Enviar pesquisa
Carregar
vCenter Operations Management Suite 検証支援プログラム結果報告とその後
•
5 gostaram
•
2,932 visualizações
Recruit Technologies
Seguir
2015/03/03 VMwareユーザ会 年次総会での、藤田・東條の講演資料になります
Leia menos
Leia mais
Tecnologia
Denunciar
Compartilhar
Denunciar
Compartilhar
1 de 54
Baixar agora
Baixar para ler offline
Recomendados
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~
Recruit Technologies
リクルートにおけるVDI導入とCiscoデータセンタソリューション
リクルートにおけるVDI導入とCiscoデータセンタソリューション
Recruit Technologies
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
Recruit Technologies
リクルートテクノロジーズの産学連携への取り組み
リクルートテクノロジーズの産学連携への取り組み
Recruit Technologies
Pepper+独自会話エンジン
Pepper+独自会話エンジン
Recruit Technologies
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
Recruit Technologies
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
Recruit Technologies
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-
Recruit Technologies
Recomendados
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~
Recruit Technologies
リクルートにおけるVDI導入とCiscoデータセンタソリューション
リクルートにおけるVDI導入とCiscoデータセンタソリューション
Recruit Technologies
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
Recruit Technologies
リクルートテクノロジーズの産学連携への取り組み
リクルートテクノロジーズの産学連携への取り組み
Recruit Technologies
Pepper+独自会話エンジン
Pepper+独自会話エンジン
Recruit Technologies
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
Recruit Technologies
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
Recruit Technologies
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-
Recruit Technologies
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
Recruit Technologies
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
Recruit Technologies
TIS 戦略技術センター AI技術推進室紹介
TIS 戦略技術センター AI技術推進室紹介
Takahiro Kubo
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
Recruit Technologies
Machine learningbootstrap For Business
Machine learningbootstrap For Business
Takahiro Kubo
「人工知能」との正しい付き合い方
「人工知能」との正しい付き合い方
Takahiro Kubo
Machine Learning Bootstrap
Machine Learning Bootstrap
Takahiro Kubo
機械学習で泣かないためのコード設計
機械学習で泣かないためのコード設計
Takahiro Kubo
リクルート式AIの活用法
リクルート式AIの活用法
Recruit Technologies
機械学習技術の紹介
機械学習技術の紹介
Takahiro Kubo
Pythonではじめる OpenAI Gymトレーニング
Pythonではじめる OpenAI Gymトレーニング
Takahiro Kubo
機械学習を用いた会議診断システムの開発
機械学習を用いた会議診断システムの開発
Takahiro Kubo
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
UXDの職能要件とキャリアパスについて
UXDの職能要件とキャリアパスについて
Recruit Technologies
データ定義情報の管理とWebによる公開
データ定義情報の管理とWebによる公開
Recruit Technologies
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Recruit Technologies
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
Recruit Technologies
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
Recruit Technologies
Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦
Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦
Preferred Networks
CET (Capture EveryThing)プロジェクトにおける機械学習・データマイニング最前線
CET (Capture EveryThing)プロジェクトにおける機械学習・データマイニング最前線
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
1スタッフのosc
1スタッフのosc
Kenichi Kinoshita
第2回 近JASA セミナー 「組み込みの世界に影響を与える エンタープライズiOS」
第2回 近JASA セミナー 「組み込みの世界に影響を与える エンタープライズiOS」
feedtailor
Mais conteúdo relacionado
Mais procurados
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
Recruit Technologies
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
Recruit Technologies
TIS 戦略技術センター AI技術推進室紹介
TIS 戦略技術センター AI技術推進室紹介
Takahiro Kubo
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
Recruit Technologies
Machine learningbootstrap For Business
Machine learningbootstrap For Business
Takahiro Kubo
「人工知能」との正しい付き合い方
「人工知能」との正しい付き合い方
Takahiro Kubo
Machine Learning Bootstrap
Machine Learning Bootstrap
Takahiro Kubo
機械学習で泣かないためのコード設計
機械学習で泣かないためのコード設計
Takahiro Kubo
リクルート式AIの活用法
リクルート式AIの活用法
Recruit Technologies
機械学習技術の紹介
機械学習技術の紹介
Takahiro Kubo
Pythonではじめる OpenAI Gymトレーニング
Pythonではじめる OpenAI Gymトレーニング
Takahiro Kubo
機械学習を用いた会議診断システムの開発
機械学習を用いた会議診断システムの開発
Takahiro Kubo
