おうち k3s - クラスタ構築編 - nownab.log
概要 以前作った Kubernetes 用のラズパイクラスタが埃をかぶっていたので k3s クラスタとして蘇らせた。 ラズパイの初期設定も楽にできたし、k3s のインストールも感動するぐらい楽だった。 この記事ではラズパイのセットアップから k3s のインストールまでの手順を紹介する。 やったこと ラズパイに OS インストール ラズパイの初期設定 k3s のインストール 前提知識とか ラズパイについて 最新 (と言っても出たのは 2 年以上前) の Raspberry Pi 4 Model B を 4 台使っている。詳細は前回の記事を参照してほしい。ラズパイ 4 はクアッドコアで最大 8GB のメモリが積めるのでそれなりに遊べるスペックを持っていて、4 台使えば 16 コア、32GB メモリのクラスタになるので Kubernetes クラスタとして個人で遊ぶには十分なものになる。 今回は
迷い犬を「鼻紋」で特定 AIで解析「NoseID」アプリ公開 登録増えるほど精度アップ
ベンチャー企業のS'moreは、一頭ずつ異なる犬の鼻の紋様（鼻紋）をAIで識別することで、迷い犬を探し出すスマートフォンアプリ「NoseID」のβ版を公開した。 飼い犬の鼻の動画を撮影し、登録しておけば、愛犬が迷子になった際、周辺エリアのユーザーに通知できる。迷い犬を発見した人は、その鼻をアプリで撮影すると、登録済みの犬を照会可能。鼻紋が一致すれば、発見者と飼い主が個人情報を伏せた状態でメッセージのやり取りできる。 犬の鼻紋は、人の指紋のように成長しても形が変わらないという。ディープラーニングを活用して鼻紋を解析し、犬を特定する。登録が増えるほど認証精度が向上する仕組み。現在、5000頭分の鼻紋データが集まっており、認証率は92％まで向上したという。まず1万頭分の登録を目指し、精度を100％に近づけていきたいという。 登録時には、飼い犬の生年月日やワクチン接種状況、既往歴、アレルギー、薬、
Lancers本番環境のコンテナ化が完了しました | ランサーズ（Lancers）エンジニアブログ
Lancers Engineer Blog をご覧のみなさんこんにちは。開発部/技術基盤 SREの安達(@adachin0817)です。以下前回のブログから3ヶ月経ちましたが、ついにLancersのBatch、AppサーバーをEC2からECS/Fargateに移行完了しました。 そして長年自前で運用していたデプロイシステムを廃止して、CI/CDはCircleCIに完全統一しました。これにて、Lancersの全サービスをコンテナに移行完了となりました。 ※見ていない方はぜひ一読してもらえると幸いです。 ・LancersをAmazon Linux2へログ基盤のリニューアルと管理画面をECS/Fargateに移行しました 旧開発環境、EC2での運用課題 Ansibleコンテナによる開発環境の統一により工数がかかる 本番コンテナ化以前は、EC2で利用しているAnsibleの管理を開発環境にも適用す
『うちの子はコツコツ作業が得意なのでプログラミング向いてるかも』これは真逆では？という話
とが @togazo よく親御さんらから「ウチの子はコツコツした作業が得意だからプログラミングに向いてるかも」という意見を聞くが、この頃思うに「コツコツした作業を面倒と思わない子」はプラモデルの組み立てなどの細かい作業に対する耐性は高そうだが「ラクをするために頭を使ってコードを書く」のは微妙な気がする 2022-06-10 13:25:37 とが @togazo コツコツした作業が得意過ぎちゃうと、明らかに簡略化できそうなのif-elseのelse ifが80以上連続しても「条件分岐が長くて大変だったなあ😊✨」と感想を延べこそすれ、深く疑問に思わない展開がさあ…（実話 2022-06-10 13:28:23
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【第4回】はじめてのRancherシリーズ「K3s編」オンラインミートアップ