テーブルのデータを S3 へエクスポート DynamoDB にエキサイティングな機能が追加されました。Data Export 機能です。この新機能を使えば、No Code で DynamoDB Table のデータを S3 に出力できます。 New – Export Amazon DynamoDB Table Data to Your Data Lake in Amazon S3, No Code Writing Required | AWS News Blog ユースケースは？ そもそも DynamoDB は NoSQL データベースです。大量のデータを保存するワークロードに向いている一方、集計、走査、検索については効率の面で限界があります。では「DynamoDBに保存されたデータを集計して分析したい」という要件にどう応えるかというと、分析したいデータはとりあえずS3に入れておいてETL
Amazon Redshift Serverless が新機能を備えて一般公開開始 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Redshift Serverless が新機能を備えて一般公開開始 昨年の re:Invent で、Amazon Redshift Serverless のプレビュー版を紹介しました。これは、データウェアハウスのインフラを管理しなくても、自由にデータを分析できるAmazon Redshift のサーバーレスオプションです。データを読み込んでクエリを実行するだけで利用でき、料金は使用した分だけです。これにより、利用頻度が少ない分析処理や夜間のみ実行されるワークロードなど、データウェアハウスを常時利用しないユースケースの場合に、より多くの企業がモダンデータ戦略を構築することができます。また、データ利用ユーザーが拡大している新しい部門において、データウェアハウスインフラストラクチャを所有せずに分析を実行したいというニーズにも適用でき
AWS Step Functions でタスクがエラーになったときに統一的なエラーハンドリング（エラー処理・リカバリ処理・通知処理など）が必要になることがある💡エラーハンドリングを実現する構成例をいくつか考えてみた👍 もちろん最終的には要件次第ではあって絶対にコレ❗️という答えはないと思う ＼( 'ω')／ 案1: タスクごとに Catch する まず最初に思い付くのはタスクごとに Catch する案だと思う．例えば以下のように AWS Lambda 関数（特に意味はなく Yay! という名前にした✌）を順番に3回呼び出す場合にタスクごとに Catch を実装して，エラーハンドリング用の処理 CustomErrorHandler を実行するイメージ👌 案1: ワークフロー例 実行すると期待通りになる❗️タスクごとに異なるエラーハンドリングを実装できて自由度は高いけど，統一的なエラーハ
はじめに こんにちは、AI事業本部の伊藤(@tsutsun17)です。先日、ラスベガスで開催されたAWS re:invent 2022に現地参加してきました。 AI事業本部では例年、エンジニア数人が現地参加して熱量と学びを得ることができる環境がありました。直近2年は世の情勢もあり現地参加を控えていましたが、今年は現地参加できました。今回は、参加したセッションの中で特に面白かったセッションの一部について、考察や開発しているプロダクトのお話も含めながらご紹介したいと思います。 セッションの概要 まずは、セッションの概要についてご紹介します。 Building next-gen applications with event-driven architectures Event-driven architectures can solve many difficult problems in m
Serverless Meetup Japan Virtual #17 の登壇資料です。 https://serverless.connpass.com/event/205099/
はじめに こんにちは。計測プラットフォーム開発本部SREブロックの西郷です。普段はZOZOSUITやZOZOMAT、ZOZOGLASSなどの計測技術に関わるシステムの開発、運用に携わっています。先日私達のチームでは、シングルクラスタ・マルチテナントを前提として構築したEKSクラスタにZOZOMATシステムを移行しました。本記事では移行ステップや作業時に工夫した点について紹介したいと思います。 目次 はじめに 目次 移行の概要とそのアプローチ 前提 要件 移行方針 各移行ステップとその詳細 STEP1:移行先CFnスタックへのAWSリソース作成、インポート STEP2:移行先へのデータマイグレーション S3 注意点 RDS 注意点 STEP3:移行先のクラスタにkubernetesリソースを追加 STEP4:EKSクラスタの切り替え external-dnsのdomain-filterをマル
CX事業本部＠大阪の岩田です。 この記事はServerless Advent Calendar 2020の13日目 です。 先日ブログでご紹介したように、Lambdaのパッケージフォーマットとしてコンテナイメージがサポートされるようになりました。 というわけで、WordPressのコンテナイメージを作成してLambda実行環境上で動かしてみます。 注意事項 このブログはネタです。アンチパターンをバリバリ利用しています。このブログを参考にWordPressの本番環境をLambda上に構築するのは一切オススメしませんので、ネタとして割り切って読んで頂ければと思います。 Lambda上でWordPressを動かす際の課題 普通にApacheやNginxなどのWebサーバーを立ててWordpressを動かす場合と比べて、Lambda上でWordpressを動かすためにはいくつかクリアすべき課題があ
