世間では、情報システムの運用・監視の「自動化」というキーワードがもてはやされがちで、各種のツール・プロダクト等が出てくる昨今です。しかし、「自動化」の実態は深い霧のベールに包まれていると感じていませんか。今回は、以下の現場視点でこのベールを脱がしてみたいと思います。 July Tech Festa 2016 発表資料 #jtf2016 平成28年7月24日(日)Read less
![Re: ゼロから始める監視設計](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/92e907e7ac9471dd9fc8ff8d5ed058dbe213d66b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Frezerostartingmonitoringinyouroperations-160725131731-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
世間では、情報システムの運用・監視の「自動化」というキーワードがもてはやされがちで、各種のツール・プロダクト等が出てくる昨今です。しかし、「自動化」の実態は深い霧のベールに包まれていると感じていませんか。今回は、以下の現場視点でこのベールを脱がしてみたいと思います。 July Tech Festa 2016 発表資料 #jtf2016 平成28年7月24日(日)Read less
ウェブオペレーションエンジニアの id:y_uuki です。2016年度のウェブオペレーションエンジニアの新卒研修を紹介します。 今年はウェブオペレーションエンジニアとして2名(id:masayoshi id:taketo957)が新卒として入社しました。若手のインフラ系エンジニアが少ないと言われる昨今で、もともと7人のインフラチームに2人も新卒が加わることはなかなか珍しいのではないでしょうか。 今年の新卒エンジニアは 2016年度はてな新人エンジニア研修を行いました - Hatena Developer Blog のエントリで紹介した新人エンジニア研修の後に、チームに配属されました。通例であれば、チーム配属後はOJTという名目で即実戦投入されます。しかし、今回は、OJTの前段に2週間程度の研修期間を設けてみました。 研修の動機 ウェブオペレーションエンジニアは、一般的なコンピュータサイエ
{\begin{align} n &\leftarrow \rho n + (1-\rho)g_r^2 \\ g &\leftarrow \rho g + (1-\rho)g_r \\ m &\leftarrow \beta m - \frac \alpha {(n - g^2 + \gamma)}g_r \end{align}} イメージ的には、RMSPropが平均的な傾きの大きさを見て、値の更新幅を変えるのに対して、RMSPropGravesは傾きの分散に応じて、更新幅を変える感じでしょうか。 あとここで実装したDQNが、もう一点オリジナルと違うのは、通常のRMSPropを使う関係で、論文にあるLoss Clippingも行いません。 理由は、Clippingしたら、まともに学習が進まなかったからです・・・ DQN(不完全版)を実装するには 必要なライブラリ等 TensorFlow A
お役所のデータで消耗するのはもうごめん。データ分析ツールExploratoryを使って、お役所の汚いデータをスクレイピングからビジュアライズまでしてみたRデータ分析DataVisualizationデータ可視化Exploratory はじめに データ分析ツールExploratoryのユーザ様から、以下のような質問メールが届いたのが事の発端です。 Quittaなど、どれも興味深い記事で楽しく拝見させていただいております。 Exploratoryを使っているのですが、スクレイプしたいデータの一つ一つがタイトルごとに分かれてしまいます。 スクレイプしたい段階で、一つのデータにまとめる方法はありますか。 ご回答いたただけると幸いです。 問題点 ユーザーが抱えてる問題をもっと理解するために、スクリーンショットとタイトルごとに分かれてしまうデータのリンクを送って頂き、自分の環境でも試してみました。 こ
Rのフロントエンドということで話題になっている、Exploratoryの対話的なデータ分析環境で「ヨーロッパはほんとに女性が活躍しやすい社会か」どうか分析してみたRデータ分析DataVisualizationデータ可視化Exploratory ぱっと見て、このデータがなんのデータかとかってわかりますか? これだけ見ただけだとなんのデータかわからないですよね〜。 これは実は、フォーブズ誌からダウンロードしてきた世界の億万長者についてのデータなんですね。 そもそも億万長者ってどの国に多いんですかね。また、億万長者ってどうやってなってるんですかね。はたまた、億万長者って男性と女性どちらのほうが多いのでしょうか? また、最近読んだ記事↓によると、ヨーロッパは女性が活躍しやすい社会だったりするそうです。だとすると、今、ヨーロッパには、女性の億万長者も多かったりするのでしょうか? こんな疑問を、データ
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