Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
アクセス頻度予測に基づく仮想サーバの計画的オートスケーリング/Scheduled Autosc...
Search
monochromegane
June 24, 2017
Technology
4
3.4k
アクセス頻度予測に基づく仮想サーバの計画的オートスケーリング/Scheduled Autoscaling of Virtual Servers by Access Frequency Prediction
情報処理学会インターネットと運用技術研究会(IOT) 通算第 38 回 研究会
http://www.iot.ipsj.or.jp/news/iot38-program
monochromegane
June 24, 2017
Tweet
Share
More Decks by monochromegane
See All by monochromegane
Go言語でターミナルフレンドリーなAIコマンド、afaを作った/fukuokago20_afa
monochromegane
2
190
多様かつ継続的に変化する環境に適応する情報システム/thesis-defense-presentation
monochromegane
1
690
Online Nonstationary and Nonlinear Bandits with Recursive Weighted Gaussian Process
monochromegane
0
410
AIを前提とした体験の実現に向けて/toward_ai_based_experiences
monochromegane
2
770
Go言語でMac GPUプログラミング
monochromegane
1
480
Contextual and Nonstationary Multi-armed Bandits Using the Linear Gaussian State Space Model for the Meta-Recommender System
monochromegane
1
930
迅速な学習機構を用いて逐次適応性を損なうことなく非線形性を扱う文脈付き多腕バンディット手法/extreme_neural_linear_bandits
monochromegane
0
2.1k
再帰化への認知的転回/the-turn-to-recursive-system
monochromegane
0
760
仮想的な探索を用いて文脈や時間の経過による番狂わせにも迅速に追従する多腕バンディット手法/wi2_lkf_bandits
monochromegane
0
690
Other Decks in Technology
See All in Technology
Autify Company Deck
autifyhq
2
41k
さいきょうのアーキテクチャを生み出すセンスメイキング
jgeem
0
270
あなたの興味は信頼性?それとも生産性? SREとしてのキャリアに悩むみなさまに伝えたい選択肢
jacopen
6
2.9k
GraphRAG: What I Thought I Knew (But Didn’t)
sashimimochi
1
220
Microsoft Ignite 2024 最新情報!Microsoft 365 Agents SDK 概要 / Microsoft Ignite 2024 latest news Microsoft 365 Agents SDK overview
karamem0
0
190
ObservabilityCON on the Road Tokyoの見どころ
hamadakoji
0
210
Tokyo RubyKaigi 12 - Scaling Ruby at GitHub
jhawthorn
2
210
Server Side Swift 実践レポート: 2024年に案件で採用して見えた課題と可能性
yusuga
1
410
Redmineの意外と知らない便利機能 (Redmine 6.0対応版)
vividtone
0
190
RevOpsへ至る道 データ活用による事業革新への挑戦 / path-to-revops
pei0804
3
800
現実的なCompose化戦略 ~既存リスト画面の置き換え~
sansantech
PRO
0
160
ChatGPTを使ったブログ執筆と校正の実践テクニック/登壇資料(井田 献一朗)
hacobu
0
160
Featured
See All Featured
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
44
7k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
20
3.1k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.7k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
270
27k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
33
2.8k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
8
1.3k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
328
21k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
327
24k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
67
4.6k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
133
9.1k
Code Review Best Practice
trishagee
65
17k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
176
9.5k
Transcript
ࡾ༔հɺদຊ྄հɺྗ݈࣍*ɺ܀ྛ݈ଠ / ϖύϘݚڀॴ / *ྗ݈ٕ࣍ज़࢜ࣄॴ 2017.06.24 ୈ38ճ ใॲཧֶձ Πϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ݚڀձ ΞΫηεස༧ଌʹجͮ͘
ԾαʔόͷܭըతΦʔτεέʔϦϯά
1. Ծαʔόӡ༻࠷దԽͷഎܠͱຊݚڀͷత 2. ैདྷͷԾαʔόӡ༻࠷దԽͷ՝ 3. ΞΫηεස༧ଌʹجͮ͘ԾαʔόͷܭըతΦʔτε έʔϦϯά 4. ࣮ݧͱߟ 5.
