Build, deploy, and scale your apps with unparalleled ease – from your first user to your billionth.
はじめに タイトルはこちらから拝借しました。この記事は他のパブリッククラウド(Azure, GCP)を薦める記事でもなければ、プライベートクラウドを薦める記事でもありません。また私自身、エンジニアキャリアの中でAWSはたくさん使ってきましたし、今でもソフトウェア開発のわがままに答えてくれる素晴らしいサービスだと思っているので、AWSを貶めるような記事でもありません。むしろ以下に紹介するサービスはAWS上に構築されていることが多く、間接的にもますます世界中の基盤として発展していくはずです。 PaaSアーキテクチャ 前提条件 前提として、現在でも主流なSPAを中心としたフロントエンド、バックエンド、データベースサービスからなるアプリケーションを想定します。 この場合、 フロントエンド → CDN + Static Hosting バックエンド → Container Deploy(Auto S
分散モノリスとWebAssemblyランタイムを用いた新しいアプリプラットフォーム「Wasmer Edge」登場。オーケストレーションもサービスメッシュも不要 WebAssemblyランタイム「Wasmer」の開発元であるWasmer社は、エッジロケーション上のデータセンターにWebAssemblyランタイムを展開し、分散モノリスなアーキテクチャを用いたサーバレス型の新しいアプリケーションプラットフォーム「Wasmer Edge」を発表しました。 The Cloud is dead, long live the Cloud! Announcing Wasmer Edgehttps://t.co/VjGsbMwopy pic.twitter.com/5mTtKBBjsZ — Wasmer (@wasmerio) June 15, 2023 上記のツイートに示されているように、Wasmer E
点群データは、建設プロジェクトや資産の現状をきめ細かく把握することができます。しかし、点群のサイズは非常に大きく（スキャナーの世代が新しくなるごとに大きくなっています）、管理が難しく、操作するだけでなく、実際の状況と比べて表示されているものを正しく評価するために、特別なハードウェア、ソフトウェア、トレーニングが必要です。 ここでは、点群データに関する5つの主な問題と、Cintoo Cloud 、それぞれの問題にどのように対処し、データを十分に活用できるようにするのかを紹介します。 1.保管・ホスティング 点群データは膨大で、数ギガバイトから数テラバイトに及ぶこともあり、組織のサーバーの貴重なスペースをすぐに使い切ってしまいます。このため、プロジェクトで作業を行う必要のある第三者、請負業者、その他の外部ユーザーがデータにアクセスすることは、企業ベースのサーバーに保存されている場合は問題となり
KDDI株式会社 2022年10月24日 KDDIは2022年11月28日、監視カメラの映像データを高セキュリティなクラウド上で管理・可視化する映像統合管理サービス「KDDI Video Management Service」(以下、本サービス) の提供を開始します。本サービス利用により場所やデバイスを問わず秘匿性の高い監視カメラ映像を閲覧可能とします。 また、本サービスの映像をAI映像解析と組み合わせることで、指定エリア内の滞留・侵入検知による「防犯・防災対策」、製造品や設備の外観検査による「検品業務や設備点検の効率化・自動化」など、企業の課題解決やDX実現を支援します。 今後はAI機能を順次拡充することで、お客さまの新規ビジネス創出や既存ビジネスの付加価値向上など、幅広い映像の利活用を目指していきます。 ■背景 現在、多くの企業は各拠点の防犯や内部統制上の監査証跡などを目的とし、監視カ
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2022-06-09 セーフィーとブルーイノベーション、 「リアルタイム映像伝送・統合管理ソリューション」の提供に向け業務提携を発表 セーフィー株式会社とブルーイノベーション株式会社は、クラウド録画サービス「Safie（セーフィー）」と複数のドローンやロボット、各種デバイスを遠隔・目視外で自動制御・連携させることができるデバイス統合プラットフォーム「Blue Earth Platform（以下、BEP）」を連携させた、「リアルタイム映像伝送・統合管理ソリューション」の提供に向け、業務提携を発表した。 今回の提携により、作業員に装着した「ウェアラブルカメラ」や特定箇所に据えた「定点カメラ」と、ドローンやロボットなどに搭載した「動くカメラ」など、複数のデバイスで撮影した多様な映像データをクラウド上でリアルタイムに一元管理・連携させることが可能となる。 両社のプラットフォーム連携イメージ 今後も
