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リ ゼロ テーブルk8 カジノ 機械学習活用に求められるスキル・環境とは何なのか今回の主な内容検索改善のためのアーキテクチャApache Solrの検索クエリをリライトしてUXを高める安定稼働中のサービスへの変更を最小限にするアーキテクチャ高速なA/Bテストを可能にするアーキテクチャ検索結果比較機能「検索精度改善にDeep Learningを使ってみたい!」その背景Deep Learningに対する当時の認識検索基盤チームの当時の状況検索における機械学習の花形「ランキング学習」とはそもそも「教師付き機械学習」とは? 検索の分野でどう生きるのか?「RankSVM」(Support Vector Machine for Ranking)とはDeep Learningを使うためにひねり出した採用理由実施意義の根拠が薄弱だと、大失敗しそうだが……

勝てる オンカジ 本連載「機械学習活用プロジェクト大解剖」では、リクルートテクノロジーズにおける「サイト内検索改善」プロジェクトの事例を紹介します。このプロジェクトは、機械学習を導入するために、分析担当者にとって仕事がしやすい環境を構築したものです。

 本連載では、このプロジェクトを通じて得た気付きである「機械学習活用に求められるスキル・環境とは何なのか」をテーマに、「検索のランキングアルゴリズムを継続的に改善するためのTips」「統計学や機械学習の知見をどのように活用したのか」「検索の改善に重要な機械学習以外の方法」などについてお伝えします。

 一方で、統計学や機械学習の理論、ミドルウェアやツールの使い方、検索エンジン全体のアーキテクチャや開発体制・監視の仕組みは、本連載ではお伝えしません。検索エンジン全体のアーキテクチャや開発体制・監視の仕組みについては、連載「Elasticsearch+Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖」を参考にしてください。

 また、本連載で紹介する事例のオチを先に書いておきます。

「Deep Learningを使ってみたい」という、趣味優先のプロジェクトがスタートDeep Learningそれ自体よりも、実際にサービス導入するためのいろいろな準備の方がサービス改善効果が大きかったただ使いたかっただけのDeep Learningよりも、サービス改善に本当に重要だったことが見えた(なので後悔はない)

 本連載は、検索ランキング改善や機械学習プロジェクトの立ち上げ期の話です。そのため、既にそのようなプロジェクトを無事立ち上げられた方よりも、下記のような方々に、少しでも参考になれば幸いです。

「サービスの検索機能を改善したい」が、方法が分からない方「プロジェクトにDeep Learningが使えるか」を検証してみたい方自分でDeep Learningなど、はやりの機械学習をサービスに導入しようとしている方

 まず、先ほど紹介した連載「Elasticsearch+Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖」では軽く触れるだけにとどめた「QueryRewriter」を紹介します。このQueryRewriterの検索を改善したのが、本連載で紹介するプロジェクト施策の中枢です。

検索改善のためのアーキテクチャ

 リクルートテクノロジーズはリクルートグループ各社が運営するサービスに「Qass(Query analyze search system)」と呼ぶ検索改善基盤を提供しながら、サービス運用者と一体となってサイト内検索機能の継続的改善を行っています。

 われわれのチームでは、検索ランキングアルゴリズム改善に「QueryRewriter」と呼ぶツールを利用しています。このQueryRewriterを導入することで、10年以上安定稼働している数々のWebサービスに対して、既存比で検索導線由来のCVRを数十%も改善できました。2017年1月現在の本稿執筆時点でも改善を続けています。

Apache Solrの検索クエリをリライトしてUXを高める

 QueryRewriterは名前の通り、検索クエリをリライトすることが主な仕事です。つまり、WebサービスからのApache Solr(以下、Solr)検索クエリを途中で書き換えてカスタマー(本連載では、リクルートグループのサービスを使うエンドユーザーのことを指します)にとって良い検索結果を返すことを目的としています。QueryRewriterは、小さなフットプリントと高パフォーマンスを実現するGo言語で開発しています。

 QueryRewriterでは、ユーザー属性やフリーワードからインテントを推定しています。具体的には、検索フィールドのブースト値を調整したり、FunctionQueryをアドインしたりしてクエリを書き換え、動的なランキングアルゴリズムを実現しています。それ以外にも、QueryRewriterには以下の特徴があります。

安定稼働中のサービスへの導入を念頭においた、プロキシ型アーキテクチャ高速なA/Bテスト実現する、無停止更新機能検索結果比較機能

 ここから、これらの特徴をどのように実現しているかを紹介します。

安定稼働中のサービスへの変更を最小限にするアーキテクチャ

 リクルートグループのサービスにおいて、多くのユーザーが利用するサイト内検索機能はマッチングビジネスのビジネスモデルの根幹に関わる重要機能です。

リクルートのビジネスモデル(記事「Elasticsearch+Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖(1):リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか」から引用)