Cloudflare Workers Announces Broad Language Support2020-07-28 We initially launched Cloudflare Workers with support for JavaScript and languages that compile to WebAssembly, such as Rust, C, and C++. Since then, Cloudflare and the community have improved the usability of Typescript on Workers. But we haven't talked much about the many other popular languages that compile to JavaScript. Today, we’r
The next chapter for Cloudflare Workers: open source2022-05-09 450,000 developers have used Cloudflare Workers since we launched. When we announced Cloudflare Workers nearly five years ago, we had no idea if we’d ever be in this position. But a lot of care, hard work — not to mention dogfooding — later, we’ve been absolutely blown away by the use cases and applications built on our developer platf
Amazon DynamoDB now supports bulk imports from Amazon S3 to new DynamoDB tables
Amazon DynamoDB now makes it easier for you to migrate and load data into new DynamoDB tables by supporting bulk data imports from Amazon S3. Now, you can import data directly into new tables to help you migrate data from other systems, load test data to help you build new applications, facilitate data sharing between tables and accounts, and simplify your disaster recovery and business continuity
JJUG CCC 2023 Spring 登壇資料 2023/06/04 16:40〜17:00
構築してみるAWSサーバレス PARONYM Advent Calendar 2020 - Qiita の7日目です。 はじめに 昨今注目を浴びているサーバレスアーキテクチャ。うまく使えばサーバの構築・運用・保守の手間が省けエンジニアはサービスの実装に注力することができます。 しかし便利な反面新たに学ばなくてはならないことが沢山あり、学びはじめのエンジニアは何からはじめたらいいか悩ましいところです。 本記事では、AWS公式で作成されたサンプルプロジェクトを使用してサーバレスアーキテクチャを構築し、サーバレスの学習のきっかけになることを目的としています。 注意 サンプルプロジェクトをAWSにデプロイすると料金が発生する場合があります。デプロイは自己責任でお願いします。 本記事で使用するサンプルプロジェクト AWSには公式から提供される便利なサンプルプロジェクトがあります。今回はその一つを使用
今まで記載してきた様々な検証については、 3 名でそれぞれ役割を分担して行ってきました。当日の作業実施もお願いしています。 移行作業のスケジュールについて 移行作業のスケジュールは、以下の要領で確定させました。 まずは我々の方で、遅延、リトライが見込まれる作業のバッファを積んだ上で暫定スケジュールを作成 顧客と調整し、完全システムオープンの時刻から、各連携システムの検証時間を引いて転送完了デッドラインの時刻を逆算 転送完了デッドラインの時刻に確実に終わるように、作業開始時刻を逆算 転送作業スケジュールにはバッファを積んでいるため、最悪のケースの作業時間で計画しています 作業開始時刻にすぐ作業が始められるよう、影響がない範囲で事前に準備できる作業をいれる 今回は、完全システムオープン時にはすべての連携システムが正しく動いてることを保証していなければなりません。そのため、最悪ここまでに転送が完
You now can use a SQL-compatible query language to query, insert, update, and delete table data in Amazon DynamoDB
You now can use PartiQL (a SQL-compatible query language)—in addition to already-available DynamoDB operations—to query, insert, update, and delete table data in Amazon DynamoDB. PartiQL makes it easier to interact with DynamoDB and run queries in the AWS Management Console. Because PartiQL is supported for all DynamoDB data-plane operations, it can help improve the productivity of developers by e
