いつもSkebをご利用いただき、誠にありがとうございます。 12月23日12時よりskeb.jpにアクセスできない大規模な障害が発生しておりましたが、12月24日07時に復旧いたしました。 12月23日、および12月24日が納品期限のリクエストは納品期限を12月25日23時59分までに延長させていただきます。 みなさまには多大なご迷惑をお掛けしましたことをお詫び申し上げます。 本障害につきまして詳細をご報告させていただきます。 概要日時: 12月23日12時22分〜12月24日7時00分 (JST) ダウンタイム: 18時間38分 内容: skeb.jpにアクセスできない不具合 原因: SkebはすべてのサーバとシステムをHerokuに設置していたが、障害発生時刻より同サービスのアカウントが理由の通知なく利用できなくなった。 解決: Herokuの一切の利用を中止し、すべてのサーバとシステ
AmazonでMartin Kleppmann, 斉藤 太郎, 玉川 竜司のデータ指向アプリケーションデザイン ―信頼性、拡張性、保守性の高い分散システム設計の原理。アマゾンならポイント還元本が多数。Martin Kleppmann… 手軽に扱えるデータの量や種類が増える一方、CPUの性能はムーアの法則通りには成長しなくなり、大規模データ処理では、多数のマシンを活用する分散処理が欠かせなくなってきました。クラウドの普及とともに多数のマシンを自ら調達せずとも分散システムを構築できるようにもなっています。 しかし驚くべきことに、今までこの分野に入門するための定番の書籍がありませんでした。分散処理にデータ処理が加わる融合分野である上、オープンソースプロジェクトの進化も速く、専門家同士でも共通の理解を構築するのが非常に難しかった分野です。この本を上手に使うと、既存のOSSプロジェクトの位置付けや、
Want to learn how to integrate different data sources and build data platform on AWS? Here’s a new book for you! Serverless ETL and Analytics with AWS GlueWe are happy to publish the new book today! Fortunately I had an opportunity to co-author a book about AWS Glue with five talented engineers; Vishal, Subramanya, Tom, Albert, and Ishan, and publish this book with Packt. This book is the only one
John Allspaw has a long history on the web from Salon to Friendster to Flickr. For the past five years, he has been at popular e-commerce site Etsy, where he’s now VP of operations and infrastructure. Among software architect types, Etsy has developed a reputation as maintaining a monolithic application architecture in an era of microservices, often leaving Allspaw playing the role of contrarian.
Since we launched Flutter, we’ve focused on delivering a cross-platform solution for beautiful, tailored apps that are compiled to machine code and take full advantage of the underlying graphics hardware of your device. Today marks a significant expansion of this vision with the first production release of support for Windows as an app target, enabling Windows developers to benefit from the same p
一日遅れてしまいましたが、この記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2021 の23日目の記事です。 TL;DRGoogle Cloud の VPC とオンプレミスの間のトラフィックは、BGP(Border Gateway Protocol)というルーティングプロトコルによっておこなわれる経路交換の結果にもとづいて、どの経路を通るかが決定されます。 基本的には普通のルーティングの考え方と同じですが、少しだけクラウド特有の要素が入ってくるので気をつけてください。 目次マルチリージョン構成マルチリージョン構成時の疑問デフォルト時のルーティング動的ルーティングモードと経路受信動的ルーティングモードと経路広告グローバル ルーティングモード時の経路選択オンプレミスから VPC へのトラフィックVPC からオンプレミスへのトラフィックリージョン間で優先度を加算す
Photo by T K on Unsplash※本記事は AWS CDK を知っている人が読む前提で書いているため、CDK の概念や用語についての説明は省略している。 English version is also available here. CDK Pipeline とは?CDK Pipeline は AWS CDK によりデプロイされるアプリケーションの CI/CD Pipeline を CDK により管理するためのもの。 2021 年 7 月に GA (一般リリース) されたかなり新しい機能。(ただ、Developer Preview としてすでに 1 年前から試せる状態にはなっていた) https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2021/07/announcing-cdk-pipelines-ga-ci-cd-cdk-apps/?n
