機械学習による確率推定とカリブレーション/probabilistic-calibration-on-classification-model
効果検証入門から見直す 「データサイエンス」
機械学習による確率推定とカリブレーション/probabilistic-calibration-on-classification-model
ECSとGoで構築したシステムにDatadogを導入する | おそらくはそれさえも平凡な日々
追記: GoのアプリケーションをOpenMetricsを使ってObservableにする方法については別エントリを書きました。 → https://songmu.jp/riji/entry/2020-05-18-go-openmetrics.html ECSとGoで運用しているシステムに対するDatadogの日本語知見があまり無さそうだったので書いてみる。ちなみに以下の環境です。 ECS on EC2 (not Fargate) アプリケーションコンテナのネットワークモードはbridgeモード 動的ポートマッピングも利用 背景として3月にNature Remoのインフラアーキテクチャ改善をしていて、その前にもうちょっと監視を整えたほうが良いな、ということでDatadogを導入したのがある。テストがないとリファクタリングできないように、監視がないとアーキテクチャのアップデートもやりづらいとい
【速報】SaaSアプリケーションやAWSサービス間のデータ連携をコード無しで自動化出来るフルマネージドサービス「Amazon AppFlow」がリリースされました！ | DevelopersIO
先程(日本時間2020年04月23日 AM09:30頃)、下記のツイートを偶然目にしました。「Amazon AppFlow」というサービスがリリースされたようです！ 突然のAmazon AppFlow！ DataDogさん、SalesForceさんなどのSaaSからデータをS3やRedshiftへ連携してAWS上の各種サービスで分析などを行うことができるサービスですー！（突然過ぎて調べないといけない感）https://t.co/2g0S29jYiD — Akihiro Kuwano (@kuwa_tw) April 23, 2020 当エントリでは、この「Amazon AppFlow」に関する現時点での状況について紹介していきたいと思います。 目次 Amazon AppFlowとは何か 早速本日から利用可能です！ 対応しているデータ連携の「連携元」と「連携先」について Quota(割り当て
Mackerelで家族のヘルスチェックをする - 八発白中
5月に入院して1ヶ月くらい療養していました。 健康にも気をつけないとな、と今更ながら反省しつつ、どうすれば健康管理ってできるのかなと考えてみています。 Fitbitログから学ぶ 一年半前からFitbit Charge 2で心拍数と睡眠時間を記録しています。運動量ではなく、主に睡眠時間を計測するためにつけています。 普段は計測するだけして結果を見ることはほとんどないのですが、「今日は頭が働かないな」というときにふとFitbitのダッシュボードを見ると「なんだ睡眠不足か」とかわかるので便利です。 人によって必要な睡眠時間は異なります。僕は週の平均睡眠時間が7時間を切ると体調が悪くなるようです。 入院中に思い立って過去のFitbitのデータをさかのぼって見返してみると面白いことが見つかりました。安静時心拍数が見事に入院まで右肩上がりで推移しています。 fitbitのログを見返していると安静時心拍
なぜ私たちはSumo Logicを捨ててBigQueryを選んだのか - tech.guitarrapc.cóm
ログ分析サービスはアプリケーションのインフラであり、サービス開発/運用の中で重要な位置を占めます。グラニでは、今年に入って利用しているログ分析サービスを、 Sumo Logic から Google BigQuery に完全移行しました、 本記事は、グラニで議論された「ログ分析サービスとしての SumoLogic と BigQuery」のまとめを推敲、転載したものです。これからログ分析サービスを検討される方々にとって、議論の内容が少しでも参考になることを願い公開します。 アジェンダ まずは文脈を整えるためにアジェンダから。 アジェンダ 日常的なアプリケーション監視フロー APM として盤石な New Relic ログ分析サービスによるアドホックなログ分析 ログ分析サービスに求めること Sumo Logic の利用と課題 Sumo Logic の利点 Sumo Logicで発生した課題 ログ収
Prometheus - Monitoring system & time series database
«Even though Borgmon remains internal to Google, the idea of treating time-series data as a data source for generating alerts is now accessible to everyone through those open source tools like Prometheus [...]» — Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems (O'Reilly Media) Open Source Prometheus is 100% open source and community-driven. All components are available under the A
Sensu on AWS - Speaker Deck
Component • Server – Checkを実⾏行行するにあたっての準備やCheckの結果の処理理やイベントのハンドリ ングを⾏行行う • Client – 実際にCheckが⾏行行われる監視対象上にインストールする。Clientはチェック実⾏行行 のリクエストを取得したり、Checkを実⾏行行したり、RabbitMQにCheckの結果を 送信。Client単体で定期的にチェックを実施するように制御することも可能 • API – Sensuのデータに対するRESTベースのAPIを提供。このAPIをコールすると登 録済みのClientの情報や現在のイベントなどを取得可能 • Dashboard – SensuのWebベースのダッシュボード。ただし機能は少ない(しょぼい)
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ユーザのブラウザで起きた JavaScript のエラーを収集する - Qiita
はてなのログ運用 これまでとこれから / Hatena Engineer Seminar #6