前編：Elasticsearchの機械学習分析による類似ドメイン検知 | IIJ Engineers Blog
九州支社で技術リサーチやビジネス開発などの業務を行っています。将棋が好きで、棋力はウォーズ二段ぐらいです。 Elasticsearchの機械学習機能 今回はElasticsearchの教師あり機械学習（ML）機能とそれを使った類似ドメイン検知についてご紹介します。 Elasticsearchは無償（一部機能を除く）で利用できるデータ分析・可視化ツールです。一般的にはログやテキストデータの保存や検索、可視化などで使われることが多いでしょう。そのElasticsearchでML機能が使えることはご存知でしょうか。 ElasticsearchのML機能は、2016年に Elastic社がPrelert社を買収したことで、バージョン6.1から追加されました。有償なのですが、試用ライセンスで30日間試すことが可能です。今回も試用ライセンスで検証しています。 MLには教師なし型と教師あり型があります。
ベースイメージを共通化して docker-compose up を速くする - Shin x Blog
docker-compose で複数サービスを起動する際に時間を要するのが、Docker イメージのダウンロードと展開です。この時間を削減するために、ベースイメージを共通化する方法を試してみました。 本エントリでは、開発環境や CI 環境に docker-compose を利用することを想定しています。 改善前 ここでは、dokcer-compose up(pull) の時間を削減できるかを確認するだけなので、下記のように dynamodb, elasticmq, elasticsearch のみを docker-compose.yml に含めています。 version: "2.0" services: dynamodb: image: amazon/dynamodb-local:1.12.0 ports: - 8000:8000 elasticmq: image: softwaremil
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