SlideShare a Scribd company logo
1 of 72
Download to read offline
Miki Matsumoto
Principal Consulting Architect, Services Delivery
Jun 10th, 2020
Elastic Stackロードマップとディープダイブ
Elasticsearch Kibana
Enterprise Search Observability Security
Elasticsearch Kibana
データ管理理
データ分析
アクション & アラート
データ管理理
Hot Warm Cold
Snapshot
Hot Warm Cold
スナップショットライフサイクル管理理
インデックスライフサイクル管理理
myindex
myindex-01
エイリアス
myindex
myindex-01
エイリアス
myindex-02
myindex-03
myindex
myindex-01
エイリアス
myindex-02
myindex-03
myindex
myindex-01
Datastream
myindex-02
• テンプレートから⾃自動作成
• スマートなロールアップの統合
• スマートなクエリルーティング
• インデックス管理理の統合
Hot Warm Cold
Snapshot
$$ $
メモリ使⽤用量量の改善
ディスク使⽤用量量の改善
Heap File system cache
Disk
< 30GB
Heap File system cache
Disk
Heap File system cache
Disk
Heap File system cache
Disk
6TB
10GB
Heap File system cache
Disk
6TB
1.5GB
Disk
Disk
Archive
Disk
Cold
Doc Values
Stored Fields
Term Dictionary
Term Proximity
Normalization Factors
Point Values
Meta Lookup
Doc Values
Stored Fields
Term Dictionary
Term Proximity
Normalization Factors
Point Values
Meta Lookup
Archive
Disk
Frozen
Archive
Disk
Frozen
スマートなクエリルーティング
SELECT	*		
FROM	logs-*	
WHERE	region					=	“us-east”		
		AND	service				=	“mysql”	
		AND	@timestamp	>	“2020-01-01”	
ORDER	BY	@timestamp	DESC	
LIMIT	20
SELECT	*		
FROM	logs-*	
WHERE	region					=	“us-east”		
		AND	service				=	“mysql”	
		AND	@timestamp	>	“2020-01-01”	
ORDER	BY	@timestamp	DESC	
LIMIT	20
SELECT	*		
FROM	logs-*	
WHERE	region					=	“us-east”		
		AND	service				=	“mysql”	
		AND	@timestamp	>	“2020-01-01”	
ORDER	BY	@timestamp	DESC	
LIMIT	20
WHERE	region					=	“us-east”		
		AND	service				=	“mysql”	
const_keyword フィールド
WHERE	region					=	“us-east”		
		AND	service				=	“mysql”	
		AND	@timestamp	>	“2020-01-01”			AND	@timestamp	>	“2020-01-01”	
Range normalization
AND	@timestamp	>	“2020-01-01”	
ORDER	BY	@timestamp	DESC	
LIMIT	20
Sorted execution
Kibanaに忍耐⼒力力を
Elasticsearchは速度を重視
• 全てのフィールドに対して、インデックスを作成
• データ取り込み時にインデックスを作成
• データの⾮非正規化、ジョインは使わない
• 分散実⾏行行
ディスク、CPU、メモリが必要 !!
Warm
Cold
⻑⾧長期保存でデータの増⼤大

低速なノード
リモートファイルストア
Frozen
408	リクエストタイムアウト
新しい検索…
条件にマッチするユーザを探す
• 過去12ヶ⽉月に
• アプリケーションを起動した
• 最新のマルウェアリストに存在
• エンコードされたパラメータに
”powershell.exe” を含む
条件にマッチするユーザを探す
Limited Join
}• 過去12ヶ⽉月に
• アプリケーションを起動した
• 最新のマルウェアリストに存在
• エンコードされたパラメータに
”powershell.exe” を含む
”powershell.exe” を含む
条件にマッチするユーザを探す
Schema on Read
}
• 過去12ヶ⽉月に
• アプリケーションを起動した
• 最新のマルウェアリストに存在
• エンコードされたパラメータに
データ分析
得意な “⾔言語” で会話
GET	logs-*/_search	
{	
		“query”:	{	
				“bool”:	{	
						“filter”:	{	
								“range”:	{	
										“@timestamp”:	{	
												“gte”:	“2020-01-01”,	
												“lt”:		“2020-02-01”	
										}	
								}	
						}	
				}	
		}	
}
SELECT	*	
FROM	logs-*	
WHERE	@timestamp		
		BETWEEN	“2020-01-01”		
						AND	“2020-02-01”	
SQL
@timestamp	>=	"2020-01-01"	AND	@timestamp	<	"2020-02-01"
KQL
GET	/api/v1/query_range?			
start=2020-01-01T00:00:00Z		
&end=2020-02-01T00:00:00Z		
&query=node_network_receive_bytes_total{device="eth1"}
PromQL
sequence	by	unique_pid	
		[process	where	process_name	in		
									("mshta.exe",	"rundll32.exe")]	
		[image_load	where	image_name	in		
											("jscript9.dll",	
"winhttp.dll")]
EQL
53
54
55
56
アクション & アラート
タスクマネージャー アラート アクション
API
65
67
68
69
Enterprise Search Observability Security
Elasticsearch Kibana
Closing
Thank You!

