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はてなキーワード: REDとは
サイゼエアプ乙
『ぼくあたちは生きづらさ()を抱えた発達障害じゃないモン😠』には付き合う気がないので
同じく親切心で生きづらさ()を抱えた発達障害を作者的にはキャラクター設定にしていないと思われる
となりのヤングジャンプの『こういうのがいい』という漫画も紹介してやったろ
https://tonarinoyj.jp/episode/13933686331720966304
- 女はフリーターでファミレス勤務
- 男は会社に在籍してるっぽいノマド会社員
- ファミレスで適当に飯食ったり、家で適当に酒飲んだりする
- 2人でゆるーくネトゲしたり
- 完璧ではなくてちょっと雑だったりだらしなかったりもする
美男美女なのを除けばこれぞ大人の飾らない関係とか理想とか絶賛している人もいるぞ。よかったな
何事も"求めよさらば与えられん"
『TPO理解出来ない発達障害』or『貯蓄＆投資至上主義のドケチ』
『子ども時代からのサイゼのファンでサイゼは全肯定する』or『貯蓄＆投資至上主義のドケチかつ食に興味無しだけど場所問わずカロリーは摂りたい謎の人』or 『舌かおつむがヤベー人』
これでとっくに結論出てるじゃん
『TPO理解出来ない発達障害』or『貯蓄＆投資至上主義のドケチかつ食に興味無しだけど場所問わずカロリーは摂りたい謎の人』でも無い限り出てはこないが
自称フェミニストの『男性の奢りが当然になっているのをスルー』どころか『化粧やセックス対価としてサイゼは安すぎる😡』発言は
文字メディアに若者がいないのは、おっさんおばさんが文字で殴ってきたり文字でダル絡みするからやろな
| 年代 | 男性 | 女性 | 感想 |
| 10代 | 4% | 4% | おれって異端？ |
| 20代 | 22% | 30% | うごメモ(DS、3DS)の生き残り。20代の設定の創作が増えそう |
| 30代⭐️ | 38% | 36% | 最多ユーザー。blogといえば “はてな” 、エンジニアといえば “はてな” を知る世代・作った世代 |
| 40代 | 27% | 21% | blogといえばエンジニアといえば “はてな” を作った世代 |
| 50代以上 | 9% | 9% | 40代と同じく作った世代だけど意外と少ない。盛っていないガチでおハイソな方々が多いイメージ |
ユーザーの59.2％は25〜49歳。そもそもTwitterは17＋の年齢制限アプリだし、単純に先進国はおっさん・おばさんの人口が多い。
https://www.statista.com/statistics/283119/age-distribution-of-global-twitter-users/
| 年齢層 | シェア |
| 13-17歳 | 6.6％ |
| 18-24歳 | 17.1％ |
| 25-34歳 | 38.5％ |
| 35-49歳 | 20.7％ |
| 50歳以上 | 17.1％ |
アメリカでは最多ユーザーが10代で10-29歳で47.4％を占める。
なお、日本のTikTokユーザーの平均年齢34歳だそうです(博報堂)
https://www.statista.com/statistics/1095186/tiktok-us-users-age/
| 年齢層 | 割合 |
| 10-19歳 | 25％ |
| 20-29歳 | 22.4％ |
| 30-39歳 | 21.7％ |
| 40-59歳 | 20.3％ |
| 50歳以上 | 11％ |
アメリカに限定するとインスタは18〜24歳の間で最も人気のアプリで
18〜29歳の71％がアクティブなインスタアカウントを持っているそうな
なお日本で1番インスタを登録している年齢層は40代だそうな(統計局)
利用率だと20代が最も多く64％、2番目に多いのが10代で63.4％、次いで30代の48.6％だそう(統計局)
https://www.statista.com/statistics/325587/instagram-global-age-group/
| 年齢層 | 割合 |
| 13-17歳 | 8.5％ |
| 18-24歳 | 30.1％ |
| 25-34歳 | 31.5％ |
| 35-44歳 | 16.1％ |
| 45-54歳 | 8％ |
| 55-64歳 | 3.6％ |
| 65歳以上 | 2.1％ |
| 年代 | 男性 | 女性 | 感想 |
| 10代 | 4% | 4% | おれって異端？ |
| 20代 | 22% | 30% | うごメモ(DS、3DS)の生き残り。20代の設定の創作が増えそう |
| 30代⭐️ | 38% | 36% | 最多ユーザー。blogといえば “はてな” 、エンジニアといえば “はてな” を知る世代・作った世代 |
| 40代 | 27% | 21% | blogといえばエンジニアといえば “はてな” を作った世代 |
| 50代以上 | 9% | 9% | 40代と同じく作った世代だけど意外と少ない。盛っていないガチでおハイソな方々が多いイメージ |
⭐️ ついでにTwitterもユーザーの59.2％は25〜49歳。そもそもTwitterは17＋の年齢制限アプリだし、単純に先進国はおっさん・おばさんの人口が多い。
https://www.statista.com/statistics/283119/age-distribution-of-global-twitter-users/
| 年齢層 | シェア |
| 13-17歳 | 6.6％ |
| 18-24歳 | 17.1％ |
| 25-34歳 | 38.5％ |
| 35-49歳 | 20.7％ |
| 50歳以上 | 17.1％ |
はてな以外のメディアで『増悪クリエイター』を使っている方々については知らんが
なおツイッタラーランドもメイン層は25〜34歳でユーザーの59.2％は25〜49歳
| 年代 | 男性 | 女性 | 感想 |
| 10代 | 4% | 4% | おれって異端？ |
| 20代 | 22% | 30% | うごメモ(DS、3DS)の生き残り。20代の設定の創作が増えそう |
| 30代⭐️ | 38% | 36% | 最多ユーザー。blogといえば “はてな” 、エンジニアといえば “はてな” を知る世代・作った世代 |
| 40代 | 27% | 21% | blogといえばエンジニアといえば “はてな” を作った世代 |
| 50代以上 | 9% | 9% | 40代と同じく作った世代だけど意外と少ない。盛っていないガチでおハイソな方々が多いイメージ |
⭐️ Twitterのユーザーの59.2％は25〜49歳。そもそもTwitterは17＋の年齢制限アプリだし、単純に先進国はおっさん・おばさんの人口が多い。
https://www.statista.com/statistics/283119/age-distribution-of-global-twitter-users/
| 年齢層 | シェア |
| 13-17歳 | 6.6％ |
| 18-24歳 | 17.1％ |
| 25-34歳 | 38.5％ |
| 35-49歳 | 20.7％ |
| 50歳以上 | 17.1％ |
自分はテレビアニメの劇場版を観に行く時、テレビシリーズの方を未視聴でも予習はせずにぶっつけで観に行くことが多いんだけど、
オッドタクシーははてブで良い評判をちらほら見かけてたので、それなら…と3日くらいかけてアマプラで全話観てみた。
面白かったー。…で、あのラストシーンからどうやって続編を作るんだ…？と思って観に行ったら、続編じゃなくて総集編だったでござる（映画自体の情報もほとんど調べないので…）。
…まあ、製作期間を考えれば当然ではある（「テレビシリーズ制作時から劇場版の企画も動いてた」とかじゃない限り）。
あと、スケジュールや予算だけじゃなくて、ストーリー的にも △△△ の ××××××× が ○っちゃったし…。
DeepLで翻訳してみた
The main issue...the bid price has been reaching ¥80/kWh every day since the beginning of the year.
I can finally get into what I really want to tell you.
The reason why new power companies have stopped accepting bids or have withdrawn from the business is because the days when this JEPX spot market price reaches 80 yen/kWh have been going on and on since the beginning of 2010.
