https://opentelemetry.connpass.com/event/296353/

https://opentelemetry.connpass.com/event/296353/
Ruby on Railsの作者として知られるDavid Heinemeier Hansson(DHH)氏が自身のブログに5月4日付けで投稿した記事「Even Amazon can't make sense of serverless or microservices」(Amazonでさえサーバレスやマイクロサービスを理解できない)が話題になっています。 これはAmazon Prime Videoの技術部門が3月に自社ブログに投稿した記事「Scaling up the Prime Video audio/video monitoring service and reducing costs by 90%」(Prime Videoの音声映像監視サービスにおけるスケールアップと90%のコスト削減の実現)で紹介された、AWS Lambdaのサーバレスで作られたPrime Videoの監視サービス
はじめに こんにちは、(株) 日立製作所 Lumada Data Science Lab. の森田です。 Lumada Data Science Lab. では、映像解析技術・映像解析ソリューションの研究開発を行っています。 この記事では、街頭にある防犯カメラの映像に適用する際に重要となる「検知サイズ」の観点で、人物骨格推定OSSの評価を行います。 0. 忙しい方へのまとめ 大型ショッピングモール、スタジアム、駅、空港などの防犯カメラは、広範囲を少ない台数で撮影したいので画角が広角になりがち 広角で撮影した画像は人物は小さく写るので、小さく写る人物の骨格を検出できることが重要 今回は骨格推定AIのOSSとして、openpifpafとtf-pose-estimationをピックアップし、最小検知可能サイズの指標で評価 openpifpafの方が最小検知可能サイズが小さいことを確認 1. 防犯
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、社内IaaS(Infrastructure as a Service)の構築・運用などを行っている奥野です。私たちのチームはヤフー内のIaaS基盤の開発及び運用を担当しています。 IaaSとはサーバーやストレージ、ネットワークといったインフラリソースを仮想的に定義し、ユーザーへ提供するサービスです。ヤフーのIaaS基盤は社内のユーザーやサービスに対して幅広く提供しており、ヤフーがエンドユーザーに対して公開している多くのサービス(Yahoo!ニュースや、ヤフオク!など)もこのIaaS基盤を利用しています。 本項では、「構築編」と「運用編」という前後編でこのヤフーのIaaS基盤についてご紹介します。 本記事では「運用編」と
やりたいこと 居住しているマンションの玄関に夜な夜な不審者が出没しているようなので、玄関のドアにWEBカメラを取り付けRaspberryPiで解析・記録するシステムを作ってみました。仕様は次の通りです。 画面上に撮影した映像と時刻を表示する 玄関の前に誰かきたら静止画をjpeg形式で記録する 記録した静止画には撮影時刻を埋め込む 誤検知はある程度許容する ※ちなみに、カメラの設置は許可取得済みです。 参考にした記事 最初はパソコン工房さんの記事を参考に顔検知でやろうと思いました、誤検知が多くて今回の用途には適しませんでした。 https://www.pc-koubou.jp/magazine/19205 いろいろ考えた結果、動体検知(撮影している映像に変化があったことを検知)によって実現できそうだな、と思い試行錯誤の結果そこそこ上手く行ったので方法を紹介します。 なお、動体検知のやりかたは
追加インストール機械学習の為にGoogeのTensorFlow関連のモジュールを追加インストールした。 Edge TPUランタイムのインストール以下のコマンドでラズパイにEdge TPU(Tensor Processing Unit)ランタイム(スタンダード版)のインストールを行った。 尚、本来はCoral USB Acceleratorの様なEdge TPUユニットをラズパイに接続して機械学習を行うのが理想なのだろうが今のIoT監視カメラにCoral USB Acceleratorを追加すると外箱を作り直さないといけないのと、そこそこの値段がするので(1.5万円ぐらい)ラズパイ単体でTensor Flow Liteを動かすことにしている。 この為、最後の行のlibedgetpu1-stdのインストールは今回のプログラムをラズパイ単体で動かすだけであれば不要なのだが、今後Coral USB
前置き/要件 子供が出入りするコワーキングスペースを運営するにあたり、安全のため店内に防犯カメラを設置したい。 店番がいなくなる時間帯が発生するため、撮影データはローカルではなく、クラウド保存にしたい。 ケーブルを這わせるのが面倒なので、有線LANではなく無線LANで。 なるべく低コストで。 参考記事 基本はこちら。ありがとうございます。 https://qiita.com/mksamba/items/86bdd70e7d289073cdc4 ぶっちゃけ、私の記事には、gstreamerの設定とコストくらいしか、追加情報ありません。 使用機材&サービス raspberryPi3 Model B+ 品薄で2019/10/21現在手に入らず。2台設置するので、1台はraspberryPi3 Model Bで構築 最終的にどちらがどちらだっけ? という状況になるくらい、CPU負荷やメモリ負荷は変
