Submit Search
Upload
GraalVM Native Imageが見せた未来
•
0 likes
•
1,049 views
Rakuten Group, Inc.
Follow
Rakuten Technology Conference 2019 @Sapporo
Read less
Read more
Technology
Slideshow view
Report
Share
Slideshow view
Report
Share
1 of 21
Recommended
ぼうけんにでかけよう Kubernetes KEDA
ぼうけんにでかけよう Kubernetes KEDA
Tsukasa Kato
Spring native について
Spring native について
Takamasa Mitsuji
[CEDEC 2021] 運用中タイトルでも怖くない! 『メルクストーリア』におけるハイパフォーマンス・ローコストなリアルタイム通信技術の導入事例
[CEDEC 2021] 運用中タイトルでも怖くない! 『メルクストーリア』におけるハイパフォーマンス・ローコストなリアルタイム通信技術の導入事例
Naoya Kishimoto
乗っ取れコンテナ!!開発者から見たコンテナセキュリティの考え方(CloudNative Days Tokyo 2021 発表資料)
乗っ取れコンテナ!!開発者から見たコンテナセキュリティの考え方(CloudNative Days Tokyo 2021 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
DevOpsに求められる様々な技術とその連携の学習方法
DevOpsに求められる様々な技術とその連携の学習方法
CASAREAL, Inc.
20190604 Containerized MagicOnion on kubernetes with Observability with New R...
20190604 Containerized MagicOnion on kubernetes with Observability with New R...
Takayoshi Tanaka
Spring I/O 2019 報告 Spring Frameworkのロードマップと5.2の新機能
Spring I/O 2019 報告 Spring Frameworkのロードマップと5.2の新機能
Takuya Iwatsuka
Kubernetes & Google Container Engine; DockerコンテナをGKEでクラスタリングしてみた
Kubernetes & Google Container Engine; DockerコンテナをGKEでクラスタリングしてみた
祐磨 堀
Recommended
ぼうけんにでかけよう Kubernetes KEDA
ぼうけんにでかけよう Kubernetes KEDA
Tsukasa Kato
Spring native について
Spring native について
Takamasa Mitsuji
[CEDEC 2021] 運用中タイトルでも怖くない! 『メルクストーリア』におけるハイパフォーマンス・ローコストなリアルタイム通信技術の導入事例
[CEDEC 2021] 運用中タイトルでも怖くない! 『メルクストーリア』におけるハイパフォーマンス・ローコストなリアルタイム通信技術の導入事例
Naoya Kishimoto
乗っ取れコンテナ!!開発者から見たコンテナセキュリティの考え方(CloudNative Days Tokyo 2021 発表資料)
乗っ取れコンテナ!!開発者から見たコンテナセキュリティの考え方(CloudNative Days Tokyo 2021 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
DevOpsに求められる様々な技術とその連携の学習方法
DevOpsに求められる様々な技術とその連携の学習方法
CASAREAL, Inc.
20190604 Containerized MagicOnion on kubernetes with Observability with New R...
20190604 Containerized MagicOnion on kubernetes with Observability with New R...
Takayoshi Tanaka
Spring I/O 2019 報告 Spring Frameworkのロードマップと5.2の新機能
Spring I/O 2019 報告 Spring Frameworkのロードマップと5.2の新機能
Takuya Iwatsuka
Kubernetes & Google Container Engine; DockerコンテナをGKEでクラスタリングしてみた
Kubernetes & Google Container Engine; DockerコンテナをGKEでクラスタリングしてみた
祐磨 堀
Node.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたこと
Node.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたこと
bitbank, Inc. Tokyo, Japan
ミッション : メガクラウドを安全にアップデートせよ!
ミッション : メガクラウドを安全にアップデートせよ!
