2018年12月14日に行われたJaSST Review'18（ソフトウェアレビューシンポジウム 2018）での講演「アーキテクチャのレビューについて」の資料ですRead less
アーキテクチャのレビューについて - JaSST Review '18
2018年12月14日に行われたJaSST Review'18（ソフトウェアレビューシンポジウム 2018）での講演「アーキテクチャのレビューについて」の資料ですRead less
InnoDBのすゝめ（仮）
2. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. 自己紹介 ● わりと MySQL のひと ● 3.23.58 から使ってる ● 前職の頃、10年以上前は、 MMORPG の DB の設計などもやってました ● むかしは Resource Monitoring も力入れてやってた ● ganglia & rrdcached の（たぶん）ヘビーユーザ ● というわけで、自分は Monitoring を大事にする ● 一時期は Flare という OSS の bugfix などもやってた ● さいきんは、ハードウェアの評価をしている時間が長かった ● たまに Linux の TCP プロトコルスタックについて調べたりもする 2
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
【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
画像認識 �第9章 さらなる話題
画像認識 �第9章 さらなる話題 中身はGANの最新サーベイです。 CVPaper Challenge 2019/04/06Read less
負荷試験入門公開資料 201611
7. 高負荷の時はスケールアウトする Elastic Load Balancing EC2 instance web app server EC2 instance web app server EC2 instance web app server EC2 instance web app server EC2 instance web app server EC2 instance web app server EC2 instance web app server EC2 instance web app server EC2 instance web app server EC2 instance web app server EC2 instance web app server お金で解決する！
Docker Compose 徹底解説
1. Docker Compose 徹底解説 俺たちは雰囲気でコンテナを動かしている Sakura Internet, Inc. Masahito Zembutsu @zembutsu OSC 2019 Tokyo Spring #osc19tk Feb 22, 2019 2. このスライドは何？ 2 Docker Composeの「入門」をコンセプトとして、 ⚫ 基本となる Docker コンテナとイメージの違い ⚫ Docker Compose の基本概念と操作 ⚫ 便利なコマンド を紹介しています。 ゴール： 「DockerコンテナとDockerイメージとの違いを理解した上で、 Composeで複数のコンテナを操作できるようにする」 ※スライドそのままでは分かりづらい部分があるため、 一部で公開時と異なる表現・補足説明を用いている場合があります。
AWSのログ管理ベストプラクティス
9. 収集 処理 分析 保存 データ収集と 保存 データ処理イベント処理 データ分析 データ 答え 分析前の前処理等、 いわゆるETL （抽出、変換、挿 入 ）的な処理 各サーバや、サー ビスからのログを 収集する ログに対して各種 分析をかける 収集したログを サーバやデータス トアに保存する 10. Amazon S3 Amazon Kinesis (Streams, Firehose) Amazon DynamoDB Amazon RDS (Aurora) AWS Lambda KCL Apps Amazon EMR Amazon Redshift Amazon Machine Learning 収集 処理 分析 保存 データ収集と 保存 データ処理イベント処理 データ分析 データ 答え Amazon Athena
今話題のいろいろなコンテナランタイムを比較してみた
Docker Meetup Tokyo #26での発表資料です。 いろいろなコンテナランタイムについて、機能、セキュリティ、パフォーマンス、開発動向に着目して比較調査および性能測定を行ないました。 ぜひ以下の記事も合わせてご参照ください。 『今話題のいろいろなコンテナランタイムを比較してみた[Docker Meetup Tokyo #26発表レポート]』 https://medium.com/nttlabs/container-runtime-d3e25189f67a unikernelベースのイメージの作り方などの技術的な話題は付録にも記載しましたが、近々、別の形でもまとめようと考えています。 [留意] 本資料中の性能測定は、コンテナランタイムのCRI命令処理(Podやコンテナの作成から削除までの各ステップのCRI命令)の性能を測定したものです。 それらCRI命令への処理はあくまでもコン
YJTC18 C-5 アプリケーションの高速デプロイを可能にする技術 - Yahoo! JAPAN の Kubernetes as a Service
YJTC18 C-5 アプリケーションの高速デプロイを可能にする技術 - Yahoo! JAPAN の Kubernetes as a Service
xrdpで変える！社内のPC環境
2. おはなしするひと 田﨑 慧 (TASAKI Kei) Twitter : すこてぃっしゅ @tkscotte アイクラフト株式会社 顧客サービス部 新卒入社したら OSSビジネス (LibreOfficeとか) へ 触れることになって チェコで発表してきたでござる
組込向けDeep Learning最新技術の紹介�量子化テクニックとDorefaNetについて