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
UXDの職能要件とキャリアパスについて
UXDの職能要件とキャリアパスについて
Recruit Technologies
データ定義情報の管理とWebによる公開
データ定義情報の管理とWebによる公開
Recruit Technologies
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Recruit Technologies
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
Recruit Technologies
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
Recruit Technologies
Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦
Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦
Preferred Networks
CET (Capture EveryThing)プロジェクトにおける機械学習・データマイニング最前線
CET (Capture EveryThing)プロジェクトにおける機械学習・データマイニング最前線
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
Mais procurados
(20)
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
TIS 戦略技術センター AI技術推進室紹介
TIS 戦略技術センター AI技術推進室紹介
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
Machine learningbootstrap For Business
Machine learningbootstrap For Business
「人工知能」との正しい付き合い方
「人工知能」との正しい付き合い方
Machine Learning Bootstrap
Machine Learning Bootstrap
機械学習で泣かないためのコード設計
機械学習で泣かないためのコード設計
リクルート式AIの活用法
リクルート式AIの活用法
機械学習技術の紹介
機械学習技術の紹介
Pythonではじめる OpenAI Gymトレーニング
Pythonではじめる OpenAI Gymトレーニング
機械学習を用いた会議診断システムの開発
機械学習を用いた会議診断システムの開発
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
UXDの職能要件とキャリアパスについて
UXDの職能要件とキャリアパスについて
データ定義情報の管理とWebによる公開
データ定義情報の管理とWebによる公開
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦
Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦
CET (Capture EveryThing)プロジェクトにおける機械学習・データマイニング最前線
CET (Capture EveryThing)プロジェクトにおける機械学習・データマイニング最前線
Destaque
1スタッフのosc
1スタッフのosc
Kenichi Kinoshita
第2回 近JASA セミナー 「組み込みの世界に影響を与える エンタープライズiOS」
第2回 近JASA セミナー 「組み込みの世界に影響を与える エンタープライズiOS」
feedtailor
Dr Chris Stout Getting Better at Private Practice
Dr Chris Stout Getting Better at Private Practice
Dr. Chris Stout
Отслеживание эффективности контекстной рекламы. Google Analytics
Отслеживание эффективности контекстной рекламы. Google Analytics
Евгений Курбанов
2014-04-05 - SPSPhilly - Getting Started with Office 365
2014-04-05 - SPSPhilly - Getting Started with Office 365
Dan Usher
Entrepreneurial Insanity
Entrepreneurial Insanity
mahalo
Askep kelompok cempaka
Askep kelompok cempaka
Etika Nurasih
Personal Ingenuity and Emerging Technologies
Personal Ingenuity and Emerging Technologies
Paul Schumann
Unleashing your Power: Basic Training in Library Reference Services
Unleashing your Power: Basic Training in Library Reference Services
Cathay Keough (she, her, hers)
3 d pie chart circular puzzle with hole in center process 5 stages style 2 po...
3 d pie chart circular puzzle with hole in center process 5 stages style 2 po...
SlideTeam.net
Kti la ode eko purwanto
Kti la ode eko purwanto
Operator Warnet Vast Raha
The top 5 things planners need to know about self-driving vehicles
The top 5 things planners need to know about self-driving vehicles
Chris Hedden
TERCERO C
TERCERO C
Pedro Lg
綻放的
綻放的
unotour
Nancy Broden, Design Lead of User Growth at Twitter
Nancy Broden, Design Lead of User Growth at Twitter
Women in Design
Destaque
(15)
1スタッフのosc
1スタッフのosc
第2回 近JASA セミナー 「組み込みの世界に影響を与える エンタープライズiOS」
第2回 近JASA セミナー 「組み込みの世界に影響を与える エンタープライズiOS」
Dr Chris Stout Getting Better at Private Practice
Dr Chris Stout Getting Better at Private Practice
Отслеживание эффективности контекстной рекламы. Google Analytics
Отслеживание эффективности контекстной рекламы. Google Analytics
2014-04-05 - SPSPhilly - Getting Started with Office 365
2014-04-05 - SPSPhilly - Getting Started with Office 365
Entrepreneurial Insanity
Entrepreneurial Insanity
Askep kelompok cempaka
Askep kelompok cempaka
Personal Ingenuity and Emerging Technologies
Personal Ingenuity and Emerging Technologies
Unleashing your Power: Basic Training in Library Reference Services
Unleashing your Power: Basic Training in Library Reference Services
3 d pie chart circular puzzle with hole in center process 5 stages style 2 po...
