SlideShare a Scribd company logo
1 of 52
Download to read offline
進化の読めない
システムの負荷対策
Shimpei Nagai
Sansan
2015/11/18
TECH VALLEY#6
自己紹介
• 永井晋平
• Sansan 株式会社
• 名刺データ化サービスの開発グループのマネージャー
今日話すこと
• サービス紹介
• 負荷対策の目的
• 負荷対策としてやってきたこと、やっていること
サービス紹介
古くからある名刺、名刺交換
ここに秘められた価値を最大限に引き出すために
今日お話するサービス
Eight の裏側にある
名刺データ化サービスにおける負荷対策の話
テキスト化
名刺データ化サービスの概要
名刺データ化 Service
入力オペレータ
画像処理
/機械学習
手入力
1日にデータ化する名刺の数
30万枚
30万枚をデータ化するための入力タスクの数
400万タスク
ストック名刺の数
1億枚以上
1日のページView
600万
1億6,000万/month
時間別のリクエスト数
- 夕飯の時間を堺にピークへ
- 特定の時間に極端に負荷が集中することもない
ピーク時間
• 1,600人程度が同時に利用
• ひとつのタスクは 5 秒程度で
処理
• 100/sec 入力リクエスト
- Read・Write がガンガン
走るということ
システム構成
入力サーバー
Apiサーバー
Amazon SWF
S3
RDS
Redis
Redshift
CloudSearch
SimpleWorkflow
ストレージ
バッチサーバー
画像処理Api
サーバー
入力オペレータ
システム構成
• 20 Servers(画像処理/機械学習除く)
• 3 RDS Instances & 15 databases
入力サービスの
負荷対策の目的
システムの課題となり得る
ポイントは?
名刺データ化サービスの概要
名刺データ化 Service
入力オペレータ
画像処理
/機械学習
手入力
増加
増加
増加
負荷対策の目的
1. スケーラビリティ
- 増えるタスク
- 各種処理がスケールできることが必要
2. UI 応答性能の維持、向上
- 人の数には限りがある
- UIを伴うサービスの応答性能(速さ)は重要
スケーラビリティの確保
DB シャーディング
データが増えることが自明な箇所についてシャー
ディング可能にした
サービス開始前の設計、開発段階
• データはかなりの量たまることはわかっていた
• 蓄積したデータは特定の項目で検索できれば良い
前例もないので、確度の高
い予測は立てにくい状況
(要件の見極めが難しい)
シャーディングできればきっとうまくいく
情報足りないけど、何もしないは不安
リリース後
• 1 年以上が経過し、スロークエリが気になり出す
• でも、シャーディングしたくない
なぜか?
• シャーディングすることが正しい選択ではないと分
かったから
• 蓄積データの活用法は多様化
• 様々な項目で検索したいし、集計もしたい
• 1 億を超えるテーブルのスキーマ変更問題
• データ化中データ
• 頻繁に参照、更新したい
• データ化完了データ
• いろいろ検索したい
• いろいろ集計したい
データ化中 データ化済
今ならわかる
具体的になれば解も選べる
• 正しくは、ストレージを選択すること
• データ化中はこれまで通り RDB が良さそう
• 検索には CloudSearch が良さそう
• 集計には Redshift が良さそう
学び
• 設計するに十分な情報が わないのであれば、作り
こみをしないことも賢明な判断のひとつ
• 十分な情報とは扱うデータの状態の変化とそれに
伴う使われ方
• シンプルなクエリで作りこみできれば RDB でそこ
そこのデータ量(億行とか)を捌ける
Microservices
• データ化は複数の工程で成り立つ
• 各種工程をワークフローとして実現
• フロー実行基盤として SimpleWorkflow を採用
• 各工程を独立したアプリケーションとして構築
• 各アプリケーションはワークフロー実行基盤とのみ
会話する形でシステム全体を実現
• ソフトウェアを小さくできるのは良いこと
• 拡張、保守がしやすい
• DB を意味のあるまとまりで物理的に分割できる
• 物理的に分割できれば IO を分散できるので Happy
