Azure東日本リージョンでまたも大規模障害、3月だけで2度目
影響が出たサービスは、Azure Storageおよびそれを利用するサービス。Azure仮想マシン、Webサイト構築/Webアプリケーションサーバーの「Azure App Service Web Apps」、データバックアップの「Azure Backup」、リレーショナルデータベースの「SQL Database」など多岐にわたる。 原因は、冷却装置の故障だとしている。熱暴走を回避し、データの整合と復元を確実なものにするため、一部のリソースに対して自動シャットダウンを実行させた。 Azureでは2017年3月8日に東日本リージョンで、3月28日には西日本リージョンでそれぞれ大規模障害を起こしたばかり。3月だけで、東日本リージョンは2度目、西日本リージョンを含めると3度目の大規模障害となった。
Azure Machine Learning を利用したアプリケーション開発 - Qiita
Azure Machine Learningは、Webブラウザで手軽に機械学習のモデルを作成することができるプラットフォームです(2015年2月正式リリース)。 ここで作成したモデルはWeb APIから呼び出すことができます。 今までは機械学習を組み込む・・・となるとPython等のライブラリを使うことが一般的で、なれた言語とは異なるプラットフォームで開発しなければならないことも少なくありませんでしたが、これでWebリクエストさえ飛ばせれば機械学習アルゴリズムを利用したアプリケーションを開発することが可能になりました。 今回は、このAzure Machine Learningを利用したアプリケーション開発について、その手順を紹介します。以下は、今回作成したモデルの最終的な図になります。このフローに沿って解説していこうと思います。 このモデル、およびこのモデルを利用したアプリケーションのコー
gitの良さがいまだに分からない - 負け犬プログラマーの歩み
ここ2年ぐらいで俺が働いた現場はみんなgitを採用している。就職エージェントと面談するときもgit経験の有無をよく訊かれるし、今ではVSSやCVSどころか、SVNですら時代遅れになってきて、SVNを使っている現場は「レベルが低い」「保守的・旧態依然」という雰囲気すら感じる。 俺としては4-5年前からgit(GitHub)を使っているし、gitを使うこと自体に抵抗はない。一通りの基本操作はできるし、人並みにはできると言っても差し支えはない。 …が、正直gitの良さがあまり見えてこない。 もし俺が中規模以上のプロジェクトのリリースを本格的に管理する側であれば全然違った感想を持ったかもしれない。でも一人の開発者として、せいぜい10人程度のプロジェクトで利用する限り、「gitで良かった」という状況があまり思い当たらない。 ではgitの何が気に食わないのか書いていきたい。 ①gitは馬鹿には難しい
MS の Deep Learning Framework CNTK で画風変換～もしも小学生の自分にゴッホを描かせたら？ - Qiita
MS の Deep Learning Framework CNTK で画風変換～もしも小学生の自分にゴッホを描かせたら？Azure機械学習DeepLearningKerasCNTK Microsoft の Deep Learning のフレームワーク Cognitive Toolkit (CNTK) が、2016 年 10 月に Version 2.0 に上がって Python でも使えるようになりました。そこからさらに活発に開発が行われてどんどん進化しているようです。 Update (2017/04/05): 4/4 に CNTK がついに beta が取れて、V 2.0 Release Candidate 1 に Version が上がりました！詳しくはこちらから！なので、それに伴って環境構築方法を更新しました。 Update (2017/04/23): 先日、V 2.0 RC 2 に
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