Kubernetesでの性能解析 ~なんとなく遅いからの脱却~(Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
![ネットワークでなぜ遅延が生じるのか](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/484d008fa7957409353286232a4fff385dc07d91/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Flatencylt-161225153746-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Kubernetesでの性能解析 ~なんとなく遅いからの脱却~(Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
スタートアップの企業文化 (Startup Culture) についてのスライドです。 企業文化やビジョンをスタートアップの初期から気にするべきかどうかは悩ましいところですが、Y Combinator の Jessica Livingston のいうとおり、企業文化はその設立当初から自然と育っていってしまうものだなと 2, 3 人のスタートアップを見てても思います。であれば、初期から考えるためのある程度の情報はあっても良いのかなと思い、今回スライドをまとめました。 企業文化はかなりソフトな概念なので、そもそも把握しづらい上に何が良くて何が悪いのかも分かりにくく、さらに簡単に変えたり作り上げたりできるものではありません。それに加えて、良い(望ましい、心地の良い)企業文化があるからといって、その企業の成功が約束されるわけではありません。 ただ様々な研究を見てみても、良い企業文化は生産性向上や採
Sakura Cloud is a service developed and released in 2011. We use InfiniBand, witch is rare as an Internet service and it is used for connection between server and storage. In this presentation, we will briefly introduce the configuration of the system and explain the reasons and usage if InfiniBand. We are going to introduce operational comparisons and meris demerits with the services provided by
シリコンバレーのスタートアップを数多く取材する中で気付いた「シリコンバレーにおけるディシプリン(規律)の存在」や「General Electric(GE)やIBM、SAPといった老舗企業が必死になってシリコンバレーのスタートアップを真似している理由」、そして「日本企業がイノベーションを実現するための処方箋」について解説します 詳しく知りたい場合は「GE 巨人の復活」をご覧下さい。 http://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/17/P55110/ 今後の記事は「シリコンバレーNext」をご覧下さい。 http://itpro.nikkeibp.co.jp/siliconvalley/ Read less
Developers Summit 2018: ストリームとバッチを融合したBigData Analytics ~事例とデモから見えてくる、これからのデー... 翔泳社主催 Developers Summit 2018 15-B2の講演資料です。 ----------------- HadoopやSparkは、スタンダードな分析基盤として今ではすっかり定着しました。その上で、エンジニアにはPythonやRを使った機械学習などを求められるケースも多いかと思います。 また、従来のビッグデータではオフライン分析が主でしたが、Kafkaの台頭により、ストリームデータに対する要件も増えてきました。 本セッションでは、ストリームとバッチを融合したアナリティクスの事例紹介をベースにKafkaやHadoopでデータをストアし、Zeppelin上での機械学習をチュートリアル形式でお伝えします。 さらに、これ
This document discusses generative adversarial networks (GANs) and their relationship to reinforcement learning. It begins with an introduction to GANs, explaining how they can generate images without explicitly defining a probability distribution by using an adversarial training process. The second half discusses how GANs are related to actor-critic models and inverse reinforcement learning in re
MicrosoftのWebブラウザ、Internet Explorer/EdgeにはXSS攻撃からユーザーを保護するためのXSSフィルターという機能が搭載されている。XSSフィルターは、リクエストにXSS攻撃らしき文字列があり、ページ内にそれに対応する文字列が出力されている場合に、ページ内の対応する文字列の一部を書き換えることによりユーザーを保護する。この書き換え動作は安全に行われているのだろうか?答えはNoだ。今回私は、XSS脆弱性のないありふれたページで、XSSフィルターの動作を利用することで、保護するどころかXSS脆弱性を作り出すことができる手法を発見した。本講演では、XSSフィルターを利用したXSS攻撃の可能性について技術的な詳細を述べるとともに、サイト管理者はこのXSSフィルターの悪夢とどう向き合うべきかについて提案する。
This document discusses time series data storage and querying in Prometheus. It describes how Prometheus stores time series data as chunks on disk in a key-value store format, with compression to reduce storage needs. It also explains how Prometheus handles ingesting new time series data through appending to in-memory chunks before writing to disk, and how it handles querying time series data thro
Video: https://www.youtube.com/watch?v=FJW8nGV4jxY and https://www.youtube.com/watch?v=zrr2nUln9Kk . Tutorial slides for O'Reilly Velocity SC 2015, by Brendan Gregg. There are many performance tools nowadays for Linux, but how do they all fit together, and when do we use them? This tutorial explains methodologies for using these tools, and provides a tour of four tool types: observability, benchma
The document discusses Linux KVM (Kernel-based Virtual Machine) and how it enables full virtualization on x86 hardware. KVM uses Intel VT-x and AMD-V virtualization extensions to allow a Linux kernel to function as a hypervisor. Guest virtual machines see a bare metal interface while the host kernel manages scheduling and resource allocation. Qemu is used as a processor emulator to add missing gue
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