Boost.勉強会 #21 札幌 http://connpass.com/event/36509/ にて CrystalDiskInfo から NVMe デバイスの S.M.A.R.T. 情報を読み出す方法を熱く解説させていただきました。 実行ファイル＆ソースコード：http://crystalmark.info/Read less
C++でNVMeと(*´Д`)ﾊｧﾊｧ 戯れていたら一年経ってた。
Boost.勉強会 #21 札幌 http://connpass.com/event/36509/ にて CrystalDiskInfo から NVMe デバイスの S.M.A.R.T. 情報を読み出す方法を熱く解説させていただきました。 実行ファイル＆ソースコード：http://crystalmark.info/Read less
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
2. 内藤 稔 (minaito) ・Cloud Solution Architect （2017/1～2018/6） ・Partner Solution Professional (2018/7～2019/6） ・Cloud Solution Architect （2019/7～） （現職） ・CSAとしてパートナー様のソリューション開発を技術的に支援。 ・主にInfra/IoT領域を担当。 （前職） ・日系システムインテグレーターにて、プライベートクラウド/パブリッククラウド ビジネスを立ち上げ、そのビジネスを推進。 https://www.linkedin.com/in/minoru-naito/ 3. ©Microsoft Corporation Azure Agenda / 本日のお品書き 1 最新公開情報に基づく、改めて今、Microsoft Azure とは？ 2 今、Azu
20180703 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Neptune
3. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWS Black Belt Online Seminarとは AWSJのTechメンバがAWSに関する様々な事を紹介するオンラインセミナーです 【火曜 12:00〜13:00】 主にAWSのソリューションや 業界カットでの使いどころなどを紹介 (例：IoT、金融業界向け etc.) 【水曜 18:00〜19:00】 主にAWSサービスの紹介や アップデートの解説 (例：EC2、RDS、Lambda etc.) ※開催曜日と時間帯は変更となる場合がございます。最新の情報は下記をご確認下さい。 オンラインセミナーのスケジュール＆申し込みサイト https://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/webina
AWS Black Belt Online Seminar 2018 Amazon DynamoDB Advanced Design Pattern
1. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark AWS 公式 Webinar https://amzn.to/JPWebinar 過去資料 https://amzn.to/JPArchive Solutions Architect 成田 俊 2018/12/25 Amazon DynamoDB Advanced Design Pattern 2. © 2018, Amazon Web Services, In
20190814 AWS Black Belt Online Seminar AWS Serverless Application Model
1. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWS 公式 Webinar https://amzn.to/JPWebinar 過去資料 https://amzn.to/JPArchive Solutions Architect 今村 優太 2019/8/14 AWS Serverless Application Model (AWS SAM) サービスカットシリーズ [AWS Black Belt Online Seminar]
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Batch
3. AWS Black Belt Online Seminar とは AWSJのTechメンバがAWSに関する様々な事を紹介するオンラインセミナーです 【火曜 12:00~13:00】 主にAWSのソリューションや 業界カットでの使いどころなどを紹介 (例：IoT、金融業界向け etc.) 【水曜 18:00~19:00】 主にAWSサービスの紹介や アップデートの解説 (例：EC2、RDS、Lambda etc.) ※開催曜日と時間帯は変更となる場合がございます。 最新の情報は下記をご確認下さい。 オンラインセミナーのスケジュール&申し込みサイト – https://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/webinars/ 3 4. 内容についての注意点 • 本資料では2017年2月8日時点のサービス内容および価格についてご説明しています。最新の 情報は
20180807 AWS Black Belt Online Seminar AWS Well-Architected Framework
2. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 内容についての注意点 • 本資料では2018年8月7日時点のサービス内容および価格についてご説明しています。最新の情報は AWS公式ウェブサイト(http://aws.amazon.com)にてご確認ください。 • 資料作成には十分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価格に相違が あった場合、AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。 • 価格は税抜表記となっています。日本居住者のお客様が東京リージョンを使用する場合、別途消費 税をご請求させていただきます。 • AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly avai
20190819 AWS におけるモニタリング 議論のための観点総ざらえ
- The document discusses monitoring AWS resources using Amazon CloudWatch. It covers collecting metrics and logs from EC2 instances, ELB, RDS, and other services and visualizing the data in CloudWatch. - Key services mentioned include CloudWatch Metrics to collect CPU, memory, disk and network utilization from EC2 instances, CloudWatch Logs to collect logs, and integrating monitoring with services
