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Azureでデータ解析
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Jazug信州 クラウドとデータ解析
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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4月24日(水) 株式会社NTTデータグループ 技術開発本部 笠原 辰仁
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
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NTT DATA Technology & Innovation
サイバーエージェントAI事業部の新卒研修で利用したスライドを公開します。
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
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yassun7010
This presentation introduces a paper about offline reinforcement learning.
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
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atsushi061452
This presentation introduces a paper about offline reinforcement learning.
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
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atsushi061452
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。
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iPride Co., Ltd.
2024/05/25 serverless Meetup osaka
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
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ssuserbefd24
YouTube nnabla channelの次の動画で利用したスライドです。 【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow https://youtu.be/3IKCrAPe55k Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。 Consistency models(解説編Part1で紹介) - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow(解説編Part2で紹介) - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024.
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
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Sony - Neural Network Libraries
Security-JAWS【第33回】 勉強会 https://s-jaws.doorkeeper.jp/events/173294
Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)
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keikoitakurag
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
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CRI Japan, Inc.
https://iotlt.connpass.com/event/318403/
20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
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Ayachika Kitazaki
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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
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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。
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2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
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【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
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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
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20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
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jazug信州 オートメーションと可用性セットの話
1.
Jazug信州一周年 Azureオートメーションとか 運用とかの話 吉野翼 @papemk2
2.
自己紹介 • 吉野翼 • 株式会社エスキュービズムテクノロジー •
川崎国在住
3.
今日は運用で得た知見とか便利な話
4.
目次 • Azureオートメーションとは • 実際に使ってみよう •
VM運用で大事な話 • まとめ
5.
免責事項 • この話は、所属する団体、企業の見解とは 一切関係ありません
6.
テクノロジー年表 • 1999年 :
スカイネット誕生 • 2003年 : 鉄腕アトム誕生 • 2010年 : ロボコップ誕生 • 2112年 : ドラえもん誕生
7.
我々の日常 • 同じ作業の反復 • 意外と自動化してない部分多し •
大量の手順書の嵐
8.
9.
手順が多すぎる 手順を毎回やるのが面倒 簡単で盆雑な作業は苦痛
10.
2015年に何やってるんだろ
11.
自動化作業好きですよね?
12.
13.
Azureオートメーション • 操作を自動化 • 反復作業を効率化 •
自動化で時間とお金を節約
14.
Azureオートメーション • 作業の一貫性を向上 • Linux向けも(ポータルからは不可?) •
サンプルギャラリーも豊富(若干古い)
15.
Azureオートメーション • Web Apps,
VM, Storage, SQL Server etc… • PowerShellワークフローで管理 • 日本語に資料少
16.
デモ
17.
注意点 • 組織アカウントがないとつらい – 認証ダイアログがポータルからだと起動しな い
18.
料金詳細 Free Basic 月額 無料
0.21/分 ジョブ実行時間 500分 無制限
19.
サポート • ジョブの99.9%が30分以内に開始される ことを保証 • 3,000/月で技術サポート
20.
Azureのサポートプラン DEVELOPER STANDARD Professional
Direct 料金 2,958 30,600 102,000 最短応答時間 8時間以内 2時間以内 1時間以内 電話サポート 3回/月 無制限 優先対応 ○ ○ エスカレーション対応 ○ ○ 詳細 : http://azure.microsoft.com/ja-jp/support/plans/
21.
22.
Azure VM • AzureのVMは無敵ではない •
ただ建てるだけでSLAの確保はできない • じゃあどうするの
23.
一般的なクラウドベンダー • 年間ダウンタイム =
約8時間45分 • ダウンタイム超過時はサービス延長 – 賠償なし • 計画性のある停止とは限らない
24.
稼働率99.9%でこれ
25.
Azure VM • クラウドで物理障害から解放はされない •
DCでラックごと障害が起きたら? • 定期メンテでラックごと止まったら?
26.
結局物理障害はどこにいっても無視できない
27.
Azureが止まるパターン • 計画済みメンテナンス • 計画外メンテナンス
28.
計画済みメンテナンス • 事前告知有のメンテナンス • VMとかは、再起動の可能性有
29.
計画外メンテナンス • DCでの物理障害など – ネットワークとか電源とか •
普通にインスタンス再起動とかする
30.
じゃあどうするか
31.
オンプレミスに構築する
32.
可用性セットを使おう
33.
可用性セット • 複数のVMをグループ化 • メンテナンスで止まっても最低1台稼働 •
自動的に異なる物理ラックに配置される
34.
稼働率99.9% 稼働率99.95%
35.
デモ
36.
まとめ • オートメーションで無駄な手順を自動化し よう • 可用性を確保してより安全なAzure運用を
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