Amazonのクラウドサービスで日本に続きアメリカで障害が発生し顧客データが全損する事態が発生
by Bethany Drouin 日本では2019年8月23日(金)、Amazonが提供するクラウドサービス「アマゾン・ウェブ・サービス(AWS)」に大規模な障害が発生し、多数のサービスやウェブサイトなどが影響を受けました。これに引き続き、アメリカでも8月31日(土)に同様の障害が発生し、顧客のデータが損失するという事態が発生していることが分かりました。 AWS celebrates Labor Day weekend by roasting customer data in US-East-1 BBQ • The Register https://www.theregister.co.uk/2019/09/04/aws_power_outage_data_loss/ 2019年8月23日にAWSの東京リージョンで発生した障害についてAmazonは、「空調設備の管理システム障害が原因」だ
昭和のパフェが食べたいんだ！
1984年生まれ岡山のど田舎在住。技術的な事を探求するのが趣味。お皿を作って売っていたりもする。思い付いた事はやってみないと気がすまない性格。（動画インタビュー） 前の記事：江戸初期まであった幻の島「児島」を求めてドローン飛ばす ＞ 個人サイト オカモトラボ 昭和のパフェはネットで探してもほとんど見つからない ”あの頃のパフェ”を「昭和のパフェ」と呼ぶことにしよう。 僕の考える昭和のパフェはこうだ。 こういうパフェは最近ではあまり見る事が無くなった。もっと趣向を凝らした、インスタ映えする様なパフェが主流になっている。 あの頃憧れたパフェが食べたい…そう思うと居ても立ってもいられなくなり早速ネットでリサーチを始めた。 まだ昭和のパフェが残っているとすれば、昔ながらの喫茶店や地方のショッピングセンターのレストラン等であろう。 だが、惜しむらくは、そういう昔ながらの喫茶店の情報はネットにほとんど
激しく怒鳴るクレーム客には、この話しかたが最高に効く（ダイヤモンド・オンライン） - Yahoo!ニュース
『役所窓口で1日200件を解決！ 指導企業1000社のすごいコンサルタントが教えている クレーム対応 最強の話しかた』の著者でクレーム対応のプロ、山下由美さんがこれまでにない画期的なクレーム対応の話しかたを初公開。「怒鳴る」「キレる」「自分が正しいと言い張る」「理詰めで責める」「言い分が見当違い」「多人数で取り囲む」「シニアクレーマー」などあらゆるお客さまからのクレームを、たったひと言「そうなんです」と言わせるだけで解決します。 ● 相手の話しかたや状態、呼吸などに合わせるのが基本 クレームのなかでも、特に苦手としている人が多いのは、対応にあたった途端、怒鳴りつけてくるお客さまではないでしょうか。理由もわからずに怒鳴りつけられ、恐怖で声が震えたり、思わず涙ぐんだ経験のある人もいると思います。 こんなとき、多くの人がお客さまの興奮を鎮めようとして、落ち着いたトーンで話すなど冷静な対処を心がけ
中川政七商店が｢楽天撤退｣1年でEC売上を急回復できた理由
楽天市場での販売を止めて1年と経たずに、自社ECサイトで売り上げをすぐに取り戻せそう——。そんなSPA（製造小売り）を勇気づけるツイートが、2カ月前に話題になった。 つぶやいたのは、1716年創業の老舗企業｢中川政七商店｣（奈良県奈良市）で、取締役兼コミュニケーション本部本部長を務める緒方恵氏。同社は日本の伝統工芸を生かした生活雑貨を企画・製造・販売する。どのように実現したのか、奈良の本社で緒方氏に話を聞いた。 ブランドコントロールについて長期で考えた結果、昨年の8月に楽天市場店を閉じた。 EC全体の4割を担っていた楽天を閉じるのは肝が冷えた。 が、1年かからずに本店サイトで楽天分をカバーできるように成長させることができそう。 勝因はひとえにメンバーの成長。これに尽きる。感慨深い。 — 緒方 恵 / 中川政七商店 取締役 (@notmegumi) June 23, 2019 ブランドコント
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス Amazon Forecastは、なんらかの時系列データおよびその時系列データに影響を与えたであろう周辺情報、例えばある店舗の売り上げの時系列データおよび、その店舗の場所の天候、気温、交通量、曜日や祝祭日など売り上げに影響すると思われる周辺情報を与えると、予測に必要な機械学習モデルの構築、アルゴリズムの選定、モデルの正確性の検証や改善などを全て自動で実行し、売り上げに関する予測のデータを出力してくれるというサービスです。 一般に、機械学習を活用するには、学習用のデータと検証用のデータを用意し、学習用のデータから求められた予測結果を検証用データで検証して正確性を評価し、より適切なモデルやアルゴリズムを選択する、といった作業が発生します。 Amazon Fo
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奈良国立博物館の換気口に100頭を超えるシカ集まる 専門家も理由わからず - ライブドアニュース