The electricity market is a market. If there is a surplus of electricity, the bid price goes down, and if there is a shortage of electricity, the bid price goes up. The spot market is a blind single-price auction, which means that once a contract price is determined, all market prices are traded at that price. Even if Masuda-san bids 10 yen, if many people bid 20 yen, it will be 20 yen, and if many people bid 5 yen, it will be 5 yen.
And as I said before, if they fail to purchase, the power retailer has to pay the imbalance fee.
Then what happens? Many people think, "I'm going to buy it at the imbalance fee of 80 yen/kWh anyway, so I'll bid 80 yen for it. Here is the URL of Enexchange's website, which shows the spot market price in an easy-to-understand manner.
https://insight.enechange.jp/markets
For March 31, it's in the 20 yen range. That's bright red. It is cheaper than the 80 yen I mentioned earlier.
Imagine this. TEPCO's Standard S plan is 20~30 yen/kWh. You see, what we sell for 20-30 yen, we have to buy for more than 20 yen, or even 80 yen.
How much is the gross profit on something that sells for 25 yen? 8 yen, 5 yen, 3 yen? Let's assume that 90 out of every 100 jobs generate a gross profit of 5 yen, which is a profit of 450 yen. If 10 out of 100 sell at that price, the profit is 550 yen.
450 - 550 = -100.
This is the impact of a spot market price of 80 yen. Imagine if you had a customer base of tens of thousands of dollars, and you have to blow millions of dollars every day for a month. I think you can understand a little bit of the logic behind the suspension of acceptance and shutdown of business.
Of course, calculating the cost of procuring electricity is not this simple. I mean, I can't write about the inside story of procurement in my business because it would violate confidentiality. I wrote what I could find out just from the spot market, where the amounts are visualized by the general public. I didn't tell the whole story, if you think about it. Sorry. It's a title fraud.
Supplement... why is this happening?
To be honest, even as someone in the new power company, I am troubled by this situation. How did this happen? ......
In essence, I think "don't liberalize the infrastructure in the first place" is right. However, to put some position talk into it, I think that the various things that happened in the aftermath of Fukushima and the licking at the Kashiwazaki nuclear power plant were the result of being lenient because it was infrastructure, and I think there is some nuance to that.
However, I don't think that the designers of the system anticipated this level of instability in the power supply when the system was liberalized in April 2004. I was impressed when the supply-demand crunch warning came out. I was like, "This is it! That rumored ！！！！ Supply and demand crunch alert: ！！！！！！！" I was so excited. There's no way there's going to be rolling blackouts! It's about to happen!
However, in the extreme, retailers are wholesalers, and while they are wholesalers, the products they sell are not all that different. How can you make a difference in a commodity like electricity? It is usually impossible. It's hard to add value to a product because it's all about price. Of course it's not impossible. There are plans, decarbonization, optional services, and so on. But there is no difference in the electricity itself. I think it's possible to point out that the reason why various new electric power companies flocked to the market was because hyenas gathered in the industry that was assured of a sweet deal in infrastructure ......, and that's true for a percentage of the population. I think all electric power companies are looking for ways to add value to electricity.
I hope this case will make the market healthier.
Incidentally, there is a new electric power company that is getting a tailwind from this current situation. Where is it? The answer is after the commercial!
