SLO サービスレベル目標
サービスレベル目標（SLO）とは、ユーザーの満足度に強い相関があるメトリクスを用いた、開発と運用の目安となるものです。SLOに基づいた運用は、ユーザー視点で高い信頼性を持つサービスを提供する上で最も重要なプラクティスであるとともに、ビジネス指標に紐づく運用方法でもあります。本書は、SLOを導入する際に必要となる基礎概念、実装、文化を解説します。 はじめに、SLOの概要、サービスレベル指標（SLI）の設定、エラーバジェットの使い方などSLOの基本について説明します。そしてSLIとSLOの計測、確率と統計を使ったSLOの活用法、SLOを組み込むアーキテクチャやシステムについて解説します。さらに、組織内での同意の獲得やSLOの提唱など、SLOに基づくアプローチをチームや会社全体に根付かせる効果的な方法を紹介します。 本書への推薦の言葉 序文 監訳者まえがき はじめに 第I部 SLOの開発 1章
実践 Keycloak
Keycloakは、シングルページアプリケーション（SPA）、モバイルアプリケーション、REST APIなどのモダンなアプリケーションに焦点を当てた、オープンソースのIdentity and Access Management（IAM）ツールです。 小規模なウェブサイトから、数百万人のユーザーを抱える大企業まで、さまざまなシナリオの本番環境で使用されています。 本書は、開発コミュニティーのプロジェクトリーダーとコアディベロッパーが著した、Keycloakの包括的な解説書です。インストール方法から、管理コンソールやアカウントコンソールの使い方、本番環境での使用に備えた設定方法、ユーザーの管理、トークンとセッションの管理、SPIによるカスタマイズまでを詳しく解説しています。さらに、アプリケーションのセキュリティーを保護する方法や、OAuth 2.0とOpenID Connect（OIDC）を理
カオスエンジニアリング
ソフトウェアをはじめとするあらゆるシステムは、発展するにつれて必然的に複雑性が増していきます。 本書は、カオスエンジニアリングの基本となる理論と原則を説明し、組織が複雑性を受け入れながら、システムにおける弱点を発見するとともに、自信を持って障害に対処する力をつけるための実践方法を解説します。 ソフトウェアがビジネスの根幹を担う企業であるSlack、Google、Microsoft、LinkedIn、Capital Oneでの事例を紹介し、ゲームデーを中心としたカオスエンジニアリングプログラムの実践、実験の選択や自動化にあたっての課題、継続的ベリフィケーションの設計と実施、さらにはデータベースやセキュリティ分野への応用例などについて説明します。 Netflixでカオスエンジニアリングチームを立ち上げた先駆者である著者に加え、さまざまな組織のリーダーたちがカオスエンジニアリングについて多角的に
実践 時系列解析
時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ解析手法を学んでゆくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野の事例を数多く取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。プログラムにはRとPythonの両方を利用。データセットやコードはGitHubからダウンロード可能です。 はじめに 1章 時系列の概論と簡単な歴史 1.1 時系列の多様な用途の歴史 1.1.1 時系列問題としての医学 1.1.2 気象予測 1.1.3 経済成長の予測 1.1.4 天文学 1.2 時系列解析の人気に火がつく 1.3 統計的時系列解析の起源 1.4
入門 機械学習パイプライン
機械学習を用いた本番システムの構築には、データの前処理やモデルの学習、デプロイなどのステップが必要です。しかし、これらのステップは手動で実行されることが多く、エラーの原因となっています。そこで本書では、TensorFlowのエコシステムを使用した機械学習パイプラインの構築方法について学びます。パイプラインを用いて各ステップを自動化することで、レガシーなシステムの保守から解放され、新しいモデルの開発に集中できるようになります。 賞賛の声 序文 訳者まえがき まえがき 1章 イントロダクション 1.1 機械学習パイプラインの必要性 1.2 機械学習パイプラインについて考えるべき時 1.3 機械学習パイプラインの各ステップの概要 1.3.1 データの取り込みとバージョン管理 1.3.2 データの検証 1.3.3 データの前処理 1.3.4 モデルの学習とチューニング 1.3.5 モデルの分析 1
機械学習による実用アプリケーション構築
