Google Cloud Next '17 Tensorflow メモ

直ぐに使えるAPIもあるが、Googleが分からないこともある。

製造業のネジがいいやつか不良か? → これは自分のデータで学習するようにしないと無理。

TensorFlow → 機械学習の中でNo.1のリポジトリ(GitHubで)

TensorFlowはどこで動かしてもOK。でもGoogleは動かすの得意だよ。

キューピーの話。
現場力 * AIで企業価値を高める。

人 → 知力 + 体力
体力の機械化 → ロボット
知力の機械化 → AI

AIは使い物になるか? やってみないと分からない。悩む前にやってみよう。

ダイスポテトの変色(安全)を見つける為にAIを使う。
今までは不良品を判断→AIで良品を判断。
良品を学習させて作成。

Find Your Candyは全てオープンソース化。
ハードは$2500

転移学習

水産資源の乱獲防止の為にAIが使われている
クレジットカード不正利用防止

Google Cloud Next '17 メルカリセッションメモ

フリマアプリ メルカリ

データ分析基盤として使い始めた。

すぐに結果を得られるものを探してBigQuery。

インフラとして

イギリス市場向けに利用している。

如何に少ない人数でインフラを見るか。
プロビジョニングはAnsible使っている。

データ分析基盤として

ログをすべてBigQueryに。
エンジニア以外にも活用できるようにする。

Flat Rate契約(定額)
心理的障壁、機会損失をなくす。

インフラとして

GKEを使って構築
GCPのサービスを組み合わせることで、リアルタイムに色々出来る。
Pub/Sub, Dataflow, Dataproc, Datalab

便利マーク

Googleのサービスをベンチマークとする。
ex.Cloud Visionよりいい結果を内製で出せるか? 採用とかに関わってくる。

ソウゾウ

メルカリアッテ、カウルはGAE

GAEを使うと構成をシンプルに出来る

コスト面で強いのは、インフラエンジニアが必要なくなること。

Cloud Spanner強そう。

トーク

メルカリ

G Suiteを使うようにしている。
ハングアウト、Docsをリアルタイムに編集とか

ソウゾウ

GCPを使っている人が少なかったので、盛り上げる必要があった。

カスタマサポートがGAS, Slackとか使うようになった。

Googleには時差をどうにかして欲しい(ハングアウトのミーティングとか)

composerでLaravelをインストールする際にエラーが出る

久しぶりにやってたらエラー。
こんなエラーですね

  Problem 1
    - phpunit/phpunit 5.7.9 requires ext-dom * -> the requested PHP extension dom is missing from your system.

PHP 7系なので、以下のコマンドで完了。

sudo yum -y install --enablerepo=remi-php71 php-xml

早いところ、構築は自動化してイメージにするなりしないとな。

AWS EC2でnmap的なことをするにはAmazonさんの許可がいる。 (追記あり

2019-03-07追記

変わりました。
特に申請なくてもEC2などではペネトレーションテストが出来るようになりました。

以下、初回投稿時の本文
追記終

golangの習作としてnmap的なものを作って実行していたらAWSからメールがきた。

github.com

確かにあまりお行儀がいい動きのプログラムではないが、外部公開の際はオープンしているポートは少ない方がいいので、調べる時もあるのではないか。
ということで、今回は大人しくフォームに書いてサブミットした。

メールもフォームも英語なのですが、無視しない方がいい(と思う)。

H2Oをインストールしてみる CentOS 7

時代が時代なので、そろそろサーバーはhttp2が前提にしたい。 そんなことを考えて導入テストを行っている。
yumでインストール出来るようにしてくれている人がいたので、それに乗ってみる。

github.com

まずはrepo追加

sudo vim /etc/yum.repos.d/bintray-tatsushid-h2o-rpm.repo
#bintray-tatsushid-h2o-rpm - packages by tatsushid from Bintray
[bintray-tatsushid-h2o-rpm]
name=bintray-tatsushid-h2o-rpm
#If your system is CentOS
baseurl=https://dl.bintray.com/tatsushid/h2o-rpm/centos/$releasever/$basearch/
#If your system is Fedora
#baseurl=https://dl.bintray.com/tatsushid/h2o-rpm/fedora/$releasever/$basearch/
gpgcheck=0
repo_gpgcheck=0
enabled=1
sudo yum -y install h2o
sudo systemctl enable h2o.service
sudo systemctl start h2o.service

これでアクセスし、It Works!が出てたらまずは成功。
今後は色々動かせるようにしていく。

Go言語をインストール CentOS 7

公式に書かれているバイナリを入れるパターンで。 CentOSGCP(Google Cloud Platform利用)
Goは1.8.1を入れてみた。

wget https://storage.googleapis.com/golang/go1.8.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -zxvf go1.8.linux-amd64.tar.gz
sudo sh -c "echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin' >> /etc/profile"

バージョン確認

go version
go version go1.8 linux/amd64

さて、これから作っていこう。