3. 自己紹介 夏谷実 株式会社パソナテック 株式会社パソナテック 西日本支社 TFUG KANSAI 最近は半導体関連の仕事が多い FPGAが好き プログラミングも好き Python Tcl Common Lisp、Scheme F# Deep Learningも好き 3 5. Deep LearningはEnd to End 5 Neural Network 入力 出力 ○dog ×cat NNの出力結果をFeedBackして 精度を上げていく。（学習） 推論：NNを使って結果を得る。 学習：NNの出力と正解値から、NNのパラメータを微調整して精度を上げていく。 これらを同じ仕組みで回せるため、Deep LearningはEnd to Endと呼ばれる。 入力データから、NNを通して何 かしらの出力を得る（推論） 7. 推論時に計算精
Webアプリに低レイテンシ・高可用性を求めるのは間違っているのだろうか
1. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | Webアプリに低レイテンシ・高可用性を 求めるのは間違っているのだろうか 伊藤智博（Chihiro Ito) @chiroito 日本オラクル株式会社 コンサルティングサービス事業統括 Tech Deep Dive #0 https://connpass.com/event/72517/ 2. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | Safe Harbor Statement The following is intended to outline our general product direction. It is intended fo
多項式あてはめで眺めるベイズ推定�~今日からきみもベイジアン~�
多項式あてはめを例に、最小二乗法からガウスノイズモデル、ベイズ推定へと拡張していきながらベイズ推定の説明をする。実験はEdwardで行った。Read less
20171128分散深層学習とChainerMNについて
2. 自己紹介 名前：鈴木脩司 経歴 -2015 東京工業大学 大学院情報理工学科 計算工学専攻 – バイオインフォマティクス、特に配列相同性検索の高速化について研究 2015-2017 株式会社富士通研究所 – クラウドの運用管理について研究 2017- 株式会社Preferred Networks – Researcherとして、バイオヘルスケア分野、ChainerMNの研究開発 ちなみに、2011-2012の間、アルバイトとしてFixstarsでGPU等のアクセラレータ を使った高速化をやってました 2 3. 会社紹介：Preferred Networks, Inc. (PFN) 設立: 2014/3月(Preferred Infrastructureからの分社) – 出資者: NTT (2014), Fanuc (2015), TOYOTA (2015) 本社:
これから始めるSpringのwebアプリケーション
2. 自己紹介 • 土岐 孝平 • Springを使用したシステム開発の支援 • JavaやSpringの研修の講師 • 書籍の執筆 2 [改訂新版]Spring入門
失敗事例で学ぶ負荷試験
54. ELB Availability Zone Availability Zone EC2 instance web app server Amazon Route 53 攻撃サーバ RDS DB instance RDS standby (Multi-AZ) ElastiCache ElastiCache EC2 instance web app server web app server web app server EC2 instance EC2 instance 外部サービス S3/Dynamodb 他Restful APIサービスなど http/https 通信 ×攻撃シナリオ ×キャッシュ設計 ×更新クエリ ×参照クエリ ×接続方法 ×接続方法 ×フレームワーク ×ネットワークリソース ×アプリロジック ×接続方法 ×CPUリソース ×Memリソース ×CPUリソース ×
Rubyインタプリタ開発者養成講座
2. 今日の発表 • クックパッドでの「Rubyインタプリタ開発者を養成」する取り組み – 3月 Hackarade: Ruby Internal Challenge – 8月 Ruby Hack Challenge • 開催のモチベーション • 今後の展望 用語：「Ruby開発」とは「Rubyインタプリタ開発」 4. Hackarade: Ruby Internal Challenge • Hackarade – 社内エンジニアの技術力向上を目的としたエンジニア全員参加イベント – Hack + Parade • Ruby Internal Challenge – Hackarade – Ruby「で」開発しているエンジニアが、Ruby「を」開発 – （ちょうど1月に笹田がジョインしたので…） 5. Hackaradeの流れ • 午前：座学 – Ruby開発者の文化 – Rubyソースコ
Tokyo webmining 2017-10-28
The document discusses Python programming and data science tools like NumPy, Scikit-learn, and Cython. It provides examples of using NumPy to quickly sum a large array and speed up a prime number calculation with Cython. It also briefly mentions past Python conference talks and techniques like spectral clustering and activation functions.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
地に足をつけたフロントエンドの改善