More Related Content

What's hot

これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本
これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本
これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本Tomohiro Shinden
 
基本から学ぶ ビッグデータ / データ分析 / 機械学習 サービス群
基本から学ぶ ビッグデータ / データ分析 / 機械学習 サービス群基本から学ぶ ビッグデータ / データ分析 / 機械学習 サービス群
基本から学ぶ ビッグデータ / データ分析 / 機械学習 サービス群Google Cloud Platform - Japan
 
DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...
DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...
DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...Google Cloud Platform - Japan
 
何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜
何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜
何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜griddb
 
[Cloud OnAir] Chronicle Backstory のご紹介 2020 年 1 月 23 日放送
[Cloud OnAir] Chronicle Backstory のご紹介 2020 年 1 月 23 日放送[Cloud OnAir] Chronicle Backstory のご紹介 2020 年 1 月 23 日放送
[Cloud OnAir] Chronicle Backstory のご紹介 2020 年 1 月 23 日放送Google Cloud Platform - Japan
 
これで怖くない!?大規模環境で体験するDB負荷対策~垂直から水平の彼方へ~
これで怖くない!?大規模環境で体験するDB負荷対策~垂直から水平の彼方へ~これで怖くない!?大規模環境で体験するDB負荷対策~垂直から水平の彼方へ~
これで怖くない!?大規模環境で体験するDB負荷対策~垂直から水平の彼方へ~hideakikabuto
 
Google Cloud ベストプラクティス:Google BigQuery 編 - 02 : データ処理 / クエリ / データ抽出
Google Cloud ベストプラクティス:Google BigQuery 編 - 02 : データ処理 / クエリ / データ抽出Google Cloud ベストプラクティス:Google BigQuery 編 - 02 : データ処理 / クエリ / データ抽出
Google Cloud ベストプラクティス:Google BigQuery 編 - 02 : データ処理 / クエリ / データ抽出Google Cloud Platform - Japan
 
[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (e-Learning) 2018年4月19日 放送
[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (e-Learning) 2018年4月19日 放送[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (e-Learning) 2018年4月19日 放送
[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (e-Learning) 2018年4月19日 放送Google Cloud Platform - Japan
 
BigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用する
BigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用するBigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用する
BigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用するGoogle Cloud Platform - Japan
 
『MAGELLAN BLOCKS』を使って BigQuery を使い倒す!| Google Cloud INSIDE Games & Apps: Online
『MAGELLAN BLOCKS』を使って BigQuery を使い倒す!| Google Cloud INSIDE Games & Apps: Online『MAGELLAN BLOCKS』を使って BigQuery を使い倒す!| Google Cloud INSIDE Games & Apps: Online
『MAGELLAN BLOCKS』を使って BigQuery を使い倒す!| Google Cloud INSIDE Games & Apps: OnlineGoogle Cloud Platform - Japan
 
[Cloud OnAir] ケーススタディから学ぶ GCP で行うデータ エンジニアリング 2019年6月6日 放送
[Cloud OnAir] ケーススタディから学ぶ  GCP で行うデータ エンジニアリング 2019年6月6日 放送[Cloud OnAir] ケーススタディから学ぶ  GCP で行うデータ エンジニアリング 2019年6月6日 放送
[Cloud OnAir] ケーススタディから学ぶ GCP で行うデータ エンジニアリング 2019年6月6日 放送Google Cloud Platform - Japan
 
