AWS のコンテナ: 選択方法
コンテナは現代のアプリケーション開発の重要な要素です。コンピューティングリソースを整理し、アプリケーションデプロイのコンテンツを管理するための標準的な方法となっています。 コンテナは、個別に再現可能なコンピューティング環境を提供します。また、パッケージ化と依存関係管理を簡素化する方法も提供します。非常に大規模なマルチクラスター環境のオーケストレーションからウェブアプリケーションのオーケストレーションまで、あるいはノートパソコンで作業のテストや概念実証を行うことまで、クラウドにデプロイするソフトウェアを構築し始めるのに最適な方法です。 この意思決定ガイドは、モダンアプリケーション開発に適した AWS コンテナサービスを開始して選択する際に役立ちます。 この 4 分間の短時間の動画は、AWS Summit DC 2022 において、AWS の Principal Technical Accou
カスタム GitHub Actions 超入門
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
良いテストケースの作成手法を学ぶ - 「はじめて学ぶソフトウェアのテスト技法」を読んだ - $shibayu36->blog;
ソフトウェアテストに関する知識をもう少し言語化したいなと思い、「はじめて学ぶソフトウェアのテスト技法」を読んだ。 はじめて学ぶソフトウェアのテスト技法 作者:リー コープランド日経BPAmazon この本では主に良いテストケースの作成手法について学べた。良いテストケースとは「最小の時間と労力でほとんどのエラーを検出する可能性がもっとも高くなるようなテストケース」のこと。これにできる限り近づけられるようにテストケースを工夫する。 良いテストケースを作るためにどういう技法があるかをこの本はいくつも教えてくれる。自分がこれまでテストを書いていると「こういうテストの方がなんとなくベターだよな...?」みたいに感覚的に考えていたところを、言葉として定義してくれることで構造化できるのはありがたかった。たとえば 同値クラステスト 同じグループのテストが、以下を満たせば同値クラスを形成する 同じ機能をテス
「Kaggleで勝つデータ分析の技術」から見る実用的な機械学習の知見
はじめに 機械学習に関する実用的な知見を知るために、「Kaggleで勝つデータ分析の技術」を読んだので、Kaggle以外の場面でも活用できる話題をまとめてみた。本書は機械学習の基本的な内容も含んでいるが、この記事では機会学習に関する一通りの知識を持ち、実問題に利用している読者を想定してまとめた。従って、勾配ブースティング木の仕組みや、回帰タスクの評価方法等、基本的な内容については解説しない。本記事では、評価の落とし穴や、モデルを改善するための特徴量の工夫、チューニングのTipsについて紹介する。 特徴量 Tips 1: 欠損値の扱い データにはしばしば欠損値が含まれている。欠損値は、そもそも値が存在していない場合の他に、ユーザが意図して入力していない場合や、観測器のエラーによって取得できていない場合等、様々な理由によって生じる。欠損がランダムに発生していない限り、欠損しているという事実が何
KDDIや富士通・NECなど5社、通信分野へのSBOM導入に向けた実証事業を開始
KDDI、KDDI総合研究所、富士通、NEC、三菱総合研究所は2023年8月1日、5G（第5世代移動通信システム）やLTEネットワーク機器などを対象例とした通信分野におけるSBOM（Software Bill of Materials）導入に向けた実証事業を開始すると発表した。SBOMは特定の製品に含まれるすべてのソフトウエアコンポーネント、ライセンス、依存を一覧化したもので「ソフトウエア部品表」とも呼ばれる。 KDDIが総務省から「通信分野におけるSBOMの導入に向けた調査の請負」を受託したことを受けて取り組むもので、通信分野におけるサイバーセキュリティー強化を目的とする。実証ではSBOMを使ってソフトウエア・サプライチェーンを把握し、脆弱性などへの迅速な対応を実現するとしている。各社の役割分担としては、三菱総合研究所が国内外の動向調査や通信分野へのSBOM導入に向けたガイドライン案を検
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