障害対応からOSSへコントリビューションを行った時の話 | Recruit Tech Blog
Pulling xxxxxxxxxxxx.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/xxxxx:latest (attempt 3 of 3)... Error response from daemon: Get https://xxxxxxxxxxxx.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/v2/: dial tcp: lookup xxxxxxxxxxxx.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com on 172.18.0.3:53: read udp 10.254.0.122:48372->172.18.0.3:53: i/o timeout デプロイまでのフローは ボタンクリックすると、 git clone -> docker build -> docker push -> k8
Jupyter だけで機械学習を実サービス展開できる基盤 - Tech Blog - Recruit Lifestyle Engineer
こんにちは、CET チームの田村です。データ基盤を構築・運用したり、チャットボット（スマホ用です）を開発したりしているエンジニアです。 皆さん、実サービスで機械学習、活用できていますか？ 正直、難しいですよね。高精度なモデルを作ること自体も難しいですが、実際のサービスにそれを組み込むには、そこからさらに数々の難所が待ち構えているからです。 でも、そのほとんどはエンジニアリングで解消できます。 私たちのチームでは、数年にわたる経験をもとに難所とその対処法を整理し、すばやく成果をあげられる機械学習基盤を開発しはじめました。 本記事では、この基盤の設計とその背後にあるアイデアをご紹介します（機械学習工学研究会の勉強会での発表資料がベースです）。 イテレーションを何度も回せ 基盤そのものの前に、まず機械学習を成果につなげるためのポイントを説明させてください。 私たちは、機械学習の活用において必要な
Docker対応の「Amazon EC2 Container Service」正式公開。コンテナ群のロードバランス、スケールアウト、デプロイ機能なども強化
Docker対応の「Amazon EC2 Container Service」正式公開。コンテナ群のロードバランス、スケールアウト、デプロイ機能なども強化 Amazonクラウドは、Dockerに対応した「Amazon EC2 Container Service」の正式公開と、コンテナをクラスタ化して管理できる機能強化、先週サンフランシスコで開催されたAWS Summit 2015 San Francisco 2015で発表しました。 正式公開に合わせて新しい管理コンソールが追加され、APIの履歴を記録するCloudTrailにも対応。東京リージョンでも利用可能になっています。 コンテナの運用環境も強化 さらに、コンテナをクラスタ化した運用のための機能群も追加されました。 アプリケーションの負荷に応じて稼働中のコンテナを増減する機能。分散して稼働するコンテナにトラフィックを振り分けるロードバ
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OpenStackとDockerの未来像
GitHub - aws/amazon-ecs-cli: The Amazon ECS CLI enables users to run their applications on ECS/Fargate using the Docker Compose file format, quickly provision resources, push/pull images in ECR, and monitor running applications on ECS/Fargate.