SlideShare a Scribd company logo
楽天のクラウドストレージ使いこなし術
Azure と OSS で少しずつ進めるレガシー脱却
Kentaro Sasaki
Cloud Infrastructure Engineer,
Global Operations Department,
Rakuten, Inc.
2
Kentaro Sasaki
Biography:
Specialty:
分散ストレージ、OpenStack、etc.
インフラエンジニア @ Rakuten, Inc.
非常勤講師 @ NII
3
Tokyo-based e-commerce and Internet company
4
5
このセッションの
ゴール
実ユーザの体験談を知る
• 導入イメージを掴む
Azure, OSS, Give & Take and more.
• 使いこなすと何なのか
https://goo.gl/Lz6zEx
6
本日お話したい 3 つの内容
1. クラウド成功パターン (楽天のケース)
オンプレを利用してるユーザが上手くパブリッククラウドを使いこなすには?
2. バックアップの話
市場ローンチ時からあるレガシーシステムは如何にして僕らの眠りを妨げるのか
3. Dev, Ops and more.
OSS 開発や Azure SDKs へのフィードバックなど
7
クラウド導入における成功パターン
オンプレを利用してるユーザが上手くパブリッククラウドを使いこなすには?
1st SECTION
8
パブリック・プライベート両方知る立場から…
クラウド導入を成功させるために必要な要素とは?
On-premise Object Storage Public CloudPrivate Cloud
https://goo.gl/l9HnMF
9
短時間で効果を可視化出来る
スモールスタート
オンプレの方が安い場合もある
コストメリット
自前で用意するのは難しい
マネージド
3 IMPORTANT
KEYWORDS
01 02
03
10
これら 3 つの要素を踏まえた上で…
どのサービスから使い始めるのがよいのか?
11
クラウドストレージ
Block Blobs in Azure Storage
個人的なオススメはコレ
12
Block Blobs とは
一体何なのか?
写真のデータ、バックアップに最適
• オブジェクトストレージ
月あたり ¥1.64/GB (LRS-COOL)
• めちゃくちゃ安い
https://goo.gl/EfupHr
13
Block Blobs なら 3 つの要素を容易に満たせる
14
1. スモールスタート
15
システムにスモールに組み込める
小さく始めることができて辞めるのも簡単
16
2. コストメリット
17
短時間で実現可能で低コスト
GB 単価が安く、導入後すぐに成果を可視化することが出来る
18
3. マネージド
19
運用しなくてよい
ストレージの自社運用は総じて大変である
20
Block Blobs を活用できる使い方とは?
21
成功パターンの 1 例
テープバックアップからの脱却
小さく始めることが可能
https://goo.gl/wYJZXA
22
20 年間動いているテープバックアップのお話
市場ローンチ時からあるレガシーシステムは如何にして僕らの眠りを妨げるのか
2nd SECTION
23
https://goo.gl/cpzgeG
テープを減らす
レガシーからの脱却
24
テープ運用の大変なところ
25
倉庫の運用が大変
移送、リストア対応
https://goo.gl/gzsSMV
26
HW 障害が大変
ドライブがテープを巻き込んで壊れる
(半年に 1 回程度)
https://goo.gl/PCBeWR
27
テープ管理が大変
廃棄処理をする必要がある
(年 1 回、1000 本ほど)
https://goo.gl/gVZUHs
28
クラウド利用で良くなるところ
29
物理コンポーネントの排除
HW トラブルに対する対応時間を極小化できる
30
倉庫管理工数の削減
とはいえ、工数ゼロにはできない
31
DR (Disaster recovery) の実現
自社 DC 群と Azure のリージョンとの間で DR ができるようになる
自社 DC 群
東日本リージョン
32
楽天の場合…
33
保管対象とセキュリティー
1. 楽天(株)本体のデータ
楽天市場・会員ID / スーパーポイント などの共通基盤など
2. 楽天銀行、楽天Edy、楽天生命の一部データ
テープ保管倉庫内の保管区画も分離されている
3. セキュリティーポリシー
各種法令に準拠したポリシーに沿って保管対象に対して保管期間を設定している
34
年間バックアップ量の推移
0
0.5 (PB)
1.0 (PB)
2013 20192014 2015 2016 2017 2018
Logs DBs
35
バックアップの全体像
36
数年前までの構成
倉庫
NAS
サーバ群 RDBMS 分散 DB
テープ装置
Rakuten DCs
37
現在、あるいは将来の構成(一部省略)
NAS
サーバ群 RDBMS 分散 DB
Rakuten DCs
Storage Gateway
東日本リージョン
ココについては後述
38
Block Blobs に移行したデータ
1. セキュリティ要件の低いログ
重要な顧客情報などが入っていないログなど
2. 分散 DB のデータ
高セキュリティレベルのデータには利用していない
39
どれくらい効果があったのか?
40
巨大なテープ装置 1 個を完全破棄
10年以上に渡り継続稼働していた筐体の莫大な運用工数をゼロにできた
41
ストレージ運用がゼロに
マネージドサービスである Azure Blob Storage の恩恵を受けることができた
42
毎年倉庫に運ぶテープ総数が半分に
エンジニアリングとは程遠い作業を減らせた
43
つまりどういうことかというと…
DC 1 拠点分を Azure に完全リプレース
44
Ops の領域でも Dev 要素は必要だというお話
OSS 開発や Azure SDKs へのフィードバックなど
3rd SECTION
45
1つ厄介な問題が…
分散 DB 環境のバックアップ
46
現在、あるいは将来の構成(一部省略)
NAS
サーバ群 RDBMS 分散 DB
Rakuten DCs
Storage Gateway
東日本リージョン
47
オンプレにある分散 DB の仕様
