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AppsFlyer は、モバイルアトリビューションとマーケティング分析のグローバルリーダーです。AppsFlyer は、包括的な計測プラットフォームとプライバシークラウドを通じて、顧客のプライバシーを守りながらエコシステムの協調を促進することで、企業がすべてのチャネルとデバイスにわたるマーケティング活動の影響を理解することを支援します。 AppsFlyer 内では、データがコアであり、詳細な分析を公開し、顧客がキャンペーン活動のどこに焦点を置くか 正しい決定を下せるようになります。データのバックボーンは

KEELチーム の相原です。 前回のエントリは「LLMを利用したPlatform Engineering」でした。 www.lifull.blog 今回は、小さい経路最適化ミドルウェアを実装してAZ間通信を削減した話を書きたいと思います。 背景 我々KEELチームはKubernetsベースの内製PaaSであるKEELを開発しており、LIFULLのほとんどのサービスがこのKEEL上で動いています。 www.lifull.blog そして、KEELは巨大なマルチテナントのKubernetesクラスタとしてAW

KEELチーム の相原です。 これまでKEELチームではKubernetesベースの内製PaaSであるKEELを開発・運用しながら、合間で社内で汎用AI(仮)と呼ぶAutoGPT実装 keelai を開発してきました。 www.lifull.blog 我々はあくまでプラットフォーマーであり、目指すところはLLMを利用したPlatform Engineeringです。 いくつかの取り組みが実を結んできたのでここで紹介したいと思います。 APIの提供 GitHub ActionsからのLLM利用 Slack

CAMPHOR-の上田蒼一朗です。今回は「TerraformとAnsibleで作るさくらのクラウドのKubernetesクラスタ」というテーマでお話しします。よろしくお願いします。 自己紹介 まず自己紹介です。上田蒼一朗 […]

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G-gen の佐々木です。2024年8月に Cloud Run で GPU の使用がサポートされました。当記事では Cloud Run で GPU を使用する方法と、GPU がサポートされている他のコンピューティングサービスとの使い分けを解説します。 Cloud Run における GPU Cloud Run で GPU を使用する方法 GPU を使用する場合の追加要件 サポートされる GPU のタイプ モデルの保存場所に関する注意事項 料金 他のサービスとの使い分け Compute Engine Goog

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このブログは、 How to expansively train Robot Learning by Customers on AWS using functions generated by Large Language Models を翻訳したのものです。 ロボット工学業界では、 強化学習 (RL) が、伝統的な経路計画アルゴリズムでは処理できない複雑な問題、特に複雑な操作を伴う問題に広く利用されています。RL における報酬関数は、目的を設定しエージェントの学習プロセスに指示を与える重要な要素です。効

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はじめに こんにちは。データ推進室データテクノロジーラボ部アーキグループ（以下アーキ G）所属の舛谷（ますたに）です。アーキ

はじめに 2021 年 11 月、AWS は 新しいオープンソースの Kubernetes クラスターオートスケーリングプロジェクト「 Karpenter v0.5 」の発表を行いました。当初は Kubernetes の Cluster Autoscaler の柔軟で動的かつ高性能な代替手段として考案されていましたが、その後の約 3 年間で Karpenter は大幅に進化し、完全な機能を備えた Kubernetes ネイティブのノードライフサイクルマネージャーになりました。 このプロジェクトは、業界のリ

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ホシイです。 拡張性が高い Kubernetes。様々な機能・ソフトウェアが、Kubernetes が備える機能拡張の仕組みである operator や controller で提供されるのを見るようになりました。GitLab Operator のような複雑な application や、MySQL Operator のように database 機能を提供するものもあります。より単純な機能としては、Pod などを監視しつつ条件に応じて scaling や backup するなどの機能が考えられます。 Ku