UiPath Orchestratorに接続されたRobot のライセンシングについて備忘(Unattended版)。RPAUiPathUiPathOrchestrator 概要 UiPathのOrchestrator(以下Orch)導入でいつもややこしい、ライセンスの種類の件について: https://robot.uipath.com/lang-ja/v2018.4/docs/about-licensing このサイトの情報の備忘です。 前回は Attended Roboについて書きましたので、今回は、Unattended Roboについて。 この情報は2019/06/30時点のモノであり、誤りもあるかもしれません。したがって信頼性のある情報が必要な場合は、UiPathの中のヒトにお問い合わせください。また対象バージョンは、UiPath 2018.4.5 です。 TL;DR Unatte
[アクセス権を管理] ページでは、ロールを定義して割り当てるとともに、アカウントのオートメーションの機能を設定できます。Orchestrator では、ユーザーに付与すべきアクセス レベルをロールを使用して制御できます。このページでは、アクセスの制御方法を効率的に計画して実装するために理解しておく必要のある概念について説明します。
switch($x){ case 1: '$xは1だよ'; break; case "1": '$xは"1"だよ'; break; } case "1"に到達することは決してありません。 ということで厳密な比較を用いるswitchことmatch構文のRFCが提出されました。 以下はMatch expression v2の日本語訳です。 PHP RFC: Match expression v2 Proposal このRFCは、switchに似ていますが、より安全なセマンティクスを持つmatch構文の提案です。 例として、Doctrineのクエリパーサを挙げます。 // Before switch ($this->lexer->lookahead['type']) { case Lexer::T_SELECT: $statement = $this->SelectStatement(); br
はじめに 企業におけるITシステムは、業界を問わずクラウド環境への移行が進んでいます。近年、クラウドネイティブ、クラウドファーストという標語を掲げて、戦略的にITシステムのクラウド化を進めている企業も多くなっています。 そのような企業では、AIのみに関わらず、社内業務のRPA化、社内システムのクラウド化などを、攻めのIT戦略としてデジタルトランスフォーメーション(DX)の一環として取り組んでいます。 業務の目線では、単純かつ繰り返しの日常業務をRPAに置き換え、システム的な目線では、ハードウェア、ソフトウェア、アプリケーションをクラウド上のIaaS、SaaSなどへ移管し、業務における生産性を向上させ、システム管理に関わる工数を低減することが、近年のDXを成功に導き、企業の競争力を高める1つのサクセスファクターではないかと考えます。 このように、RPAの促進とクラウドの活用を両輪で進めた場合
AWS Architecture Blog Field Notes: Deploying UiPath RPA Software on AWS September 8, 2021: Amazon Elasticsearch Service has been renamed to Amazon OpenSearch Service. See details. Running UiPath RPA software on AWS leverages the elasticity of the AWS Cloud, to set up, operate, and scale robotic process automation. It provides cost-efficient and resizable capacity, and scales the robots to meet you
AWS Architecture Blog Field Notes: Deploying UiPath RPA Software on AWS September 8, 2021: Amazon Elasticsearch Service has been renamed to Amazon OpenSearch Service. See details. Running UiPath RPA software on AWS leverages the elasticity of the AWS Cloud, to set up, operate, and scale robotic process automation. It provides cost-efficient and resizable capacity, and scales the robots to meet you
ビッグデータ データを分析・活用した需要予測ソリューションで、在庫の最適化をして、収益の最大化を支援します。