3 d pie chart circular puzzle with hole in center process 5 stages style 2 po...
Kti la ode eko purwanto
Kti la ode eko purwanto
The top 5 things planners need to know about self-driving vehicles
The top 5 things planners need to know about self-driving vehicles
TERCERO C
TERCERO C
綻放的
綻放的
Nancy Broden, Design Lead of User Growth at Twitter
Nancy Broden, Design Lead of User Growth at Twitter
Semelhante a vCenter Operations Management Suite 検証支援プログラム結果報告とその後
リクルートにおけるVDI導入 ~働き方変革とセキュリティ向上の両立を目指して~
リクルートにおけるVDI導入 ~働き方変革とセキュリティ向上の両立を目指して~
Recruit Technologies
CloudStack Case Studies in Uniadex | ユニアデックスにおけるCloudStack導入事例
CloudStack Case Studies in Uniadex | ユニアデックスにおけるCloudStack導入事例
Katsuya Tanaka
20190517 twilio business seminar in osaka #3
20190517 twilio business seminar in osaka #3
Ukyo Satake
【SoftLayer事例】アップクロス株式会社
【SoftLayer事例】アップクロス株式会社
softlayerjp
1分で分かる SoftLayer 監視入門
1分で分かる SoftLayer 監視入門
Masahito Zembutsu
若手インフラエンジニアの課題と教育(クラウド全盛期の時代にインフラエンジニアをどのように育てるか?)
若手インフラエンジニアの課題と教育(クラウド全盛期の時代にインフラエンジニアをどのように育てるか?)
MitsuoKobayashi2
ウェアラブルカンファレンスの講演資料 - リクルートテクノロジーズ
ウェアラブルカンファレンスの講演資料 - リクルートテクノロジーズ
Recruit Technologies
出張このべん in 大阪
出張このべん in 大阪
Hironobu Saitoh
Changing Infrastructure operation by DevOps And Agile Development
Changing Infrastructure operation by DevOps And Agile Development
Taiji Tsuchiya
Application Re-Architecture Technology ~ StrutsからSpring MVCへ ~
Application Re-Architecture Technology ~ StrutsからSpring MVCへ ~
apkiban
電通、リクルート、サントリーショッピングクラブ、有名企業がいち早く選んだ kintone を徹底解説
電通、リクルート、サントリーショッピングクラブ、有名企業がいち早く選んだ kintone を徹底解説
Cybozucommunity
【オペレーションカンファレンス 2015 Spring】 LT 僕が考えるSIerにとってのMSP
【オペレーションカンファレンス 2015 Spring】 LT 僕が考えるSIerにとってのMSP
cloudconductor
オペレーションカンファレンスLt資料
オペレーションカンファレンスLt資料
Okubo Tomoyuki
[POMeetup 8th]ビジョンをシンプルに描くツールと、理解共有のススメ
[POMeetup 8th]ビジョンをシンプルに描くツールと、理解共有のススメ
Yuichiro Yamamoto
日本の中小企業のIT導入10年の振り返り
日本の中小企業のIT導入10年の振り返り
Yuichi Morito
タスク管理Night JIRA推し
タスク管理Night JIRA推し
Takuya Sato
【会社概要資料】STC.pdf
【会社概要資料】STC.pdf
KosukeWada1
第7回ros勉強会 NTTデータのロボティクス分野取り組み
第7回ros勉強会 NTTデータのロボティクス分野取り組み
Masato Kawamura
Application Re-Architecture Technology ~ StrutsからSpring MVCへ ~
Application Re-Architecture Technology ~ StrutsからSpring MVCへ ~
Yuichi Hasegawa
ネットショップ能力認定機構主催(無料セミナー 20150422)
ネットショップ能力認定機構主催(無料セミナー 20150422)
Yuichi Morito
Semelhante a vCenter Operations Management Suite 検証支援プログラム結果報告とその後
(20)
リクルートにおけるVDI導入 ~働き方変革とセキュリティ向上の両立を目指して~
リクルートにおけるVDI導入 ~働き方変革とセキュリティ向上の両立を目指して~
CloudStack Case Studies in Uniadex | ユニアデックスにおけるCloudStack導入事例
CloudStack Case Studies in Uniadex | ユニアデックスにおけるCloudStack導入事例
20190517 twilio business seminar in osaka #3
20190517 twilio business seminar in osaka #3
【SoftLayer事例】アップクロス株式会社
【SoftLayer事例】アップクロス株式会社
1分で分かる SoftLayer 監視入門
1分で分かる SoftLayer 監視入門
若手インフラエンジニアの課題と教育(クラウド全盛期の時代にインフラエンジニアをどのように育てるか?)
