こんにちは、虎塚です。 この記事では、DatadogでサーバのSSH接続を監視するための設定手順と、動作確認の方法を紹介します。 DatadogでのSSH監視 DatadogにはSSHインテグレーションという機能があり、次の項目を監視できます。 検知できるもの 検知目的 Datadogでは、監視対象サーバにインストールしたDatadog agentから同じサーバ内のSSHサーバに接続を試みることで、SSH接続状態を監視します。 設定手順 DatadogでSSH接続監視をするための設定手順を説明します。次のバージョンで動作確認しました。 監視対象サーバのAMI: amzn-ami-hvm-2016.09.0.20160923-x86_64-gp2 監視対象サーバのPython: 2.7.12 Datadog agent: (Collector, Dogstatsd, Forwarderともに
ServerlessConf October 2016, London Edition Posted by Ryan S. Brown on Mon, Oct 31, 2016 In General Tags: serverlessconf Last week was another installment in the ServerlessConf series, beginning last May in Brooklyn, New York and in November in Tokyo. For a 3-time conference, Pete and the Cloud Guru team have been champs at keeping everything organized and bringing in great speakers. This time, th
こんにちは、shota_suzukiです。 最近『Apache Spark』を色々なプロジェクトで使う機会が増えてきたので、Sparkの基本から紹介いたします。 Apache Sparkについて Apache Sparkはざっくり言ってしまうと、「ビッグデータを処理するためソフトウェア」です。ビッグデータに対する分散処理基盤としては、長らくHadoopが使われてきたことと思います。 しかし、Hadoopの特にMapReduceには苦手な処理もあり、その分野に対する解決策としてSparkがここ数年で相当注目されるようになってきました。 MapReduceでは中間データが毎回ディスクに書き出されるのですが、データの量が多かったりして処理が多段になってくると、ここのコストが無視できなくなってきます。 Sparkでは、中間データをディスクに書き出さず、メモリ上に持っているので、この点ではMapRe
Soracom Funnel + Amazon Kinesis Firehose + Amazon RedshiftでIoTデータを蓄積する環境をコードレスに構築する こんにちは、せーのです。 最近のIoT界隈ではクラウドサービスが非常に充実していまして、ほとんどコードを書くことなくデータの流れが出来てしまいます。 今回は大量のIoTデータをRedshiftに蓄積して分析したい、というソリューションをコードレスで構築する方法をご紹介します。 概要 今回想定しているソリューションはこのような感じです。 IoTデバイスから定期的にデータをクラウドに飛ばし、それをRedshiftに蓄積、BIツールにて解析する、というソリューションです。 この場合データの流れのポイントとしては どうやってデータをクラウドにあげるか どうやってデータをRedshiftに蓄積させるか 大量データを捌けるか というよう
Serverless Frameworkで Kinesis を使います。 プロデューサー側を作るのがメインで、コンシューマー側は簡単なログ出力のみです。 「Serverless Framework で DynamoDB を使う」を参考にすれば、DynamoDB へ反映するコンシューマーを作れると思います。 イベントソーシングをどう使っていくかは、サービス特性を考える必要がありますが、イベントソーシングを使うっと決まったときにすぐに構築できるように準備をしておきます。 ソースリポジトリ ソースは以下のリポジトリを参照してください。 Kinesis のプロデューサー https://github.com/katsuhiko/sls-kinesis Kinesis のログ出力コンシューマー https://github.com/katsuhiko/sls-log-from-kinesis バージ
こんにちは。照井@雪降る街です。 通勤が無くなったので、その時間分ダイエットのために毎日朝と夕方にウォーキングをしてるんですが、雪が降ったり寒くなったりしてきて、心が折れそうになってきています。 弊社サーバーワークスは本日(2016年11月4日)、AWS環境における先進的なMSPシステムと体制を有する「次世代MSP」として認定され、MSPプログラムの最新3.0更新認定を取得したことを発表いたしました。 つまり、現時点でも高い品質が認められたわけではありますが、ここで満足せず、Datadogを始めとした様々なSaaSを活用し、さらなる品質の向上と効率化へ取り組んでおります。 今回はその一環として、VictorOpsというサービスを検証しましたので、ご紹介したいと思います。 VictorOpsとは VictorOps | DevOps Alerting & Real-Time Incident
Amazon Linuxコンテナイメージは AWS Lambda ネイティブライブラリ(.so)問題を解決するし財布にも優しいPythonAWSDockerlambdaserverless 全世界が泣いた!Amazon Linux Container Image! New Amazon Linux Container Image for Cloud and On-Premises Workloads | AWS Blog https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/new-amazon-linux-container-image-for-cloud-and-on-premises-workloads/ ついに手元に Amazon Linux が!!! AWS Lambda でネイティブライブラリ(.so)を参照するpythonパッケージをベンダリングするのに使っ
