面接 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "面接" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2019年9月) 面接は、入学試験[2]や就職[3]・資格取得の一部など試験においてやカウンセリング[4]や聞き取り調査などで用いられる行為である。 面接の目的は、書類や筆記でのアンケートないしテストでは判断ができない人物像や能力・思想などを、実際に会って見極める事にある。そのため、大抵の場合は氏名や住所・経歴などについて事前に書類やアンケートで調べ、ある程度は情報を仕入れたうえで面接を行うのが一般的である。こういった事前に当人から得られる情報のほか、当人に関係する・または専門に調
アクセス許可の管理の概要 - AWS 請求
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 アクセス許可の管理の概要 請求の情報およびツールへのアクセス許可 デフォルトでは、IAMユーザーはAWS Billing and Cost Management コンソール にアクセスできません。 を作成するときは AWS アカウント、アカウント内のすべての および リソースへの AWS のサービス 完全なアクセス権を持つ 1 つのサインイン ID から始めます。この ID は AWS アカウント ルートユーザーと呼ばれ、アカウントの作成に使用した E メールアドレスとパスワードでサインインしてアクセスします。日常的なタスクには、ルートユーザーを使用しないことを強くお勧めします。ルートユーザーの認証情報は保護し、ルートユーザーでしか実行できないタスクを実行するときに
NEXTSTEP - Wikipedia
NeXTSTEP（ネクストステップ）は、NeXTコンピュータのBSD系オブジェクト指向マルチタスクオペレーティングシステム (OS) である。 オリジナル版は同社独自のコンピュータ「NeXTcube」上で動作するよう開発された。NEXTSTEPそのものは商業的にあまり成功しなかったものの、技術面やユーザインタフェース面で後世に与えた影響は大きい[1]。現在のmacOSやiOS, iPadOSは、NEXTSTEPの直系の子孫に当たる。 NeXTSTEP 1.0は、1986年からのプレビューを経て1989年9月18日にリリースされた。最終リリースとなった3.3は1995年にリリースされている。最終リリース時点では、モトローラ68000ファミリ（NeXTのマシン）だけでなく、インテルのx86（IBM互換機）、サンのSPARC、HPのPA-RISCでも動作した。 概要[編集] NeXTSTEPには
[AssumeRole] アクセスキーが漏洩しても被害が最小限になるIAMユーザでCloudFormationにデプロイする方法 | DevelopersIO
IAMユーザ & IAMロールを作成 デプロイ用のIAMユーザと付与するIAMポリシーについて このユーザ自身に与える権限は、AssumeRoleできる権限のみです。 そのため、万が一このIAMユーザのアクセスキーが流出しても、流出したアクセスキーでは実質何もできません。 デプロイ用のIAMユーザがAssumeRoleするIAMロールについて 「デプロイ用のIAMユーザ」がAssumeRoleする（引き受ける）「IAMロール」です。 今回作成するIAMロールには下記の権限を付与しますが、必要に応じて変更してください。 S3バケットの作成権限 S3オブジェクトの作成権限 お試しデプロイとしてAWS SAMを使うため、S3の権限も付与（Lambdaコードのアップロードをするため） CloudFormationのデプロイ準備に必要な権限 「CloudFormation用のIAMロール」はclou
![[AssumeRole] アクセスキーが漏洩しても被害が最小限になるIAMユーザでCloudFormationにデプロイする方法 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3a9299c22c271be79f273b6db38d8ba6bc81bd1c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F05%2F8823428add162ea6925215296ff8c67f.png)
Athena でクエリ実行時に”No output location provided ……”というエラーが表示された時の対処方法 | DevelopersIO