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6月21日版(anond:20210621175921) から 3月17日版(anond:20220317182626) に至る記事の続き。
日曜区切りでの先週の感染者数は、予測よりも下回り、予測56691 現実53125 (-6%) となりました。ただし、前回から予測を木曜に変更したので、これは実質3日分の予測結果でしかありません。2週目にあたる本日までの推移を見ると、現実は予測よりずっと減少しています。
東京都の変異株検査 (第84回東京都新型コロナウイルス感染症モニタリング会議より)
| 東京都 | BA.1 | BA.2 | BA.2比率 | BA.2実数 | BA.2前週比 |
|---|---|---|---|---|---|
| ～2月07日 | 181 | 0 | 0.0% | 0 | - |
| ～2月14日 | 75 | 1 | 1.3% | l 1404 | - |
| ～2月21日 | 412 | 33 | 7.4% | lllllll 7572 | 5.39 |
| ～2月28日 | 268 | 36 | 11.8% | lllllllll 9334 | 1.23 |
| ～3月07日 | 212 | 46 | 17.8% | llllllllllll 12970 | 1.39 |
| ～3月14日 | 656 | 411 | 38.5% | lllllllllllllllllllllll 23274 | 1.79 |
※ BA.2比率は判定不能を除いた全体における比率。BA.2実数は全体の感染者数を元にした推計。
2月上旬をピークに感染者数全体が減少を続ける状況にあってもなお、BA.2 は増加を続けていることがわかります。また、最後の週は検査数が1000件を超えていて、統計的な信頼性は改善されています。
全体の感染者数は、前回の予測(anond:20220317182626)より大幅に下回る推移をしています。これは、
なお説明が付かない減少幅です。このほかに考えられる要因を挙げると、
などがあり、濃厚接触者の定義の変更が最も妥当かつ影響が大きいのではないかとみています。(それでもなお減少幅は大きいので、これが要因のすべてとまで言えるかはわかりません)
3月16日以降の感染者数に統計的な連続性がないとすれば、少なくとも当面の間、発表される感染者数を予測するのは困難です。検査の飽和と違って元に戻る見込みもないので、5週予測は前回を最後として、終了します。
先に述べたようにBA.2の感染者数は実態として増加を続けているので、いずれ全体の発表数もリバウンドに至る可能性が高いと思いますが、かといって「濃厚接触者の定義の変更のせいで判断が遅れて、ふたたび医療崩壊を招く」という事態になるかといえば、ワクチンの3回目接種が進みつつあり、BA.1系統の感染による自然免疫も期待できることから、悲観はしていません。医療負荷や感染そのものについて楽観しているわけではないので、達観していると言い換えてもいいかもしれません。(※ 同日追記: 定義の変更のせいで減少して見えることよりも、発見されずに感染を広めてしまう機会が増えることで「急増しやすくなる」という恐れはあるかもしれません。その場合は、定義の変更は悪手だったということになります)
これより以前の予測結果は 1月04日の記事(anond:20220104223956) からご覧いただけます。
| 予測日 | 1週先 | 2週先 | 3週先 | 4週先 | 5週先 | 期間計 | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1月04日(anond:20220104223956) | +129% | +179% | +36% | -35% | -60% | -41% | 都のオミクロンが全数検査でなかったと後に判明 |
| 1月11日(anond:20220111172111) | -18% | -62% | -66% | -62% | -26% | -56% | |
| 1月18日(anond:20220118182610) | -15% | -18% | -40% | -55% | -43% | -40% | (検査数の飽和が報道され始める) |
| 1月25日(anond:20220125172023) | -11% | -21% | -43% | -44% | -50% | -36% | |
| 2月01日(anond:20220201171801) | -31% | -55% | -48% | -41% | +10% | -40% | |
| 2月08日(anond:20220208171541) | -49% | -44% | -29% | -7% | +39% | -32% | |
| 2月15日(anond:20220215171824) | -41% | -30% | +3% | +43% | +105% | -12% | |
| 2月22日(anond:20220222220022) | -23% | +17% | +40% | +83% | |||
| 3月01日(anond:20220301183041) | +9% | +36% | +54% | ||||
| 3月08日(anond:20220308172859) | +16% | +34% | この週まで予測に BA.2 の考慮なし | ||||
| 3月17日(anond:20220317182626) | -6% | この週から予測日を火曜から木曜に変更 |
多くの統計値が日曜区切りになっているため、予測もそれに合わせて日曜までの1週間を単位として予測しています。そのため、「1週先」はあくまで日曜までを区切りとしていることにご注意ください。
プラスは楽観しすぎたこと、マイナスは悲観しすぎたことを意味します。ただし、予測は「検査が飽和していなければ」という前提なので、検査飽和中の予測結果はマイナスになりますし、解消中はプラスにブレることもありえます。また、絶対数が少ない時期は大きくブレやすくもなっています。あくまで大雑把な目安としてご覧ください。