若手インフラエンジニアの課題と教育(クラウド全盛期の時代にインフラエンジニアをどのように育てるか?)
ウェアラブルカンファレンスの講演資料 - リクルートテクノロジーズ
ウェアラブルカンファレンスの講演資料 - リクルートテクノロジーズ
出張このべん in 大阪
出張このべん in 大阪
Changing Infrastructure operation by DevOps And Agile Development
Changing Infrastructure operation by DevOps And Agile Development
Application Re-Architecture Technology ~ StrutsからSpring MVCへ ~
Application Re-Architecture Technology ~ StrutsからSpring MVCへ ~
電通、リクルート、サントリーショッピングクラブ、有名企業がいち早く選んだ kintone を徹底解説
電通、リクルート、サントリーショッピングクラブ、有名企業がいち早く選んだ kintone を徹底解説
【オペレーションカンファレンス 2015 Spring】 LT 僕が考えるSIerにとってのMSP
【オペレーションカンファレンス 2015 Spring】 LT 僕が考えるSIerにとってのMSP
オペレーションカンファレンスLt資料
オペレーションカンファレンスLt資料
[POMeetup 8th]ビジョンをシンプルに描くツールと、理解共有のススメ
[POMeetup 8th]ビジョンをシンプルに描くツールと、理解共有のススメ
日本の中小企業のIT導入10年の振り返り
日本の中小企業のIT導入10年の振り返り
タスク管理Night JIRA推し
タスク管理Night JIRA推し
【会社概要資料】STC.pdf
【会社概要資料】STC.pdf
第7回ros勉強会 NTTデータのロボティクス分野取り組み
第7回ros勉強会 NTTデータのロボティクス分野取り組み
Application Re-Architecture Technology ~ StrutsからSpring MVCへ ~
Application Re-Architecture Technology ~ StrutsからSpring MVCへ ~
ネットショップ能力認定機構主催(無料セミナー 20150422)
ネットショップ能力認定機構主催(無料セミナー 20150422)
Mais de Recruit Technologies
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
Recruit Technologies
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
Recruit Technologies
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Recruit Technologies
Tableau活用4年の軌跡
Tableau活用4年の軌跡
Recruit Technologies
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
Recruit Technologies
LT(自由)
LT(自由)
Recruit Technologies
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
Recruit Technologies
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Recruit Technologies
銀行ロビーアシスタント
銀行ロビーアシスタント
Recruit Technologies
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
Recruit Technologies
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
Recruit Technologies
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
Recruit Technologies
RANCHERを使ったDev(Ops)
RANCHERを使ったDev(Ops)
Recruit Technologies
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
Recruit Technologies
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
Recruit Technologies
Spring “BigData”
Spring “BigData”
Recruit Technologies
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Recruit Technologies
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
Recruit Technologies
Hadoop’s Impact on Recruit Company
Hadoop’s Impact on Recruit Company
Recruit Technologies
Mais de Recruit Technologies
(19)
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Tableau活用4年の軌跡
Tableau活用4年の軌跡
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
LT(自由)
LT(自由)
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
銀行ロビーアシスタント
銀行ロビーアシスタント
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
RANCHERを使ったDev(Ops)
RANCHERを使ったDev(Ops)
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
Spring “BigData”
Spring “BigData”
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
Hadoop’s Impact on Recruit Company
Hadoop’s Impact on Recruit Company
Último
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
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
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
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
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
Último
(8)
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?
