並び順

ブックマーク数

期間指定

  • から
  • まで

1 - 40 件 / 293件

新着順 人気順

Scaleの検索結果1 - 40 件 / 293件

タグ検索の該当結果が少ないため、タイトル検索結果を表示しています。

Scaleに関するエントリは293件あります。 組織アーキテクチャscrum などが関連タグです。 人気エントリには 『スクラムを組織全体へスケールさせていくフレームワーク「Scrum@Scale」入門(前編)。Developers Summit 2019』などがあります。
  • スクラムを組織全体へスケールさせていくフレームワーク「Scrum@Scale」入門(前編)。Developers Summit 2019

    スクラムを組織全体へスケールさせていくフレームワーク「Scrum@Scale」入門(前編)。Developers Summit 2019 アジャイル開発手法を実現する方法として、もっとも普及しているのが「スクラム」でしょう。 スクラムを開発チームの単位で導入している企業は増えてきましたが、これをスケールさせる、つまりスクラムの手法を使って組織全体をより早く動かし、より早く価値を届けていくにはどうすればいいのでしょうか。 そのために開発されたのが「Scrum@Scale」フレームワークです。スクラムをスケールさせる仕組みの背後にあるスケールフリーネットワークや、大きな組織でも迅速に情報を共有する手法が組み込まれた「Scrum@Scale」について、2019年2月に行われたイベント「Developers Summit 2019」で株式会社アトラクタの代表取締役 原田騎郎氏が説明しています。 本

      スクラムを組織全体へスケールさせていくフレームワーク「Scrum@Scale」入門(前編)。Developers Summit 2019
    • Deep Dive 大規模システムアーキテクチャ/開発組織エンジニアリング / Deep Dive Large-Scale System Architecture, Development Organization Engineering

      学生向けのイベント技育祭2024にて、大規模システムにおけるアーキテクチャの触りをお話したものです。 ビギナー向けなのでそれほど深いお話はしておりません。 【アブストラクト】 本トークでは大規模システムアーキテクチャで考慮すべき事柄とそれを実現する技術スタックや運用システムを深堀りし、それらを実現するための組織の構築をアーキテクト視点でお話します。大規模システムならでは難解な課題とそれを乗り越えるエンジニアリングの力の片鱗をキャッチアップしましょう。 詳細は以下をどうぞ。 https://talent.supporterz.jp/geeksai/2024spring/ # URL YouTube: https://www.youtube.com/c/narusemi HomePage: https://nrslib.com Twitter: https://twitter.com/nrsl

        Deep Dive 大規模システムアーキテクチャ/開発組織エンジニアリング / Deep Dive Large-Scale System Architecture, Development Organization Engineering
      • 独立したCSS translate・rotate・scaleプロパティだからできる、豊かなアニメーションテクニック! - ICS MEDIA

        独立したCSS translate・rotate・scaleプロパティだからできる、豊かなアニメーションテクニック! CSSのtransformプロパティはtranslate()やrotate()を1つの値として受け取るプロパティでした。そのため、同時にそれらを動かしたい場合、1つのプロパティに両方の記述が必要でした。これは記述の複雑化を生みます。 最新のCSSではtranslate、rotate、scaleをプロパティとして独立して指定できるようになりました。これにより複雑な記述をせずとも別々のタイムラインの指定やイージングの指定など柔軟なアニメーション表現が可能になりました。本記事では独立した特長とそれらを活かしたアニメーション表現を紹介します。 サンプルを別ウインドウで開く コードを確認する 独立したtranslate、rotate、scaleプロパティ 独立した各プロパティについて

          独立したCSS translate・rotate・scaleプロパティだからできる、豊かなアニメーションテクニック! - ICS MEDIA
        • CSSでfont-sizeをレスポンシブ対応にする最新テクニック! clamp()関数の定義が簡単にできる便利ツール -Fluid Type Scale Calculator