Toru Makabe
Open Source x AI
Open Source x AI
Tsukasa Kato
AWS IoTを使った双方向通信システムの実装と注意点
AWS IoTを使った双方向通信システムの実装と注意点
Kohei MATSUSHITA
ソフトバンクにおける Java による クラウドネイティブの実現
ソフトバンクにおける Java による クラウドネイティブの実現
Shigeru Tatsuta
Azureをフル活用したサーバーレスの潮流について
Azureをフル活用したサーバーレスの潮流について
真吾 吉田
SpringIO2019報告_Kotlin関連
SpringIO2019報告_Kotlin関連
ShingoKurihara1
1891件以上のカーネルの不具合修正に貢献した再現用プログラムを自動生成するsyzkallerのテスト自動化技術(NTT Tech Conference ...
1891件以上のカーネルの不具合修正に貢献した再現用プログラムを自動生成するsyzkallerのテスト自動化技術(NTT Tech Conference ...
NTT DATA Technology & Innovation
MagicOnion入門
MagicOnion入門
torisoup
TypeScript製フレームワーク「Nest」のご紹介
TypeScript製フレームワーク「Nest」のご紹介
bitbank, Inc. Tokyo, Japan
Desktop app dev strategy for .net core 3.0
Desktop app dev strategy for .net core 3.0
Atsushi Nakamura
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
VirtualTech Japan Inc.
DeveloperSuccess として何を届けられるか、様々な分野を経た先として何ができるか
DeveloperSuccess として何を届けられるか、様々な分野を経た先として何ができるか
bitbank, Inc. Tokyo, Japan
Bluemix(Node-RED)を使った空間の付加価値提案
Bluemix(Node-RED)を使った空間の付加価値提案
BMXUG
ニフクラでも できる!Kubernetes。
ニフクラでも できる!Kubernetes。
富士通クラウドテクノロジーズ株式会社
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
NTT Communications Technology Development
5G時代のアプリケーション開発とは - 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ
5G時代のアプリケーション開発とは - 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ
VirtualTech Japan Inc.
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
Naoki (Neo) SATO
コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行
コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行
gree_tech
6 月 18 日 Next - あっという間の、Google Cloud Platform 開発ガイド
6 月 18 日 Next - あっという間の、Google Cloud Platform 開発ガイド
Google Cloud Platform - Japan
[Cloud OnAir] Next ’19 サンフランシスコ最新情報 GCP 特集 2019年4月11日 放送
[Cloud OnAir] Next ’19 サンフランシスコ最新情報 GCP 特集 2019年4月11日 放送
Google Cloud Platform - Japan
20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回
20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回
Keiji Kamebuchi
More Related Content
What's hot
Node.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたこと
Node.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたこと
bitbank, Inc. Tokyo, Japan
ミッション : メガクラウドを安全にアップデートせよ!
ミッション : メガクラウドを安全にアップデートせよ!
Toru Makabe
Open Source x AI
Open Source x AI
Tsukasa Kato
AWS IoTを使った双方向通信システムの実装と注意点
AWS IoTを使った双方向通信システムの実装と注意点
Kohei MATSUSHITA
ソフトバンクにおける Java による クラウドネイティブの実現
ソフトバンクにおける Java による クラウドネイティブの実現
Shigeru Tatsuta
Azureをフル活用したサーバーレスの潮流について
Azureをフル活用したサーバーレスの潮流について
真吾 吉田
SpringIO2019報告_Kotlin関連
SpringIO2019報告_Kotlin関連
ShingoKurihara1
1891件以上のカーネルの不具合修正に貢献した再現用プログラムを自動生成するsyzkallerのテスト自動化技術(NTT Tech Conference ...
1891件以上のカーネルの不具合修正に貢献した再現用プログラムを自動生成するsyzkallerのテスト自動化技術(NTT Tech Conference ...
NTT DATA Technology & Innovation
MagicOnion入門
MagicOnion入門
torisoup
TypeScript製フレームワーク「Nest」のご紹介
TypeScript製フレームワーク「Nest」のご紹介
bitbank, Inc. Tokyo, Japan
Desktop app dev strategy for .net core 3.0
Desktop app dev strategy for .net core 3.0
Atsushi Nakamura
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
VirtualTech Japan Inc.
