Rakuten’s Journey with Splunk - Evolution of Splunk as a ServiceRakuten Group, Inc.
This is a presentation material of splunklive 2016 Tokyo.
(Japanese) Splunk Live 2016 での発表資料です。
楽天社内で展開しているSplunkの共通基盤である、Splunk as a Serviceのご紹介をします。
ユーザーの活用事例とともに、これまでのSplunkサービスの歩みを振り返り、今後の展望についてもお話します。
また、OSS化され、さらにパワーアップしたウェブツールのご紹介をしつつ、サービスのユーザー拡大と運用のコツをお伝えします。
How Rakuten Reduced Database Management Spending by 90% through Clustrix impl...Rakuten Group, Inc.
Session slide at db tech showcase 2012
How Rakuten Reduced Database Management Spending by 90% through Clustrix implementation
- About Rakuten
- Rakuten database environment and operational issues
- What is Clustrix?
- Clustrix verification results and implementation effectiveness
- Summary
□Author
Masaya Mori, Global Head of Rakuten Institute of Technology, Executive Officer, Rakuten Inc.
森正弥 楽天株式会社 執行役員 兼 楽天技術研究所代表
□Description
そもそもなぜ人工知能(AI)をビジネスで活用する必要があるのかの視点に基づいて、AI活用戦略について述べた講演の資料です。
NewSQL overview:
- History of RDBMs
- The reasons why NoSQL concept appeared
- Why NoSQL was not enough, the necessity of NewSQL
- Characteristics of NewSQL
- 7 DBs that belongs to NewSQL
- Overview Table with main properties
Splunk .conf2011: Splunk for Fraud and Forensics at IntuitErin Sweeney
This session will examine how Intuit is using Splunk to prevent fraud and conduct forensic analysis. We’ll show how Splunk helps Intuit monitor for known fraudsters and fraudulent patterns and then speeds forensic investigations to understand which systems may have been compromised.
データ分析SDK導入によるメリットは大きいですが、一方でその導入による工数の確保やクラッシュの危険性に疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
今回はマーケティングプラットフォーム「Repro」を例に、導入工数やそれに伴う動作やCPUへの影響、導入後に削減できる工数やマーケティング観点からみたメリットや成果についてお話しします。
またRepro AI Labsが取り組んでいる、離脱しそうなユーザーや課金しそうなユーザー予測をAIで行うことによる効果と今後の取り組みについてご紹介します。
In my presentation, I will summarize the applied and practical aspects of creating sustainable software products. What does it mean - "green" software for users and developers? I want to explain how creating “green” software can be driven by multiple organizational layers. And how building “green” software products can help the organization increase overall software product efficiency.
This presentation introduces the OWASP Top 10:2021.
It explains how to look at the data related to OWASP Top 10:2021, and provides detailed explanations of items with distinctive data. It also introduces the OWASP Project related to each item.
【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.
1. 楽天のSplunk as a Service
Vol.01 July/07/2014
Keisuke Noda / 野田 啓介
Data Store Platform Group, Rakuten, Inc.
http://www.rakuten.co.jp/
2. 2
About Me
• Keisuke Noda
• 野田 啓介
• Company
• Rakuten, Inc.
• Data Store Platform
Group
• Background
• Application Engineer
• Database Engineer
• Like
• Massage
9. 9
Rakuten Splunk as a Service
• はじめに
• 主に管理向けの技術的な内容を含みます
• 弊社で成功しているSplunk as a Serviceを通して
Splunkの旨い使い方をご紹介
10. 10
Rakuten Splunk as a Service
• Why Splunk?
• Why as a Service?
• Service Overview
• Service Designs
• Service Operations
• Our Challenges
• Current Status
• What’s Next?
• Wrap up
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Why as a Service?
様々な部署での利用が始まると
導入時のシステム構築、ライセンス管理やサーバー運用が各
部署で発生
一つ大きなプラットフォームを作り
As a Service として全社に提供すれば解決できる
さらなる別の効果も期待
Splunk as a Service が誕生
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Service Overview
• インフラ管理運用必要なし
• サーバー構築運用
• ライセンス
• Splunkがすぐ使える
1. Splunk account作成
2. forwarderインストール
3. データの取り込み設定
• 料金は使った分だけ
• サービス料(データインプット量)
• ストレージ料(データ保持サイズ)
• 高サービスレベル
• SLA定義してそれ守ります
Rakuten
Splunk as a Service
詳細は後ほど!
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Service Design
• 環境
• Private Cloud上に構築
• High Quality
• Low Cost
• Short Time Delivery
状況に合わせたスケールアップ
スケールアウトが容易
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Use Case 4
• Before
• APMは導入しているができることが決まっており、調査に
使いづらかったりサービス独自のログが解析できない等、
かゆいところに手が届かない
• After
• 独自のログをリアルタイムで自由に解析可能になった
• エンドユーザーからよく見られているURIをレポート
• 外部連携している外注さんのログイン状況をレポート
Application