一つは、インフラ管理の効率化から、アプリ開発重視へ軸足を移してきたこと。コンテンツをベースにした新たなロードバランサー「Application Load Balancer」の投入が象徴的である。 もう一つは、手軽にアナリティクスを実践するための環境整備だ。SQLを使用してリアルタイムにストリーミングデータを処理する「Amazon Kinesis Analytics」の提供や、EC2用のブロックストレージ「Amazon Elastic Block Store（EBS）」の価格性能比向上などがその路線上にある。 レイヤー7でルーティング 従来のロードバランサーが仮想マシンに対して処理を振り分けるのに対して、Application Load Balancerはコンテンツベースで動作する。 OSI参照モデルのレイヤー7（アプリケーション）で実行され、HTTPヘッダーの中身を調べてルーティングを行う
おはようございます。アズマです。 みなさんポイントカードってお持ちですよね？サービスを受けるとポイントが貯まる、あのカード。 この仕組みをデジタル化。って…たいした話には聞こえないのですが、じつは裏で人工知能がガリガリゴリゴリ動いておりました。 今回は、吉野家やはなまるうどんそれに幸楽苑など有名店で使える人工知能を使ったポイントシステム『TAMECCO』を提供するタメコ株式会社の取締役Moowi Kimさんにお話をうかがってきました。 ポイントカードの限界を超えた高度なポイントシステム―まずは「TAMECCO」を作った理由から教えていただけますか。 Kimさん曰く、いままでのポイントカードには3つの難点があったそう。 カードは持つのも出すのもめんどくさい。出す時に周りの目が気になる店舗サイドに作業負荷が増える施策は導入が進まない共通ポイントは導入店舗同士だとロイヤリティーが高まらないこれら
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