 そのため検索機能の改修には、パフォーマンスや検索結果の劣化、バグによる検索機能の停止などが起こらないように、改修の影響が広ければ広いほど手厚いテストが必要になってきます。

 そんな重要機能への改修の影響を最小限とするために、QueryRewriterは既存アプリケーションサーバと検索サーバの間に差し込んでSolrのリバースプロキシとして動作するように設計しています。つまり、アプリケーションから見るとSolrと全く同じインタフェースで透過的に動作するようにしています。これで、Webアプリケーション側は検索サーバに投げるクエリを全く変更せず、ただ接続先を変更するだけで利用できるようにしています。また、これによってWebアプリケーション側の改修の影響範囲が限定されるため、テスト工数が低くなり、イニシャルコストを抑えることができます。

図1 リバースプロキシ型アーキテクチャ

 このような既存の検索サーバへのリバースプロキシ側アーキテクチャを採用することで、万が一QueryRewriterにバグがあって停止した場合でも、LB(Load Balancer)に死活監視とフェイルオーバーの責務を持たせることで、すぐにQueryRewriterを介さないSolr直接検索方式への切り戻しを可能にしています。この仕組みにより、検索アルゴリズム開発者が既存と同等のサービスレベルを保ったまま、思い切って複雑な検索アルゴリズムを導入することが可能となっています。

図2 フェイルオーバー高速なA/Bテストを可能にするアーキテクチャ

 検索改善の効果を定量的に評価するためには、A/Bテストによるオンラインテストが重要な位置を占めます。また効率が良いオンラインテストを実施するためには、数日~数週間単位での検索ロジックの差し替えができることが望ましいです。

 ただし、多くのカスタマーが利用しているWebサービスでは、サービス停止は大きな機会損失を生みます。よって、頻繁に検索アルゴリズムを改修するには、サービスを停止させずに検索アルゴリズムだけを差し替える仕組みが必要です。

 QueryRewriterは「クエリを高速にさばくためのフロント機能」と「クエリを書き換えるためのロジックモジュール」を分離し、ロジックモジュールをサービス停止なしで更新する機能を持たせています。つまり、「Solrクエリをさばく処理」のように「稼働中にあまり変更しない部分」と「頻繁に変更するロジックの部分」を分離しています。

 さらにロジック内でも、ランキングアルゴリズム部分は別設定ファイルに外部化し、設定ファイルの変更だけでアルゴリズムの変更ができるようにしています。

図3 モジュール無停止更新

 この特徴により、「検索改善のための分析者が分析に集中し改善ロジックの開発のみに集中できる」という利点を実現しています。ロジックモジュール内部で複数のランキングアルゴリズムを管理しているため、複数のランキングアルゴリズムを並列に競わせてA/Bテストを実現できます。

検索結果比較機能

 また、QueryRewriterと組み合わせて使う、「GABU」とわれわれが呼んでいる検索結果比較ツールも重要な意味を持っています。

 GABUを用いることで、分析者は「自らが開発したランキングアルゴリズムが、実際にどのような検索結果ランキングになるか」を可視化しているため、「既存のランキングアルゴリズムと新しいランキングアルゴリズムの挙動を実際にユーザーが体験する」のと近い形で即座に比較できるようにしています。

図4 GABU

 この結果、機械学習で構築したロジックを人間の感性でも確認できます。GABUを用いることで、もろもろの事情で機械学習だけに任せにくい要素でのアドホックなチューニングも円滑に行えます。

 またGABUは、分析担当者だけが利用するものではありません。特に威力を発揮するのが、企画・営業部署など開発・分析を専門外としている部署の人とのコミュニケーション時です。安定運用中のシステムにおいては、ステークホルダーが多く実サービスの検索結果に多くの方が強い関心を持っていることが多いため、複数の部署間でのコミュニケーションが重要になってきます。

 GABUを用いることで、検索改善の結果比較を目で見える形でデモできます。この目に見える形でのデモを行うと、新しい検索ロジックで「改善されること」の実感を共有でき、複数の部署をまたいだプロジェクトを推進しやすくなります。


 以上が、本連載で紹介するプロジェクト施策の中枢であるQueryRewriterの概要です。次ページでは、「どのような経緯で本プロジェクトを始めたのか」「なぜ検索のランキング改善に機械学習が有用なのか」を述べていきます。

「検索精度改善にDeep Learningを使ってみたい!」その背景仮想通貨カジノパチンコゼロ クラウン グリル

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スロット 実機 100 円 玉 米ベリタステクノロジーズ(以下、ベリタス)は2017年2月23日、米マイクロソフトとクラウドでのデータ管理に関するグローバルな戦略的パートナーシップを締結したと発表した。

photo「Enterprise Vault.cloud」の特徴

 両社は、企業が「Microsoft Azure(以下、Azure)」上へのハイブリッドクラウド環境を構築する場合に必要となる、既存のデータをAzureへスムーズに移行させるツールを共同で販売。また、ベリタスの情報管理ツール/ガバナンスサービスである「Veritas Enterprise Vault.cloud」をAzure上で運用できるようにする。

