タグ検索の該当結果が少ないため、タイトル検索結果を表示しています。
バッチ処理は既に先人の方々が多くのナレッジを公開してくれていますが、それでもなお難しさが変わらないテーマだと思っています。 この記事は、筆者がこれまでの開発経験で気づいたバッチ処理の実装ナレッジを整理し、体系化を目指して文章にしました。 ここでの内容が、より良い課題解決に貢献できれば幸いです。 自身の断片的な思考整理(メモ書き)の延長で内容を整理したため、一部書き振りが統一されておらず、読みにくいかもしれません。ご了承ください。🙏 バッチ処理の難しさバッチ処理は難しい。 人によっては簡単なテーマかもしれませんが、自分は難しいテーマだと思っています。 「難しさの根源は何か？」を考えると、1. 考慮点が多様にあること 2. 解決する課題によって答えが大きく変わること に整理できました。 この2点は、どのソフトウェア開発にも当てはまる項目ではありますが、ことバッチ処理においては顕著に現れます。
こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab
こんにちは、id:shallow1729です。最近はインフラ寄りなお仕事をよくやっていますがこれまでにいくつかデータ移行やデータ基盤構築などのバッチ処理のお仕事をしてきました。以前にも一度そういった経験を元に記事を書いたのですが、MySQLやシステムに関する知識が以前よりも増えた今もう一度書き直したいなと思いました。 なので今回はバッチ処理を書く時のテクニック2022版という感じです。今の仕事の関係でMySQLやrailsを前提にしている話が多いですが、おそらく他のデータベースを使っている人にも役に立つ話が多いのではないかと思います。ただ、今回の記事は経験に基づくものが多く、あまりよくないアイデアもあるかもしれません。改善点や間違いなどあればご指摘ください。 冪等性を持つように 冪等性とは端的に言えばある操作を複数回実行しても一回しか実行しなかった時と同じ結果になる性質の事です。長時間かか
処理が複雑でジョブの依存関係を定義したい場合は、AWS Batch 単体で制御するか、より複雑な場合は Step Functions を用いて Lambda、ECS（Fargate）、AWS Batch（Fargate） を組み合わせる。 AWSにおけるバッチ処理の選択肢 ざっくりとした選択肢は下記。 Lambda ECS（Fargate） AWS Batch（Fargate） これらのサービスに実際は SQS や Step Functions を組み合わせることもあるので選択肢はさらに広がる。 ちなみに、SQS + Fargate（常時起動でポーリング） という構成や、SQS + Lambda + Fargate（都度実行） という構成は、AWS Batch が Fargate に対応した現在は特にメリットがないので取り扱わない。 2021/5/2 追記 「常時リクエストがくるユースケー
あらゆるソフトウェアに存在する「サポート期限（End Of Service Life、EOSL）」。EOSLを迎えたソフトウェアにはパッチなども提供されなくなるため、安定した運用が困難になります。メーカーからのアナウンスがあれば、より新しいソフトウェアへの移行計画を作成し、これまで動作してきたアプリケーションプログラムの稼働に影響がないかを確認し、場合によっては改修を加えるといった一連の対応が求められますが、それには多くの労力が必要です。 1つのシステムですらこれほど大変なEOSL対応ですが、賃貸を取り扱う事業、新築マンションを取り扱う事業など、複数の事業領域で構成されている『SUUMO』では、仮想化ソフトウェアのEOSLを機に「複数の異なる領域で横断的に利用される、12万以上のジョブが動作する横断バッチの移行プロジェクト」を実行、無事完遂しました。 事業に不可欠でありながら、新規サービス
AWS上でバッチ処理を行う場合に、 どのAWSサービスが選択肢として考えられるかどのAWSサービスを選択すればいいのかについて考えていきます。 AWSでバッチ処理・定期実行する方法を4つ紹介し、それぞれ特徴やメリットとデメリットがありますので、この点について記載していきます。 バッチ処理・定期実行方式のパターンと特徴を知って適切な手段を選択しよう！という記事です。 まずはどのような構築方法があるかについて記載していきます。
Cloud Native Days Tokyo 2022 Session: https://event.cloudnativedays.jp/cndt2022/talks/1518
