エンプラ情シスのAWSあるある（業務システム編）JAWS-UG情シス支部 第28回 https://jawsug-sysad.connpass.com/event/261308/
「バックエンドの経験はなかった」Instagram創業者は、どうやってシステムをスケールさせてきたか
昨日のPinterestの記事「Pinterestの急成長を支えてきたアーキテクチャとは？ Pythonで開発しAmazonクラウドで運用」に続いて、やはり写真を中心としたサービスで急成長してきたInstagramのスケーラビリティについて、まとめてみました。 InstagramもPinterestと同様に、基本はAmazonクラウド上でPythonとフレームワークのDjangoを使ったシステムを構築しています。興味深いのは、創業者の二人ともバックエンドの経験がないなかで試行錯誤をしてシステムをスケールさせてきた点です。 Instagramは先月、Facebookに買収されると発表されています。この先、Instagramのシステムはどう変わっていくのでしょうか。 Instagramのシステム構成 約半年前、昨年12月にInstagramのブログに投稿された記事「What Powers In
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AI language models need to shrink; here’s why smaller may be better
lxmlでAmazonAPI (objectify使ってみたよ) - bonlife
bonlifeです。誰かに教えられるほどPython詳しいわけじゃないですが、lxmlのobjectifyはやっぱり便利だよ、ということを伝えたい！ だけどもっとレスポンスが速い方法があるはず。 誰か教えてw まとめ記事はこちら。(記事中のquoteはurllib2.quoteっぽい。) lxmlのobjectifyを使うとかなり使いやすいオブジェクトが生成されます。最初(objectify.parse)のレスポンスは結構遅そうですが…。 import urllib2 from lxml import objectify host = u'http://webservices.amazon.co.jp/onca/xml?Service=AWSECommerceService' id = u'&SubscriptionId=AWSのアクセスキー' ope = u'&Operation=Ite
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