2018年6月14日、新木場 STUDIO COASTで「kintone hive tokyo vol.7」が開催されました。kintone hiveは、日常の業務でkintoneを活用しているユーザーが一堂に会し、さまざまな業務改善プロジェクトの成功の秘訣を共有する場です。「ここまでできるkintone」をコンセプトにkintoneの可能性を広げる「kintone hack」では、M-SOLUTIONS、ジョイゾー、アールスリーインスティテュートの3社がプレゼンテーションを行いました。 RPA x kintone活用事例と最新プラグイン紹介 植草学氏:M-SOLUTIONSの植草です。よろしくお願いします。私はCSOという戦略責任者をやっています。 M-SOLUTIONSという会社は、ソフトバンク・テクノロジーの子会社で、ソフトバンク・テクノロジーグループに入っています。 事業内容と
今、働き方改革によって注目を浴びているRPA。業務効率化に大きく貢献してくれるRPAのなかでもUiPathは「世界3大RPAソフト」として注目されています。 UiPathはエンジニアが学習目的であれば無料で開発できるライセンス体系を持っていたり、様々な企業がトライアルしやすいという魅力から、国内RPA市場の売上シェアにおいて2年連続で第1位を獲得したとのことです! 参照元:https://www.uipath.com/ja/newsroom/uipath-no.1share-company-japan-itr-2019 今回の記事では、下記テーマに触れていく中でUiPathの魅力に迫っていきます。 RPAについての基本的な解説はこちら↓
You can create an interface VPC endpoint to connect to services powered by AWS PrivateLink, including many AWS services. For an overview, see AWS PrivateLink concepts and Access AWS services through AWS PrivateLink. For each subnet that you specify from your VPC, we create an endpoint network interface in the subnet and assign it a private IP address from the subnet address range. An endpoint netw
ゲストブロガーの佐々木拓郎(@dkfj)です。小ネタシリーズの第三弾として、VPCエンドポイントをテーマにします。VPC内からS3などのVPC外にあるAWSサービスをアクセスする場合、インターネットゲートウェイを経由する方法と、VPCエンドポイントを経由する方法の2通りの手段があります。このVPCエンドポイント、実は2種類あるのご存知でしょうか?今日はその辺の解説です。 目次 目次 2種類のVPCエンドポイント ゲートウェイ型のVPCエンドポイントを試してみる ゲートウェイ型のVPCエンドポイントの意外な構造 まとめ 2種類のVPCエンドポイント まず始めにVPCエンドポイントの種類です。ゲートウェイ型とインターフェイス型の2種類があります。ゲートウェイ型は最初に出たVPCエンドポイントで、S3とDynamoDBが対応しています。インターフェイス型は、それ以降に出てきたサービスで50種類以
概要 Amazon S3 と DynamoDB には、パブリックサービスエンドポイントまたはゲートウェイエンドポイントを通じてアクセスできます。この概要では、これらの方法を比較します。 インターネットゲートウェイ経由でアクセスする 次の図は、インスタンスがパブリックサービスエンドポイントを通じて Amazon S3 および DynamoDB にアクセスする方法を示しています。パブリックサブネットのインスタンスから Amazon S3 または DynamoDB へのトラフィックは、VPC のためにインターネットゲートウェイにルーティングされ、その後にサービスにルーティングされます。定義上、プライベートサブネットにはインターネットゲートウェイへのルートがないため、プライベートサブネットのインスタンスは Amazon S3 や DynamoDB にトラフィックを送信できません。プライベートサブネ
ツイッターであまり拡散されてはいなかったものの民主党政権時は自殺数が多かったというツイートを見て、中には「毎日人身事故で電車が止まっていた日々を覚えていないのか」みたいなことまで書いてあったので、民主党政権時やその前の時分の自殺数についての話を。ただ細かい話に入る前にですが、毎日人身事故で電車が止まっていた記憶までは流石にない*1。 自殺数の推移について 自殺者数については警察庁HPから確認可能です。そして1978年から2019年までの自殺者数の推移は以下の通り。 民主党政権は2009年(H21)の9月から。グラフを見ればわかる様に民主党政権とその後の自民党安倍政権とを比較すれば民主党政権は自殺者数が相対的に高いものの民主党政権前の自民党政権時の方から数値は安定しており、多さで言うならば2003年が一番高い数字になります。そして民主党政権の2009年から自殺数が減少に転じます。民主党政権時
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