JX通信社シニア・エンジニアで, プロダクトチームのデータ活用とデータサイエンスのあれこれ頑張ってるマン, @shinyorke（しんよーく）です. 最近ハマってるかつ毎朝の日課は「リングフィットアドベンチャー*1で汗を流してからの朝食」です. 35日連続続いています. 話は遡ること今年の7月末になりますが, JX通信社のデータ基盤の紹介&「ETLとかバッチってどのFW/ライブラリ使えばいいのさ🤔」というクエスチョンに応えるため, このようなエントリーを公開しました. tech.jxpress.net このエントリー, 多くの方から反響をいただき執筆してよかったです, 読んでくださった方ありがとうございます！ まだお読みでない方はこのエントリーを読み進める前に流して読んでもらえると良いかも知れません. 上記のエントリーの最後で, 次はprefect編で会いましょう. という挨拶で締めさせ
Amazon Web Services ブログ AWSサーバーレスバッチ処理アーキテクチャの構築 この投稿は、AWSソリューションアーキテクトであるReagan RosarioとWWPSソリューションアーキテクトであるMark Curtisによって書かれました。バッチ処理は多くの組織にとって基礎となるもので、大量の情報を効率的に自動化した形で処理することができます。ユースケースとしては、ファイル取り込み処理、キューベースの処理、トランザクションジョブ、さらに重いデータ処理のジョブなど、多岐にわたります。 この記事では、ファイル取り込み処理を実装するためのバッチ処理を、サーバーレスに実現するための方法を説明していきます。今回の例では、オーケストレーションにAWS Step Functions、オンデマンドのコンピューティングにAWS Lambda、データストアにAmazon S3、メールの送
ここから、表で挙げた内容をそれぞれ解説していきます。 構築難度に関しては、関数を実装するだけで済むLambdaが最も簡単で、バッチ専用に特化されたサービスであるBatchに関しては比較的バッチ構築はしやすい印象ですが、ECSに関してはバッチに特化していないため、バッチ処理を行うようにカスタマイズする必要があります。 タイムアウト制約に関して留意すべきは、Lambdaの実行時間は15分までなので、それ以上を超える処理時間のバッチは実装できないことです。 起動•実行上のオーバーヘッドに関しては、Lambdaにはコールドスタートがあるため起動時にオーバーヘッドを考える必要があり、Batchではジョブをキューに送信して、最適化のために、ある程度のジョブがキューイングしてから実行しようするので、即時性を求める処理には不向きです。 既存バッチを移行したいケースがあると思いますが、Lambdaで動かせる
chokudai(高橋 直大)@AtCoder @chokudai AtCoder(株)代表取締役社長(競技プログラミングの会社)/競プロ世界ランカー(GoogleHashCode優勝、ICFPC優勝7回等)/たこやき/ぷよぷよ/ブルアカ(ホシノ推し)/チュウニズム虹レ/筑駒中高→慶應SFC卒/NewsPicksプロピッカー@chokudai_picks/サブ:@chokudai_s chokudai.net chokudai(高橋 直大)@AtCoder @chokudai ブルアカ絵師さんをフォローしたら業者と間違えられてブロックされるケースが頻発してるので、プロフィールにブルアカを追記した。業者じゃないよう……いや業者か……？業者かも……。 2024-08-16 17:38:39
概要 ソーシャル経済メディア「NewsPicks」SREチームの中川です。 皆さんはバッチ処理基盤はどうされていますでしょうか。 NewsPicks では少し前まではそれらをEC2、cronの組み合わせで動作させていました。 何年も前からこの仕組みだったのですがSREとしてはEC2の面倒見るのも手間ですし、それ以上にcronを変更する際のオペレーションミスが目立ったのが懸念点でした。 その為、まずはAWSマネージド化するための基盤を整備し、その後バッチアプリを載せ替えていくようにしました。 対応前の基盤構成 同じSREチームの安藤さんが CloudNative Days Tokyo 2023 で登壇されたときの資料をお借りします。 ご覧の通り、大体のサービスはマネージド化していましたがバッチ基盤だけは旧来のままEC2インスタンスを利用していました。 10年モノのサービスのインフラを漸進的
あまりよくある話ではないと思うんですが、アナリスト/Analytics Engineerの人にバッチ処理を書いてもらう機会がありました。基本的にはSQLを普段書かれていて*1、場合によってはTerraformを少し書くこともあるというバックグラウンドの方です。これに対して私はレクチャーやサポートする形になったので、メンター的でどういうことを考えていたかをこのエントリでは書こうと思います。 対象のタスク レクチャーしたこと Step by Stepで実装する APIやjqに慣れる Dockerfileを使って環境構築する 正常系を実装する 適切な関数やクラスに分割する コマンドライン引数や環境変数を使う 型アノテーションを付ける loggerについて知る 異常系を考慮する テストどうする問題 脱線 バッチ処理をアナリスト出身の人に書いてもらうのは適切か? バッチ処理初心者とLLMの付き合い方
