2015年12月7日に開催されたIVS CTO Night & Day 2015 WinterのSession B-2 : EC2 Container Service Deep diveの資料です。イベントの様子や他の資料は以下ブログをご覧ください。
http://aws.typepad.com/sajp/2015/12/ivs-cto-night-day-2015-winter-powered-by-aws.html
AWS Black Belt Tech Webinar 2015
Amazon Kinesis
次回のWebinarは、下記よりご確認ください。
http://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/#webinar
★AWS Black Belt Tech Webinarとは
AWSのソリューションアーキテクト、TechメンバがAWSのプロダクト/ソリューションを深堀りして解説し、参加されている皆さまからの質問にお答えする無料のWebinar(Webセミナー)です。
毎週水曜日(祝日などを除く)、日本時間の18:00から約1時間にわたってお送りしています。
AWS Black Belt Tech Webinar 2015
Amazon Kinesis
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Presented at Kafka Summit 2016
Operating out of multiple datacenters is a large part of most disaster recovery plans, but it brings extra complications to our data pipelines. Instead of having a straight path from front to back, it now has forks and dead ends and odd little use cases that don’t match up with a perfect view of the world. This talk will focus on how to best utilize Apache Kafka in this world, including basic architectures for multi-datacenter and multi-tier clusters. We will also touch on how to assure messages make it from producer to consumer, and how to monitor the entire ecosystem.
AWS re:Invent 2016: Development Workflow with Docker and Amazon ECS (CON302)Amazon Web Services
Keeping consistent environments across your development, test, and production systems can be a complex task. Docker containers offer a way to develop and test your application in the same environment in which it runs in production. You can use tools such as the ECS CLI and Docker Compose for local testing of applications; Jenkins and AWS CodePipeline for building and workflow orchestration; Amazon EC2 Container Registry to store your container images; and Amazon EC2 Container Service to manage and scale containers. In this session, you will learn how to build containers into your development workflow and orchestrate container deployments using Amazon ECS. You will hear how Okta runs 30,000 tests per developer commit and releases 10,000 new lines of code each week to production with a CI system based on 100% AWS services. We'll also discuss how Okta uses ECS for parallelized testing in CI and for production microservices in a multi-region, always on cloud service.
AWS Black Belt Online Seminarの最新コンテンツ: https://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/#new
過去に開催されたオンラインセミナーのコンテンツ一覧: https://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/aws-jp-webinar-service-cut/
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AWS Japan YouTube 公式チャンネルでライブ配信された 2022年4月26日の AWS Developer Live Show 「Infrastructure as Code 談議 2022」 の資料となります。 当日の配信はこちら からご確認いただけます。
https://youtu.be/ed35fEbpyIE
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202204 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Salesforce連携(第1回 CTI Adap...Amazon Web Services Japan
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* AWS Black Belt Online Seminarの最新コンテンツ: https://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/#new
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企業間の連携においてもSaaS活用シフトが進む一方で、インターネット経由というイメージからセキュリティーに不安を感じて踏みとどまるユーザーは多くいます。こうした懸念を払しょくするAWS PrivateLinkを活用した企業間のプライベート接続や閉域網との構成例、SaaS事業者様からなるPrivateLinkパートナーコミュニティ形成の取り組みをご紹介します。
2021年12月9日に開催された「SaaS on AWS Day 2022」での講演内容です。
パッケージソフトウェアをお持ちのお客様が新たにSaaS版のアプリケーションを検討したいというニーズが増えています。一方で"SaaS版を作っても成功するかわからない"、"WEBアプリケーションを作る技術力や知見がない"といった不安からSaaS化における課題があることも事実です。本セッションでは、小さく早くSaaSビジネスを始めたいお客様に向けて、Amazon AppStream2.0を用いた既存アプリケーションのSaaS化手法をご紹介します。
2021年12月9日に開催された「SaaS on AWS Day 2021」での講演内容です。
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過去に開催されたオンラインセミナーのコンテンツ一覧: https://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/aws-jp-webinar-service-cut/
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【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
51. Remind
• A messaging platform for teachers.
• Chat/announcements/files
• Over 30 million users
• Used actively in ~50% of U.S. public schools
• Over 2 billion messages delivered
• ~50 employees. ~30 engineers.
52. Heroku was great, but…
• Every app on Heroku is publicly accessible
• Databases need to be exposed to Internet traffic
• Limited visibility and control
53. What we want from a PaaS
• AWS
• Flexibility
• Shared patterns for deployment
• Easy service operation
• Containers/Docker
55. Design Goals
• Easy to operate
• Open source
• Support 12-factor stateless apps (12factor.net)
• Swappable scheduling back-ends
• Stability!
• Docker images as a unit of deployment
57. Empire :: V2
An open-source, self-hosted PaaS for running
twelve-factor Docker apps backed by AWS
services
58. Twelve-Factor Tenants
I. Codebase
II. Dependencies
III. Config
IV. Backing Services
V. Build, release, run
VI. Processes
VII. Port binding
VIII.Concurrency
IX. Disposability
X. Dev/prod parity
XI. Logs
XII. Admin processes
73. Bad Old Days of Batch Processing @ Coursera
Cascade
• PHP-based job runner
• Originally ran in screen sessions
• Polled APIs for new jobs
• Forced restarts on regular basis
due to unidentified memory leaks
• Fragile and unreliable
The early
days…
74. Bad Old Days of Batch Processing @ Coursera
Saturn
• Scala scheduled batch job runner
• Powered by Quartz Scheduler library
• Better than Cascade, but…
• All jobs ran on same JVM, causing
interference
The not-
so early
days?
75. What Else Did We Look At?
Home-grown Tech
• Tried, but proved
to be unreliable
• Difficult to
handle
coordination and
synchronization
• Powerful, but
hard to
productionize
• Needs
developers with
experience
• Designed for
GCE first
• Not a managed
service, higher
Ops load
76. Amazon ECS to the Rescue
Little
maintenance
Integrated with
rest of AWS
Easy to
develop for
77. However…
Amazon ECS is a great building block,
but we still need to build tools around it
for our purposes.
78. What We Built: Iguazú
Marissa Strniste (https://www.flickr.com/photos/mstrniste/5999464924) CC-BY-2.0
• Batch Job Scheduler for Amazon ECS
• Immediately
• Deferred (run once at X time)
• Scheduled recurring (cron-like)
• Programmatically accessible internally via
our standard APIs and clients
• Named for Iguazú falls
• World’s largest waterfall by volume
• We hope Iguazú handles a similar volume of jobs
81. Deploying Jobs
Easy Deployment
1. Developers Merge into master. Done!
Jenkins Build Steps:
1. Builds zip package from master
2. Prepares Docker image with zip file
3. Pushes image into Docker registry
4. Registers updated jobs with
Amazon ECS API
82. Since April 2015…
65 jobs in
production
>1000 runs
per day
44 different
scheduled jobs
84. The Security Challenge
Compiling and running untrusted, arbitrary code in
Amazon EC2
Would you like to compile and run C code from random
people on the Internet on your servers?
85. What We Built: GrID
Patrick Hoesly (https://www.flickr.com/photos/zooboing/5665221326/) CC-BY-2.0
• Service + architecture for grading
programming assignments
• Builds on Amazon ECS and Iguazú
• Named for Tron’s “digital frontier”
• Backronym: Grading Inside Docker