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Some Rust questions are asked over and over, and are therefore met with short and well-rehearsed answers. “Compile in release mode when measuring performance.” “Don’t try to learn Rust with linked lists.” “Use scoped threads.” “That requires specialization.” But there is one response that is delivered in an almost checkmate-like fashion: “You are trying to construct a self-referential type.” This
LyftLearn: ML Model Training Infrastructure built on Kubernetes
Authors: Vinay Kakade, Shiraz Zaman IntroductionIn a previous blog post, we discussed the architecture of Feature Service, which manages Machine Learning (ML) feature storage and access at Lyft. In this post, we’ll discuss the architecture of LyftLearn, a system built on Kubernetes, which manages ML model training as well as batch predictions. ML forms the backbone of the Lyft app and is used in d
Open Sourcing Amundsen: A Data Discovery And Metadata Platform
By Tao Feng, Jin Hyuk Chang, Tamika Tannis, Daniel Won In a modern data-driven company like Lyft, every interaction on the platform is powered by data. The challenges that arise from complex data generation, ETL processes, and analytics make metadata significantly important. Moreover, the types of data resources are constantly increasing. At Lyft, these resources include SQL tables and views in Re
Guide to File Formats for Machine Learning: Columnar, Training, Inferencing, and the Feature Store
TLDR; Most machine learning models are trained using data from files. This post is a guide to the popular file formats used in open source frameworks for machine learning in Python, including TensorFlow/Keras, PyTorch, Scikit-Learn, and PySpark. We will also describe how a Feature Store can make the Data Scientist’s life easier by generating training/test data in a file format of choice on a file
Amazon Web Services ブログ Amazon QuickSight: 2019 年の振り返り 2019 年は、Amazon QuickSight にとって刺激的な年でした数千社におよぶお客様をオンボーディングし、グローバルに 10 箇所の AWS リージョンに拡張し、60 以上の機能 (各週間に 1 つ以上の機能) をリリースしました お客様や Amazon QuickSight で実施する全てのことに活気づけられています。面談、電話会議、メール、ディスカッションフォーラム、そして AWS サミットを通して、皆様と時間を共にできたことを感謝いたします。今年の締めくくりとして、ハイライトの概要を簡単に紹介いたします。 re:Invent 2019 Amazon QuickSight チームは、 re：Invent で Best Western、Capital One、Club
This blog post pairs best with our common-crawl demo and a glass of vin de Loire. Six months ago, we founded Quickwit with the objective of building a new breed of full-text search engine that would be 10 times more cost-efficient on very large datasets. How do we intend to do this? Our search engine will search data straight from Amazon S3, achieving true decoupled compute and storage. For distri
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[レポート]AWSのKubernetes、その戦略、ロードマップ、ビジョン #reinvent #CON206 | DevelopersIO
今年のre:Inventのセッション、「Kubernetes at AWS: Strategy, road map, and vision」を聴講しましたのでレポートします。 ※大分抜粋してレポートしているので、詳細を知りたい方は末尾のセッション動画を御覧ください。 セッション概要 タイトル Kubernetes at AWS: Strategy, road map, and vision セッションID CON206 スピーカー Allan Naim : Sr. Manager Product Management, Amazon EKS AWS Anubhav Dhoot : VP of Engineering Salesforce 紹介文 和訳 EKSを使うことで、顧客はクラウド上もしくはオンプレミス上でkubernetesアプリケーションを実行、スケールすることができます。AWSは
![[レポート]AWSのKubernetes、その戦略、ロードマップ、ビジョン #reinvent #CON206 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6c34adaa8e4bd8be879944c6e7f70fd99661e5e3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F11%2Feyecatch_reinvent2021_sessionreport.png)
Xmarc Fire8
This topic contains 0 replies, has 1 voice, and was last updated by saddtempdewoo 1 month ago. Farmacia europea Prezzo artrite reumatoide – Prezzi bassi e sconti! Visita oggi! Fai clic qui – Vai in farmacia – Prodotti assolutamente legali. – Prodotti di alta qualità. – Migliaia di clienti soddisfatti in tutta Europa. – Consegna veloce garantita. – Accettiamo: MasterCard | Visa | AMEX | PayPal | B