ティムラズ・レジャバ駐日ジョージア大使 @TeimurazLezhava 私は世の中で一番怖いのはツイッターの認証バッジである。そう、本物を示す、名前の横のあれだ。ここ一年かなりツイートしてきたが幸い未だついていない。だからツイッターの中の人の目に止まったとしても、夜も眠れなくなるため、くれぐれもつけないようお願いしたい。 私は日本のまんじゅうも怖い。 2020-08-04 19:15:58
こんにちは、Data Platform室Data Engineering 1チームの徐です。 Data Platform室では、大規模なHadoopクラスタを運用し、データ収集、分析、活用するためのプラットフォームを提供しています。Data Engineering 1チームのミッションの一つは、様々なストレージからのdata ingestionシステムを構築、運用することです。 本記事では、バッチ処理でデータ収集を行うシステムの概要を説明した後に、LINEのセルフサービスツールであるFreyをご紹介します。 課題： このシステムでもデータ収集のバッチ処理を実行・管理するという目的は果たせましたし、ユーザーとタスクの規模が小〜中程度であれば問題はありませんでした。しかし、LINEの全てのプロダクトまでスコープを広げるにつれ、次のような問題に躓くことが増えていきました。 コード記述（ステップ1
アプリケーションエンジニアのid:tkzwtksです。今回はバッチ処理の冪等性（べきとうせい、idempotence）について、どう考えるか／考えてきたかをご紹介します。 このエントリを書くきっかけとなったのは、はてなエンジニア有志で定期的に開催しているCloudNative推進会です。ここでは、社内のシステムをクラウドネイティブにしていくため「クラウドネイティブなシステムとはどういうものか？」を考えており、この会での「クラウドネイティブなバッチ処理」の議論も踏まえつつ説明していきます。 バッチ処理における冪等性とは メッセージ送信の信頼性を考慮する クラウドネイティブで可用性を高めるために どのような場合に冪等性を考慮すべきか 冪等な実装における3つのケーススタディ ケース1: n分前までに更新されたレコードを集計する ケース2: DB上の対象レコードを更新する ケース3: 対象ユーザー
研究開発部の原島です。今日は表題の渋いバッチをつくった話をします。 あっちでも形態素解析、こっちでも形態素解析 みなさん、形態素解析してますか？してますよね？クックパッドでもさまざまなプロジェクトで形態素解析をしています。 いや、むしろ、しすぎです。プロジェクト A でレシピを解析し、プロジェクト B でもレシピを解析し、プロジェクト C でもレシピを解析し、... といった具合です。ちなみに、形態素解析（の結果）が必要なプロジェクトとしてはレシピの分類やレコメンド、各種分散表現（e.g., word2vec）や BERT の学習などがあります。 もちろん、最終的に得たい解析結果が違うのであれば問題ありません。しかし、私が見たかぎり、ほとんどの場合は同じ（もしくは、同じにできそう）でした。であれば、 解析器をインストール（→ Dockerfile を試行錯誤） 解析対象を取得（→ SQL
はじめまして、2020年3月に中途入社したSREチームの @bayashiok です。 今回は入社後、Fargateでサーバレスバッチ基盤を構築した話を書いていきます。 目次 目次 経緯 Fargateを選んだ理由 1. リソースの見積もりがCPU/Memoryだけですむ 2.スケーリングを考えなくて良くなる 3. セキュリティレベルの向上につながり管理負荷が減る 現行システムで発生している問題点の解消 構成 FargateのトリガーとしてRundeckを採用 理由1： バッチ実行が行われる場所でログを見たかった 理由2： ジョブ失敗やSlack通知の仕組み、リトライ方法やジョブ連携などの作り込みを簡単にしたかった ecs-taskとの連携について デプロイ 1. wrapperコンテナのデプロイ 2. バッチのデプロイ Fargateタスク実行について 移行後の総括 よかった点 悪かった
こんにちは。エンジニアリンググループの武井です。 私は現在、デジカルチームに所属し、クラウド電子カルテ、エムスリーデジカルの開発に携わっています。 昨年夏にエムスリーに入社し、早くも半年が経過しました。 digikar.co.jp この記事では、私が入社してから4ヶ月目に取り組んだ、バッチ処理の運用改善について振り返ります。 特に、新しくチームに加わったメンバーとして意識した点に焦点を当ててみたいと思います。 これから新しいチームに参加する方の参考になれば幸いです。 改善したバッチ 現状の正確な理解 現状に馴染む技術選定 自分なりの+αを加える 改善の結果 We're hiring 改善したバッチ 今回の改善対象は、特定の医療機関に紐づく全患者の全カルテをPDFファイルとして出力する、というバッチです。 デジカルのデータを医療機関側にエクスポートする用途で使われています。 移行前のアーキテ
