スケーラブルな ML モデルのトレーニング、デプロイ、管理を容易にする TensorFlow 2.0 と Cloud AI | Google Cloud 公式ブログ
スケーラブルな ML モデルのトレーニング、デプロイ、管理を容易にする TensorFlow 2.0 と Cloud AI ※この投稿は米国時間 2019 年 3 月 22 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2015 年にオープンソース化されて以来、TensorFlow はエンドツーエンドの完全な ML（機械学習）エコシステムへと成長を遂げました。さまざまなツールやライブラリ、デプロイ オプションを含んでおり、ユーザーが調査段階から本番環境へと容易に移行できるよう支援します。そして、今年 3 月に開催された 2019 TensorFlow Dev Summit では、ML モデルをさらに使いやすくデプロイしやすいものにする TensorFlow 2.0 が登場しました。 ML フレームワークとしてスタートした TensorFlow は、その後包括的なプ
AWS Amplify Console が東京リージョンに対応しました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Amplify Console が東京リージョンに対応しました みなさんこんにちは。アマゾン ウェブ サービス 、プロダクトマーケティング エバンジェリストの亀田です。 AWS Amplify Consoleが東京リージョンに対応しました。 フルスタックのサーバーレスウェブアプリケーションをデプロイおよびホストするための、Git ベースのワークフローを利用することができます。フルスタックのサーバーレスアプリケーションは、GraphQL や REST API などのクラウドリソース、ファイルおよびデータストレージで構成されたバックエンドと、React、Angular、Vue、Gatsby などのSPA（単一ページ）のアプリケーションフレームワークで構築されたフロントエンドから構成されます。 フルスタックサーバレスアプリケーションの開発に
Kubesprayを使用したKubernetesクラスターのより簡単なDeployment – k8s.jp
Kubernetesへの愛は本物であり、 成長し続けています！ Deploymentを手助けしましょうか。 KubesprayはAnsibleベースのツールで、 誰でも本番環境に適用可能なクラスタをデプロイする方法を学ぶことができます。 それは人気のあるLinuxディストリビューションと同様に数々のクラウドプロバイダーをサポートします。 Kubernetesが新しいスタンダードになりつつあり、 猛烈にシーンを支配し続けていることは明らかです。 そのエコシステムは拡大し続け、 コンテナオーケストレーションの世界で優位に立っています。 しかし、新しいユーザーがいくつかのノウハウを学ぶのに苦労するかもしれません。 学習の困難さに落ち込まないで下さい。 ある程度の時間と忍耐力があれば、 Kubernetesを習得するためのチュートリアルが不足することはありません。 ですので、学ぶために今よりもっと
クラウドネイティブなハニーポットをAWS上に作ってみた話 - ある研究者の手記
TL;DR AWSのマネージドサービスを活用して低インタラクション型のハニーポット環境を作った コストも月々約$15で運用可能 コマンド3回ぐらいで誰でもデプロイできるようになっているので興味があれば使ってみてくれよな 背景 AWSに置く低インタラクション型ハニーポット（synに対してsynackだけ返して後は送られてくる通信を監視するやつ）、今ならシャキッとスパッと実装できるんだろうなあああと過去のクソ実装を思い出して悶絶してる— Masayoshi MIZUTANI (@m_mizutani) 2019年2月1日 という感じで昔クラウド上で運用していたハニーポットのことをふと思い出したのですが、仕事で多少AWSのサービスを理解した今だったらもうちょっとまともに実装できそうだよなぁ、実装するならインスタンスで完結するんじゃなくてクラウドのマネージドサービスちゃんと使って消耗しない作りにし
Watsonで作ったCore MLモデルをiOSアプリへデプロイする
2020–09–18 手順修正2018–08–23追記 本記事の開発手順ではiPadでビルド時にエラーとなってしまう部分について、IBMのDeveloperである浜口氏が手順をまとめてくれました。 ■Apple CoreMLでWatson Visual RecognitionのデモアプリををiPhoneだけではなくiPadでも使えるようにする https://qiita.com/satoruhamaguchi/items/a48de5898c39bc034898WatsonとCore MLモデルCore MLでは、開発者は学習させた機械学習モデルをアプリケーションに統合することができます。 ワトソンのVisual Recognitionは、このCore MLモデルをサポートしています。 今回は、Watson Visual Recognitionを使用してCore MLモデルを作成し、iOS
Firebase でバックエンドエンジニアがいらなくなるは正しくない - Diary
Firebase でバックエンドエンジニアがいらなくなるは正しくない と思っている。 用語定義が曖昧だが、「バックエンドエンジニア」という言葉でなんとなく想像されるものとしては、 Rails とか Laravel とかでデータベースに CRUD する Web アプリケーションを書ける人を指すと思う。違いますかね。そんなに違ってないと思うが。 Firebase でこれらの知識をもつ人が不要か?というとある程度の規模、機能を持つアプリを作ろうと思うとこれは必須になる。 Firebase のデータベースは機能が少なく(とはいえ Firestore はわりと「これで十分じゃん」ではあるが)、なにか複雑なことをしようとすると、すぐに Cloud Functions という機能に頼ることになる。 Cloud Functions はようするに Firebase の Lambda + API Gatewa