BigQuery 使ってみよう
BigQuery 使ってみようBigQuery 使ってみよう
BigQuery 使ってみようNoriko Takiguchi
 
dots. ビッグデータオールスターズ: Azure 畠山
dots. ビッグデータオールスターズ: Azure 畠山dots. ビッグデータオールスターズ: Azure 畠山
dots. ビッグデータオールスターズ: Azure 畠山Daiyu Hatakeyama
 
[Cloud OnAir] データ ウェアハウス モダナイゼーション 2019年10月17日 放送
[Cloud OnAir] データ ウェアハウス モダナイゼーション 2019年10月17日 放送[Cloud OnAir] データ ウェアハウス モダナイゼーション 2019年10月17日 放送
[Cloud OnAir] データ ウェアハウス モダナイゼーション 2019年10月17日 放送Google Cloud Platform - Japan
 
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤Google Cloud Platform - Japan
 
[Cloud OnAir] BigQuery で実現する Smart Analytics Platform 2019年10月24日 放送
[Cloud OnAir] BigQuery で実現する Smart Analytics Platform 2019年10月24日 放送[Cloud OnAir] BigQuery で実現する Smart Analytics Platform 2019年10月24日 放送
[Cloud OnAir] BigQuery で実現する Smart Analytics Platform 2019年10月24日 放送Google Cloud Platform - Japan
 
[Cloud OnAir] ビジネスの成長を加速するマーケティング データウェアハウス 2019年12月5日 放送
[Cloud OnAir] ビジネスの成長を加速するマーケティング データウェアハウス 2019年12月5日 放送[Cloud OnAir] ビジネスの成長を加速するマーケティング データウェアハウス 2019年12月5日 放送
[Cloud OnAir] ビジネスの成長を加速するマーケティング データウェアハウス 2019年12月5日 放送Google Cloud Platform - Japan
 
[Cloud OnAir] G Suite で実現するクラウド時代の ID マネジメントとコンテンツ管理 2019年11月21日 放送
[Cloud OnAir] G Suite で実現するクラウド時代の ID マネジメントとコンテンツ管理 2019年11月21日 放送[Cloud OnAir] G Suite で実現するクラウド時代の ID マネジメントとコンテンツ管理 2019年11月21日 放送
[Cloud OnAir] G Suite で実現するクラウド時代の ID マネジメントとコンテンツ管理 2019年11月21日 放送Google Cloud Platform - Japan
 
FlyData Autoload: 事例集
FlyData Autoload: 事例集FlyData Autoload: 事例集
FlyData Autoload: 事例集FlyData Inc.
 
グリー株式会社『私たちが GCP を使い始めた本当の理由』第 9 回 Google Cloud INSIDE Game & Apps
グリー株式会社『私たちが GCP を使い始めた本当の理由』第 9 回 Google Cloud INSIDE Game & Appsグリー株式会社『私たちが GCP を使い始めた本当の理由』第 9 回 Google Cloud INSIDE Game & Apps
グリー株式会社『私たちが GCP を使い始めた本当の理由』第 9 回 Google Cloud INSIDE Game & AppsGoogle Cloud Platform - Japan
 

What's hot (20)

これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本
これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本
これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本
 
基本から学ぶ ビッグデータ / データ分析 / 機械学習 サービス群
基本から学ぶ ビッグデータ / データ分析 / 機械学習 サービス群基本から学ぶ ビッグデータ / データ分析 / 機械学習 サービス群
基本から学ぶ ビッグデータ / データ分析 / 機械学習 サービス群
 
DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...
DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...
DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...
 
何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜
何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜
何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜
 
[Cloud OnAir] Chronicle Backstory のご紹介 2020 年 1 月 23 日放送
[Cloud OnAir] Chronicle Backstory のご紹介 2020 年 1 月 23 日放送[Cloud OnAir] Chronicle Backstory のご紹介 2020 年 1 月 23 日放送
[Cloud OnAir] Chronicle Backstory のご紹介 2020 年 1 月 23 日放送
 
これで怖くない!?大規模環境で体験するDB負荷対策~垂直から水平の彼方へ~
これで怖くない!?大規模環境で体験するDB負荷対策~垂直から水平の彼方へ~これで怖くない!?大規模環境で体験するDB負荷対策~垂直から水平の彼方へ~
これで怖くない!?大規模環境で体験するDB負荷対策~垂直から水平の彼方へ~
 