 今回、ベリタスはエンタープライズ向けバックアップツール「Veritas NetBackup 8.0」でのバックアップ先にAzure上のストレージを選べるように機能を拡張。併せて、中小規模企業向けの「Veritas Backup Exec 16」もAzureに対応させた。

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6 月 スロット イベント わが国において加速の一途をたどる少子高齢化、それにともなう労働力不足が深刻な問題となっている。

 「2045年には、65歳以上人口の割合は、首都圏で30%台であるのに対し、地方では40%を超えると予測されている」(総務省「令和4年 情報通信に関する現状報告の概要『 地方における少子高齢化』」)ように、少子高齢化の加速度は特に地方において顕著である。

65歳以上の人口指数(出典:国立社会保障・人口問題研究所)

 このような現状を踏まえ、社会・経済活動を維持するため、持続可能かつ、感染症・災害などの非常時にも耐えうるレジリエントな社会を実現するには何が必要なのか。事例を交え解説する。

地方全体が抱える「働き方」の課題仮想通貨カジノパチンコカープ 全 試合 中継

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バルタン 星人 スロット アンカー・ジャパンは、11月24日に容量2万mAhのモバイルバッテリー「Anker PowerCore Speed 20000 QC」を発売した。価格は4599円(税込)で、取り扱いはAmazon.co.jp。

PhotoPhotoAnker PowerCore Speed 20000 QC

 本製品は「Anker PowerCore 20100」の上位モデルで、同社独自技術「PowerIQ」「VoltageBoost」に加え「Qualcomm Quick Charge 3.0(以下、QC3.0)」に対応。2万mAhのバッテリーを搭載してQC3.0に対応したモバイルバッテリーでは、世界最小サイズを実現した。

 QC3.0対応スマートフォン・タブレットであれば約35分で最大80%まで充電でき、非対応端末でも急速充電が可能だ。

 また、多重保護システムによる安全性、新たに特許を取得した温度管理テクノロジーで過剰な熱を持つことはないという。

 サイズは約170(幅)×82(高さ)×22(奥行き)mm、重量は約396g。

製品名Anker PowerCore Speed 20000 QCメーカーアンカー・ジャパンサイズ約170(幅)×82(高さ)×22(奥行き)mm重量約396g発売日2016年11月24日価格(税込)4599円

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オンカジ で 生活 JFEスチールは2018年12月11日、NEC、NECソリューションイノベータとともに、AIによる画像認識技術活用して、製鉄所で作業者の安全行動をサポートする技術を開発したと発表した。

 AIによる画像認識技術を使った人物検知は、生産現場の安全対策などに活用が広がっている。しかし、製鉄所の工場内は、場所によって明るさなどの照明条件が異なる上、多種多様な装置が配置され、作業者はさまざまな動きや姿勢で作業するため、人物検知そのものが困難な環境だという。

 今回の新技術では、大量の人物画像を撮像して、ディープラーニングでAIに学習させることで、実用レベルの人物検知を可能にした。条件によって立ち入り禁止エリアが変化する特殊な工場内でも、AIが正しく禁止エリアを認識する技術を確立。この技術を核に、立ち入り禁止エリアに作業者が進入してしまった場合にはAIが検知して警報を発するとともに、自動でラインを緊急停止させるシステムを開発した。

PhotoAI画像認識を活用した安全行動サポート技術の概要Photo作業者のさまざまな作業姿勢に対応

 JFEスチールでは、近年、世代交代の進行とともに作業経験の少ない若手社員が増加しており、安全な職場づくりの推進に向け、AIなどの先端技術を取り入れていくことが最良と判断。今回、NECのAI技術を活用した作業者の安全行動サポート技術の共同開発に取り組んだという。

 既に同システムを知多製造所(愛知県半田市)の中径シームレス管工場に導入し、有効性を確認できたことから、2019年から全社展開する予定としている。

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スロット スペル フリービットは2017年1月6日、機械学習/AI(Artificial Intelligence:人工知能)導入支援パッケージ「freebit AIラボ」の提供を開始すると発表した。

 freebit AIラボでは、データを収集したり蓄積したりするためのデータ分析基盤の構築から、企画や開発、ネットワーク、セキュリティ、マーケティング、コンサルティング、運用をパッケージ化したサービスとして展開する。同サービスでは、同社の特許技術のライセンス提供も視野に入れるとしている。

 同サービスの提供に当たり、同社のR&D(研究開発)部門を中心に、同社の特許技術や独自技術と、クラウド技術や運用ノウハウを活用する。今後、同社のR&D部門を中心に機械学習やAIに関する研究開発を進めることに加え、グループ企業との連携によってさらに付加価値の高いサービスを開発、提供していくとしている。