困っていた内容 Athena でクエリ実行時に、以下のエラーメッセージが表示されてクエリ実行できません。 Your query has the following error(s): No output location provided. An output location is required either through the Workgroup result configuration setting or as an API input. (Service: AmazonAthena; Status Code: 400; Error Code: InvalidRequestException; Request ID: XXXXXXXXXXXXXXXXXXX) どう対応すればいいの？ 最初のクエリ実行前にクエリ結果の出力場所を指定いただく必要があります。 Amazon S3
指数表記 - Wikipedia
任意の有理数を、次の形式で表現する[2]。負の数の場合は、先頭にマイナス符号を付ける。 m × 10n m は有理数、n は整数である。m を仮数部 (mantissa)、n を指数部 (exponent) と呼ぶ。 例えば、 6.02214076×1023 アボガドロ定数（単位: mol−1） 6.62607015×10−34 プランク定数 （単位: J s） −9.2847647043×10−24 電子の磁気モーメント（単位: J⋅T−1） 仮数部 (m) には通常有限小数を用い、小数部は3桁ごとにスペース（正確には thin space）を挟むのが通例である。ただし、小数点の後の数字列が4桁の場合やスペースの後の数字列が4桁の場合は、1桁だけ分けるためのスペースを挿入しないのが普通である[3][4]。 例えば、 7.2973525693×10−3 微細構造定数（無次元量） E表記を用
UNIX時間⇒日付変換
※UNIX時間とは、UTC時刻における1970年1月1日午前0時0分0秒（UNIXエポック）からの経過秒数を計算したものです。
Unixtime相互変換ツール - konisimple tools
Unixtimeと通常の日時を相互に変換します。世界中のタイムゾーンに対応。 UnixTime または 日時を入力してください。
Cloud Resource Health - AWS Health - AWS
AWS Health Data source for events and changes affecting your AWS cloud resources AWS Health is the authoritative data source for events and changes affecting your AWS cloud resources. AWS Health notifies you about service events, planned changes, and account notifications to help you manage and take actions. Sign into your AWS Health Dashboard to view account-specific health information or receive
AWS Chatbot を使って AWS Personal Health Dashboardの通知をいい感じにSlackに通知する - クラウドワークス エンジニアブログ
みなさんこんにちは。SREチームの @kangaechu です。 8月23日に発生したAWSの障害は大丈夫でしたでしょうか？弊社のサービス crowdworks.jp は障害が発生したAZを使用していたものの、幸いにもサービス停止などの大きな被害を受けることなく乗り切ることができました。でも心臓にはよくないですね。 そんな障害時にも活躍するのがPersonal Health Dashboardです。 Personal Health Dashboardは自分のAWSアカウント上のリソースに影響する障害や、ハードウェアメンテナンスなどの対応が必要なイベントをお知らせしてくれる機能です。 AWSマネジメントコンソールの上部に表示されている🔔のアイコンですね。 AWS Personal Health Dashboard Personal Health Dashboardは便利なのですが、AWSマ
オンプレ環境と連携するハイブリッドクラウド活用事例 （2014.8.8 AWS Japan Tour 2014 福岡）
AWS Japan Tour 2014 in 福岡でパートナーの事例セッションとして発表した資料です。Read less
SAS: アナリティクス、AI、データ・マネジメント
SASを選ぶ理由 SASが世界で最も信頼されているアナリティクス・プラットフォームであり、またアナリスト、顧客、業界エキスパートがSASを支持・愛用しています。 SASの詳細情報
機械学習とは