機械学習は翻訳、推薦システム、異常および不正検出など、さまざまなアプリケーションで利用されており、今後も機能強化のために、機械学習を組み入れるサービスはますます増えていくと考えられています。しかし機械学習はモデルの学習や評価など、これまでのアプリケーションにはない処理が必要となるだけでなく、正常に動作しているかを単純なテストだけでは検証できないなど、特別な配慮が必要となります。本書は機械学習を利用するアプリケーションを設計、構築、デプロイするために注意すべき点をまとめました。繰り返しによりデータやモデルを漸進的に改善する方法、モデル性能の監視やモデルのデバッグを行う方法など、アプリケーションを構築、運用する上で、その品質を左右する一連のプロセスを詳しく解説します。 訳者まえがき まえがき 第Ⅰ部 適切な機械学習アプローチの特定 1章 製品目標からML の枠組みへ 1.1 何が可能であるかを
アメリカからやってきた、みんなで作るおもち、大福、おだんごの本
本書は、もちの無限の可能性に魅せられて、研究を続けてきた日系アメリカ人の著者による、もち、大福、だんごのさまざまなレシピを紹介する書籍です。もち作りの基本から、レンジ白大福、抹茶もち、チョコもち、梅酒もちなどの大福の生地の作り方、それらと合わせるバニラカスタードあん、抹茶クリームチーズあん、チョコとピーナッツバターのあんなど、ユニークなあんの作り方を紹介。さらに、もちアイス、もちドーナツ、もちカップケーキなど、ついても、蒸しても、茹でても、オーブンで焼いてもよい、もちの特徴を活かしたレシピも紹介します。もちを作るすべての過程は、会話をはずませ、人とのつながりを育みます。本書は、大人から子どもまでいっしょに楽しむことができ、思い出を作ることができる一冊です。 日本の読者のみなさんへ 愛情たっぷりのおもちのある生活 1 もち作りの基本 材料 道具 手順 2 大福もちの生地 大福Q&A 蒸し白大
モノリスからマイクロサービスへ
本書は、モノリスからマイクロサービスアーキテクチャへと移行するための実践的なガイドです。マイクロサービスが自分たちのシステムに適しているかを判断するところから、ビジネスを維持しながらモノリシックなシステムを少しずつマイクロサービスに切り替えていく方法、さらには、マイクロサービスアーキテクチャが成長するにつれて起こる課題への対処の仕方まで、豊富な例やシナリオを用いて解説します。また、モノリスやデータベースを分解していくのに役立つ様々なパターンやテクニックも扱います。 システムのアーキテクチャ移行について具体的な方法を解説する本書は、エンジニア必携の一冊です。 はじめに 1章 必要十分なマイクロサービス 1.1 マイクロサービスとは 1.1.1 独立デプロイ可能性 1.1.2 ビジネスドメインに基づくモデル化 1.1.3 自分たちのデータを所有する 1.1.4 マイクロサービスがもたらす利点
ウェブ最適化ではじめる機械学習
ウェブサービスの開発に携わるかぎり、ユーザにより良い体験を提供することは無視できない命題です。本書は、ウェブサービスを成長させることを目的に、ユーザの行動を定量的に評価し、改善する手法を学ぶ書籍です。 シンプルなA/B テストを第一歩に、線形モデルの導入、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズム、ベイズ最適化と、機械学習の知識を紹介しながら、ウェブサイトを最適化するという現実的な問題を解くための数理的な手法を解説します。 Pythonによるサンプルコードと、グラフィカルな図版で表現された数学的なモデルを組み合わせ、機械学習と統計学の基礎を丁寧に解説しています。ウェブ最適化の手法を学びたい、機械学習の基礎を知りたい読者に最適の1冊です。 内容見本 まえがき 2章の冒頭部分 関連ファイル 1章のサンプルコード 2章のサンプルコード 3章のサンプルコード 4章のサンプルコード 5章のサン
プロダクトマネジメント
本書は、顧客に価値を届けるプロダクトを作り出すプロダクトマネジメントについて学ぶ本です。プロダクトマネジメントを理解することで、企業がビジネス目標を達成しながら、顧客の課題を解決する方法を解説します。はじめにプロダクトマネージャーの役割と責任を定義し、優れた意思決定を促す戦略の立て方を紹介します。実験と最適化によって作るべきプロダクトを決めるプロセスを解説し、最後にプロダクト主導の組織を支えるための文化や方針を紹介します。 市場で競争力を維持するには、組織はアウトプットよりもアウトカム（成果）に焦点を当てた顧客中心の方針を採用する必要があります。アウトプットを重視してしまう企業は、顧客のニーズではなくスケジュールを優先し不要な機能をリリースする「ビルドトラップ」に陥ります。 このビルドトラップを避け、顧客の課題にフォーカスするプロダクトマネジメントの原則を解説する本書は、規模の大小を問わず
生成 Deep Learning
