レゴを使用してソフトウェア開発へのアジャイルアプローチの利点を示す

Zoneのクライアント制作ディレクターであるTobyDykesは、インフラストラクチャのない村とたくさんのレゴという2つの志望デザイナーチームを使用して、アジャイルのメリットを示しています… はじめに ソフトウェア開発プロジェクトにアジャイルアプローチを採用する理由はたくさんあります e ntプロジェクトですが、おそらくこれらの最も基本的なものは、イニシアチブを減らすことができます。皮肉なことに、代理店内では、これは販売プロセス中に見落とされることが多い要因です。これは、プロジェクトの最後に(理論的には)何が提供されるかを前もって正確に合意する方が本質的に安全だと感じているためだと思います。そして、クライアントは、彼らが望むものを正確に詳述する文書を約束されているという事実に安心することが想定されています。不便な真実を除いて、それは次のとおりです。 a)彼らが望むものは彼らが必要とするものではないかもしれません b)彼らが望んでいることは、彼らのニーズを満たすための最も効率的でも費用効果的な解決策でもないかもしれません c)彼らが望んでいることは、利用可能な時間と予算の範囲内で達成できない可能性があります。 私はこの機会を利用して、今年のゾーンエージェンシーデーでこれを実際に実証しようとしました。その一部は、さまざまなトピックに関する一連のマスタークラスで構成されています。私はクラスを7人ずつの2つのチームに分け、市民はたくさんいるがインフラがない村の市長の役割を引き受けることを伝えました。チームの仕事は、次の90分間で、私の人々のために村を設計して建設することでした。村を2回建設しました。最初はウォーターフォールアプローチを使用し、次にアジャイルの原則を採用しました。 滝 私は各チームのメンバーを彼らのビジネスアナリストとして志願しました。彼らは私の要件を尋ねてくれました。これらは、私の村のインフラストラクチャの欠如に対するかなり簡単な解決策でした: ・傾斜屋根の赤い家 ・スライドとブランコのある遊び場 ・学校 ・お店 ・施設間を移動するために私の人々が使用する道路網 次に、各チームに5分間かけて村のデザインを依頼し、お気に入りのデザインを作成したチームに契約を結びました。演習には競争力のある要素があることを知っていたので、彼らは創造的なビジョンの詳細と複雑さで私を驚かせようとしました。 お気に入りを選んだら、チームに両方契約が交わされ、この勝利のデザインに対抗するためにすぐに取り組む予定であることを伝えました。村を建設するのに20分かかり、その後5分間のユーザー受け入れテストと市長のフィードバックがあり、さらに5分間で、テストプロセス中に発生した問題を解決します。その時だけ、私はレゴの山をそれぞれの机に傾けたときに、私の村が作られる材料をチームに知らせました。チームは、色が間違っていて、必要な傾斜屋根がないにもかかわらず、作業を開始し、適度に印象的な構造を構築しました。 ユーザーテスト期間の20分後、私はチームをユーザーに紹介しました…デュプロの人々は、初心者にとっては、レゴの人々の約2倍のサイズです。これは彼らが家の中に収まらないことを意味しました。また、チームが私の要件を満たせず、言い訳に興味がなかったことを強調する建設的なフィードバックをチームに提供しました(「しかし、十分な赤レンガがありません!」「レゴからスイングを構築することはできません!」 」)。 その後の5分間は、チームが(より大きな)家を一から再建し、車が収まるように道路を広げようとしたが、一般的にはお互いに、そして私と議論を始めた。 まさに私が望んでいたことでした。実際、それよりも、チームメンバーの1人が「私はとても怒っている…」とつぶやくのを聞いた。私は彼女に詳しく説明するように頼んだ。彼女はブリーフが間違っていて、彼らは、構築に必要な材料を知っていました。 多くの人は、レゴブロックがソフトウェアエンジニアリングの世界における技術者の知識を表していることを認識しているでしょう。そして、このプロセスは、(少なくとも)開発者とテスターを最初からソリューションの形成に関与させない限り、ビルドプロセスは非常に非効率的であることを示していました。 アジャイル 次に、アジャイルについて簡単に紹介し、チームに再開するように伝えましたが、3つの重要な違いがあります。まず、要件をソリューションではなく目的として説明します。第二に、私は彼らに手の込んだデザインを作成するように頼むつもりはありませんが、ソリューションが構築されているときにソリューションをデザインすることを彼らに信頼します。そして最後に、村の建物を5つの短い「スプリント」に分割し、ユーザー受け入れテストと市長のフィードバックを各スプリントの最後に簡単に行いました。 私の目的は次のとおりです。 ・村人に安全で乾燥し、プライバシーの要素を持たせることができる場所を作ってほしい ・子供たちが遊べる場所が欲しい ・子供たちがどこかで学べるようにしたい ・村人が物を買う場所が欲しい ・村人が施設間を移動するために使用するネットワークが欲しい 今回、私はチームにデュプロのレンガを渡し、5分後に彼らは再びいくつかの印象的な構造を構築しました。チームAは適度に大きな家を建てましたが、目的に基づいた要件により、チームBは大きな共同スペースを選択したため、慣例による制約が少なくなったようです。次に、(比較的小さい)レゴフィギュアであるユーザーにチームを紹介しました。チームAは、そのような大きな家を作る必要がなくなったことに気づきました。チームBも、それほど重要な建物は必要ないことに気づきましたが、もっと重大な問題があることを伝えました。村人は安全で乾燥していましたが、プライバシーはまったくありませんでした。彼らは失敗した。しかし…彼らは早い段階で失敗し、状況を是正するために5分間のスプリントを4回行いました。 チームAは次のスプリントを自信を持って小さな家を作成しましたが、これは目的に適していることがわかりました。これらは、少し広い場合でも目的に合った最初の大きな家の隣に誇らしげに立っていました(ただし、市長?)。しかし、チームBはすぐにコミューンを取り壊し、村人のために小さな家を建て始めました。 次のデモンストレーションははるかに成功し、チームは住居の正当性を検証するのではなく、潜在的な機能(「必要に応じてドアを作ることができますか?」)について私に尋ねる機会を得ました。その後のスプリント中に、彼らは私の他の目的に進むことができ、数分でこれを確認できることを知って、実行可能と思われるものを提供するアプローチを再び採用しました。 おそらくここでの最も良い例は子供の遊び場でした。技術的に複雑なスライドを作成する代わりに、指定された場所にレンガの山を置き、それが「子供たちが遊ぶ場所」という私の目的を達成できるかどうかを尋ねました。お父さんとして、私は子供たちが物事を優雅に滑り降りるのと同じように物事を離れて幸せになることを知っていたので、私はこの概念をすぐに承認しました。チームはここでかなりの時間を節約しました。同様に、私は彼らに解決策を処方するのではなく、使用する材料に関する知識に基づいて私の目的に効率的に解決策を提供することを彼らに信頼することによってそうすることを許可しました。 …

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従業員の経験

私が企業に行う介入の一部には、設計を通じて、顧客に焦点を当てた新しいメンタルモデルに取り組むことが含まれます。 必然的に会社の文化が作用するので、私はますます多くの場合この種のプロジェクトへの玄関口であるHRの専門家とつながりを持っています。 DesignThinkers Academyは、「人の管理に適用されるデザイン思考」ワークショップの2つのエディションを作成しました。これは、今日でもこの宇宙の人々と私を結び付けています。 「この従業員の経験はどうですか」という質問が常に出てきますか? m から非常に実用的なものまで、Design Thinkingは、クライアントの旅にマッピングして没頭し、経験がどこにあるのかを理解するのに役立ちます。これにより、痛みをキャンセルまたは最小化するソリューションを共同で作成したり、新しい利益を生み出したりすることができます。今日このアプローチを定義するファッショナブルな用語はカスタマーエクスペリエンスです。 ええと、従業員の経験は同じ原則に従いますが、従業員がいます。 大きな課題は、会社全体が人々に焦点を合わせるという考え方を適切にする必要があることを理解することです。そして、従業員の経験があれば、それも違いはありません。 HRは、メンタルモデルの変更を調整することができ、調整する必要がありますが、従業員の経験にプラスの影響を与える責任を一元化することはできません。メンタルモデルは分散および分散化する必要があります。従来のプロセスに加えて、HRボックスを爆破する必要があります。 これが実際にどのように発生するかを理解するための2つの例を次に示します。 興味深いのは、HRがプロセスをトリガーすることですが、それを実行するのは他の領域の従業員です。これは、新入社員が選択したこの新しい場所への統合の旅で良い経験をするために不可欠です。仕事。 —- —- —- —- —- —- —- —- —- —- —- —- —- わかりましたが、従業員エクスペリエンスの適用を開始するにはどうすればよいですか?手順は次のとおりです。 —- —- —- —- —- —- —- —- …

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Apache Solr:誰かが検索エンジンと言いましたか?