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
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
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
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)
vCenter Operations Management Suite 検証支援プログラム結果報告とその後
1.
2015年3月3日 VMUG年次総会 株式会社リクルートテクノロジーズ 藤田 尚樹 東條 考博 vCenter
Operations Management Suite 検証支援プログラム結果報告とその後
2.
自己紹介 2005年 国内通信会社入社、通信サービス開発に従事 2009年 グループ内の研究所へ。情報検索に関する研究に従事 2013年
リクルートテクノロジーズ入社。 インフラ部門でサーバの構築・技術企画などを担当 ~現在に至る 藤田 尚樹 Naoki FUJITA 株式会社リクルートテクノロジーズ
3.
1.はじめに ~リクルートとリクルートテクノロジーズのご紹介
4.
はじめに ~リクルートについて~ 【企業概要】 創立 1960年3月31日「大学新聞広告社」としてスタート グループ 従業員数 約
28,000名 連結売上高 約1兆1900億円 ※2014年3月末 連結経常利益 約1,220億円 ※2014年3月末 グループ 企業数 123社(海外含む) 目指す世界観
5.
はじめに ~リクルートのサービス~ 旅行 お稽古 時事 ファッション 飲食 ライフスタイル領域ライフイベント領域 進学 就職 結婚 転職 住宅購入 車購入 出産/育児 「選択・意思決定・行動」を支援する 情報サービスの提供
6.
はじめに ~リクルートテクノロジーズとは~ リクルートキャリア リクルートジョブズ リクルートスタッフィング リクルート住まいカンパニー リクルートライフスタイル リクルートマーケティングパートナーズ スタッフサービス・ホールディングス リクルートアドミニストレーション リクルートコミュニケーションズ 事業会社 機能会社 インフラ部門 大規模プロジェクト推進部門 UX設計/SEO部門 ビッグデータ機能部門 テクノロジーR&D部門 事業・社内IT推進部門 リクルート ホールディングス
7.
リクルートのプライベートクラウドについて
8.
リクルートのプライベートクラウドの軌跡 【インフラ統合前の状況(2006年~2007年頃)】 データセンタ1 サイト数 サーバ数 NW機器 専用1 109 65 データセンタ2 サイト数 サーバ数 NW機器 専用1 129 57 主サイト数 サーバ数 NW機器 8 526 287 データセンタ4 主サイト数 サーバ数 NW機器 32 574 298 データセンタ3 HOP EArorua Gemin i Kassul FROLIDA 4箇所 のデータセンター、 1400台
のサーバで構成 2009年にDCを1つに統合 億PV 年度 ・NET社会基盤の充実→PVとインフラの負荷も右肩上がり ・DCごとに個別で体制を抱えることによる非効率 統合ネット インフラ
9.
リクルートのプライベートクラウドの軌跡 統合ネットインフラ 構築 自動化ツール 840台の x86サーバ サーバ 20台のヘッド 1.3PB ストレージ 構築自動化 ツール ツール 421台の NWスイッチ NW 年間800億PV以上の トラフィックを 捌くシステム基盤 【統合インフラ構築(2009年~)】
10.
リクルートのプライベートクラウドの軌跡 •9個のエリアの物理的統合 •3階層→2階層 •End to Endで10Gb化 ②ネットワークの 統合、シンプル化 新技術採用により 大幅な拡張性向上、集約によるコスト削減を実現 FW LB Fabric ③サーバ仮想化 •仮想化により台数集約 •物理サーバに依存しない 柔軟なリソース割り当て VM CPU メモリ ディスク VM ディスク 仮想化ソフトウェア VM ディスク CPU メモリ 物理サーバ メモリ CPU ①ストレージ 新技術の採用 •最新ハードウェアの採用 •ストレージOSの最新化 •大容量HDDの採用 … … … 最新スペック NASヘッド 【新統合インフラ構築(2013年~)】
11.
仮想化によりサーバ台数を840+α→400台程度に削減 新統合インフラのサーバ仮想化 ハードウェア CPUコア×16 256GB メモリ 1.2TB (RAID1+0) vSphere5.1u1 VM CPU メモリ ディスク OS Hyper-Threading VM CPU メモリ ディスク OS VM CPU メモリ ディスク OS VM CPU メモリ ディスク OS vCPU×32
12.