はじめに esbuild のビルド時間の速さに感動して、個人プロダクトで使っている AWS Lambda (Node.js) をなるべく速く更新できるようにしたいな、と思ってやってみた投稿です。 おことわり タイトルに2秒と書いていますが、当然どんな環境でも2秒でできるわけではありませんのでご注意ください。 使用するソースコードの内容によって、デプロイする時間も変わります インターネットの回線速度やAWSリージョンによって、デプロイする時間も変わります 参考までに、私の通信速度はこのぐらいでした。 その他 AWS の状況などの要因でも変わるかもしれません。 「参考：私の個人環境の場合」の章にも書いていますが、私が実際に使っている Lambda 関数は約4.2秒でアップデートできます。 高速にデプロイしたい理由 ローカルでも AWS Lambda の環境をある程度まで再現して開発することは可
If you want access to detailed log output, including the input and output of requests, you can start LocalStack with LS_LOG=trace, which will provide the same log format, but append the request and response objects, as well as the HTTP headers to the log line. When DEBUG=1 is enabled, errors inside LocalStack are now reported to the client in full. When writing issue reports, these stack traces he
Amazon OpenSearch Serverless による手軽なログ分析 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon OpenSearch Serverless による手軽なログ分析 この記事は、Log analytics the easy way with Amazon OpenSearch Serverless を翻訳したものです。 先日、Amazon OpenSearch Service の新しいサーバーレスオプションである Amazon OpenSearch Serverless が発表されましたが、これにより OpenSearch クラスターを構成、管理、スケールする手間なく大規模な検索および分析ワークロードを容易に実行することができます。非常に要求が厳しく予測不可能なワークロードに対しても高速なデータ取り込みとクエリ応答を実現するために、基盤となるリソースを自動的にプロビジョニングし、スケールします。 OpenSearch Serv
Ten years ago, Amazon Web Services (AWS) launched Amazon DynamoDB, a fast, flexible NoSQL database service that offers single-digit millisecond performance at any scale. In an online post on Jan. 18, 2012, Werner Vogels, chief technical officer at Amazon.com, wrote: “Today is a very exciting day as we release Amazon DynamoDB, a fast, highly reliable and cost-effective NoSQL database service design
Preview: Amazon OpenSearch Serverless – Run Search and Analytics Workloads without Managing Clusters | Amazon Web Services
AWS News Blog Preview: Amazon OpenSearch Serverless – Run Search and Analytics Workloads without Managing Clusters Most AWS analytics services have compelling serverless offerings that make it even easier for customers to analyze vast amounts of data without having to configure, scale, or manage the underlying infrastructure. Along with other serverless analytics, such as Amazon QuickSight for bus
NewsPicks SREチームのEdwin Wilsonです。 NewsPicksでは開発環境のテストデータのプロビジョニングを行うツールとしてDatarefreshというものがあります。 このツールは本番環境のデータストアから開発環境のデータストアに対してデータを同期するアプリケーションです。 対象のデータストアは以下となります。 Amazon RDS Amazon DynamoDB Amazon S3 Amazon ElastiCache 個人情報はRDSにのみに存在しており、マスク処理を行った後、同期しています。 DynamoDB ,S3, ElastiCacheには個人情報を存在しないため、開発に必要なデータをそのまま同期しています。 Datarefreshの実行は開発者がいつでもChatopsで行えます。 ChatopsでDatarefreshの実行の仕方 Chatopsで呼び
はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発部 プロダクト開発チームの杉田です。Fulfillment by ZOZO（以下、FBZ）が提供するAPIシステムの開発・運用を担当しています。 本記事では、サーバーレスアーキテクチャを採用しているFBZのAPIを例に、Datadog APMを使った分散トレーシングの導入手順と運用する際のポイントを紹介します。 「サーバーレスアーキテクチャを採用しているけど分散トレーシングを導入していない」という方や、「既にDatadogは活用しているけどAPMの機能は使っていない」という方に読んでいただけると幸いです。 FBZにおけるサービス監視 FBZでは、CloudWatchメトリクスやAWS Lambda、API Gatewayのログを解析し、PagerDutyやDatadogなどの外部サービスに連携して監視をしています。最近では、Lambda De
はじめに 先日のre:Invent 2020にて、Lambdaのパッケージフォーマットとして、従来のZIP形式に加えてコンテナイメージがサポートされました。詳しくは下記を参照してください。 【速報】Lambdaのパッケージフォーマットとしてコンテナイメージがサポートされるようになりました！！ #reinvent CDKでLambdaのパッケージフォーマットにコンテナイメージの定義ができると実践投入や構成を考えやすなーと思っていたところ、CDKのv1.76.0で定義できるようになっていたため、今回はそちらを試します。 以下注意点です。ご了承お願いします。 本記事は、CDK v1.76.0ベースで記載した記事となります。CDKのバージョンが上がった場合には、記事通りやっても動かない可能性があります 作成する関数は、Node12系です。別言語で作成したい方は、一部しか参考になりません 構成 概要
こんにちは。インフラエンジニアの永井(shnagai)です。 AWS re:Invent今年も大豊作ですごいですね。まだ全部は追えてないんですが、良さそうなものがあればサービスに取り入れていこうと思いわくわくしています。 この記事はコネヒト Advent Calendar 2020 - Qiita 3日目の記事です。 今回は、試してみてる方は結構いそうなので、ざっとLambdaのコンテナサポートを触ってみた感じの所感を中心に書いていきます。 うれしいポイント 今想像してる一番うれしいポイントは、lambdaがサポートしてる数多のAWSインテグレーションをトリガに好きな処理が動かせるところ（lambdaRuntimeAPIの存在を知りそう甘くないことを理解した） ローカルの開発がやりやすくなるなー SAMとか使って出来るけど。個人的にはlambdaの管理は煩雑 dockerで検証出来た方が楽
>_cd /blog/id_025 development technology#Serverless Framework#ServerlessDate2022-04-18Time00:00:00 JST 概要Serverless Framework はServerless Applicationを構成管理デプロイするためのツールです。この記事ではその使い方をまとめています。 ※ 2022.4.17 – Serverless Framework v3 の変更内容を反映しました。 インストールNode.jsのインストールServerlessはNode.jsで作られたCLIツールです。 なので、あなたのマシンにNode.jsをインストールする必要があります。Node.jsの公式サイトからあなたのPCにNode.jsをインストールしましょう。ServerlessはNode.jsのv12以上が必要
Lambdalithな構成でサーバーレスアプリケーションを実装する事例が増えてきていると思います。実際に Lambdalith と Single purpose Lambda が1つの API Gateway の中で共存できるのか、CDKを用いて実装し試してみました。 はじめに 最近、Monolith Lambda(以降 Lambdalith)な構成でサーバーレスアプリケーションを実装する事例が増えてきていると思います。 サーバーレスアプリケーションを作る際に、最初はLambdalithで構成し、必要になった場合に Single purpose Lambda と共存させれば良さそう、という意見が見られるようになりました。 今回は実際に Lambdalith と Single purpose Lambda が1つの API Gateway の中で共存できるのか、CDKを用いて実装し試してみま
DynamoDBとAmazon Redshiftなど複数のデータベースを、1つのNewSQL「TiDB」で統合に成功［PR］
DynamoDBとAmazon Redshiftなど複数のデータベースを、1つのNewSQL「TiDB」で統合に成功［PR］ 現在、企業で使われているデータベースの主な役割は、会計や経理、受発注管理、製造管理など、社内業務を適切に管理することで経営を支援するためにデータを記録、分析するための基盤でしょう。 しかしそれに加えて現在急拡大しているのが、顧客との取引やコミュニケーションの履歴やアンケート結果、ソーシャルメディアのデータなど、さまざまな種類の膨大なデータを蓄積し分析することで、適切かつ効果的な顧客や顧客候補とのエンゲージメントを実現するためのデータの蓄積と分析基盤としての役割です。 データを活用して企業と顧客とのエンゲージメントを高めるサービス「MicoCloud」を提供するMicoworks社は、まさにこうした新しいデータベース基盤の実現と利用によって急成長している企業の1つです
