Kubeflowでモデルをデプロイする時に必要になってくる、学習(実験)の管理やモデル管理について話しました
![受託分析屋がKubeflowを使って思うこと_KubeflowMeetup_1.pdf - Speaker Deck](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/58610c0c9e23aa109c9d44622c6a25d94f526a22/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fb74628aa743742189081c697e1c8da08%2Fslide_0.jpg%3F10842154)
僕は去年の8月にヌーラボに入社して、そこから Backlog の SRE として働いています。 SRE としての経験は約1年なのですが、ちょうどサービスが成長し、会社もエンジニアを積極的に採用して拡大している時期だったこともあり、色々な経験ができました。そのなかで、SRE の難しさ、SRE の組織の問題にも直面してきました。 このあたりの経緯を整理して話すだけでも SRE にとって面白い話になるのではないか、と思い、今回の SRE Lounge #5 では「Backlog における SRE の事例 〜プロダクトの成長のために SRE はなにをすべきか〜」というタイトルで発表させていただきました。 sre-lounge.connpass.com 発表スライドはこちらです。 発表のときは冒頭で説明したのですが、これがベストプラクティスと言うつもりは全然ありません。僕らもまだ悩んでいる最中の問題
9月27日に開催されたLINE Developer meetup #45 in Kyoto での登壇資料ですRead less
わかる!metadata.managedFields / Kubernetes Meetup Tokyo 48
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