1. スケールアウト可能
複数の IA サーバで分散
2. MySQL 互換
ACID 特性を保証し、信頼できるトランザクション処理が可能
3. SFTP でバックアップ
mysql クライアントから専用の SQL 文を発行してバックアップが可能
48
NAS
テープ装置
分散 DB
Rakuten DCs
NFS でマウント
FTP server1. FTP server を立てる
2. NAS をマウントする
3. NAS からテープに転送
今までの方法
49
どうやって Azure にバックアップするか
NAS
1. NAS 2. File Storage 3. FTP を開発する
50
FTP server with block
blobs を自分で開発する
結局、僕らが選んだ方法は…
https://goo.gl/H9gyJX
51
Azure File Storage ではダメなのか?
1. ✗ NFS / ✓ SMB 3.0
FTP サーバは Linux 上で稼働させる予定だが SMB 3.0 に対する知見がない
2. コストが高い
月あたり ¥8.16/GB(LRS) である (Block Blobs = ¥1.64/GB)
3. 5TB / Volume
1 回のバックアップで 5TB を超えてしまうかも
52
今までの方法 Azure 導入後
NAS
テープ装置
分散 DB 分散 DB
東日本リージョン
Block Blobs を NFS
でマウントすること
はできないRakuten DCs
NFS でマウント
FTP serverFTP server
Express Route
53
利用している Azure のサービス
Virtual Machine Block Blobs ExpressRoute
54
FTP server with block blobs の仕様
55
RFC 959 で定義されたコマンド全てを実装
ただし、認証は Azure Storage の Access Key 形式にする
56
FTP でファイルを受け取り Block Blobs に同期
Blob Storage は CAP 定理において同時に 3 つの保証が提供されている
57
まず何からはじめたのか?
58
GitHub で探す (ゼロから作るのではなく)
すでに同じことを考えているエンジニアがきっといるはず
59
結果、作りかけのリポジトリを発見
60
Golang 製
単一バイナリーにできるのでコレは使いやすそう
https://goo.gl/YIhARf
61
FTP のコマンド全てはまだ実装されてない
FTP サーバとして使用するにはまだ未成熟な状態
62
PR を送り FTP server として完成させる
63
RFC 959 に加えて拡張コマンドも実装
ネストされた Block Blobs のパスに対応するため
64
開発途中の、とあるエピソード
65
サイズの大きい DB のバックアップが失敗する
DB のサイズは日を追うごとに増加していく
66
最新の API 仕様に対応する必要があった
ブロックサイズが 4MB から 100MB に
67
SDK の実装が API 仕様に追従できていなかった
ただ、その事実に当初僕らは気づいていなかった
68
自力では解決できず…
1. サポートに報告
Block Blobs 側エラーを解析してもらう目的
2. 改修案をもらう
FTP server と SDK 両方を解析してくれた
https://goo.gl/YbjYvt
69
その結果…
MS のエンジニアが SDK 側に Issue を発行
即座にマージ
70
FTP server 開発から学んだこと
71
サービスを使うだけでは使いこなせない
フィードバックしながら SDK の改修に協力する、など
72
GIVE & TAKE が大事
利用者視点だけ持っているのでは
ダメである
https://goo.gl/Q1HGyB
73
SDK が OSS で助かった
SDK がプロプライエタリであったら
ユーザにはどうすることもできない
https://goo.gl/7svoFZ
74
Block Blobs
使いこなし Tips
FTP server 開発で学んだ…
https://goo.gl/OJVoxn
75
Tips 1: 低コストを意識する
76
思わぬ課金に要注意
容量課金以外にも API コール数なども課金対象
Bandwidth Outbound PricingBlob Storage Access Pricing
77
専用線を活用する
インターネット通信料がかからない工夫をする
78
分散 DB
東日本リージョン
Rakuten DCs
✗良くない例
インターネット通信料がかかる
FTP server
79
分散 DB
東日本リージョン
Rakuten DCs
✓良い例
閉域インターネット網内は
コストはかからない
FTP server
Express Route
80
Tips 2: SDK のご利用は計画的に
81
Azure SDK for Go は未だに BETA リリース
82
Storage SDK が分離 (GitHub より抜粋)
ココに注目
83
と思ったら、また戻ってきた
84
リポジトリ運用の方針が定まってない
Java、Python、Ruby、Node など他の言語は Storage SDK に分離している
85
Storage SDK が Stable の言語はまだ少ない
どの言語も一部の API 仕様しか移行ができていない
86
例えば、Ruby の SDK を確認すると…
まだ Preview リリース
87
Tips 3: エラーハンドリングは確実に
88
リクエスト成功率 90% 前後
Azure Portal より抜粋
89
Go SDK 内部でも Retry 処理は実装されているが…
エラー処理やリトライ処理
を疎かにしない
ただし、これが実装されたのは4月末の出来事
90
まとめ
91
まずはストレージから
1. レガシー移行から検討してみる
テープバックアップなどのレガシーストレージ移行を検討してみるのが良い
2. コストメリットを活かす
思わぬ課金には注意する
92
使いこなす = GIVE & TAKE
1. SDK のご利用は計画的に
バグがあればフィードバックをしよう
2. GIVE & TAKE
利用者視点ではダメ
https://goo.gl/Q1HGyB
93
THANK YOU