DeveloperSuccess として何を届けられるか、様々な分野を経た先として何ができるか
DeveloperSuccess として何を届けられるか、様々な分野を経た先として何ができるか
bitbank, Inc. Tokyo, Japan
Bluemix(Node-RED)を使った空間の付加価値提案
Bluemix(Node-RED)を使った空間の付加価値提案
BMXUG
ニフクラでも できる!Kubernetes。
ニフクラでも できる!Kubernetes。
富士通クラウドテクノロジーズ株式会社
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
NTT Communications Technology Development
5G時代のアプリケーション開発とは - 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ
5G時代のアプリケーション開発とは - 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ
VirtualTech Japan Inc.
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
Naoki (Neo) SATO
コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行
コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行
gree_tech
6 月 18 日 Next - あっという間の、Google Cloud Platform 開発ガイド
6 月 18 日 Next - あっという間の、Google Cloud Platform 開発ガイド
Google Cloud Platform - Japan
What's hot
(20)
Node.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたこと
Node.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたこと
ミッション : メガクラウドを安全にアップデートせよ!
ミッション : メガクラウドを安全にアップデートせよ!
Open Source x AI
Open Source x AI
AWS IoTを使った双方向通信システムの実装と注意点
AWS IoTを使った双方向通信システムの実装と注意点
ソフトバンクにおける Java による クラウドネイティブの実現
ソフトバンクにおける Java による クラウドネイティブの実現
Azureをフル活用したサーバーレスの潮流について
Azureをフル活用したサーバーレスの潮流について
SpringIO2019報告_Kotlin関連
SpringIO2019報告_Kotlin関連
1891件以上のカーネルの不具合修正に貢献した再現用プログラムを自動生成するsyzkallerのテスト自動化技術(NTT Tech Conference ...
1891件以上のカーネルの不具合修正に貢献した再現用プログラムを自動生成するsyzkallerのテスト自動化技術(NTT Tech Conference ...
MagicOnion入門
MagicOnion入門
TypeScript製フレームワーク「Nest」のご紹介
TypeScript製フレームワーク「Nest」のご紹介
Desktop app dev strategy for .net core 3.0
Desktop app dev strategy for .net core 3.0
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
DeveloperSuccess として何を届けられるか、様々な分野を経た先として何ができるか
DeveloperSuccess として何を届けられるか、様々な分野を経た先として何ができるか
Bluemix(Node-RED)を使った空間の付加価値提案
Bluemix(Node-RED)を使った空間の付加価値提案
ニフクラでも できる!Kubernetes。
ニフクラでも できる!Kubernetes。
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
5G時代のアプリケーション開発とは - 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ
5G時代のアプリケーション開発とは - 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行
コードの自動修正によって実現する、機能開発を止めないフレームワーク移行
6 月 18 日 Next - あっという間の、Google Cloud Platform 開発ガイド
6 月 18 日 Next - あっという間の、Google Cloud Platform 開発ガイド
Similar to GraalVM Native Imageが見せた未来
[Cloud OnAir] Next ’19 サンフランシスコ最新情報 GCP 特集 2019年4月11日 放送
[Cloud OnAir] Next ’19 サンフランシスコ最新情報 GCP 特集 2019年4月11日 放送
Google Cloud Platform - Japan
20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回
20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回
Keiji Kamebuchi
CEDEC 2015: Google スケールで実現する!ゲーム&分析基盤
CEDEC 2015: Google スケールで実現する!ゲーム&分析基盤
Google Cloud Platform - Japan
Azure Blockchain Service ハンズオン ~ Logic App 統合編 ~
Azure Blockchain Service ハンズオン ~ Logic App 統合編 ~
Takunori Minamisawa
Tech Night Recap Sapporo - Ignite & .NET Conf -.pptx
Tech Night Recap Sapporo - Ignite & .NET Conf -.pptx
Yasuaki Matsuda
インフラ野郎 Azureチーム at クラウド boost
インフラ野郎 Azureチーム at クラウド boost
Toru Makabe
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ! 完全版
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ! 完全版
Minoru Naito
[Microsoft Tech Summit 2018] Azure Machine Learning サービスと Azure Databricks で実...