Apache Solr Solrは、人気のある、超高速のオープンソースエンタープライズ検索プラットフォームです。これは、洗練された高性能の検索アプリケーションを開発する最も簡単な方法の1つです。別のApache製品Luceneに基づいて、Solrは開発者に高度な全文検索機能、スケーラビリティ、簡単な監視などの機能を提供します。このブログは、Solrの使用を開始することを目的としており、Solrサーバーとの対話に役立ちます。 Solrは基本的にエンタープライズ検索プラットフォームです。しかし、それはどういう意味ですか?例を使ってこれを説明してみましょう。あなたが営業チームで働いていて、上司が20〜40歳のソフトウェア開発者に電話をかけてスキームを提供することを望んでいるとします。このために、次の情報が必要になる場合があります。 -人の年齢 -人の専門分野 -人の連絡先番号 これらの情報はさまざまな場所(クラウド)で入手できる可能性があるため、アクセスが難しい場合があります。エンタープライズ検索ソフトウェアは、すべての異なるデータの場所をログ(インデックス)にインデックス付けし、そのログを中央の場所に変換して関連データをフェッチすることで、この問題を解決できます。 Solrの使用方法について少し理解できたので、もう少し深く掘り下げてみましょう。まず、Solrを使用するためにシステムにインストールする必要があります。同じ手順の詳細については、ApacheSolrのインストールを参照してください。 いくつかの重要な用語を理解しましょう: – Solr サーバー:これはローカルホストで実行されるエンタープライズ検索サーバーです。すべてのコアとコレクションがこのサーバーに存在します。 –コア: コアという用語は、単一のインデックスおよび関連する構成ファイルを指すために使用されます。 1つのサーバーに複数のコアを含めることができます。 -コレクション: Solrサーバーはスタンドアロンまたはクラウドモードにすることができます。クラウドモードの場合、内部には複数のコアに過ぎないコレクションがあります。 –索引:これは、本の冒頭にある目次のようなもので、読者が必要な章に簡単にアクセスできるようにします。 ドキュメントをSolrコアに追加するプロセス全体は、インデックス作成と呼ばれます。 –ドキュメント:名前が示すように、それは何かを説明するデータのセットです。これは、Solrの情報の基本単位です。より細かく、ドキュメントはフィールドで構成されます。これは、DBMSのテーブルとそれぞれの属性に似ています。 これだけの情報で、私たちを始めることができます。先に進み、Solrサーバーを起動しましょう。ターミナルを開き、Solrが格納されているディレクトリに移動してから、binディレクトリに移動します。サーバーを起動するにはタイプ これにより、デフォルトのポート8393でSolrサーバーが起動します。これを確認するには、リンクを開きます ブラウザで。 Solrサーバーは、次のコマンドを使用して特定のポートで起動することもできます サーバーが起動したら、コアを作成する必要があります。現在、ハンズオンに関心があるので、すべてのデフォルト構成でコアを作成しましょう。タイプ Share this…FacebookPinterestTwitterLinkedinRedditTumblrVK

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あなたの抵抗脳はあなたが素晴らしいことを妨げる(そしてどのように反撃するか)

多くの人には2つの人生があります。彼らが生きる人生と彼らが生きたいと願う他の人生。 2つのスタンドの間の抵抗。 あなたはおそらく、自分がなりたい人、達成できる仕事、または家族に望む完璧な未来についてのビジョンを持っていますが、何らかの理由で、それを手放すことさえできません。 抵抗は積極的で執拗な力であり、その唯一の目的は、あなたが最高の自己になることや、より高い目標を達成することを阻止することです。 あなたの仕事は、それを静め、無視する方法を見つけることです。 抵抗脳は次の場合にその役割を果たします: 人生を乗り越えて、平均的なキャリアを作るのは驚くほど簡単です…抵抗があれば、それを好むでしょう。 Steven Pressfield は、数年前に最初に抵抗について書きました。抵抗は、頭の後ろにある小さな声で、バックオフ、注意、ゆっくり行く、妥協するように指示することです。 それは決してうまくいかないとあなたに言うもの、あなたがあなたの人生の仕事をして共有することを決心したときに人々があなたを笑うのではないかと心配するもの。レジスタンスブレインは、あなたが気付かれることを防ぐためにほとんど何でもします。 彼の本の中で、リンチピン:あなたは不可欠ですか? 、 セスゴーディンはトカゲの脳が抵抗の源であると述べています。彼はこう書いています: 「トカゲの脳は空腹で、怖くて、怒っていて、角質です。 トカゲの脳は食べて安全になりたいだけです。 トカゲの脳は、必要に応じて(死ぬまで)戦うでしょうが、むしろ逃げるでしょう。