オラクルは11月3日（米国現地時間）、「Oracle Cloud Infrastructure（OCI）AI」 サービスを発表した。 本サービスは、データサイエンスの専門知識がなくても、開発者がアプリケーションにAIサービスを簡単に活用できるようにする一連のサービスだという。以下の6つのサービスにより、言語からコンピュータ・ビジョン、および時系列予測までの、各タスクにおいて開発者を支援するとしている。 OCI Language 文書、顧客フィードバックのやり取り、サポート・チケット、およびソーシャル・メディアに記載されている非構造化テキストを理解するために、大規模なテキスト分析を実行。事前にトレーニングされたモデルが組み込まれているため、機械学習の専門知識がなくても、開発者はセンチメント分析、キーフレーズの抽出、テキスト分類、固有表現抽出などをアプリケーションに適用できるという。 OCI
TOP > プレスリリース一覧 > 「その他IT・インターネット （企業向け）」のプレスリリース > PUX株式会社のプレスリリース > AIネットワークカメラ×クラウドで多拠点駐車場の 車両入退を一元管理、コインパー... PUX株式会社(代表者：深江 秀和)は、当社独自開発の車番認識アルゴリズムを実装したAIネットワークカメラとクラウドを組み合わせた車番認証システムを使用し、神奈川県内のコインパーキングにおいて駐車場利用状態を可視化する実証実験を行いました。 会社URL： https://www.pux.co.jp 車両入退管理ソリューションにおいて用いられる車番認識を活用した認証システムはオンプレミスとして構築されるものが主流で、多拠点の一元管理には適していません。 これに対して、クラウド上に車番認証システムを構築することにより一元管理を試みるケースもありますが、画像をクラウドへ送信
2021年9月18日に開催されたXP祭り2021で「マイクロサービスに至る歴史とこれから」という講演をしました。資料は次の通りです。本来は75分ぐらいかかるのを45分で話そうとして、余裕で時間オーバーしてすみませんでした。 テクノロジーとテクニックによる進化の流れ テクノロジーやテクニックは、ITの改善サイクルを向上させるために進化を続けています。「技術そのもの」であるところのテクノロジーに対して、テクニックというのは「人による技術の活かし方」を示します。なので、基本的にはテクノロジーが生まれ、それを使いこなしたテクニックが登場することになります。 テクノロジーとテクニックの進化の歴史現在、進化中のテクノロジーであるCloud NativeやServerlessを前提としたテクニックを示す用語、つまり、マイクロサービスに次に来るかもしれない言葉というのは、時間軸からすると再来年ぐらいに出て
フィックスターズ、クラウド上のエッジAI開発環境「GENESIS」をベータ公開CEATEC 2020 ONLINEで、初の一般公開 マルチコアCPU/GPU/FPGAを用いた高速化技術のグローバルリーダーである株式会社フィックスターズは、10月20日、クラウド上のエッジAI開発環境「GENESIS DevEnv」のベータ版をリリースしました。GENESIS * は、クラウドで完結したエッジアプリケーション向けノーコード開発プラットフォームです。これにより開発者は、クラウド上に用意された複数のハードウェアに自在にアクセスし、いつでも、どこでも、リモート環境で効率よくアプリケーション開発を行うことができます。本サービスは正式サービス開始まで、無料でお使いいただけます。2020年10月20～23日にオンライン開催されているCEATEC 2020 ONELINEのNEDOブース内で出展しています。
