2023年9月26日開催の「ssmonline #37」での発表「監視方法論」のうち、一部を抽出して公開しました。 当日ツッコミ枠でご参加いただいたみなさん、ご視聴いただいた皆様ありがとうございました。
![監視とオブザーバビリティ 〜 悩む前に確認しておくべきこと / 20230926-ssmjp-monitoring-and-observability](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/066216d554c21cc7de61df5d4344d053c96f10be/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fe415ab9224684e3fa5b24a0e976f2b02%2Fslide_0.jpg%3F27155176)
GAME CREATORS CONFERENCE '20の講演資料です。 動画のURL:https://youtu.be/jTIIeKKM68Q 『「龍が如く7 光と闇の行方」の自動テスト活用事例とテスト自動化チーム(仮)による若手育成の取り組みについて』 株式会社セガ 第1事業部 阪上直樹
こんにちは,コミューンで一人目の機械学習(ML)エンジニアとして働いている柏木(@asteriam_fp)です. 入社して5ヶ月ほど経ちましたが,今回漸く最近の取り組みを紹介できそうです.ML エンジニアは僕一人なので,専らの相談相手は ChatGPT 君の今日この頃です笑 はじめに コミューンでは,企業とユーザーが融け合うコミュニティサクセスプラットフォームである commmune を提供しています.今回のブログは先日のプレスリリースでも発表された投稿レコメンド機能を commmune に導入したので,その機能を裏側で支えている機械学習基盤に関する内容を紹介します. エンドユーザーに対して提供される機械学習システムを導入するのは初めての試みになり,まさにゼロからの出発なので,これから徐々に大きく育てて行く予定です! はじめに コミュニティプラットフォームにおける機械学習の可能性 投稿レコ
こんにちは、リファクタリング大好きなミノ駆動です。 株式会社スタメンでは、企業エンゲージメント構築サービスTUNAG(ツナグ)の技術的負債解消と今後の持続的成長のため、ドメイン駆動設計(DDD)の導入を検討しています。 ところでDDDはとかく理解しづらく、何のためのDDDなんだという議論になりがちです。この記事では、DDDの真の主人公コアドメインを中心に、DDDが何を解決するものなのか、全体像を改めて整理します。 この記事で扱う内容 DDDが解決したい課題と解決方法の全体像。 この記事では扱わない内容 設計パターンの実例などの実装詳細。 大事な前提 〜利益を得るためのサービス開発 会社でのサービス開発は、趣味や道楽でやるものでしょうか。違いますね。ビジネスとして、企業活動としてサービス開発しています。当たり前の話ですが、利益を得られるように開発しなければなりません。 ドメイン駆動設計は、継
はじめに 今回の記事では、設計やソフトウェアアーキテクチャを学べるGitHubリポジトリを16個紹介する。 対象とする読者 設計やソフトウェアアーキテクチャに興味関心があるエンジニア GitHubをエンジニアリングの情報収集に活用したいエンジニア タイトルで気になった人 Architectural Patterns システムの基本的な構成を理解するためのパターンやテンプレートを提供している。これらのパターンを学ぶことで、システムの構造やコンポーネントの関連性、相互作用を理解できる。これが開発者にシステムをより効率的かつ効果的に設計・実装する能力をもたらす。 Design Patterns for Humans 設計パターンを人間が理解しやすい形で説明している。デザインパターンは特定の問題に対して再利用可能なソリューションを提供する。これによって、開発者はより効率的にコードを記述でき、メンテ
Amazon Web Services ブログ rinna の日本語大規模言語モデルが AWS にワンクリックでデプロイできるようになりました 生成系 AI の発展と共にモデルの規模はどんどん大きくなり、デプロイするためのインフラの選択や設定はますます複雑になっています。 Amazon SageMaker JumpStart は大規模言語モデルを最適な設定、かつワンクリックでデプロイする機能を提供します。オープンソースコミュニティとの連携を通じ、AWS はこれまで Meta の Llama2 や TII の Falcon などを JumpStart で提供してきましたが、この度 rinna 株式会社から公開されている大規模言語モデルも JumpStart から利用できるようになりました。日本語に対応したモデルが SageMaker JumpStart に採用されるのは初めてです。初回のリリ
この記事でできるもの デモ https://react-pokemon-app-c3d8a.firebaseapp.com/ ※画像は非表示にしています ソースコード https://github.com/hato-taka/pokemon-app はじめに この記事の目的は React開発の楽しさを伝えることです! 詳しい内部のロジックには触れていません。 楽しく学んでもらうために、PokeAPIというポケモンデータを集めたAPIを使用します。 https://pokeapi.co/ この記事を作成するにあたり下記2つの動画を参照しました。 【Reactアプリ開発】3種類のReactアプリケーションを構築して、Reactの理解をさらに深めるステップアップ講座 Build Pokemon App Using React Js |Pokemon Api |2022 記事の対象者 Reactの
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長(GPTが文脈を意識できる過去の単語数)」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構(そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み)」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
はじめに Terraformを使って複数の環境を扱う代表的な方法として、環境ごとにディレクトリを分けつつ、そこから共通のmoduleを呼び出すというものがあります。 本記事ではこれとは異なり、moduleを使わずに複数の環境を取り扱うファイル構成例と、運用して感じている利点について紹介します。 なお、Terraformで取り扱う対象としてAWSを前提とした記述が各所に登場します。ご了承ください。 動作環境 Terraform v1.5.3 AWS Provider v5.9.0 moduleを使って複数環境を扱うファイル構成例 moduleを使わない構成を紹介する前に、まずmoduleを使う構成例を簡単に解説します。 ファイル構成は概ね以下の通りになるかと思います。 -- <project-name>/ -- envs/ -- dev/ -- backend.tf -- providers
はじめに 4年ぶりの開催となるServerlessDays Tokyoに参加してきました https://tokyo.serverlessdays.io/ 「もっとうまくやりたい、誰よりも上手にやりたい」 というメッセージとともに開催されたServerlessDays Tokyo 2023ですが、超豪華なスピーカー陣を国内外から集め、ここ数年のServerlessの成熟と未来をしっかりと味わえる濃いイベントです。 1日目がセッション、2日目がワークショップということで、熱力の高いうちに激熱なサービスを素早く学べる構成になっていて、とても充実した内容でした。 所感 4年前のServerless LambdaをはじめとするFaaSをいかに簡単にデプロイ、運用していくかというツール系の話と S3やSQS,SNSなどのFaaS以外のServerlessなサービスの組み合わせでLowOpsな仕組みを
夏の暑さもだいぶ落ち着いてきていよいよ秋めいてきました、そろそろサンマがおいしい季節ですね、菅野です。 AWSを用いて様々なアーキテクチャを作成することが可能ですが、どういった構成になっているのかを一目で表すには図が効果的です。 手動でPowerPointや、draw.io等の作図ツールを用いて作成することも多いのではないか、と思いますが、ChatGPTで簡単に出力できたら便利ですよね。 Advanced Data Analysysの動作環境ではDiagramsライブラリがインストールされていないため、Pythonコードを直接ChatGPTで動かして構成図を出力してもらうことはできませんでした。 なので、今回はChatGPTにPythonのライブラリDiagramsを用いてクラウドの構成図を作成するPythonコードを作成してもらいましょう。 今回の検証ではGPT-4モデルを利用します。
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