More Related Content

What's hot

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
 
Best Practices for Running PostgreSQL on AWS
Best Practices for Running PostgreSQL on AWSBest Practices for Running PostgreSQL on AWS
Best Practices for Running PostgreSQL on AWS
Amazon Web Services Japan
 
20210316 AWS Black Belt Online Seminar AWS DataSync
20210316 AWS Black Belt Online Seminar AWS DataSync20210316 AWS Black Belt Online Seminar AWS DataSync
20210316 AWS Black Belt Online Seminar AWS DataSync
Amazon Web Services Japan
 
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
Amazon Web Services Japan
 
20190326 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudWatch
20190326 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudWatch20190326 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudWatch
20190326 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudWatch
Amazon Web Services Japan
 
Aws auto scalingによるwebapサーバbatchサーバの構成例
Aws auto scalingによるwebapサーバbatchサーバの構成例Aws auto scalingによるwebapサーバbatchサーバの構成例
Aws auto scalingによるwebapサーバbatchサーバの構成例
Takeshi Mikami
 
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
Amazon Web Services Japan
 
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Elastic Beanstalk
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Elastic BeanstalkAWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Elastic Beanstalk
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Elastic Beanstalk
Amazon Web Services Japan
 
20190514 AWS Black Belt Online Seminar Amazon API Gateway
20190514 AWS Black Belt Online Seminar Amazon API Gateway 20190514 AWS Black Belt Online Seminar Amazon API Gateway
20190514 AWS Black Belt Online Seminar Amazon API Gateway
Amazon Web Services Japan
 
20210126 AWS Black Belt Online Seminar AWS CodeDeploy
20210126 AWS Black Belt Online Seminar AWS CodeDeploy20210126 AWS Black Belt Online Seminar AWS CodeDeploy
20210126 AWS Black Belt Online Seminar AWS CodeDeploy
Amazon Web Services Japan
 
20201028 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudFront deep dive
20201028 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudFront deep dive20201028 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudFront deep dive
20201028 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudFront deep dive
Amazon Web Services Japan
 
20190522 AWS Black Belt Online Seminar AWS Step Functions
20190522 AWS Black Belt Online Seminar AWS Step Functions20190522 AWS Black Belt Online Seminar AWS Step Functions
20190522 AWS Black Belt Online Seminar AWS Step Functions
Amazon Web Services Japan
 
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05都元ダイスケ Miyamoto
 
20190220 AWS Black Belt Online Seminar Amazon S3 / Glacier
20190220 AWS Black Belt Online Seminar Amazon S3 / Glacier20190220 AWS Black Belt Online Seminar Amazon S3 / Glacier
20190220 AWS Black Belt Online Seminar Amazon S3 / Glacier
Amazon Web Services Japan
 
20200623 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Elasticsearch Service
20200623 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Elasticsearch Service20200623 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Elasticsearch Service
20200623 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Elasticsearch Service
Amazon Web Services Japan
 
20200630 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Cognito
20200630 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Cognito20200630 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Cognito
20200630 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Cognito
Amazon Web Services Japan
 
AWS Black Belt Online Seminar AWS Key Management Service (KMS)
AWS Black Belt Online Seminar AWS Key Management Service (KMS) AWS Black Belt Online Seminar AWS Key Management Service (KMS)
AWS Black Belt Online Seminar AWS Key Management Service (KMS)
Amazon Web Services Japan
 
NTTデータ流Infrastructure as Code~ 大規模プロジェクトを通して考え抜いた基盤自動化の新たな姿~(NTTデータ テクノロジーカンフ...
NTTデータ流Infrastructure as Code~ 大規模プロジェクトを通して考え抜いた基盤自動化の新たな姿~(NTTデータ テクノロジーカンフ...NTTデータ流Infrastructure as Code~ 大規模プロジェクトを通して考え抜いた基盤自動化の新たな姿~(NTTデータ テクノロジーカンフ...
NTTデータ流Infrastructure as Code~ 大規模プロジェクトを通して考え抜いた基盤自動化の新たな姿~(NTTデータ テクノロジーカンフ...
NTT DATA Technology & Innovation
 
Awsをオンプレドメコンに連携させる
Awsをオンプレドメコンに連携させるAwsをオンプレドメコンに連携させる
Awsをオンプレドメコンに連携させる
Syuichi Murashima
 
Azure load testingを利用したパフォーマンステスト
Azure load testingを利用したパフォーマンステストAzure load testingを利用したパフォーマンステスト
Azure load testingを利用したパフォーマンステスト
Kuniteru Asami
 

What's hot (20)

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
 
Best Practices for Running PostgreSQL on AWS
Best Practices for Running PostgreSQL on AWSBest Practices for Running PostgreSQL on AWS
Best Practices for Running PostgreSQL on AWS
 
20210316 AWS Black Belt Online Seminar AWS DataSync
20210316 AWS Black Belt Online Seminar AWS DataSync20210316 AWS Black Belt Online Seminar AWS DataSync
20210316 AWS Black Belt Online Seminar AWS DataSync
 
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
 
20190326 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudWatch
20190326 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudWatch20190326 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudWatch
20190326 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudWatch
 
Aws auto scalingによるwebapサーバbatchサーバの構成例
Aws auto scalingによるwebapサーバbatchサーバの構成例Aws auto scalingによるwebapサーバbatchサーバの構成例
Aws auto scalingによるwebapサーバbatchサーバの構成例
 
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
 
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Elastic Beanstalk
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Elastic BeanstalkAWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Elastic Beanstalk
AWS Black Belt Online Seminar 2017 AWS Elastic Beanstalk
 