以下、日本語版の動作確認で使用したコマンドラインの例です。 $ python 01_generate_data.py car_racing --total_episodes 200 --time_steps 300 $ python 02_train_vae.py --new_model $ python 03_generate_rnn_data.py $ python 04_train_rnn.py --new_model --batch_size 100 $ python 05_train_controller.py car_racing -n 4 -t 1 -e 4 --max_length 1000 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 第I部 生成型ディープラーニング入門 1章 生成モデリング 1.1 生成モデリングとは何か？ 1.1.1 生成モデリングと識別モデリング 1.1.2
Effective Python 第2版
def coprime_alternate(a, b): is_coprime = True for i in range(2, min(a, b) + 1): if a % i == 0 and b % i == 0: is_coprime = False break return is_coprime assert coprime_alternate(4, 9) assert not coprime_alternate(3, 6) 推薦の言葉 第2版日本語版へ寄せて まえがき 1章 Pythonic思考 項目1 使用するPythonのバージョンを知っておく 項目2 PEP 8スタイルガイドに従う 項目3 bytesとstrの違いを知っておく 項目4 Cスタイルフォーマット文字列とstr.formatは使わずf 文字列で埋め込む 項目5 複雑な式の代わりにヘルパー関数を書く 項目6 イン
ゼロからはじめるデータサイエンス 第2版
本書はPythonプログラミングを通してデータサイエンスの基本知識を「ゼロから学ぶ」ことができる入門書です。読者は架空のソーシャルネットワーク運営企業、データサイエンス・スター社のデータサイエンティストとして、さまざまな課題を解決しながら、必要な知識とスキルを着実に積み上げていきます。第1版の発刊から5年。その間、データサイエンスへの注目はますます高まり、Pythonはバージョンアップが進み、ライブラリは一層充実しました。このような変化に伴い、内容を全面的にアップデート。Pythonプログラミングの基礎から線形代数、統計確率の基礎、回帰、機械学習、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、自然言語処理、ネットワーク分析、リコメンドシステム、データベースとSQL、MapReduce、データ倫理まで、データサイエンスに必要な幅広い知識をカバーします。 正誤表 ここで紹
初めてのGraphQL
今日では多くのWebサービスがRESTアーキテクチャスタイルで実装されています。RESTは2000年にフィールディングの論文で提唱された後に爆発的に普及し洗練されてきました。一方で、本書で紹介するGraphQLは2015年にFacebookによって公開されたRESTとは異なるアプローチのアーキテクチャです。GraphQLの最大の特徴はクエリ言語を用いてデータを操作する点です。クエリ言語の表現力の高さによりクライアントは本当に必要なリクエストを送ることができます。本書ではGraphQLの概要とGraphQLを用いたWebサービスの開発方法を実装例に沿って紹介します。認証やファイルアップロードといった実践的なトピックまで踏み込んだGraphQLの実用的な入門書です。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下の
入門 Prometheus
本書はPrometheusモニタリングシステムを使って、インフラストラクチャとアプリケーションのパフォーマンスをモニタリングしてグラフ化したり、アラートを送る方法を解説する書籍です。 メトリクスを収集し、クエリを評価し、アラート通知を送る簡単な構成のPrometheusを実行して概要を理解した後、インストルメンテーションの追加や利用方法、Grafanaによるダッシュボード作成などアプリケーションの監視について学びます。Node exporterなどの各種exporter、他のモニタリングシステムとの連携やコンテナとKubernetesなどインフラストラクチャのモニタリングを解説し、さらにクエリ言語のPromQLやアラートについて詳述。最後に本番システムにPrometheusをデプロイする方法を学びます。 Prometheusについての基礎と実践的な使い方を学べる本書はシステムおよびアプリケ
プログラミングRust