          レスポンブ対応のフォントサイズをCSSで設定するには、CSSのclamp()関数が便利です。clamp()関数は最大値と最小値の2つの値の間をクランプし、レスポンシブ対応の流体フォントサイズを設定できます。 CSSのclamp()関数を使用し、スクリーンサイズに合わせて最適化される流体フォントサイズのCSSを簡単に生成できるツールを紹介します。 Fluid Type Scale Calculator Fluid Type Scale Calculator -GitHub Fluid Type Scale Calculatorの特徴 Fluid Type Scale Calculatorの使い方 Fluid Type Scale Calculatorの特徴 Fluid Type Scale Calculatorはclamp()関数を使用した流体フォントサイズのCSSを生成できるツールです。

            CSSでfont-sizeをレスポンシブ対応にする最新テクニック! clamp()関数の定義が簡単にできる便利ツール -Fluid Type Scale Calculator
          • Generating UUIDs at scale on the Web

            TL;DR can you trust every browser to generate globally unique identifiers at scale? At Teads, we have tried, and the answer is yes, with a few caveats. This article describes the experiments we’ve run and the discoveries we made along the way. Why we need client-side unique identifiersGenerating unique identifiers is a common need that third-party scripts integrated on Web pages and e-commerce sit

              Generating UUIDs at scale on the Web
            • GitHub - karanpratapsingh/system-design: Learn how to design systems at scale and prepare for system design interviews

              You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                GitHub - karanpratapsingh/system-design: Learn how to design systems at scale and prepare for system design interviews
              • SRE Doesn’t Scale

                We encounter a lot of organizations talking about or attempting to implement SRE as part of our consulting at Real Kinetic. We’ve even discussed and debated ourselves, ad nauseam, how we can apply it at our own product company, Witful. There’s a brief, unassuming section in the SRE book tucked away towards the tail end of chapter 32, “The Evolving SRE Engagement Model.” Between the SLIs and SLOs,

                  SRE Doesn’t Scale
                • GitHub - openobserve/openobserve: 🚀 10x easier, 🚀 140x lower storage cost, 🚀 high performance, 🚀 petabyte scale - Elasticsearch/Splunk/Datadog alternative for 🚀 (logs, metrics, traces, RUM, Error tracking, Session replay).

                  🚀 10x easier, 🚀 140x lower storage cost, 🚀 high performance, 🚀 petabyte scale - Elasticsearch/Splunk/Datadog alternative for 🚀 (logs, metrics, traces). OpenObserve (O2 for short) is a cloud-native observability platform built specifically for logs, metrics, traces, analytics, RUM (Real User Monitoring - Performance, Errors, Session Replay) designed to work at petabyte scale. It is straightfor

                    GitHub - openobserve/openobserve: 🚀 10x easier, 🚀 140x lower storage cost, 🚀 high performance, 🚀 petabyte scale - Elasticsearch/Splunk/Datadog alternative for 🚀 (logs, metrics, traces, RUM, Error tracking, Session replay).
                  • GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision

                    You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                      GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
                    • Introducing CloudFront Functions – Run Your Code at the Edge with Low Latency at Any Scale | Amazon Web Services

                      AWS News Blog Introducing CloudFront Functions – Run Your Code at the Edge with Low Latency at Any Scale With Amazon CloudFront, you can securely deliver data, videos, applications, and APIs to your customers globally with low latency and high transfer speeds. To offer a customized experience and the lowest possible latency, many modern applications execute some form of logic at the edge. The use

                        Introducing CloudFront Functions – Run Your Code at the Edge with Low Latency at Any Scale | Amazon Web Services
                      • The Four Innovation Phases of Netflix’s Trillions Scale Real-time Data Infrastructure

                        My name is Zhenzhong Xu. I joined Netflix in 2015 as a founding engineer on the Real-time Data Infrastructure team and later led the Stream Processing Engines team. I developed an interest in real-time data in the early 2010s, and ever since believe there is much value yet to be uncovered. Netflix was a fantastic place to be surrounded by many amazing colleagues. I can’t be more proud of everyone