AWSに関するありがちミスとその対策〜EC2、S3、RDS、Lambda、CloudFrontの場合 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
エンジニアHub > 記事一覧 > AWSに関するありがちミスとその対策～EC2、S3、RDS、Lambda、CloudFrontの場合 AWSに関するありがちミスとその対策～EC2、S3、RDS、Lambda、CloudFrontの場合 AWS入門者が基本として知っておくべき知識を、AWS導入＆運用サポートのプロである、アイレットのエンジニア3名に聞きました。多くのAWSユーザーに支持されるAmazon EC2、Amazon S3、Amazon RDS、AWS Lambda、Amazon CloudFrontそれぞれの勘所やオススメの設定を、余すところなく紹介してもらいます！ なぜ、AWSを選ぶのか？ Amazon EC2～インスタンス起動後はプライベートIPを設定できないので注意 Amazon S3～S3はディスクではない。マウント非推奨の理由 RDS～自動スナップショットの保持期間を
サーバーレス開発を始めて６ヶ月間なので振り返りをしてみる - YOMON8.NET
今の会社(BeeX Inc.)に来て、半年くらいサーバーレス開発をやってきました。 やっと人並みに（？）サーバーレス開発進められるようになったのと、開発が一息ついたので振り返りをしてみようと思います。 はじめに サーバーサイドについて 使用サービス LambdaはGolangで書きました Golangで辛かったこと Golangで良かったこと クライアントサイド サーバーレス開発が大変だったこと 関連コンポーネントが多い 障害の原因特定が難しい ネットワーク絡むとハマりやすい 統合テストが大変 裏の動きが見えない 情報収集の難易度が高い サーバーレス開発で良いと思ったこと サービスの環境全部をコードで表現できる 処理の特性によっては圧倒的に安い OSに入らない、入れない 運用が楽になる（はず） まとめ はじめに 初めてのサーバーレス開発を手がけたこの数カ月を振り返ってみると、エンジニアとし
「DevOps」を全く知らない人のために「DevOps」の魅力を伝えるための「DevOps」入門 - Qiita
2018年現在において、「DevOps」という言葉を耳にしたことがない人は少ないかもしれませんが、本稿では以前に書き記したメモをベースとして「DevOps」の概要を紹介したいと思います。 「DevOps」とは 「DevOpsがあるとき、DevOpsがないとき」にみるDevOps導入のメリット DevOpsを実現するためには 「DevOps」とは 「DevOps（デブオプス）」とは、 開発手法やツールを使って 開発者（Development）と運用者（Operations）が密接に連携することで、 より柔軟かつスピーディーに システムを開発することです。 DevOpsが登場したのは2009年 「DevOps」という言葉は2009年に行われたFlickrのエンジニアによるセッション、「10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr」
実はHerokuで充分なのでは問題｜こんぴゅ
Herokuはwebアプリをインターネット上にデプロイする場所として広く使われている。web業界の人は誰もが一度は触った事があると思う。 何が便利なのかというと、デプロイ作業が極めて簡単なことだ。コマンド一発でサーバーが用意され、これまたコマンド一発でデプロイが出来る。一般に、webアプリは依存するライブラリが多種多様あり、それらを漏れなくインストールしないとデプロイ出来ないのだが、代表的なwebアプリケーションの作り方に添って作っている限り、後は構成を検知してよしなにやってくれるのだ。noteのリリース時の検証にも大活躍してくれた。 別にHerokuの回し者ではないのだが、一旦これを経験すると、VPSを借りてLinuxのセットアップをしてミドルウェアいれて....といった一般的な構築作業が気の遠くなる工程に思えてくる。 しかし、HerokuはUSとヨーロッパにサーバーがあり、日本からの通
Google、継続的デリバリに対応したデプロイ自動化ツール「Spinnaker 1.0」正式発表。GCE/GKEだけでなく、AWS、Azure、OpenStackなどマルチクラウド対応 － Publickey
Google、継続的デリバリに対応したデプロイ自動化ツール「Spinnaker 1.0」リリースを発表。GCE/GKEだけでなく、AWS、Azure、OpenStackなどマルチクラウド対応 SpinnakerはもともとNetflixが開発し、2015年にオープンソースとして最初のバージョンを公開しています。 参考：Netflix、マルチクラウド対応の継続的デリバリを実現する「Spinnaker」をオープンソースで公開 このときすでにNetflixの開発にGoogleは参加しており、その後もSpinnakerの開発が進められてきました。 Spinnakerはデプロイに求められるほとんどすべての機能を備えていると、次のように説明されています。 In Spinnaker, deployments are orchestrated using custom release pipelines,
AWSによるDevOpsの考え方とプラクティスをAWSJ藤原さんが例示
印象としてはDevOpsづくしだった第7回目のJAWS-UG広島。今回はAWSJ 藤原吉規さんのセッション「AWSで実現するDevOps」のレポートをお届けする。藤原さんが登壇する直前のセッションでは、Wardish,LLC 三戸 鉄也さんが現場目線でDevOpsについて語ってくれた。それに対して藤原さんのセッションはある種、教科書的な内容と言える。ある意味で正反対の視点からDevOpsが語られた聞き応えのある勉強会だった。 DevOpsは文化＋実践＋ツールからなり、顧客と共に取り組むべき課題 AWSの肩書きを持ってDevOpsを語るということは、大本営発表であり、ひとつの正解を示すセッションと捉えて間違いはないだろう。とはいえ、藤原さんも前職まではスタートアップ企業でAWSを使う側に立っていた訳で、さまざまな経験をしてきたに違いない。教科書的な解答であるだけではなく、ベストプラクティスの
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