なぜぼくがConsulに心奪われるのか - 理系学生日記
ちょっと来週の中央線 Meetup で発表する Consul の資料をつくっているんだけど、つくっていたらすごい興奮してきて異常に興奮してきて、 いややっぱり Consul ってスゴいんすよみたいな熱い気持ちを吐露したくなったので発表資料まだぜんぜん作ってないんですけどここに発露します。 いつもは結構確認しながらエントリかくんですけど今日は一気に短時間でガーって書いたのでまちがいとかたくさんあると思いますけどごめんね。 かつて思い描いていた分散システムの未来 共有するデータによって広がる未来 伝搬システムとしても 他のプロダクトとの組み合わせ そういうわけで かつて思い描いていた分散システムの未来 なにがすごいかって、やっぱり自律分散的なところで Gossiping と Raft を使って整合性のある情報共有ができるようになっているっていうところがすごいと思うんですよ。 むかしから情報共有
AWS Step FunctionsでLambdaを組み合わせたバッチ処理を作る | DevelopersIO
Amazon States Languageの詳細 バッチ処理 それでは状態遷移を実装していきましょう。以下の処理を行います。 CSVファイルを取得してS3バケットに保存 ファイルが存在するかどうか判定。存在すれば編集処理へ、存在しなければ終了 上で保存されたCSVファイルを編集して別のS3バケットに保存 編集したCSVをRDSに保存、同時に処理対象が存在したことを管理者に通知 これらの状態を管理するために、Task, Choice, Pass, ParallelのStepを組み合わせてDSLを書いていくと、このようになりました。 Amazon States Language { "Comment": "fetch csv and insert records", "StartAt": "Fetch_CSV", "States": { "Fetch_CSV": { "Type": "Tas
ゲスト投稿 : ML API、Cloud Pub/Sub、Cloud Functions でサーバーレス のデジタル アーカイブを構築した Incentro | Google Cloud 公式ブログ
ゲスト投稿 : ML API、Cloud Pub/Sub、Cloud Functions でサーバーレス のデジタル アーカイブを構築した Incentro 編集部注 : 今回はデジタル サービス プロバイダーで Google パートナーでもある Incentro の投稿記事をお届けします。同社は先ごろ、デジタル アセット管理ソリューションを Google Cloud Platform（GCP）で構築しました。このシステムでは、デジタル アセットの検索やタグ付けのために Cloud Vision API や Cloud Speech API などの機械学習（ML）サービスを使用するほか、サーバーレス ソリューションを自動化するにあたって Cloud Pub/Sub と Cloud Functions を使っています。本稿ではその実現方法を同社に解説していただきました。 私たち Incent
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