メディアサービス開発部モバイルアプリケーション開発課のtukiyo(id: tukiyo320)です。現在はニコニコ漫画のバックエンド開発を担当しています。 本記事では、Webサービスに付き物の定時バッチについて、ニコニコ漫画では現在どのような方針で管理・実行しているかをご紹介します。 ニコニコ漫画の構成おさらい 以下の記事に詳しいですが、ニコニコ漫画のバックエンドは4系統存在しています。どれも現在はAWS上に乗っており、PHPの現行システム以外はECS(fargate)で管理されています。 現行PHP(独自フレームワーク) 新バックエンド(Ruby on Rails) React向けBFF(Nest.js) 課金サブシステム(Ruby on Rails) developers.bookwalker.jp 本記事で扱うのは、ロジックの書き直しを目的とした新バックエンドが持つバッチとなります
こんにちは、EC基盤グループ 商品情報基盤チームの江村です。今回は私が所属している商品情報基盤チームで構築、運用を行っているシステムについてお話します。 モノタロウでは以前から記事になっていますが、検索システムの移行を行っており、現在商品検索ページの裏側の検索システムのSolrからElasticsearchへの切り替え*1が完了しました。 私が所属している商品情報基盤チームではElasticsearch、Spannerに入れるための商品情報の作成とSpannerおよび、Spannerからデータを取得するAPIの運用を行っています。今回はその中でもElasticsearch、SpannerのためのBigQueryでの商品情報作成処理について取り上げます。（詳しい検索部分の構成については以前の記事を参照ください） システム移行の背景 移行による設計ポイント 「MySQL + Python」の処
AWS Lambda でのカスタムチェックポイントによるバッチ処理の最適化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Lambda でのカスタムチェックポイントによるバッチ処理の最適化 AWS Lambdaは、Amazon Kinesis Data StreamsやAmazon DynamoDB Streamsなどのソースから取得した複数メッセージをバッチ処理できます。通常の操作では、処理を行う関数は1つのバッチから次のバッチに移動して、ストリームからのメッセージを消費します。 ただし、バッチ内のアイテムの1つでエラーが発生すると、そのバッチ内の同じメッセージ群の一部が再処理される可能性があります。新しいカスタムチェックポイント機能により、失敗したメッセージを含むバッチの処理方法をより詳細に制御できるようになりました。 このブログ記事では、バッチ失敗時のデフォルトの動作と、このエラー状態に対処するために開発者が使用可能なオプションについて説明します。
Tebiki株式会社でtebiki現場教育サービスのプロダクトエンジニアを担当している清田です。 去年、tebiki現場教育で利用していたバッチ処理基盤を移行しました。 当記事では、その移行の内容を紹介します。 前提tebiki現場教育サービスでは、主に以下の用途でバッチ処理基盤を利用していました。 ・業務イベントに応じたメール一括送信 ・ユーザ全体へのお知らせ通知 ・ユーザの学習状況の収集 バッチ処理基盤はAWSのElastic Beanstalk上でRuby on Rails製のアプリケーションとして起動しており、wheneverというgemを利用して所定のジョブを定期実行していました。 バッチ処理基盤のアプリケーションは改修頻度が低く、社内でオーナーシップを持ってメンテナンスするメンバーがいない状況でした。 その結果、Elastic Beanstalk上で稼働するgemのバージョンが
どうも。小林です。 みなさん、自動化してますか？ 私の課では特定の顧客のシステムを多数運用しています。 かなり多くのシステムがあり、顧客側の担当者も異なるため、弊社側でも複数のチームを組んで手分けしてシステムを担当しています。 チームも顧客担当者も異なるとなれば、当然運用のやり方はシステムごとに変わってきます。その一方で統一できる部分は統一しておかないと全体の統制は効きづらくなってしまいます。 そこで「標準化チーム」を発足し、チーム間で共用するシステムのアカウント管理やその申請ルール、顧客報告やメンバーの勤怠管理といったものの標準化を進めています。 標準化の恩恵のひとつとして、「作業が単純化できて自動化しやすくなる」という点が挙げられます。 例えばアカウント発行の申請フォーマットを統一すると、「フォーマットにしたがって記載されたテキストをバッチに読み込ませてアカウントを自動的に発行する」と