Google Cloud ベストプラクティス:Google BigQuery 編 - 02 : データ処理 / クエリ / データ抽出
Google Cloud ベストプラクティス:Google BigQuery 編 - 02 : データ処理 / クエリ / データ抽出Google Cloud ベストプラクティス:Google BigQuery 編 - 02 : データ処理 / クエリ / データ抽出
Google Cloud ベストプラクティス:Google BigQuery 編 - 02 : データ処理 / クエリ / データ抽出
 
[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (e-Learning) 2018年4月19日 放送
[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (e-Learning) 2018年4月19日 放送[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (e-Learning) 2018年4月19日 放送
[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (e-Learning) 2018年4月19日 放送
 
BigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用する
BigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用するBigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用する
BigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用する
 
『MAGELLAN BLOCKS』を使って BigQuery を使い倒す!| Google Cloud INSIDE Games & Apps: Online
『MAGELLAN BLOCKS』を使って BigQuery を使い倒す!| Google Cloud INSIDE Games & Apps: Online『MAGELLAN BLOCKS』を使って BigQuery を使い倒す!| Google Cloud INSIDE Games & Apps: Online
『MAGELLAN BLOCKS』を使って BigQuery を使い倒す!| Google Cloud INSIDE Games & Apps: Online
 
[Cloud OnAir] ケーススタディから学ぶ GCP で行うデータ エンジニアリング 2019年6月6日 放送
[Cloud OnAir] ケーススタディから学ぶ  GCP で行うデータ エンジニアリング 2019年6月6日 放送[Cloud OnAir] ケーススタディから学ぶ  GCP で行うデータ エンジニアリング 2019年6月6日 放送
[Cloud OnAir] ケーススタディから学ぶ GCP で行うデータ エンジニアリング 2019年6月6日 放送
 
BigQuery 使ってみよう
BigQuery 使ってみようBigQuery 使ってみよう
BigQuery 使ってみよう
 
dots. ビッグデータオールスターズ: Azure 畠山
dots. ビッグデータオールスターズ: Azure 畠山dots. ビッグデータオールスターズ: Azure 畠山
dots. ビッグデータオールスターズ: Azure 畠山
 
[Cloud OnAir] データ ウェアハウス モダナイゼーション 2019年10月17日 放送
[Cloud OnAir] データ ウェアハウス モダナイゼーション 2019年10月17日 放送[Cloud OnAir] データ ウェアハウス モダナイゼーション 2019年10月17日 放送
[Cloud OnAir] データ ウェアハウス モダナイゼーション 2019年10月17日 放送
 
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
 
[Cloud OnAir] BigQuery で実現する Smart Analytics Platform 2019年10月24日 放送
[Cloud OnAir] BigQuery で実現する Smart Analytics Platform 2019年10月24日 放送[Cloud OnAir] BigQuery で実現する Smart Analytics Platform 2019年10月24日 放送
[Cloud OnAir] BigQuery で実現する Smart Analytics Platform 2019年10月24日 放送
 
[Cloud OnAir] ビジネスの成長を加速するマーケティング データウェアハウス 2019年12月5日 放送
[Cloud OnAir] ビジネスの成長を加速するマーケティング データウェアハウス 2019年12月5日 放送[Cloud OnAir] ビジネスの成長を加速するマーケティング データウェアハウス 2019年12月5日 放送
[Cloud OnAir] ビジネスの成長を加速するマーケティング データウェアハウス 2019年12月5日 放送
 
[Cloud OnAir] G Suite で実現するクラウド時代の ID マネジメントとコンテンツ管理 2019年11月21日 放送
[Cloud OnAir] G Suite で実現するクラウド時代の ID マネジメントとコンテンツ管理 2019年11月21日 放送[Cloud OnAir] G Suite で実現するクラウド時代の ID マネジメントとコンテンツ管理 2019年11月21日 放送
[Cloud OnAir] G Suite で実現するクラウド時代の ID マネジメントとコンテンツ管理 2019年11月21日 放送
 
FlyData Autoload: 事例集
FlyData Autoload: 事例集FlyData Autoload: 事例集
FlyData Autoload: 事例集
 
グリー株式会社『私たちが GCP を使い始めた本当の理由』第 9 回 Google Cloud INSIDE Game & Apps
グリー株式会社『私たちが GCP を使い始めた本当の理由』第 9 回 Google Cloud INSIDE Game & Appsグリー株式会社『私たちが GCP を使い始めた本当の理由』第 9 回 Google Cloud INSIDE Game & Apps
グリー株式会社『私たちが GCP を使い始めた本当の理由』第 9 回 Google Cloud INSIDE Game & Apps
 

Similar to Elastic Stackロードマップのディープダイブ

[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか!? ~ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアー...
[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか!? ~ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアー...[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか!? ~ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアー...
[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか!? ~ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアー...Insight Technology, Inc.
 