スケーラビリティの確保
取り得る手法は複数ある
その中で何を選択するのか
大事なことは出来る限りは複雑にしないこと
小さくつくる
簡単なことのようで結構難
しいので、常に意識するこ
とが大事
– C++ Coding Standard
“正しいプログラムを速くする方が、速いプログ
ラムを正しくするよりも、はるかに、はるかに
簡単だ。”
今回資料を作るにあたってぐっときた言葉
UI 応答性能の維持、向上
モニタリングしてコツコツ改善
特別なことはしてない
普段やっていること
• スロークエリの監視とクエリチューニング
• サービス応答性能のモニタリング
クエリの把握
• ORM 使っていると時として発行されるクエリがわ
かっていないなんてことありませんか?
• もしも ORM を使っているのであれば発行されるク
エリがどんなものであるのか把握しましょう
クエリのレビューポイント
• クエリは適切か?
• N+1問題
• 重たい複雑なクエリは分割
• 主キー以外のキーでアップデート(ネクストキーロック)
• Index が適切か?
• 複合 Index の順番
• 複合 Index 範囲検索含む場合
N+1 問題
• 30 件の情報を取得するのに 31 回クエリ発行
• Join 使えば 1 回
油断すると漏れる
Rails だとこれを検出する Gem がある
きっと他の FW にもあると思う
重たい複雑なクエリは分割
• ひとつの大きな重いクエリを複数の小さな軽いクエ
リに分割
• よくやるのは id 取得とデータ取得の 2 つに分けた
り
ネクストキーロック
• lock wait timeout の原因のひとつ
ネクストキーロック
isolation level
で挙動は変わります
MySQLの話です
ネクストキーロック
• tx1 select * from test where id < 3 for update;
• tx2 update test set name = 'c2' where id = 3;
• tx2 は、lock wating
必ずしも更新対象行のみ
がロックされるわけでは
ないという話
プライマリインデックス 範囲検索
ネクストキーロック
• tx1 select * from test where name = 'b' for update;
• txt2 update test set name = 'a2' where name = 'a';
• lock waiting
• tx2 update test set name = 'c2' where name = 'c';
• lock されることなく処理できる
• tx2 update test set name = 'b' where name = 'c';
• lock waiting
非ユニークインデックの等価検索
ネクストキーロッ
クではないが
複合インデックス順番
• a, b の複合インデックス
• b = x にインデックスは効かない
• a = x and c = x は、a のみのインデックスと同じ効果
複合インデックス 範囲検索を含む場合
• a, b の複合インデックス
• a > x and b = x
• a 以降のインデックスが使われない
スロークエリの監視と対応
• 0.5秒で監視
• 1 日で見た時の総時間が大きいものを優先的に対応
• 1日1回 60秒 よりも 1日10,000回 0.5秒かかる
ものから
サービス応答性能のモニタリング
• New Relic
• 応答性能に関する異常検知と通知
• 異常時の詳細情報の取得
• 傾向の把握
メソッド単位、クエリ単位
にかかった時間がわかる
どこのレイヤーで時間がか
かっているのかがわかる
正しく状況を把握し、対応
を正しく打てるのは良い
これから
ネットワークで時間を食ってる
• 無駄な通信の排除
• 画面をシンプルにする
• キャッシュを使えるなら使う
• 画面の部分更新
Assetsのミニファイ&圧縮は
Rails で簡単にできているので
それ以外
まとめ
• 正しく把握し、設計、実装
• 正しさに自信がなければ小さくシンプルに
• SQLはポイント抑えてコツコツチューニング
• サービス応答性能をモニタリングしてピンポイント
にチューニング
ありがとうございました
進化の読めないシステムの負荷対策

