近い将来、生成AI(人工知能)用のIT(情報技術)インフラストラクチャーは「8ラックで1.4メガワット(MW)もの電力を消費するようになる」。そう予測するのは、大手データセンター事業者である米デジタル・リアルティ・トラストのクリス・シャープ最高技術責任者(CTO)だ。25カ国を超える地域に300カ所以上のデータセンターを展開するデジタル・リアルティは、米アマゾン・ウェブ・サービス(AWS)や米
AWS Startup Meetup #13 LT 登壇資料です。 Infrastructure as Code(IaC)を導入したものの、IaC化した恩恵が思っていたより少なく、IaCで基盤を統一していく方針を転換していった話をご紹介します。
大小合わせて300ほどのさまざまな特性をもつサービスが運用されていたDeNAのオンプレミス。2021年4月、DeNAはこのオンプレミスからクラウドへの全移行を完了しました。 2018年からはじまったクラウド移行はどのように成し遂げられたのか。また、クラウドへ100%移行した結果「創造的な仕事へのフォーカス」はどうなったのか。 2021年5月11日に行われ、各所で反響のあった『AWS Summit Online』(※)におけるDeNA代表取締役会長 南場 智子(なんば ともこ)の講演をノーカットでお届けします。 ※……本講演の動画は、YouTube「Amazon Web Services Japan 公式」チャンネルにて公開されています。『基調講演:テクノロジーが変えるこれからの日本社会』 オンプレミスからクラウドへの移行完了 DeNAはこの4月末にオンプレミスからクラウドへの移行を100%
Youlin Li(左)と前田俊太郎(右) Facebook で News Feedのインフラ責任者を務めた Youlin Liが、スマートニュースの Vice President of Engineering, Backend System and Foundation に就任しました。 about.smartnews.com Youlin の来日に合わせて、Vice President of Ad Product の前田俊太郎がインタビューしました。Facebook でどんなことをしてきたのか、その経験を生かしてスマートニュースで何を成し遂げようと考えているのか、徹底的に聞きました(構成:スマートニュース通訳・翻訳チーム&スマQ編集部)。 Facebook を支える「社内開発プラットフォーム」の重要性 前田 よろしくお願いします。まずは自己紹介を。 Youlin Youlin Li で
Faisal Siddiqi presented on machine learning infrastructure for recommendations. He outlined Boson and AlgoCommons, two major ML infra components. Boson focuses on offline training for both ad-hoc exploration and production. It provides utilities for data preparation, feature engineering, training, metrics, and visualization. AlgoCommons provides common abstractions and building blocks for ML like
Infrastructure as code (IaC) tools such as Terraform, Packer, and Docker offer a number of advantages: you can automate your entire provisioning and deployment process, you can store the state of your infrastructure in code (instead of a sysadmin’s head), you can use version control to track the history of how your infrastructure has changed, and so on. But there’s a catch: maintaining a large cod
Overview of Twitter Fleet Twitter came of age when hardware from physical enterprise vendors ruled the data center. Since then we’ve continually engineered and refreshed our fleet to take advantage of the latest open standards in technology and hardware efficiency in order to deliver the best possible experience. Our current distribution of hardware is shown below: Network Traffic We started to mi
Applied Machine Learning at Facebook: A Datacenter Infrastructure PerspectiveInternational Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA) Machine learning sits at the core of many essential products and services at Facebook. This paper describes the hardware and software infrastructure that supports machine learning at global scale. Facebook’s machine learning workloads are extremely d
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