日銀が日本株最大の株主になったとみられることが28日分かった。株式を集めてつくる上場投資信託(ETF)の保有額は既に時価で45兆円に達し、年金積立金管理運用独立行政法人(GPIF)の日本株保有額を抜いたもようだ。日銀による株価の下支えは、金融システムの安定につながったと評価される一方、企業の価値を適正に評価する市場の機能にゆがみをもたらしたとの批判もある。 日銀は10年前の2010年12月にETF購入を開始。現在は原則として年6兆円のペースで買い入れているが、必要に応じて12兆円まで購入を増やせる。 ニッセイ基礎研究所の井出真吾上席研究員の試算によると、日銀のETF累計買い入れ額は10月末時点で35兆円に達した。今月25日には時価ベースで45兆1600億円となり、GPIFの保有額を300億円程度上回った… この記事は有料記事です。 残り310文字(全文667文字)
1)日銀とGPIFが日本株を大量保有 10月23日の朝日新聞に「公的マネーが大株主8割 東証1部4年で倍増、1830社に」という記事が出ていた。 www.asahi.com 年金資金を運用する国の独立行政法人と日本銀行が、東証1部企業の8割にあたる約1830社で事実上の大株主となっていることが朝日新聞などの調べでわかった。4年前の調査時から倍増した。巨額の公的マネーは実体経済と乖離した株高を招き、「官製相場」の側面が強まっている。「安定株主」として存在することで企業の経営改善に対する努力を弱める恐れがある。 記事では年金積立金管理運用独立行政法人(GPIF)と日銀がETF(上場投資信託)を買うことで、東証全体の時価総額の12%を間接保有していると指摘。業績と関係なく株価が上がり、物言わぬ株主が増えることで企業に対する経営監視が弱まるのではないかと警鐘を鳴らしている。 私はETFの運用会社や
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年の瀬なので、私自身が今年利用した技術をベースに技術スタックをまとめてみようと思います。 とはいえ Web Standard といった広い対象から、フレームワークやライブラリまで、粒度の違うものを全て言及するのは無理があるというもの。特に強く言及できるものは個別で説明しつつ、最後に利用する機会がなかったものも最後に記載する形で。 以下常体。 追記: マイナー企業のようなので一応書いておきますが、筆者は本業ではLINE株式会社という組織でいわゆるエンジニアリングマネージャーと言われるような業務とその採用に関わる仕事をしています。 利用した技術一覧 HTML/CSS/JS みたいなことを書いてるとキリがないので、独断と偏見で区分けして適宜漉いています。特に利用する機会が多かったものは太字でピックアップ。 Frontend Language/Platform TypeScript JavaScr
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ベルモントステークス(Belmont Stakes)はアメリカクラシック三冠の3冠目として、ニューヨーク州にあるベルモントパーク競馬場のダート1マイル1/2(12ハロン・約2414メートル)で行われる競馬の競走である。 概要[編集] アメリカンジョッキークラブの初代総帥であり、第1回が開催されたジェロームパーク競馬場(英語版)の創設にも関わったオーガスト・ベルモントからこの競走名が付けられた[3]。例年6月の第1土曜日、プリークネスステークスの3週間後に行われる[2]。出走条件は3歳限定だが、ケンタッキーダービーやプリークネスステークスと同様に騸(せん)馬の出走も可能である。 距離については何度か変更されているが、1926年から現在の12ハロンに固定され三冠競走で最長距離であり、「テスト・オブ・チャンピオン」という異名がある。大半の出走馬にとって初の長距離戦であり、セクレタリアトの31馬身
セクレタリアト(Secretariat、1970年 - 1989年)は、アメリカ合衆国の競走馬、種牡馬。 1973年に25年ぶりに三冠馬となり、2年連続でアメリカの年度代表馬に選出された他、種牡馬としては、1992年に北米のリーディング・ブルードメアサイアーとなるなど、競走馬・種牡馬双方で成功した。マンノウォーと共にアメリカを代表する名馬であり、その外見からマンノウォーと同じく『ビッグ・レッド(Big Red,「大きな栗毛馬」の意)』の愛称で親しまれた。 概要[編集] セクレタリアトは、2歳時(1972年)に9戦7勝の戦績を残し、エクリプス賞年度代表馬と最優秀2歳牡馬に選出された。敗戦のうち1つはシャンペンステークスで1位入線後に進路妨害で2着に降着になったもの。 3歳時(1973年)は三冠戦のすべてをレコード勝ちして三冠を達成[注 1]、なかでも3戦目のベルモントステークスで2着に31馬