機械学習の進化 新しいコンピューティング・テクノロジーの登場により、今日の機械学習は昔の機械学習とは様変わりしています。機械学習は元々、パターン認識と、特定のタスクを実行するようにプログラミングされなくてもコンピューターは学習できるという理論、この2つからから誕生しました。人工知能に興味を持った研究者たちは、コンピューターがデータから「学習」できるのではないかと考えるようになったのです。機械学習の「反復的」という側面は重要です。なぜなら、新しいデータを処理させるたびに、モデルが自律的に適応していくからです。 モデルが学習した結果を使用して、信頼性・再現性のある意思決定およびその結果をもたらします。 この科学はそれほど新しいものではありませんが、まさに今、新たな勢いを見せています。 機械学習のアルゴリズムは長年にわたり数多く存在してきましたが、ビッグデータに対して複雑な数値計算を自動的に、超
第21回（最終回） 機械学習 はじめよう | gihyo.jp
連載第1回が掲載された2010年の6月から、休み休みながらも足かけ3年続いてきたこの『機械学習 はじめよう』も今回が最終回です。 21回にわたる連載の最後を飾る今回は、ここまでの流れの中では触れられなかった「機械学習で実用的なアプリケーションを作るときに気をつけたいこと」を中心にいくつかまとめます。 未知のデータへの対応能力 第9回で「過学習」について少し紹介しました。簡単に復習すると、「過学習」とはモデルが「訓練データさえ正解になればいい」と状態になってしまうことで、未知のデータ（訓練データに含まれない、モデルが知らないデータ）に対する結果がデタラメになりがちという困った特徴があります。 しかも都合の悪いことに、モデルの表現力が高い（パラメータが多く、色々な分布を表すことができる）ほど過学習になりやすいことがわかっています。 そんな困った過学習を防ぐ方法の1つは、期待した答えのみが得ら
「機械学習」を始める前に知っておくこと・検討すべきこと
人工知能ブームによって機械学習にも注目が集まっています。注目とともに、機械学習に関連したクラウドサービスや事例が様々な業界や分野で発表されています。クラウド形式の機械学習サービスとしても、APIを中心に提供されているものから、プラットフォームとして提供されているものなど様々です。本稿では、機械学習を始める際に検討すべきことについて紹介していきます。最後に、Oracle Cloudで機械学習環境を構築する際のステップについても触れます。 さあ、機械学習を始めましょう！ 第3次人工知能ブームによって、人工知能が急激な盛り上がりを見せています。その技術の1つである「機械学習」にも大きな注目が集まっており、機械学習の名を冠したサービスや事例が多数発表されています。特定のテクノロジーが1つの業界で盛り上がることはありますが、機械学習への注目はあらゆる業界を巻き込んでおり、いわば社会現象ともいえるでし
第1回 ビッグデータ分析を始めよう | gihyo.jp
ビッグデータ分析エンジンを比較してみると、ビッグデータを処理する一般的なインターフェースとしてSQLが提供されていることが主となっています。こうして見ると、最近流行っているビッグデータを使った分析とは、SQLによる分析が主となっていることがわかります。 さらに、他の機能を見てみると、スケジューリングや依存関係を考慮したジョブの実行、データの可視化などは分析エンジン自体は備えておらず、別途用意する利用必要があります。 このように考えてみると、以下の点が気になってきます。 ビッグデータ分析基盤で何をできるようにするのか？ ビッグデータ分析基盤と考えたときに他にどういったツールが必要になるのか？ SQLによる集計を基にした分析ではどういったことができるのか？ 本稿では、ビッグデータ分析基盤を構築するために必要な分析エンジンではなく、主にその周辺のエコシステムについてを中心に紹介し、ビッグデータ分
気軽に始めてみよう！クラウド時代のデータウェアハウス超入門 | DevelopersIO
始めに 私は8年ほど前に情報処理試験でデータウェアハウスというものがあるということを知りました。当時は4択問題で問題文に 意思決定支援 というキーワードが出てきたら何なのかよく分かんないけど選択してました。それからずっと興味がありながら実物に触ったことはなかったのですが、クラウド型のデータウェアハウスが登場し触る機会を得ることができました。以前に比べデータウェアハウスはかなり身近なものになってきたのではないでしょうか。弊社でもAmazon RedshiftというAWSのサービスを利用した案件が増えてきています。 クラスメソッド、POSデータ数十億件をリアルタイム分析する基盤を「Amazon Redshift」「Tableau」で開発 この記事ではデータウェアハウスの知識から分析ツールを使ってAmazon Redshiftに接続するところまで簡単にまとめています。実際にどんなものか、触ったこ
