Windows Server 2016 で作るシンプルなハイパーコンバージドインフラ (Microsoft TechSummit 2016)Takamasa Maejima
2016年11月に開催された Microsoft TechSummit 2016 での、Windows Server 2016 ストレージ機能 (SDS) を活用したハイパーコンバージドインフラ (HCI) に関するセッションスライドです。
[イベント名] Microsoft TechSummit 2016
[開催日] 2016年11月1日
[セッションID] CDP-002
[セッションタイトル] Windows Server 2016 で作るシンプルなハイパーコンバージドインフラ
Windows Server 2016 で作るシンプルなハイパーコンバージドインフラ (Microsoft TechSummit 2016)Takamasa Maejima
2016年11月に開催された Microsoft TechSummit 2016 での、Windows Server 2016 ストレージ機能 (SDS) を活用したハイパーコンバージドインフラ (HCI) に関するセッションスライドです。
[イベント名] Microsoft TechSummit 2016
[開催日] 2016年11月1日
[セッションID] CDP-002
[セッションタイトル] Windows Server 2016 で作るシンプルなハイパーコンバージドインフラ
KubernetestとWindows Server Containerでコンテナクラスタ環境を構築する際、コンテナ間ネットワークの構築を自動的に構成する方法について解説します。マネジメントプレーンであるKubernetes、ネットワークのコントロールプレーンの一つであるFlannelと各Windowsノードで実際のルーティング設定を行うCNIについて解説します。さらにWindows Server 1709以降でKubernetes対応したといわれるWindows Containerのネットワーク機能、Host Networking Service (HNS)についても解説します。
[db tech showcase Tokyo 2017] D21: ついに Red Hat Enterprise Linuxで SQL Serverが使...Insight Technology, Inc.
いよいよリリースが間近に迫ったSQL Server 2017 Linux版。SQL Serverの第一人者 Dr. Kこと熊澤 幸生がリリース版を待ちきれずにRed Hat Enterprise Linux上で検証してみました。
Windows版と Linux版で果たしてSQL Serverの処理性能に差があるのか?注目の検証結果をいち早くお知らせします。
KubernetestとWindows Server Containerでコンテナクラスタ環境を構築する際、コンテナ間ネットワークの構築を自動的に構成する方法について解説します。マネジメントプレーンであるKubernetes、ネットワークのコントロールプレーンの一つであるFlannelと各Windowsノードで実際のルーティング設定を行うCNIについて解説します。さらにWindows Server 1709以降でKubernetes対応したといわれるWindows Containerのネットワーク機能、Host Networking Service (HNS)についても解説します。
[db tech showcase Tokyo 2017] D21: ついに Red Hat Enterprise Linuxで SQL Serverが使...Insight Technology, Inc.
いよいよリリースが間近に迫ったSQL Server 2017 Linux版。SQL Serverの第一人者 Dr. Kこと熊澤 幸生がリリース版を待ちきれずにRed Hat Enterprise Linux上で検証してみました。
Windows版と Linux版で果たしてSQL Serverの処理性能に差があるのか?注目の検証結果をいち早くお知らせします。
SQL Server 使いのための Azure Synapse Analytics - Spark 入門Daiyu Hatakeyama
Japan SQL Server Users Group - 第35回 SQL Server 2019勉強会 - Azure Synapese Analytics - SQL Pool 入門 のセッション資料です。
Spark の位置づけ。Synapse の中での入門編の使い方。そして、Synapse ならではの価値について触れてます。
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。
2. 自己紹介
前島 鷹賢 @ 日本マイクロソフト
Day2 18:10-19:00 [CLD009]
お待たせしました! 真の VDI on Azure がついに実現します!
• 宣伝: 二日目最終セッションも担当します
• 役割: IT インフラ系製品技術のプリセールス
• 主な担当製品技術:
Windows Server Microsoft Azure
System Center Operations Management Suite (OMS)
3. 本セッションの目的
• ハイパーコンバージドインフラ (HCI) の価値
• HCI を実現する Windows Server 2016 の機能・特徴
▶ 本セッションの中でご理解いただきたいこと
Windows Server 2016 ベースの
HCI および各機能の実機評価・導入
▶ 本セッションの後に実行いただきたいこと
22. DAS で実現する、高い信頼性と拡張性を持つストレージ基盤
共有ストレージあり
Active Active
共有ストレージなし (Storage Spaces Direct)
Active Active Active Active
信頼性
拡張性
障害の検知と自動フェールオーバー
(ディスク、エンクロージャー、ノード)
プール内でのデータ配置の自動最適化
動的なリソースの追加や削除が可能 コスト削減
複雑な ストレージファブリックの解消
(外部ストレージ/HBA/MPIO/ケーブル など)
SATA/SAS/NVMe デバイスのサポート
System Center による統合管理
(複数ノードにまたがる)
記憶域スペース
記憶域
スペース
DAS
(Direct Attached Storage)
23. ストレージアクセス
1.
2.