復讐が好きで、怒るのに問題はありません。 部族のステータスはその生存に不可欠であるため、トカゲの脳は他の人の考えを気にします。 トカゲの脳は単なる概念ではありません。それは本物であり、背骨の上に住んでいて、生き残るために戦っています。しかし、もちろん、生存と成功は同じものではありません。 トカゲの頭脳は、あなたが恐れている理由、あなたができるすべての芸術をやらない理由、あなたができるときに出荷しない理由です。 抵抗は、あなたが行動を起こさないようにするための何かを教えてくれます。それは製造され、改ざんされます。誘惑し、いじめ、そして諦めて快適さを保つように説得します。 抵抗は強力で、非常に強力であるため、すべてのショートカット、時間の節約、およびフォーカスツールはその道のりでは無力です。 スティーブンプレスフィールドは「定義上、抵抗は自己破壊的です」と述べています。 The War of Art:Break Through the Blocks&あなたの内なる創造的な戦いに勝つ 、スティーブンは、あなたが経験する抵抗が多ければ多いほど、あなたの顕在化していない芸術/プロジェクト/企業があなたにとってより重要であると述べています。やれ。彼は説明します: 「抵抗はあなたがあなたの仕事をするのを妨げるためにあなたに何かを教えてくれます。それは偽証、偽造、偽造します。誘惑、いじめ、カジョール。抵抗は変幻自在です。それがあなたを欺くために必要なものであれば、それはどんな形でも想定します。それは弁護士のようにあなたと推論するか、スティックアップマンのようにあなたの顔に9ミリメートルを詰め込みます。抵抗には良心がありません。それは取引を得るために何かを約束し、そしてあなたの背中が回されるとすぐにあなたをダブルクロスします。あなたがその言葉でレジスタンスを取るならば、あなたはあなたが得るすべてに値する。抵抗は常に嘘をついていて、常にたわごとでいっぱいです。」 「抵抗は恐怖として経験されます。恐れの程度は抵抗の強さに等しい。したがって、特定の企業について私たちが感じる恐れが大きければ大きいほど、その企業が私たちと私たちの魂の成長にとって重要であると確信することができます。だから私たちはとても抵抗を感じます。それが私たちにとって何の意味もないのなら、抵抗はありません。」 あなたの意志と能力に対する要求が多すぎます。そして、あなたはおそらく90%の時間で需要に反応しているでしょう。 あなたが作る、する、作ることを選択するのではなく、あなたの人生があなたに起こることである場合は、今日コントロールを取り、あなた自身の条件で人生を生きるために必要な変更を加えてください。 …

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人工知能—革命はまだ起こっていません

人工知能(AI)は、現在の時代の信条です。このフレーズは、技術者 s 、学者、ジャーナリスト、ベンチャーキャピタリストによって同様に強調されています。技術的な学問分野から一般的な流通に渡る多くのフレーズと同様に、フレーズの使用に伴う重大な誤解があります。しかし、これは一般の人々が科学者を理解していないという古典的なケースではありません。ここでは、科学者は一般の人々と同じように混乱していることがよくあります。私たちの時代は、私たち自身に匹敵するシリコンの知性の出現をどういうわけか見ているという考えは、私たち全員を楽しませ、私たちを魅了し、同じように怖がらせます。そして、残念ながら、それは私たちの気をそらします。 現在の時代について語ることができる別の物語があります。人間、コンピューター、データ、生死の決定を含むが、焦点がシリコン内の知性の空想以外のものである次の話を考えてみてください。私の配偶者が14年前に妊娠したとき、私たちは超音波検査を受けました。部屋には遺伝学者がいて、彼女は胎児の心臓の周りにいくつかの白い斑点を指摘しました。 「これらはダウン症のマーカーです」と彼女は言いました。「そしてあなたのリスクは今や20人に1人に上がっています。」彼女はさらに、羊水穿刺によって、胎児が実際にダウン症の根底にある遺伝子組み換えを持っているかどうかを知ることができることを私たちに知らせました。しかし、羊水穿刺は危険でした—手技中に胎児を殺すリスクはおよそ300分の1でした。統計学者である私は、これらの数字がどこから来ているのかを知ることにしました。簡単に言うと、10年前に英国で統計分析が行われ、カルシウムの蓄積を反映するこれらの白い斑点がダウン症の予測因子として実際に確立されていることを発見しました。しかし、私たちのテストで使用されたイメージングマシンは、英国の調査で使用されたマシンよりも1平方インチあたり数百ピクセル多いことに気づきました。私は遺伝学者に、白い斑点はおそらく誤検出である可能性が高いと信じていること、つまり文字通り「ホワイトノイズ」であると話しました。彼女は次のように述べています。「ああ、それが数年前にダウン症の診断で上昇傾向が見られ始めた理由です。新しいマシンが到着したときです。」 羊水穿刺は行わず、数か月後に健康な女の子が生まれました。