CloudFront オリジンフェイルオーバーによる高可用性の最適化 - Amazon CloudFront
高可用性が必要なシナリオでは、オリジンフェイルオーバーを使用するように CloudFront を設定できます。開始するには、プライマリとセカンダリの 2 つのオリジンを持つオリジングループを作成します。プライマリオリジンが使用できない場合、または障害を示す特定の HTTP レスポンスステータスコードを返す場合、CloudFront は自動的にセカンダリオリジンに切り替わります。 オリジンフェイルオーバーを設定するには、少なくとも 2 つのオリジンを持つディストリビューションが必要です。次に、1 つをプライマリとして設定した 2 つのオリジンを含むディストリビューションのオリジングループを作成します。最後に、オリジングループを使用するようにキャッシュ動作を作成または更新します。 オリジングループを設定して特定のオリジンフェイルオーバーオプションを設定する手順については、「オリジングループの作
負荷テストアプローチ別の目標設定と指標の考え方 | Oracle 日本
8. 負荷テストアプローチ別の目標設定と指標の考え方 7. 負荷テストの評価基準には何 を使えばよいのか? に戻る はじめに 一般的に負 荷テストには、目的に応じて以下の4種類のアプローチがあると言われています。 * 性能テスト - スループット * 性能テスト - 応答時間 * 限界テスト * 耐久テスト 負荷試験はシステムに対する客観的評価手法の 一つですが、何をもって判定基準や達成目標にするかという明確な指標を伴わずに、漫然と一定量の負荷をかけて問題が起きなければそ のまま完了とするスタンスには問題があります。 実行時に明確な目標と指標が無い場合には、採取したデータも活用の出来ない 意味の無い客観データになりやすいですし、また、テスト時に可能である潜在的な性能問題の発見／改善のせっかくの機会を見逃すこと になります。 本編では、これらアプローチ毎の目的設定と指標の考え方について整理し
Inter-rater reliability - Wikipedia
This section needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources in this section. Unsourced material may be challenged and removed. (December 2018) (Learn how and when to remove this message) In statistics, inter-rater reliability (also called by various similar names, such as inter-rater agreement, inter-rater concordance, inter-ob
妥当性と信頼性
★妥当性と信頼性の話 テストや質問紙を作る上で、この妥当性と信頼性をはずすことはできません。 妥当性は大まかに三つ種類があります。信頼性は、古典的テスト理論では算出のしかたが四種類あります。 内容的妥当性 テストや質問紙に用いられている課題や質問内容が、自分の調べたいことを含んでいるか、というものです。 例えば、国語の学力を測りたいときに、課題として計算問題や図形問題を出すのは、まったくナンセンスなわけです。 これはつまり、課題内容が内容的妥当性を持っていないため、ナンセンスであると言えるのです。 この内容的妥当性は、例にも示した通り、学力試験を作る上で非常に重要になってきます。 テストの得点を見て絶対評価をする場合、内容的妥当性が高いことが不可欠となります。 基準連関妥当性 自分の作成したテストや質問紙と、そのテストに関連のあるテストや質問紙(これらのテストや質問紙を「外的基準」と呼びま
平均修復時間 - Wikipedia
平均修復時間（へいきんしゅうふくじかん）とは、あるシステムに障害が発生してから修復が完了するまでの時間の平均値のこと。平均復旧時間（へいきんふっきゅうじかん）とも言い、英語のmean time to recoveryからMTTRと略される。 また、故障したものを修理して回復するまでの時間として平均修理時間（Mean Time To Repair）とも言われる。機器が修理のしやすさを考慮した設計がされているか、修理のために事前に体制が整った準備がされているか、修理する技術者の能力などの指標とも言える[1]。 修理時間の合計を障害の回数で除して求められる。この値が小さいほど、障害が発生してから復旧するまでの時間、つまりシステムがダウンしている時間が短いということであり、それだけ可用性が高いシステムということになる。 平均故障間隔（MTBF）が安定した稼働時間の指標なのに対して、MTTRは故障に
データマイニングが有用な時 - himaginary’s diary
データマイニングは、最も当てはまりの良い回帰式を恣意的に拾い上げる慣行につながるという点で経済学では評判が悪いが、正しく使えば有用、とオックスフォード大の2人の研究者（Jennifer L. Castle、David F. Hendry）がこちらのvoxeu記事に書いている（H/T Economist's View）*1。 記事ではまず、最も単純なデータマイニング手法として、有意性の高い順に説明変数を一つずつ追加していく、という手法を挙げている。そうした1-step forward search algorithmsと呼ばれる手法は、非有意になった変数の除去と組み合わせたり（＝段階的回帰［stepwise regression］；別名unwise regression)、推計された係数の大きさに制約を掛けたり（＝Lasso）、といったバリエーションがあるが、経済学ではまず上手く行かない、と
信頼性 - Wikipedia
信頼性（しんらいせい、 英: reliability）は、JIS-Z8115:2000『信頼性用語 (Glossary of Terms Used in Reliablity)』[1] において、「アイテムが与えられた条件で規定の期間中、要求された機能を果たすことができる性質」と定義される[2]。「一定の条件下で、安定して期待される役割を果たすことのできる能力」と定義されることもある。 同様に信頼度についても定義されており、そちらは「アイテムが与えられた期間与えられた条件下で機能を発揮する確率」とある。 JISにおいては定量的な「信頼度」と定性的な「信頼性」という二つの用語を使い分けされているが、NASAの定義 (SSP 30000 S.9) では、 Reliability: A characteristic of a system or an element thereof expres
再現性 - Wikipedia
再現性（さいげんせい、英: reproducibility）とは、同一の特性が同一の手法[注釈 1]により発現するとき、その結果の一致の近さのことである。言い換えると、実験条件を同じにすれば，同じ現象や同じ実験が同一の結果を与える場合，再現性があるという[1]。 例えば、同一の手法を測定条件の変化した状況に対して適用することで、結果が測定に由来する人工産物でなく、再現性があると確認できる[2][3]。関連する概念は複製可能性 (replication) であり、サンプル・研究手順・データ分析手法に違いがあるとき、少なくとも類似しているが同一でない結果を、独立して達成する能力を意味する[要出典][4]。再現性と複製可能性は共に「科学的手法[注釈 2]」の主要な信念である[5]。再現された測定値は、研究者によって提供された生データやコンピュータ・プログラムに基づいていてもよい。再現性の研究は、
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
)
Reliability (statistics) - Wikipedia