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急成長スタートアップのシステムの裏側 / ABEJA Innovation Meetup

toshitanian
January 27, 2017

急成長スタートアップのシステムの裏側 / ABEJA Innovation Meetup

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January 27, 2017
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  1. 河崎 敏弥 @toshitanian ABEJA, Inc. IoT Analytics Division Product Owner

    • 創業1年の時にABEJAに参画 • バックエンドエンジニア • クラウド上でシステム構築 • IoTデバイスとのシステム連携 • ここ2年はコンテナ推し
  2. 11

  3. • 大量の計算リソースの管理 • 大量のデータを処理 • スケール可能な解析インフラ • 効率の良い解析タスクの分散方法 • 利用リソースはアプリケーション依存.

    CPU?GPU?占有コア数・メモリ量 • アプリケーション管理 • 解析アプリに必要な要件は? • 管理する解析アプリは増加の一途(研究開発によってできる事は増える) ML/DLの実行プラットフォームが考慮すべき事 14
  4. • 解析エンジンはDocker Imageとしてパッケージ化 • コンテナ内部の構成を定義 • コンテナへのファイル入力方法と、結果の出力方法を仕様として定義 • 仕様に合っている限りは基盤上で動く •

    Docker registoryベースのアプリケーション管理 • アプリ毎のバージョン管理 • アプリ毎のリソース要件を付加 コンテナ - アプリケーション管理 - 18 アプリが増えても安心!