しかし、このエピソードは私を悩ませました。特に、封筒裏の計算で、世界中で何千人もの人々がその同じ日にその診断を受け、羊水穿刺を選択し、多くの赤ちゃんが亡くなったと確信した後です。不必要に。そして、これはどういうわけか修正されるまで毎日起こりました。このエピソードで明らかになった問題は、私の個人的な医療に関するものではありませんでした。それは、さまざまな場所と時間で変数と結果を測定し、統計分析を実行し、他の場所と時間で結果を利用する医療システムに関するものでした。問題は、データ分析自体だけでなく、データベース研究者が「来歴」と呼ぶものに関係していました。大まかに言って、データはどこで発生し、データからどのような推論が導き出され、それらの推論は現在の状況にどの程度関連していますか。訓練を受けた人間はケースバイケースでこれらすべてを解決できるかもしれませんが、問題は、そのような詳細な人間の監視を必要とせずにこれを行うことができる惑星規模の医療システムを設計することでした。 > 私はコンピューター科学者でもあり、この種の惑星規模の推論と意思決定システムを構築し、コンピューターサイエンスと統計を融合させ、人間の効用を考慮に入れるために必要な原則に気づきました。私の教育ではどこにも見つかりませんでした。そして、医療分野だけでなく、商取引、運輸、教育などの分野でも必要となるそのような原則の開発は、少なくとも私たちを魅了するAIシステムを構築することと同じくらい重要であることに気づきました。彼らのゲームプレイまたは感覚運動スキル。 私たちがすぐに「知性」を理解するようになるかどうかにかかわらず、私たちは人間の生活を向上させる方法でコンピューターと人間を結びつけるという大きな課題を抱えています。この課題は、「人工知能」の作成に従属していると見なされる人もいますが、エンジニアリングの新しいブランチの作成として、より乱暴に(ただし、敬意を払うことなく)見ることもできます。過去数十年の土木工学や化学工学と同じように、この新しい分野は、いくつかの重要なアイデアの力を集め、新しいリソースと機能を人々にもたらし、それを安全に行うことを目的としています。土木工学と化学工学は物理学と化学に基づいて構築されましたが、この新しい工学分野は、前世紀が実体を与えたアイデア、つまり「情報」、「アルゴリズム」、「データ」、「不確実性」、「コンピューティング」、「推論」、「最適化」。さらに、新しい分野の焦点の多くは人間からのデータと人間に関するデータにあるため、その開発には社会科学と人文科学からの視点が必要になります。 ビルディングブロックが出現し始めましたが、これらのブロックを組み合わせるための原則はまだ明らかになっていないため、現在、ブロックはアドホックな方法で組み立てられています。 したがって、土木工学が行われる前に人間が建物や橋を建設したように、人間は機械、人間、環境を含む社会規模の推論と意思決定システムの構築を進めています。初期の建物や橋がときどき地面に倒れたように、予期せぬ方法で悲劇的な結果を招きました。私たちの初期の社会規模の推論および意思決定システムの多くは、すでに深刻な概念上の欠陥を露呈しています。 そして、残念ながら、次の深刻な欠陥がどうなるかを予測するのはあまり得意ではありません。私たちに欠けているのは、分析と設計の原則を備えた工学分野です。 これらの問題に関する現在の公開対話では、「AI」を知的ワイルドカードとして使用することが多すぎます。これにより、新しいテクノロジーの範囲と結果について推論することが困難になります。まず、最近と歴史の両方で、「AI」が何を指すために使用されているかをより慎重に検討することから始めましょう。 今日、特に公共圏で「AI」と呼ばれているもののほとんどは、過去数十年にわたって「機械学習」(ML)と呼ばれているものです。 MLは、統計、コンピューターサイエンス、およびその他の多くの分野(以下を参照)からのアイデアをブレンドして、データを処理し、予測を行い、決定を下すのに役立つアルゴリズムを設計するアルゴリズム分野です。現実世界への影響という点では、MLは本物であり、最近ではありません。確かに、MLが大規模な産業関連に成長することは1990年代初頭にすでに明らかであり、世紀の変わり目までに、Amazonなどの前向きな企業はすでにビジネス全体でMLを使用し、詐欺のミッションクリティカルなバックエンドの問題を解決していました。検出とサプライチェーンの予測、およびレコメンデーションシステムなどの革新的な消費者向けサービスの構築。その後の20年間でデータセットとコンピューティングリソースが急速に成長するにつれ、MLはAmazonだけでなく、意思決定を大規模なデータに結び付けることができる本質的にすべての企業にすぐに力を与えることが明らかになりました。新しいビジネスモデルが出現するでしょう。 「データサイエンス」というフレーズは、この現象を指すために使用され始めました。これは、MLアルゴリズムの専門家がデータベースや分散システムの専門家と提携して、スケーラブルで堅牢なMLシステムを構築する必要性を反映し、より広い社会的および環境的範囲を反映しています。