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機械学習を活用して見えないインフラ障害を検知――九州のISPサービスを担う、QTnet運用エンジニアの挑戦
機械学習を活用して見えないインフラ障害を検知――九州のISPサービスを担う、QTnet運用エンジニアの挑戦：＠ITソフトウェア品質向上セミナー2018 九州のISPサービスを担う、QTnet運用エンジニア木村氏は、ITインフラの監視に機械学習を活用し、これまで見えていなかった異常の検知や予測に取り組んでいる。「機械学習に関しては、ほぼど素人の取り組みだが、ソフトウェア開発に活用する際のヒントになれば」と謙遜しながら、その歩みを紹介した。 九州電力グループの電気通信事業者としてITサービス、インターネット接続サービスを提供しているQTnetでは、ITインフラの監視に機械学習を活用し、これまで見えていなかった異常の検知や予測に取り組んでいる。 ＠ITが2018年12月14日に開催した「＠IT ソフトウェア品質向上セミナー AI／機械学習、自動化で開発現場にも訪れるシンギュラリティにどう備えるか
失敗を学びに変える「障害報告書」の書き方 ─ RettyのCTOがGoogleで学んだ「問題を隠さない文化」 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
失敗を学びに変える「障害報告書」の書き方 ─ RettyのCTOがGoogleで学んだ「問題を隠さない文化」 人間は失敗するものです。エンジニアもまたしかり。Retty株式会社の樽石CTOが考える、失敗を学びに変える考え方とノウハウを紹介します。 はじめまして。Retty株式会社でCTOを務める樽石将人（ @taru0216）です。Rettyにおける技術の責任者として不確実性の高いシステム開発を成功に導くよう牽引したり、メンバーが働きやすくなるような仕組みづくりを行ったりしています。 子供の頃からパソコンに親しみ、新卒一期生でレッドハットに就職して、Rettyに入社するまでGoogleや楽天を経てきました。エンジニアとして活動して約30年。日々失敗し続けていますし、過去には大規模サービスを止めてしまったこともあります。 人間である以上、バグやエラーは必ず起こるもの。エンジニアは失敗を繰り返
» アダルトサイトをAWSで運用する時に信頼性と料金節約を両立する為のノウハウ | アダルトサイト制作会社
弊社で大規模なアダルトサイトの運用を行う上でのAWS利用構成を紹介させて頂きます。 利用料金を抑えたいというビジネス的な観点と、サービスを止めない為の障害回避を念頭に構成を紹介します。 関連：AWSのt2.microで月間100万PVに耐えるアダルトサイトを制作した話 この記事は技術者向けの内容になっています。 システム開発の発注をお考えの方は、こちらアダルトホームページ制作のご案内をご覧下さい。 サービスを止めない為のAWS利用構成 サービスを止めない事は弊社では2つの思想によって設計をしております。 障害を防ぐ為の堅牢な設計とする 障害が起きた時に瞬時に復旧、あるいは回避する 前者はイメージしやすいと思いますが、弊社では後者のフェイルオーバーも非常に大事であると考えています。 システム障害が起きない様にスペックを十分に確保する等は当然の事ですが、 万が一障害が発生した場合に即座に代替機
AWS でいままで起きた大規模障害を振り返る - Qiita
目的 2017/3/1 に us-east-1 の S3 大規模障害がありました。過去にもいくつか発生しているのと、いつ使っているリージョンで同じ事態が起きてもおかしくないと思い、これを機に過去どのような障害があったのか遡って調べました。 所感 毎年どこかのリージョンで大規模な障害が起きている ap-northeast-1 で起きていないのはたまたま、運がいいだけ AWS は復旧時間の改善・可用性向上に全力を尽くしているものの、未知の障害はいつかどこかで起きるもの ステータスダッシュボードは時に嘘をつく クラウドシェアトップである AWS はインターネット全体の SPOF になりつつある Chaos Monkey の思想は必須 報告書読むの面白い AWS の中身がすこし透けて見えてきます 前回データセンターについて調べたことが役に立った AWS のデータセンターに侵入する（妄想で） - Q
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