20190514 AWS Black Belt Online Seminar Amazon API Gateway
20190514 AWS Black Belt Online Seminar Amazon API Gateway 20190514 AWS Black Belt Online Seminar Amazon API Gateway
20190514 AWS Black Belt Online Seminar Amazon API Gateway
 
20210126 AWS Black Belt Online Seminar AWS CodeDeploy
20210126 AWS Black Belt Online Seminar AWS CodeDeploy20210126 AWS Black Belt Online Seminar AWS CodeDeploy
20210126 AWS Black Belt Online Seminar AWS CodeDeploy
 
20201028 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudFront deep dive
20201028 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudFront deep dive20201028 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudFront deep dive
20201028 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudFront deep dive
 
20190522 AWS Black Belt Online Seminar AWS Step Functions
20190522 AWS Black Belt Online Seminar AWS Step Functions20190522 AWS Black Belt Online Seminar AWS Step Functions
20190522 AWS Black Belt Online Seminar AWS Step Functions
 
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
 
20190220 AWS Black Belt Online Seminar Amazon S3 / Glacier
20190220 AWS Black Belt Online Seminar Amazon S3 / Glacier20190220 AWS Black Belt Online Seminar Amazon S3 / Glacier
20190220 AWS Black Belt Online Seminar Amazon S3 / Glacier
 
20200623 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Elasticsearch Service
20200623 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Elasticsearch Service20200623 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Elasticsearch Service
20200623 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Elasticsearch Service
 
20200630 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Cognito
20200630 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Cognito20200630 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Cognito
20200630 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Cognito
 
AWS Black Belt Online Seminar AWS Key Management Service (KMS)
AWS Black Belt Online Seminar AWS Key Management Service (KMS) AWS Black Belt Online Seminar AWS Key Management Service (KMS)
AWS Black Belt Online Seminar AWS Key Management Service (KMS)
 
NTTデータ流Infrastructure as Code~ 大規模プロジェクトを通して考え抜いた基盤自動化の新たな姿~(NTTデータ テクノロジーカンフ...
NTTデータ流Infrastructure as Code~ 大規模プロジェクトを通して考え抜いた基盤自動化の新たな姿~(NTTデータ テクノロジーカンフ...NTTデータ流Infrastructure as Code~ 大規模プロジェクトを通して考え抜いた基盤自動化の新たな姿~(NTTデータ テクノロジーカンフ...
NTTデータ流Infrastructure as Code~ 大規模プロジェクトを通して考え抜いた基盤自動化の新たな姿~(NTTデータ テクノロジーカンフ...
 
Awsをオンプレドメコンに連携させる
Awsをオンプレドメコンに連携させるAwsをオンプレドメコンに連携させる
Awsをオンプレドメコンに連携させる
 
Azure load testingを利用したパフォーマンステスト
Azure load testingを利用したパフォーマンステストAzure load testingを利用したパフォーマンステスト
Azure load testingを利用したパフォーマンステスト
 

Similar to [DO13] 楽天のクラウドストレージ使いこなし術 Azure と OSS で少しずつ進めるレガシー脱却

今こそ知りたい!Microsoft Azureの基礎
今こそ知りたい!Microsoft Azureの基礎今こそ知りたい!Microsoft Azureの基礎
今こそ知りたい!Microsoft Azureの基礎
Trainocate Japan, Ltd.
 
ふりかえり Windows Azure
ふりかえり Windows Azure ふりかえり Windows Azure
ふりかえり Windows Azure
Takekazu Omi
 
クラウド開発に役立つ OSS あれこれ
クラウド開発に役立つ OSS あれこれクラウド開発に役立つ OSS あれこれ
クラウド開発に役立つ OSS あれこれMasataka MIZUNO
 
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ!
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ!de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ!
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ!
Minoru Naito
 
できる!サーバレスアーキテクチャ
できる!サーバレスアーキテクチャできる!サーバレスアーキテクチャ
できる!サーバレスアーキテクチャ
azuma satoshi
 
わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料
わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料
わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料
guest628c07
 
わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料
わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料
わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料
Shinichiro Isago
 
Recap: Windows Server 2019 Failover Clustering
Recap: Windows Server 2019 Failover ClusteringRecap: Windows Server 2019 Failover Clustering
Recap: Windows Server 2019 Failover Clustering
Kazuki Takai
 
Spring Boot の Web アプリケーションを Docker に載せて AWS ECS で動かしている話
Spring Boot の Web アプリケーションを Docker に載せて AWS ECS で動かしている話Spring Boot の Web アプリケーションを Docker に載せて AWS ECS で動かしている話
Spring Boot の Web アプリケーションを Docker に載せて AWS ECS で動かしている話
JustSystems Corporation
 
Cosmos DB Consistency Levels and Introduction of TLA+
Cosmos DB Consistency Levels and Introduction of TLA+ Cosmos DB Consistency Levels and Introduction of TLA+
Cosmos DB Consistency Levels and Introduction of TLA+
Takekazu Omi
 
サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会
サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会
サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会
ShuheiUda
 
Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化
Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化
Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化
Takekazu Omi
 
「Azure durable functions」の概要
「Azure durable functions」の概要「Azure durable functions」の概要
「Azure durable functions」の概要
裕之 木下
 
オープンソースで構築するWebメタバース ~Mozilla Hubsで学ぶUX開発から運用コスト最小化まで #CEDEC2022
オープンソースで構築するWebメタバース ~Mozilla Hubsで学ぶUX開発から運用コスト最小化まで #CEDEC2022オープンソースで構築するWebメタバース ~Mozilla Hubsで学ぶUX開発から運用コスト最小化まで #CEDEC2022
オープンソースで構築するWebメタバース ~Mozilla Hubsで学ぶUX開発から運用コスト最小化まで #CEDEC2022
GREE VR Studio Lab
 