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はじめに 前提知識（Amazon EMR） Amazon EMR Serverlessとは？ Amazon EMR Serverlessをさわってみた 事前準備 関連AWSリソースの準備 データの準備 クエリの準備 EMR ServerlessでHiveアプリケーションを作成して実行する EMRアプリケーションの作成 ジョブの実行 さいごに はじめに こんにちは！クラウドプラットフォーム部の土井です。 今年6月にAmazon EMR ServerlessがGAとなったので遅ればせながらですが、既存のAmazon EMRサービスとの違いにも簡単に触れつつ触ってみたいと思います。 前提知識（Amazon EMR） Amazon EMR コンソール操作で自動的にサーバのプロビジョニングとオープンソースの処理フレームワークのデプロイと設定を行い、迅速にビッグデータ処理のためのクラスタを構築できるA
本質的な複雑さ批判 森田が大ファンであるところの Dan Luu が「人月の神話」の Fred Brooks をディスる 記事を書いており、 痛快なのでみんなでこれ読んで与太話しようぜ、という回。(Dan Luu のページは Pocket か Instapaper 必須なのでみなインストールされたし。) ここで批判されているのは Brook の Essential Complexity / Accidental complexity に関する記述。 極めて雑に復習すると、Brooks は「問題には “essential complexity” すなわち “本質的な複雑さ” というのがあるから、 プログラミング言語とかツールとか計算機性能の改善とかで “accidental complexity” / “偶発的な複雑さ” を減らしていっても限度があるよね、 ソフトウェア開発って難しいですね・
Clojure needs a Rails, but not for the reason you think
First, a quick storySuzi, a software engineer of suitable caliber, loves writing Clojure. At her polyglot employer, she often uses her technical freedom to bat for Clojure every chance she gets. One day her manager taps her for an opportunity, the company wants to build a scrappy, lean internal tooling team to build tools for sales, marketing, and so on. Perfect. One the first day of the tooling
※本ページは、アフィリエイト広告を利用しています。 年に一度のビッグセール「Amazon プライムデー2024」が、本日7/16,17の期間限定で開催しました。 プライムデーはプライム会員限定のセールで、通常のセールよりもかなり安くなっており、非常にお買い得です。 見逃しがちなお買い得品、今回のセールで購入したものを紹介します。次に安くなるのが年末のブラックフライデーなので、私は消耗品などを半年分確保しました。 Amazon プライムデー2024 セールで購入する前に、まだの人がいたらポイントアップキャンペーンに応募しておきましょう。合計10,000円以上のお買い物をすると、最大で15％ポイントが還元され、かなりお得です。 ポイントアップキャンペーン申込ページ セール紹介の前にまずは、Kindle Unlimitedが3ヵ月無料になるキャンペーンから。99円とか199円とかはありますが、0
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A lot of people seem to think that distributed tracing isn't useful, or at least not without extreme effort that isn't worth it for companies smaller than FB. For example, here are a couple of public conversations that sound like a number of private conversations I've had. Sure, there's value somewhere, but it costs too much to unlock. I think this overestimates how much work it is to get a lot of
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Amazon EMR 6.4 リリースバージョンは Apache Spark 3.1.2 をサポートするようになりました。これにより、Amazon EMR Runtime for Apache Spark でランタイムパフォーマンスが向上します。Amazon EMR 6.4 は、PrestoDB 0.254 の Presto ランタイムの改善と、メタストアのために AWS Glue Data Catalog を使用する場合の Apache Hive 3.1.2 のランタイムの改善を提供します。 Amazon EMR 6.4 は、 Apache Hudi 0.8.0、Trino 359、PrestoDB 0.254、Apache HBase 2.4.4、Apache Phoenix 5.1.2、Apache Flink 1.13.1、Apache Livy 0.7.1、JupyterHub
息苦しい！コルセットで締めつけられたお妃。～マリー・アントワネットの生涯17。モーツァルト：フルート四重奏曲 第4番 イ長調 - 孤独のクラシック ～私のおすすめ～
ヴェルサイユの礼装グラン・コール 女性を物理的にも束縛したコルセット 王太子妃マリー・アントワネットが、母帝マリア・テレジアの反対を押し切って乗馬に熱中したのは、最初は自分と距離をとっている王太子の狩りの趣味に付き合うためでした。 しかし、いざ始めてみると、ヨーロッパ一堅苦しく、衆人環視のもとエチケットやマナーを厳守しなければならない、ヴェルサイユの宮廷生活からの解放感に酔いしれるようになりました。 夫が狩りや趣味の錠前作りに熱中しているのも、必ずしも自分を避けているのではなく、彼も宮廷から、できる限り逃れたいからだ、と理解できてきました。 また、彼女を束縛しているのは「コルセット」でした。 フランス貴族の子女は、男女ともに2歳からコルセットを着用する習慣でしたが、男の子は6歳で外されます。 しかし、女の子はずっと着用しなければなりません。 それは、中国で行われていた「纏足」と同じく、女性
はじめに Amazon Athena を利用する前に理解すべき基礎について、【AWS Black Belt Online Seminar】Amazon Athena - YouTube を参考にまとめました。 Amazon Athena とは S3 上のデータに対して、標準SQL によるインタラクティブなクエリを投げてデータ分析をできるサービス。特徴については下記参照。 サーバレスでインフラ管理必要無し 大規模データに対しても高速なクエリ 事前のデータロードなしに S3 に直接クエリ スキャンしたデータに対しての従量課金 JDBC / ODBC / API 経由で BIツールやシステムと連携 ODBC : RDBMS にアクセスするための共通インタフェース JDBC : Java と関係データベースの接続のためのAPI ユースケース 新しく取得したデータに対して、データウェアハウスに入れる
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