MicrosoftのDID/VC実装概要
5. Demo – verify iden.ty by submi3ng drivers' license 1. Register iden-ty documents into wallet 2. Use wallet to verify user and enable access Register Drivers license via NFC HR App for Students Record registration event to Blockchain Submit Drivers license in Wallet Verify registration Automatic enabling access to corporate applications
Detecting headless browsers
2. Who We Are • Bei Zhang Senior Software Engineer at Shape Security, focused on analysis and countermeasures of automated web attacks. Previously, he worked at the Chrome team at Google with a focus on the Chrome Apps API. His interests include web security, source code analysis, and algorithms. • Sergey Shekyan Principal Engineer at Shape Security, focused on the development of the new generatio
Choosing an HDFS data storage format- Avro vs. Parquet and more - StampedeCon 2015
Choosing an HDFS data storage format- Avro vs. Parquet and more - StampedeCon 2015 At the StampedeCon 2015 Big Data Conference: Picking your distribution and platform is just the first decision of many you need to make in order to create a successful data ecosystem. In addition to things like replication factor and node configuration, the choice of file format can have a profound impact on cluster
Network Effects
Network effects. It’s one of the most important concepts for business in general and especially for tech businesses, as it’s the key dynamic behind many successful software-based companies. Understanding network effects not only helps build better products, but it helps build moats and protect software companies against competitors’ eating away at their margins. Yet what IS a network effect? How d
AWSのログ管理ベストプラクティス
9. 収集 処理 分析 保存 データ収集と 保存 データ処理イベント処理 データ分析 データ 答え 分析前の前処理等、 いわゆるETL （抽出、変換、挿 入 ）的な処理 各サーバや、サー ビスからのログを 収集する ログに対して各種 分析をかける 収集したログを サーバやデータス トアに保存する 10. Amazon S3 Amazon Kinesis (Streams, Firehose) Amazon DynamoDB Amazon RDS (Aurora) AWS Lambda KCL Apps Amazon EMR Amazon Redshift Amazon Machine Learning 収集 処理 分析 保存 データ収集と 保存 データ処理イベント処理 データ分析 データ 答え Amazon Athena
Service worker が拓く mobile web の新しいかたち
1. ServiceWorker が拓く Mobile Web の新しいかたち HTML5とか勉強会 02/25/2015 Kinuko Yasuda (@kinu) kinuko@chromium.org HTML5とか勉強会 02/25/2015 Kinuko Yasuda (@kinu) kinuko@chromium.org ServiceWorker が拓く Mobile Web の新しいかたち 2. 自己紹介： Kinuko Yasuda @kinu / kinuko@chromium.org Chrome エンジニア 5年目くらい ￭ ストレージ、ネットワーク、Worker系など裏方っぽい API をよくいじっています ￭ File/Blob, FileSystem, Quota, XHR, Web Workers, ServiceWorker などなど ￭ 2013年秋頃か
TLS 1.3 と 0-RTT のこわ〜い話
3. Copyright (C) 2016 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. より速く n ハンドシェイクの⾼速化: ⁃ TLS 1.2: フル=2 RTT, リザンプション=1 RTT ⁃ TLS 1.3: フル=1 RTT, リザンプション=0 RTT n アプリケーションデータの暗号化フォーマットの最適化 TLS 1.3 と 0-RTT のこわ〜い話
DevOps with Database on AWS
1. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. DevOps with Database on AWS アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 2018年11月1日 2. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 自己紹介 山内 晃 （やまうち あきら） アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 ストラテジックアカウント本部 ソリューションアーキテクト 好きなAWSサービス • Amazon Relational Database Service (RDS) • Amazon Simple Storage Service (S3) 3. © 2018, Am
AWS BlackBelt AWS上でのDDoS対策
1. 【AWS Black Belt Online Seminar】 AWS 上での DDoS 対策 アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 セキュリティソリューションアーキテクト 桐山 隼人 2017.09.05 2. @hkiriyam1 氏名: 桐山隼人 役割: セキュリティソリューションアーキテクト 業務: 顧客提案、ソリューション開発、市場開拓 プロフィール: 外資系総合IT会社の開発研究所にて開発エンジニア、 セキュリティベンダーにて技術営業を経た後、現職。 MBA, PMP, CISSP, CISA, セキュリティ関連特許多数。 クラウドセキュリティに関するセミナー登壇・記事寄稿など。 自己紹介 RSA Conference 2017 APJ 「Cloud Security Strategy」 Session Speaker AWS Startup Security T
仕事ではじめる機械学習
The document discusses machine learning projects and production. It begins with an introduction of Aki Ariga and their background. It then discusses 4 patterns for machine learning projects: 1) train batch/predict online via REST API, 2) train/predict batch via shared DB, 3) train/predict/serve continuously via streaming, and 4) train batch/predict on mobile apps. The document also covers machine
HTTP/2で 速くなるとき ならないとき
The document discusses the performance of HTTP/2 compared to HTTP/1.1 across different network conditions. It summarizes results from testing 8 real websites under 16 bandwidth and latency combinations with varying packet loss rates. Overall, HTTP/2 performs better for document complete time and speed index, especially on slower connections, though results vary depending on the specific site and m
リーンスタートアップにおける良い仮説、悪い仮説
1. リーンスタートアップにおける 良い仮説、悪い仮説 Good Hypothesis, Bad Hypothesis Takaaki Umada / https://medium.com/@tumada/ September 1st, 2015 @ 某社向けクローズド勉強会資料 1 2. このスライドでは、これまでスタートアップの 皆さんからの相談を受けてきた経験やプロダク トマネージャー時代の経験から、リーンスター トアップの方法論で用いられる良い仮説と悪い 仮説について解説します。 クローズドでの社内勉強会のベースの資料のた め、一部口頭での補足がないと分かり難い部分 があるかもしれません。ご了承ください。 左記は今回特に参考にした文献です。 • リーンスタートアップ • Running Lean 実践リーンスタートアップ • カンバン ソフトウェア開発の変革 タイトルは Ben H
Paxos
2. ⾃自⼰己紹介 l 久保⽥田展⾏行行(@nobu_k) l 製品開発部 l Sedue/Bazil l (Jubatus) l ブル l 最近勉強してるもの l 開発⼿手法：要件定義・管理理 l 本 l Transactional Information Systems(@ノーチラス) ‒ 約1年年で念念願のリカバリーまで到達・・・！ l 分散DB本 2 3. 今⽇日の話 l Paxos l Consensus algorithm(protocol)の1つ l ものすごく難しいことで有名(主に元論論⽂文が) l 流流れ l Consensus l 問題設定 l Paxos l (ちょびっとだけ)Multi-Paxos l 参考⽂文献紹介 l ⽇日本語の⽂文献が少なく、⽤用語が怪しいですすいません 3
Property-Based Testing for Godly Tests
The document discusses property-based testing and its advantages over example-based testing. It describes how property-based testing uses generators to generate random inputs from the set of all possible inputs for a function. This allows tests to cover a wide range of cases rather than just specific examples. It also discusses how property-based testing frameworks like Testcheck use techniques li
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