·ͱΊ 2 ࣍
1. Ծαʔόӡ༻࠷దԽͷഎܠͱ ຊݚڀͷత
• ΫϥυαʔϏεͷීٴ • ར༻ऀಈʹ߹ΘͤͯΞΫηεස͕มಈ͢ΔWebαʔϏε ӡ༻ʹͱͬͯॊೈͳߏมߋ͕ՄೳͳΫϥυαʔϏε ੑ͕ߴ͍ • ΫϥυαʔϏεैྔ՝͕ۚओྲྀ • ॲཧೳྗΛอͪͭͭඞཁ࠷খݶͷԾαʔόͰӡ༻͠ར༻ྉ
ۚΛ੍͢Δඞཁ͕͋Δ 4 ݚڀͷഎܠ
• ΦʔτεέʔϦϯάܖػͷج४ܾఆ͕ࠔ • Ծαʔόىಈྃ·Ͱͷ࣌ؒࠩʹىҼ͢ΔҰ࣌తͳॲཧੑೳ ͷෆ 5 ैདྷͷԾαʔόӡ༻࠷దԽͷ՝ ߴਫ਼ͳधཁ༧ଌʹجͮ͘ܭըతͳԾαʔόͷࣄલ४උ
• WebΞϓϦέʔγϣϯߏͷෳࡶ͞ʹґଘ͠ͳ͍ • ༧ଌਫ਼্ͷͨΊधཁʹӨڹΛ༩͑ΔཁҼΛߟྀ͢Δ • Ծαʔόͷෛՙ͕ҰఆʹอͨΕͨ҆ఆ͔ͭޮతͳӡ༻ 6 ຊݚڀͷత ߴਫ਼ͳधཁ༧ଌʹجͮ͘ܭըతͳΦʔτεέʔϦϯά
2. ैདྷͷԾαʔόӡ༻࠷దԽͷ՝
• ϦιʔεมಈͱWebαʔϏεશମͷؔੑΛѲ͠ɺదͳ ࢦඪͱᮢΛܾఆ͢Δ͜ͱࠔ • ࣌ؒ͝ͱͷWebαʔϏεར༻ಈͷਪҠ͕ଟ͘ͷཁҼ͔Βߏ ͞ΕΔ߹ɺదͳࢦඪͱᮢΛܾఆ͢Δ͜ͱࠔ 8 ैདྷͷԾαʔόӡ༻࠷దԽͷ՝ ΦʔτεέʔϦϯάܖػͷج४ܾఆ͕ࠔ
• աڈͷαʔόधཁʹج͖ͮ౷ܭతʹݟੵΔख๏Ͱ෮ ͷͳ͍ෆఆظͳཁҼΛ༧ଌʹऔΓࠐΊͳ͍ • ωοτϫʔΫͷτϥώοΫٳͳͲͷཁҼʹΑΓมಈ͕͋Δ͜ͱ͕ΒΕ ͓ͯΓɺWebαʔϏεಈ༧ଌʹԠ༻Ͱ͖Δͱߟ͑ΒΕΔɻ 9 ैདྷͷԾαʔόӡ༻࠷దԽͷ՝ αʔόधཁͷࣗಈ༧ଌͱ༧ଌਫ਼
• ϦιʔεมಈΛܖػͱ͢ΔԠతʹαʔόधཁʹै͢Δߏ มߋͰҰ࣌తͳॲཧੑೳͷෆΛආ͚ΒΕͳ͍ 10 ैདྷͷԾαʔόӡ༻࠷దԽͷ՝ Ծαʔόىಈ࣌ؒࠩʹىҼ͢ΔҰ࣌తͳॲཧੑೳͷෆ
3. ΞΫηεස༧ଌʹجͮ͘ ԾαʔόͷܭըతΦʔτεέʔϦϯά
12 ఏҊख๏ • WebαʔϏεશମͰҰఆ࣌ؒʹॲཧͨ͠ΞΫηεසͰ͋Δ εϧʔϓοτΛࢦඪͱ͠ɺӡ༻্ɺܦݧతʹѲ͞Ε͍ͯΔ҆ ఆͯ͠ӡ༻ՄೳͳΛࢦ͢ • աڈͷΞΫηεසͱෆఆظͳมಈཁҼ͔Β༧ଌϞσϧΛ ಋ͘ •