NoSQL とは?（NoSQL データベースの解説と SQL との比較）| AWS
NoSQL データベースは特定のデータモデル専用に構築されており、最新のアプリケーションに合わせて簡単にスケールできる柔軟なスキーマにデータを格納します。NoSQL データベースは、開発、機能性、パフォーマンスを大規模かつ容易に実現できるという点で広く評価されています。このページには、NoSQL データベースを理解して使用するための参考資料が含まれています。 モダンアプリケーションは、NoSQL データベースで解決できるいくつかの課題に直面しています。例えば、アプリケーションは、ソーシャルメディア、スマートセンサー、サードパーティのデータベースなどのさまざまなソースからの大量のデータを処理します。このような異なるデータのすべてが、リレーショナルモデルにきちんと合うわけではありません。表形式の構造を適用すると、冗長性、データの重複、および大規模なパフォーマンスの問題が発生する可能性があります
NoSQLはRDBMSに取って代わるものなのか？
注目を集めるNoSQLデータベース 数年ほど前から、分散KVS（Key-Value Store）や列指向（Column-Oriented）データベース、ドキュメント指向（Document-Oriented）データベースなどの新しいデータベース技術が注目を集めています。これらの新しいデータベース技術は、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）とは異なる考えに基づいているので、よく「NoSQL」データベース（注1）と総称されています。 注1：「NoSQL」という言葉はもともと「近年登場している、RDBMS以外の（つまりSQLを使わない）データベース」を総称、表現したものであり、その後から「SQLは不要だ」というイメージを持つキーワードのようになってきました。データベース開発者の中には、このようなRDBMSに対するネガティブなイメージを好まず、NoSQLを「Not Only SQL（
DynamoDBだけでソシャゲを作ってみた
2. 自己紹介等 • 伊藤 祐策 Ito Yusaku – 1982年生まれ(満30歳) – Birth on 1982 (30 years old) – 釧路高専情報工学科卒 – Kushiro National College of Technology / Information Eng – 電気通信大学システム工学科卒 – The University of Electro-Communications / Systems Eng – 2006年10月 マイネット・ジャパン入社 – Joined to Mynet Japan Inc Oct 2006. 3. 会社紹介 • 株式会社マイネット・ジャパン – 「どこでもドアの実現」が企業理念な会社 • マイネット・ジャパンの関わり – 創業後すぐにジョインして5年半 – 自社サービスをかれこれ6つほど全部関わる
【アップデート】S3に新しいストレージクラス”Intelligent-Tiering”が登場しました #reinvent ｜ DevelopersIO
はじめに 中山（順）です 現地、ラスベガスよりお送りします。 S3に"Intelligent-Tiering"という新しいストレージグラスがやってきました。 Announcing S3 Intelligent-Tiering — a New Amazon S3 Storage Class 東京リージョンでも利用可能です！ どんなストレージクラス？ 従来は、アクセス頻度の高いオブジェクトを"STANDARD"に／アクセス頻度の低いオブジェクトを"STANDARD_IA"に配置する、という設計を行っていたかと思います。 しかし、アクセス頻度がどのくらいかを長期的に予測して運用することは非常に困難だったのではないでしょうか。 アクセス頻度が「よくわからない」という場合には全面的に"STANDARD"を利用するという保守的な選択をすることが多かったのではないかと思います。 "Intelligent
新機能- Intelligent TieringによるAmazon S3の自動的なコスト最適化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新機能- Intelligent TieringによるAmazon S3の自動的なコスト最適化 Amazon Simple Storage Service（S3）は12年と半月以上にわたり使用されており、数兆ものオブジェクトを格納し、毎秒数百万件のリクエストを処理します。お客様は、バックアップ＆リカバリ、データアーカイブ、データレイク、ビッグデータ分析、ハイブリッドクラウドストレージ、クラウドネイティブストレージ、災害対策のニーズにおいて、S3を活用しています。初期の頃の、汎用的なStandard (標準)ストレージクラスに始まり、その後ストレージクラスを追加して、よりよくお客様にサービスしてきました。現在では、4つのストレージクラスを選択することができ、それぞれのクラスはある特定のユースケース向けに設計されています。現在のオプションは以下の
