開発文化を育て広げる愉しみ @ Cybozu Tech Conference 2017 https://cybozutech2017.qloba.com/
公式レポジトリ 公式レポジトリではstableとincubatorの2つに分けて管理されています。kubernetes/chartsのstableの説明によると下記のポリシーで運用されています。 データ永続化の方法が提供される アプリケーションのアップグレードがサポートされる アプリケーション設定のカスタマイズを許可する セキュアなデフォルト設定を持つ Kubernetesのアルファ機能を利用しない 公式レポジトリ以外に任意のレポジトリを使用することも可能です。なお、現在は下記のパッケージが提供されています。 Stable drupal jenkins mariadb mysql redmine wordpress Incubator consul elasticsearch etcd grafana mongodb patroni prometheus spark zookeeper 旧
Learn more about Israeli genocide in Gaza, funded by the USA, Germany, the UK and others. I recently received an email from Netflix which nearly caused me to add my card details to someone else’s Netflix account. Here I show that this is a new kind of phishing scam which is enabled by an obscure feature of Gmail called “the dots don’t matter”. I then argue that the dots do matter, and that this Gm
こんにちは。料理研究家の河瀬璃菜です。 この仕事のおかげで美味しいものを食べすぎて舌が肥えてきたのか、最近は「焼肉」といっても、普通の焼肉では、なんだか満足いかなくなってきた私です。 今回は、厚切り肉の破壊力が凄すぎる「ミスター焼肉」というお店が、秋葉原にあるとの噂を聞きつけました。 ミスター焼肉って、名前が安易(失礼)ではありますが、なんでも「ぶ厚い3兄弟」という肉の兄弟がウリなのだとか。 ということで、破壊力高めの3兄弟にさっそく会いに行って来ました! なんだこりゃ〜〜!「タン・ハラミ・ヒレ」のぶ厚い3兄弟に昇天 今回、私が来たのはそう、分厚い肉を食べるため! さっそくぶ厚い3兄弟が入ったコース(4,500円)を注文しました! 出た〜〜〜!ぶ厚い3兄弟! ヒュ〜〜〜!見てるだけで幸せになるとはまさにこのこと! ナイスぶ厚い!!!これはたまらないですね……! さてさて、ぶ厚いお肉を焼く前
Kubernetes活用に至るまで――リクルートテクノロジーズがコンテナを大規模システムの本番環境へ適用した事例:先行事例に学ぶKubernetes企業活用の現実(2) 本連載では、サービスの開発、提供のアジリティ向上の一助となることを目的として、企業における「Kubernetes」の活用について解説する。今回は、リクルートテクノロジーズにおいて筆者が取り組んだ事例を基に、コンテナ仮想化技術を本番環境で利用する際の取り組み、成果と課題、「なぜ最終的にKubernetesを活用する決断に至ったか」を説明する。 コンテナ仮想化技術を本番環境で利用する際の3つのフェーズ 昨今、コンテナオーケストレーションツール「Kubernetes」に注目が集まっています。本連載「先行事例に学ぶKubernetes企業活用の現実」では、サービスの開発、提供のアジリティー向上の一助となることを目的として、企業にお
TL;DR こんにちは、SRE の @masartzです。 メルカリには Go Bold、 Be Professional、All for One という3つの行動指針(Value)があります。今回はこれらのValueを元にメルカリでインシデント対応をどのように行っているかを紹介します。 インシデント対応とは 本エントリでは、いわゆるハードウェアやネットワークなどのインフラにおける不具合や故障だけでなく、プロダクトひいては会社活動全般における非日常的な状況に対する対応をインシデントと定義して進めます。 何をやっているか インシデント対応は、障害の発生から根本解決までの過程で大きく2つの段階に分けられます。 障害発生から一旦の収束まで 発生した障害を監視システムなどで検知します あらかじめ用意された専用のSlackチャンネルに共有し、対応を開始します 状況の把握と早期の復旧に務めます 機能の
はじめに Watson Studioの特徴はいろいろとあり、一言ではいえません。 しかし、従来からPython - Jupyternotebookを使ってscikit-learningによる機械学習モデルを利用していたユーザーにとってのメリットは何かといえば、sckit-learningで学習した機械学習モデルを、クラウド上にアップしてWebサービスとして簡単に使えるようになる点です。 Watson StudioのJupyter Notebook上で作ったscikit-learn機械学習モデルをデプロイし、Webサービス化する手順を簡単に解説します。 [2021-01-11] 過去の情報がほとんど役に立たなくなっているので、ゼロから全面的に書き直しました。 モデルの説明 (ここも改訂しました) Iris Datasetを学習データとして、scikit-learnのライブラリのうちRando
バイナリエディタを作りました。 インストールはHomebrew brew install itchyny/tap/bed または以下のコマンドでできます。 go get github.com/itchyny/bed/cmd/bed なぜ作ったのか 私は昔からファイルフォーマットに興味があり、画像ファイルやPDFファイルのフォーマットを調べるのが好きでした。 最近も圧縮ファイルのフォーマットを趣味で調べたりしています。 コンパイラ技術にも興味があり、ゆくゆくは実行ファイルを生成したりしたいなという思いもあります。 バイナリファイルをエディットするにはバイナリエディタが必要となるわけですが、自分の手に馴染むUIを持つエディタがありませんでした。 私は実はVimというエディタが好きなので、Vimのようなインターフェースを持ち、ターミナルの中で動くエディタを探したのですが、なかなかありません。 b
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