オンプレのDbaがazureのデータベースを使ってみた
オンプレのDbaがazureのデータベースを使ってみたオンプレのDbaがazureのデータベースを使ってみた
オンプレのDbaがazureのデータベースを使ってみたMasayuki Ozawa
 
How to walk_on_windows_azure_platform
How to walk_on_windows_azure_platformHow to walk_on_windows_azure_platform
How to walk_on_windows_azure_platform
Yoshida Yuri
 
Prometheus at Preferred Networks
Prometheus at Preferred NetworksPrometheus at Preferred Networks
Prometheus at Preferred Networks
Preferred Networks
 
20160217 hbstudy73 linux on Azure
20160217 hbstudy73 linux on Azure20160217 hbstudy73 linux on Azure
20160217 hbstudy73 linux on Azure
雄哉 吉田
 
俺とKubernetes
俺とKubernetes俺とKubernetes
俺とKubernetes
Masayuki KaToH
 
AzureStorageのオブジェクトレプリケートを試してみた
AzureStorageのオブジェクトレプリケートを試してみたAzureStorageのオブジェクトレプリケートを試してみた
AzureStorageのオブジェクトレプリケートを試してみた
裕之 木下
 

Similar to [DO13] 楽天のクラウドストレージ使いこなし術 Azure と OSS で少しずつ進めるレガシー脱却 (20)

今こそ知りたい!Microsoft Azureの基礎
今こそ知りたい!Microsoft Azureの基礎今こそ知りたい!Microsoft Azureの基礎
今こそ知りたい!Microsoft Azureの基礎
 
ふりかえり Windows Azure
ふりかえり Windows Azure ふりかえり Windows Azure
ふりかえり Windows Azure
 
クラウド開発に役立つ OSS あれこれ
クラウド開発に役立つ OSS あれこれクラウド開発に役立つ OSS あれこれ
クラウド開発に役立つ OSS あれこれ
 
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ!
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ!de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ!
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ!
 
できる!サーバレスアーキテクチャ
できる!サーバレスアーキテクチャできる!サーバレスアーキテクチャ
できる!サーバレスアーキテクチャ
 
わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料
わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料
わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料
 
わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料
わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料
わんくま東京勉強会#46 Azureセッション資料
 
Recap: Windows Server 2019 Failover Clustering
Recap: Windows Server 2019 Failover ClusteringRecap: Windows Server 2019 Failover Clustering
Recap: Windows Server 2019 Failover Clustering
 
Spring Boot の Web アプリケーションを Docker に載せて AWS ECS で動かしている話
Spring Boot の Web アプリケーションを Docker に載せて AWS ECS で動かしている話Spring Boot の Web アプリケーションを Docker に載せて AWS ECS で動かしている話
Spring Boot の Web アプリケーションを Docker に載せて AWS ECS で動かしている話
 
Cosmos DB Consistency Levels and Introduction of TLA+
Cosmos DB Consistency Levels and Introduction of TLA+ Cosmos DB Consistency Levels and Introduction of TLA+
Cosmos DB Consistency Levels and Introduction of TLA+
 
サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会
サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会
サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会
 
Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化
Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化
Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化
 
「Azure durable functions」の概要
「Azure durable functions」の概要「Azure durable functions」の概要
「Azure durable functions」の概要
 
オープンソースで構築するWebメタバース ~Mozilla Hubsで学ぶUX開発から運用コスト最小化まで #CEDEC2022
オープンソースで構築するWebメタバース ~Mozilla Hubsで学ぶUX開発から運用コスト最小化まで #CEDEC2022オープンソースで構築するWebメタバース ~Mozilla Hubsで学ぶUX開発から運用コスト最小化まで #CEDEC2022
オープンソースで構築するWebメタバース ~Mozilla Hubsで学ぶUX開発から運用コスト最小化まで #CEDEC2022
 
オンプレのDbaがazureのデータベースを使ってみた
オンプレのDbaがazureのデータベースを使ってみたオンプレのDbaがazureのデータベースを使ってみた
オンプレのDbaがazureのデータベースを使ってみた
 
How to walk_on_windows_azure_platform
How to walk_on_windows_azure_platformHow to walk_on_windows_azure_platform
How to walk_on_windows_azure_platform
 
Prometheus at Preferred Networks
Prometheus at Preferred NetworksPrometheus at Preferred Networks
Prometheus at Preferred Networks
 
20160217 hbstudy73 linux on Azure
20160217 hbstudy73 linux on Azure20160217 hbstudy73 linux on Azure
20160217 hbstudy73 linux on Azure
 
俺とKubernetes
俺とKubernetes俺とKubernetes
俺とKubernetes
 
AzureStorageのオブジェクトレプリケートを試してみた
AzureStorageのオブジェクトレプリケートを試してみたAzureStorageのオブジェクトレプリケートを試してみた
AzureStorageのオブジェクトレプリケートを試してみた
 

More from de:code 2017

[AI08] 深層学習フレームワーク Chainer × Microsoft で広がる応用
[AI08] 深層学習フレームワーク Chainer × Microsoft で広がる応用[AI08] 深層学習フレームワーク Chainer × Microsoft で広がる応用
[AI08] 深層学習フレームワーク Chainer × Microsoft で広がる応用
de:code 2017
 