ノードタイプ (プライマリノード、コアノード、タスクノード) について理解する - Amazon EMR
このセクションでは、Amazon EMR によるこれらの各ノードタイプの使用方法を説明し、クラスターの容量計画の基礎を提供します。 プライマリノード プライマリノードはクラスターを管理し、通常は分散アプリケーションのプライマリコンポーネントを実行します。例えば、プライマリノードは、アプリケーションのリソースを管理するための YARN ResourceManager サービスを実行します。また、HDFS NameNode サービスを実行し、クラスターにサブミットされたジョブのステータスを追跡して、インスタンスグループのヘルスをモニタリングします。 クラスターの進行状況をモニタリングしてアプリケーションを直接操作するには、Hadoop ユーザーとして SSH でプライマリノードに接続します。詳細については、「SSH を使用してプライマリノードに接続する」を参照してください。プライマリノードに接
[初心者] EMRとは何ですか/とりあえずざっとまとめてチュートリアルしてみる | DevelopersIO
おはようございます、もきゅりんです。 ソリューションアーキテクト試験にも時折顔を出してくる、EMR。 業務的にはまず触ることもないため、スルーをしていました。 今更なのですが、どんなものかざっとまとめて触ってみた、といった内容です。 この稿が自分と同じような方の理解の一助となれたら幸いです。 EMRにそれほど興味もないけど、これ何なんだろう？ってことだけ触れておきたい方は用語と概要だけ見て頂ければ良いかと思います。 理解することを保証しませんが、数分です。 内容 用語 概要 分散処理基盤のアーキテクチャと機能 分散処理に適したアプリケーション EMRの暗号化について チュートリアルをやってみる ちなみにですが、ちょっと古いのですが弊社の過去記事にもとても参考となるものがあります。 (これだけでも十分なような気もしている) Hadoopとは？からQAと社内勉強会資料を弊社EMRおじさんの記事
![[初心者] EMRとは何ですか/とりあえずざっとまとめてチュートリアルしてみる | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dc691d52184c8234f723587d386800ee3f022eb1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F04%2Famazon-emr.png)
Amazon Elastic MapReduce with Hive/Presto ハンズオン(講義)
12. 12 Amazon Elastic MapReduceとは？ • 1クリックでHadoopクラスタが⼿手に⼊入る – 使い終わったらまとめて捨てるのも簡単 – スポットインスタンスを使ったコストカットも • 設定済のアプリケーションがすぐ使える – Application: Hive, Hue, Impalaなど – Bootstrap Action: Presto, Sparkなど • ⾏行行うべき処理理を簡単に設定できる – ジョブが終わったらクラスタを消すところまで⾃自動化 13. 13 Task Node Task Instance Group Amazon EMRのアーキテクチャ security group security group Master Node Master Instance Group Amazon S3 Dynamo
Amazon EMRの典型的なデザインパターン
Amazon EMRを有効に使うには、クラスタやタスクノードの使い方を工夫する必要があります。 クラスタは一時的クラスタと永続的クラスタに分類出来ますが、 ・データのロード時間 ・処理時間 ・ジョブ数 によって、適切なクラスタを使用する事が大切です。 必要な時だけタスクノードを使うようにするとコストを削減し、パフォーマンスの向上が期待出来ます。 Amazon EMRを有効に使う方法 Amazon EMRを有効に使うデザインパターンとして、 ・一時的クラスタと永続的クラスタを使い分ける ・タスクノードの使い方を工夫する などの方法が考えられます。 一時的クラスタと永続的クラスタ ジョブが実行している間だけ動作しているが一時的クラスタで、ジョブに関係なく動作し続けるのが永続的クラスタです。 一時的クラスタは、 ・立ち上がっている期間が短いので、コストを節約出来る ・運用の手間が掛からない など
