MinIO | High Performance, Kubernetes Native Object Storage
The Object Store for AI Data Infrastructure MinIO is a high-performance, S3 compatible object store. It is built for large scale AI/ML, data lake and database workloads. It is software-defined and runs on any cloud or on-premises infrastructure. MinIO is dual-licensed under open source GNU AGPL v3 and a commercial enterprise license.
4台のラズパイでk8sクラスタを組んだ
ラックについて 今回買ったラックは、なぜかネジを締めるとWIFIが繋がらなくなる事象が発生した。多分金属製だからと思われる。 面白いことに、手をラックの近くに置くとWIFIがつながる。（繋がらない場合もある） すべてのラズパイがWIFI接続というわけではなくmasterのみなのであんまり影響がないが、本事象は完全に想定外だったのでラック選びは要注意。 ラックの組み立て 説明書あったが、ネジの種類のラベルが貼っていなくて全然分からなかった。 ので、公式が動画を出しているのでこちらを参考に組み立てた。 なぜかネジが足りなかったり余ったりしているが、ガタガタしていないので一旦気にしない。 OSをSSDにインストール OSは「Ubuntu Server 22.04.2 LTS(64bit)」を使う。 歯車のところからWIFIやssh、キーボードレイアウトなど設定をよしなにやる。 Mac側の接続
2000店舗に展開の事例など、エッジでのKubernetesに注目が集まる：KubeCon + CloudNativeCon 2018詳報（3） - ＠IT
2000店舗に展開の事例など、エッジでのKubernetesに注目が集まる：KubeCon + CloudNativeCon 2018詳報（3） 全米2000店舗にKubernetesクラスタを展開しているファストフードチェーンの事例などで、エッジにおけるKubernetesへの関心が高まっている。Kubernetesコミュニティーでも議論が始まった。 Kubernetes関連の最近の話題の一つに、米ファストフードチェーンのエッジコンピューティング事例がある。 これは「Chick-fil-A（チックフィレイ）」というチキンサンドイッチチェーン。全米約2000の店舗にKubernetesを導入している。 目的は、的確な需要予測により、働く人たちの生産性を高めて事業をスケールすることだと、「Chick-fil-A Tech Blog」のブログポストは説明する。各店舗の売り上げは、周辺の天候や各
Chick-fil-Aにおけるエッジコンピューティング
Brian Chambers、Caleb Hurd、Sean Drucker、Alex Crane、Morgan McEntire、Jamie Roberts、Laura Jauch（Chick-fil-A IOT / Edgeチーム） この記事はEdge Computing at Chick-fil-Aの翻訳です。 最近の記事で、私たちはレストランというエッジロケーションでKubernetes (K8s) のためのベアメタルクラスタリングをどのように行っているかを紹介しました。私たちがよく受ける(そしてもっともな)質問は「でも、どうして？」でした。この記事で私たちはその質問に答えたいと思います。さらに興味を持った方や、文章を読むよりビデオを見る方が良い方は、 QConNY 2018でのBrianとCalebのプレゼンテーションをご覧ください。 (Kubernetesを含む新しいコンテナオ
マイクロサービスのローカル開発をTiltでちょっと楽にする - HRBrain Blog
こんにちは、バックエンドエンジニアの鈴木(善)です。 昨年に引き続き、今年もHRBrainではアドベントカレンダーをやっていきます！ qiita.com この記事はその第一日目となります。 みなさん、マイクロサービスの開発ってどうされてますか？ HRBrainでは現在マイクロサービス構成をとっており、日々の開発では個人のマシン上で各サービスを立ち上げて動作確認やデバッグができるようになっています(以下、ローカル開発環境と呼びます)。サービスが成長するとともにこの環境にも課題が出てきました。 これを改善するため「Tilt」というソフトウェアを試したところよかったので、今はTiltベースのローカル開発環境に乗り換えています。 Tiltに関する日本語の情報もまだ少なそうなので、今回は一つの導入事例として紹介してみようと思います。 本記事ではまず弊社の抱えていた課題に触れ、次にTiltの概要を説明
Falco
Detect security threats in real timeFalco is a cloud-native security tool designed for Linux systems. It employs custom rules on kernel events, which are enriched with container and Kubernetes metadata, to provide real-time alerts. Falco helps you gain visibility into abnormal behavior, potential security threats, and compliance violations, contributing to comprehensive runtime security. Try Falco
AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines)による機械学習パイプラインの構築と本番導入 - ZOZO TECH BLOG
ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎（@f6wbl6）です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構築した最適化アルゴリズムを本番環境で運用していくための機械学習基盤（以下、ML基盤）の設計と実装を行っています。本記事ではML基盤の足掛かりとして用いたAI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines) の概要とAI Platform Pipelinesの本番導入に際して検討したことをご紹介し、これからKubeflow Pipelinesを導入しようと考えている方のお役に立てればと思います。記事の最後には、推薦基盤チームで目指すMLプロダクト管理基盤の全体像について簡単にご紹介します。 上武氏との共同研