More Related Content

What's hot

MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド&GraphDBを用いたソーシャルデータ解析
MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド&GraphDBを用いたソーシャルデータ解析MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド&GraphDBを用いたソーシャルデータ解析
MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド&GraphDBを用いたソーシャルデータ解析Takahiro Inoue
 
Trip
TripTrip
Tripoupc
 
Lotus DEvCon 2000 - LotusScript Tips and Techniques
Lotus DEvCon 2000 - LotusScript Tips and TechniquesLotus DEvCon 2000 - LotusScript Tips and Techniques
Lotus DEvCon 2000 - LotusScript Tips and TechniquesHiroaki Komine
 
カジュアルにソースコードリーディング
カジュアルにソースコードリーディングカジュアルにソースコードリーディング
カジュアルにソースコードリーディングAkihiro Okuno
 
MySQL Cluster 新機能解説 7.5 and beyond
MySQL Cluster 新機能解説 7.5 and beyondMySQL Cluster 新機能解説 7.5 and beyond
MySQL Cluster 新機能解説 7.5 and beyondMikiya Okuno
 
Cassandraのトランザクションサポート化 & web2pyによるcms用プラグイン開発
Cassandraのトランザクションサポート化 & web2pyによるcms用プラグイン開発Cassandraのトランザクションサポート化 & web2pyによるcms用プラグイン開発
Cassandraのトランザクションサポート化 & web2pyによるcms用プラグイン開発kishimotosc
 
勉強会資料@335g
勉強会資料@335g勉強会資料@335g
勉強会資料@335gYoshiki Kudo
 
これからのコンピューティングの変化とJava-JJUG CCC 2015 Fall
これからのコンピューティングの変化とJava-JJUG CCC 2015 Fallこれからのコンピューティングの変化とJava-JJUG CCC 2015 Fall
これからのコンピューティングの変化とJava-JJUG CCC 2015 Fallなおき きしだ
 
Webで役立つRDBの使い方
Webで役立つRDBの使い方Webで役立つRDBの使い方
Webで役立つRDBの使い方Soudai Sone
 
FIWAREシステム内の短期履歴の管理
FIWAREシステム内の短期履歴の管理FIWAREシステム内の短期履歴の管理
FIWAREシステム内の短期履歴の管理fisuda
 
60分でつかった気になるMicrosoft Azure
60分でつかった気になるMicrosoft Azure 60分でつかった気になるMicrosoft Azure
60分でつかった気になるMicrosoft Azure Kazumi Hirose
 
DynamoDBによるソーシャルゲーム実装 How To
DynamoDBによるソーシャルゲーム実装 How ToDynamoDBによるソーシャルゲーム実装 How To
DynamoDBによるソーシャルゲーム実装 How To伊藤 祐策
 

What's hot (12)

MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド&GraphDBを用いたソーシャルデータ解析
MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド&GraphDBを用いたソーシャルデータ解析MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド&GraphDBを用いたソーシャルデータ解析
MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド&GraphDBを用いたソーシャルデータ解析
 
Trip
TripTrip
Trip
 
Lotus DEvCon 2000 - LotusScript Tips and Techniques
Lotus DEvCon 2000 - LotusScript Tips and TechniquesLotus DEvCon 2000 - LotusScript Tips and Techniques
Lotus DEvCon 2000 - LotusScript Tips and Techniques
 
カジュアルにソースコードリーディング
カジュアルにソースコードリーディングカジュアルにソースコードリーディング
カジュアルにソースコードリーディング
 
MySQL Cluster 新機能解説 7.5 and beyond
MySQL Cluster 新機能解説 7.5 and beyondMySQL Cluster 新機能解説 7.5 and beyond
MySQL Cluster 新機能解説 7.5 and beyond
 
Cassandraのトランザクションサポート化 & web2pyによるcms用プラグイン開発
Cassandraのトランザクションサポート化 & web2pyによるcms用プラグイン開発Cassandraのトランザクションサポート化 & web2pyによるcms用プラグイン開発
Cassandraのトランザクションサポート化 & web2pyによるcms用プラグイン開発
 
勉強会資料@335g
勉強会資料@335g勉強会資料@335g
勉強会資料@335g
 
これからのコンピューティングの変化とJava-JJUG CCC 2015 Fall
これからのコンピューティングの変化とJava-JJUG CCC 2015 Fallこれからのコンピューティングの変化とJava-JJUG CCC 2015 Fall
これからのコンピューティングの変化とJava-JJUG CCC 2015 Fall
 
Webで役立つRDBの使い方
Webで役立つRDBの使い方Webで役立つRDBの使い方
Webで役立つRDBの使い方
 
FIWAREシステム内の短期履歴の管理
FIWAREシステム内の短期履歴の管理FIWAREシステム内の短期履歴の管理
FIWAREシステム内の短期履歴の管理
 
60分でつかった気になるMicrosoft Azure
60分でつかった気になるMicrosoft Azure 60分でつかった気になるMicrosoft Azure
60分でつかった気になるMicrosoft Azure
 
DynamoDBによるソーシャルゲーム実装 How To
DynamoDBによるソーシャルゲーム実装 How ToDynamoDBによるソーシャルゲーム実装 How To
DynamoDBによるソーシャルゲーム実装 How To
 

Viewers also liked

DSP「ScaleOut」の成長と負荷対策
DSP「ScaleOut」の成長と負荷対策DSP「ScaleOut」の成長と負荷対策
DSP「ScaleOut」の成長と負荷対策Toshiaki Ishibashi
 