何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜
何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜
何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜griddb
 
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!?~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!?~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!?~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!?~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~griddb
 
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。 複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。 Insight Technology, Inc.
 
JAWS-UG広島 - 2019-07-12 - 金融ビッグデータを守るリソースポリシー実例
JAWS-UG広島 - 2019-07-12 - 金融ビッグデータを守るリソースポリシー実例JAWS-UG広島 - 2019-07-12 - 金融ビッグデータを守るリソースポリシー実例
JAWS-UG広島 - 2019-07-12 - 金融ビッグデータを守るリソースポリシー実例Yutaro Ono
 
Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
Data x AI x API で考えるビジネスインフラData x AI x API で考えるビジネスインフラ
Data x AI x API で考えるビジネスインフラDaiyu Hatakeyama
 
データを集めて貯めて分析する… 最先端のテクノロジーが詰まったIBMクラウドのご紹介
データを集めて貯めて分析する…  最先端のテクノロジーが詰まったIBMクラウドのご紹介データを集めて貯めて分析する…  最先端のテクノロジーが詰まったIBMクラウドのご紹介
データを集めて貯めて分析する… 最先端のテクノロジーが詰まったIBMクラウドのご紹介IBM Analytics Japan
 
Amazon S3を中心とするデータ分析のベストプラクティス
Amazon S3を中心とするデータ分析のベストプラクティスAmazon S3を中心とするデータ分析のベストプラクティス
Amazon S3を中心とするデータ分析のベストプラクティスAmazon Web Services Japan
 
ビッグIoTデータに対応したデータベース GridDB
ビッグIoTデータに対応したデータベース GridDBビッグIoTデータに対応したデータベース GridDB
ビッグIoTデータに対応したデータベース GridDBgriddb
 
Apuri she ji_gaido_d_bmentenansushe_ji__v1.0
Apuri she ji_gaido_d_bmentenansushe_ji__v1.0Apuri she ji_gaido_d_bmentenansushe_ji__v1.0
Apuri she ji_gaido_d_bmentenansushe_ji__v1.0Kaito Tonooka
 
クラウド上のデータ活用デザインパターン
クラウド上のデータ活用デザインパターンクラウド上のデータ活用デザインパターン
クラウド上のデータ活用デザインパターンAmazon Web Services Japan
 
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)Insight Technology, Inc.
 
Moving from on prem to managed services with elastic on azure-final
Moving from on prem to managed services with elastic on azure-finalMoving from on prem to managed services with elastic on azure-final
Moving from on prem to managed services with elastic on azure-finalShotaro Suzuki
 
Data platformdesign
Data platformdesignData platformdesign
Data platformdesignRyoma Nagata
 
4K/8K動画やVRなどの大容量コンテンツ配信を支える新しいキャッシュ技術のご紹介
4K/8K動画やVRなどの大容量コンテンツ配信を支える新しいキャッシュ技術のご紹介4K/8K動画やVRなどの大容量コンテンツ配信を支える新しいキャッシュ技術のご紹介
4K/8K動画やVRなどの大容量コンテンツ配信を支える新しいキャッシュ技術のご紹介Takuma Nakajima
 
Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -
Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -
Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -Amazon Web Services Japan
 
Developers.IO 2019 Effective Datalake
Developers.IO 2019 Effective DatalakeDevelopers.IO 2019 Effective Datalake
Developers.IO 2019 Effective DatalakeSatoru Ishikawa
 
IoT/ビッグデータ/AI連携により次世代ストレージが促進するビジネス変革
IoT/ビッグデータ/AI連携により次世代ストレージが促進するビジネス変革IoT/ビッグデータ/AI連携により次世代ストレージが促進するビジネス変革
IoT/ビッグデータ/AI連携により次世代ストレージが促進するビジネス変革CLOUDIAN KK
 
【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション
【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション
【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューションDell TechCenter Japan
 

Similar to Elastic Stackロードマップのディープダイブ (20)

[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか!? ~ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアー...
[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか!? ~ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアー...[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか!? ~ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアー...
[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか!? ~ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアー...
 