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パチンコ 橿原連載バックナンバー

 商用DBMSからOSSデータベースへの移行を検討する企業に向け、「MySQL」への移行プロジェクトで必要となる具体的なノウハウをお届けする本連載。前回は、Oracle DatabaseからMySQLへの移行計画に必要な、オブジェクトとデータ型の移行コストを評価しました。

 今回も前回と同様に、「Oracle Database 11.2.0.4 Standard Edition One(SE1)」から「MySQL 5.7 Community Edition(ストレージエンジン:InnoDB)」への移行を計画する、ある製造業(仮名:株式会社豊洲部品)の架空プロジェクトを例とし、「SQL(Structured Query Language)」とテーブルおよびインデックスの「DDL(Data Definition Language)」の移行を考察します。ここで取り上げるSQLは、ビュー、ストアドプロシージャ、DMLトリガ内で利用されるSELECTクエリを主なターゲットとしています。

 なお株式会社豊洲部品(仮名)の現システム規模は、以下のOracle環境であるという前提で話を進めていきます。これはOracle Databaseのライセンス体系変更に伴い、コスト増の回避策を含めてMySQLへ移行するのに適していると位置付けられる構成の一例となります。また、本稿で評価結果として提示したSQL関数の数やヒント句の数などは、全て架空の値となります。

現(移行前)Oracle環境

OSWindows2008R2 64bitプロダクト名(バージョン)Oracle Database 11g R2 SE1(11.2.0.4.0)データベース名APODBブロックサイズ8192バイトキャラクタセットJA16SJIS各国語キャラクタセットAL16UTF16接続モード専用サーバモードユーザーデータ容量約200GB最大同時接続数100アプリケーションVB(oo4o)、PL/SQLストアドプロシージャ

手順1:SQLとDDLの評価目的を理解する

 本評価は、以下の2項目の情報を把握して、MySQLへ移行する場合の「コスト(=作業量)を把握する」ことが目的です。

現在実装しているビュー、ストアドプロシージャ、DMLトリガ内で使われているSELECTクエリ現在実装しているテーブルやインデックスのCREATE文

 作業コストは、以下の3段階で評価します。

移行コスト:低(0~0.5人月)移行コスト:中程度(0.5~1人月)移行コスト:高(1人月以上)手順2:SQL、DDL情報を取得する

 SQLおよびDDLの情報は、以下2通りの取得方法があります。

「DBMS_METADATA」パッケージ「GET_DDL」ファンクションを使用する「DataPumpユーティリティー」を使用する1:「DBMS_METADATA」パッケージ「GET_DDL」ファンクションを使用する

 「SQL*Plus」を起動し、第1パラメータに「オブジェクトタイプ」、第2パラメータに「オブジェクト名」、第3パラメータに「スキーマ」を指定して実行すると、パラメータに指定したDDLが戻されます。

SQL> set long 2000000SQL> set pages 0SQL> select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','SHAIN', 'APR1') from dual; CREATE TABLE "APR1"."SHAIN"( "SHAIN_ID" NUMBER(10), (省略)"KOUSHIN_DATE" DATE,PRIMARY KEY ("SHAIN_ID")USING INDEX PCTFREE 10 INITRANS 2 MAXTRANS 255(省略) PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT)TABLESPACE "APRDATA1"DDL取得例2:Data Pumpユーティリティーを使う

 DataPumpユーティリティーでは、以下のコマンドを用いて情報を取得できます。

(1)「expdp」コマンドでメタデータをエクスポートするexpdp USER/PASSWD FULL=Y CONTENT=METADATA_ONLY DUMPFILE=IKO_DIR:full_meta.dmp EXCLUDE=STATISTICS LOGFILE=IKO_DIR:exp_full_meta.log(例)(2)「impdp」コマンドでメタデータからSQL文(DDL:Data Definition Languageなど)を生成するimpdp USER/PASSWD DUMPFILE=IKO_DIR:full_meta.dmp SQLFILE=full_meta.sqlLOGFILE=IKO_DIR:cr_sql.log(例)(3)(2)で生成されたDDLから調査を行う

 テキスト編集ツールを用いて、(2)で生成されたアプリケーションスキーマのDDLから調査を実施します。

 (*:Data Pumpユーティリティーを使う手順は、第4回「オブジェクトとデータ型の「移行コスト評価」を実施する」と同じです)「移行評価」を実施する仮想通貨カジノパチンコ京都 伏見 高校 ジャージ

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パチスロ ま ど マギ 確定 役 米Amazon Web Services(以下、AWS)は2017年4月19日、Amazon Redshiftの利用者に向けた新機能「Amazon Redshift Spectrum(以下、Redshift Spectrum)」の提供を開始すると発表した。

 Redshift Spectrumは、Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)内のデータに対して、直接SQLクエリを実行できるようにする機能。分析のためにデータを他所へロードしたり、転送したりせず、データフォーマットも変換なしに、Amazon S3内のデータに対してそのままクエリを実行できることを大きな特長とする。

photo「Redshift Spectrum」の使い方

 対応データフォーマットは、CSV、TSV、Parquet、Sequence、RCFileなど。GzipまたはSnappyによる圧縮ファイルにも対応する。この他のフォーマットや圧縮形式にも順次対応する予定という。