[Microsoft Tech Summit 2018] Azure Machine Learning サービスと Azure Databricks で実...
Naoki (Neo) SATO
Kubernetes on Azure ~Azureで便利にKubernetesを利用する~
Kubernetes on Azure ~Azureで便利にKubernetesを利用する~
Yoshimasa Katakura
知られざる。Alibaba Cloudを支えるテクノロジー (manabiya.tech)
知られざる。Alibaba Cloudを支えるテクノロジー (manabiya.tech)
Shinya Mori (@mosuke5)
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ!
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ!
Minoru Naito
Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
Daiyu Hatakeyama
build2017のazure関連情報まとめ
build2017のazure関連情報まとめ
裕之 木下
JCBの Payment as a Service 実現にむけたゼロベースの組織変革とテクニカル・イネーブラー(NTTデータ テクノロジーカンファレンス ...
JCBの Payment as a Service 実現にむけたゼロベースの組織変革とテクニカル・イネーブラー(NTTデータ テクノロジーカンファレンス ...
NTT DATA Technology & Innovation
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
Minoru Naito
.NET の過去、現在、そして未来
.NET の過去、現在、そして未来
Akira Inoue
【BS10】Microsoft と GitHub の開発エコシステムで、開発にドライブをかけよう!
【BS10】Microsoft と GitHub の開発エコシステムで、開発にドライブをかけよう!
日本マイクロソフト株式会社
PPT Full version: 世界中のゲーム分析をしてきたPlayFabが大進化!一緒に裏側の最新データ探索の仕組みを覗いてみよう
PPT Full version: 世界中のゲーム分析をしてきたPlayFabが大進化!一緒に裏側の最新データ探索の仕組みを覗いてみよう
Daisuke Masubuchi
機械学習プロジェクトにおける Cloud AI Platform の使い方 (2018-11-19)
機械学習プロジェクトにおける Cloud AI Platform の使い方 (2018-11-19)
Yaboo Oyabu
MLOps NYC 2019 and Strata Data Conference NY 2019 report nttdata
MLOps NYC 2019 and Strata Data Conference NY 2019 report nttdata
NTT DATA Technology & Innovation
Similar to GraalVM Native Imageが見せた未来
(20)
[Cloud OnAir] Next ’19 サンフランシスコ最新情報 GCP 特集 2019年4月11日 放送
[Cloud OnAir] Next ’19 サンフランシスコ最新情報 GCP 特集 2019年4月11日 放送
20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回
20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回
CEDEC 2015: Google スケールで実現する!ゲーム&分析基盤
CEDEC 2015: Google スケールで実現する!ゲーム&分析基盤
Azure Blockchain Service ハンズオン ~ Logic App 統合編 ~
Azure Blockchain Service ハンズオン ~ Logic App 統合編 ~
Tech Night Recap Sapporo - Ignite & .NET Conf -.pptx
Tech Night Recap Sapporo - Ignite & .NET Conf -.pptx
インフラ野郎 Azureチーム at クラウド boost
インフラ野郎 Azureチーム at クラウド boost
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ! 完全版
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ! 完全版
[Microsoft Tech Summit 2018] Azure Machine Learning サービスと Azure Databricks で実...
[Microsoft Tech Summit 2018] Azure Machine Learning サービスと Azure Databricks で実...
Kubernetes on Azure ~Azureで便利にKubernetesを利用する~
Kubernetes on Azure ~Azureで便利にKubernetesを利用する~
知られざる。Alibaba Cloudを支えるテクノロジー (manabiya.tech)
知られざる。Alibaba Cloudを支えるテクノロジー (manabiya.tech)
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ!
de:code 2019 Cloud トラック 総まとめ!
Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
build2017のazure関連情報まとめ
build2017のazure関連情報まとめ
JCBの Payment as a Service 実現にむけたゼロベースの組織変革とテクニカル・イネーブラー(NTTデータ テクノロジーカンファレンス ...
JCBの Payment as a Service 実現にむけたゼロベースの組織変革とテクニカル・イネーブラー(NTTデータ テクノロジーカンファレンス ...