旧インフラ 新統合インフラへの移行 • P2Vではなく新サーバ(VM)構築+ストレージのデータ同期 • 2013年夏から1年半程掛けて全サイトを移行中 新統合インフラ VM
VM VM VM VM ストレージの同期機能に よりコンテンツファイル を移行 新たにサーバ(VM)を構築 コンフィグ等は旧環境の設定を 元に作成
13.
vCenter Operations Management
Suite検証
14.
14 VMUG向け VMware製品評価サポートプログラム 概要 •
対象製品について、半年間(2014年4月からスタート)の期間、無償でご利用いただくことができます • 評価結果をVMUGでの発表ならびにヴイエムウェアにフィードバック頂きます • メンバーの方が製品の評価を正しく行えるようヴイエムウェアのスペシャリストSEが技術支援いたしま す (1ヶ月に1回程度、技術支援およびフィードバックミーティングを実施) 対象製品 • vCenter Operations Management Suite (Enterprise Edition) プログラム全体の参加条件 • 製品評価にお時間をとっていただける方 • 評価結果のVMUGでのご発表とヴイエムウェアへフィードバックして頂ける方 VMware製品の評価支援において、ヴイエムウェアのスペシャリストSEの直接、 技術支援を行います!今回も、VMUG会員向けに特別枠を用意しました。 昨年の総会資料 バージョンは5.8
15.
弊社内のインフラに関するフロー 下記のようなフローでウェブサービスを構築している 構築・技術検討T 運用T サイト担当 ・ ・ ・ インフラ・ VM構築 VM提供 運用窓口 vCOps検討 藤田 東條 ・TAM ・スペシャリストSE
16.
新統合インフラでのCPUキャパ管に対する課題感 – Hyper-Threading+CPUアフィニティによりキャパ管が複雑化 vCOps検証の主なモチベーション • vCOpsの有用性が確認できたら導入を検討したい 有用性が確認できなくても・・・ •
ESXi/VMのCPU関連のメトリクスを正しく理解して 既存のキャパ管理ツール(Cacti)に反映して解決
17.
vCOpsの検証環境 検証用ホストでvCOpsを構築 VM数:1491、ホスト数:328 リソース(UI/Analyticsともに) – CPU:4vCPU – メモリ:16GB VCOPS 本番VC#1
ESXi VM VM 本番VC#2 ESXi VM VM 本番VC#3 ESXi VM VM 本番VC#4 ESXi VM VM 検証VC 検証用ESXi UI VM Analytics VM Webブラウザで TCP/443 へアクセス
18.
vCenter Operations Management
Suite検証 ~評価結果
19.
わかったこと ②データ蓄積/解析 ①CPUキャパ管の メトリクス ③CustomUI
20.
わかったこと ②データ蓄積/解析 ①CPUキャパ管の メトリクス ③CustomUI
21.
わかったこと①:CPUキャパ管のメトリクス • CPU関連のESXi上のメトリクス Usage VMのCPU使用率 Ready CPU待ち時間 COSTOP CPU競合 Latency 総合的なCPU遅れ CoreUTIL コア毎のCPU使用率 ・・・ 一般的にはReady は重要らしい Latencyって具体的 には何? コア毎に見る 必要ある?
22.
わかったこと①:CPUキャパ管のメトリクス スペシャリストSEに相談した結果 • 弊社環境ではCPUアフィニティにより VM同士の競合なし ⇨RDY, COSTOPは発生しない •
Usage+Latencyで管理すれば良い VM vSphere 論理 コア CPU CPU 物理コア 論理 コア アフィニティ 専有 Usage Lat 100% ESXi上で Usage+Latencyで管理
23.
わかったこと ②データ蓄積/解析 ①CPUキャパ管の メトリクス ③CustomUI
24.
わかったこと②:データ蓄積/解析 検証中に運用TでCPUキャパ管に関する問題が発生 – VMのvCPU数変更時にCPU使用率が想定と異なり高騰 – OSレベルでの把握は困難 VMのCPU変更 (半減)
25.