 使用するSQL構文はAmazon Redshiftと同じで、ユーザーが現在使用しているBI(Business Intelligence)ツールでクエリの実行が可能だ。ユーザーは、データベースに接続してから、クエリをRedshiftへ投げるだけで済む。Redshift Spectrumでは数千台規模までスケールアウトするインスタンスを用意しており、検索対象となるデータ量に基づいてクエリ演算性能を自動的に拡張する機能を備えることから、テラバイト(TB)規模から、ペタバイト(PB=約1000TB)、エクサバイト(EB=約100万TB)規模にまで、処理するデータ量に関わらず、Amazon S3内のデータに対してクエリを実行できるとしている。

 AWSでデータベース、分析、AI担当副社長を務めるラジュ・グラバニ(Raju Gulabani)氏は、「Redshiftは、AWSのスケールメリットを活用することで、旧来のデータウェアハウスに比べてペタバイト規模のデータを10倍の性能、かつ10分の1のコストで分析できるようにする。さらに、これまで多くの顧客から、RedshiftでAmazon S3内に保存した自社データも分析したいという要望を受けてきた。Redshift Spectrumはこのニーズを満たすものだ」と述べている。

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motogp 2015 マレーシアk8 カジノ photo新色「クラシック・ホワイト」の160Gバイトモデルと同色のDUALSHOCK 3

スロット ラブ 嬢 キャスト ソニー・コンピュータエンタテインメントジャパンは7月6日、プレイステーション 3(PS3)の新モデルを7月29日に発売すると発表した。内蔵HDDが320Gバイト/160Gバイトの2モデル。価格は320Gバイトモデルが3万4980円、160Gバイトモデルが2万9980円。現行の120Gバイトモデル(2万9980円)は7日からオープン価格に変更する。

 新モデル(CECH-2500シリーズ)は、スリムな本体や機能はそのままに、地上デジタルレコーダーキット「torne」によるテレビ番組録画やネットワークサービスをより楽しめるようにするためにHDDを大容量化。160Gバイトモデルの価格は、120Gバイトの現行モデルと同じに据え置いた。

photo同色の縦置きスタンドも

 160Gバイトモデルでは、本体カラーとして従来のチャコール・ブラックに加え、新色「クラシック・ホワイト」も発売する。同色のDUALSHOCK 3(5500円)と縦置きスタンド(2000円)も同時発売する。

 torneと160Gバイトモデル(チャコール・ブラック)を同梱した「地デジレコーダーパック」も同時発売する。

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東洋 経済 就職k8 カジノ 「特集:TypeScript 2.0概説」のインデックス

パチスロ 推す空手部連載目次

 前回から時間が空いてしまったが、その間にTypeScript 2.1がリリースされ、2.2のリリースも間近に迫ってきた。そこで今回は、「あり得ない」を表現するnever型や読み込み専用プロパティなど、TypeScript 2.0の新機能でまだ紹介できていなかったものを幾つか取り上げていく。また、最後にTypeScript 2.1で改善された型推測機能など、TypeScript 2.1/2.2の新機能を少しだけ取り上げる(詳しくは回をあらためて紹介する予定だ)。

never型

 never型は「それが発生することがない値であること」を示すために使用する。簡単には、「制御を返さずに終了する関数の戻り値型」や、前回に紹介した型ガードの中でたどり着くことがない変数の型などがnever型である。

 TypeScript 2.0のリリースノートによると、never型には次のような特徴がある。

neverはあらゆる型のサブタイプであり、全ての型に代入可能全ての型はneverのサブタイプではなく、neverを除く全ての型はneverに代入できない関数式もしくはアロー関数を利用した関数定義において戻り値型を型注釈で指定していない場合、関数にreturn文がないか関数内の全てのreturn文でnever型の値を返す、かつ、関数末尾が到達不可能であれば(関数末尾に制御が移ることがなければ)、その戻り値型がneverであると推測される関数の戻り値型がneverであると型注釈を行った場合、その関数内の全てのreturn文でnever型の値を返し、かつ、関数末尾が到達不可能でなければならない

 関数末尾が到達不可能かどうかは、制御フローの解析によって判断される。なお、上の特徴の3つ目については注意が必要だ。型注釈がないときに戻り値型がneverであると推測されるのは、関数式かアロー関数を利用して関数を定義した場合となる。「function funcname() { …… }」形式の関数定義では明示的に型注釈を行う必要がある。

 以下に簡単な例を示す。

// 戻り値型がneverになるconst hello = (name) => { console.log('hello ' + name); throw Error('error'); console.log('never executed');}// 戻り値型がvoidになるconst goodbye = (name) => { console.log('goodbye ' + name);}// 戻り値型がvoidになるfunction hello2(name) { console.log('hello ' + name); throw Error('error'); console.log('never executed');}

