オープンソースのKubernetesネットワーク可観測性プラットフォーム「Retina」をリリース Microsoft
Microsoftは2024年3月19日（米国時間）、特定のクラウドに依存しないオープンソースのKubernetesネットワークオブザーバビリティ（可観測性）プラットフォーム「Retina」をリリースした。Retinaは、コンテナネットワークインタフェース（CNI）、OS、クラウドにかかわらず、Kubernetesのワークロードトラフィックを可視化、観測、デバッグ、分析できる。 Microsoftによると、Retinaはアプリケーションとネットワークの健全性とセキュリティを監視するための一元化されたハブとして機能するという。また、DevOps、SecOps、コンプライアンスのユースケースに取り組むクラスタネットワーク管理者、クラスタセキュリティ管理者、DevOpsエンジニアに、実用的な洞察を提供できるとしている。 関連記事 非同期マルチスレッドフレームワーク「Pingora」をオープンソー
How to become a platform engineer | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 1 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 あなたは Acme Corp という架空の会社のエンジニアで、CI / CD と自動化を用いたソフトウェアの統合と配信、データ主導型の指標およびオブザーバビリティ ツールの実装を行う大型プロジェクトに関わっているとします。しかし仲間のエンジニアの多くは、認知負荷が高すぎることで苦戦しています。Kubernetes クラスタのデプロイと自動化、CI / CD パイプラインの構成、セキュリティに関する懸念事項など、検討すべきことはさまざまです。会社の拡大と成長を支援するには、そのような課題の解決方法に関する考え方を改める必要があるとあなたは気付きます。そこで役立つ可能性があるのが、プラットフォーム エンジニアリングです。 プラットフォーム エンジニアリングは「コンピューティ
集中 vs 分散、データメッシュ（Data Mesh) とは？ - Qiita
この記事は インフォマティカ Advent Calendar 2022 Day14 の記事として書かれています。 はじめに データマネジメントのエバンジェリストをやっているもりたくです。 本日は、先日解説した「データファブリック」と並んで関心の高いデータマネジメントワードである「データメッシュ」について解説したいと思います。 この記事を読んだ人が「データメッシュとは何でどう実現すべきものか、データファブリックとの違いは何か？」を少しでも理解できれば嬉しく思います。 データメッシュとは何か？ データメッシュという用語は、2019年にZhamak Dehghaniによって最初に定義されています。よりディープにデータメッシュについて知りたい方は、本記事を読んだ後に、以下の情報を熟読することをお薦めします。 How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to
Data Mesh Architecture
Many organizations have invested in a central data lake and a data team with the expectation to drive their business based on data. However, after a few initial quick wins, they notice that the central data team often becomes a bottleneck. The team cannot handle all the analytical questions of management and product owners quickly enough. This is a massive problem because making timely data-driven
How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh
How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh Many enterprises are investing in their next generation data lake, with the hope of democratizing data at scale to provide business insights and ultimately make automated intelligent decisions. Data platforms based on the data lake architecture have common failure modes that lead to unfulfilled promises at scale. To address these
MLflow - A platform for the machine learning lifecycle
Latest Blog Posts MLflow Docs Overhaul The MLflow Documentation is getting an upgrade. Simplifying the LLM journey: From crafting and evaluation to deployment Works with any ML library, language & existing code Runs the same way in any cloud Designed to scale from 1 user to large orgs Scales to big data with Apache Spark™ MLflow is an open source platform to manage the ML lifecycle, including expe
道を照らす: プラットフォーム エンジニアリング、ゴールデンパス、セルフサービスのパワー | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 9 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 入社したばかりの Java デベロッパーが、簡単な Java サービスを作る仕事を割り当てられたとしましょう。DevOps モデルでは開発チームと運用チームが責任を共有するので、Java コードだけでなく、ビルド パイプラインやモニタリング計測のような運用コードの作成も求められるかもしれません。しかも、クラウド プラットフォームは以前の仕事で覚えたものとは異なります。 あっという間に YAML ファイルの山に溺れ、簡単な Java サービスの構築が難事業になってしまいました。決めなければならないことがたくさんあります。コードの構成はどうしよう？継続的デリバリーにはどのツールを使用したらいいのだろう？ DevOps モデルは開発者に耐えられないほどの学習の手間をもたらすこ
GitHub - encoredev/encore: Encore is the Backend Development Platform purpose-built to help you create event-driven and distributed systems.
Encore – Backend Development Platform Encore provides a purpose-built workflow to help you create event-driven and distributed systems — from local development to your cloud on AWS & GCP. It consists of a Microservice Framework & Infrastructure SDK, a Local Development Environment with tools like tracing, and a Cloud Platform for automating CI/CD and cloud infrastructure provisioning. 🏁 Try Encor
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