Azure Storage を使っていて同時接続数でハマった - present
Azure Storage に添付ファイルをアップロードする処理を持つ ASP.NET Core MVC(.NET Core) アプリを、 Azure App Service にデプロイしてベンチマークをとってみたら、 スケールアウトやスケールアップしても思ったようにパフォーマンスが上がらなくて、 ボトルネックを調べることになった。 モニターでメトリクスを確認してみたが、App Service Plan の CPU パーセンテージは 30% 程度だし、 メモリも 40% でほぼ一定。SQL Database も使ってはいるが、DTU は 50% 未満でまだ余裕がある。 なのに遅い。 モニタを眺めていてもボトルネックが分からなかったので、Application Insights と、その Profiler を導入してみた。 Application Insights の Profiler でホ
機械学習で予測モデルを作る際の概要のオレオレまとめ - HELLO CYBERNETICS
はじめに 機械学習のモデル 教師あり学習 機械学習における予測モデルの基本的な作り方 予測モデルfの考え方 $\phi(x)$の決め方 特徴量エンジニアリング モデル選択 ニューラルネットワーク 複数の予測モデルの活用 アンサンブル ベイズ予測分布 はじめに 機械学習のモデルには数多くのものが存在します。 例えばサポートベクターマシンやニューラルネットワーク、ロジスティック回帰モデルなど、初学者にとってどれが何のために生み出され、 そしてどのような時に有効なのかを把握することは難しいように思います。 そこで今回はある特定のモデルについて細かく見るのではなく、機械学習のモデルが何を表し何を達成しようとしているのかの概観を与え、 それぞれのモデルがどういう時に使えそうなのかの感覚を身につける手がかりのようなものを書いてみたいと思います。 （最初、一般化線形モデルからベイズまでそれなりにしっかり
楽天カードのシステム障害とオラクルの誤算 - orangeitems’s diary
楽天カードのシステム障害については既報のとおりである。 これはこれで収束に向かいつつあるが、気になることがある。楽天カードのことを調べると大量にオラクルのコマーシャル記事が出てくることである。 「会員に長期に渡って安心・安全な利用環境を提供したい」 楽天カードがクラウド基盤にオラクルを選んだ理由 - ITmedia NEWS 楽天カード株式会社 Oracle Cloud at Customerの導入でビジネスのスピードアップと急成長を盤石なものに | Oracle 日本 メインフレームから全面移行--楽天カードのクレジットカード業務 - ZDNet Japan クレジットカード業務の基幹システムを全面刷新、Oracle Cloud at Customerを採用（楽天カード/日本オラクル） « ペイメントナビ - カード決済、PCI DSS、ICカード・ポイントカードの啓蒙ポータルサイト 楽
JavaScriptとTypeScriptを共存させ、段階的に移行する方法
某サービスのフロントエンド開発に携わるようになってからずっと考えていることがある。 TypeScriptに移行して、型に守られたい！ ただ稼働しているサービスをいっきにTypeScriptに移行するのは危険で膨大な工数がかかるため、段階的に移行できないかと考えた。 ということでJavaScriptとTypeScriptを共存させる方法をまとめる。 環境は以下のとおり。 webpack@4.0.1 webpack-cli@2.0.9 webpack v3系の場合は不要 typescript@2.7.2 ts-loader@4.0.0 ※ あとでbabel-loaderについて追記予定です！ → 2018/03/23 追記しました 移行前の状態 極小サンプルを使って紹介する。 // src/main.js import { add } from './module' const result
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