政府予測と比べてみたい方は 新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボードの資料等 からどうぞ。国立感染研の鈴木基先生提出資料と、京大の西浦先生提出資料に予測があるほか、不定期に他の資料でも予測されていることがあります。
https://www.igakuken.or.jp/r-info/monitoring.html
208年、曹操が南征を開始すると、荊州の劉表は死去した。荊州では劉表の後継者争いが起こっており、長男の劉琦を支持する側と、次男の劉琮を支持する側に分かれていが、優勢であった劉琮が荊州牧に就いた。荊州では曹操軍が到来したと知ると、劉琮は王粲の勧めもあり曹操に帰順した。曹操は新野の劉備を攻めようとした。しかし、劉備軍はいち早く撤退したので曹操は軽騎をもって追撃し、当陽県の長坂でこれを大いに撃破した。だが、劉備軍の被害はいたって少なく、彼らは江東の孫権と同盟して曹操軍と対峙するに至った。周瑜は部将黄蓋の進言を採用して、佯降を偽装して接近に成功した黄蓋が、曹操軍の船団に火を放つと忽ち燃え広がり。曹操軍を火計で破った（赤壁の戦い）。周瑜が劉備と再度合流して追走すると、曹操は曹仁と徐晃を江陵の守備に、楽進を襄陽の守備に残し、自らは北方へ撤退した（「呉主伝」）。
↓
208年、 Cao Cao が南征を開始すると、 Jingzhou の Liu Biao は死去した。 Jingzhou では Liu Biao の後継者争いが起こっており、長男の Liu Qi を支持する側と、次男の Liu Cong を支持する側に分かれていが、優勢であった Liu Cong が Jingzhou 牧に就いた。 Jingzhou では Cao Cao 軍が到来したと知ると、 Liu Cong は Wang Can の勧めもあり Cao Cao に帰順した。 Cao Cao は Xinye の Liu Bei を攻めようとした。しかし、 Liu Bei 軍はいち早く撤退したので Cao Cao は軽騎をもって追撃し、 Dangyang 県の Changban でこれを大いに撃破した。だが、 Liu Bei 軍の被害はいたって少なく、彼らは Jiangdong の Sun Quan と同盟して Cao Cao 軍と対峙するに至った。 Zhou Yu は部将 Huang Gai の進言を採用して、佯降を偽装して接近に成功した Huang Gai が、 Cao Cao 軍の船団に火を放つと忽ち燃え広がり。 Cao Cao 軍を火計で破った（ Battle of Red Cliffs ）。 Zhou Yu が Liu Bei と再度合流して追走すると、 Cao Cao は Cao Ren と Xu Huang を Jiangling の守備に、 Yue Jin を Xiangyang の守備に残し、自らは北方へ撤退した（「 Biography of the Lord of Wu 」）。
目が泳ぐ。覚えられる気がしない
となりのヤングジャンプの『こういうのがいい』
https://tonarinoyj.jp/episode/13933686331720966304
ただの親切心だが？
『ぼくあたちは生きづらさ()を抱えた発達障害じゃないモン😠』には付き合う気がないので
同じく親切心で生きづらさ()を抱えた発達障害を作者的にはキャラクター設定にしていないと思われる
となりのヤングジャンプの『こういうのがいい』という漫画も紹介してやったろ
https://tonarinoyj.jp/episode/13933686331720966304
美男美女なのを除けばこれぞ大人の飾らない関係とか理想とか絶賛している人もいるぞ。よかったな
何事も"求めよさらば与えられん"
・・・と、このやりとりも2回目(前回 anond:20220212090506)でクソ怠いんで
元増田(anond:20220212085322)に書かれている内容はフツーに生き辛さを抱えた私ちゃんである
生き辛さを抱えた私ちゃんと一緒に生活する理解ある彼くん・理解ある夫くんは
同じ経済レベル・精神レベルでは成り立ちませんよとそのままタイトルに書いてあるのが
anond:20220212085914 の増田エントリータイトル
元増田(anond:20220212085322)のどこが生き辛さを抱えた私ちゃんなんですかムキーー🐵
飾らない対等なぼくあたちたちですーーーー😠には付き合う気ないので
飾らない対等なぼくあたちたちを理想化した(と思われる)漫画をご紹介しますね
『間違った子を魔法少女にしてしまった』『ブラック学校に勤めてしまった先生』の双龍先生が
となりのヤングジャンプで『こういうのがいい』という漫画を連載しています
https://tonarinoyj.jp/episode/13933686331720966304
何事も"求めよさらば与えられん"
anond:20220203212008 より、声優をやってるvを見かけないとのことなので、にじさんじライバーが声優をやってるイカしたコンテンツ、電音部について解説していくぞ！
発足してから大きな動きのないコンテンツなのでご存知ない方も多いかと思いますが、このコンテンツは「EDMっぽい音楽にアニソンっぽい声を当てて楽しもうぜ！」っていうコンテンツです。
ちょっと前にtiktokで流行った「インドア系ならトラックメイカー」とか、デレマスの「Hotel Moonside」とか、赤井はあとの「Red heart」とか、初音ミクの「tell your world」とか、Adoの「踊」みたいなのを想像してもらうとわかりやすいね。この曲を作った人たちも電音部に曲を出しています。結構知ってる人もいるかな？？
ラブライブだったら女子高生がアイドルをやるし、バンドリだったらバンドをします。じゃあ電音部は？電音部の女の子はDJをします。
電音部ってタイトルからわかるように、「電音部」っていうのはDJをする部活、としてこの世界では認識されてます。現時点でアキバ、ハラジュク、シブヤ、アザブに学校があってそれぞれ楽曲のカラーも違ったりします。ちなみに、にじさんじが声優をやってるのはシブヤ、イメージは「最強」です。