An RFC is a document that proposes a change to one of the projects led by the CDK team at AWS. Request for Comments means a request for discussion and oversight about the future of the project from maintainers, contributors and users. When should I write an RFC? The CDK team proactively decides to write RFCs on major features or complex changes that we feel require that extra vetting. However, the
一言で言うと 子スタックのチェンジセットが操作しづらい ので使いづらい。 いろいろ検索してみたけど日本語の結果が出てこなかったので検索用メモとして。 (こういうときにつけるタグってなんだろう。。。) nested stack1 とは ネストされたスタックは、他のスタックの一部として作成されたスタックです。 複数のスタックを連携させる方法としては出力値を用いたクロススタック参照2などもあるが、それよりももっと直接にスタックの親子関係を構築する仕組み。 使用例 以下のような複数のテンプレートがあるときに、 parent.yaml に対して aws cloudformation package を実行する package処理結果のyamlに対して aws cloudformation deploy を実行する という手順を踏むことで、子テンプレートの内容を含めてまとめて parent.yaml
管理者アカウントおよびターゲットアカウント 管理者アカウントは、スタックセットを作成する AWS アカウントです。サービスマネージド型のアクセス許可を持つスタックセットの場合、管理者アカウントは組織の 管理アカウント または委任された管理者アカウントです。スタックセットを作成した AWS 管理者アカウントにサインインすることで、スタックセットを管理できます。 ターゲットアカウントは、スタックセットの 1 つ以上のスタックを作成、更新、削除するアカウントです。スタックセットを使用してターゲットアカウントにスタックを作成する前に、管理者アカウントとターゲットアカウントの間に信頼関係をセットアップします。 AWS CloudFormation StackSets スタックセットでは、1 つの CloudFormation テンプレートを使用して、複数のリージョンの AWS アカウント にスタック
resource import 機能を使用して、既存のスタックを別の既存のスタック内にネスト化します。ネスト化されたスタックは、他のテンプレート内から宣言および参照する一般的なコンポーネントです。これにより、同じ構成をテンプレートにコピーして貼り付けるのを避け、スタックの更新を簡素化できます。共通コンポーネントのテンプレートがある場合は、AWS::CloudFormation::Stack リソースを使用して、別のテンプレート内からこのテンプレートを参照できます。ネストされたスタックの詳細については、「ネストされたスタックの操作」を参照してください。 AWS CloudFormation は、resource import を使用して 1 つのレベルのネスト化のみをサポートします。つまり、子スタックにスタックをインポートしたり、子を持つスタックをインポートしたりすることはできません。 ネス
ベストプラクティスはワークフロー全体で AWS CloudFormation をより効率的かつ安全に使用するために役立つ推奨事項です。スタックの計画方法と整理方法を学習し、リソースとそこで実行するソフトウェアアプリケーションを記述するテンプレートを作成して、スタックとそのリソースを管理します。次のベストプラクティスは、現在の CloudFormation のお客様の実際の経験に基づいています。 フィードバックループを短縮して配信速度を向上させる CloudFormation テンプレートで記述したインフラストラクチャのフィードバックループを短縮するのに役立つ、プラクティスやツールを採用します。これには、ワークステーションで早期にテンプレートのリンティングとテストを行うことが含まれます。そうすることで、コントリビューションをソースコードリポジトリに送信する前でも、潜在的な構文や構成上の問題を
AWS CloudFormation StackSets は、複数のアカウントおよび AWS リージョン のスタックを 1 度のオペレーションで、作成、更新、削除できるようにすることで、スタックの機能を拡張します。管理者アカウントを使用して、AWS CloudFormation テンプレートを定義および管理し、指定の AWS リージョン の選択されたターゲットアカウントにスタックをプロビジョニングする基盤としてテンプレートを使用します。 StackSets リージョンのサポートについては、「StackSets regional support」(StackSets リージョンのサポート) を参照してください。 このセクションは、StackSets の使用開始に役立つほか、スタックセットの作成、更新、削除に伴う操作やトラブルシューティングの手順に関する一般的な質問への回答を確認できます。
