データ基盤をサーバーレスで構築したので概要を紹介 - Adwaysエンジニアブログ
あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願いいたします。 久しぶりに登場しました菊池です。 僕は昨年から新しいデータ基盤を構築するプロジェクトを担当しておりまして、最近システムが無事に実稼働してホッと一息したところです。思い起こせば入社時はインフラ担当部署に配属だったのが、広告配信システムの開発をやったり、カジュアルゲーム作ったり。新規事業のスマホアプリを作りつつサーバーサイドの API を作って立ち上げたり、海外向けのサービスを作ったり。いつのまにかメディア運営に関わったりしてきましたが、最近はデータ基盤の開発もやってます。そんなキャリアを歩んできましたが、いつか森の中の開けた草原にあるネット環境の整ったポツンと一軒家で、庭にチャボを放飼にしつつ養蜂をやってみたいと思っています。 話は戻りますが、今回はこの稼働したてホカホカ状態のデータ基盤について概要を紹介したいと思います。よろ
DenoのWeb Storage APIサポートとその将来について
はじめに Denoはv1.10からWeb Storage APIをサポートしています。 この記事ではDenoにおけるWeb Storage APIのサポートについて解説します。 前提 この記事はDeno v1.14を想定して記述されています。 基本的な使い方 localStorage まず、localStorageの使い方について解説します。 localStorage.setItem("foo", "bar"); console.assert(localStorage.getItem("foo") === "bar"); console.assert(localStorage.length === 1); localStorage.clear(); console.assert(localStorage.length === 0);
認証用トークン保存先の第4選択肢としての「Auth0」 | ログミーBusiness
iCARE Developer Meetupは、月次で開催している株式会社iCAREが主催するエンジニア向けのLT勉強会です。18回目の今回は、Ruby on Railsをテーマに行いました。サーバーサイドエンジニアの越川氏からはToken認証機能について。 Rails APIモードで開発するときの認証用のトークンはどこに保存すればいいの問題越川佳祐氏：私からは、「Rails APIモードにおけるToken認証機能について」というテーマでLT（ライトニングトーク）をしようと思っていたんですが、スライドを作っていて「あれ、これ別にRailsだけの話じゃなくない？」と思ってしまいました。みなさんの中にも、そう思う方がいるかもしれないんですが、もうこれで作っちゃったのでご了承ください。 私は株式会社iCAREで、サーバーサイドエンジニアをしている、越川と申します。Twitterは@kossy07
マイクロソフト、NoSQLデータベース「Extensible-Storage-Engine」をオープンソースで公開。25年以上、ExchangeやActive Directoryなどで利用
マイクロソフト、NoSQLデータベース「Extensible-Storage-Engine」をオープンソースで公開。25年以上、ExchangeやActive Directoryなどで利用 マイクロソフトは、Windows NT 3.51に初めて搭載されて以来、何度もコードを書き換えられてExchange 4.0やActive Directoryのバックエンドなど、さまざまなマイクロソフト製品に組み込まれ、文字通り何百万台ものマシンで稼働してきたNoSQLデータベースエンジン「Extensible-Storage-Engine」のソースコードを公開しました。 Extensible-Storage-EngineはISAMベースのデータベースエンジン。 トランザクションに対応した更新処理と検索による一貫性を備え、また一貫性を保持するためのクラッシュリカバリ機能も搭載。ライトアヘッド処理とスナッ
機械学習モデルの推論web APIサーバーの構成 [FastAPIの実装例あり] - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事の目的 機械学習の推論web APIの典型的な構成を紹介します。必ずしもWEBの知識や機械学習の知識はなくても読める内容だと思います。（実装例は除く） 紹介する構成は、業務でいくつかの機械学習モデルの推論web APIをたてた経験からきていますが、あくまでも個人的見解なので、こっちのほうがいいよーってのがあればコメントで教えていただけると幸いです。 実装例ではweb frameworkは非同期処理の扱いやすさ、実装のシンプルさの観点からFastAPIを使います。 目次 機械学習の推論web APIの構成 実装例 1. 機械学習の推
![機械学習モデルの推論web APIサーバーの構成 [FastAPIの実装例あり] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4c9d769eda242eedaccab06e2632170bb575b7c8/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYyNDY1NTIlMkZkYmY1N2MwZDY1YWExZjVjYzYzYWNiMDIyMTgzMzhlMjU5MGE4NzkyJTJGeF9sYXJnZS5wbmclM0YxNTc0MTI0NzEwP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz1jNmZlZTIzMGYyZjcxMGJmMzU0ZWRiZGE1Y2EyNzNmNQ%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Da7c9c0eb49a9875bed3e6e7715a5cd69%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBiZWUyJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9MTZlYzZmMzM0ZGYxMDIzMTI0ZjhkZjk1ZDQ2MWVlMGY%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9029713d490c94bf922c62cd1fddb87b)
ヤフーの分散オブジェクトストレージ Dragon について
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、データ＆サイエンスソリューション統括本部所属の後藤泰陽（@ono_matope）です。少し時間があいてしまいましたが、9月19日にお茶の水女子大学で開催された WebDB Forum 2017 において、分散オブジェクトストレージ “Dragon” について講演しました。良い機会なので、本エントリでもDragonについてご紹介させていただきたいと思います。 発表資料 WebDB Forumでの発表資料については以下をご覧ください（講演時の内容と一部異なります）。 日本語版 Dragonとは？ Dragonは、ヤフー・ジャパンで開発された分散オブジェクトストレージシステムです。Amazon S3互換のWeb APIを実装
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