増田諸兄にはあんまり馴染みのないDJってコンテンツだけど、広く門戸は開かれていると思います。これに関しては聞いてもらった方が早いね。Youtubeで「JPOP DJ」とか「ボカロ DJ」とか「アニソン DJ」とか調べてもらうと動画が出てくると思います。きっと気にいると思うな。
設定もなんとなくわかったし、キャラクターも分かったから、電音部に触ってみたいぜ！ って人もいると思います。そんな人はまず電音部の曲を聞こう！電音部には今50曲くらい楽曲があって、どれもいい曲だから一回通して聴いてみるといいかも。無理そうだったら各キャラ一曲ずつだけでも十分です。気に入った曲があったらその曲の作曲者のページへジャンプ！その人の曲を何曲か聞いてみると好きな曲が見つかると思います。
電音部が好きでたまらなくなったら、ノベルを読もう！ 曲の歌詞に関係したストーリーになってるから曲がいっそう好きになること間違いなしです。ちなみに声優が声入れてる四コマ漫画もあります。にじさんじも可愛い声でキャラを演じているのでご一見を。
と、こんな感じで電音部は今までのアニメコンテンツには無かった展開をしています。この記事で興味を持ってくれたら嬉しいです。
最後に
常態敬態混じりの駄文に最後までお付き合い頂きありがとうございました。直そうかなとも考えたんですけど、オタクが感情に任せて書いた文章というのもたまにはと思ってこのまま投稿します。
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この本は5章まであるが、4章と5章はハンズオンであるため、文字としてまとめるのは1から3章に留める。
1章
【コンテナとは】
他のプロセスとは隔離された状態でOS上にソフトウェアを実行する技術
コンテナにはアプリの稼働に必要となるランタイムやライブラリを1つのパッケージとして全て含めることができる。そうすることでアプリの依存関係をすべてコンテナ内で完結できる。
全ての依存関係がコンテナ内で完結するため、オンプレでもクラウドでも起動する。
ステージング環境でテスト済みのコンテナイメージをプロダクション環境向けに再利用することで、ライブラリ差異による環境ごとのテストに必要な工数を削減できる。
サーバー仮想化では、仮想マシンレベルでリソースを分離し、ゲストOS上でアプリが起動する。つまり、アプリだけでなく、ゲストOSを動かすためのコンピューティングリソースが必要。
一方コンテナは、プロセスレベルで分離されてアプリが稼働する。OSから見ると単に１つのプロセスが稼働している扱いになる。
【Dockerとは】
アプリをコンテナイメージとしてビルドしたり、イメージの取得や保存、コンテナの起動をシンプルに行える。
イメージ(アプリケーションと依存関係がパッケージングされる。アプリ、ライブラリ、OS)
レジストリに保存
【Dockerfileとは】
このファイルにコマンドを記述することで、アプリに必要なライブラリをインストールしたり、コンテナ上に環境変数を指定したりする。
1章まとめ、感想
コンテナの登場により、本番・開発環境ごとに1からサーバーを立ててコマンドや設定ファイルを正確に行い、環境差異によるエラーをつぶしていき...というこれまでの数々の労力を減らすことができるようになった。
2章
ECSとEKSがある。
オーケストレーションサービスであり、コンテナの実行環境ではない。
ECSの月間稼働率は99.99%であることがSLA として保証。
デプロイするコンテナイメージ、タスクとコンテナに割り当てるリソースやIAMロール、Cloud Watch Logsの出力先などを指定する。
指定した数だけタスクを維持するスケジューラーで、オーケストレータのコア機能にあたる要素。サービス作成時は起動するタスクの数や関連づけるロードバランサーやタスクを実行するネットワークを指定。
2種類ありECSとFargateがある。 Fargateに絞って書く
Fargateとは
コンテナ向けであるためEC2のように単体では使用できず、ECSかEKSで利用する
サーバーのスケーリング、パッチ適用、保護、管理にまつわる運用上のオーバーヘッドが発生しない。これにより、アプリ開発に専念できるようになる
・コンテナごとにENIがアタッチされるため、コンテナごとにIPが振られるため起動に若干時間がかかる
ECR
・App Runner
利用者がコードをアップロードするだけでコードを実行できるサービス。AWS側で基盤となるコンピューティングリソースを構築してくれるフルマネージドサービス。
App Runner
2021年5月にGA(一般公開)となったサービス。プロダクションレベルでスケール可能なwebアプリを素早く展開するためのマネージドサービス。Githubと連携してソースコードをApp Runnerでビルドとデプロイができるだけでなく、ECRのビルド済みコンテナイメージも即座にデプロイできる。
ECSとFargateの場合、ネットワークやロードバランシング、CI/CDの設定などインフラレイヤに関わる必要があり、ある程度のインフラ知識は必要になる。App Runnerはそれらインフラ周りをすべてひっくるめてブラックボックス化し、マネージドにしていることが特徴である。
ECS Fargateを利用した場合のコスト、拡張性、信頼性、エンジニアリング観点
【コスト】
EC2より料金は割高。ただし、年々料金は下がってきている。
【拡張性】
デプロイの速度 遅め
理由1 コンテナごとにENIが割り当てられるため。ENIの生成に時間がかかる
理由2. イメージキャッシュができないため。コンテナ起動時にコンテナイメージを取得する必要がある。
タスクに割り当てられるエフェメラルストレージは200GB。容量は拡張不可。ただし永続ストレージの容量が必要な場合はEFSボリュームを使う手もある。
割り当て可能リソースは4vCPUと30GB。機械学習に用いるノードのような大容量メモリを要求するホストとしては不向き
【信頼性】
Fargateへのsshログインは不可。Fargate上で起動するコンテナにsshdを立ててsshログインする方法もあるが、セキュアなコンテナ環境にsshの口を開けるのはリスキーである。他にSSMのセッションマネージャーを用いてログインする方法もあるが、データプレーンがEC2の時に比べると手間がかかる。
