つらくないマルチテナンシーを求めて: 全て見せます! SmartHR データベース移行プロジェクトの裏側 / builderscon 2018
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中国の電子商取引大手アリババ創業者のジャック・マー会長(2018年6月18日撮影)。(c)AFP PHOTO / Lillian SUWANRUMPHA 【9月8日 AFP】(一部更新)中国の電子商取引大手アリババ(Alibaba、阿里巴巴)の共同創業者で会長のジャック・マー(Jack Ma)氏が、今月10日に引退すると発表した。教育分野を中心とした慈善事業に専念するためだという。 マー氏は米紙ニューヨーク・タイムズ(New York Times)に対し、アリババから去るつもりだと明言。自らの引退は終わりではなく、「一つの時代の始まりだ」と述べた。 マー氏は10日に54歳の誕生日を迎える。(c)AFP
AWS CloudFormation Macros は、CloudFormation テンプレートで、検索や置換などの単純な操作からテンプレート全体の変換までカスタム処理を実行できます。CloudFormation Macros では、AWS::Include 変換および AWS::Serverless 変換の強化と同じテクノロジーを使用しています。CloudFormation 変換は、AWS インフラストラクチャの式をコードとして凝縮し、テンプレートコンポーネントの再利用を可能にすることによって、テンプレート作成を簡素化します。 以前は、AWS::Include 変換および AWS::Serverless 変換を使用して、CloudFormation によってホストされたテンプレートを処理できました。今は、CloudFormation Macros を使用して独自のカスタム変換を作成でき
本日より、AWS Batch で z1d、r5d、r5、m5d、c5d、p3、x1e インスタンスでワークロードの実行がサポートされるようになりました AWS Batch を使用することにより、開発者、科学者、エンジニアは、数十万件のバッチコンピューティングジョブを AWS で簡単かつ効率的に実行できます。AWS Batch では、コンピューティングリソース (CPU やメモリ最適化インスタンスなど) の最適な数量とタイプを、送信されたバッチジョブの量と具体的なリソース要件に基づいて動的にプロビジョニングします。AWS Batch を使用すると、ジョブを実行するバッチコンピューティングソフトウェアやサーバークラスターをインストールして管理する必要がなく、結果の分析や問題の解決に集中できます。AWS Batch では、Amazon EC2 や EC2 スポットインスタンスなどの幅広い AWS
AWS CloudFormation Macros は、CloudFormation テンプレートで、検索や置換などの単純な操作からテンプレート全体の変換までカスタム処理を実行できます。CloudFormation Macros では、AWS::Include 変換および AWS::Serverless 変換の強化と同じテクノロジーを使用しています。CloudFormation 変換は、AWS インフラストラクチャの式をコードとして凝縮し、テンプレートコンポーネントの再利用を可能にすることによって、テンプレート作成を簡素化します。 以前は、AWS::Include 変換および AWS::Serverless 変換を使用して、CloudFormation によってホストされたテンプレートを処理できました。今は、CloudFormation Macros を使用して独自のカスタム変換を作成でき
Amazon API Gateway で API 用の AWS X-Ray を有効にできるようになりました。これにより、API でその基盤となるサービスへ転送されるユーザーリクエストのトレースと分析が簡単にできるようになりました。 開発者は AWS X-Ray を使用して、分散アプリケーション (マイクロサービスアーキテクチャを使用して構築されたアプリケーションなど) を分析およびデバッグできます。X-Ray を使用すると、アプリケーションやその基盤となるサービスの実行状況を把握し、パフォーマンスの問題やエラーの根本原因を特定して、トラブルシューティングを行えます。 API Gateway API で AWS X-Ray を有効にすると、リクエスト全体をエンドツーエンドで表示し、コンポーネントやモジュールのパフォーマンスボトルネックを可視化することができます。AWS X-Ray トレースを
Amazon SageMaker が、ビルド済みの TensorFlow コンテナのバージョン 1.10 をサポートするようになりました。このため、高パフォーマンスアルゴリズムのライブラリ、自動モデルチューニングを備えたマネージド型と分散型のトレーニング、クリック 1 つのデプロイメント、マネージド型のホスティングなどの Amazon SageMaker の機能を利用しながら、TensorFlow スクリプトの実行が容易になりました。 TensorFlow 1.10 では、モバイル用 TensorFlow の軽量ソリューション内の complex64 を含む複雑な数字データタイプ、tf.lite と一般に知られる埋め込みデバイスのサポートなど、多くのパフォーマンスが向上し、バグの修正が加えられています。さらに、tf.estimator.train_and_evaluate でのローカル実行
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