KubeflowによるMLOps基盤構築から得られた知見と課題 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの中山（@civitaspo）です。みなさんはGWをどのように過ごされたでしょうか。私は実家に子どもたちを預けて夫婦でゆっくりする時間にしました。こんなに気軽に実家を頼りにできるのも全国在宅勤務制度のおかげで、実家がある福岡に住めているからです。「この会社に入って良かったなぁ」としみじみとした気持ちでGW明けの絶望と対峙しております。 現在、MLOpsチームでは増加するML案件への対応をスケールさせるため、Kubeflowを使ったMLOps基盤構築を進めています。本記事ではその基盤構築に至る背景とKubeflowの構築方法、および現在分かっている課題を共有します。 目次 はじめに 目次 MLOpsチームを取り巻く状況 MLOps基盤の要件 MLOps基盤技術としてのKubeflow Kubeflowの構築 ドキュメント通りにKubeflowを構
DevOpsカルチャーのKPI - kawasima
このツールは、全体的な傾向を把握するためのもので、意図的に不正確な指標になっている。そのため個人の仕事のパフォーマンスを評価するために使ってはいけない。
「Codecov」への第三者からの不正アクセスによる当社への影響および一部顧客情報等の流出について
（2022年9月26日追記） 本件に関する、セルフチェックページとお問合せ窓口の提供を終了いたしました。 この度は、お客さまをはじめ多くの関係者の皆様に多大なるご迷惑とご心配をおかけしましたことを、深くお詫び申し上げます。 株式会社メルカリは、当社が利用している外部のコードカバレッジツール※「Codecov」に対する第三者からの不正アクセスにより、当社のソースコードの一部および一部顧客情報（フリマアプリ「メルカリ」で2013年8月5日〜2014年1月20日に実行された売上金の顧客口座への振込みに関連した情報17,085件、2015年11月〜2018年1月の間におけるカスタマーサービス対応に関連した情報217件、2013年5月に実施したイベントに関連した情報6件、「メルカリ」および「メルペイ」の一部取引先等に関する情報7,966件、当社子会社を含む一部従業員に関する情報2,615件）が外部流
ssmjp 20210520 nlog2n2 tejun
パフォーマンスの良いGASの書き方 Best Practice啓介 大橋16.1K views•70 slides
AWS ECS Fargate のCPU性能と特徴 | 外道父の匠
ちょいとした用途において、カジュアルにFargateの起動／停止を繰り返して、気ままに負荷全開かけていたら、あまりの違和感にCPU割り当てについて調査することにしました。 最近こんなことばっかやってる気がしますが、気に食わんかったからムカムカ解消に書くしかないんや。半分くらいブラックボックス与太話な感じで夜露死苦です。 はじまり とある処理を全開でFargateにやらせて、cpu=1024(100%), 2048(200%), 4096(400%) でどのくらい RPS (requests per second) でるかを計測していると、想定通りならほぼ比例でRPSが伸びるはずが、全然そうならないパティーンに遭遇。 並列過剰やエラー・バグ起因ではないことをほぼ確させた上で、まさかCPUガチャじゃあるまいなと試したら、まんまCPUガチャでしたということで、EC2からある話ではありますが、現在
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