結果として得られるシステム。 このアイデアとテクノロジーのトレンドの合流点は、過去数年間で「AI」としてブランド名が変更されました。このブランド変更は、精査する価値があります。 歴史的に、「AI」というフレーズは1950年代後半に造られ、人間レベルのインテリジェンスを備えたエンティティをソフトウェアとハ​​ードウェアで実現するという強い願望を表しています。 「人間を模倣したAI」というフレーズを使用してこの願望を指し、人工的にインテリジェントなエンティティは、少なくとも精神的には(それが意味するものは何でも)私たちの1人であるように見えるべきであるという概念を強調します。これは主に学術企業でした。オペレーションズリサーチ、統計、パターン認識、情報理論、制御理論などの関連する学問分野はすでに存在し、人間の知性(および動物の知性)に触発されることが多かったが、これらの分野は間違いなく「低レベル」の信号と決定に焦点を当てていた。たとえば、リスが住んでいる森の立体構造を認識し、その枝の間を飛び跳ねる能力は、これらの分野にインスピレーションを与えました。 「AI」は、人間が「理性」と「思考」を行う「高レベル」または「認知」能力という、別の何かに焦点を当てることを目的としていました。しかし、60年後、高レベルの推論と思考はとらえどころのないままです。現在「AI」と呼ばれている開発は、主に低レベルのパターン認識と動きの制御に関連するエンジニアリング分野、および統計の分野で発生しました。この分野は、データ内のパターンの検索と十分に根拠のある予測の作成に重点を置いています。仮説と決定のテスト。 確かに、1980年代初頭にデビッド・ラメルハートによって再発見され、現在はいわゆる「AI革命」の中核であると見なされている有名な「バックプロパゲーション」アルゴリズムは、制御理論の分野で最初に生まれました。 1950年代と1960年代に。初期の用途の1つは、月に向かうアポロ宇宙船の推力を最適化することでした。 1960年代以降、多くの進歩が見られましたが、それは間違いなく、人間を模倣したAIの追求からもたらされたものではありません。むしろ、アポロ宇宙船の場合のように、これらのアイデアはしばしば舞台裏に隠されており、特定の工学的課題に焦点を当てた研究者の手仕事でした。一般には公開されていませんが、ドキュメント検索、テキスト分類、不正検出、レコメンデーションシステム、パーソナライズド検索、ソーシャルネットワーク分析、計画、診断、A / Bテストなどの分野での研究とシステム構築は大きな成功を収めています。これらは、Google、Netflix、Facebook、Amazonなどの企業を支えてきた進歩です。 これらすべてを「AI」と呼ぶことに同意することができます。実際、それが起こったように見えます。このようなラベル付けは、最適化や統計の研究者にとっては驚きかもしれません。彼らは目を覚ますと、突然「AI研究者」と呼ばれるようになります。しかし、研究者のラベル付けはさておき、より大きな問題は、この単一の明確に定義されていない頭字語を使用すると、実際の知的および商業的問題の範囲を明確に理解できないことです。 過去20年間で、「知能増強」(IA)と呼ばれることの多い人間を模倣したAIを補完するという願望において、産業界と学界で大きな進歩が見られました。ここでは、計算とデータを使用して、人間の知性と創造性を強化するサービスを作成します。検索エンジンは、IA(人間の記憶と事実の知識を増強する)の例と見なすことができ、自然言語の翻訳(人間のコミュニケーション能力を増強する)も同様です。コンピューティングベースのサウンドと画像の生成は、アーティストのパレットと創造性の向上に役立ちます。この種のサービスには、高度な推論と思考が含まれる可能性がありますが、現在は含まれていません。ほとんどの場合、人間が利用できるパターンをキャプチャするさまざまな種類の文字列照合と数値演算を実行します。 読者が最後の頭字語を許容することを期待して、「インテリジェントインフラストラクチャ」(II)の分野を広く考えてみましょう。これにより、人間の環境をより支援的で、興味深く、安全にする計算、データ、および物理エンティティのウェブが存在します。 。このようなインフラストラクチャは、運輸、医療、商取引、金融などの分野で登場し始めており、個々の人間や社会に多大な影響を及ぼしています。この出現は、「モノのインターネット」についての会話で発生することがありますが、その努力は一般に、「モノ」をインターネットに取り込むという単なる問題を指します。これらを分析できるこれらの「モノ」に関連するはるかに壮大な一連の課題ではありません。データストリームを使用して、世界に関する事実を発見し、単なるビットよりもはるかに高いレベルの抽象化で人間やその他の「モノ」と対話します。 たとえば、私の個人的な逸話に戻ると、医師と人体の周囲に配置されたデバイスとの間でデータフローとデータ分析フローを設定する「社会規模の医療システム」で私たちの生活を送ることを想像するかもしれません。これにより、人間の知性が診断を下し、ケアを提供するのを助けることができます。