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
.NET の過去、現在、そして未来
.NET の過去、現在、そして未来
【BS10】Microsoft と GitHub の開発エコシステムで、開発にドライブをかけよう!
【BS10】Microsoft と GitHub の開発エコシステムで、開発にドライブをかけよう!
PPT Full version: 世界中のゲーム分析をしてきたPlayFabが大進化!一緒に裏側の最新データ探索の仕組みを覗いてみよう
PPT Full version: 世界中のゲーム分析をしてきたPlayFabが大進化!一緒に裏側の最新データ探索の仕組みを覗いてみよう
機械学習プロジェクトにおける Cloud AI Platform の使い方 (2018-11-19)
機械学習プロジェクトにおける Cloud AI Platform の使い方 (2018-11-19)
MLOps NYC 2019 and Strata Data Conference NY 2019 report nttdata
MLOps NYC 2019 and Strata Data Conference NY 2019 report nttdata
More from Rakuten Group, Inc.
コードレビュー改善のためにJenkinsとIntelliJ IDEAのプラグインを自作してみた話
コードレビュー改善のためにJenkinsとIntelliJ IDEAのプラグインを自作してみた話
Rakuten Group, Inc.
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
Rakuten Group, Inc.
What Makes Software Green?
What Makes Software Green?
Rakuten Group, Inc.
Simple and Effective Knowledge-Driven Query Expansion for QA-Based Product At...
Simple and Effective Knowledge-Driven Query Expansion for QA-Based Product At...
Rakuten Group, Inc.
DataSkillCultureを浸透させる楽天の取り組み
DataSkillCultureを浸透させる楽天の取り組み
Rakuten Group, Inc.
大規模なリアルタイム監視の導入と展開
大規模なリアルタイム監視の導入と展開
Rakuten Group, Inc.
楽天における大規模データベースの運用
楽天における大規模データベースの運用
Rakuten Group, Inc.
楽天サービスを支えるネットワークインフラストラクチャー
楽天サービスを支えるネットワークインフラストラクチャー
Rakuten Group, Inc.
楽天の規模とクラウドプラットフォーム統括部の役割
楽天の規模とクラウドプラットフォーム統括部の役割
Rakuten Group, Inc.
Rakuten Services and Infrastructure Team.pdf
Rakuten Services and Infrastructure Team.pdf
Rakuten Group, Inc.
The Data Platform Administration Handling the 100 PB.pdf
The Data Platform Administration Handling the 100 PB.pdf
Rakuten Group, Inc.
Supporting Internal Customers as Technical Account Managers.pdf
Supporting Internal Customers as Technical Account Managers.pdf
Rakuten Group, Inc.
Making Cloud Native CI_CD Services.pdf
Making Cloud Native CI_CD Services.pdf
Rakuten Group, Inc.
How We Defined Our Own Cloud.pdf
How We Defined Our Own Cloud.pdf
Rakuten Group, Inc.
Travel & Leisure Platform Department's tech info
Travel & Leisure Platform Department's tech info
Rakuten Group, Inc.
Travel & Leisure Platform Department's tech info
Travel & Leisure Platform Department's tech info
Rakuten Group, Inc.
OWASPTop10_Introduction
OWASPTop10_Introduction
Rakuten Group, Inc.
Introduction of GORA API Group technology
Introduction of GORA API Group technology
Rakuten Group, Inc.
100PBを越えるデータプラットフォームの実情
100PBを越えるデータプラットフォームの実情
Rakuten Group, Inc.
社内エンジニアを支えるテクニカルアカウントマネージャー
社内エンジニアを支えるテクニカルアカウントマネージャー
Rakuten Group, Inc.
More from Rakuten Group, Inc.
(20)
コードレビュー改善のためにJenkinsとIntelliJ IDEAのプラグインを自作してみた話
コードレビュー改善のためにJenkinsとIntelliJ IDEAのプラグインを自作してみた話
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
What Makes Software Green?
What Makes Software Green?
Simple and Effective Knowledge-Driven Query Expansion for QA-Based Product At...