戻り値型がneverの関数

 アロー関数を用いて定義している関数helloは、2行目で例外を送出しているので、3行目のconsole.logメソッド呼び出しは到達不可能である。また、そこまでにreturn文で制御を呼び出し元に返してもいない。そのため、これは制御を返さずに終了する関数であり、その戻り値型がneverであると推測される。これに対して、関数goodbyeは戻り値を返さないが、制御を呼び出し側に戻すので、その戻り値型はvoidである。関数hello2の定義では関数式/アロー関数を使っておらず、かつ、型注釈を付加していないので、この関数の戻り値型はneverではなく、voidと推測される。以下に例を示す(2つのポップアップが表示している戻り値型の違いに注意)。

型推測の違い型推測の違い

 関数の戻り値型だけがnever型として型注釈を付加する対象ではない。例えば、次のようなコードがあったとする。

const foo = (x: string | number) => { if (typeof x === 'string') { return 'hello ' + x; } else if (typeof x === 'number') { return x * 2; } x;}

共用型のパラメーターを受け取る関数foo

 この関数は制御フロー解析ベースの型解析により、if~else if節が終了した時点で「xの型は共用型のstringでもnumberでもないことを表すnever」となる。これをチェックするためにif~else if節の次に「x;」行を追加してある。Visual Studio Codeで、この行にカーソルを合わせると、次のようになることからxの型が確かにneverとなっていることが分かるはずだ(画像中央のポップアップに注目)。

「ここにくるなんてあり得ない!」ので「xの型はnever」「ここにくるなんてあり得ない!」ので「xの型はnever」

 never型の使い道の1つとしては、共用型(Union Types)の値を処理する際に、それぞれの型に応じた処理の記述漏れをコンパイル時点で(あるいはIDEのレベルで)検出できることが挙げられる。以下に例を示す。

const error = (msg: never) => { throw new Error(`error: not processed ${typeof msg}`); }const foo = (x: string | number) => { if (typeof x === 'string') { return 'hello ' + x; } else if (typeof x === 'number') { return x * 2; } return error(x);}console.log(foo(100));

処理漏れがないコード

 最初に定義している関数errorは、例外を送出し、ある型の処理が行われていないことを示すものだ。例外を発生するので、この関数は制御を返すことがなく、その戻り値型は(アロー関数で定義しているので)neverとなる。また、パラメーターの型もneverになっていることに注意しよう。

 一方、関数fooは、先ほど見た文字列か数値の値をパラメーターに受け取り、その型に応じた処理を行う関数でif~else if節の後に「既に2つの型を処理し終わったので、ここに到達することがないことを意味するerror呼び出し」を追加したものだ。

 ここで、else if節を取り除くとどうなるだろう。つまり、文字列だけを処理し、数値の処理を忘れていたとしたらどうなるだろう。

const foo = (x: string | number) => { if (typeof x === 'string') { return 'hello ' + x; } return error(x);}

数値の処理を忘れたコード

 Visual Studio Codeでは次のようになる。赤線が引かれたエラー部分とその上のポップアップに注目されたい。

処理忘れがあることが事前に分かる処理忘れがあることが事前に分かる

 「number型の値をnever型のパラメーターに代入できない」というエラーメッセージが表示されている。最初に述べたように、never型は全ての型に代入可能だが、never型にはnever型以外の型の値を代入できない。この特性を利用して、処理の記述漏れを(ここでは、あり得ないことを示すnever型の値にnumber型の値を代入しようとしたことで)事前に検出できるようになる。一方、関数fooでは「return error(x)」としているが、関数errorの戻り値型はneverだった。これも前述したように、neverは全ての型のサブタイプで、関数fooの戻り値型である「string | number」に代入可能であるためにエラーとはなっていないということだ。

 ここまで見たように「あり得ない事態をコードとして表現できるようになる」ことと「そのことを利用した処理の記述漏れを検出できる」のがnever型の大きな特徴の1つといえる。

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元祖 大工 の 源 さん 甘 デジk8 カジノHeptioをなぜ買収したか、その力をどう生かすか。VMwareのCEOとCOOに聞いた仮想通貨カジノパチンコビット コイン 機関 投資 家

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ブイゾーン ユーカリが丘 2018年11月中旬に来日したVMware CEOのパット・ゲルシンガー氏をつかまえて、同社が前週に発表したHeptioの買収について聞くと、「KubernetesおよびCNCF(Cloud Native Computing Foundation)におけるリーダーになる」と答えた。