ファイルシステム (CSVFS with ReFS)
•
•
•
•
記憶域スペース
•
•
ソフトウェア ストレージバス
•
•
サーバー with ローカルディスク
•
Storage Pool
Storage Space Virtual Disks
Scale-Out File Server
Cluster Shared Volumes C:¥ClusterStorage
Software Storage Bus
Virtual Machines
1 2
SystemCenter
38. WS 2016 ConvergedWS 2012 R2
NIC
RDMA
vmNIC vmNIC
NIC
RDMA
NIC
_
NIC
_
NIC Team
Hyper-V Switch
Live Migration
管理用
Cluster
CSV
39. WS 2012 R2
NIC
RDMA
vmNIC vmNIC
NIC
RDMA
NIC
_
NIC
_
Live Migration
管理用
Cluster
CSV
vmNIC vmNIC
NIC
RDMA
NIC
RDMA
Hyper-V Switch
(SDN)
Embedded Teaming
Live Migration
CSV
管理用 OS
vNIC
管理用 OS
vNIC
RDMA
管理用 OS
vNIC
RDMA
S2D
管理用
Cluster
WS 2016 Converged
40. • ストレージクラスターへの通信 (通称 North – South)
• [コンバージド] スケールアウトファイルサーバーへの Hyper-V アクセス
• [ハイパーコンバージド] ユーザーによる仮想マシンアクセス
• ストレージクラスター内通信 (通称 East – West)
• ハートビート, Storage Replica, Storage Spaces Direct など
North-South
East - West
少なくとも 10Gb Ethernet!
RDMA を強く推奨!
(オフロードによる CPU 負荷の軽減にも)
Top of Rack (ToR) スイッチの構成をお忘れなく!
CSV キャッシュを有効化! (East-West 帯域最小化 )
SET による NIC の統合も検討!
East-West > North-South
43. 1. OS をインストール
Windows
Server 2016
Datacenter
Windows
Server 2016
Datacenter
• Windows Server 2016
Datacenter エディション
• 最小 2 ノード ~
• Windows Update お忘れなく!
44. 1. OS をインストール
2. ドメイン参加
Windows
Server 2016
Datacenter
Windows
Server 2016
Datacenter
45. 1. OS をインストール
2. ドメイン参加
3. ネットワーク構成
Windows
Server 2016
Datacenter
Windows
Server 2016
Datacenter
Switch
Switch
• Top of Rack スイッチの構成
(RoCE 利用時)
• Network QoS の構成
• Hyper-V 仮想スイッチの構成
46. 1. OS をインストール
2. ドメイン参加
3. ネットワーク構成
4. 必要な役割と機能を追加
[役割] Hyper-V
[機能] Failover Cluster
Windows
Server 2016
Datacenter
Windows
Server 2016
Datacenter
Switch
Switch
Failover Cluster
Hyper-V
Failover Cluster
Hyper-V
47. 1. OS をインストール
2. ドメイン参加
3. ネットワーク構成
4. 必要な役割と機能を追加
[役割] Hyper-V
[機能] Failover Cluster
5. 再起動
6. クラスターを作成 Windows
Server 2016
Datacenter
Windows
Server 2016
Datacenter
Switch
Switch
Failover Cluster
Hyper-V
Failover Cluster
Hyper-V
New-Cluster
–Name <ClusterName>
–Node
<MachineName1,MachineName2>
–NoStorage
48. 1. OS をインストール
2. ドメイン参加
3. ネットワーク構成
4. 必要な役割と機能を追加
[役割] Hyper-V
[機能] Failover Cluster
5. 再起動
6. クラスターを作成
7. Storage Spaces Direct 有効化
Windows
Server 2016
Datacenter
Windows
Server 2016
Datacenter
Switch
Switch
Failover Cluster
Hyper-V
Failover Cluster
Hyper-V
S2D
Enable-ClusterStorageSpacesDirect
–CimSession <ClusterName>
49. 1. OS をインストール
2. ドメイン参加
3. ネットワーク構成
4. 必要な役割と機能を追加
[役割] Hyper-V
[機能] Failover Cluster
5. 再起動
6. クラスターを作成
7. Storage Spaces Direct 有効化
8. ボリューム作成
Windows
Server 2016
Datacenter
Windows
Server 2016
Datacenter
Switch
Switch
Failover Cluster
Hyper-V
Failover Cluster
Hyper-V
S2D
ReFSReFS ReFS ReFS ReFS
50. 1. OS をインストール
2. ドメイン参加
3. ネットワーク構成
4. 必要な役割と機能を追加
[役割] Hyper-V
[機能] Failover Cluster
5. 再起動
6. クラスターを作成
7. Storage Spaces Direct 有効化
8. ボリューム作成
9. VM を作成・展開
Windows
Server 2016
Datacenter
Windows
Server 2016
Datacenter
Switch
Switch
Failover Cluster
Hyper-V
Failover Cluster
Hyper-V
S2D
NTFSReFS ReFS ReFS ReFS