p398、17.3.6の下のコードブロック 【誤】 fn get_name() -> String { std::env::var("USER") std::env::var("USER") // Windows uses "USERNAME" Windowsでは"USERNAME" .unwrap_or("whoever you are".to_string()) } 【正】 fn get_name() -> String { std::env::var("USER") // Windows uses "USERNAME" Windowsでは"USERNAME" .unwrap_or("whoever you are".to_string()) } 訳者まえがき まえがき 1章 なぜRustなのか? 1.1 型安全性 2章 Rustツアー 2.1 Rustのダウンロードとインストール 2
入門 Kubernetes
本書は、Kubernetesコンテナオーケストレータの核となるコンセプトから使い方までを解説するとともに、アプリケーションの開発やメンテナンスを改善するためにKubernetesとそのAPIがどのように役立つのかを説明します。 はじめにKubernetesの概要と、Dockerなどのコンテナ技術を利用したアプリケーション開発の利点と使用方法について述べ、次にKubernetes自体をデプロイする方法を詳述します。また、Pod、LabelとAnnotation、Service、ReplicaSetなど、Kubernetesでサービスをデプロイする際に知っておくべき基本要素をまとめ、DaemonSet、Job、ConfigMapとSecretといったKubernetesにおける特別なオブジェクトについても学習します。そして、アプリケーションのライフサイクルに関係するDeploymentや、Ku
プロダクションレディマイクロサービス
UberのSRE（サイト信頼性エンジニア、サイトリライアビリティエンジニア）として、マイクロサービスの本番対応向上を担当していた著者が、その取り組みから得られた知見をまとめたものです。モノリス（一枚岩）を複数のマイクロサービスに分割した後に、安定性、信頼性、スケーラビリティ、耐障害性、パフォーマンス、監視、ドキュメント、大惨事対応を備えたシステムにするために必要な原則と標準に焦点を当て、本番対応力のあるマイクロサービスを構築する手法を紹介します。本書で採用している原則と標準は、マイクロサービスだけなく多くのサービスやアプリケーションの改善にも威力を発揮します。 はじめに 1章 マイクロサービス 1.1 モノリスからマイクロサービスへ 1.2 マイクロサービスアーキテクチャ 1.3 マイクロサービスエコシステム 1.3.1 レイヤ 1：ハードウェア 1.3.2 レイヤ 2：通信 1.3.3
詳解 システム・パフォーマンス
TOPICS System/Network 発行年月日 2017年02月 PRINT LENGTH 784 ISBN 978-4-87311-790-4 原書 Systems Performance FORMAT PDF EPUB 本書はエンタープライズ環境とクラウド環境の両方を対象としたオペレーティングシステムおよびオペレーティングシステムのコンテキストにおけるアプリケーションのパフォーマンス分析と向上について解説します。主にLinuxとSolarisベースのオペレーティングシステムに含まれるツールとその使用例やチューニング可能パラメータの設定を通じてシステムパフォーマンスを引き出す手法を学びます。CPUやメモリ、ファイルシステムなど個別テーマごとに設けられた各章の前半では、用語、考え方、方法論について述べ、後半では実装の具体例を示しつつ、アーキテクチャ、分析ツール、チューニングなどを解
データ分析によるネットワークセキュリティ
データ分析手法を取り入れた新しいアプローチによるネットワークセキュリティ対策を、本書では紹介しています。従来の場当たり的な侵入検知やログファイル解析といった手法では、ネットワークのセキュリティを確保するのが不十分であるとの認識から、さまざまなデータを系統的に収集し多元的に分析した上で、適切な対策を講じようという、いままでにない視点で書かれています。ネットワークを監視し、分析し、その結果からネットワークセキュリティを強化、改善して、安全なネットワーク環境の実現を図るための基本的な知識を解説し、SiLK、R、Pythonによるスクリプトなどの役立つツールを紹介します。系統立ったセキュリティ手法を身に付けることにより、場当たり的ではなく、継続的かつ計画的なセキュリティ対策を取ることが可能となります。 目次 はじめに 第Ⅰ部 データ 1章 センサーと検出器：入門 1.1 配置：センサーの設置位置
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
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