しかし、2021年3月にAmazon ECS Execが発表され、コンテナに対して対話型のシェルや1つのコマンドが実行可能となった。
Fargateの登場からしばらく経過し、有識者や経験者は増え、確保しやすい。
多数のユーザーに使ってもらう
CI/CDパイプラインを形成し、アプリリリースに対するアジリティを高める
各レイヤで適切なセキュリティ対策（不正アクセス対策、認証データの適切な管理、ログ保存、踏み台経由の内部アクセス）を施したい
2章まとめ、感想
AWSが提供するコンテナサービスにはいくつかあり、なかでもFargateというフルマネージドなデータプレーンがよく使われている。ホスト管理が不要でインフラ関連の工数を削減できる一方、EC2より料金が高く、起動に若干時間がかかるのが難点である。
3章
この章では運用設計、ロギング設計、セキュリティ設計、信頼性設計、パフォーマンス設計、コスト最適化設計について述べている。
Fargate利用時のシステム状態を把握するためのモニタリングやオブザーバビリティに関する設計、不具合修正やデプロイリスク軽減のためのCI/CD設計が必要である。
モニタリングとは
システム内で定めた状態を確認し続けることであり、その目的はシステムの可用性を維持するために問題発生に気づくこと
オブザーバビリティとは
オブザーバビリティの獲得によって、原因特定や対策の検討が迅速に行えるようになる
・cloud watch logs
・Firelens
AWS以外のサービスやAWS外のSaaSと連携することも可能
Firehoseを経由してS3やRed shift やOpenSearch Serviceにログを転送できる
fluent bitを利用する場合、AWSが公式に提供しているコンテナイメージを使用できる
- ソフトウェアやライブラリの脆弱性は日々更新されており、作ってから時間が経ったイメージは脆弱性を含んでいる危険がある。
- 方法
脆弱性の有無はECRによる脆弱性スキャン、OSSのtrivyによる脆弱性スキャン
継続的かつ自動的にコンテナイメージをスキャンする必要があるため、CI/CDに組み込む必要がある。しかし頻繁にリリースが行われないアプリの場合、CICDパイプラインが実行されず、同時にスキャンもなされないということになるため、定期的に行うスキャンも必要になる。
cloud watch Eventsから定期的にLambdaを実行してECRスキャンを行わせる（スキャン自体は1日1回のみ可能）
Fargateの場合、サービス内部のスケジューラが自動でマルチAZ構成を取るため、こちらで何かする必要はない。
・障害時切り離しと復旧
ECSはcloud watchと組み合わせることでタスク障害やアプリのエラーを検知できるうえに、用意されてるメトリクスをcloud watchアラームと結びつけて通知を自動化できる
ALBと結びつけることで、障害が発生したタスクを自動で切り離す
AWS内部のハードウェア障害や、セキュリティ脆弱性があるプラットフォームだと判断された場合、ECSは新しいタスクに置き換えようとするその状態のこと。
Fargateの場合、アプリはSIGTERM発行に対して適切に対処できる設定にしておかなくてはならない。そうしておかないとSIGKILLで強制終了されてしまう。データ不整合などが生じて危険。
ALBのリスナールールを変更し、コンテンツよりもSorryページの優先度を上げることで対処可能
自動でクォータは引き上がらない
cloud watch メトリクスなどで監視する必要がある。
パフォーマンス設計で求められることは、ビジネスで求められるシステムの需要を満たしつつも、技術領域の進歩や環境の変化に対応可能なアーキテクチャを目指すこと
利用者数やワークロードの特性を見極めつつ、性能目標から必要なリソース量を仮決めする
FargateはAutoscalingの利用が可能で、ステップスケーリングポリシーとターゲット追跡スケーリングポリシーがある。どちらのポリシー戦略をとるかを事前に決める
既存のワークロードを模倣したベンチマークや負荷テストを実施してパフォーマンス要件を満たすかどうかを確認する
・スケールアウト
サーバーの台数を増やすことでシステム全体のコンピューティングリソースを増やそうとする概念。可用性と耐障害性が上がる。既存のタスクを停止する必要は原則ない。
スケールアウト時の注意
・Fargate上のECSタスク数の上限はデフォルトでリージョンあたり1000までであること。
ECSタスクごとにENIが割り当てられ、タスク数が増えるごとにサブネット内の割当可能なIPアドレスが消費されていく
Application Autoscaling
Cloud Watchアラームで定めたメトリクスの閾値に従ってスケールアウトやスケールインを行う
CPU使用率が60~80%ならECSタスク数を10%増加し、80%以上なら30%増加する、という任意のステップに従ってタスク数を増減させる
指定したメトリクスのターゲット値を維持するようなにスケールアウトやスケールインを制御する方針
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この本は5章まであるが、4章と5章はハンズオンであるため、文字としてまとめるのは1から3章に留める。
1章
【コンテナとは】
他のプロセスとは隔離された状態でOS上にソフトウェアを実行する技術
コンテナにはアプリの稼働に必要となるランタイムやライブラリを1つのパッケージとして全て含めることができる。そうすることでアプリの依存関係をすべてコンテナ内で完結できる。
全ての依存関係がコンテナ内で完結するため、オンプレでもクラウドでも起動する。
ステージング環境でテスト済みのコンテナイメージをプロダクション環境向けに再利用することで、ライブラリ差異による環境ごとのテストに必要な工数を削減できる。
サーバー仮想化では、仮想マシンレベルでリソースを分離し、ゲストOS上でアプリが起動する。つまり、アプリだけでなく、ゲストOSを動かすためのコンピューティングリソースが必要。
