公開日 2024/07/30更新日 2024/07/29機械学習基盤のアーキテクチャ特集 〜8社の設計意図と今後の展望〜 毎回ご好評頂いているアーキテクチャ特集の今回のテーマは、機械学習です。 機械学習に特に力を入れている日本のIT企業8社にご協力頂き、それぞれの技術的な挑戦と今後の展望についてご寄稿頂きました。各社のアプローチと最新の技術動向を通じて、次世代のイノベーションを紐解いていきましょう。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社ABEJA ABEJA Insight for Retailについて ABEJA Insight for Retailは、お客様の店舗訪問から購入までの行動をデータから分析する、ABEJAが提供するDXツールです。店舗にIoTデバイス（カメラや来客カウンター等）を設置し、取得データを顧客企業に提供することで小売店舗の運営を支援していま
1. はじめに こんにちは、「信頼性は可用性ではない」を標語にしているnwiizoです。 近年、サービスの信頼性向上に向けた取り組みとして、SLI（Service Level Indicator）、SLO（Service Level Objective）、エラーバジェットという概念が注目を集めています。これらは、Google発祥のSRE（Site Reliability Engineering）プラクティスの中核をなす考え方であり、多くの組織がこのアプローチを採用し始めています。また、関連するツールも成熟し始めており、実践的な導入がより容易になってきています。 本ガイドでは、SLI、SLO、エラーバジェットを導入する前に知っておくべき重要なポイントについて詳細に解説します。各概念の定義から実践的な導入ステップ、さらには組織文化の変革まで、包括的な情報を提供します。 2. SREにおける基本
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機械学習基盤のアーキテクチャ特集 〜8社の設計意図と今後の展望〜 - Findy Tools
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