VMware CEOのパット・ゲルシンガー氏

 「オープンソースの世界では、コントリビューションが全てだ。Heptioの共同創業者であるクレイグ・マクラッキーとジョー・ベダは、Kubernetes OSSプロジェクトを立ち上げた3人のうちの2人だ。彼らは才能あるスタッフを持ち、多くの重要なKubernetes関連プロジェクトをリードしており、Kubernetes開発の方向性に影響力を持っている。VMwareは、これを製品に生かすことができる。これは、Red Hatがやってきたことに似ている。彼らは(OSSプロジェクトを)リードし、これに基づいてマネタイズしてきた。従ってVMwareはKubernetesコミュニティーをリードすると共に、自社の製品がコミュニティーをサポートし続けられるように努力していく」

 「また、Heptioはバックアップ、可用性強化、ガバナンスなど、Kubernetes上で使えるツールを開発し、既に顧客に提供している。買収が完了すれば、私たちはこうした機能を、即座に自社製品へ追加する。さらにHeptioのチームは、新たな分野のサービスを開発しようとしている」(ゲルシンガー氏)

 マクラッキー氏はKubernetesなどをベースに、クラウドネイティブ環境を推進する団体、CNCFを立ち上げた一人でもある。

 「私たちは、これまでの自社におけるオープンソース活動から、OSSコミュニティーでは政治的な動きも必要であることを学んだ。その意味でも、影響力のある人たちを味方に付けることは重要だ」(ゲルシンガー氏)

 それでも、VMwareがKubernetesをめぐる世界での主要なプレイヤーになるということを想像できる人は少ないのではないか。

 しかしゲルシンガー氏は別の場で、ネットワーク仮想化のNicira Networksを買収し、成功した前例があることを強調した。

 「Niciraのことを考えてみてほしい。同社にはマーティン・カサドというカリスマがいた。VMwareはNiciraをかなりの高額で買収したため、『元が取れるのか』と疑われたが、今では誰もが拍手喝采してくれる」

 確かにNicira買収当時、VMwareは社内でネットワーク仮想化技術を開発していたものの、注目されてはいなかった。これがNiciraの買収およびその技術の取り込み、そしてカサド氏が先頭に立って普及に努めたことにより、短期間のうちに巨大なビジネスへと成長した。

Pivotalが買収した方がよかった?

 「HeptioはPivotalが買収した方がよかったのではないか」とも聞いてみた。ゲルシンガー氏は、「Kubernetesは次世代のインフラAPIだと考えている。Kubernetesはアプリケーション基盤なのか、インフラなのか。私たちは今後、インフラとしての役割が増すと思っている。従って、PivotalよりもVMwareが提供していかなければならない」と答えた。

 「一方、Kubernetes上でますます多くのミドルウェアが開発されていかなければならず、この部分はPivotalが推進すべきだ。Pivotal Container Service(PKS)が両社の共同プロジェクトなのはそのためだ」(ゲルシンガー氏)

 ここでゲルシンガー氏の答えには含まれていないが、Kubernetesは、ハイブリッド/マルチクラウドにおいて、欠かせない要素になってきている側面もある。

 VMwareはハイブリッド/マルチクラウドを推進する一社だが、複数クラウド間のアプリケーション移行を仮想マシンのレイヤーで行うと、フォーマット変換が必要になったり、移行データが重過ぎたりするケースが考えられる。

 後者に関して、オンプレミスのVMware vSphereとVMware Cloud on AWSとの間では、前もって仮想マシンデータのほぼ全てを移行先に複製しておき、後は稼働している仮想マシンのメモリ上にある部分を、ライブマイグレーション(無停止移行)で移動できる機能が使えるようになっている。だが、これはVMware基盤同士でしか実現できないことだ。

 一方、アプリケーションがコンテナベースであれば、移行は比較的簡単だ。そこでハイブリッド/マルチクラウドを、コンテナによって進める動きが、少なくともエンタープライズITベンダーの間では広がりつつある。

 もちろん、仮想マシン自体に付加価値がないのと同様、コンテナ自体に付加価値があるわけではない。価値があるのはコンテナオーケストレーションだ。そしてコンテナオーケストレーションの世界における勝者として、Kubernetesが急速に浮上してきた。

 すなわち、サーバ/デスクトップ仮想化(および関連インフラ仮想化)を中核技術として事業を拡大してきたVMwareは、Kubernetesが明日の共通基盤となることを認識し、手を打ったことになる。

 なお、こうした話題になると、必ず「仮想化の時代は終わった」と言いだす人がいる。だがコンテナに注目が集まるからといって、仮想化が不要になるわけではない。とはいえ、Kubernetesがアプリケーション基盤/インフラ、ハイブリッド/マルチクラウドの2つの観点で、企業CIO(最高情報責任者)の取り組むべき課題になりつつあるなら、VMwareはインフラベンダーとして取り組まなければならない。

 取り組むといっても、Kubernetesディストリビューションを出すだけでは付加価値がない。そこでVMwareは、Heptioの指導者が持つカリスマ性と開発力に期待して、同社を買収した。

