コンピューター

アーキテクチャ

マイクロサービスのデプロイと運用-DockerとKubernetes

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスのデプロイと運用-DockerとKubernetes(minikube、コンテナ、デプロイ、kube-ctl、ローリングアップグレード、自動ビンパッキング、水平スケーリング、スケールアップ、スケールダウン、自己回復、kubelet、kube-apiserver, etcd, kube-controller- manager, kube- scheduler、Pod、kube-proxy、Docker CLI、Docker Registry、cgroups、Linuxカーネル、カーネルネームスペース 、ユニオンマウントオプション、Hypervisor)
IOT技術:IOT Technology

ブレインマシンインターフェースの活用とOpenBCI

ブレインマシンインターフェースの活用とOpenBCI(Galea、VR、steam deck、Valve、Steam、EEG、EOG、EMG、EDA、PPG、Panatronix、UX、瞑想、ストレス、島津製作所、NIRS、リハビリテーション、外骨格ロボット、BMI神経リハビリテーション、Blackrock Microsystems, LLC、機能代償型、機能回復型、非侵襲型、fMRI、侵襲型、脳磁場測定、近赤外光計測、NIRD、脳波、脳波センサー、義手)
Clojure

マイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用(Riemann、ロールアップ、スロットル構造、KafKaプラグイン、UTC、timbre、LogStash、log4j、tools.logging、構造化ロギング、一般的なログフォーマット、可視化機能、ダッシュボード、Kibana、パイプライン、UDP、Collectd、RRD、stdin、stdout、ELK Stack、Elastic Stack、Apache Kafka
コンピューター

KI 2019: Advances in Artificial Intelligence論文集より

KI2019 前回はKI2018について述べた。今回は2019年9月23日から26日の間にドイツのカッセルで開催された第42回ドイツ人工知能会議(KI 2019)について述べる。 ...
アーキテクチャ

ApacheサーバーとLAMPのインストールと動作

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクで活用されるApacheサーバーとLAMPのインストールと動作(MariaDB、PHP、CentOS、Mac、Windows)
コンピューター

ソフトウェア技術者のため のFPGA入門 機械学習編

サマリー FPGA(Field Programmable Gate Array)は、プログラム可能なハードウェアデバイスであり、高速な演算処理を行うことができるものになる。もう少し具体的に述べると、コンピュー...
アーキテクチャ

保護中: モノリシックサービスからマイクロサービスへの移行とサービス設計

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスのモノリシックサービスからの移行と設計指針の概要(リリースサイクルとデプロイメントプロセス、境界コンテキスト、生産性、コンポーネント、サービス指向アーキテクチャ、データベース分離)
web技術:web technology

マイクロサービスのためのRESTのAPI概要

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに利用されるマイクロサービスの重要な要素技術であるREST APIとRESTfulサービスについて
web技術:web technology

保護中: マイクロサービスのアーキテクチャの概要

理想的な企業システムは、緊密に統合され、特定の技術スタックとハードウェアに最適化された単一のユニットとして、すべてのビジネス機能を提供するものとなる。このようなモノリシックなシステムは、時間の経過とともに複雑化し、単一のチームによって単一のユニットとして理解することが困難になることがよくある。ドメイン駆動設計では,このようなシステムをより小さなモジュール式のコンポーネントに分解し,それらを,限定されたコンテキストで単一のビジネス能力に焦点を当てるチームに割り当てることを提唱している。
コンピューター

Thinking Machines  機械学習とそのハードウェア実装

サマリー 機械学習をハードウェア的に実装する場合、多くは専用のハードウェア利用することとなる。それらの手段としては以下のようなものがある。 GPUを使用する:グラフィックスカード(GPU)を利用することで、一...
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