・機能の多様化&複雑化 ・生成AIに仕事の一部を任せる ・ハルシネーションは許されなくなっていく ・出力内容の評価も生成AIが行う ・人間は更なる精度向上を求める ・生成AIを使いこなす技術力と知識が必要 ・AIがAIを使う時代へ このように移り変わっていくフェーズが来ている、と個人的には感じました。 ここからは、前述した3つのトレンドについて、1つずつ掘り下げていきます。 LLMが生成した出力を、LLMで評価する 例えば「オンライン薬局のLLMマルチエージェントを支えるLLM Ops」というセッションでは、患者さんとメッセージをやり取りする薬剤師さんに対して、返信のレコメンド文をLLMに出力させるという取り組みをされていました。 このサービスにおけるミッションは「漢方をお客様に販売すること」なので、虚偽・不正確な情報が入っていては困ります。 LLMが生成したメッセージを薬剤師さんがチェッ
大阪オフィスの小倉です。 プレビューだったAmazon CloudWatch Lambda InsightsがGAされたとの発表がありました。 https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2020/12/announcing-amazon-cloudwatch-lambda-insights-general-availability/ Amazon CloudWatch Lambda Insightsとは 以下はプレビュー時の発表ページからの引用ですが、 AWS Lambda コンソールでワンクリックするだけで、Lambda 関数からの詳細なパフォーマンスメトリクス、ログ、メタデータの収集を開始できます。あるいは、AWS CLI または CloudFormation を使用して Lambda Insights を有効にします。 とあるので、L
Webサービスを開発する場合、画像配信はtoB/toC問わず必要になることが多いです。人財活用プラットフォームHRMOSの評価管理は2019年にリリースされた機能ですが、データ連携・インフラ整備・セキュリティ強化など、リリースに向けて様々な準備が必要でした。今回はその中から、AWSのサーバーレスを活用して、セキュアに画像を配信する仕組みを構築した時の取り組みをご紹介します。 画像配信を新たに構築した経緯 評価管理をリリースするにあたり、従業員データベースに設定されている顔写真を評価管理に取り込んで、プロフィール画像として利用可能にすることになりました。PoCの段階では、プロフィール画像はユーザーが任意に設定できる画像しかなかったため、画像配信はSNSのプロフィール画像のような公開画像が前提で作られており、以下のような構成でした。 顔写真は個人情報に該当するためセキュアに配信する必要がありま
Cloudflareの開発者プラットフォームには様々なプロダクトがあります。例えば、オブジェクトストレージのR2、SQLデータベースのD1、AIモデルが動くWorkers AIなどです。Cloudflare Workersの中でこれらを使う時に欠かせないやり方が「Bindings」です。Workers特有ですが、Bindingsを使うと、SDKを使って外部サービスとつなぐことが必要なくなります。シークレットを文字列の環境変数で扱うケースが少なくなります。JavaScript/TypeScriptのオブジェクトとして外部サービスを使うことができるDXは快適です。このBindings、知らない人も多いと思うので、紹介します。 AIを12行で実装する Bindingsの感覚を掴むために、実装をみてみましょう。Workers AIをCloudflare Workersの中から使います。 まずwra
行動ログ収集 API サーバの Fastly Compute 移行〜高スケーラビリティ、高信頼性、高メンテナンス性を目指して 〜
Fastly 基幹イベント Yamagoya 2023 の登壇資料です。 https://www.fastly.com/jp/press/press-releases/yamagoya-2023
Salesforce Functionsがベータ公開、Salesforceプラットフォームでサーバレスを提供 Salesforce.comは、Salesforceプラットフォーム上の新サービスとしてサーバレスコンピューティングを実現する「Salesforce Functions」のベータ公開をSummer '21リリースで行うことを明らかにしました。 Salesforce Functions登場以前から、Salesforceのプラットフォーム上では同社独自のApex言語などによってアプリケーションを構築できます。しかしマルチテナントアーキテクチャによって複数のテナントがコンピューティングリソースを共有する同社のプラットフォームの性質上、特定のテナントが一定以上プラットフォームのリソースを占有しないように、Apexの実行には「ガバナ制限」と呼ばれる制限が設けられています。 ガバナ制限には、発
Amazon Aurora Serverless v2 is Generally Available: Instant Scaling for Demanding Workloads | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon Aurora Serverless v2 is Generally Available: Instant Scaling for Demanding Workloads Today we are very excited to announce that Amazon Aurora Serverless v2 is generally available for both Aurora PostgreSQL and MySQL. Aurora Serverless is an on-demand, auto-scaling configuration for Amazon Aurora that allows your database to scale capacity up or down based on your application’s