༧ଌతͳߏมߋΛ՝ۚ୯ҐͰ͋Δ1࣌ؒΛ୯Ґʹߦ͏ ΞΫηεස༧ଌʹجͮ͘ԾαʔόͷܭըతΦʔτεέʔϦϯά
13 ఏҊख๏
14 ΞΫηεස༧ଌϞσϧ • ظؒͷ࣌ܥྻσʔλʹରͯ͠༧ଌਫ਼ͷߴ͍LSTMΛ༻͍Δ • աڈͷ࣌ܥྻσʔλʹՃ͑ɺWebαʔϏεӡ༻ͷதͰ֫ಘ͠ ͖ͯͨΞΫηεසӨڹΛ༩͑ΔෆఆظͳཁҼೖྗͱ͢Δ
15 ΞΫηεස༧ଌϞσϧ ,FSBTʹΑΔΞΫηεස༧ଌͷ࣮ -45.ϞσϧΛఆٛ ֶशΛऩଋͤ͞ΔͨΊೖྗΛਖ਼نԽ ͢ΔΛఆٛ աڈΞΫηεසͱ֎తཁҼΛݩʹֶश
16 ΞΫηεස༧ଌϞσϧ ΞΫηεස༧ଌϞσϧ ֶशσʔλΫϥυαʔϏεͷඪ४՝ ۚ୯ҐͰ͋Δ࣌ؒΛཻͱ͢Δ 8FCαʔϏεͷ࠷ఆৗੑΛ֬ೝͰ͖Δ࣌ؒͷσʔλ Λೖྗͱ͠ɺ࣍ͷ࣌ؒͷΞΫηεස༧ଌΛग़ྗͱ͢Δ ˞࣌ؒޙҎ߱༧ଌΛؚΊͨظΛೖྗͱ͢Δ
17 Ծαʔόࢉग़ • ༧ଌͨ͠ΞΫηεසΛجʹɺWebαʔϏεΛ҆ఆͯ͠ӡ༻ Ͱ͖Δ҆ͱͳΔεϧʔϓοτΛ֬อͰ͖ΔΛٻΊΔ ༧ଌΞΫηεසʹର͠εϧʔϓοτΛ ֬อͰ͖ΔΛࢉग़͢Δ 5<ΞΫηεස> 1<༧ଌΞΫηεස࣌> -αʔόԼݶ
4. ࣮ݧͱߟ
• WebαʔϏεͷϓϩμΫγϣϯڥʹΞΫηεස༧ଌͳΒͼ ʹαʔόࢉग़γεςϜΛಋೖ͠ɺٻΊͨʹج͖ͮܭը తΦʔτεέʔϦϯάΛ࣮ࢪ • ҟͳΔΞΫηεͷ͋Δ2ͭͷαʔό܈Λରͱͨ͠ • ඇఆৗͷཁҼͷՃຯʹΑΔΞΫηεස༧ଌਫ਼ͷධՁ • ఏҊख๏ʹΑΔॲཧੑೳͱԾαʔόͷ࠷దԽͷධՁ
19 ධՁํ๏ͱධՁڥ
• WebαʔϏεӡ༻ऀ͕ӡ༻ͷதͰ֫ಘ͖ͯͨ͠ΞΫηεස ʹӨڹΛ༩͑ΔෆఆظཁҼ • શར༻ऀ͚ͷϓογϡ৴ • ࣌ؒݶఆΩϟϯϖʔϯ 20 ඇఆৗͷཁҼͷՃຯʹΑΔ༧ଌਫ਼ͷධՁ
• ࠓճͷධՁͰɺରͷ WebαʔϏεʹ͓͍ͯཌ ͕ฏͷ߹ɺؒʹΞΫ ηεස͕૿Ճ͢Δͱ͍͏ ܦݧଇΛཁҼͱͯ͠Ճ͑ͨ 21 ඇఆৗͷཁҼͷՃຯʹΑΔ༧ଌਫ਼ͷධՁ
22 ඇఆৗͷཁҼͷՃຯʹΑΔ༧ଌਫ਼ͷධՁ ඇఆৗͷཁҼΛؚ·ͳ͍ ඇఆৗͷཁҼΛؚΉ ฏۉೋޡࠩ "܈ ฏۉೋޡࠩ #܈
• ֶशɺݕূσʔλʹର͢Δ༧ଌਫ਼ΛฏۉೋޡࠩͰൺֱ
