Everything you need to know about Kubernetes Services networking | Tigera
Everything you need to know about Kubernetes Services networking Services are one of the key Kubernetes primitives you need to understand to glue microservices together and expose your applications outside of the cluster. The Service resource provides an abstract way to expose an application running on a set of Pods as a network service. Sounds simple, but what’s the difference between a Cluster I
Kubernetes道場 17日目 - Label / NodeSelector / Annotationについて - Toku's Blog
この記事は Kubernetes道場 Advent Calendar 2018 17日目の記事です。 今回はLabel / NodeSelector / Annotationについて。 Label 今までLabelをシレッと使ってきたが改めてここで解説しよう。 Labelはkey/valueの組み合わせKubernetesオブジェクトに指定することができる。 システムに直結する意味合いを持つ設定ではなく、 LabelSelectorなどで使ってきたが、オブジェクトの選択やサブセットの指定などで使用される。 Labelの構文と使用できる文字列 LabelのKeyは/ を使って2つのセグメントに分割して表現することができる。/ より前をPrefix、後をNameと呼ぶ。 PrefixはDNS_LABELに従った253文字以下の文字列である。Prefixを省略すると、ユーザー固有のものとして扱わ
Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler による信頼性向上 - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。SRE の @chaspy です。 みなさん Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler は使っていますか？Quipper では先月導入したところ、便利すぎて仕事を奪われてしまいました。 本記事では、Horizontal Pod Autoscaler（以下 HPA）の基本原理を簡単に説明したのち、実運用で導入する際の注意点について話そうと思います。 HPA とは何か 名前のままではありますが、Pod を水平方向（Horizontal）に自動的にスケールしてくれる君です。 対になる存在として、垂直方向にスケールする Virtical Pod Autoscaler も存在します。Resource request を動的に変更してくれる君ですね。こちらは未導入です。*1 なぜ HPA を導入したのか 教育サービスということで、基本的にトラフィックの傾向は
[初心者向け] はじめてのSageMaker みんな大好きアイリスデータを使って組み込みアルゴリズムで分類してみる | DevelopersIO
はじめに おはようございます、もきゅりんです。 最近は個人的な取り組みの一環として、機械学習の学習に取り組み始めました。 さて、AWSで機械学習に取りかかるならば、Amazon SageMaker。 まずは、組み込みアルゴリズムのLinearLearner。 そんなオレは、ML beginner。 (LinearLearnerが何だ？という話は、ドキュメントを確認して欲しいのですが、ターゲットの分類や予測したい数値を推定するために使用される、教師あり学習アルゴリズムです。) 初めてのデータセットは、みんな大好きな Iris でやってみます。 作業の流れは、完全に下記の通りで進めます。 Amazon SageMaker のコンソールの開始方法 なお、自分は専門的なデータサイエンティストでも何でもないので、無駄、非効率な作業を行っているかもしれない点、ご了承下さい。 前提 IAM権限を設定・更
![[初心者向け] はじめてのSageMaker みんな大好きアイリスデータを使って組み込みアルゴリズムで分類してみる | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/be008d04a8db62514ca43cd7765e62041ee423f3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-sagemaker.png)
Microservices の GraphQL スキーマを１つにまとめる - エムスリーテックブログ
エンジニアリンググループの冨岡 (@jooohn) です。出張でNYにきています。NYへの出張は二度目なのですが、同僚のChris (彼はUK, JP, USと三カ国のM3を渡り歩いています！) とWashington, D.C.にいくなどして休日も満喫しています。 バーガーは野菜 Washington, D.C. にて。NYCからバスで4hほどでいける。 現在はM3 USAが運営するニュースサイトMDLinxのリニューアルプロジェクトに関わっています。そこで利用しているGraphQL (Apollo) の活用事例を紹介します。 新しいMDLinx の構成 新しいMDLinxでは上図のように、k8sクラスタ内にいくつかのサービスが存在するマイクロサービス構成になっています。各サービスではGraphQLを共通のインターフェースとして利用しており、webhook用のエンドポイントなどの特殊な場
3分で作る、スケジュール実行するLambda | DevelopersIO
スケジュール実行するLambdaを、AWS製の Chalice というサーバーレスアプリケーションフレームワークを使ってサクッと構築したいと思います。Chalice はPython製のツールで開発言語もPythonに限られますが、軽量なフレームワークとなっており、学習コストが低くとっつきやすくなっています。API Gatewayと一緒に使われることが多いかと思いますが、各種イベントソースとの連携にも使えます。 環境 macOS Catalina 10.15.4 Python 3.7.7 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.15.4 BuildVersion: 19E287 $ python3 -VV Python 3.7.7 (default, Mar 10 2020, 15:43:33) [Clang 11.0.0 (cl
Amazon AppFlowでSlackのメッセージをS3に保存する | DevelopersIO
こんにちは、データアナリティクス事業本部プリセールススペシャリストの兼本です。 コードを書かずにSaaSアプリケーションとのデータ連携を実現する「AWS AppFlow」がリリースされたので、早速、Slackとの連携を試してみました。 フローを作成する AWSマネジメントコンソールのAmazon AppFlowランディングページで、フローを新規作成します。 最初の手順ではフローの名称、データ暗号化のカスタマイズ、タグの設定を行えます。 なお、Amazon AppFlow では、アクセストークン、シークレットキー、および転送中のデータと保管中のデータが暗号化されています。デフォルトでは、フロー作成アカウントの AWS 管理キーで暗号化され、別のキーを使用したい場合のみ、暗号化設定のカスタマイズが必要となります。 次にデータ送信元を選択します。連携可能なサービスの一覧からSlackを選択します
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