わかったこと②:データ蓄積/解析 【OS上のCPU使用率@Cacti】 【VMのCPU使用率@vCOps】 Latency Usage40% 80% vCOpsでデータを解析 – VM/メトリクス/時間の任意の組み合わせて解析可能 –
過去のデータも参照可能(Cactiなどでは事前に登録が必要) – vCenterでは長期間のデータ蓄積ができない Usage+Latency@vCOpsで確認するとCPUの余力が無い
26.
vCOpsでデータを蓄積しておくことで問題解析に有用 7月 わかったこと②:データ蓄積/解析 4月 vCOps サイトA サイトB サイトC 10月 データ蓄積 CPUキャパ管問題発生 同程度の負荷のVMや 同じ作業時のデータを解析 FoundationやStandardでデータを 蓄積しておくだけでも有用 様々なメトリクスを確認可能
27.
わかったこと ②データ蓄積/解析 ①CPUキャパ管の メトリクス ③CustomUI
28.
わかったこと③:CustomUI CPU使用率管理用のCustomUIを展開 構築・技術検討T 運用T サイト担当 ・ ・ ・ ・運用T用UI作成 ・サイト用UIテンプレ作成 運用T用UIで管理 サイト用UI作成・展開 サイト用UIで管理
29.
わかったこと③:CustomUI 運用T用UI: 全VMのCPU使用率を調べられる画面を作成
30.
わかったこと③:CustomUI サイト用UI: サイト毎にVMのCPU使用率を一覧できる画面を作成
31.
わかったこと③:CustomUI 運用Tの感想 • Cactiではグラフをカスタマイズするのに手間がかかるが、 CustomUIでは簡単にグラフ化して解析できるので稼働削減になる。 •
CustomUIを見る分にはスキル的なハードルは低い。 • 新たな画面を作成しても、 蓄積している過去数ヶ月分のデータを参照できて便利。
32.
わかったこと③:CustomUI しかし、CustomUIを作成するのは少し大変 例えば動的にグラフを表示するには・・・ クリックしてグラフ表示 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"
standalone="yes"?> <AdapterKinds> <AdapterKind adapterKindId="4" adapterKindKey="VMWARE"> <ResourceKind resourceKindId="18" resourceKindKey="VirtualMachine"> <Metric attrkeyId="303" attrkey="cpu|usage_average" label="Usage Avg" unit="%" yellow="50.0" orange="60.0" red="80.0"/> <Metric attrkeyId="15026" attrkey="cpu|latency_average" label="CPU Latency" unit="%" yellow="50.0" orange="60.0" red="80.0"/> </ResourceKind> </AdapterKind> </AdapterKinds> XMLを作成して登録 する必要がある 設定値に関するマニュ アルは見当たらず
33.
わかったこと ②データ蓄積/解析 ①CPUキャパ管の メトリクス ③CustomUI ○最適なメトリクスを理解 ×環境に適したメトリクス選定 にはコンサル(TAM)が必要! ○任意のVM/メトリクス/時間 ○事前に対象データを登録不要 ○テンプレからデプロイは簡易 ○利用者もスンナリ利用 ×作成は困難 マニュアル求む!
34.
vCenter Operations Management
Suite検証 結論 弊社のCPUキャパ管に必要なメトリクスが判明 ⇨Cactiの収集対象として追加 検証の中で運用T・サイト担当にCustomUIを展開した結果 さらに • 運用Tでは、トラブル解析などに便利であると判断 • 正式導入を検討することとなった
35.
vCenter Operations Management
Suite検証 ~正式導入の検討
36.
自己紹介 2003年 国内SIベンダ入社。金融系大規模システム更改に従事。 2010年 コンサル部門へ。自社製クラウド製品の検証・導入支援。 2012年
BigDataプロジェクト参画。性能設計と試験に従事。 2014年 リクルートテクノロジーズ入社。 インフラ部門でサーバの構築・技術企画などを担当 ~現在に至る 東條 考博 Takahiro TOJOU 株式会社リクルートテクノロジーズ
37.
導入方式 ・できるだけ検証環境の設定を流用したいため Storage vMotion により
Analytics/UI-VM を 本番環境VCの ESXi へ移行させる (1) LocalにあるAnalytics/UI-VMのVMDKを まるごとNFSへStorage vMotion (2) 本番ESXiにvAppを再登録
38.