このシステムには、体内の細胞、DNA、血液検査、環境、集団遺伝学、および薬物と治療に関する膨大な科学文献からの情報が組み込まれます。これは、1人の患者と医師だけでなく、すべての人間の関係に焦点を当てます。現在の医療検査では、1セットの人間(または動物)で行われた実験を他の人間の世話に役立てることができます。現在の銀行システムが金融と支払いの領域でそのような課題に焦点を合わせているように、それは関連性、来歴、信頼性の概念を維持するのに役立ちます。また、プライバシーの問題、責任の問題、セキュリティの問題など、このようなシステムで発生する多くの問題を予測できますが、これらの問題は、目立たないものではなく、課題と見なす必要があります。 私たちは今、重大な問題に直面しています。古典的な人間を模倣したAIに取り組むことが、これらのより大きな課題に焦点を当てる最善の方法ですか、それとも唯一の方法ですか。 MLの最近の最も有名なサクセスストーリーのいくつかは、実際には、人間を模倣したAIに関連する分野、つまりコンピュータービジョン、音声認識、ゲームプレイ、ロボット工学などの分野にあります。したがって、おそらく、これらのようなドメインでのさらなる進歩を待つ必要があります。ここで2つのポイントがあります。まず、新聞を読んでそれを知ることはできませんが、人間を模倣したAIの成功は実際には限られています。私たちは、人間を模倣したAIの願望を実現するにはほど遠いのです。残念ながら、人間を模倣したAIで限られた進歩を遂げるというスリル(および恐怖)は、他のエンジニアリング分野にはないレベルの過度の熱狂とメディアの注目を引き起こします。 第2に、そしてさらに重要なことに、これらのドメインでの成功は、重要なIAおよびIIの問題を解決するのに十分でも必要でもありません。十分性の面では、自動運転車を検討してください。このような技術を実現するには、人間の能力(または人間の能力の欠如)とはほとんど関係がない可能性のあるさまざまな工学的問題を解決する必要があります。全体的な輸送システム(IIシステム)は、疎結合で前向きで注意力のない人間のドライバーの現在のコレクションよりも、現在の航空交通管制システムに似ている可能性があります。これは、現在の航空交通管制システムよりもはるかに複雑であり、特に、大量のデータと適応統計モデリングを使用して、きめ細かい決定を通知します。最前線に立つ必要があるのはこれらの課題であり、そのような取り組みでは、人間を模倣したAIに焦点を当てることは気を散らす可能性があります。 必要性の議論については、人間を模倣したAIシステムは、AIの古典的な問題を解決できるだけでなく、人間を模倣したAIの願望がIAとIIの願望を包含していると主張されることがあります。 、チューリングテストで)、しかしそれはIAとIIの問題を解決するための最善の策でもあります。そのような議論には歴史的な前例がほとんどありません。土木工学は、人工の大工や煉瓦工の作成を想定して発展しましたか?化学工学は、人工化学者を作成するという観点から組み立てられるべきでしたか?さらに極論的に言えば、私たちの目標が化学工場の建設であった場合、最初に人工化学者を作成し、次に化学工場の建設方法を考案する必要がありましたか? …

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世界で最も高い木の1つを撮影する

67日、12,000枚の画像と胃が震える高さまで登るのに時間がかかりましたが、写真家のSteven Pearceはついに、世界で最も高い顕花植物であるタスマニアのユーカリレグナンのイメージを手に入れました。 By CarolRääbus タスマニアのスティクスバレーは、湿気が多く、寒く、霧が多いことがよくあります。 また、世界で最も高い顕花植物と世界で最も高い木の1つであるストリンギーガム(しばしばマウンテンアッシュまたはスワンプガムと呼ばれる)の本拠地でもあります。 これらのそびえ立つ歯茎は100メートル以上に成長すると考えられており、記録上最も高い生きている木は、タスマニアのセンチュリオンで、確認された99.6メートルです。 これらの木を写真に撮って全長を表示することは非常に困難ですが、これがピアスがやろうと決心したことでした。 「これは、多くの木登りを伴う非常に困難なプロセスであり、これらの木の樹冠に到達します」と彼は言いました。 ピアスとチームはオーストラリアの地理学者に雇われ、世界で最も大きく、最も高く、珍しい木のいくつかを紹介することを目的としたツリープロジェクトの一環としてフルレングスのショットを撮りました。 ピアス氏は、スティクスバレーの木々の周りの会話に再び焦点を合わせる方法として、プロジェクトに参加することを見たと述べました。 「タスマニアの背の高い木々の新しい章を始めたい」と彼は言った。 「タスマニアの背の高い木は長い間緑と伐採者と政治の間で分けられてきました。 「これらのユーカリのレグレンはそれぞれ、世界のリーダーに成長する可能性があります。 「世界で最も高い木であるカリフォルニアレッドウッドは、これほど高く成長するのに数千年かかりますが、ユーカリは300年でこれほど高く成長する可能性があります。」 