機械学習をクラウドで実行できるGoogle Colab機械学習を行うのに、メモリやCPU/GPUを増強が必須ですが、Googleがブラウザ上で動作するJupyter notebook環境Google Colabを無料でリリースしたことで、機械学習の実行がとても容易になりました。 正直、非常に重い機械学習でなければGoogle Colabで十分です。 Google Colabの問題点は制限時間「Google Colabが最強」と思うかもしれませんが、問題点もあります。それが制限時間です。 ノートブックのセッションが切れてから90分経過新しいインスタンスを起動してから12時間経過という2つの制限時間があります。 2つ目の12時間については、学習データや中間データをGoogle Driveに一時的に格納することで、学習を再開することが可能です。 また、1つ目の90分については、定期的にブラウザで

はじめに あなたはブラウザからデータベース(DB)に情報が行き着くまでにどんな技術が使われているか説明できますでしょうか？ どのようなプロトコルが用いられ、どの技術を駆使してサーバと通信しているのか、Webサーバでは何が行われ、どのようにして負荷が分散されているのか、トランザクションはどのように管理されているのか、そしてデータベースではシャーディングや負荷対策のためにどのような対策が取られているのか… なんとなくは理解しているものの、私は自信を持って「こうなっている！！」とは説明ができません。 そこで今回は「大規模サービス」を題材としてブラウザからデータベースに至るまでの、情報の流れとその背後にある技術について、明確かつ分かりやすく解説していきたいと思います。 対象としてはこれからエンジニアとして働き出す、WEB、バックエンド、サーバーサイド、インフラ、SREを対象としております。 1.