                          The Four Innovation Phases of Netflix’s Trillions Scale Real-time Data Infrastructure
                        • Scrum@Scaleの基本と実装 - Chatworkの実践に学ぶ「スケールするスクラム」の導入戦略|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)

                          Scrum@Scaleの基本と実装 - Chatworkの実践に学ぶ「スケールするスクラム」の導入戦略 スクラムのスケーリング手法であるScrum@Scale(スクラムアットスケール)の基本的な概念、そして企業内での実践例を粕谷大輔(daiksy)さんが解説します。実践例では、Scrum@Scaleにおいて「だれが」「なにをやるのか」を、1週間のタイムスケジュールとともに解説します。 2001年にアジャイルソフトウェア開発宣言 が発表されてから20年。日本のソフトウェア開発の現場でもアジャイルはずいぶん一般的に扱われるようになってきました。そのうちの手法の1つであるスクラムについても、導入事例を多く見聞きします。 スクラムは原則的に少人数のチームに適用されることを前提としている手法ですが、さまざまな現場で扱われるようになるにつれ、規模の大きなチームへと拡張されるニーズも高まってきました。現

                            Scrum@Scaleの基本と実装 - Chatworkの実践に学ぶ「スケールするスクラム」の導入戦略|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)
                          • 3.5インチベイ×5搭載のPCケース「JONSBO N1」と「TrueNAS SCALE」を使ってNASを自作する【イニシャルB】

                              3.5インチベイ×5搭載のPCケース「JONSBO N1」と「TrueNAS SCALE」を使ってNASを自作する【イニシャルB】
                            • Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models | Amazon Web Services

                              AWS News Blog Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models Update October 10, 2023 — Amazon Bedrock is now available in 3 regions globally: US East (N. Virginia), US West (Oregon), and Asia Pacific (Tokyo). This April, we announced Amazon Bedrock as part of a set of new tools for building with generative AI on AWS. Amazon Bedrock is

                                Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models | Amazon Web Services
                              • ChatworkにおけるScrum@Scale導入への挑戦 - Chatwork Creator's Note

                                こんにちは、id:daiksy です。 今回はぼくがChatworkで取り組んでいるスケーリングスクラムについて書いてみようと思います。 先日開催された Chatwork DevDayでもお話したのですが、現在我々はChatworkのリアーキテクティングプロジェクトにおいて、Scrum@Scaleの導入を進めています。 www.youtube.com Scrum@Scaleとは? Scrum@Scaleは、スクラムの作成者の1人でもあるジェフ・サザーランド氏によって考案されたスクラムをスケーリングするための考えかたです。 詳細は公式のガイドが各国語版の翻訳も含めて公開されているので、そちらをご参照ください。本稿では簡単な概要だけにとどめます。 www.scrumatscale.com 以下の図 *1 に示すように、Scrum@Scaleは単一のスクラムチームをそのままスケールすることにより

                                  ChatworkにおけるScrum@Scale導入への挑戦 - Chatwork Creator's Note
                                • Pagefind | Pagefind — Static low-bandwidth search at scale

                                  Pagefind is a fully static search library that aims to perform well on large sites, while using as little of your users’ bandwidth as possible, and without hosting any infrastructure. Pagefind runs after Hugo, Eleventy, Jekyll, Next, Astro, SvelteKit, or any other website framework. The installation process is always the same: Pagefind only requires a folder containing the built static files of yo

                                    Pagefind | Pagefind — Static low-bandwidth search at scale
                                  • よいチームをよい雰囲気を保ったままよい組織にスケールさせていくためにできること / What you can do to scale a good team into a good organization

                                    Regional Scrum Gathering Tokyo2024にて。 https://confengine.com/conferences/regional-scrum-gathering-tokyo-2024/proposal/19322 プロフィールやお問い合わせはこちらからどうぞ! https://agile-monster.com/profile/ https://agile-monster.com/contact/