MLflowをGKEで動かす快適な実験管理ハンズオン | AI tech studio
AI Labの岩崎(@chck)です、こんにちは。今回は前記事よりも実践的な、AI Labにおける実験管理システムの話をしたいと思います。ここでいう実験とは、データを収集・加工し、統計や機械学習を用い、設定したタスクや仮説を明らかにすることです。実験管理とはその評価や使ったパラメータ及び実験コードを再現できる形で保管することを指します。 対象読者 個人や大学、企業所属でJupyterLab上の実験管理に苦労している方 チームでKaggle等のデータ分析コンペに参加している方 Kubernetes、GCP、Terraformといったキーワードに興味のある方 tl;dr MLflowをGKEに載せることで、高可用でユーザ認証を持つMLflow Tracking Serverを作りました。更にTerraformによる1command構築を目指しました。中規模以上の研究室を想定し、Load Bal
LyftLearn: ML Model Training Infrastructure built on Kubernetes
Authors: Vinay Kakade, Shiraz Zaman IntroductionIn a previous blog post, we discussed the architecture of Feature Service, which manages Machine Learning (ML) feature storage and access at Lyft. In this post, we’ll discuss the architecture of LyftLearn, a system built on Kubernetes, which manages ML model training as well as batch predictions. ML forms the backbone of the Lyft app and is used in d
New Relic open sources Pixie, its Kubernetes-native in-cluster observability platform
Kubernetes: The smart person's guide Kubernetes is a series of open source projects for automating the deployment, scaling, and management of containerized applications. Find out why the ecosystem matters, how to use it, and more. Read now Pixie is a new observability platform for cloud-native applications. With it, developers can see all of their applications' metrics, events, logs, and traces wi
PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021
Preferred Networks（PFN）は深層学習などの最先端の技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題解決を目指しています。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、ロボティクス、コンパイラ、分散処理、専用ハードウェア、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクスといった幅広い分野で研究開発を行っており、それを支えているのが Kubernetes を用いて構築しているオンプレミス/ベアメタルの GPU クラスタです。 本セッションでは、PFN が Kubernetes を用いてクラスタを運用するなかでどのような障害が起きるのかを紹介し、また障害対応をどのように自動化しているのかを具体的に使用/開発したソフトウェアを含めてご紹介します。また Kubernetes クラスタの管理、アップグレードの自動化にも取り組んでおり、それを実現する Clus
Autopilot overview | Google Kubernetes Engine (GKE) | Google Cloud
This page describes the Autopilot mode of operation in Google Kubernetes Engine (GKE) and provides you with resources that you can use to plan, set up, and manage your clusters. What is Autopilot? GKE Autopilot is a mode of operation in GKE in which Google manages your cluster configuration, including your nodes, scaling, security, and other preconfigured settings. Autopilot clusters are optimized
完全マネージドな k8s ! GKE Autopilot を解説する
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
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Modern CI/CD with GKE: Build a CI/CD system | Google Kubernetes Engine (GKE) | Google Cloud
Best practices for continuous integration and delivery to Google Kubernetes Engine | Google Kubernetes Engine (GKE) | Google Cloud
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2021 Virtual: Running Cache-Efficient Builds at Scale...
A Kubernetes CI/CD Pipeline with Asylo as a Trusted Execution Environment Abstraction Framework
GKE Autopilotで作るMLリアルタイム推論基盤 | PLAID engineer blog
Cookpad_Internship_MLOps_Lecture_2018