何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜
何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜
何を基準に選定すべきなのか!? 〜ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較〜
 
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!?~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!?~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!?~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!?~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
 
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。 複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
 
JAWS-UG広島 - 2019-07-12 - 金融ビッグデータを守るリソースポリシー実例
JAWS-UG広島 - 2019-07-12 - 金融ビッグデータを守るリソースポリシー実例JAWS-UG広島 - 2019-07-12 - 金融ビッグデータを守るリソースポリシー実例
JAWS-UG広島 - 2019-07-12 - 金融ビッグデータを守るリソースポリシー実例
 
Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
Data x AI x API で考えるビジネスインフラData x AI x API で考えるビジネスインフラ
Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
 
データを集めて貯めて分析する… 最先端のテクノロジーが詰まったIBMクラウドのご紹介
データを集めて貯めて分析する…  最先端のテクノロジーが詰まったIBMクラウドのご紹介データを集めて貯めて分析する…  最先端のテクノロジーが詰まったIBMクラウドのご紹介
データを集めて貯めて分析する… 最先端のテクノロジーが詰まったIBMクラウドのご紹介
 
Amazon S3を中心とするデータ分析のベストプラクティス
Amazon S3を中心とするデータ分析のベストプラクティスAmazon S3を中心とするデータ分析のベストプラクティス
Amazon S3を中心とするデータ分析のベストプラクティス
 
ビッグIoTデータに対応したデータベース GridDB
ビッグIoTデータに対応したデータベース GridDBビッグIoTデータに対応したデータベース GridDB
ビッグIoTデータに対応したデータベース GridDB
 
AWSでのビッグデータ分析
AWSでのビッグデータ分析AWSでのビッグデータ分析
AWSでのビッグデータ分析
 
Apuri she ji_gaido_d_bmentenansushe_ji__v1.0
Apuri she ji_gaido_d_bmentenansushe_ji__v1.0Apuri she ji_gaido_d_bmentenansushe_ji__v1.0
Apuri she ji_gaido_d_bmentenansushe_ji__v1.0
 
クラウド上のデータ活用デザインパターン
クラウド上のデータ活用デザインパターンクラウド上のデータ活用デザインパターン
クラウド上のデータ活用デザインパターン
 
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)
 
Moving from on prem to managed services with elastic on azure-final
Moving from on prem to managed services with elastic on azure-finalMoving from on prem to managed services with elastic on azure-final
Moving from on prem to managed services with elastic on azure-final
 
Data platformdesign
Data platformdesignData platformdesign
Data platformdesign
 
4K/8K動画やVRなどの大容量コンテンツ配信を支える新しいキャッシュ技術のご紹介
4K/8K動画やVRなどの大容量コンテンツ配信を支える新しいキャッシュ技術のご紹介4K/8K動画やVRなどの大容量コンテンツ配信を支える新しいキャッシュ技術のご紹介
4K/8K動画やVRなどの大容量コンテンツ配信を支える新しいキャッシュ技術のご紹介
 
Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -
Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -
Big DataとContainerとStream - AWSでのクラスタ構成とストリーム処理 -
 
Developers.IO 2019 Effective Datalake
Developers.IO 2019 Effective DatalakeDevelopers.IO 2019 Effective Datalake
Developers.IO 2019 Effective Datalake
 
IoT/ビッグデータ/AI連携により次世代ストレージが促進するビジネス変革
IoT/ビッグデータ/AI連携により次世代ストレージが促進するビジネス変革IoT/ビッグデータ/AI連携により次世代ストレージが促進するビジネス変革
IoT/ビッグデータ/AI連携により次世代ストレージが促進するビジネス変革
 
【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション
【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション
【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション
 

More from Elasticsearch

An introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolbox
An introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolboxAn introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolbox
An introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolboxElasticsearch
 
From MSP to MSSP using Elastic
From MSP to MSSP using ElasticFrom MSP to MSSP using Elastic
From MSP to MSSP using ElasticElasticsearch
 