23 ඇఆৗͷཁҼͷՃຯʹΑΔ༧ଌਫ਼ͷධՁ ؒʹීஈͱҟͳΔͱͳΔಛੑΛଊ ͑ͨ༧ଌ͕ߦΘΕ͍ͯΔɻ
• ඇఆৗͷཁҼΛՃຯ͢Δ͜ͱʹΑΓ͍ͣΕͷ܈Ͱਫ਼ͷ্ ͕ݟΒΕͨ • ཌ͕ฏͰ͋Δ߹ͷؒଳͷΞΫηεසͷಛੑΛଊ ͑ͨ༧ଌ͕Ͱ͖ͨ • ରʹཁҼ͕Өڹ͠ͳ͍࣌ؒଳʹ͍ͭͯཁҼʹΑΓ༧ଌਫ਼ ͕Լ͕Δ߹͋ΔͨΊɺཁҼͷ࡞༻͢Δ࣌ؒଳΛߜΓࠐΉ ͷʹΑΓਫ਼վળ͕ظͰ͖Δ
24 ߟ
• ΞΫηεස༧ଌΛ༻͍ͨܭըతΦʔτεέʔϦϯάʹΑΔॲ ཧੑೳͱԾαʔόͷ࠷దԽΛධՁ • ༨ͳԾαʔόͷىಈ੍͕͞Εͨ͜ͱΛݕূ • ௐ͞ΕͨԾαʔό͕దͰ͋Δ͜ͱΛݕূ 25 ܭըతΦʔτεέʔϦϯάͷධՁ
26 ܭըతΦʔτεέʔϦϯάͷධՁ ԾαʔόͷਪҠ ͋ͨΓͷαʔό૯ىಈ࣌ؒ"܈ ը૾্ Ͱ͔࣌ؒΒ࣌ؒʹɺ#܈ ը૾Լ Ͱ ͔࣌ؒΒ࣌ؒʹݮ
˞"܈ͷ࣌ࢉग़͕ԼݶΛԼ ճͬͨͨΊɺͷมಈݟΒΕͳ͍
27 ܭըతΦʔτεέʔϦϯάͷධՁ ΞΫηεසͷਪҠ ͋ͨΓΞΫηεසͷඪ४ภࠩ"܈ ը ૾্ Ͱ͔Βʹɺ#܈ ը ૾Լ Ͱ͔ΒʹมԽɻ
ख๏ద༻ޙʹεϧʔϓοτ͕҆ఆ͍ͯ͠Δ ͜ͱ͕Θ͔Δɻ ˞"܈ͷ૿ՃԼݶӡ༻ͱͳͬͨ࣌ؒଳ ͷ͋ͨΓͷεϧʔϓοτ૿ՃʹΑΔ ͷͱߟ͑ΒΕΔ
• ఏҊख๏ʹΑΔܭըతΦʔτεέʔϦϯάʹΑΓԾαʔό Λ࣌ؒ͝ͱʹௐ͠ɺ͔ͭɺ1͋ͨΓͷΞΫηεස͕Ұ ఆʹอͨΕͨ͜ͱͰ࠷దͳͰ҆ఆͨ͠ॲཧੑೳΛอͯΔ͜ ͱ͕֬ೝͰ͖ͨ • εϧʔϓοτͷΏΒ͗࣌ؒଳ͝ͱʹΞΫηε࣌ͷॲཧ༰ ʹภΓ͕ݪҼͱߟ͑ΒΕΔͨΊɺHTTPϦΫΤετϝιουͳ Ͳͷछผ͝ͱʹεϧʔϓοτͷ҆Λྨ͢Δ͜ͱͰਫ਼্ ͕ظͰ͖Δɻ
28 ߟ
5. ·ͱΊ
• ఏҊख๏Ͱ͋ΔɺΞΫηεස༧ଌʹجͮ͘ܭըతΦʔτεέʔ ϦϯάʹΑΓɺޮతͰ҆ఆͨ͠αʔόʹΑΔӡ༻͕Ͱ͖ ͨɻ • ඇఆৗͷཁҼΛऔΓࠐΉ͜ͱͰWebαʔϏεӡ༻ܦݧଇ༧ ଌʹऔΓࠐΉ͜ͱ͕Ͱ͖ͨɻ • ࠓޙԠతͳΦʔτεέʔϦϯάͱΈ߹ΘͤΔ͜ͱͰಥൃ తͳΞΫηεසมಈʹରԠ͢ΔߏΛݕ౼͍ͨ͠
30 ·ͱΊ
None