Authors: Johan Harjono, Dan Karp, Kunal Nabar, Ioannis Papapanagiotou, Rares Radut, Arthur Shi on behalf of the ECS team. Snowflake’s Data Cloud is powered by an advanced data platform provided as Software-as-a-Service (SaaS). Snowflake combines a completely new SQL query engine with an innovative architecture natively designed for the cloud to enable data storage, processing, and analytic solutio
このルーターの先は Google Cloud につながっているというイメージ図TL;DRこの記事では、個人でも安価に手に入れられる高機能ルーター EdgeRouter X を使って、自宅ネットワークと Google Cloud の VPC を Site-to-Site VPN でつなぎ、手元の PC からプライベート IP 経由で Cloud SQL インスタンスに接続するまでの道のりを紹介するものです。 はじめにこの記事は、Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2020 の 17 日目の記事です。(間に合っていれば・・・) こんにちは、Google Cloud で Data Management Specialist というロールをやっている佐藤です。データ マネジメントってデータ管理?具体的になにやってんの?って感じの
こんにちわ。rwle1212です。 本記事は JAWS Days 2020 で話す予定でしたが、昨今の事情によりオンライン開催となったため、登壇予定の内容を記事にしたものになります。 登壇していれば諸般の事情により左手首を骨折したネタが使えたのですが、ブログでは伝わらないので非常に残念な思いをしております。という話はどうでも良いので本題に入ります。 50分の登壇内容なので少々長くなりますが、お付き合いください。 JAWS Days 2019で登壇した内容の振り返り昨年の JAWS Days 2019 で「Infrastructure as Codeに疲れたので、僕たちが本来やりたかったことを整理する」という内容で登壇しました。 まずは上のリンクに添付されているスライドを5分位で読めると思うので一読頂いて、下の文に進んで頂ければと思います。 そもそもInfrastructure as Cod
Part1では、既存の「機械学習パイプライン」がどのような処理を行なっているのかをサーベイします。Part0で述べた通り、現在の機械学習パイプラインはエンジニア向けに作られていることが多いです。しかし、現在はエンジニア向けであるものが一般化する、と考えれば既存のパイプラインを調べることに価値はあるはずです。機械学習パイプラインは機械学習プラットフォームと同義/一部となる場合が多く、調査は双方を対象としています。 サーベイの結果、一般的な「機械学習パイプライン」は以下のような構成となるようです。 ポイントとしては、以下の点があります。 Dataにはバッチ(Offline)とリアルタイム(Online)の概念がある。バッチの場合HDFSに格納しSpark/Hiveで特徴量計算、リアルタイムの場合Kafkaで収集、Samazaで特徴量計算といった形態が取られることが多い。リアルタイムの計算結果は
sudo実行時のパスワードをどうするかという話、調べた内容をメモとして残す。 以下のように、 become:true とした場合にいつどのようにパスワードを設定する方法を調べた。 - name: common packages and utility tools install become: true apt: pkg: “{{ item }}” state: present update_cache: yes cache_valid_time: 3600 with_items: “{{ ndvp_packages }}” notify: - enable and start iscsi servicesやり方は様々ある。 ケースに応じて適切に使えばいいと思う、調べたところ主に以下の3つを使うことができる。 sudo時にパスワードを聞かれないようにするAnsible vaultを使う方法
こんにちは、かめねこです。 今回は、OBSとZoomを利用して、ちょっとリッチなオンライン勉強会を構成する方法をご紹介します。単に配信するだけでなく、イケてる画面で勉強会を開催してみませんか? 概要左近、多くの勉強会がオンラインへシフトしてきました。その形態の多くは、YouTube Liveなどの動画プラットフォームでリアルタイム配信を行う形態がほとんどです。そのため、視聴者(参加者)には動画のコンテンツとして見えるわけですが、このときの画面などのレイアウトが非常に凝っている勉強会が増えてきました。 以前紹介した以下のエントリーの方法では、非常に簡単に配信を行うことができる一方で、Zoomの画面がそのまま映し出されるのに近いため、動画コンテンツとしてのクオリティは高いとは言いづらいものでした。
こんにちは、かめねこです。 今回は、OBSでリッチなオンライン勉強会を開催するにあたって、画面全体を構成する「フレーム画像」の作成についてご紹介していきます。 概要#1では、ちょっとリッチな配信を行うための全体像についてご紹介しました。 今回は、フレームレイヤーに配置する、フレーム画像のより具体的な作成方法についてご紹介します。 OBSで配信を行う場合、多くはフレーム画像を用いらずともある程度のクオリティのレイアウトを作ることは可能です。フレーム画像の作成は、より一層のクオリティを実現するために必要な要素なのです。 ただし、フレーム画像の作成にはスキルが必要で、全てがOBS上で完結しないため、相応のメンテナンスコストもかかります。それらを考慮した上で、フレーム画像を作成するのか、使わないのか判断しましょう。 要件作成するにあたって、どんなものを作りたいのか要件を明確にしましょう。今回は以下
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