                                      よいチームをよい雰囲気を保ったままよい組織にスケールさせていくためにできること / What you can do to scale a good team into a good organization
                                    • Anker Japan、Wi-FiやBluetoothでアプリに接続しAppleのヘルスケアやGoogle Fit、Fitbitとデータ同期可能な体組成計「Eufy Smart Scale P2 Pro」などを発売。

                                      Anker JapanがAppleのヘルスケアやGoogle Fit、Fitbitとデータ同期可能な体組成計「Eufy Smart Scale C1/P2 Pro」を発売しています。詳細は以下から。 Anker Japanは日本時間2022年08月30日、同社の家電ブランドEufyから国内初となる体重計/体組成計「Eufy Smart Scale P2 Pro」と「Eufy Smart Scale C1」を新たに発売したと発表しています。 体重やBMI、体脂肪率などの基本情報のみでなく、心拍数、筋肉量、骨量、体年齢、皮下脂肪率などのカラダに関する16の項目を測定できます。[…]Wi-FiまたはBluetoothを使用して専用アプリに接続することで、データを自動的にアップロード。測定データ登録人数の制限なく登録出来るためご家族やスポーツチームでの使用にも最適です。 Anker Eufy Sm

                                        Anker Japan、Wi-FiやBluetoothでアプリに接続しAppleのヘルスケアやGoogle Fit、Fitbitとデータ同期可能な体組成計「Eufy Smart Scale P2 Pro」などを発売。
                                      • スクラムを組織全体へスケールさせていくフレームワーク「Scrum@Scale」入門(後編)。Developers Summit 2019

                                        スクラムを組織全体へスケールさせていくフレームワーク「Scrum@Scale」入門(後編)。Developers Summit 2019 アジャイル開発手法を実現する方法として、もっとも普及しているのが「スクラム」でしょう。 スクラムを開発チームの単位で導入している企業は増えてきましたが、これをスケールさせる、つまりスクラムの手法を使って組織全体をより早く動かし、より早く価値を届けていくにはどうすればいいのでしょうか。 そのために開発されたのが「Scrum@Scale」フレームワークです。 本記事は「スクラムを組織全体へスケールさせていくフレームワーク「Scrum@Scale」入門(前編)。Developers Summit 2019」の続きです。 プロダクトオーナーをスケールする ここまではスクラムマスター側をスケールさせる話をしてきました。 その反対側のプロダクトオーナー側はどうでしょ

                                          スクラムを組織全体へスケールさせていくフレームワーク「Scrum@Scale」入門(後編)。Developers Summit 2019
                                        • How We Saved 70K Cores Across 30 Mission-Critical Services (Large-Scale, Semi-Automated Go GC Tuning @Uber)

                                          How We Saved 70K Cores Across 30 Mission-Critical Services (Large-Scale, Semi-Automated Go GC Tuning @Uber) Introduction As part of Uber engineering’s wide efforts to reach profitability, recently our team was focused on reducing cost of compute capacity by improving efficiency. Some of the most impactful work was around GOGC optimization. In this blog we want to share our experience with a highly

                                            How We Saved 70K Cores Across 30 Mission-Critical Services (Large-Scale, Semi-Automated Go GC Tuning @Uber)
                                          • BigQuery のアーキテクチャの変遷を論文 Dremel: A Decade of Interactive SQL Analysis at Web Scale から読み解いてみた

                                            BigQuery のアーキテクチャの変遷を論文 Dremel: A Decade of Interactive SQL Analysis at Web Scale から読み解いてみた はじめに皆様、こんにちは。Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2020 の 8 日目は 今年公開された BigQuery のリサーチペーパーを読んでみて個人的に興味があった点をまとめてみようと思います。2020 年で 10 周年を迎えた BigQuery の進化の過程が理解できるので皆様もお時間あればご一読を! TL;DRこのホワイトペーパーは、Dremel (BigQuery のクエリエンジン) が採用している主要なアーキテクチャや考え方(これらのいくつかはクラウドネイティブなデータウェアハウスではトレンドとなりつつあります)がこの10