広告プラットフォームの開発(ScaleOutの場合)
広告プラットフォームの開発(ScaleOutの場合)広告プラットフォームの開発(ScaleOutの場合)
広告プラットフォームの開発(ScaleOutの場合)Toshiaki Ishibashi
 
分散システムの協調処理
分散システムの協調処理分散システムの協調処理
分散システムの協調処理健佑 後藤
 
平均レスポンスタイム50msをPerlで捌く中規模サービスの実装/運用
平均レスポンスタイム50msをPerlで捌く中規模サービスの実装/運用平均レスポンスタイム50msをPerlで捌く中規模サービスの実装/運用
平均レスポンスタイム50msをPerlで捌く中規模サービスの実装/運用Tatsuro Hisamori
 
JAWS-2013-LT 10000req/secを50msecで返すサーバーインフラをAWSで作る
JAWS-2013-LT 10000req/secを50msecで返すサーバーインフラをAWSで作るJAWS-2013-LT 10000req/secを50msecで返すサーバーインフラをAWSで作る
JAWS-2013-LT 10000req/secを50msecで返すサーバーインフラをAWSで作るNaoyuki Yamada
 
デブサミ2013【15-C-6】5msの中身を公開!~ネット広告配信と支える職人達~
デブサミ2013【15-C-6】5msの中身を公開!~ネット広告配信と支える職人達~デブサミ2013【15-C-6】5msの中身を公開!~ネット広告配信と支える職人達~
デブサミ2013【15-C-6】5msの中身を公開!~ネット広告配信と支える職人達~Developers Summit
 

Viewers also liked (6)

DSP「ScaleOut」の成長と負荷対策
DSP「ScaleOut」の成長と負荷対策DSP「ScaleOut」の成長と負荷対策
DSP「ScaleOut」の成長と負荷対策
 
広告プラットフォームの開発(ScaleOutの場合)
広告プラットフォームの開発(ScaleOutの場合)広告プラットフォームの開発(ScaleOutの場合)
広告プラットフォームの開発(ScaleOutの場合)
 
分散システムの協調処理
分散システムの協調処理分散システムの協調処理
分散システムの協調処理
 
平均レスポンスタイム50msをPerlで捌く中規模サービスの実装/運用
平均レスポンスタイム50msをPerlで捌く中規模サービスの実装/運用平均レスポンスタイム50msをPerlで捌く中規模サービスの実装/運用
平均レスポンスタイム50msをPerlで捌く中規模サービスの実装/運用
 
JAWS-2013-LT 10000req/secを50msecで返すサーバーインフラをAWSで作る
JAWS-2013-LT 10000req/secを50msecで返すサーバーインフラをAWSで作るJAWS-2013-LT 10000req/secを50msecで返すサーバーインフラをAWSで作る
JAWS-2013-LT 10000req/secを50msecで返すサーバーインフラをAWSで作る
 
デブサミ2013【15-C-6】5msの中身を公開!~ネット広告配信と支える職人達~
デブサミ2013【15-C-6】5msの中身を公開!~ネット広告配信と支える職人達~デブサミ2013【15-C-6】5msの中身を公開!~ネット広告配信と支える職人達~
デブサミ2013【15-C-6】5msの中身を公開!~ネット広告配信と支える職人達~
 

Similar to 進化の読めないシステムの負荷対策

Pydata Amazon Kinesisのご紹介
Pydata Amazon Kinesisのご紹介Pydata Amazon Kinesisのご紹介
Pydata Amazon Kinesisのご紹介Toshiaki Enami
 
IoT時代におけるストリームデータ処理と急成長の Apache Flink
IoT時代におけるストリームデータ処理と急成長の Apache FlinkIoT時代におけるストリームデータ処理と急成長の Apache Flink
IoT時代におけるストリームデータ処理と急成長の Apache FlinkTakanori Suzuki
 
暗号通貨読書会 #7: Bitcoin NG
暗号通貨読書会 #7: Bitcoin NG暗号通貨読書会 #7: Bitcoin NG
暗号通貨読書会 #7: Bitcoin NG丈 宮本
 
20120405 setsunaセミナー
20120405 setsunaセミナー20120405 setsunaセミナー
20120405 setsunaセミナーTakahiro Iwase
 
Qlik Application Automation - ブロックで自動化処理をノーコード開発
Qlik Application Automation - ブロックで自動化処理をノーコード開発Qlik Application Automation - ブロックで自動化処理をノーコード開発
Qlik Application Automation - ブロックで自動化処理をノーコード開発QlikPresalesJapan
 
