアプリ センサデータの連携 イベント/コマンドデータの連携 バイナリデータの連携 状態の変化などイベントをトリガーに発⽣するイベント データは、当該イベントに基づいてクラウド側での判断 及び制御処理が⾏わるため、確実性を重視し QoS=1(at least once)で連携 画像などの⼀つのサイズが⼤きいバイナリデータは、 バッファリングを⾏いながら連携する必要があるため HTTP(S)でプロトコルの機能を利⽤し連携 MQTT MQTT HTTPS HTTPS HTTPS MQTT MQTT MQTT QoS=0 Q
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Modern, cloud-native applications typically use a microservices architecture in conjunction with NoSQL and/or sharded relational databases. However, in order to successfully use this approach you need to solve some distributed data management problems including how to maintain consistency between multiple databases without using 2PC. In this talk you will learn more about these issues and how to s
最近の物体検出 2019/05/30 1. 最近の物体検出 2019/05/30 2. お品書き •イントロ • 歴史の振り返り •最近の動向 • キーポイント系 • multi-scale対応 3. イントロ 4. https://twitter.com/RUSH1L/status/889963452143357952/photo/1https://www.youtube.com/watch?v=VOC3huqHrss 5. MegDet 詳細不明 (ensemble) 52.5 SNIP (R-FCN, DPN-98, DCN) (ensemble) 48.3 Mask R-CNN ResNeXt-152 32x8d CornerNet Hourglass-104 SNIPER (Faster R-CNN, R-101, DCN) NAS-FPN RetinaNet, AmoebaNe
Prometheus Tokyo Meetup #2 PFN荒井良太の講演資料を公開します。 Preferred Networks (PFN)ではオンプレミスのKubernetesクラスタで機械学習基盤を構築しており、そのモニタリングにPrometheusを利用しています。PFNでのPrometheusの利用事例、Thanosを利用したスケーラブルなPrometheusのデプロイなどをご紹介しています。 https://prometheus.connpass.com/event/127574/ Read less
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く