                                              BigQuery のアーキテクチャの変遷を論文 Dremel: A Decade of Interactive SQL Analysis at Web Scale から読み解いてみた
                                            • Building Uber’s Fulfillment Platform for Planet-Scale using Google Cloud Spanner

                                              You’re seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Introduction The Fulfillment Platform is a foundational Uber domain that enables the rapid scaling of new verticals. The platform handles billions of database transactions each day, ranging from user actions (e.g., a driver starting a trip) and system actions (e.g., cre

                                                Building Uber’s Fulfillment Platform for Planet-Scale using Google Cloud Spanner
                                              • 1兆2000億のトランジスタ数を誇る世界最大のチップ「Wafer Scale Engine」によるシミュレーションは物理法則を超えるほど爆速

                                                20cm×22cmという世界最大のチップ「Wafer Scale Engine」を搭載したデータセンター用モジュール「Cerebras CS-1」によるシミュレーション速度の検証結果が発表されています。研究チームの発表によれば、「ついに現実の物理法則を超える速度でシミュレーションに基づき予測することが可能になった」とのことです。 [2010.03660] Fast Stencil-Code Computation on a Wafer-Scale Processor https://arxiv.org/abs/2010.03660 Wafer scale Cerebras CS-1 flexes its muscles in scientific tasks - CPU - News - HEXUS.net https://hexus.net/tech/news/cpu/146986-wa

                                                  1兆2000億のトランジスタ数を誇る世界最大のチップ「Wafer Scale Engine」によるシミュレーションは物理法則を超えるほど爆速
                                                • How Netflix uses eBPF flow logs at scale for network insight

                                                  By Alok Tiagi, Hariharan Ananthakrishnan, Ivan Porto Carrero and Keerti Lakshminarayan Netflix has developed a network observability sidecar called Flow Exporter that uses eBPF tracepoints to capture TCP flows at near real time. At much less than 1% of CPU and memory on the instance, this highly performant sidecar provides flow data at scale for network insight. ChallengesThe cloud network infrast

                                                    How Netflix uses eBPF flow logs at scale for network insight
                                                  • Changing std::sort at Google’s Scale and Beyond

                                                    TL;DR; We are changing std::sort in LLVM’s libcxx. That’s a long story of what it took us to get there and all possible consequences, bugs you might encounter with examples from open source. We provide some benchmarks, perspective, why we did this in the first place and what it cost us with exciting ideas from Hyrum’s Law to reinforcement learning. All changes went into open source and thus I can

                                                      Changing std::sort at Google’s Scale and Beyond
                                                    • ts-migrate: A Tool for Migrating to TypeScript at Scale

                                                      TypeScript is the official language of frontend web development at Airbnb. Yet, the process of adopting TypeScript and migrating a mature codebase containing thousands of JavaScript files didn’t happen in one day. TypeScript adoption went through the process of an initial proposal, adoption by multiple teams, a beta phase and, finally, landing as the official language of frontend development at Ai

                                                        ts-migrate: A Tool for Migrating to TypeScript at Scale
                                                      • GitHub - google/llvm-propeller: PROPELLER: Profile Guided Optimizing Large Scale LLVM-based Relinker

                                                        A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?

                                                          GitHub - google/llvm-propeller: PROPELLER: Profile Guided Optimizing Large Scale LLVM-based Relinker
                                                        • Datadog Dashboard at Scale w/ Terraform | Mercari Engineering

                                                          こんにちは。株式会社メルペイSREチームの@kekeです。 Merpay Advent Calendar の9日目の記事です。 本記事ではスケーラブルなDatadogモニタリングシステムをTerraformによって実現した方法を紹介します。 はじめに すでに多くの発表があるのでご存知の方も多いのではないかと思いますが、メルペイではマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。 マイクロサービスアーキテクチャの略図 各マイクロサービスのデベロッパーは責任を持ってそれぞれのサービスを開発・運用しています。 SRE(Site Reliability Engineering)チームはシステムの信頼性を失うことなく高い開発速度を実現できるような仕組みづくりに取り組み、それをデベロッパーに提供しています。メルペイという金融事業の、高い信頼性の実現のためにサービスを横断的にモニタリングをしています。可