独自の画像認識AIとは例えば「工場の通い箱（搬送用の箱）の中を撮影した画像から特定の機械部品を検出して名称を出力する」といったものだ。従来はこうした独自の画像認識AIを開発するには、大量の教師データやAIの専門知識を持つ技術者が必要とされ、時間とコストがかかった。Rekognition Custom Labelsを使うと、ユーザーはAIの専門知識を必要とせず、検出したい機械部品ごとにそれが写った画像を10個ほど用意して名称のタグ付けなどをするだけで、独自の画像認識AIを開発できる。 Rekognition Custom Labelsは、AWSが「Amazon Rekognition」として提供する汎用的な画像認識AIに対してユーザーが追加学習できるようにしたサービスといえる。同様の画像認識AIサービスとしては米マイクロソフト（Microsoft）の「Custom Vision」や米グーグル
コスト・品質ともに最高レベルを実現していた、DeNAのオンプレミス。しかし2018年6月、DeNAは全社方針としてそのオンプレミスを捨て、3年の移行期間をかけクラウドに全面移行することを決定しました。 なぜDeNAは経営の意思決定として、当初「3倍のコストになる」と言われたクラウド全面移行に踏み切ったのか？ 本記事では「クラウドシフト決定の判断」に至る経営者の思いを語った『Google Cloud Next ’19 in Tokyo』でのDeNA代表取締役会長 南場 智子（なんば ともこ）講演内容をノーカット掲載します！ 「経営の言語」と「技術の言語」両方話せる人材を信頼する 私がDeNAを立ち上げたのは、1999年。今からちょうど20年前です。もともと、経営コンサルタントをしていました。得意なのは戦略や提携。それからマーケティングや分析などですね。一緒に起業した仲間も、同じファームから連
マイクロソフトは5月17日、参加のMojangが手がける『マインクラフト』の10周年を記念した新作タイトル『Minecraft Earth』をiOS/Android向けに発表した。基本プレイ無料で配信予定。本作はAR（拡張現実）を利用し、現実世界にて『マインクラフト』体験を楽しめるゲームだ。 『Minecraft Earth』は4つのAR体験を組み合わせたアプリとなっており、まずあげられるのは「収集」要素。現実世界の特定の場所に『マインクラフト』でお馴染みのモブや、新たに登場する“マル秘モブ”が現れ、それらを収集することができる。たとえば、豚が近所の公園をパレードする様子も見られるかもしれないとのこと。収集したモブは、時間の経過と共にユニークな亜種を育てることができ、自らのビルドに投入可能になるという。 同じく現実世界の特定の場所では、『マインクラフト』のブロックの世界が現れる。スマホのカ
機械学習チームの林田(@chie8842)です。好きなスポーツはテニスとスノボです。 システムは、その当時の最新の技術で作ったとしても必ずレガシー化します。 機械学習システムも他システムと同様、一度デプロイしたら終わりではなく、継続的なメンテナンスが必要です。昨今機械学習は、特に技術の進歩が目覚ましいため、レガシー化するのも早い分野といえます。本稿ではレガシー化した機械学習アプリケーションのメンテナンスと、それに伴うGPU環境からCPU環境への移行によって、大幅にシステムの運用コストを削減した例をご紹介します。 機械学習アプリケーションにおけるコスト課題 クックパッドにおける最初の大きな機械学習プロジェクトである料理きろくがリリースされたのは、2年前のことです。それ以来、様々な機械学習アプリケーションがデプロイされ、現在では大小含めて30を超える機械学習アプリケーションが運用されています。
The world's most advanced Video Surveillance System. Available on Windows, macOS and Linux. Agent DVR doesn’t need port forwarding for remote access. That means no fiddly router setup. UI scales on all modern devices from phones to tablets and desktops. Cameras Supports more devices than any other solution including IP cameras, ONVIF devices, local USB cameras and more. No limit on the number of d
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