Distributed TensorFlowの話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Hadoop Conference Japan 2016 もともとは2月8日に開催されるHadoop Conference Japan 2016のセッションとしてこの話を応募したのですが、あえなく落選しました……（;_;) しかし、ありがたいことに復活戦のLightning Talkの投票では5位に選んでいただき、ランチタイムA会場でお話することになりました。ありがとうございます！ 今回のスライドはここで公開しています。 とはいえ、5分のLTではこの内容をしっかりと伝えられる自信がないので、以下でスライド内容の詳しい解説をしたいと思いま
Fluentd＋BigQueryの$300無料体験版を30分で試す手順 - Qiita
Fluentd＋BigQueryをできるだけ簡単に、30分くらいで試せるDockerコンテナを作ったので、使い方を記しておく。tacke_jpさんもBQとTwitter API連携の例を書いていたけど、今回はnginxログをBQに投げる例をできるだけシンプルに作ってみた。GCPを使ったことないという人向けに$300分の無料体験プログラムも始まったので、お昼休みの合間にでも試してみてほしい。 手順は以下のとおり。 BigQueryにサインアップ BQのデータセットとテーブルを作る Google Compute Engine (GCE)インスタンスを作る nginx＋FluentdのDockerコンテナを動かす BQクエリでアクセスログを見る BigQueryにサインアップ （既存のGCPプロジェクトを使う場合はスキップ） Google Developer Consoleで新規プロジェクト作成
cloudBitとIFTTTで「おとうさんいまどこメーター」を作る - Qiita
うちの息子（９）はいっつも「おとうさんいつ帰ってくるの？」と聞くそうだ。そんな息子のニーズに応え、おとうさんいまどこメーターを日曜工作で作ってみた（最初は天気予報メーターにしようと思ったけど息子にいらんと却下された）。 スマホのWiFiとGPSの位置情報をIFTTTで拾ってcloudBitでサーボを動かす簡単なしくみ。電子工作の経験は不要で、こーいうのを子どもでも誰でも30分くらいで作れてしまう。cloudBit is AWESOMEである。 以下、このメーターの作り方を簡単にまとめ。 littleBitsって？ まずはlittleBitsを知らない人のために簡単に紹介しておこう。littleBitsは子供が遊びながら電子工作を学べるおもちゃで、ボタンやLED、モーター、光センサーといったいろんな電子部品のモジュールを組み合わせて回路を組める。電子工作っても、難易度はパズドラより低い。モジ
dockerなら5分で動く！ nginxのログをfluentdで集めてnorikraでストリーム分析 - Qiita
はじめに ようへいさんのポストを参考にしてdocker上でnginxとfluentdとnorikraを動かせたので、docker indexにイメージを掲載した。dockerのある環境ならあっという間に動くはず。 準備 dockerが動くこと ホスト側でfluentd用のファイルディスクリプタ設定を済ませていること 手順 norikraを動かす まずはログの集約先となるnorikraを動かす。 $ sudo docker run -p 26578:26578 -p 26571:26571 -p 24224:24224 -p 24224:24224/udp -d kazunori279/fluentd-norikra-server $ sudo docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 7874efdd2e
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
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