LLoT Night - Riot.jsLLoT Night「フロントエンドだめ自慢」 愛を持ってダメだし(?)する何か http://ll.jus.or.jp/2016/program#session_frontend
AWS Serverless Chatbot コンテストに参加しよう！ (2016/09/16 18:30〜)
注意 現在X(旧Twitter)でのソーシャルログインができない事象を確認しています。事前にX(旧Twitter)側で再ログインした上でconnpassのソーシャルログインを行うか、 「ユーザー名(またはメールアドレス)」と「パスワード」の組み合わせでのログインをお試しください。合わせてFAQもご確認ください。 お知らせ 2024年9月1日よりconnpassサービスサイトへのスクレイピングを禁止とし、利用規約に禁止事項として明記します。 9月1日以降のconnpassの情報取得につきましては イベントサーチAPI の利用をご検討ください。 お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、イベントサーチAPIの提供方法の見直しを決定しました。2024年5月23日(木)より 「企業・法人」「コミュニティ及び個人」向けの2プランを提供開始いたします。ご利用にあたっては利用
ReactをAWS Lambdaの中でレンダリングさせて、API Gatewayから配信させてみた。 - Qiita
要約 「AWS LambdaとAPI Gateway使ったらReactのServer Side Rendering(SSR)いい感じにできるんじゃね？」と思ったけど、世の中そんなに甘くはなかった。 追記 意外と簡単に解決した。 http://qiita.com/yoshidasts/items/d58c555aed2693e99ae6 なぜやった ついカッとなって できるだけサーバ側の処理を考えずにReactをSSRしたいなーと思った結果、「Lambdaでレンダリングさせて、API GatewayからHTML配信すればええやん！」ってなった。 参考記事 手っ取り早く ES2015 で Lambda Function を書く Apexとかappex.jsとかbabel的な処理はここ参考にしてください。 Lambdaファンクションを作る babelをReactに対応させる。 何はともあれコンパ
Gunosyのアルゴリズムと数値分析を支える「データ分析部」その現場ノウハウを公開！ | SELECK [セレック]
〜1,500万DLを突破した情報キュレーションアプリ「グノシー」。その中核をなすデータ分析部の役割と、同社の徹底したデータドリブンなカルチャーを紹介〜 Webサービスやアプリの世界では、数値データに基づいてサービスを改善する、データドリブンがもはや常識になりつつある。 累計1,500万DLの情報キュレーションアプリ、「グノシー」。大量の記事の中から、良質な記事を選び出すアルゴリズムの改善や、サービスの成長のためKPI算出などを担うのが、同社のデータ分析部だ。 データドリブンが徹底されたデータ分析部では、あらゆる変更でA/Bテストを実施し、数％の改善を日々積み重ねている。「数値は自分で出すのが正しい」という、数値を元にサービスを改善する文化ができているのだ。 今回は、共同創業者にしてデータ分析部の部長を務める吉田 宏司さんと、エンジニアの工藤 啓朗さんに、データ分析部の役割と文化について詳し
![Gunosyのアルゴリズムと数値分析を支える「データ分析部」その現場ノウハウを公開！ | SELECK [セレック]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d69a6a784abfb3634b2a6e506146cef6b9723733/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdpd29bjwmgbr8.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F08%2F15183435%2Fbae89ca0-db63-40ae-874f-e874e51f5a4f.jpg)
社内用Docker環境をつくる〜Docker Registry on EC2とDocker for AWSについて〜 | Recruit Jobs TECHBLOG
構築、運用工数、利用の便利さ、セキュリティ、コストなどのあらゆる面から総合的に考慮した結果、DockerRegistry on EC2に決めました。 1.1. システム構成： 構成図は以下のとおり： 特に難しいことはなく、一般的なELB-Autoscaling構成になります。ストレージはS3を利用します。 1.2. 構築手順とポイント S3にイメージ格納用のバケットを作成 ELBを作成: Health Checkはtcpの5000番ポート（registryコンテナの動作ポート） HTTPSの443ポートからHTTPの5000番ポートへトラフィックを転送 HTTPS証明書はAWSのCertificate Managerサービスを利用 （最初に構築時ACMはまだ東京リージョンに来ていませんでしたが、5月に東京リージョンでも利用可能になりました。便利なサービスなのでぜひ利用してみてください。）
Data Lake Ingestion: Automatically Partition Hive External Tables with AWS | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Data Lake Ingestion: Automatically Partition Hive External Tables with AWS Songzhi Liu is a Professional Services Consultant with AWS The data lake concept has become more and more popular among enterprise customers because it collects data from different sources and stores it where it can be easily combined, governed, and accessed. On the AWS cloud, Amazon S3 is a good candidate
Disaster Recovery Service - AWS Elastic Disaster Recovery - AWS
Set up AWS Elastic Disaster Recovery on your source servers to initiate secure data replication. Your data is replicated to a staging area subnet in your AWS account, in the AWS Region you select. The staging area design reduces costs by using affordable storage and minimal compute resources to maintain ongoing replication. You can perform non-disruptive tests to confirm that implementation is com
New AWS Public Data Set - SpaceNet on AWS
As of today, high-resolution satellite imagery from the SpaceNet corpus is available as an AWS Public Data Set. The SpaceNet corpus includes approximately 1,900 square kilometers full-resolution 50cm imagery collected from DigitalGlobe’s WorldView-2 commercial satellite and includes 8-band multispectral data. The dataset also includes 220,594 building footprints derived from this imagery which can
AWS Partner SA ブログ
こんにちは、Partner SAの河原です。 Amazon EFSとは、一言で説明するとAmazon EC2からアクセス可能な完全マネージドなNFSで、6月末に一般提供が開始されたばかりの新サービスです。さっそく7月末にAWS BlackBelt Online Seminerも開催されましたので、EFSの技術詳細はAWS SA BlogのAWS Black Belt Online Seminar「Amazon EFS」の資料およびQA公開をご参照ください。 EFSの一般提供開始を受け、SAP Note 1656099 - SAP Applications on AWS: Supported DB/OS and AWS EC2 products(閲覧にはSAP社SユーザーID/Passwordが必要)が更新され、以下の文面が追加されました。 While it is ok to use Ama
Uberの2016上半期は1276億円の大赤字、上手くいっているはずなのになぜ？
Uberの2016上半期は1276億円の大赤字、上手くいっているはずなのになぜ？2016.08.27 08:496,323 mayumine あれ、Uberって資金状況厳しいの？ シェアライドサービスの代表格Uber（ウーバー）が、2016年上期の損失額12億7000万ドル（約1276億円）と、テクノロジー企業としては前例のないほどの大赤字を記録しました。 2000年にAmazonが14億ドル（約1406億円）の損失を計上したのか過去最大級とされ、当時のCEOジェフ・ベゾスは15%の従業員を解雇せざるをえない結果となりました。Uberはシリコンバレーの教訓ともいえる｢先に成長せよ、お金は後からついてくる（grow first, make money later）｣を全力で実践しているのは明らかで、世界中の都市に進出するためのコストが拡大するのは驚くことではありません。 しかしBloombe
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