CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
GCP社内勉強会
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
GCP を用いた高性能かつスケーラブルなオンライン予測システムの構築方法
Yaboo Oyabu, Machine Learning Specialist, Google Cloud Kazuhiro Yamasaki, Deep Learning Solution Architect, NVIDIA 概要このチュートリアルでは GCP 上で NVIDIA Tesla T4 と TensorRT Inference Server (以降 TRTIS) を用いて高性能なオンライン予測システムを構築する手順と、そのパフォーマンス計測・チューニング方法を説明します。このチュートリアルを完了すると、TensorRT に最適化された機械学習モデルが Cloud Storage に格納されます。また、 オンライン予測と負荷テストを実施するための GKE クラスタが作成されます。 本記事は Google Cloud Next 2019 Tokyo におけるセッション『GCP
歴史とともに紐解く、AbemaTVのアーキテクチャの変遷 開発開始〜現在までの軌跡
『夢のデータベース？「Cloud Spanner」の実力は？』について - Software Transactional Memo
毎日2000個のコンテナをstartする鯖が突然死して僕が驚愕した話
#dockerlt での発表資料です。 http://connpass.com/event/20561/Read less
Sparkを用いたビッグデータ解析 〜 前編 〜
QCon Tokyo 2015での発表資料です。 「Apache Sparkがデータサイエンティストの次世代分析基盤となる」というテーマで発表しました。 前編はこちら→http://www.slideshare.net/x1ichi/spark-47265009?qid=75406dab-5016-4a0e-ba9a-772265434480
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