[AI10] ゲームキャラクターのための人工知能と社会への応用 ~ FINAL FANTASY XV を事例として ~
[AI10] ゲームキャラクターのための人工知能と社会への応用 ~ FINAL FANTASY XV を事例として ~[AI10] ゲームキャラクターのための人工知能と社会への応用 ~ FINAL FANTASY XV を事例として ~
[AI10] ゲームキャラクターのための人工知能と社会への応用 ~ FINAL FANTASY XV を事例として ~
de:code 2017
 
[DO07] マイクロサービスに必要な技術要素はすべて Spring Cloud にある
[DO07] マイクロサービスに必要な技術要素はすべて Spring Cloud にある[DO07] マイクロサービスに必要な技術要素はすべて Spring Cloud にある
[DO07] マイクロサービスに必要な技術要素はすべて Spring Cloud にある
de:code 2017
 
[SC09] パッチ待ちはもう古い!Windows 10 最新セキュリティ技術とゼロデイ攻撃攻防の実例
[SC09] パッチ待ちはもう古い!Windows 10 最新セキュリティ技術とゼロデイ攻撃攻防の実例[SC09] パッチ待ちはもう古い!Windows 10 最新セキュリティ技術とゼロデイ攻撃攻防の実例
[SC09] パッチ待ちはもう古い!Windows 10 最新セキュリティ技術とゼロデイ攻撃攻防の実例
de:code 2017
 
[SC10] 自社開発モバイルアプリの DLP 対応化を Microsoft Intune で可能に
[SC10] 自社開発モバイルアプリの DLP 対応化を Microsoft Intune で可能に[SC10] 自社開発モバイルアプリの DLP 対応化を Microsoft Intune で可能に
[SC10] 自社開発モバイルアプリの DLP 対応化を Microsoft Intune で可能に
de:code 2017
 
[DI12] あらゆるデータをビジネスに活用! Azure Data Lake を中心としたビックデータ処理基盤のアーキテクチャと実装
[DI12] あらゆるデータをビジネスに活用! Azure Data Lake を中心としたビックデータ処理基盤のアーキテクチャと実装[DI12] あらゆるデータをビジネスに活用! Azure Data Lake を中心としたビックデータ処理基盤のアーキテクチャと実装
[DI12] あらゆるデータをビジネスに活用! Azure Data Lake を中心としたビックデータ処理基盤のアーキテクチャと実装
de:code 2017
 
[DI10] IoT を実践する最新のプラクティス ~ Azure IoT Hub 、SDK 、Azure IoT Suite ~
[DI10] IoT を実践する最新のプラクティス ~ Azure IoT Hub 、SDK 、Azure IoT Suite ~[DI10] IoT を実践する最新のプラクティス ~ Azure IoT Hub 、SDK 、Azure IoT Suite ~
[DI10] IoT を実践する最新のプラクティス ~ Azure IoT Hub 、SDK 、Azure IoT Suite ~
de:code 2017
 
[AI03] AI × 導入の速さを武器に。 ” 人工知能パーツ ” Cognitive Services の使いどころ
[AI03] AI × 導入の速さを武器に。 ” 人工知能パーツ ” Cognitive Services の使いどころ[AI03] AI × 導入の速さを武器に。 ” 人工知能パーツ ” Cognitive Services の使いどころ
[AI03] AI × 導入の速さを武器に。 ” 人工知能パーツ ” Cognitive Services の使いどころ
de:code 2017
 
[SP04] これからのエンジニアに必要な「マネジメント」の考え方
[SP04] これからのエンジニアに必要な「マネジメント」の考え方[SP04] これからのエンジニアに必要な「マネジメント」の考え方
[SP04] これからのエンジニアに必要な「マネジメント」の考え方
de:code 2017
 
[DO17] セゾン情報システムズの CTO 小野氏による、伝統的 Sier におけるモダン開発への挑戦
[DO17] セゾン情報システムズの CTO 小野氏による、伝統的 Sier におけるモダン開発への挑戦[DO17] セゾン情報システムズの CTO 小野氏による、伝統的 Sier におけるモダン開発への挑戦
[DO17] セゾン情報システムズの CTO 小野氏による、伝統的 Sier におけるモダン開発への挑戦
de:code 2017
 
[DO11] JOY, Inc. : あなたの仕事場での喜びは何ですか?
[DO11] JOY, Inc. : あなたの仕事場での喜びは何ですか?[DO11] JOY, Inc. : あなたの仕事場での喜びは何ですか?
[DO11] JOY, Inc. : あなたの仕事場での喜びは何ですか?
de:code 2017
 
[DO08] 『変わらない開発現場』を変えていくために ~エンプラ系レガシー SIer のための DevOps 再入門~
[DO08] 『変わらない開発現場』を変えていくために ~エンプラ系レガシー SIer のための DevOps 再入門~[DO08] 『変わらない開発現場』を変えていくために ~エンプラ系レガシー SIer のための DevOps 再入門~
[DO08] 『変わらない開発現場』を変えていくために ~エンプラ系レガシー SIer のための DevOps 再入門~
de:code 2017
 
[DO06] Infrastructure as Code でサービスを迅速にローンチし、継続的にインフラを変更しよう
[DO06] Infrastructure as Code でサービスを迅速にローンチし、継続的にインフラを変更しよう[DO06] Infrastructure as Code でサービスを迅速にローンチし、継続的にインフラを変更しよう
[DO06] Infrastructure as Code でサービスを迅速にローンチし、継続的にインフラを変更しよう
de:code 2017
 
