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ブックマーク / aws.amazon.com (4)

  • スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編 | Amazon Web Services

    AWS Startup ブログ スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編 こんにちは、スタートアップ ソリューションアーキテクトの松田 (@mats16k) です。 今回はコンテナのお話です。今日、多くのスタートアップのお客様が番環境でコンテナを採用し、ビジネスに活かしております。その一方で、「そろそろコンテナやった方がいいか?」「なんとなく使い始めたけれどこれでいいのか?」「コンテナ自体は分かったけど、サービスでの利用に踏み切れていない」といったご相談も数多く頂いております。 記事ではコンテナ技術のサービス利用を検討されている方向けに、AWS 上でどうコンテナ化を進めていけばいいのかをお話致します。 目次 コンテナとは コンテナオーケストレーション コンテナ利用時・検討時によくある誤解 コンテナへの移行ステップ コンテナとは まずはじめに改めてコンテナ技術についての復習です。

    スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編 | Amazon Web Services
  • サーバーレスパターン

    やりたいこと(ユースケース)から利用パターンへ到達できるように、ユースケース主導で紹介。利用するサービスのすべての機能をを覚えなくてもやりたいこと/部分からスタートできます。実際、類似するアーキテクチャの実例が多くあることがわかります。 パターン別のテンプレートから始めてみよう!  チュートリアルで体感しよう! - いくつかのパターンはテンプレート/雛形から始めることができます。それぞれのパターンの「Template」「Sample」「Solution」のリンク先を参照ください。 - 実際に作って動かせるチュートリアルに「Tutorial」「Workshop」リンクからアクセスできます。ちょっとしたトライに費用が気にならないのもサーバーレスの良いところ。 - 各パターンの特性に合わせたエラーハンドリングの記事を拡充中。それぞれのパターンの「エラーハンドリング」リンクからご確認ください。 -

    サーバーレスパターン
  • 技術的なお問い合わせに関するガイドライン | AWS サポート

    AWS サポートでは、お客様の課題の解決を効率的かつ迅速に行いたいと常に考えています。ページでは、お客様が技術的なご質問をサポートケースに起票いただく際に、早期解決に役立つポイントをまとめました。例文も掲載していますのでぜひご参照ください。 なお、サポート全般についての一般的な情報は、AWS サポートをご参照ください。 サポートレベル毎の技術サポートへのアクセスについては、AWS サポートのプラン比較をご参照ください。 基情報の入力について サービス/カテゴリー お問い合わせ内容に最も近い項目をご選択いただくことで、適切な回答が早期に得られる可能性が高まります。 お問い合わせ言語 日語を選択します。英語での技術支援をご希望の場合には English を選択します。 連絡方法 多くの場合、Web を推奨します。連絡方法の詳細については、連絡方法(Web、電話、Chat)の選択についてを

    技術的なお問い合わせに関するガイドライン | AWS サポート
    t28atena
    t28atena 2019/01/31
  • How SmartNews Built a Lambda Architecture on AWS to Analyze Customer Behavior and Recommend Content | Amazon Web Services

    AWS Big Data Blog How SmartNews Built a Lambda Architecture on AWS to Analyze Customer Behavior and Recommend Content This is a guest post by Takumi Sakamoto, a software engineer at SmartNews. SmartNews in their own words: “SmartNews is a machine learning-based news discovery app that delivers the very best stories on the Web for more than 18 million users worldwide.” Data processing is one of the

    How SmartNews Built a Lambda Architecture on AWS to Analyze Customer Behavior and Recommend Content | Amazon Web Services
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