Simple and Effective Knowledge-Driven Query Expansion for QA-Based Product At...
DataSkillCultureを浸透させる楽天の取り組み
DataSkillCultureを浸透させる楽天の取り組み
大規模なリアルタイム監視の導入と展開
大規模なリアルタイム監視の導入と展開
楽天における大規模データベースの運用
楽天における大規模データベースの運用
楽天サービスを支えるネットワークインフラストラクチャー
楽天サービスを支えるネットワークインフラストラクチャー
楽天の規模とクラウドプラットフォーム統括部の役割
楽天の規模とクラウドプラットフォーム統括部の役割
Rakuten Services and Infrastructure Team.pdf
Rakuten Services and Infrastructure Team.pdf
The Data Platform Administration Handling the 100 PB.pdf
The Data Platform Administration Handling the 100 PB.pdf
Supporting Internal Customers as Technical Account Managers.pdf
Supporting Internal Customers as Technical Account Managers.pdf
Making Cloud Native CI_CD Services.pdf
Making Cloud Native CI_CD Services.pdf
How We Defined Our Own Cloud.pdf
How We Defined Our Own Cloud.pdf
Travel & Leisure Platform Department's tech info
Travel & Leisure Platform Department's tech info
Travel & Leisure Platform Department's tech info
Travel & Leisure Platform Department's tech info
OWASPTop10_Introduction
OWASPTop10_Introduction
Introduction of GORA API Group technology
Introduction of GORA API Group technology
100PBを越えるデータプラットフォームの実情
100PBを越えるデータプラットフォームの実情
社内エンジニアを支えるテクニカルアカウントマネージャー
社内エンジニアを支えるテクニカルアカウントマネージャー
Recently uploaded
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
Yuki Kikuchi
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
UEHARA, Tetsutaro
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
sugiuralab
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
博三 太田
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
Hiroshi Tomioka
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
FumieNakayama
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
akihisamiyanaga1
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
FumieNakayama
Recently uploaded
(8)
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
GraalVM Native Imageが見せた未来
1.
GraalVM Native Imageが 見せた未来
2.
自己紹介 松本 宏紀 (
まつもと ひろき ) ● 株式会社ブロードリーフ 基盤開発部 チーフ・アーキテクト ● Kubernetes Sapporo for Beginners主催者。 ● オフショアラボ・チームリーダー ● デブサミ2019「Spring Bootでマイクロサービス作って苦労したお話」登壇 ● Google Cloud Next ‘19 in Tokyo 「大規模エンタープライズ システムをマイクロ サービスで刷新。そ の開発プロセス再定義まで道のり」登壇 Twitter :@hirokimatsumo13
3.
GraalVM Native Imageで、 CPU、Memoryリソースの割当てを削減できる Javaでも小さな・疎結合なサービスを 開発しやすくなる。
4.
Cassandra Elasticsearch Kafka + Zookeeper (
broker ) Kafka Publisher ( Cassandra Trigger) Kafka Consumer データの蓄積 データの変更イベント配信 データの変更イベント管理 データの変更イベント受信 データの柔軟検索 背景
5.
Cassandra Elasticsearch Kafka + Zookeeper (
broker ) Kafka Publisher ( Cassandra Trigger) Kafka Consumer 背景 CPU: 500m、 Mem:1Gi CPU: 500m、 Mem:1.2Gi CPU: 300m、 Mem:300Mi CPU: 500m、 Mem:900Mi データの蓄積 データの変更イベント配信 データの変更イベント管理 データの変更イベント受信 データの柔軟検索 合計 = CPU: 1,800m、Mem: 3.4Gi
6.
Cassandra Elasticsearch Kafka + Zookeeper (
broker ) Kafka Publisher ( Cassandra Trigger) Kafka Consumer 背景 Kafka Consumer Elasticsearch Kafka Consumer Google Cloud Storage Kafka Consumer Web API データの利用用途が増えて5つconsumerが増える。 Kafka Consumer Web API
7.