ネストされたスタックは、他のスタックの一部として作成されたスタックです。ネストされたスタックは、AWS::CloudFormation::Stack リソースを使用して別のスタック内に作成します。 インフラストラクチャが大きくなるにつれ、複数のテンプレートで同じコンポーネントを宣言する共通パターンができてきます。これらの共通するコンポーネントを他と分類し、専用テンプレートを作成できます。続いて、テンプレートのリソースを使用して他のテンプレートを参照し、ネストされたスタックを作成します。 たとえば、ほとんどのスタックに使用しているロードバランサー構成があると仮定します。テンプレートに同じ構成をコピーアンドペーストする代わりに、ロードバランサーを対象にした専用テンプレートを作成できます。その後は、 リソースを使用して他のテンプレート内からそのテンプレートを参照するだけです。 ネストされたスタッ
5/30 から 6/1 まで、AWS Summit Tokyo 2018 が東京・品川で開催されました。こちらで講演されたセッション「AWS 環境をコードで管理する」を聴講しましたのでレポートします。 今回のAWS Summitでは全セッションにて撮影が禁止されておりました。資料は後ほど公開されるとのことでしたが、いまのところは文字だけのご報告となります。 概要 AWS 上に構築したシステムは、従来と同じように手順書を使って人が操作できる一方で、全ての操作をコードで記述し自動化することも可能です。開発と運用をコードで自動化することで、システムに何が起きるのか? コードを書くならどこから始めたら良いのか? 自動化でよく使われるパターンはどんなものか? このセッションではコマンドラインツールである AWS CLI、構成管理サービスである AWS CloudFormation の最新情報を中心に
背景 AWS LambdaでAPI開発をする AWS LambdaとAPI Gatewayを組み合わせることでサーバレスのAPIを開発することが可能です。サーバレスで構築することで手間をかけずにスケーラビリティやコストの最適化を手に入れることができ、さらに死活監視等が不要のため運用のコストを大幅に下げることができます。 開発パターンがまとまっていない サーバレスによるAPI開発は非常にメリットが多いのですが、開発パターンが様々あり一貫した方法があるわけではありません。例えば、Lambdaのデプロイは手動でzipをアップロードする方法や、SAM/ServerlesssFrameworkなどのデプロイ支援ツールを利用する方法、さらにオンラインエディタのCloud9を利用することもあります。関数ごとにディレクトリを分離する場合もあるし、ソースコードを共有してエントリーポイントだけ切り替える場合も
でインストールします。 特徴 RailsのActiveRecordの使用感に合わせた形で作成しました。ActiveRecordと大体同じ感覚で使え、ActiveRecordの機能をできるだけ再現できるように作りました。 なぜ作った? 公式のaws-sdkがすごく使いにくい!! aws-sdk を使ってDynamoDBを操作する開発に限界を感じ、使いやすい ORM も存在しなかったため作成しました。(共通の悩みを持っている人も多くいるようです(参考を参照)) 機能の追加希望などの意見がありましたら教えてください。プルリクもお待ちしています。 参考 Node.js で DynamoDB を操作するためのチートシート[DynamoDB.DocumentClient][AWS] DynamoDB を使う ローカル環境での開発環境の構築 プロジェクト(NodeDynamoDBORM)の中ではDyna
アプリケーションは、Amazon DynamoDB テーブル内の特定の条件を満たす項目の小さなサブセットを識別する必要があることがあります。これらの項目がテーブルのパーティションキー全体に無作為に分散されている場合は、テーブルスキャンを使用してそれらを取得できます。このオプションは高価になることもありますが、テーブル上の多数の項目が検索条件を満たす場合にはよく機能します。しかし、キースペースが大きく、検索条件が非常に選択的である場合、この戦略は、多くの不要な処理を引き起こす可能性があります。 より良い解決策は、データをクエリすることです。キースペース全体で選択クエリを有効にするには、グローバルセカンダリインデックスのパーティションキーに使用する各項目に (0-N) 値を含む属性を追加して、書き込みシャーディングを使用できます。 以下に示しているのは、これを Critical-Event ワ
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