[DO05] システムの信頼性を上げるための新しい考え方 SRE ( Site Reliability Engineering ) in Azure, o...
[DO05] システムの信頼性を上げるための新しい考え方 SRE ( Site Reliability Engineering ) in Azure, o...[DO05] システムの信頼性を上げるための新しい考え方 SRE ( Site Reliability Engineering ) in Azure, o...
[DO05] システムの信頼性を上げるための新しい考え方 SRE ( Site Reliability Engineering ) in Azure, o...
de:code 2017
 
[DO04] アジャイル開発サバイバルガイド 〜キミが必ず直面する課題と乗り越え方を伝えよう!〜
[DO04] アジャイル開発サバイバルガイド 〜キミが必ず直面する課題と乗り越え方を伝えよう!〜[DO04] アジャイル開発サバイバルガイド 〜キミが必ず直面する課題と乗り越え方を伝えよう!〜
[DO04] アジャイル開発サバイバルガイド 〜キミが必ず直面する課題と乗り越え方を伝えよう!〜
de:code 2017
 
[DO02] Jenkins PipelineとBlue Oceanによる、フルスクラッチからの継続的デリバリ
[DO02] Jenkins PipelineとBlue Oceanによる、フルスクラッチからの継続的デリバリ[DO02] Jenkins PipelineとBlue Oceanによる、フルスクラッチからの継続的デリバリ
[DO02] Jenkins PipelineとBlue Oceanによる、フルスクラッチからの継続的デリバリ
de:code 2017
 
[SP03] 「怠惰の美徳~言語デザイナーの視点から」
[SP03] 「怠惰の美徳~言語デザイナーの視点から」[SP03] 「怠惰の美徳~言語デザイナーの視点から」
[SP03] 「怠惰の美徳~言語デザイナーの視点から」
de:code 2017
 
[SP02] Developing autonomous vehicles with AirSim
[SP02] Developing autonomous vehicles with AirSim[SP02] Developing autonomous vehicles with AirSim
[SP02] Developing autonomous vehicles with AirSim
de:code 2017
 
[SP01] CTO が語る! 今注目すべきテクノロジー
[SP01] CTO が語る! 今注目すべきテクノロジー[SP01] CTO が語る! 今注目すべきテクノロジー
[SP01] CTO が語る! 今注目すべきテクノロジー
de:code 2017
 
[DO16] Mesosphere : Microservices meet Fast Data on Azure
[DO16] Mesosphere : Microservices meet Fast Data on Azure [DO16] Mesosphere : Microservices meet Fast Data on Azure
[DO16] Mesosphere : Microservices meet Fast Data on Azure
de:code 2017
 

More from de:code 2017 (20)

[AI08] 深層学習フレームワーク Chainer × Microsoft で広がる応用
[AI08] 深層学習フレームワーク Chainer × Microsoft で広がる応用[AI08] 深層学習フレームワーク Chainer × Microsoft で広がる応用
[AI08] 深層学習フレームワーク Chainer × Microsoft で広がる応用
 
[AI10] ゲームキャラクターのための人工知能と社会への応用 ~ FINAL FANTASY XV を事例として ~
[AI10] ゲームキャラクターのための人工知能と社会への応用 ~ FINAL FANTASY XV を事例として ~[AI10] ゲームキャラクターのための人工知能と社会への応用 ~ FINAL FANTASY XV を事例として ~
[AI10] ゲームキャラクターのための人工知能と社会への応用 ~ FINAL FANTASY XV を事例として ~
 
[DO07] マイクロサービスに必要な技術要素はすべて Spring Cloud にある
[DO07] マイクロサービスに必要な技術要素はすべて Spring Cloud にある[DO07] マイクロサービスに必要な技術要素はすべて Spring Cloud にある
[DO07] マイクロサービスに必要な技術要素はすべて Spring Cloud にある
 
[SC09] パッチ待ちはもう古い!Windows 10 最新セキュリティ技術とゼロデイ攻撃攻防の実例
[SC09] パッチ待ちはもう古い!Windows 10 最新セキュリティ技術とゼロデイ攻撃攻防の実例[SC09] パッチ待ちはもう古い!Windows 10 最新セキュリティ技術とゼロデイ攻撃攻防の実例
[SC09] パッチ待ちはもう古い!Windows 10 最新セキュリティ技術とゼロデイ攻撃攻防の実例
 
[SC10] 自社開発モバイルアプリの DLP 対応化を Microsoft Intune で可能に
[SC10] 自社開発モバイルアプリの DLP 対応化を Microsoft Intune で可能に[SC10] 自社開発モバイルアプリの DLP 対応化を Microsoft Intune で可能に
[SC10] 自社開発モバイルアプリの DLP 対応化を Microsoft Intune で可能に
 
[DI12] あらゆるデータをビジネスに活用! Azure Data Lake を中心としたビックデータ処理基盤のアーキテクチャと実装
[DI12] あらゆるデータをビジネスに活用! Azure Data Lake を中心としたビックデータ処理基盤のアーキテクチャと実装[DI12] あらゆるデータをビジネスに活用! Azure Data Lake を中心としたビックデータ処理基盤のアーキテクチャと実装
[DI12] あらゆるデータをビジネスに活用! Azure Data Lake を中心としたビックデータ処理基盤のアーキテクチャと実装
 
[DI10] IoT を実践する最新のプラクティス ~ Azure IoT Hub 、SDK 、Azure IoT Suite ~
[DI10] IoT を実践する最新のプラクティス ~ Azure IoT Hub 、SDK 、Azure IoT Suite ~[DI10] IoT を実践する最新のプラクティス ~ Azure IoT Hub 、SDK 、Azure IoT Suite ~
[DI10] IoT を実践する最新のプラクティス ~ Azure IoT Hub 、SDK 、Azure IoT Suite ~
 