Cómo crear excelentes experiencias de búsqueda en sitios web
Cómo crear excelentes experiencias de búsqueda en sitios webCómo crear excelentes experiencias de búsqueda en sitios web
Cómo crear excelentes experiencias de búsqueda en sitios webElasticsearch
 
Te damos la bienvenida a una nueva forma de realizar búsquedas
Te damos la bienvenida a una nueva forma de realizar búsquedas Te damos la bienvenida a una nueva forma de realizar búsquedas
Te damos la bienvenida a una nueva forma de realizar búsquedas Elasticsearch
 
Tirez pleinement parti d'Elastic grâce à Elastic Cloud
Tirez pleinement parti d'Elastic grâce à Elastic CloudTirez pleinement parti d'Elastic grâce à Elastic Cloud
Tirez pleinement parti d'Elastic grâce à Elastic CloudElasticsearch
 
Comment transformer vos données en informations exploitables
Comment transformer vos données en informations exploitablesComment transformer vos données en informations exploitables
Comment transformer vos données en informations exploitablesElasticsearch
 
Plongez au cœur de la recherche dans tous ses états.
Plongez au cœur de la recherche dans tous ses états.Plongez au cœur de la recherche dans tous ses états.
Plongez au cœur de la recherche dans tous ses états.Elasticsearch
 
Modernising One Legal Se@rch with Elastic Enterprise Search [Customer Story]
Modernising One Legal Se@rch with Elastic Enterprise Search [Customer Story]Modernising One Legal Se@rch with Elastic Enterprise Search [Customer Story]
Modernising One Legal Se@rch with Elastic Enterprise Search [Customer Story]Elasticsearch
 
An introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolbox
An introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolboxAn introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolbox
An introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolboxElasticsearch
 
Welcome to a new state of find
Welcome to a new state of findWelcome to a new state of find
Welcome to a new state of findElasticsearch
 
Building great website search experiences
Building great website search experiencesBuilding great website search experiences
Building great website search experiencesElasticsearch
 
Keynote: Harnessing the power of Elasticsearch for simplified search
Keynote: Harnessing the power of Elasticsearch for simplified searchKeynote: Harnessing the power of Elasticsearch for simplified search
Keynote: Harnessing the power of Elasticsearch for simplified searchElasticsearch
 
Cómo transformar los datos en análisis con los que tomar decisiones
Cómo transformar los datos en análisis con los que tomar decisionesCómo transformar los datos en análisis con los que tomar decisiones
Cómo transformar los datos en análisis con los que tomar decisionesElasticsearch
 
Explore relève les défis Big Data avec Elastic Cloud
Explore relève les défis Big Data avec Elastic Cloud Explore relève les défis Big Data avec Elastic Cloud
Explore relève les défis Big Data avec Elastic Cloud Elasticsearch
 
Comment transformer vos données en informations exploitables
Comment transformer vos données en informations exploitablesComment transformer vos données en informations exploitables
Comment transformer vos données en informations exploitablesElasticsearch
 
Transforming data into actionable insights
Transforming data into actionable insightsTransforming data into actionable insights
Transforming data into actionable insightsElasticsearch
 
Opening Keynote: Why Elastic?
Opening Keynote: Why Elastic?Opening Keynote: Why Elastic?
Opening Keynote: Why Elastic?Elasticsearch
 
Empowering agencies using Elastic as a Service inside Government
Empowering agencies using Elastic as a Service inside GovernmentEmpowering agencies using Elastic as a Service inside Government
Empowering agencies using Elastic as a Service inside GovernmentElasticsearch
 
The opportunities and challenges of data for public good
The opportunities and challenges of data for public goodThe opportunities and challenges of data for public good
The opportunities and challenges of data for public goodElasticsearch
 
Enterprise search and unstructured data with CGI and Elastic
Enterprise search and unstructured data with CGI and ElasticEnterprise search and unstructured data with CGI and Elastic
Enterprise search and unstructured data with CGI and ElasticElasticsearch
 

More from Elasticsearch (20)

An introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolbox
An introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolboxAn introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolbox
An introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolbox
 
From MSP to MSSP using Elastic
From MSP to MSSP using ElasticFrom MSP to MSSP using Elastic
From MSP to MSSP using Elastic
 
