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「さくらのクラウド」を例に見るネットワーク仮想化の設計と実装
さくらインターネット研究所の大久保です。 先日、株式会社ハートビーツさんが主催されている勉強会、hbstudy#27にて弊社クラウドサービスのネットワーク構成について発表を行いましたので、そのご報告です。 今年11月中旬に石狩データセンターの開所にあわせてクラウドサービス（さくらのクラウド）をリリース予定です。 そのネットワークの構築を私の方で担当しており、こちらの勉強会では、ネットワーク全体のアーキテクチャ、ネットワーク機器評価試験の際にはまりやすい（はまった）ポイント、今後の展開について説明をさせていただきました。 発表資料を以下にアップしておりますので、ご興味がありましたらご覧いただければと思います。 → 発表資料：「さくらのクラウド」を例に見るネットワーク仮想化の設計と実装
leebrimelow.com » Quick Tip: Launching new activity from an ANE
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NativeProcessのサンプル – 水玉製作所
FlashはWebアニメーションツールからスタートして、「一回作れば、いろんな環境でも同じように見れる」ことを大きな売りとして、ブラウザ内を主戦場に発展してきた。近年、AIRという仕組みでデスクトップアプリケーションも作れるようになったが、「いろんな環境でも同じように見れる」というコンセプトが足を引っ張ってか、OS/ハードウェア環境に依存するような部分に関してはどうしても心もとない部分がある。 そこで、Flash部分に関してはOS/ハードウェア環境に依存しないままにして、その代わりFlash以外のアプリ/言語との連携をスムーズにしようってのが、ここで使っているNativeProcessや近々正式リリースされる予定のNative Extension。 弊社でもデジタルサイネージとして特定のハードウェアに特化した連携を作ったり、実験的にKinectを使ったコンテンツを作ってみたりしているので、
Saqoosha :: Starling Framework vs BitmapData.copyPixelsStarling Framework vs BitmapData.copyPixels
Flash Player 11 の GPU レンダリング機能 (Stage3D) をつかって従来の DisplayObject を高速化してみようなフレームワーク、Starling Framework。どんぐらい変わるのかのベンチマークっぽいこと（どこかでみたことのあるアレ）をしてみたのだけど、逆に遅い。 exp01: Starling Framework つかったやつ。CPU 使用率 100% こえる。30 fps いくかいかないか。ふらふら。 exp02: BitmapData.copyPixel つかったやつ。CPU 使用率 30% ぐらい。もちろん、30 fps コマ落ちなし。 ソースとか。 プロファイルしてみたところ、VertexData の更新が負荷高いぽいので、まあ、使い方がアレなんだろうなー、でも、こういうのって GPU 得意そうなんだけど。 ・・・ 9/28 12:00
＠IT：障害の兆候を見逃さないためのサーバ監視（1-3）
サーバの構築は難しいが、それ以上に困難なのがそれを動かし続けること、そしてトラブルに迅速に対応することだ。サーバの動作状況を監視し、障害の予兆や発生をより早く検知できる体制を整えよう。（編集局） いまは正常に動作しているシステムだとしても、さまざまな原因でトラブルが発生する可能性があります。管理者は、こうしたネットワークシステムの動作を正常に保ち続ける必要があります。LAN内に設置したファイルサーバは企業活動においてクリティカルな存在になっています。インターネットを利用するに当たって、メールやDNS、Webといったサーバはすでに必須になってきているため、サービスが止まってしまうと業務自体が停止するといっても過言ではない状況になっています。 システムに障害が起こらないように、そして万が一障害が発生してもすぐに検知し、復旧できる体制を整えておきましょう。システムを復旧する方法については前回解説
Kinect native extension for Adobe AIR
Kinect native extension for Adobe AIR Oct 2, 2011 UppubDate: “T”his sample only supports the beta1 SDK on windows. Please check out http://www.as3nui.com, where further development is happening (newer SDK versions, support for OSX). I’ve been playing with native extensions for air for a couple of weeks now. One of the things I wanted to do, was to get the Kinect working through a native extension.
OpenCVとCUDA FFTでパターン認識 その１
今更ながらPRMUのアルゴリズムコンテスト2011課題をやってみたいと思います。 ttp://www.ccm.media.kyoto-u.ac.jp/alcon2011/ 既存のものを使うだけでアルゴリズム的に新しい所はありません。 また、難しいことは考えていないのでLevel-1の課題だけやります。 課題はじゃんけんの勝敗判定を画像処理で行うものです。 今回考えた処理の流れは以下の通りです。 1. 肌色検出で手の領域を抽出 2. 手の領域の輪郭線を抽出 3. 輪郭線をフーリエ記述子で表現 4. フーリエ記述子でパターン認識 なぜフーリエ記述子を使うのかというと、CUDAのFFTを試してみたかったからです。 1. 肌色検出 肌色検出で検索すると、HSVのHueを使う方法とYCrCbのCrCbを使う方法があるようです。 両方試してみましたが、今回の課題の画像ではCrCbを使った方がきれいに取
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feb19