[AI03] AI × 導入の速さを武器に。 ” 人工知能パーツ ” Cognitive Services の使いどころ
[AI03] AI × 導入の速さを武器に。 ” 人工知能パーツ ” Cognitive Services の使いどころ[AI03] AI × 導入の速さを武器に。 ” 人工知能パーツ ” Cognitive Services の使いどころ
[AI03] AI × 導入の速さを武器に。 ” 人工知能パーツ ” Cognitive Services の使いどころ
 
[SP04] これからのエンジニアに必要な「マネジメント」の考え方
[SP04] これからのエンジニアに必要な「マネジメント」の考え方[SP04] これからのエンジニアに必要な「マネジメント」の考え方
[SP04] これからのエンジニアに必要な「マネジメント」の考え方
 
[DO17] セゾン情報システムズの CTO 小野氏による、伝統的 Sier におけるモダン開発への挑戦
[DO17] セゾン情報システムズの CTO 小野氏による、伝統的 Sier におけるモダン開発への挑戦[DO17] セゾン情報システムズの CTO 小野氏による、伝統的 Sier におけるモダン開発への挑戦
[DO17] セゾン情報システムズの CTO 小野氏による、伝統的 Sier におけるモダン開発への挑戦
 
[DO11] JOY, Inc. : あなたの仕事場での喜びは何ですか?
[DO11] JOY, Inc. : あなたの仕事場での喜びは何ですか?[DO11] JOY, Inc. : あなたの仕事場での喜びは何ですか?
[DO11] JOY, Inc. : あなたの仕事場での喜びは何ですか?
 
[DO08] 『変わらない開発現場』を変えていくために ~エンプラ系レガシー SIer のための DevOps 再入門~
[DO08] 『変わらない開発現場』を変えていくために ~エンプラ系レガシー SIer のための DevOps 再入門~[DO08] 『変わらない開発現場』を変えていくために ~エンプラ系レガシー SIer のための DevOps 再入門~
[DO08] 『変わらない開発現場』を変えていくために ~エンプラ系レガシー SIer のための DevOps 再入門~
 
[DO06] Infrastructure as Code でサービスを迅速にローンチし、継続的にインフラを変更しよう
[DO06] Infrastructure as Code でサービスを迅速にローンチし、継続的にインフラを変更しよう[DO06] Infrastructure as Code でサービスを迅速にローンチし、継続的にインフラを変更しよう
[DO06] Infrastructure as Code でサービスを迅速にローンチし、継続的にインフラを変更しよう
 
[DO05] システムの信頼性を上げるための新しい考え方 SRE ( Site Reliability Engineering ) in Azure, o...
[DO05] システムの信頼性を上げるための新しい考え方 SRE ( Site Reliability Engineering ) in Azure, o...[DO05] システムの信頼性を上げるための新しい考え方 SRE ( Site Reliability Engineering ) in Azure, o...
[DO05] システムの信頼性を上げるための新しい考え方 SRE ( Site Reliability Engineering ) in Azure, o...
 
[DO04] アジャイル開発サバイバルガイド 〜キミが必ず直面する課題と乗り越え方を伝えよう!〜
[DO04] アジャイル開発サバイバルガイド 〜キミが必ず直面する課題と乗り越え方を伝えよう!〜[DO04] アジャイル開発サバイバルガイド 〜キミが必ず直面する課題と乗り越え方を伝えよう!〜
[DO04] アジャイル開発サバイバルガイド 〜キミが必ず直面する課題と乗り越え方を伝えよう!〜
 
[DO02] Jenkins PipelineとBlue Oceanによる、フルスクラッチからの継続的デリバリ
[DO02] Jenkins PipelineとBlue Oceanによる、フルスクラッチからの継続的デリバリ[DO02] Jenkins PipelineとBlue Oceanによる、フルスクラッチからの継続的デリバリ
[DO02] Jenkins PipelineとBlue Oceanによる、フルスクラッチからの継続的デリバリ
 
[SP03] 「怠惰の美徳~言語デザイナーの視点から」
[SP03] 「怠惰の美徳~言語デザイナーの視点から」[SP03] 「怠惰の美徳~言語デザイナーの視点から」
[SP03] 「怠惰の美徳~言語デザイナーの視点から」
 
[SP02] Developing autonomous vehicles with AirSim
[SP02] Developing autonomous vehicles with AirSim[SP02] Developing autonomous vehicles with AirSim
[SP02] Developing autonomous vehicles with AirSim
 
[SP01] CTO が語る! 今注目すべきテクノロジー
[SP01] CTO が語る! 今注目すべきテクノロジー[SP01] CTO が語る! 今注目すべきテクノロジー
[SP01] CTO が語る! 今注目すべきテクノロジー
 
[DO16] Mesosphere : Microservices meet Fast Data on Azure
[DO16] Mesosphere : Microservices meet Fast Data on Azure [DO16] Mesosphere : Microservices meet Fast Data on Azure
[DO16] Mesosphere : Microservices meet Fast Data on Azure
 

Recently uploaded

単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
Fukuoka Institute of Technology
 
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
atsushi061452
 
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
 
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
atsushi061452
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance
 
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
Matsushita Laboratory
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance
 
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
Sony - Neural Network Libraries
 
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
 
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
yassun7010
 
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance
 
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
harmonylab
 

Recently uploaded (15)

単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
 
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
 
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
 
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
 
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
 
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
 
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
 
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
 
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
 
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
 

[DO13] 楽天のクラウドストレージ使いこなし術 Azure と OSS で少しずつ進めるレガシー脱却