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2024年8月31日のブックマーク (3件)

  • AWS オブザーバビリティの向上 – Amazon CloudWatch アラームの力を引き出そう | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ AWS オブザーバビリティの向上 – Amazon CloudWatch アラームの力を引き出そう 通常、組織はAWS サービスを活用してワークロードのオブザーバビリティと運用の優秀性を高めています。しかし、多くの場合、オブザーバビリティメトリクスが提供されたときのチームが取るべき対応は不明確であり、どのメトリクスに対処が必要で、どのメトリクスがノイズにすぎないかを理解することは難しい場合があります。たとえば、アラームがトリガーされるまで 10 分以上かかる場合、根的な問題を軽減するためにチームが取れる対処が遅れてしまいます。この問題への理想的な解決策は、ネットワークの障害を防ぐために、オブザーバビリティメトリクスからアラームの起動までの時間を短縮することです。実装やアーキテクチャの制限により、メトリクスデータは常に CloudWatch

    AWS オブザーバビリティの向上 – Amazon CloudWatch アラームの力を引き出そう | Amazon Web Services
  • AIや機械学習が持て囃されて、統計分析やデータ可視化がいまいち主流になれない理由 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    先日のことですが、こんなことを放言したら思いの外伸びてしまいました。 データ可視化は一時期物凄く流行った割に今はパッとしない印象があるんだけど、それは結局のところデータ可視化が「見る人に『考えさせる』仕組み」だからだと思う。現実の世の中では、大半の人々は自分の頭で考えたくなんかなくて、確実に当たる託宣が欲しいだけ。機械学習AIが流行るのもそれが理由— TJO (@TJO_datasci) 2024年8月28日 これはデータサイエンス実務に長年関わる身としてはごくごく当たり前の事情を述べたに過ぎなかったつもりだったのですが、意外性をもって受け止めた人も多ければ、一方で「あるある」として受け止めた人も多かったようです。 基的に、社会においてある技術が流行って定着するかどうかは「ユーザーから見て好ましいかどうか・便利であるかどうか」に依存すると思われます。その意味でいうと、データ分析技術にと

    AIや機械学習が持て囃されて、統計分析やデータ可視化がいまいち主流になれない理由 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
  • AWS STS でリージョナルエンドポイントの利用が推奨されるとはどういうことか | DevelopersIO

    AWS STS のサービスエンドポイントとしてグローバルエンドポイントとリージョナルエンドポイントがあります。デフォルトではグローバルエンドポイントが使用されますが、リージョナルエンドポイントの使用が推奨されています。一体それはどういうことなのか、整理してみます。 コンバンハ、千葉(幸)です。 AWS Security Token Service (STS) は、一時的な認証情報を提供するサービスです。 AWS STS に対して一時的な認証情報払い出しのリクエストを行う際、リクエスト先となる AWS サービスエンドポイントには以下の2種類があります。 グローバルエンドポイント リージョナルエンドポイント デフォルトでは前者のグローバルエンドポイントが使用されるものの、後者のリージョナルエンドポイントの利用を推奨する、という記述が各種ドキュメントにあります。 👇 デフォルトでは、AWS S

    AWS STS でリージョナルエンドポイントの利用が推奨されるとはどういうことか | DevelopersIO