サーバーレスが気になる開発者に捧ぐ「べき等性」ことはじめ 第一回〜べき等性 (冪等性/idempotency) ってなんだ!? - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
そもそも、べき等性とは、どういうことを言うのでしょうか ? これは「ある操作を 1 回行っても複数回行っても結果が同じである」ことをいう概念です。 例えば、注文処理を考えます。画面インターフェースで、注文確定 / 送信ボタンを押すという操作で二度三度押してしまうユーザーがいます。これで同じ内容の注文が複数回登録されてしまったら問題です。こういったケースでは、画面側で連続して押せないような実装を追加したり (①)、サーバー側で同じ注文の処理であることを認識して適切に一つの処理と判断するようなこと (②) が必要です。 この例では、画面側の制御を入れたほうが簡単なように見えます。しかし、現実には画面とサーバーとの間のネットワークの問題や画面以外からの HTTP コールなどを考えると、このような重複リクエストが起こってしまうという可能性はゼロではありません。 このようなものへの対処として、サーバ
New – Use Amazon EC2 Mac Instances to Build & Test macOS, iOS, iPadOS, tvOS, and watchOS Apps | Amazon Web Services
AWS News Blog New – Use Amazon EC2 Mac Instances to Build & Test macOS, iOS, iPadOS, tvOS, and watchOS Apps Throughout the course of my career I have done my best to stay on top of new hardware and software. As a teenager I owned an Altair 8800 and an Apple II. In my first year of college someone gave me a phone number and said “call this with modem.” I did, it answered “PENTAGON TIP,” and I had a
スタートアップのためのコンテナ入門 – Kubernetes 編 | Amazon Web Services
AWS Startup ブログ スタートアップのためのコンテナ入門 – Kubernetes 編 こんにちは、スタートアップ ソリューションアーキテクトの松田 (@mats16k) です。 「スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編」「スタートアップためのコンテナ入門 – AWS Fargate 編」という記事を公開してきましたが、Kubernetes に興味があるスタートアップも多いのではないでしょうか。今回は Kubernetes にフォーカスしてお話しします。 なお Kubernetes 以前に、「そろそろコンテナやった方がいいか？」「なんとなく使い始めたけれどこれでいいのか？」「コンテナ自体は分かったけど、サービスでの利用に踏み切れていない」といった漠然とした課題感をお持ちの方は「スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編」から目を通して頂ければと思います。 目次 Kub
サーバーレスパターン
やりたいこと（ユースケース）から利用パターンへ到達できるように、ユースケース主導で紹介。利用するサービスのすべての機能をを覚えなくてもやりたいこと/部分からスタートできます。実際、類似するアーキテクチャの実例が多くあることがわかります。 パターン別のテンプレートから始めてみよう! チュートリアルで体感しよう! - いくつかのパターンはテンプレート/雛形から始めることができます。それぞれのパターンの「Template」「Sample」「Solution」のリンク先を参照ください。 - 実際に作って動かせるチュートリアルに「Tutorial」「Workshop」リンクからアクセスできます。ちょっとしたトライに費用が気にならないのもサーバーレスの良いところ。 - 各パターンの特性に合わせたエラーハンドリングの記事を拡充中。それぞれのパターンの「エラーハンドリング」リンクからご確認ください。 -
Amazon Timestream
Amazon Timestream Easy-to-manage time-series databases optimized for security, performance, availability, and scalability Amazon Timestream offers fully managed, purpose-built time-series database engines for workloads from low-latency queries to large-scale data ingestion. With Amazon Timestream for LiveAnalytics, you can ingest more than tens of gigabytes of time-series data per minute and run S
新発表 – Amazon Forecast – 時系列予測を容易に | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新発表 – Amazon Forecast – 時系列予測を容易に 未来を予見する能力は、信じられないほどのスーパーパワーとなります。AWSは、あなたにその力を与えることはできませんが、機械学習において、数ステップで時系列の予測を行うお手伝いができます。 時系列予測のゴールは、毎週の売上、1日の在庫レベル、1時間ごとのウェブサイトトラフィックなどの時間依存データの将来の値を予測することです。 今日の企業は、シンプルなスプレッドシートから複雑な財務計画ソフトウェアまであらゆるものを使用して、製品需要、リソースニーズ、財務パフォーマンスなどの将来のビジネス成果を正確に予測しようとしています。 これらのツールは、時系列データと呼ばれる一連の履歴データを見て予測を作成します。例えば、そのようなツールは、レインコートの将来の売上を、過去の売上データと、
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