株式 債券 コモディティ マルチ資産 サステナビリティ 配当とファクター テーマ別 仮想通貨 指標 その他の戦略 カスタム・ソリューション 地域別 取引所関係別
株式 債券 コモディティ マルチ資産 サステナビリティ 配当とファクター テーマ別 仮想通貨 指標 その他の戦略 カスタム・ソリューション 地域別 取引所関係別
Copyright 2008-2015 Nokia Solutions and Networks Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHO
Release: 2.0.36 current release | Release Date: October 15, 2024
小売業者が商品や顧客の情報をどのように保管しているかをご存じですか。雇用者は従業員とその業務内容の情報、団体は主催する行事の情報、研究機関は各分野の動向と注目すべき人物の情報、図書館や文書館や博物館は保存管理している資料の情報、政府は国民や同盟国や敵対国の情報をどのように保管しているのでしょうか。これらの情報は、すべてメタデータです。メタデータは、事物を言い表すために私たちが作成、保管、共有する情報です。メタデータのおかげで、私たちは事物と関わり合い、必要な知識を得ることができます。「メタデータ」という言葉は古来、その語源が文字通りに表すように「データに関するデータ」という意味を持っています。このような定義の広さから、メタデータは遍在しているのではないかと考える人もいるかもしれませんが、事実そのとおりです。米国では、2013年に米国国家安全保障局（National Security Age
1.1 Introduction Robot Framework is a Python-based, extensible keyword-driven automation framework for acceptance testing, acceptance test driven development (ATDD), behavior driven development (BDD) and robotic process automation (RPA). It can be used in distributed, heterogeneous environments, where automation requires using different technologies and interfaces. The framework has a rich ecosy
Motivating workout tunes Best headphones gift Wooden bridge hike near me Top goal scorer in women’s cup SKU 14290, 27381, 98063 /files/live/sites/algolia-assets/files/algolia-home/banner-animation/tunes-1.png /files/live/sites/algolia-assets/files/algolia-home/banner-animation/tunes-2.png /files/live/sites/algolia-assets/files/algolia-home/banner-animation/tunes-3.png /files/live/sites/algolia-ass
Restrict access to your AWS Glue Data Catalog with resource-level IAM permissions and resource-based policies | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Restrict access to your AWS Glue Data Catalog with resource-level IAM permissions and resource-based policies A data lake provides a centralized repository that you can use to store all your structured and unstructured data at any scale. A data lake can include both raw datasets and curated, query-optimized datasets. Raw datasets can be quickly ingested, in their original form, w
parallel NAME SYNOPSIS DESCRIPTION OPTIONS EXAMPLES SPREADING BLOCKS OF DATA TIME POSTFIXES UNIT PREFIX QUOTING LIST RUNNING JOBS COMPLETE RUNNING JOBS BUT DO NOT START NEW JOBS ENVIRONMENT VARIABLES DEFAULT PROFILE (CONFIG FILE) PROFILE FILES EXIT STATUS DIFFERENCES BETWEEN GNU Parallel AND ALTERNATIVES BUGS REPORTING BUGS AUTHOR LICENSE DEPENDENCIES SEE ALSO parallel_examples GNU PARALLEL EXAMPL
CloudBees Jenkins Enterprise solves the automation needs of organizations that need scalability, security, manageability and resiliency capabilities, built on a cloud native architecture. CloudBees will no longer be supporting CloudBees Jenkins Enterprise 1.x after July 30, 2020. This end-of-life announcement allows CloudBees to focus on driving new technology and product innovation for CloudBees
AWS Well-Architected - Build secure, efficient cloud applications
AWS Well-Architected helps cloud architects build secure, high-performing, resilient, and efficient infrastructure for a variety of applications and workloads. Built around six pillars—operational excellence, security, reliability, performance efficiency, cost optimization, and sustainability—AWS Well-Architected provides a consistent approach for customers and partners to evaluate architectures a
Send feedback Default encryption at rest Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This content was last updated in May 2024 and represents the status quo as of the time that it was written. Google's security policies and systems may change going forward, as we continually improve protection for our customers. At Google, our comprehensive security strat
AWS Solutions Architect ブログ
AWS Big Data Blogに掲載された全5回シリーズの「Amazon Redshift Engineering’s Advanced Table Design Playbook」の翻訳をお届けします。日本語版も原文と同じでパート１から５に分かれており、このエントリはパート１です。パート２以降は順次公開されていきます。 Part 1: Preamble, Prerequisites, and Prioritization（序文、事前準備、優先順位付け）（本稿） Part 2: Distribution Styles and Distribution Keys（分散スタイルと分散キー） Part 3: Compound and Interleaved Sort Keys(Compound と Interleaved ソートキー) Part 4: Compression Encoding
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
AWS Lake Formation
Identity-based policies and resource-based policies - AWS Identity and Access Management