                                                          • ビジネスやオンラインショップに使えるおしゃれなイラスト素材!商用プロジェクトでも完全に無料 - Scale

                                                            Webサイトやスマホアプリなど、商用プロジェクトでも完全に無料で、ロイヤリティフリーで使用できるおしゃれなイラスト素材を紹介します。 イラストはベクターで、カラーやサイズを変更して使用できます。ファイルはベクターの.svgだけでなく、.pngでもダウンロードできます。またイラストの人物は、マスク有りと無しにも対応しています。 Scale -Royalty free vector illustrations Scaleのイラストの大きな特徴は、ベクターであるということです。イラストのフォーマットは.svgと.pngで、登録無しでダウンロードできます。 イラストは複数のカラーが使用されており、サイドバーからカラーを変更できます。用意されたカラーのセットの他に、好きなカラーを適用することもできます。 イラストのカラーは自由に変更可能 イラスト素材のライセンスは独自で、商業でも学術でもすべてのプロ

                                                              ビジネスやオンラインショップに使えるおしゃれなイラスト素材!商用プロジェクトでも完全に無料 - Scale
                                                            • GitHub - paypal/junodb: JunoDB is PayPal's home-grown secure, consistent and highly available key-value store providing low, single digit millisecond, latency at any scale.

                                                              You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                                                                GitHub - paypal/junodb: JunoDB is PayPal's home-grown secure, consistent and highly available key-value store providing low, single digit millisecond, latency at any scale.
                                                              • Building a more accurate time service at Facebook scale

                                                                UPDATE: To continue our support of this public NTP service, we have open-sourced our collection of NTP libraries on GitHub. Almost all of the billions of devices connected to the internet have onboard clocks, which need to be accurate to properly perform their functions. Many clocks contain inaccurate internal oscillators, which can cause seconds of inaccuracy per day and need to be periodically c

                                                                  Building a more accurate time service at Facebook scale
                                                                • GitHub - adaptive-scale/dbchaos: Stress-test your database with pre-defined queries. Generate synthetic data and events statically or with GPT.

                                                                  You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                                                                    GitHub - adaptive-scale/dbchaos: Stress-test your database with pre-defined queries. Generate synthetic data and events statically or with GPT.
                                                                  • Scrum@Scaleの日本語書籍を出版します & 執筆の様子の記録 - だいくしー(@daiksy)のはてなブログ

                                                                    実は密かな長年の夢だったのですが、この度、技術評論社さんから単著を出版することになりました。 Scrum@Scaleの解説書で、全編書き下ろしです。 紆余曲折があり編集者さんに本を書きませんか、と打診いただいてから2年半ほどの大仕事でした。 Scrum@Scaleについてまとまった日本語の書籍は他にはなく、複数のスクラムチームで仕事をされている現場の大きな手がかりとなるはずであると自負しています。ぜひお手にとってみてください。 スクラムの拡張による組織づくり──複数のスクラムチームをScrum@Scaleで運用する 作者:粕谷 大輔技術評論社Amazon 書籍の内容について 本書はぼくが現職でScrum@Scaleを導入した際の知見を惜しみなく注ぎました。全7章の構成です。 第1章 スクラムのスケーリングと大規模の難しさ アジャイルコーチになんの前提もなく「スクラムをスケールするにはどうす

                                                                      Scrum@Scaleの日本語書籍を出版します & 執筆の様子の記録 - だいくしー(@daiksy)のはてなブログ
                                                                    • A waterfall regress: Agile momentum limited by issues of scale

                                                                      A waterfall regress: Agile momentum limited by issues of scale Scaling to Agile remains a challenge as some businesses regress toward waterfall. Dive Brief: The move to Agile is gaining momentum with application developers, according to research from Forrester. Nearly 60% of the 152 respondents to the firm’s Q4 2021 Global State of Agile at Scale Survey have embarked on a “five-year journey” to ad

