AWS X-Rayによる分散アプリケーション分析をFargateで試してみた #Fargate | DevelopersIO
こんにちは、コカコーラ大好きカジです。 AWS X-RayをFargate上でどのように動かすか不明だったため、調べてみたところ、以下の資料が見つかったので、東京リージョンで構築して試してみました。 構築時のコマンドの実行結果も貼っています。 GitHub - aws-samples/aws-xray-fargate: Code examples showing how to run AWS X-Ray as a sidecar container on Fargate for deep application insights. AWS X-Rayによる分散アプリケーション分析（分散トレーシング）とは マイクロサービスが増え、パフォーマンス状況やデバッグが煩雑になっており、サービス間の相互作用やそれぞれの待機時間を把握するのは面倒な問題です。 そんな問題を解決するのが、AWS X-Ray
Amazon SageMaker を使用して、人口区分のために米国の国勢調査データを分析する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker を使用して、人口区分のために米国の国勢調査データを分析する 米国では 2018 年の中間選挙に向けて、人々は投票プロセスについてより多くの情報を求めています。このブログ記事では、有権者を理解するタスクに科学を有効に統合するために、機械学習 (ML) を適用する方法を探っています。 通常、機械学習アプリケーションでは、ラベルの付いたデータから明確なユースケースが得られます。例えば、古さや型番などデバイスの属性に基づいて、障害の可能性を予測できます。特定の結果を予測する際に監督またはガイドがあるため、これは教師あり学習と呼ばれます。 しかし、現実世界では、きれいなラベルを定義するのが難しい場合、予測する特定の結果が存在しない大規模なデータセットがしばしば存在します。適切な結果が予測するものを、正確に特定することは
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