一方コンテナは、プロセスレベルで分離されてアプリが稼働する。OSから見ると単に１つのプロセスが稼働している扱いになる。
【Dockerとは】
アプリをコンテナイメージとしてビルドしたり、イメージの取得や保存、コンテナの起動をシンプルに行える。
イメージ(アプリケーションと依存関係がパッケージングされる。アプリ、ライブラリ、OS)
レジストリに保存
【Dockerfileとは】
このファイルにコマンドを記述することで、アプリに必要なライブラリをインストールしたり、コンテナ上に環境変数を指定したりする。
1章まとめ、感想
コンテナの登場により、本番・開発環境ごとに1からサーバーを立ててコマンドや設定ファイルを正確に行い、環境差異によるエラーをつぶしていき...というこれまでの数々の労力を減らすことができるようになった。
2章
ECSとEKSがある。
オーケストレーションサービスであり、コンテナの実行環境ではない。
ECSの月間稼働率は99.99%であることがSLA として保証。
デプロイするコンテナイメージ、タスクとコンテナに割り当てるリソースやIAMロール、Cloud Watch Logsの出力先などを指定する。
指定した数だけタスクを維持するスケジューラーで、オーケストレータのコア機能にあたる要素。サービス作成時は起動するタスクの数や関連づけるロードバランサーやタスクを実行するネットワークを指定。
2種類ありECSとFargateがある。 Fargateに絞って書く
Fargateとは
コンテナ向けであるためEC2のように単体では使用できず、ECSかEKSで利用する
サーバーのスケーリング、パッチ適用、保護、管理にまつわる運用上のオーバーヘッドが発生しない。これにより、アプリ開発に専念できるようになる
・コンテナごとにENIがアタッチされるため、コンテナごとにIPが振られるため起動に若干時間がかかる
ECR
・App Runner
利用者がコードをアップロードするだけでコードを実行できるサービス。AWS側で基盤となるコンピューティングリソースを構築してくれるフルマネージドサービス。
App Runner
2021年5月にGA(一般公開)となったサービス。プロダクションレベルでスケール可能なwebアプリを素早く展開するためのマネージドサービス。Githubと連携してソースコードをApp Runnerでビルドとデプロイができるだけでなく、ECRのビルド済みコンテナイメージも即座にデプロイできる。
ECSとFargateの場合、ネットワークやロードバランシング、CI/CDの設定などインフラレイヤに関わる必要があり、ある程度のインフラ知識は必要になる。App Runnerはそれらインフラ周りをすべてひっくるめてブラックボックス化し、マネージドにしていることが特徴である。
ECS Fargateを利用した場合のコスト、拡張性、信頼性、エンジニアリング観点
【コスト】
EC2より料金は割高。ただし、年々料金は下がってきている。
【拡張性】
デプロイの速度 遅め
理由1 コンテナごとにENIが割り当てられるため。ENIの生成に時間がかかる
理由2. イメージキャッシュができないため。コンテナ起動時にコンテナイメージを取得する必要がある。
タスクに割り当てられるエフェメラルストレージは200GB。容量は拡張不可。ただし永続ストレージの容量が必要な場合はEFSボリュームを使う手もある。
割り当て可能リソースは4vCPUと30GB。機械学習に用いるノードのような大容量メモリを要求するホストとしては不向き
【信頼性】
Fargateへのsshログインは不可。Fargate上で起動するコンテナにsshdを立ててsshログインする方法もあるが、セキュアなコンテナ環境にsshの口を開けるのはリスキーである。他にSSMのセッションマネージャーを用いてログインする方法もあるが、データプレーンがEC2の時に比べると手間がかかる。
しかし、2021年3月にAmazon ECS Execが発表され、コンテナに対して対話型のシェルや1つのコマンドが実行可能となった。
Fargateの登場からしばらく経過し、有識者や経験者は増え、確保しやすい。
多数のユーザーに使ってもらう
CI/CDパイプラインを形成し、アプリリリースに対するアジリティを高める
各レイヤで適切なセキュリティ対策（不正アクセス対策、認証データの適切な管理、ログ保存、踏み台経由の内部アクセス）を施したい
2章まとめ、感想
AWSが提供するコンテナサービスにはいくつかあり、なかでもFargateというフルマネージドなデータプレーンがよく使われている。ホスト管理が不要でインフラ関連の工数を削減できる一方、EC2より料金が高く、起動に若干時間がかかるのが難点である。
3章
この章では運用設計、ロギング設計、セキュリティ設計、信頼性設計、パフォーマンス設計、コスト最適化設計について述べている。
Fargate利用時のシステム状態を把握するためのモニタリングやオブザーバビリティに関する設計、不具合修正やデプロイリスク軽減のためのCI/CD設計が必要である。
モニタリングとは
システム内で定めた状態を確認し続けることであり、その目的はシステムの可用性を維持するために問題発生に気づくこと
オブザーバビリティとは
オブザーバビリティの獲得によって、原因特定や対策の検討が迅速に行えるようになる
・cloud watch logs
・Firelens
AWS以外のサービスやAWS外のSaaSと連携することも可能
Firehoseを経由してS3やRed shift やOpenSearch Serviceにログを転送できる
fluent bitを利用する場合、AWSが公式に提供しているコンテナイメージを使用できる
- ソフトウェアやライブラリの脆弱性は日々更新されており、作ってから時間が経ったイメージは脆弱性を含んでいる危険がある。
- 方法
脆弱性の有無はECRによる脆弱性スキャン、OSSのtrivyによる脆弱性スキャン
継続的かつ自動的にコンテナイメージをスキャンする必要があるため、CI/CDに組み込む必要がある。しかし頻繁にリリースが行われないアプリの場合、CICDパイプラインが実行されず、同時にスキャンもなされないということになるため、定期的に行うスキャンも必要になる。