主な要件 ・検証環境の設定を流用して効率よく移行 せっかく作ったものをゼロから作りたくない ・Backup運用方式の検討 静止点の取得方法など ・拡張性を考慮して外部ストレージ(NFS領域)へ配置 長期間のデータを保持したい
39.
本格導入の検討における評価観点 ②データ管理 ①レポート機能 ③コスト
40.
本格導入の検討(1)レポート機能 運用レポートをそのまま使うのは難しい! 試行的にGUIで分析するには良いが 本格運用としてレポーティングするには辛い。 各項目の意味が不明 (表外に付記してほしい) GUI画面のように グラフ化して欲しい CSVファイルだと日本語が 文字化けする CSVとPDFでは データの並びが全然違う
41.
本格導入の検討(1)レポート機能 • CustomUIを用いて任意の形式のレポートが可能 – プリントアウトやPDF化して対応レポートとして管理も 基本情報をテキスト表示 一次切り分けのための グラフを表示 状況説明などを入力
42.
Analytics-VMのFSDBは柔軟性が乏しい DBのみのBackupが難しく 外部ストレージ配置も難しく 本格導入の検討(2)データ管理(FSDB) 問題: このDBだけBackupするのは無理。 問題: 対象VM数や保持期間により増加する。 将来的なサイジングが難しい。 ※FSDBのみ外部ストレージに配置するの は未サポート(管理者ガイドより) Analytics VMを丸ごとバックアップすることに
43.
本格導入の検討(3)コスト VM25台単位にvCOps1ライセンス必要 →システム拡張のたびに考慮/購入が必要。 →システム増減に対して柔軟に対応できないのでは? (VMが減った場合は?) VM数に対するライセンスだとコスト見積りが煩雑に →VM増減幅が大きくなるとコスト影響も大きくなる →案件ベースでVM増築をしていると、 台数予測を各部署にヒアリングする必要があり大変
44.
本格導入の検討結果 ②データ管理 ①レポート機能 ③コスト ×標準レポート機能は使いものにならない ○CustomUIを使ったレポートは使えそう ×Backup/拡張性に難あり ⇨バージョンアップによる改善を期待 ×ライセンスの考え方を変えて欲しい (VM数に依存しないライセンス体系など)
45.
まとめ
46.
• vCOpsは、導入してデータ蓄積をしておくことで いざというときに活用できる。(Foundationでも?) • CustomUIは他部署に展開する場合などは大変便利。 しかし、Advanced以上
+ 使いこなすのは難しい。 • 実際に導入する上ではデータバックアップやレポート機能 など、サブ機能も充実されると嬉しい。 まとめ マニュアル充実求む! 導入は大変オススメです。 vCOps6.0に期待 Standardでも利用できる ようにして頂ければ…
47.
ここまでがvForum2014での発表内容です。
48.
で、その後・・・
49.
vCOpsのバグ発生(VC間通信が起因でVCメモリリーク発生) vCOps 導入 vCOps 停止 SR:14550514211 セッションクローズ時 のログアウト処理が正常 完了せずに 終了したことが原因 VCのメモリ使用率(赤がUsed) 問題解決まで 一旦導入を凍結 正式パッチ提供は2015 年3月になる見込み 2013年 10月 2014年 10月 11月N日 12:00 11月N+1日 10:00
50.
vROpsへブランド変更 • 2014年11月発表
51.
vROpsへブランド変更 ・機能や構造は変わらず ・GUI画面とレポートの カスタマイズを強化
52.
vROpsによりvCOpsの課題はどうなったか? ②データ管理 ①レポート機能 ③コスト ○カスタマイズ可能なダッシュボードと レポート機能を強化! (Advanced Editionより) △拡張:規模に応じてスケールアウト可能 (但しLBは独自で用意する必要あり) ✕Backup:SysとDBは一緒のボリューム ?見積依頼中。 前回よりは安いはず(by TAM) ×標準レポート機能は使いものにならない ○CustomUIを使ったレポートは使えそう ×Backup/拡張性に難あり ⇨バージョンアップによる改善を期待 ×ライセンスの考え方を変えて欲しい (VM数に依存しないライセンス体系など)
53.
最後に 今回のプログラムを企画・提供していただきました VMware社様及び、ご支援いただいたTAM・スペシャリス トSEの方に感謝を申し上げます 本日はご清聴いただきありがとうございました
Baixar agora