こんにちは、昨年末に新しくノートPCを注文したら年明けに新モデルが発表されてしまったショックを未だ引きずっているエンジニアの回路（@qazx7412）です。 今回は昨年末に取り組んだAthenaを利用した集計バッチの高速化についての話をしようと思います。 あらすじ さて、私が普段関わっている配信システムには「売上集計」と呼ばれている夜間バッチがあります。 これがなにかといえば名前のとおり売上を集計する夜間バッチなのですが、配信システムにはユーザーが購入を行ったときに発行した購入キーとコンテンツIDおよびユーザーIDを紐付けて購入履歴として管理するテーブルがあり、ここから毎晩その日の購入の集計を行います。 実際のものとは異なりますがたとえばこんな感じです。 （purchase_records） key content_id user_id price unixtime - AAAAbbbb
コーディングできないのでChatGPTにプログラムを外注してみた ゼロ知識でバッチファイル生成：AIに相談だ！（1/2 ページ） どんな質問にも“それらしい答え”を返してくれるAIチャットサービス「ChatGPT」。3月年には大規模言語モデル「GPT-4」を搭載するなど進化を続けている。では、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。 本連載では、ChatGPTにさまざまな問題を投げかけて、どんな答えを返すか試してみる。その反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 コーディングできないからChatGPTに外注してみる 米OpenAIはこのほど、ChatGPTに「Code interpreter」という機能を追加した。これはChatGPT上でPythonコードを生成・実行してデータ処理などがで
バッチ実行環境を EC2+cron から StepFunctions + ECSonFargate + EventBridge に移行しました 新しく発足したシステム戦略推進チームの delikuです！ これまでPRONIアイミツシステムの定時バッチは、EC2 + cron で稼働していましたが、この度 cron + EC2 環境を脱却し、新しくマネージド環境に移行するようにしました。 システム戦略推進チームの役割各チームの開発プロセスにおける課題解決のサポートを行う 開発プロセスや技術における課題解決のサポートを行うことで各チームの向き合う領域へ集中できる環境を作る手助けをする 具体ではインフラ構成・リリース手順・自動テスト・バージョンアップ...など あるべきシステム境界を模索していく（寄せていく） ただ、手当たり次第に統合/分割はせず、時間軸やユースケースを見極める必要がある。そのた
テーブル内に格納されているメールアドレスのデータを使って、1日ごと、1週間ごとに全ユーザーに対してメールを送信したいというバッチがあったとしましょう。 とある1人のユーザーのメールアドレスを調べること自体はQuery操作で可能ですが、バッチ処理の性質上それを全ユーザーに対してやると考えると、実質的にはテーブル全Scanと同等の処理が要求されてしまいます。 システムを利用しているユーザーから登録情報の参照・変更を随時受け付けるたびに、このテーブルへのCRUD処理が行われます。そのため、このテーブルへの全Scanはユーザー体験を損なう可能性が高いです。 解決策の模索 「とあるテーブルに対してバッチで大量アクセスするのを防ぎたい」という要件に対して、考えられるアプローチを挙げてみます。 リードレプリカの作成 コピーテーブルの作成 リードレプリカの作成 RDSやAuroraの場合は、同じデータを持
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
こんにちは、かたいなかです。 最近転職会議のバッチ処理をすべて冪等にし、処理失敗時に気軽に再実行できるようにすることで運用性を向上させました。 今回の記事ではその取り組みを紹介します。 再実行すると重複送信につながるメール送信バッチ もともと、転職会議では一部のバッチ処理を除いてほとんどのバッチ処理が冪等に作られていました。しかし、残りの冪等ではないバッチ処理では、失敗するたびに毎回アドホックな対応をする必要があり運用性に課題を抱えていました 残っていたもので一番大きな問題を抱えていたのがメール送信バッチです。これは、以下の図のようなアーキテクチャで動いており、ワーカーにメールを送信するように指示するメッセージをSQSにキューイングする処理を行うものです。 このメール送信バッチのキューイング処理が途中で失敗した際に、雑に再実行してしまうと同一のユーザに重複してメールが送信されてしまう事にな
