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This document summarizes a presentation about self-healing infrastructure. It discusses implementing identity and access management (IAM) in AWS, including using IAM to control access, managing access keys, and using IAM roles. It also covers using Terraform and AWS CodeBuild for infrastructure as code and continuous integration/delivery workflows.Read less
最近勉強を始めたコンテナ技術に関する基礎的な知識をまとめました。 [訂正と注釈] p.27-30: 「Deployment」内の「Version: 1」 => 「Version: 2」 p.37: 「終了コードをから」 => 「終了コードから」 p.39: 「HTTPSが利用できない」=> AWS上では、SSL終端するLBがサポートされています。https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/#ssl-support-on-aws p.40: 「ユーザがingress controllerをmaster上にセットアップする必要」 => master上にセットアップしなければならないという制約はありません。例えばGCEのingress controller(GLBC)はPodとして動作します。https://gi
議論を描く技術「ファシリテーショングラフィック」 Agile Japan2010 Day1 Workshop1 2010/04/09Read less
2. Sadayuki Furuhashi A founder of Treasure Data, Inc. located in Silicon Valley. OSS projects I founded: An open-source hacker. Github: @frsyuki 3. What’s workload automation? • あらゆる手作業の自動化 > バッチデータ解析の自動化: • データロード - ETL - JOIN- 集計処理 - レポート生成 - 通知 > メール送信の自動化 • アドレス一覧の取得 - 対象の絞り込み - テンプレートから 本文を生成 - メール送信 - 完了通知 > システム間のデータ連携の自動化 > サーバ・DB・ネットワーク機器の管理やプロビジョニング の自動化 > テスト・デプロイの自動化(CI) 4. 求められる機能 •
Japan Container Days: 「今こそKubernetes。最高の仕事道具で使いこなそう」by capsmalt タイトル: 今こそKubernetes。最高の仕事道具で使いこなそう スピーカー: Kazufumi Saito (IBM) 2018年4月19日開催「Japan Cotainer Days v18.04」 https://containerdays.jp/
Kubernetes 疲れに Azure Container Apps はいかがでしょうか?(江東区合同ライトニングトーク 発表資料)
8. データのフォーマット • 大量の収集を行うためにメトリックスのフォーマット は標準化されている必要がある • key/value式のプレーンテキストを返す • スキーマ―を持たないテキストベースのインターフェ イスが追加の障壁を低くする go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 8.007600000000001e-05 go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0.000297585 go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0.00030774400000000004 go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 0.000317933 go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.00449756600000
Project for Public Spaces & National Center for Biking and Walking•6.8K views
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です. 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています.巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました. 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています. ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN(Deep Q-Network) ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
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