SSDとTokyoTyrantやMySQLの性能検証
SSDとTokyoTyrantやMySQLの性能検証SSDとTokyoTyrantやMySQLの性能検証
SSDとTokyoTyrantやMySQLの性能検証勲 國府田
 
20171125 springfest snappydata
20171125 springfest snappydata20171125 springfest snappydata
20171125 springfest snappydataMasaki Yamakawa
 
2018年度 若手技術者向け講座 大量データの扱い・ストアド・メモリ管理
2018年度 若手技術者向け講座 大量データの扱い・ストアド・メモリ管理2018年度 若手技術者向け講座 大量データの扱い・ストアド・メモリ管理
2018年度 若手技術者向け講座 大量データの扱い・ストアド・メモリ管理keki3
 
PostgreSQL13 新機能紹介
PostgreSQL13 新機能紹介PostgreSQL13 新機能紹介
PostgreSQL13 新機能紹介Satoshi Hirata
 
ISUCONの勝ち方 YAPC::Asia Tokyo 2015
ISUCONの勝ち方 YAPC::Asia Tokyo 2015ISUCONの勝ち方 YAPC::Asia Tokyo 2015
ISUCONの勝ち方 YAPC::Asia Tokyo 2015Masahiro Nagano
 
トレジャーデータ新サービス発表 2013/12/9
トレジャーデータ新サービス発表 2013/12/9トレジャーデータ新サービス発表 2013/12/9
トレジャーデータ新サービス発表 2013/12/9Treasure Data, Inc.
 
20171118 jjug snappydata
20171118 jjug snappydata20171118 jjug snappydata
20171118 jjug snappydataMasaki Yamakawa
 
Database Encryption and Key Management for PostgreSQL - Principles and Consid...
Database Encryption and Key Management for PostgreSQL - Principles and Consid...Database Encryption and Key Management for PostgreSQL - Principles and Consid...
Database Encryption and Key Management for PostgreSQL - Principles and Consid...Masahiko Sawada
 
MySQL Casual Talks Vol.3 LT
MySQL Casual Talks Vol.3 LTMySQL Casual Talks Vol.3 LT
MySQL Casual Talks Vol.3 LTTomohiro Ikeda
 
[C23] 「今」を分析するストリームデータ処理技術とその可能性 by Takahiro Yokoyama
[C23] 「今」を分析するストリームデータ処理技術とその可能性 by Takahiro Yokoyama[C23] 「今」を分析するストリームデータ処理技術とその可能性 by Takahiro Yokoyama
[C23] 「今」を分析するストリームデータ処理技術とその可能性 by Takahiro YokoyamaInsight Technology, Inc.
 
[db tech showcase Tokyo 2015] A26:内部犯行による漏えいを防ぐPostgreSQLの透過的暗号化機能に関する実装と利用方法...
[db tech showcase Tokyo 2015] A26:内部犯行による漏えいを防ぐPostgreSQLの透過的暗号化機能に関する実装と利用方法...[db tech showcase Tokyo 2015] A26:内部犯行による漏えいを防ぐPostgreSQLの透過的暗号化機能に関する実装と利用方法...
[db tech showcase Tokyo 2015] A26:内部犯行による漏えいを防ぐPostgreSQLの透過的暗号化機能に関する実装と利用方法...Insight Technology, Inc.
 
PostgreSQL2016合宿成果資料
PostgreSQL2016合宿成果資料PostgreSQL2016合宿成果資料
PostgreSQL2016合宿成果資料Sunao Kiyosue
 

Similar to 進化の読めないシステムの負荷対策 (20)

Pydata Amazon Kinesisのご紹介
Pydata Amazon Kinesisのご紹介Pydata Amazon Kinesisのご紹介
Pydata Amazon Kinesisのご紹介
 
Pydata Amazon Kinesisのご紹介
Pydata Amazon Kinesisのご紹介Pydata Amazon Kinesisのご紹介
Pydata Amazon Kinesisのご紹介
 
MySQL at Yahoo! JAPAN #dbts2018
MySQL at Yahoo! JAPAN #dbts2018MySQL at Yahoo! JAPAN #dbts2018
MySQL at Yahoo! JAPAN #dbts2018
 
IoT時代におけるストリームデータ処理と急成長の Apache Flink
IoT時代におけるストリームデータ処理と急成長の Apache FlinkIoT時代におけるストリームデータ処理と急成長の Apache Flink
IoT時代におけるストリームデータ処理と急成長の Apache Flink
 