AWS サポート｜AWS
AWS サポートでは、ツールやテクノロジー、人材、そしてプログラムなどを組合せて、お客様がパフォーマンス最適化、コスト削減、イノベーションの推進をする際のサポートを提供しています。このサービスでは、お客様のクラウドにおける事業の迅速化を支援することで、担当のチームのために時間を確保し、コアビジネスに集中できるようにします。AWS には、お客様のクラウドジャーニーを成功に導くという決意があります。そのため、ベストプラクティスに関する質問への回答、設定ガイダンスの提供、広範囲にわたる問題解決に対応します。 AWS では、お客様のために、クラウドジャーニーを防げる最も困難な課題の解決に注力しています。これは、問題のトラブルシューティングをサポートするという意味にもなりますが、実際には多くの場合、「先に起こりうることを調べてみる」という作業が含まれます。これにより、AWS のサービスのより良い利用
AWS Managed Services (お客様に代わりAWSを運用) | AWS
AWS Managed Services (AMS) は、AWS を大規模に採用し、より効率的かつ安全に運用するのに役立ちます。標準の AWS のサービスを活用し、お客様の環境とアプリケーションに合わせた特殊な自動化、スキル、および経験を備えたオペレーションベストプラクティスのガイダンスと実行を提供します。また、オペレーションの基準を引き上げ、俊敏性を制限することなくリスクを軽減するのに役立つ積極的、予防的、検出的な機能も取り揃えています。そのため、ユーザーはイノベーションに注力できます。AMS は、モニタリング、インシデント管理、AWS Incident Detection and Response、セキュリティ、パッチ、バックアップ、コスト最適化などの運用に関する機能をチームに提供します。AWS Incident Detection and Response は、対象の AWS リージ
AWS トレーニングと認定 – インストラクター主導形式の AWS クラウドトレーニングクラス | AWS
AWS トレーニングと認定 イノベーションを促進し、インパクトを加速させ、人々の生活を変えるクラウドスキルと認定。
カルチャー | AWS Japan Recruitment
Amazon.com が 1995 年にビジネスを開始した際、Amazon.com は「地球上で最もお客様を大事にする企業」であることを使命とし、お客様がオンラインで求めるあらゆるものを検索、発見し、可能な限りの低価格で提供するよう努めて参りました。 この目標は今日も継続していますが、今や Amazon のお客様は世界中に広がり、また数百万ものお客様、販売業者、コンテンツクリエーター、開発者、エンタープライズを含むまでに成長しました。それぞれのグループには異なるニーズがあり、私たちは常にそのニーズを満たすために尽力し、より迅速に、またより改善されかつコスト効率の優れた新しいイノベーションを導入するよう努めています。 Amazon には世界で共通の "Our Leadership Principles" という 16 項目からなる信条があります。 それは、チームを持つマネージャーであるかどう
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Configure polling frequency and data collection for cloud integrations | New Relic Documentation
Amazon Athena monitoring integration | New Relic Documentation
https://docs.newrelic.co.jp/docs/integrations/amazon-integrations/get-started/connect-aws-infrastructure
class User (construct) · AWS CDK
Yuya Unno
データ活用をもっともっと円滑に！�～データ処理・分析基盤編を少しだけ～
大規模ログ分析におけるAmazon Web Servicesの活用
Memcached, MongoDB, Redis, DynamoDB 簡易比較 - Qiita
AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用
Lower Costs on Amazon EMR: Auto Scaling, Spot Pricing, & Expert Strategies (ANT385) - AWS re:Invent 2018
株式会社SPARROWS
AWS IQ
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