Azure使う？使わない？ ～Azureサポート編～ - Qiita
一般的にサービスの良い面は語られがちですが、残念な面について語られることは少ないですよね。 そこで本記事ではAzureサポートの残念な点をあえて挙げることで、Azureの利用を検討している方々にとっての判断材料となることを目的としています。 Azureのサポートプラン Azureサポートには主に以下4種類のサポートプランがあります。 本記事や他の情報も踏まえた上で読者の皆さんがAzureを使用するという結論に至った場合、サポートプランは Developerプラン を推奨します。 Developerプランでは事足りず上位のプランで要求を満たせるユースケースというのは非常に限られていると感じます。 この記事を読んでいただければ理解いただけると思います。 重大度はユーザ側が問い合わせ時に選択します。 事業へ大きく影響する問題は重大度A、事業へそれなりに影響する問題は重大度B、事業への影響が小さい
Microsoft Teamsでチャネルのメッセージの取得、ユーザメッセージの送信 - Qiita
Microsoft Teamsは、Slackに比べると、APIドキュメントのレベルが非常に低く、意味不明。 ユーザとしてメッセージを送りたいと思ったときに https://docs.microsoft.com/ja-jp/graph/api/channel-post-messages?view=graph-rest-beta&tabs=http こいつにぶち当たると思うんだけど、書いてないことが山ほどあったのでメモ。 認証トークンはどこからもらってこればいいのか？ OAuthアプリケーション登録して、アクセストークンもらってくる必要があるらしい。 パーソナルアクセストークンとかそういうイケてる仕組みは無い。 OAuthアプリケーション登録 https://portal.azure.com/#blade/Microsoft_AAD_RegisteredApps/ApplicationsLis
書き込みがあるワークロードにおける ZOZOTOWN マルチクラウド構想とその検討停止について - Qiita
この記事はZOZOテクノロジーズ #1 Advent Calendar 2019 23日目の記事です。 昨日の記事は弊チームの inductor による「GKEの内部負荷分散機能を使ってInternal Load Balancerを構築する」でした。面倒で困っているのでGCP様にはなんとかして欲しいものです さて本記事では、残念ながら本番運用には至らなかったのですが、私がここ暫くMLOps業の裏でやっていた「書き込みがあるワークロードにおける ZOZOTOWN マルチクラウド構想」の検討結果について供養のつもりで記そうと思います。 なお、今年は弊社では全部で5つのAdvent Calendarが公開されています。 ZOZOテクノロジーズ #1 Advent Calendar 2019 ZOZOテクノロジーズ #2 Advent Calendar 2019 ZOZOテクノロジーズ #3 Ad
Azure Machine Learning でいきなり機械学習 - Qiita
GYAO の kenharad です。 今回機械学習について全く知識のない自分が いきなりAzure Machine Learning（以下AzureML）で機械学習を実践してみました。 経験なしでもさくっと機械学習を行うことが出来たので、その内容をハンズオン形式で紹介したいと思います。 目的 Azure Machine Learning の使い方を身につける。 結果の良い/悪いが判断できるようにする。 概要 機械学習ではまず最初に予測があり、それを実証するために実験を行います。 今回はAzure MLを用いて、「あるWebサイトのPV数に天気が影響しているのではないか」という推測を元に それぞれのデータの相関関係に有意性が存在するかを調べてみます。 これが実証されると、天気予報からWebサイトのPV数が推測できるようになりそうです。 前提条件 Azure のアカウントを所持しており、ログ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
