AWSからAzureに移った感想 - Qiita
概要 昨年までAWSを使ってましたが、今年から会社都合でAzureを使うことになり、だいたい1年が経ちました。 最初は「どっちも同じクラウドでしょ」くらいの認識でしたが、使っているうちに色々と感想というか不満が溜まってきたのでここに吐き出します。 両社のサービスを比較してうんぬん・・・みたいな話ではなく、だいたいAzureの管理画面への不満（ただの感想）とかなのでご了承ください。 ポータルがもっさりしている Azureのポータルは全体的に動作がもっさりしている印象です。 AWSと異なり最初に弄るサービスを選択する形ではないので、その分一つの画面で操作できることが多く、画面遷移していくと迷子になってとりあえずTOP画面に戻ることも多いです。 一覧でリソースの状態が反映されるのも遅いので「あれ？全然VM起動しないな？」と思って更新すると起動してたりします。（これはAWSでもあったかも） なおポ
主要クラウドサービス別 機械学習アルゴリズム機能比較 - Qiita
はじめに AzureのMachineLearningで使用している機械学習アルゴリズムを調査するついでに、他の主要クラウドサービスで提供している機械学習についても調べてみたので、機能比較としてまとめてみました。 対象クラウドサービス 以下ベンダーのクラウドサービスを対象としました。 Microsoft Azure Machine Learning Amazon Machine Learning Google Prediction API IBM Bluemix(Watson) 比較内容 １．機能有無 機械学習アルゴリズムを「学習分類」と「アルゴリズム分類」のカテゴリに分類し、その観点での機能有無の比較を行いました。 学習分類 アルゴリズム分類
グーグルもGPUクラウドに参入、4社のコスパ比較
米グーグルは現地時間2017年2月21日、同社のIaaS（インフラストラクチャー・アズ・ア・サービス）「Google Compute Engine」で、仮想マシンにGPU（グラフィックス処理プロセッサ）を付加できるβ版サービスを始めたと発表した。 グーグル、米マイクロソフト、米アマゾン・ウェブ・サービスの3大クラウドで、GPU提供サービスがそろったことになる。価格競争に火が付けば、ディープラーニング（深層学習）を含む機械学習へのGPUの適用がさらに進みそうだ。 付加できるのは、GPUボード「NVIDIA Tesla K80」に搭載されたKepler世代のGPU。1つの仮想マシンにGPUを1～8個（ボード換算で1/2～4枚）追加できる。 1GPUの利用価格は0.7ドル/時間から。仮想マシンの価格を含めても、TeslaシリーズのGPUを時間単位で提供できるサービスの中では、単精度1テラFLOP
An IoT platforms match : Microsoft Azure IoT vs Amazon AWS IoT
Overview : IoT reference architecture A complete IoT solution is made of different parts. First of all, we need to ingest all the events and data sent from devices and it’s a such big problem because in the Internet of Things era we have to think at “scale” with hundreds, thousands, million and … billion of devices. In this scenario, we have to use an ingestion system that is able to scale and han
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