Amazon Web Services ブログ Amazon DynamoDB スケーリングのベストプラクティス はじめに 長年にわたって、Amazon DynamoDB はものすごいスピードで進化を遂げています。グローバルセカンダリインデックス(GSI)、クエリ式のサポート、Auto Scaling 機能、そして、ポイントインタイムリカバリ (PITR) 、オンデマンドモードを断間なくリリースされました。お客様はモバイルバックエンドをはじめ、ゲームや IoT (Internet of Things) の実装まで、さまざまなユースケースで DynamoDB を使用してきました。 本記事は、DynamoDB を利用する中で、スケーリングの部分に焦点に当たって、スケーリングを考えるときのポイントを説明します。その後、代表的なワークロード、例えば、新しいサービスローンチや、ゲームにおいては新しい
この記事はNikkei Advent Calendar 2021の6日目の記事です。 こんにちは、長期インターン生の林(Shinyaigeek)です。 fastly の提供する Compute@Edge という Edge Computing 基盤があります。 まだベータという形でですが、このランタイムで JavaScript の対応が始まったことをうけ、 Compute@Edge で何ができるのか、そのために何が必要なのか、というのを実際に Compute@Edge で Apollo Server を用いて GraphQL Server を建てることを通して考察します。 Compute@Edge とは 本題に入る前に Compute@Edge とはどのような技術なのか、何ができるのか、という説明から入りたいと思います。 Compute@Edge とは fastly が提供している Edge
AWS のディザスタリカバリ (DR) アーキテクチャ、パート IV: マルチサイトアクティブ/アクティブ | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS のディザスタリカバリ (DR) アーキテクチャ、パート IV: マルチサイトアクティブ/アクティブ このブログはSeth Eliot (Principal Reliability Solutions Architect with AWS Well-Architected)によって執筆された内容を⽇本語化したものです。原⽂はこちらを参照して下さい。 このシリーズの最初のブログ記事では、ディザスタリカバリ (DR) の 4 つの戦略を紹介しました。その後の投稿では、バックアップと復元、パイロットライト、ウォームスタンバイアクティブ/パッシブ戦略の詳細を共有しました。 この投稿では、ワークロードを実行し、2 つ以上の異なるサイトでリクエストを処理するアクティブ/アクティブ戦略を実装する方法について説明します。他のDR戦略と同様に、これにより
Amazon CloudWatch が AWS Lambda ログの段階的な料金体系と追加の出力先の対応を開始 - AWS
本日、Amazon CloudWatch では、AWS Lambda ログの容量に応じた段階的な料金体系と追加の出力先の対応を開始しました。この新しい段階的な料金体系は、Lambda 関数ログに対して即時適用されます。コードや設定の変更は必要ありません。例えば、米国東部 (バージニア北部) では、Lambda が生成する CloudWatch ログの料金は 1 GB あたり 0.50 ドルから始まり、段階的に 1 GB あたり 0.05 ドルまで下がります。 さらに、CloudWatch は、Lambda のログの出力先として新たに Amazon S3 と Amazon Data Firehose に対応しました。これらの新しい出力先により、Lambda のログ管理における柔軟性が向上し、容量に応じた段階的な料金体系も利用できるようになりました。先述のとおり、米国東部 (バージニア北部)
AWSのソリューションアーキテクトが悩めるエンジニアの相談に乗り、「サービスを進化させるアーキテクチャの生み出し方」を伝授する「AWS Tech talk Night#3 ～TECH PLAYのエンジニアが相談！AWSソリューションアーキテクトが導く『WEBサービスを進化させるアーキテクチャ』～」。ここでアマゾンウェブサービスジャパン合同会社の福井氏・清水氏・下川氏、パーソルイノベーション株式会の鈴木氏・中村氏・青山氏が登壇。AWS Lambdaを活用するアーキテクチャとデプロイのベストプラクティスについて話します。 AWS Lambdaについて清水崇之（以下、清水）：ではさっそくTECH PLAYさんの抱えている課題、相談についてお話を聞いていきたいと思います。1つ目の相談です。「AWS Lambdaを活用するアーキテクチャとデプロイのベストプラクティスについて教えてください」という質問
この記事はMLOps Advent Calendar 2020の17日目の記事です。 もともとはGoogle Cloudからもうすぐ出てくる予定のFeature Storeの紹介でも書こうかと思ったのですが、まだ出てこないな...と思ってたら、Google Cloud ソリューションアーキテクトの中井さん（@enakai00）がいい感じのサーバレスMLOpsソリューションをタイミングよく公開されてたので、紹介させていただくことにしました。 できた。https://t.co/COMDamTMQb This example shows how you can use Cloud Run and Cloud Workflows to create a simple ML pipeline. The ML usecase is based on the babyweight model examp
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Amazon’s DynamoDB — 10 years later
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