cloud watch Eventsから定期的にLambdaを実行してECRスキャンを行わせる（スキャン自体は1日1回のみ可能）
Fargateの場合、サービス内部のスケジューラが自動でマルチAZ構成を取るため、こちらで何かする必要はない。
・障害時切り離しと復旧
ECSはcloud watchと組み合わせることでタスク障害やアプリのエラーを検知できるうえに、用意されてるメトリクスをcloud watchアラームと結びつけて通知を自動化できる
ALBと結びつけることで、障害が発生したタスクを自動で切り離す
AWS内部のハードウェア障害や、セキュリティ脆弱性があるプラットフォームだと判断された場合、ECSは新しいタスクに置き換えようとするその状態のこと。
Fargateの場合、アプリはSIGTERM発行に対して適切に対処できる設定にしておかなくてはならない。そうしておかないとSIGKILLで強制終了されてしまう。データ不整合などが生じて危険。
ALBのリスナールールを変更し、コンテンツよりもSorryページの優先度を上げることで対処可能
自動でクォータは引き上がらない
cloud watch メトリクスなどで監視する必要がある。
パフォーマンス設計で求められることは、ビジネスで求められるシステムの需要を満たしつつも、技術領域の進歩や環境の変化に対応可能なアーキテクチャを目指すこと
利用者数やワークロードの特性を見極めつつ、性能目標から必要なリソース量を仮決めする
FargateはAutoscalingの利用が可能で、ステップスケーリングポリシーとターゲット追跡スケーリングポリシーがある。どちらのポリシー戦略をとるかを事前に決める
既存のワークロードを模倣したベンチマークや負荷テストを実施してパフォーマンス要件を満たすかどうかを確認する
・スケールアウト
サーバーの台数を増やすことでシステム全体のコンピューティングリソースを増やそうとする概念。可用性と耐障害性が上がる。既存のタスクを停止する必要は原則ない。
スケールアウト時の注意
・Fargate上のECSタスク数の上限はデフォルトでリージョンあたり1000までであること。
ECSタスクごとにENIが割り当てられ、タスク数が増えるごとにサブネット内の割当可能なIPアドレスが消費されていく
Application Autoscaling
Cloud Watchアラームで定めたメトリクスの閾値に従ってスケールアウトやスケールインを行う
CPU使用率が60~80%ならECSタスク数を10%増加し、80%以上なら30%増加する、という任意のステップに従ってタスク数を増減させる
指定したメトリクスのターゲット値を維持するようなにスケールアウトやスケールインを制御する方針
| 年代 | 男性 | 女性 | 感想 |
| 10代 | 4% | 4% | おれって異端？ |
| 20代 | 22% | 30% | うごメモ(DS、3DS)の生き残り。20代の設定の創作が増えそう |
| 30代⭐️ | 38% | 36% | 最多ユーザー。blogといえば “はてな” 、エンジニアといえば “はてな” を知る世代・作った世代 |
| 40代 | 27% | 21% | blogといえばエンジニアといえば “はてな” を作った世代 |
| 50代以上 | 9% | 9% | 40代と同じく作った世代だけど意外と少ない。盛っていないガチでおハイソな方々が多いイメージ |
| 割合 | 感想 | |
| 未婚⭐️ | 50% | - |
| 既婚：子有 | 29% | ブクマカなイメージ |
| 既婚：子無 | 14% | - |
| 未回答・その他 | 7% | 多様性 |
| 金額 | 割合 | 感想 |
| 50,000円以上⭐️ | 31% | 子なし多いし、こんなもんだろ感 |
| 40,000〜49,999円 | 11% | - |
| 30,000〜39,999円 | 11% | - |
| 20,000〜29,999円 | 19% | - |
| 10,000〜19,999円 | 15% | - |
| 0〜9,999円 | 13% | - |
| 年収 | 割合 | 感想 |
| 1000万以上 | 15% | 世帯年収なら違和感ないけど、未婚者多いメディアなんだよなぁ・・・😒 |
| 800万以上 1000万円未満 | 13% | 年収でも違和感はない |
| 600万以上 800万未満 | 19% | エンジニア多いのでこんなもんだろ感 |
| 400万以上 600万未満⭐️ | 25% | エンジニア多いのでこんなもんだろ感 |
| 200万以上 400万未満 | 19% | - |
| 200万未満 | 9% | - |
数値化出来る積み重ね・拠り所が無いひとほど
年齢でマウント取ろうとしたり、有配偶や子どもでマウント取ろうとしたり、気の毒ななりすまし(出来てない)属性でマウント取ろうとしたり、
「レイノー現象とは、冷たい刺激などで指先が突然白色や紫色になり、15分から20分前後で紅色に戻る現象です」
「レイノー現象とは、発作的に手足の血の流れが悪くなって、皮膚の色が蒼白または紫色（チアノーゼ）になり、痛み、冷感、しびれ感を自覚し、次いで血液の流れが回復すると、逆に充血し赤くなる現象をいいます」
「Raynaud's causes your body to overreact to cold. When the temperature drops, your fingers and toes may feel numb and frozen. They sometimes even change colors, first pale and then blue. As they warm up, they may sting and turn red. Cold weather, air conditioning, and stress or anxiety can bring on these attacks」
「cold feet treatment」足の冷え、で検索するとレイノー病も説明する英語圏ウェブ、「シモヤケ」で検索してもレイノー病は出てこない日本語圏ウェブ、という事例に接した