AWS Big Data Blog Use Apache Flink on Amazon EMR Craig Foster is a Big Data Engineer with Amazon EMR Apache Flink is a parallel data processing engine that customers are using to build real time, big data applications. Flink enables you to perform transformations on many different data sources, such as Amazon Kinesis Streams or the Apache Cassandra database. It provides both batch and streaming A
私の好きなディープラーニングの論文の1つが ディープラーニングにおける畳み込みネットワークを使ったイス、テーブル、車の生成 です。論旨はとても単純で、ネットワークに自分が描きたい物のパラメータを与えると、そのとおりにできあがるというものです。しかし、そこからは信じられないほど面白い結果が生じます。ネットワークに3D空間や自らが描く物体の構造についての概念を学習する能力があるようで、数値ではなく画像が生成されるので、ネットワークの”考え”方までもがよく分かる感じがします。 注釈: イスのモーフィング 少し前に Radboud表情データベース をたまたま見つけ、これと同じことが表情の生成や補間に適用できるのではないかと思いました。 結果を見て本当に興奮しました! ネットワークアーキテクチャ この実装にあたって、先ほどのイスの論文から”1s-S-deep”モデルのバージョンを応用しました。このモ
はじめに みなさんは型必要派でしょうか?不要派でしょうか?色々な意見があると思いますがぼくは必要派です。 Lambdaを作成するときにnodeを選択することが多いのですが、JavaScriptには静的型付けがなくてやりづらい思いをしています。 そこで、TypeScriptとServerlessを使ってLambdaを作成する方法を説明していきます。 リポジトリ この記事の最終的なプロジェクトはGitHubにあります。 いいからコード見せろ派の方はこちらも合わせてどうぞ! 準備 Serverlessのインストール
先月、ラスベガスで行われたPubconにて発表されたモバイル ファースト インデックスについて、Googleが実験を開始しているというアナウンスを行いました。11月4日にWebmaster Central Blogに記事が投稿され、翌日の11月5日にウェブマスター向け公式ブログでも日本語訳が掲載されています。検索の主流がデスクトップからモバイルに移る中、Googleとしても非常に重要な対応になると言えるでしょう。また、「慎重に取り組むべき課題」ともしているため、完全なローンチまではしばらくかかるのでは?と考えています。その間にも色々と課題は出てくると思いますが、いざローンチとなっても、十分な準備期間を設けてくれることを望みます。– SEO Japan 現在は”実験”中ではあるが、検索結果のランキングを決定する際に、デスクトップ版ではなくモバイル版のコンテンツを第一に見る計画の第一歩を踏み出
はじめに こんにちは、中山です。 以前から気になっていたのですが、なかなか触る機会のなかった LambCI を使ってみたのでご紹介します。これは一言で言うと「AWS Lambdaを利用したデプロイシステム」です。GitHub上のリポジトリに対するpushを契機に、各種AWSリソースが実行されます。その中でLambdaを実行し、Lambda上でデプロイを実施することが可能です。 今までこういったシステムを構築しようとするとJenkinsかCircleCIなどのSaaSを利用することが多かったと思います。とても便利なプロダクト/サービスではあるのですが、以下のような問題をよく指摘されていると思います。 Jenkinsの保守が大変 SaaSは高い 何を優先するのかは個人/組織の環境によって異なると思いますが、上記問題点を考慮するのであればLambCIは1つの選択肢になるかもしれません。 Lamb
btraxでは現在チャットボット型のサービス開発におけるプロジェクトでUXデザインを担当している。 自分自身がメインのデザイナーとして関わっていることもあり、チャットボットにおいての“正しい” UXに関しての研究をしてみたため、一度このポストにてまとめてみることにした。 チャットボットとは?まず、“チャットボット”とは何か?かなりメジャーになってきたが改めてご説明したい。 聞く限りでは、何かしらシステムが関係していて、もしかしたらAIを活用した複雑なシステムのような響きもある。しかし、実はチャットボットはかなり単純&開発も比較的シンプルなケースがほとんどである。 チャットボットとは、主にモバイルデバイス上で、メッセンジャーやチャットを元にしたインターフェース – 例) LINE, Facebook Messanger, SnapChat, Slack等, を活用して提供されるサービスである
先日話題になっていた増田、 「娘が気持ち悪い」http://anond.hatelabo.jp/20161102211759 を読んで、昔の自分を見ているようでとても懐かしい気持ちになった。ちなみに私は娘さんの立場です。 私の父は私にとても愛情深く接してくれました。小学校の時、クラスメイトの男の子とケンカをしてケガをした時、家に帰って来て母親から話を聞くなり、「うぉぉおお!!俺の娘に、何てことしてくれるんだぁぁああ!!」と突如絶叫して家を飛び出し、暫くして「相手の子の家に怒鳴り込もうと思ったけど、よく考えたら家の場所を知らない」としょぼくれて帰って来るような、私のこととなると見境のなくなってしまう、ちょっとお馬鹿な人でした。私はそんな父が大好きでした。 小学校~中学校くらいはそんな父ととても仲良くしていたのですが、私が高校に上がったころ、ある時を境に何故だか父に対し、「気持ち悪い」という感
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