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CI/CDãƒãƒ¼ãƒ ã®ç´¹ä»‹ | メルカリエンジニアリング
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毎日何度も本番環境ã«ãƒ‡ãƒ—ãƒã‚¤ã‚’ã—ã¦ã„る話 - Mitsuyuki.Shiiba
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入門 GitHub Actions - メドピア開発者ブãƒã‚°
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Why we do machine learning engineering with YAML, not notebooks
Source: PexelsMost data scientists spend the majority of their working hours in a notebook. As a result, most production machine learning platforms prioritize notebook support. If you try out a new production ML platform, chances are its onboarding tutorial will begin with a .ipynb file. When we built Cortex, our production machine learning platform, we spent a lot of time considering the correct
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Next.jsアプリケーションを動ã‹ã™ç’°å¢ƒã‚’aws-cdkを使ã£ã¦æ§‹ç¯‰ã™ã‚‹(with CloudFront/S3/Fargate) - $shibayu36->blog;
Next.jsã‚’production環境ã§ä½¿ã†ãŸã‚ã«å¤–観を掴んã§ãŠããŸã„ã¨æ€ã„ã€Next.jsアプリケーションを動ã‹ã™AWS環境をaws-cdkを使ã£ã¦æ§‹ç¯‰ã™ã‚‹ã‚µãƒ³ãƒ—ルを作ã£ã¦ã¿ãŸã€‚ã ã„ã¶è’削りã ã‘ã©ã€å‚考ã«ãªã‚‹ä¾‹ã«ã¯ãªã£ãŸã¨æ€ã†ã€‚ https://github.com/shibayu36/nextjs-on-ecs 利用ã—ãŸæŠ€è¡“ AWS CloudFront S3 ECR ECS aws-cdk Docker Next.js + TypeScript 今回作ã£ãŸã‚¢ãƒ¼ã‚テクãƒãƒ£ å…¨ã¦ã®ãƒªã‚¯ã‚¨ã‚¹ãƒˆã‚’CloudFrontã«é€šã™ãƒ•ãƒ«CDNアーã‚テクãƒãƒ£ フルCDNアーã‚テクãƒãƒ£å®Ÿé¨“ / Minami Aoyama Night #1 - Speaker Deck フルCDNアーã‚テクãƒãƒ£ã¦ã‚™ã‚µãƒ¼ãƒ’゙スè¨è¨ˆã—ãŸè©± - Speaker Deck next buildã§ç”Ÿæˆã—ãŸé™çš„ファイルã¯S3ã‹ã‚‰é…ä¿¡
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ランã‚ング
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デプãƒã‚¤ä»Šæ˜”物語 〜CGIã‹ã‚‰ã‚µãƒ¼ãƒãƒ¼ãƒ¬ã‚¹ã¾ã§ã€œ / The deployment technics
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GitHub - cortexlabs/cortex: Production infrastructure for machine learning at scale
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