Node Fest 2017
今年もラスベガスで、AWSの最大のイベントre:Invent開催中です。初回のキーノートが終わった所ですが、怒涛のサービス発表で頭が混乱中です。整理のために、サービスに対する感想をつけてみます。間違っているかもしれないので、悪しからず。 AWS AppSync モバイル等での複数端末のデータ同期を見据えたソリューション。必要性はすごく解るが、それってCognito Syncでやりたかったことじゃないのかな?認証認可のサービスにデータ同期を加えた筋の悪さを解消に来たのか? 2017/12/3 追記 中の人曰く、次のような役割分担とのこと AWSの新サービス群に対する一行所感 - プログラマでありたい ありがたし / Cognito Syncは「一つのIdentityに(≒一人の人間)が持つ」複数端末間での設定値等の同期のためのものだったので、前提と志向が違うのです > AppSync “それ
今からキャッチアップしたい人のために! AWS re:Invent 2017のKeynote 1日目で発表された新サービスの速報記事をまとめました。ついでに、Keynote前日までに発表されている新サービスもまとめています。 Keynote Day 1での発表 AWS Elastic Container Service for Kubernetes(EKS) AWS Fargate Amazon Aurora Multi-Master Amazon Aurora Serverless Amazon DynamoDB Global Table Amazon DynamoDB Backup and Restore Amazon Neptune Amazon S3 Select Amazon Glacier Select Amazon SageMaker AWS DeepLens Amazon
Amazon Web Services ブログ AWS Fargate: サービス概要 AWS上でコンテナを運用管理するお客様の手助けになるようAmazon Elastic Container Service(Amazon ECS)をアナウンスしたのは約3年前でした。Amazon ECSを利用することで、クラスター管理やオーケストレーション用ソフトウェアを運用することについて心配する必要がなくなり、大規模に高い可用性を持ってワークロードを稼働させることが可能になりました。 2017/11/29、AWSは AWS Fargateをアナウンスしました。下回りとなるインスタンス群の管理をせずとも、コンテナを基本的な計算単位として利用することができる技術です。Fargateをご利用いただくことで、コンテナを動かすためにクラスター内の仮想マシンのプロビジョニング、設定やスケールを行う必要はもうありま
[速報]Amazon Aurora Multi-Master発表。マスターサーバの分散配置でライト性能がスケール、耐障害性も向上。AWS re:Invent 2017 「Amazon Aurora」は、2014年にAmazon Web Services(AWS)が、発表したエンタープライズ向けのリレーショナルデータベースサービスです。 それまでOracleなどの商用データベースが用いられてきた基幹業務向けデータベースの用途を想定し、クラウドに最適化した設計による高性能と高可用性を実現するサービスとして提供されてきました。 AWSは、米ラスベガスで開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2017」において、このAmazon Auroraの新機能「Aurora Multi-Master」を発表しました。
テスト駆動開発 和田卓人(t-wada)さんによる『テスト駆動開発』の新訳版が出版されました。 オブジェクト指向でソフトウェアを開発するのであれば、この本とマーチンファウラーの『リファクタリング』は必読書だと思います。この古典ともいえる『テスト駆動開発』が和田さんの手によって新訳版として復刊されたことは、ほんとうにすばらしいことです。 この本が出版された経緯と、和田さんはじめ関係者の方々のご努力については、和田さんの、このブログをぜひ読んでいただければと思います。 新訳版『テスト駆動開発』が出ます 新訳本は、単に原著が日本語で読めるようになっただけではありません。和田さんの手によって、原著にはない新たな価値が付け加えらました。 一つは、サンプルコードの工夫です。 できるだけ省略はしない変更箇所を目立つようにした各章末にその時点での全コードを記載する これらの工夫により、本に書かれた内容が、
PostgreSQL Conference Japan 2017の前にPGroonga 2のリリースアナウンスを出せた須藤です。間に合ってよかった。 PostgreSQL Conference Japan 2017でPGroonga 2を紹介しました。PGroongaを使ったことがない人向けの内容です。実際、聞いてくれた人たちはほとんど使ったことがない人ばかりでした。 関連リンク: スライド(Rabbit Slide Show) スライド(SlideShare) リポジトリー 内容 PostgreSQLをバックエンドに「今っぽい」全文検索システムを作るためのPGroongaの使い方を紹介するという内容になっています。具体的には次の機能を実現する方法を紹介しています。 高速全文検索 それっぽい順でのソート 検索結果表示画面で検索キーワードをハイライト 検索結果表示画面で検索キーワード周辺テキ
docker-compose では depends_on によってコンテナの起動順をある程度 制御することができます. ただし depends_on が保証するのはコンテナの起動順だけでコンテナ内の サービスの準備が完了するまでは待ってくれません. 参考: http://docs.docker.jp/compose/startup-order.html 現在, docker-compose にて APP + DB の構成に k6 を追加して手軽に 負荷試験もできるようにしようとしたのですが, k6 の実行が APP のサービス 準備完了後にならず試験の最初の方がアクセスエラーが発生してしまいました. そこで上記サイトでも紹介されている dockerize を使用しました. (ネット上で検索すると環境を docker 化するのを dockerize と呼んでいる ところがあるので情報は転がっ
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事=解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
ISUCON7本戦に「railsへの執着はもはや煩悩の域であり、開発者一同は瞑想したほうがいいと思います。」チーム (@cnosuke, @rkmathi, @k0kubun) で参加し、4位でした。 本戦の概要 予選より参加者は少ないと思うので軽く解説しておくと、クッキークリッカーを模したトラフィックのほとんどがWebSocketのアプリで、1万桁とかのスコアを計算する都合ほとんどのチームのボトルネックが最後までBigintの演算になるような問題でした。 僕らは15:00くらいに1位になり、その後はスコアをそれほど改善できず終わってしまいました。 方針 「@k0kubun 氏のチューニングした3倍速いRubyで優勝したらまじかっけーっす!」って話をした。 #isucon— FUJI Goro (@__gfx__) 2017年11月25日 最近Ruby向けのJITコンパイラを開発している
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