Generally Available: V2 programming model for Azure Functions using Python | Azure の更新情報 | Microsoft Azure
Azure を探索 Azure について 安全かつ将来を見据えた、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド、エッジのクラウド ソリューションについて調べる グローバル インフラストラクチャ 他のどのプロバイダーよりも多くのリージョンを備える持続可能で信頼できるクラウド インフラストラクチャについての詳細情報 クラウドの経済性 Azure の財務上および技術的に重要なガイダンスを利用して、クラウドのビジネス ケースを作成する 顧客イネーブルメント 実績のあるツール、ガイダンス、リソースを使用して、クラウド移行の明確なパスを計画する お客様事例 成功を収めたあらゆる規模と業界の企業によるイノベーションの例を参照する
AWS Lambda が Python 3.9 のサポートを追加
AWS Lambda は、マネージドランタイムおよびコンテナベースイメージの両方として Python 3.9 をサポートするようになりました。Python 3.9 で AWS Lambda 関数を記述し、TLS 1.3 のサポート、新しい文字列および辞書のオペレーション、ならびに改善されたタイムゾーンのサポートなどの新機能を使用できるようになりました。Python 3.9 には、コードを変更せずに恩恵を受けることができるパフォーマンスの最適化も含まれています。Lambda による Python 3.9 のサポートの詳細については、Python 3.9 runtime now available in AWS Lambda のブログ投稿を参照してください。 Python 3.9 を使用した Lambda 関数をデプロイするには、Lambda コンソールからコードをアップロードし、Python
七声ニーナを支えるバックエンド技術 | BLOG - DeNA Engineering
データ統括部AI基盤部の竹村( @stakemura )です。本記事では、このたびリリースされた、自分の声をキャラクターの声に変換できるWebサービス VOICE AVATAR 七声ニーナ を支えるバックエンド技術についてお話しします。 本サービスはDelight Boardという部署横断型のプロジェクトにて、1000人を超える社員投票により自分の案がまさかの採択となったことがきっかけとなります。幸運にも、百戦錬磨のプロジェクトメンバーに助けられ今日のリリースを迎えましたが、採択当時は人脈も信用貯金も何もない入社一年目の思いつきにすぎず、言い出しっぺである自分の力不足によりタイトなスケジュールでの開発となってしまいました。本記事では、その限られた開発期間の中で、自分が何を考えて実装したかを中心にお伝えします。 サービングに求められる要件 七声ニーナの音声変換はブラウザから受け取った入力音声
Python Durable Functions support in Azure Functions is now generally available | Azure の更新情報 | Microsoft Azure
Azure を探索 Azure について 安全かつ将来を見据えた、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド、エッジのクラウド ソリューションについて調べる グローバル インフラストラクチャ 他のどのプロバイダーよりも多くのリージョンを備える持続可能で信頼できるクラウド インフラストラクチャについての詳細情報 クラウドの経済性 Azure の財務上および技術的に重要なガイダンスを利用して、クラウドのビジネス ケースを作成する 顧客イネーブルメント 実績のあるツール、ガイダンス、リソースを使用して、クラウド移行の明確なパスを計画する お客様事例 成功を収めたあらゆる規模と業界の企業によるイノベーションの例を参照する
Lambda Internal Extensions で Lambdaのチューニングに役立つ情報を取得する - Qiita
Lambda Extensionsについて AWSのblogで丁寧な説明がありますので、Extensionsそのものの詳細な説明は本稿からは割愛します。それでも、話の流れで必要な部分は少しずつ紹介しながら進めます。 AWS blog AWS Lambda Extensions (プレビュー) のご紹介 AWS Lambda Extensions (プレビュー) を構築する 仕組み AWS Lambda Extensions (プレビュー) のご紹介でも書かれている通り、Extensionsはinternalとexternal二つのモードで実行することができます。 Internal extensionsは、利用者のコードと同じランタイムプロセスの一部として実行されます。ランタイムプロセスの起動を言語固有の環境変数とラッパースクリプトを用いて変更できます。Internal extensions
Lambda から Snowflake にシュッとつなぎたい！ - Qiita
この記事はSnowflakeアドベントカレンダーとちゅらデータアドベントカレンダーの8日目の記事でっす。 Lambda 好きですか？ Lambda 好きっすよね？ サーバレスですし、最近じゃコンテナサポートされたり、メモリが10Gまで使えるようになったり、もはやサーバレスにこれまでみんなが抱いていた、イメージってだいぶ払拭されたんじゃないかしら？ 参考1：コンテナの話 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-for-aws-lambda-container-image-support/ 参考2：10Gの話 https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/new-for-aws-lambda-functions-with-up-to-10-gb-of-memory-and-6-vcpus/ そんな Lambda から Snow
LambdaでDockerコンテナイメージ使えるってマジですか？（Python3でやってみる） - Qiita
背景 自然言語処理関係でLambdaを使いたいと思っているけど、どうもライブラリのサイズが大きく、Lambdaのクオータに引っかかる。 ECSでAutoScalingかな？と思っていた所に、re:Invent2020で、Lambdaでコンテナイメージが使えるという発表があったという話を聞く。 早速Developers.IO様で記事になってた。まさに大きいファイルを扱う必要があるML系処理向けらしい！ 【速報】Lambdaのパッケージフォーマットとしてコンテナイメージがサポートされるようになりました！！ #reinvent 前提 今回は、Python3.8のランタイムが対象 Ubuntu18.04マシンで構築 流れ確認 流れとしては以下の感じらしい。 指定エンドポイントにアクセスすると、LambdaフォーマットでのJsonオブジェクトを返す様なコンテナを作成 このコンテナ作成際にはベースイメ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - chalice-dev/awesome-chalice: ☁️ Awesome Chalice: Community list of resources about AWS Chalice, a Python framework for writing serverless applications.
Azure Durable Functions Python の HTTP 機能を使う - (仮) ブログ