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サマリー
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あらすじ・解説
関連リンク 円安に負けない!共通バックエンドAPIサーバーARM対応プロジェクト NewsPicksのSREチームは、円安によるコスト増加に対抗するため、共通バックエンドAPIサーバーのARM対応プロジェクトを実施しました。本プロジェクトは、段階的なリリースによるサービスへの影響抑制と、AWSコスト増加防止を目標に、2024年1月から3月にかけて行われました。 まず、ARM対応のためのCodeBuild環境を構築し、Dockerイメージを作成しました。CPUアーキテクチャの違いを吸収するため、ビルドスクリプトやDockerfileにif文を追加し、ARMで動作しないライブラリの更新を行いました。 次に、デプロイフローを修正し、ChatOpsでCPUアーキテクチャを指定できるようにすることで、AMD64とARM64のイメージをいつでもデプロイできるようにしました。しかし、常駐ワーカーのデプロイがFargate Spotではサポートされていないことが判明し、常駐ワーカーと定期実行ワーカーはAMD64を維持することにしました。 コスト削減のため、コンテナイメージのマルチアーキテクチャ対応を行い、一回のビルドでAMD64/ARM64のコンテナイメージを作成できるようにしました。これにより、ビルドコストを抑制することができました。 最終的に、共通バックエンドAPIサーバーのコストを約15%削減することに成功しました。また、開発で利用していたEC2のSpotインスタンスのNo Capacityによる停止がなくなったという副次的な効果も得られました。 今回のプロジェクトでは、段階的なリリース、コスト最適化、マルチアーキテクチャ対応など、さまざまな課題に対処し、成功に導きました。本記事は、これからARM対応を行う開発者にとって参考になる情報が満載です。 引用元: https://tech.uzabase.com/entry/2024/07/11/133000 ZOZOの新卒1年目MLエンジニアが行くCVPR 2024 参加レポート ZOZOの新卒1年目のMLエンジニア、住安宏介さんが、世界最高峰のコンピュータビジョン・パターン認識分野の国際会議CVPR 2024に参加したレポートです。本レポートでは、会議の概要、企業展示ブースの様子、ポスターセッションの雰囲気、そして住安さんが特に印象に残った研究発表について解説しています。 特に、深層学習モデルの説明可能性という観点から、いくつかの興味深い研究が紹介されています。例えば、LIMEの説明の一貫性を向上させたSLICEという手法や、ラージカーネルCNNの性能向上における特徴マップ改善の重要性を示した研究などです。住安さんは自身の研究であるMoXIも紹介しており、ピクセル群の相互作用を考慮することで、画像分類モデルの解釈性を高めることを目指しています。 さらに、ZOZO Researchの清水良太郎さんからは、ZOZO NEXTがスポンサーとして参加しているファッションやアートに関するワークショップ「CVFAD」について紹介されています。CVFADは、ファッション関連のAI技術の研究者にとって重要なイベントであり、ZOZO NEXTは今後も積極的に参加することで、ZOZO/ZOZO NEXTのプレゼンス向上に貢献していくとしています。 本レポートは、CVPR 2024の雰囲気や最新の研究動向を理解するのに役立ちます。特に、深層学習モデルの説明可能性に興味のある日本のエンジニアにとって、参考になる内容です。 引用元: https://techblog.zozo.com/entry/cvpr2024-report あなたの端末は大丈夫?無料で出来る Nessus Essentials でセキュリティパッチスキャンをかけてみた! この記事は、セキュリティ診断担当からプラットフォーム診断担当に異動した著者が、自身の私用デバイスのセキュリティパッチ状況を確認するために、無償セキュリティスキャナ「Nessus Essentials」を利用した体験談です。 Nessus Essentials は Tenable 社が提供する無償のセキュリティスキャナで、最大16台のIPアドレスに対してスキャンを実行できます。この記事では、Nessus Essentials のセットアップ方法から、セキュリティパッチスキャンを実行し、検出された脆弱性の修正方法まで詳しく解説されています。 著者は、普段から WindowsUpdate を適用しているにも関わらず、2013年の脆弱性が検出されたことに驚き、日々アップデートを心掛けているだけでは十分ではないことを実感しました。また、Office アプリでも脆弱性...