ローカルPCで動かすの辛くなる。 バックグラウンドの仕組みだけで、 CPU: 3,000m、Mem: 4.3Gi必要になる。 (一番メモリ使っているのはChromeだけど…)
8.
Javaで頑張りたい
9.
GraalVM LLVMベースの言語(Java、JavaScript、Ruby、Python…)の多言語をサポー トする仮想マシン。 GraalVM Native Imageは、JVMベースの言語(Java、Scala、Kotlin)を、ス タンドアロンの実行可能ファイルにコンパイルするもの。 JavaVMの実行環境が不要。
10.
Quarkus KubernetesネイティブなGraalVM & OpenJDKで動作するJava
Framework。 Quarkus + GraalVM Quarkus + OpenJDK Traditional Cloud Native Stack Memory(RSS) Usage 13MB 74MB 140MB Boot Time 0.014sec 0.75sec 2.5Sec 参考:https://quarkus.io/
11.
GraalVM+Quarkusで 快適Javaライフを試してみる。
12.
開発 Quarkusのmavenプロジェクト雛形生成。 $ mvn io.quarkus:quarkus-maven-plugin:0.21.2:create
-DprojectGroupId=${groupId} -DprojectArtifactId=${artifactId} $
13.
開発 Elasticsearch、kafka周りの拡張のライブラリを追加。 …Elasticsearch周りが無い。 とりあえず、Elasticsearchの公式Java ライブラリをdependencyに追加する。 # Quarkus拡張ライブラリ一覧確認 $
mvn quarkus:list-extensions # Kafkaのライブラリ追加。 $ mvn quarkus:add-extension -Dextensions="quarkus-kafka-client" # pom.xmlに直接 elasticsearch-rest-high-level-clientを追加。 Reactive(MicroProfile) な方のKafkaは、 複数件の一括処理ができないので、通常の kafkaを利用。
14.
開発 VSCodeでごにょごにょ開発する・・・。
15.
開発 JavaVM上で動作確認をする。 $ mvn compile
quarkus:dev
16.
開発 Native Imageを作って動作確認する。 …動かない。 $ ./mvnw
clean package -U -Pnative -Dnative-image.docker-build=false $ docker build -f src/main/docker/Dockerfile.native -t $DOCKER_IMAGE . $ docker run -i --rm $DOCKER_IMAGE
17.
Native Imageへの壁 参考:https://quarkus.io/guides/writing-native-applications-tips#native-in-extension ○ データクラスに、@RegisterForReflectionをつける。 ObjectMapper#readValue(in,XXX.class)でエラーになる。 ○
3rd Partyライブラリが結構動かない。必要に応じてSubstituteで書き換えが必要。 Elasticsearchもquarkus-elasticsearch-rest-client利用した。 ○ native imageビルドする際、staticオプションをつけてもlibc周りは必要。 scratchでは動かず。100MB程度のdocker image sizeになる。 ○ Windows環境だとnative-image build on dockerが終わらない。 Linux環境化でもnative-imageのビルド時間:4分程度。 ○ ObjectOutputStream/ObjectInputStreamは未サポートだったりトライ&エラーがまだ 必要な段階。
18.
壁の向こう側 Quarkus + GraalVM
Spring Boot + OpenJDK Deployments Memory Limit 70MB 300MB Boot Time + Warm up 15秒 5分 Throughput 25.4 message/sec 27.0 message/sec Kubernetes DeploymentsでCPU:limit = 100msの場合。 ※Warm up…Elasticsearch index定義のjsonファイル400個の読み込み + kafkaへの接続。 ※kafkaの1messageのサイズは平均5KB。pollするmax sizeが10なので調整すればスループットは上がる。
19.
ローカルPCで動かすの辛くなる。 バックグラウンドの仕組みだけで、 CPU: 3,000m、Mem: 4.3Gi CPU:
1,900m、Mem: 3.5Gi 必要になる。 ( ちょっと軽減された ☺ )
20.
多くの分散サービスをJavaで開発している場 合、インフラコストを大幅に削減できる未来 を垣間見る事ができた。
21.
ご静聴ありがとうございました。