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
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
【de:code 2020】 Azure Red hat OpenShift (ARO) によるシステムアーキテクチャ構築の実践日本マイクロソフト株式会社
コンテナをベースとしたプラットフォーム上でのシステム構築において、システムアーキテクチャの設計、構築、運用を効率的に行うために、Kubernetes をラップしてデプロイや運用機能の付加機能をもつ OpenShift を利用することにしました。インフラ運用負荷を軽減する観点から、マイクロソフトのマネージドサービスである Azure Red Hat OpenShift (ARO) を使ってみました。本プラットフォームにおいて、エンタープライズレベルのシステムを稼働させるのに必要になる開発・運用を含めた全体アーキテクチャの概要、選定したソリューションや実現案を紹介します。
[db tech showcase Tokyo 2018] Azure Cosmos DB Technical Deep Dive ~グローバル分散型マル...Naoki (Neo) SATO
[db tech showcase Tokyo 2018] Azure Cosmos DB Technical Deep Dive ~グローバル分散型マルチ モデル データベース サービスを使いこなそう~
https://satonaoki.wordpress.com/2018/09/21/dbts2018-azure-cosmos-db/
db tech showcase Tokyo 2018 (2018/09/19-21)
https://www.db-tech-showcase.com/dbts/tokyo
【de:code 2020】 Azure Red hat OpenShift (ARO) によるシステムアーキテクチャ構築の実践日本マイクロソフト株式会社
コンテナをベースとしたプラットフォーム上でのシステム構築において、システムアーキテクチャの設計、構築、運用を効率的に行うために、Kubernetes をラップしてデプロイや運用機能の付加機能をもつ OpenShift を利用することにしました。インフラ運用負荷を軽減する観点から、マイクロソフトのマネージドサービスである Azure Red Hat OpenShift (ARO) を使ってみました。本プラットフォームにおいて、エンタープライズレベルのシステムを稼働させるのに必要になる開発・運用を含めた全体アーキテクチャの概要、選定したソリューションや実現案を紹介します。
[db tech showcase Tokyo 2018] Azure Cosmos DB Technical Deep Dive ~グローバル分散型マル...Naoki (Neo) SATO
[db tech showcase Tokyo 2018] Azure Cosmos DB Technical Deep Dive ~グローバル分散型マルチ モデル データベース サービスを使いこなそう~
https://satonaoki.wordpress.com/2018/09/21/dbts2018-azure-cosmos-db/
db tech showcase Tokyo 2018 (2018/09/19-21)
https://www.db-tech-showcase.com/dbts/tokyo
Cosmos DB 入門の multi model multi API編。
BUILD 2017 で突如現れた、Cosmos DB。基本的には、従来のDocumentDBの発展ですが、単純な機能拡張とは少し違います。
「Cosmos DB = DocumentDB + multi-model and multi-API」という目線で、ざっくりと理念と現在の実装を探ります。
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.
【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。
7. SQL
MongoDB
Table API
Turnkey global
distribution
Elastic scale out
of storage & throughput
Guaranteed low latency
at the 99th percentile
Comprehensive
SLAs
Five well-defined
consistency models
Azure Cosmos DB
DocumentColumn-family
Key-value Graph
A globally distributed, massively scalable, multi-model database service
出典 https://channel9.msdn.com/Events/Build/2018/BRK3319
8.
﹣
﹣
﹣
参考: A technical overview of Azure Cosmos DB https://azure.microsoft.com/en-us/blog/a-technical-overview-of-azure-cosmos-db/
43. .NET
SQL Database
App
Service
Web App / API App /
Mobile App
(Windows)
ASP.NET アプリ
Cosmos
DB
SQL API
(Documet型)
マスタ系データ
(読み取り)
トランザクション系データ
(更新、読み取り)
Node.js
App
Service
Web App / API App /
(Linux)
Node.js アプリ
(Express)
Cosmos
DB
MongoDB API
(Documet型)
マスタ系データ
(読み取り)
トランザクション系データ
(更新、読み取り)
Azure Database for
MySQL
44.
45. Easy out-of-the-box bulk operation functionality
Supports bulk import and update
Auto handles congestion control + transient errors
10x client-side performance improvement
Easily scale-out clients across more VMs
Available starting with .NET and Java
複数ドキュメントの入出力に有効。
移行シナリオ以外にも十分適用可能。
.NET SDKは.NET Coreには未対応。
46. Remove friction for OSS NoSQL APIs
Provision RU/sec shared across containers
Mix containers with dedicated throughput and
containers with shared throughput
Elastically scale provisioned throughput for a
set of containers at any time
「50,000RU」以上から利用可能のため大規
模データベース向き
47. Perfect for Intelligent Cloud
and Intelligent Edge Applications
Write scalability around the world
Low latency writes around the world
99.999% High Availability around the world
Well-defined consistency models
Comprehensive conflict management
新規にCosmos DBアカウントを作成すると
プレビュー申込ボタンが表示される
(2018年5月末時点)
48. Try Azure Cosmos DB for free!
https://azure.microsoft.com/ja-jp/try/cosmosdb/