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こんにちは、山本和道です。 本記事は連載「若手エンジニアのためのDevOps入門」の第9回です。
業務の中で施策を計画したり、情報を判断したりするために「データを元に考えたい」と思っても、必要な情報が社内に分散しているため、データを統合して分析することに時間が掛かることはありませんか。たとえば、『社内の誰かに依頼してデータベースに蓄積されているデータを抽出してもらい、エクセルで管理している一部の情報とマージして考えないといけない』といったことです。
こんにちは、さくらインターネットの大喜多です。 今回は「故障のための設計(Design For Failure)」を考慮したWebシステムの構築について解説してまいります。
実運用されるソフトウェアのリリースは、かつては入念な準備のうえで行う一大イベントだった。しかし昨今ではソフトウェアの更新サイクルの高速化により、頻繁にソフトウェアのリリースを行うケースが増えている。
Dockerなどのコンテナ技術を使ったクラスタ技術の1つに「Kubernetes」がある。今回はこのKubernetesにおけるネットワーク関連の設定や、コンテナのデプロイについて紹介する。 今回紹介するKubernetesは、Googleが開発を主導するコンテナクラスタ構築ツールだ（図1）。
こんにちは、山本和道です。 本記事は連載「若手エンジニアのためのDevOps入門」の第8回です。
こんにちは、山本和道です。 本記事は連載「若手エンジニアのためのDevOps入門」の第7回です。
こんにちは、さくらインターネットの大喜多です。 クラウドの出現により、これまでのインフラ設計と異なった視点が必要となります。今回はクラウドの特性を生かした設計のコツをご紹介します。
前回まではMagentoのインストール方法や機能、アップデート方法の紹介をしてきました。今回からは私が実際にMagentoを使用したサイト構築プロジェクトで「最小構成」としてご提案している構成と、構築の流れをご紹介していきたいと思います。
はじめに IT業界に限らない話だと思いますが、昨今様々なイベント・カンファレンスが開催され、私たちに学習の機会をふんだんに与えてくれるようになりました。そうしたイベント・カンファレンスでは WiFiによるインターネットアクセスが提供されていることもあり非常に便利ですよね。
今回はMagentoをアップデートする方法をご紹介しましょう。 Magentoは概ね2〜3ヶ月に1回マイナーバージョンアップがあり、1年ごとにメジャーバージョンアップが行われます。 最初にMagentoのメンテナンス期限を知っておこう Magentoのメンテナンス期限は、「各バージョンの初回リリースから原則2年間」と定められています。
画像分類においては、高い精度を実現できる手法として「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」というものが提案されている。CNNは強化学習のモデルとして使用するニューラルネットワークの形状と信号の伝達方法を工夫することで、少ないノードで高い分類能力を実現するものだ。今回はこのCNNをTensorFlowで実装したものを紹介する。
前回までの記事では、TensorFlowを使って3層のニューラルネットワークを構成して機械学習による画像分類を試みた。今回は前回までのコードを拡張し、4層以上のニューラルネットワークを使用した、いわゆる深層学習（ディープラーニング）による画像分類を行う例を紹介する。
こんにちは、山本和道です。 本記事は連載「若手エンジニアのためのDevOps入門」の第6回です。
こんにちは、さくらインターネットの大喜多です。 数回にわたり、オープンソースの監視ソフトウェア「Zabbix」を用いたITインフラの監視について解説しております。今回は、Zabbixによるサーバリソース監視について解説いたします。
こんにちは、山本和道です。 本記事は連載「若手エンジニアのためのDevOps入門」の第5回です。
こんにちは、山本和道です。 本記事は連載「若手エンジニアのためのDevOps入門」の第4回です。
TensorFlowでは、学習などに使用するデータを読み書きするための「TFRecord」というデータフォーマットが用意されている。今回はこのTFRecordを使って学習データを準備したり、TFRecord形式のデータを読み込む方法を紹介する。
TensorFlowには計算グラフや学習過程を分析するためのツールである「TensorBoard」が付属している。これを利用することで、計算グラフを実際のグラフの形状で表示したり、学習処理の経過によるモデルの変化をグラフで表示するといったことが可能になる。今回はこのTensorBoardについて紹介する。
人工知能関連のソフトウェアを実装するに当たって広く使われているのがGoogleが提供するオープンソースの数値演算・人工知能関連ライブラリである「TensorFlow」だ。今回はこのTensorFlowのアーキテクチャや、基本的な行列演算、CSVファイルからのデータ読み込み、機械学習プログラムの実装を行う流れを紹介する。