【旧版・説明欄参照ください】 サーバーレスアプリケーション向きの DB 設計ベストプラクティス
【2019/09/12 追記】 この資料は旧版であり、最新版が存在します。 2019/09/12 にアップロードしたものをご参照ください 最新版 → https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/db-20190905 --------（元の文）------------------- 2019/05/09 に #AWSLoft Tokyo で開催されたイベント、「イチから理解するサーバーレスアプリ開発」における講演資料の一つです。 ・サーバーレスアプリケーションにおいて Amazon DynamoDB が利用しやすい理由 ・RDB と DynamoDB の設計プロセス・考え方の対比・明文化 ・実例に沿った DynamoDB の設計プロセス解説とサンプル例題 などを含みます。 イベント: https://understandingbasi
Black Belt Online Seminar Amazon Cognito
2. Profile Keisuke Nishitani Solutions Architect, Amazon Web Service Japan K.K @Keisuke69 Keisuke69 ✤ AWS のソリューションアーキテクト ✤ Web サービス系 ✤ モバイル系 ✤ クラウドを使ったアプリ開発とかモバイル開発の話しをよくしてい ます ✤ モバイルニンジャ1号機 ✤ REST おじさん ✤ Lambda Wizards ✤ 餃⼦の王将エヴァンジェリスト（⾃称） Keisuke69 Keisuke69Keisuke69x 4. 内容についての注意点 ✤ 本資料では2016年5⽉18⽇時点のサービス内容および価格についてご 説明しています。最新の情報は AWS 公式ウェブサイト (http://aws.amazon.com) にてご確認ください。 ✤ 資料作成には⼗分注意してお
マイクロサービス ４つの分割アプローチ
アプリケーションの分割のアプローチ ●４つのアプローチ - ビジネスファンクション - 動詞／ユースケース - 名詞／リソース - 境界づけられたコンテキスト ● トランザクションの分割 - パイプライン化 (VETRO) - コーディネート (Saga) - 状態更新の非同期化 ( Event History - State Materialize - Domain Specific Query ) Read less
リクルート流Elasticsearchの使い方
タイトル： 『認証の課題とID連携の実装 �〜ハンズオン〜』 概要： FIDO、ID連携（OAuth・OpenID Connect）をはじめとした最近の技術をご紹介します。FIDOは端末とサーバー間でユーザー認証を安全に連携するための仕組みです。OpenID Connectはユーザーの認証と認可を連携するためのID連携の仕組みで、OAuth 2.0を拡張した仕様であり、HTTP通信やJSONなど基礎的なWeb技術によって構成されています。FIDOとID連携の技術を学んだ後、実習ではGolangを用いてWebアプリケーション上にOpenID Connectを実装します。実装の注意点とそのリスク、仕様に施されているセキュリティー対策についてハンズオンを行いながら解説します。 セキュリティ・キャンプ全国大会2019 専門講義 選択コース B4 認証の課題とID連携の実装 〜ハンズオン〜 Aug
Kafkaによるリアルタイム処理
This document discusses Kafka, a distributed messaging system originally created by LinkedIn and now an Apache project. It provides an overview of how Kafka works and how various companies use it, including for log processing (LinkedIn), analytics (Facebook, Twitter, Google), and integrating with other technologies like Hadoop, Zookeeper, HBase and Storm. It also covers Kafka's scalability, perfor
機械学習の精度と売上の関係
4. ビジネス面の制約条件を考える • 「人工知能で何とかしてください」 • この案件はどのタイプの利益モデルか？ • 人間のリプレイスが目的なので、人間より精度が高ければよい？ • 今の人間の精度は95%位なので、それよりも精度が高くなければ使えない • 今の人間の精度は60%位なので、それよりも精度が高くなければ使えない • 60%であれば、簡単なルールベースや画像処理で到達できる可能性が高い • 機械学習を使わなくても改善が出来る • 要求される精度次第で、使う技術が異なる • 自らの立ち位置によって、精度売上曲線の意味が変わってくる • 内製と下請け 5. YahooとGoogle • Yahooは自社の検索ビジネスをロジスティック型だと思い込んでいた • これ以上投資しても売上が増えないと思っていた • http://blog.livedoor.jp/lionfan/archiv
攻撃者の行動を追跡せよ -行動パターンに基づく横断的侵害の把握と調査- by 朝長 秀誠, 六田 佳祐
攻撃者の行動を追跡せよ -行動パターンに基づく横断的侵害の把握と調査- by 朝長 秀誠, 六田 佳祐 標的型攻撃で侵入されたネットワークでは、侵入後に他のホストやサーバーに感染が広がる事例が多い。インシデント調査では、この侵入拡大フェーズの調査が重要である。侵入拡大フェーズの調査手法として、感染ホストのログ調査や、ディスクイメージのフォレンジック調査などが挙げられる。しかし、調査に有効なログが感染ホスト上に残らず、攻撃者の行動を十分に追跡できないことも多い。そのため、攻撃者がネットワーク内でどのように感染拡大を行うか把握できないことが多い。 そこで、攻撃者の行動を把握するために、実際の攻撃に使用された攻撃者のサーバー（C2サーバー）やマルウェアを調査した。C2サーバー内のログやマルウェアが行った通信をデコードすることで、ネットワーク侵入後の攻撃者の行動を把握することが可能となった。その結
If文から機械学習への道
機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
DeNA の AWS アカウント管理とセキュリティ監査自動化
ドメイン駆動設計の正しい歩き方
HBaseとRedisを使った100億超/日メッセージを処理するLINEのストレージ
証拠保全とは？