Go Conference 2022 Springでの発表資料です https://gocon.jp/2022spring/ja/sessions/lt5/
アイ・ティ・アール（ITR）は2022年8月18日、ホワイトペーパー「業務自動化に向けた国内企業の現状と展望」を公開した。国内企業の業務自動化に向けた取り組み状況と、技術選定のポイントを解説した。 年商500億円以上の国内大企業に勤める部長職以上の役職者を対象にITRが実施した調査（2022年3月実施）によると、DX（デジタルトランスフォーメーション）における最重要課題は、「コミュニケーション／コラボレーションの高度化」（47％、複数回答、以下同）だった。次いで「業務の自動化」（45％）だ。
こんにちは。エンジニアの佐々木です。 最近、映画アルゴの主人公のような密度が濃く整った髭を目指し日々手入れを行っています。 さて。以前、社内勉強会で発表した「北欧、暮らしの道具店」におけるSREについての記事を書きました。 今回は、上の記事の中のスライド内で少しだけ触れていた「コンテナ技術(ECS/Docker)への移行」について、バッチ実行まわりでの技術選定や注意した点について紹介したいと思います。 ECS/Fargate移行前の課題「北欧、暮らしの道具店」はこれまで、AWSのOpsWorks(Chef)を使用しEC2の構成管理を行ってきました。 インフラ側の変更を反映するためには新しくプロビジョニングしたEC2を毎回用意する必要があるため、そのときには以下の様な課題を抱えていました。 - Web・APIサーバーとして動いているEC2インスタンスは、その数だけプロビジョニングを実行し新規
深夜の定期バッチの監視 Webサービスのオフピーク時に重たい処理を実行させるというのは一般的なプラクティスといえます。 特に深夜〜早朝は多くのサービスでバッチ処理を実行させているのではないでしょうか。 Webサービスだけではなく、当然バッチ処理も監視して失敗したらそれを発見し対処したいです。 しかし、失敗を発見しても即座にユーザ影響がないので対応���後でも良いという場合、素朴に監視ルールを作るとバッチが失敗した深夜・早朝にアラートが発報されることになります。 発報されたアラートを見て「これは今すぐに対応してなくても良いな」と判断するのであれば、それは狼少年アラートといえるのではないでしょうか。 悪貨が良貨を駆逐すると言われるように、狼少年アラートがはびこれば良貨のアラートもいずれ無視されるようになってしまうことは容易に想像できます。 Datadogの timeshift 関数でアラートの発報
追記 (2020/06/15) Container Insights は GA しています！ tl;dr kobanzame 作ったもの 仕組み なんちゃってプラグインアーキテクチャ 使い方 設定ファイル 実行 Example 参考 それ, Container Insights で良いんじゃないのか おっしゃるとおり じゃあ, なぜ, 俺は kobanzame を作ったのか 以上 追記 (2020/06/15) Container Insights は GA しています！ 2020/06/14 現在はベータ版として提供されていますが この記述は誤りで Container Insights は 2019 年 11 月には既に GA されておりますので, ここで訂正させて頂きます. aws.amazon.com 確認不足で誤った情報を記述してしまい大変申し訳ございませんでした. tl;dr 以
完全招待制のオンラインカンファレンス「PIXIV MEETUP 2023」。「創作活動を、もっと楽しくする。」というミッションを遂行するために、メンバーが普段行っている業務について、自らの言葉で語り、その想いと技術を共有する場です。sugasuga氏は、機械学習チームが管理している機械学習基盤の構成と、直面している課題、これからの展望について発表しました。 登壇者の自己紹介とアジェンダの紹介sugasuga氏：こんにちは。今日は、ピクシブの機械学習基盤に関する発表をいたします。 まずは自己紹介から始めさせてください。自分は、機械学習チームでエンジニアをしているsugasugaといいます。サブで採用・広報活動にも関わっています。最近の趣味は、トレーニングです。 今日お話しすることは、（スライドを示して）こちらを予定しています。機械学習基盤について。そして、基盤で使われている技術について。運用
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
AWSサーバーレスバッチ処理アーキテクチャの構築 | Amazon Web Services