DevOpsニーズに応える取り組みとしてのHeptio VMwareプロダクト/サービス最高執行責任者 (COO)のラグー・ラグラム氏

 VMwareプロダクト/サービス担当COO(最高執行責任者)のラグー・ラグラム氏は、別の視点からも今回の買収を説明する。

 「VMwareは創立以来、IT運用を担当する人々をオーディエンス(訴求対象)としてきた。だが、過去数年の間にDevOpsが広がってきた。一方、パブリッククラウドの普及に伴ってクラウド運用担当者(「CloudOps」)が生まれている」(ラグラム氏)

 そこで同社は最近、こうした新しい運用担当者のニーズに応える取り組みを進めてきた。CloudOpsに関しては2018年8月、CloudHealth Technologiesの買収を発表。それ以前から開発・提供してきたマルチクラウド管理SaaSとの統合を進めようとしている。一方、DevOpsニーズに応える活動として、今回のHeptio買収は位置付けられるという。

 すると、次の質問をしなければならない。

 「DevOpsは、開発者が発言力を持つ世界。VMwareは従来のIT運用担当者には信頼されているかもしれないが、開発者に支持されているわけではない。開発者たちにどうアピールしていくのか」

 ラグラム氏は、「それがHeptioを買収したもう1つの理由だ。開発者はKubernetesのエコシステムで何が起こっているかに関心を持っている。ツールにしろ、APフレームワークにしろ、このエコシステムから来るものを使おうとする。私たちは、HeptioのOSSに関する活動を通じ、開発者が求める運用の在り方とは何かについての理解を深めることができる」と答えた。

「VMware/Pivotal対Red Hat」という構図

 ラグラム氏によると、Heptioの社員はほぼ全員が、Kubernetes関連のOSSプロジェクトにコントリビューションをしている。幹部はGoogleでKubernetesを構築し、運用してきた人たちであり、その経験を基に、本番環境におけるベストプラクティスを伝えることもできるという。実際、Heptioはこれまで一般企業を対象として、Kubernetesサービスやトレーニング、コンサルティングを提供してきた。

 「Heptioの買収で、VMwareは企業向けのベストなKubernetesソリューションを提供する存在になれる」(ラグラム氏)

Heptioは、PKSとVMware Cloud PKSを支える存在になる

 VMwareは現在、同じDell TechnologiesグループのPivotalと共同で、「Pivotal Container Service(PKS)」というKubernetesディストリビューションを提供している。買収が完了すると、Heptioが開発してきたKubernetes関連OSSは、PKSに組み込まれることになっている。一方Heptioが企業向けに提供してきたKubernetesサービスのノウハウは、PKSおよびVMware Kubernetes Engine(VKE)を組み込んだSaaSとして開発中の「VMware Cloud PKS」に生かされる。

 ラグラム氏によると、PKSは売り上げを2社で半々に分ける共同ソリューション。これまでVMwareはvSphere、VMware NSXといった部分でこのソリューションに貢献してきたが、加えてHeptioが開発をリードする各種ツールを提供することになる。

 今後も、VMware はPKSを中核として、Kubernetesへの取り組みを進めていくという。だが、Heptioの活動はあくまでもVMwareの名の下で行われる。

 「では、『VMware/Pivotal対Red Hat』という構図なのか」と聞くと、ラグラム氏は「その表現は正しいと言える。VMwareは企業向けKubernetesソリューションにおけるリーダーシップを勝ち得たいと考えている。Red Hatもこの点では同じだ」と答えた。

 「だが、企業向けKubernetesソリューションとして、VMware NSXによるネットワーキング、セキュリティ、管理機能など、Red Hatではできないことをこちらは提供できる。一方、プライベートクラウドにおいて、VMware vSphereはOpenShiftにとって最大の稼働プラットフォームだ。また、OpenShiftに欠けているネットワーク機能を補うために、VMware NSX-Tを組み合わせる顧客が存在する。つまり、『コーペティション(競合と協調の同時進行)』の状況が生まれている」(ラグラム氏)

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b450m plus メモリスロット IP電話のSkypeは8月30日(現地時間)、企業顧客向けのサービス「Skype Connect 1.0」をリリースしたと発表した。昨年3月に「Skype For SIP β」として公開していたサービスの正式版となる。

 Skype Connectは、VoIPの通信プロトコルSIP(Session Initiation Protocol)を用いたSkypeサービスで、Skypeを既存の企業PBXに統合する。このサービスにより、企業は通常の電話機を使って国内および国際電話をかけることができるほか、企業サイトにSkype Connectのリンクを設置しておくことで、SkypeユーザーがPCや携帯電話からSkype経由で企業に電話をかけることもできる。

 Skype Connectの料金は、チャンネル当たり月額6ドル95セント。国際電話には別途一般のSkypeと同じ割合で課金される。

 同社は9日に株式公開を申請しており、一般ユーザー向け有料サービスや広告収入に加え、企業向けサービスを立ち上げることで事業の収益化を図っている。

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