我々は Kubernetes の何を監視すればいいのか? / CloudNative Days Kansai 2019
freee では仮想マシンのインフラ監視に Mackerel を使っていますが、Kubernetes を使っているところは前例にとらわれずゼロベースで見直そうとしています。現状は Elastic Stack と Mackerel のハイブリット構成になっています。 Elastic Stack による Kubernetes モニタリングシステムの紹介 - freee Developers Blog どの SaaS を使うかを決める前に、そもそも Kubernetes の何を監視すればいいのか? というところから考え直しています。宣言的なマニフェストにより Kubernetes が自律的にあるべき状態を保ってくれるのであれば、これまでの監視とは異なってくるはずです。 監視の観点として、ここでは通知レベルを用いて次の 3 つに分類します。 None: メトリクスは収集するが通知しない Notic
1. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 開発者におくる サーバーレスモニタリング AWS CREATIVE STUDIO | 2018 2. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 自己紹介 名前 小梁川 貴史(こやながわ たかし) 所属 技術統括本部 シニア ソリューション アーキテクト 前職 電機メーカー自社サービスの開発・運用 元AWSユーザ 好きなAWSサービス AWS IoT , AWS Lambda(python), Amazon Kinesis 3. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. A
CI いちおうJenkinsが立ってました。失敗して赤くなってるジョブが大半で、かといって誰が治すわけでもなく、よくわからないけど失敗したり成功したり、とにかく不安定でした。 CloudWatchのメトリクスで眺めて、EBSのIOPSクレジットの枯渇から激遅になって、Jenkinsジョブのタイムアウト設定で失敗になる、まで明らかにしました。その時の対処は、IOPSクレジット上限サイズの1TBのSSDのEBSを付けることと、同時並行で動けるJenkinsジョブ数に上限を設けることで、落ち着くようになりました。 とはいえ「Jenkinsおじさん」問題があるので、CIをどうにか民主化する必要があります。SaaSから検討して、TravisCIとCircleCIが最終候補になって、トラブルシュートをSSHでできるのを決め手に、CircleCIを導入しました。 8月末にCircleCI1.0が死んだと
IPSJ-ONE 2018 で、インターネットと運用技術研究会に推薦していただき、"「自立」したWebシステムを創る。自分の好きなことをする世界を目指して。" というタイトルで登壇しました。
サーバーやインフラなどの監視ツールの1つとして最近注目されているのが「Prometheus」だ。Prometheusはインストールや設定が容易で、かつ十分な機能を持ち管理しやすいという特徴を持つ。本記事ではこのPrometheusの導入方法、基本的な監視設定の流れを紹介する。 クラウド時代の監視管理ツール ネットサービスを運営する場合、そのサービスを運営するソフトウェアやサーバー、ネットワーク機器などの状況を監視する手段を用意するのが一般的だ。監視を行い、意図しない状況になったら自動的にメールなどで通知を行うシステムを構築することで、問題をいち早く解決できるようになる。さらに、サービスやマシンの稼働ログを適切に記録することで潜在的な問題を事前に見つけたり、最適化に向けた分析を行うといったことも可能になる。 監視や問題発覚時の通知などを行うオープンソースのツールとしては、過去にElastic
NewRelic / Elasticsearch ではじめるSREに必要な性能監視入門 https://supporterzcolab.com/event/177/ にて話した資料です!
はじめに 初めまして、下記の記事にて紹介がありました インフラエンジニアの榎戸です。 golangを使って開発したWebAPIを1年半運用して改善してきたことー月間20億PVのマンガサービス開発の裏側 場数を踏んできたのかは分かりませんが 笑 23歳エンジニア歴は2年と浅めです。 まだまだ未熟なエンジニアですが 今回はPrometheus + Grafana について紹介させて頂きます。 内容については下記となります。 Prometheus導入の経緯 Prometheus概要 Prometheusでの監視構成 次回お知らせ それでは始めていきます。 Prometheus導入の経緯 まずPrometheusを導入した経緯について少しだけ触れたいと思います。 弊社では月間20億PVのマンガサービスやそれと並行して走っているマンガサービス、また動画配信サービスや、アプリゲームの配信なども行なって
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