Cómo crear excelentes experiencias de búsqueda en sitios web
Cómo crear excelentes experiencias de búsqueda en sitios webCómo crear excelentes experiencias de búsqueda en sitios web
Cómo crear excelentes experiencias de búsqueda en sitios web
 
Te damos la bienvenida a una nueva forma de realizar búsquedas
Te damos la bienvenida a una nueva forma de realizar búsquedas Te damos la bienvenida a una nueva forma de realizar búsquedas
Te damos la bienvenida a una nueva forma de realizar búsquedas
 
Tirez pleinement parti d'Elastic grâce à Elastic Cloud
Tirez pleinement parti d'Elastic grâce à Elastic CloudTirez pleinement parti d'Elastic grâce à Elastic Cloud
Tirez pleinement parti d'Elastic grâce à Elastic Cloud
 
Comment transformer vos données en informations exploitables
Comment transformer vos données en informations exploitablesComment transformer vos données en informations exploitables
Comment transformer vos données en informations exploitables
 
Plongez au cœur de la recherche dans tous ses états.
Plongez au cœur de la recherche dans tous ses états.Plongez au cœur de la recherche dans tous ses états.
Plongez au cœur de la recherche dans tous ses états.
 
Modernising One Legal Se@rch with Elastic Enterprise Search [Customer Story]
Modernising One Legal Se@rch with Elastic Enterprise Search [Customer Story]Modernising One Legal Se@rch with Elastic Enterprise Search [Customer Story]
Modernising One Legal Se@rch with Elastic Enterprise Search [Customer Story]
 
An introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolbox
An introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolboxAn introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolbox
An introduction to Elasticsearch's advanced relevance ranking toolbox
 
Welcome to a new state of find
Welcome to a new state of findWelcome to a new state of find
Welcome to a new state of find
 
Building great website search experiences
Building great website search experiencesBuilding great website search experiences
Building great website search experiences
 
Keynote: Harnessing the power of Elasticsearch for simplified search
Keynote: Harnessing the power of Elasticsearch for simplified searchKeynote: Harnessing the power of Elasticsearch for simplified search
Keynote: Harnessing the power of Elasticsearch for simplified search
 
Cómo transformar los datos en análisis con los que tomar decisiones
Cómo transformar los datos en análisis con los que tomar decisionesCómo transformar los datos en análisis con los que tomar decisiones
Cómo transformar los datos en análisis con los que tomar decisiones
 
Explore relève les défis Big Data avec Elastic Cloud
Explore relève les défis Big Data avec Elastic Cloud Explore relève les défis Big Data avec Elastic Cloud
Explore relève les défis Big Data avec Elastic Cloud
 
Comment transformer vos données en informations exploitables
Comment transformer vos données en informations exploitablesComment transformer vos données en informations exploitables
Comment transformer vos données en informations exploitables
 
Transforming data into actionable insights
Transforming data into actionable insightsTransforming data into actionable insights
Transforming data into actionable insights
 
Opening Keynote: Why Elastic?
Opening Keynote: Why Elastic?Opening Keynote: Why Elastic?
Opening Keynote: Why Elastic?
 
Empowering agencies using Elastic as a Service inside Government
Empowering agencies using Elastic as a Service inside GovernmentEmpowering agencies using Elastic as a Service inside Government
Empowering agencies using Elastic as a Service inside Government
 
The opportunities and challenges of data for public good
The opportunities and challenges of data for public goodThe opportunities and challenges of data for public good
The opportunities and challenges of data for public good
 
Enterprise search and unstructured data with CGI and Elastic
Enterprise search and unstructured data with CGI and ElasticEnterprise search and unstructured data with CGI and Elastic
Enterprise search and unstructured data with CGI and Elastic
 

Recently uploaded

CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?akihisamiyanaga1
 
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineerYuki Kikuchi
 
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfFumieNakayama
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...Toru Tamaki
 
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)Hiroki Ichikura
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものですiPride Co., Ltd.
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...博三 太田
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)UEHARA, Tetsutaro
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdftaisei2219
 
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案sugiuralab
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Yuma Ohgami
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNetToru Tamaki
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A surveyToru Tamaki
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfFumieNakayama
 

Recently uploaded (14)

CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
 
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
 
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
 
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
 
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
 

Elastic Stackロードマップのディープダイブ