Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
こんにちは、Netflixを見るだけで年が明けてしまいそうなNetflix研究家のにゃー博士です 年末年始こそ「Netflixで映画を見て年を越したい」と感じてるにゃー博士がおすすめの「年末年始にみたいNetfilxおすすめ映画&海外ドラマ21選+おまけ付き」をお伝えします スマホでもタブレットでも!! では、本題行ってみよう! 今回の目次 Netflixでおすすめしたい『海外映画10選!!』 バリー〜アメリカ大統領の若き日の青春〜⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ アイボリー・ゲーム 象牙を争い続けるアフリカでの戦い ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ シェフ 三ツ星フードトラック始めました ⭐️⭐️⭐️⭐️ スペクトル ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ マネー・ショート 華麗なる大逆転 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ ディヴァイン ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ ARQ 時の牢獄 ⭐️⭐️⭐️⭐️ ハッピーエンドが書けるまで ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐
ここのところHystrixについて調べていたのですが、Netflixは他にもGitHub上で様々なOSSを公開しています。 github.com Javaのものが中心ですがPythonやGo、Cで書かれているものもあります。ライブラリ的なものからミドルウェアや運用ツールまで多岐に渡っており、NetflixがAWSを利用しているということもありAWS上での利用に特化したものもあります。また各プロダクトのドキュメントもしっかりしており、以下のような専用のサイトも立ち上げられており、社内で開発したものを積極的にOSS化するという方針が伺えます。 netflix.github.io HystrixやEurekaなどを筆頭に有名なものも多いのですが、なにぶん数が多くどのようなものがあるのかを把握するのも割と一苦労な感じなのですが、Netflixでは自社のOSSを紹介するMeetupが継続的に開催され
The Netflix Way to deal with Big Data Problems 1. The way to deal with Big data problems Monal Daxini March 2016 2. Monal Daxini Real Time Data Infrastructure Senior Software Engineer, Netflix https://www.linkedin.com/in/monaldaxini @monaldax #Netflix #Keystone 3. We help Produce, Store, Process, Move Events @ scale 4. Tell me more... ● Big Data Ecosystem @ Netflix ● How we built a scalable event
How does Netflix build code before it’s deployed to the cloud? While pieces of this story have been told in the past, we decided it was time we shared more details. In this post, we describe the tools and techniques used to go from source code to a deployed service serving movies and TV shows to more than 75 million global Netflix members. The above diagram expands on a previous post announcing Sp
Tweet to @onvods なるべく新しい情報を維持したいと思っていますが、追加や修正などお気づきの点があればTwitterでお知らせください。 番組の追加についてもお気軽にご連絡ください。 各作品の配信情報は詳細ページに記載されている更新日時点のものです。配信が終了している、または見放題が終了している可能性がございますので、現在の配信状況については各サービスのホームページもしくはアプリをご確認ください。
We want to make it easy for Netflix members to find great content to fulfill their unique tastes. To do this, we follow a data-driven algorithmic approach based on machine learning, which we have described in past posts and other publications. We aspire to a day when anyone can sit down, turn on Netflix, and the absolute best content for them will automatically start playing. While we are still wa
This document discusses using Spring Cloud Netflix to connect microservices. It covers: - An overview of Netflix and Spring Cloud - How to use Spring Cloud Netflix libraries like Eureka, Ribbon and Hystrix to implement service discovery, load balancing and fault tolerance between microservices - Demos of creating Eureka service registry and registering producer/consumer servicesRead less
Building Distributed Systems with Netflix OSS and Spring Cloud As presented at: http://www.meetup.com/Pivotal-Open-Source-Hub/events/219264521/ With the advent of microservice and cloud-native application architectures, building distributed systems is becoming increasingly common for the enterprise Java developer. Fortunately many of the innovators in the space, including Twitter, LinkedIn, and Ne
検索しているとなにかとNetflixのgithubリポジトリがヒットするので、全部(2015/07/18現在分)調査してみた。 github APIで https://github.com/Netflix のリストを全部取得して、名前・概要・URL・最終更新日時 (なんの更新だ?) を抽出。 AWS用のプロダクトが多かったのでまずそれらと、その他という分類にした。その他はほとんどがJavaライブラリ・システムだが、一部WebアプリケーションやPythonライブラリがある。 日本語での説明はReadmeやWikiを見て書いているが、理解が正しくないかもしれない。 AWS用 aws-autoscaling Tools and Documentation about using Auto Scaling URL: https://github.com/Netflix/aws-autoscalin
生活リズムが乱れることがしばしばあって、たとえば遅くまでプログラミングの仕事やネットサーフィンをすると脳が興奮してなかなか寝付けない。もともと寝付きが悪くて、遠足の帰りのバスも一人だけずっと起きてるような子供だったのでまあ仕方がない。さらに歳のせいか、連続して睡眠できる時間が短くなり、パフォーマンスの低下につながることが多くなった。 そこで真人間を目指していくつか施策を打っているのだが、そのひとつが布団のなかでPodcastを聞くというものだ。これは @omo2009 さんがTwitterでLeslie Lamportのインタビューの話をしていて、聴いてみたら思っていたより面白かったのがきっかけである。 そういうわけで、ちょっと眠れなそうな夜には、イヤホンを寝室に持ち込んでこのIEEEのPodcastを聴くことにしている。他にもいくつかチャンネル登録しているものがあるのだけど、それはいい話
米国のオンラインDVDレンタルサービス「Netflix」が、現在利用しているレコメンデーションシステムの性能をはじめに10%改善したチームに100万ドルの賞金を与えるという触れ込みで始まったnetflix prizeは当初の予想よりも時間がかかったが、つい最近最初からトップを走り続けていたbellkorと、上位陣のコラボレーションのチームが10%の壁を破った(leaderboard)。 彼らの手法は「非常に多くの様々な種類のレコメンデーションシステムの結果を混ぜ合わせる」という愚直だがいかにも精度が出そうだという方法を採用している(、と昨年度の結果からは思われる。近々詳細は出るだろう。) 実際に使ってとどめになったかどうかは分からないが、彼らのチームの主要メンバーがKDDで新しい手法を発表しており、単一の手法による最高精度を達成している。ちなみに今年のKDD(データマイニング系の学会の最高
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