                                                                        A waterfall regress: Agile momentum limited by issues of scale
                                                                      • Best practices for operating large-scale recommender systems

                                                                        Ensuring the health of a modern large-scale recommendation system is a very challenging problem. To address this, we need to put in place proper logging, sophisticated exploration policies, develop ML-interpretability tools or even train new ML models to predict/detect issues of the main production model. In this talk, we shine a light on this less-discussed but important area and share some of th

                                                                          Best practices for operating large-scale recommender systems
                                                                        • 22歳で1億ドル集める強者現る。AIの「目」を鍛えるScale AIで

                                                                          22歳で1億ドル集める強者現る。AIの「目」を鍛えるScale AI2019.08.13 12:3013,399 satomi こちらが「シリコンバレー最新のユニコーン」と呼ばれるAlexandr Wang君ですよ。 AI調教は膨大な手作業の連続ですが、この誰もやりたがらないタグ付けの単純労働を天才的なコーディングで数時間から数分に短縮した新会社「Scale AI」で1億ドル(約106億円)の大型投資を確保した、今をときめく22歳の創業者兼CEOです。 荒野のニューメキシコ出身、両親はともに物理学者 コーディングコンペで異才を発揮し、高校在学中から採用オファーが舞い込む マサチューセッツ工科大学を中退してSNS「Quora」入社 19歳で「Scale AI」をサンフランシスコで立ち上げる 22歳で評価額が10億ドル超え、シリーズC調達完了 …というスピード出世。 Scale AIの主要顧客

                                                                            22歳で1億ドル集める強者現る。AIの「目」を鍛えるScale AIで
                                                                          • Step Functions Distributed Map – A Serverless Solution for Large-Scale Parallel Data Processing | Amazon Web Services

                                                                            AWS News Blog Step Functions Distributed Map – A Serverless Solution for Large-Scale Parallel Data Processing I am excited to announce the availability of a distributed map for AWS Step Functions. This flow extends support for orchestrating large-scale parallel workloads such as the on-demand processing of semi-structured data. Step Function’s map state executes the same processing steps for multi

                                                                              Step Functions Distributed Map – A Serverless Solution for Large-Scale Parallel Data Processing | Amazon Web Services
                                                                            • 「マインクラフト自宅サーバー」も数クリックで起動! 「TrueNAS SCALE」は最高のゲームサーバーでもあった!【イニシャルB】

                                                                                「マインクラフト自宅サーバー」も数クリックで起動! 「TrueNAS SCALE」は最高のゲームサーバーでもあった!【イニシャルB】
                                                                              • Store and Access Time Series Data at Any Scale with Amazon Timestream – Now Generally Available | Amazon Web Services

                                                                                AWS News Blog Store and Access Time Series Data at Any Scale with Amazon Timestream – Now Generally Available Time series are a very common data format that describes how things change over time. Some of the most common sources are industrial machines and IoT devices, IT infrastructure stacks (such as hardware, software, and networking components), and applications that share their results over ti

                                                                                  Store and Access Time Series Data at Any Scale with Amazon Timestream – Now Generally Available | Amazon Web Services
                                                                                • GitHub - readysettech/readyset: Readyset is a MySQL and Postgres wire-compatible caching layer that sits in front of existing databases to speed up queries and horizontally scale read throughput. Under the hood, ReadySet caches the results of cached selec

                                                                                  ReadySet is a transparent database cache for Postgres & MySQL that gives you the performance and scalability of an in-memory key-value store without requiring that you rewrite your app or manually handle cache invalidation. ReadySet sits between your application and database and turns even the most complex SQL reads into lightning-fast lookups. Unlike other caching solutions, it keeps cached query

                                                                                    GitHub - readysettech/readyset: Readyset is a MySQL and Postgres wire-compatible caching layer that sits in front of existing databases to speed up queries and horizontally scale read throughput. Under the hood, ReadySet caches the results of cached selec

                                                                                  新着記事