暗号通貨読書会 #7: Bitcoin NG
暗号通貨読書会 #7: Bitcoin NG暗号通貨読書会 #7: Bitcoin NG
暗号通貨読書会 #7: Bitcoin NG
 
20120405 setsunaセミナー
20120405 setsunaセミナー20120405 setsunaセミナー
20120405 setsunaセミナー
 
Qlik Application Automation - ブロックで自動化処理をノーコード開発
Qlik Application Automation - ブロックで自動化処理をノーコード開発Qlik Application Automation - ブロックで自動化処理をノーコード開発
Qlik Application Automation - ブロックで自動化処理をノーコード開発
 
SSDとTokyoTyrantやMySQLの性能検証
SSDとTokyoTyrantやMySQLの性能検証SSDとTokyoTyrantやMySQLの性能検証
SSDとTokyoTyrantやMySQLの性能検証
 
20171125 springfest snappydata
20171125 springfest snappydata20171125 springfest snappydata
20171125 springfest snappydata
 
2018年度 若手技術者向け講座 大量データの扱い・ストアド・メモリ管理
2018年度 若手技術者向け講座 大量データの扱い・ストアド・メモリ管理2018年度 若手技術者向け講座 大量データの扱い・ストアド・メモリ管理
2018年度 若手技術者向け講座 大量データの扱い・ストアド・メモリ管理
 
PostgreSQL13 新機能紹介
PostgreSQL13 新機能紹介PostgreSQL13 新機能紹介
PostgreSQL13 新機能紹介
 
ISUCONの勝ち方 YAPC::Asia Tokyo 2015
ISUCONの勝ち方 YAPC::Asia Tokyo 2015ISUCONの勝ち方 YAPC::Asia Tokyo 2015
ISUCONの勝ち方 YAPC::Asia Tokyo 2015
 
トレジャーデータ新サービス発表 2013/12/9
トレジャーデータ新サービス発表 2013/12/9トレジャーデータ新サービス発表 2013/12/9
トレジャーデータ新サービス発表 2013/12/9
 
20171118 jjug snappydata
20171118 jjug snappydata20171118 jjug snappydata
20171118 jjug snappydata
 
Database Encryption and Key Management for PostgreSQL - Principles and Consid...
Database Encryption and Key Management for PostgreSQL - Principles and Consid...Database Encryption and Key Management for PostgreSQL - Principles and Consid...
Database Encryption and Key Management for PostgreSQL - Principles and Consid...
 
Zabbix study5lt
Zabbix study5ltZabbix study5lt
Zabbix study5lt
 
MySQL Casual Talks Vol.3 LT
MySQL Casual Talks Vol.3 LTMySQL Casual Talks Vol.3 LT
MySQL Casual Talks Vol.3 LT
 
[C23] 「今」を分析するストリームデータ処理技術とその可能性 by Takahiro Yokoyama
[C23] 「今」を分析するストリームデータ処理技術とその可能性 by Takahiro Yokoyama[C23] 「今」を分析するストリームデータ処理技術とその可能性 by Takahiro Yokoyama
[C23] 「今」を分析するストリームデータ処理技術とその可能性 by Takahiro Yokoyama
 
[db tech showcase Tokyo 2015] A26:内部犯行による漏えいを防ぐPostgreSQLの透過的暗号化機能に関する実装と利用方法...
[db tech showcase Tokyo 2015] A26:内部犯行による漏えいを防ぐPostgreSQLの透過的暗号化機能に関する実装と利用方法...[db tech showcase Tokyo 2015] A26:内部犯行による漏えいを防ぐPostgreSQLの透過的暗号化機能に関する実装と利用方法...
[db tech showcase Tokyo 2015] A26:内部犯行による漏えいを防ぐPostgreSQLの透過的暗号化機能に関する実装と利用方法...
 
PostgreSQL2016合宿成果資料
PostgreSQL2016合宿成果資料PostgreSQL2016合宿成果資料
PostgreSQL2016合宿成果資料
 

Recently uploaded

SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものですiPride Co., Ltd.
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdftaisei2219
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムsugiuralab
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Danieldanielhu54
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNetToru Tamaki
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A surveyToru Tamaki
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略Ryo Sasaki
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Yuma Ohgami
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...Toru Tamaki
 

Recently uploaded (9)

SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
 

進化の読めないシステムの負荷対策