フルレングスの写真を撮るために、ピアスとチームは2本の木の間にカメラリグを吊るし、上下に移動して木全体を撮影しました。 必要な写真を撮るには多くの忍耐が必要で、チームは谷で67日間過ごしました。 「StyxValleyの30分の天気—まあ、そこに非常に長い間同じままでいるものは何もありません」とPearceは言いました。 「12朝以上の写真が12,000枚あり、最終的な写真に写っているのは4日だけでした。 「私にとって、Styxバレーに長い間出かけるだけの価値はありました。」 最終的な写真は87枚の画像を合成したものです。 Share this…FacebookPinterestTwitterLinkedinRedditTumblrVK

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#priwreadbooks私が以前に愛したすべての男の子に& P.S. I Still Love You&いつまでも永遠にララジャン

#パブリッシャーのErnest JennyHanがPunnaromTranslateを作成しました。 これは、読みやすく、かわいくて、気さくで、複雑ではない、若者向けのロマンス小説のセットです。次のようないくつかの情報があります真実に直面することを学ぶこれは私たちがいつも恐れていたものですがさまざまな家族の問題(兄弟問題)生活文化を含むバージニアも勉強します。 [1]以前に愛したすべての男の子に(以前に愛したすべての男の子に) 韓国系アメリカ人の半分の「ララジャン」の話です。恋に落ちて男の子への想いを表現したかった少女。彼らはラブレターを書き、秘密にしておくことを選びます。送信することを意図していないメールしかし、自分の気持ちを終わらせるためにそして、一人だけでなく、彼女は5人の男の子に5つのラブレターを一緒に書きました。 ララの人生は退屈で普通でしたが、突然すべてが変わりました。 5つの秘密のラブレターすべてが誰にも知られずに同時に送信されたときそして、厄介なことが起こります。 ララ・ジャンはいつも愛とデートを恐れてきました。彼女はファンタジーがとても好きです。彼女に関係があることを恐れさせ、本当に恋をしているでもそれなら遠く離れた愛彼女に近づきます。 彼女はピーターと偽の愛の契約を結んだ。男性側は、解散したばかりのジェーンから離れるためにそれをしました。ララ党はジョシュから脱出することでした。近くに住む彼女の妹の元ボーイフレンド。 ララジャンは混乱にどのように対処しますか?自分自身とあなたが本当に好きな人をどのように知っていますか? [2] P.S. I Still Love You(P.S。I Still Love You) ララチャイナのラブレターが5通発送されました。彼女がまだ取り戻していない問題は1つだけです。その間に、ララジャンは、ラブレターでハンサムな若いピーターカビンスキーとの彼女の奇妙なロマンスを終わらせることにしました。そして、彼に門戸を開く機会を自分に与えてください彼らは深刻な関係にあります。 しかし、運命は再び冗談を言います。彼女の初歩的な愛の関心、ジョン・アンブローズ・マクラーレンから最後のラブレターが返事されたとき、ジョンは韓国で非常に良い主演のキャラクターを持っていました。 / p> ジョンによるこの復帰は、ララを彼女の甘い日々に戻すでしょう。ピーターへのあなたの愛はどれほど不安定で安定していますか? 1冊目の1冊目のキスシーンが美しく描かれています。しかし、この本はこう言って顔を平手打ちしたようですピーターはホットタブでララを待つのではなく、ピーターの良さが一文で消えるのを待ちました。さらに、ピーターはジェーンがクリップを撮影したが彼女を擁護した人物であることに気づきました。ここで、ピーターはララを保護したと言いました。それは2つの方法で見ることができますしかし、私たちは本当にこの人を再び信頼することができますか?他の人と動揺しているような感覚を持っているだけで十分です。ララはまた、ピーターの元ガールフレンドのジェーンとの問題に直面しなければなりません。ジェーンは彼女自身の極端な考えのためにララの頭に入ることができました。 結婚は、要素としての愛という言葉だけではないからです。そして、バラの花びらをまき散らさないでください。 コインにも2つの側面があります。何百もの形をとることができる愛を持ったものは言うまでもありません。それぞれのフォームには、独自の隠された感情があります。それに立ち向かう準備ができている必要があります。 それが、ララがピーターに次の機会を与えることを選択した理由です。 [3]常にそして永遠にララジャン(常に愛され、ララジャンの中心から永遠に愛される) さようなら R 彼は高校生活の最終年に入りました。そして、あなたが追求する大学を選ぶ時が来ました。同時に、ララ・ジャンの父親はトリナと再婚します。隣の女の子 姉が留学した後の人生の大きな変化はどうなるのでしょうか?今回は、ララ・ジャンがどちらの道を進むかを決める時が来ました。常に入学を期待している大学彼女を受け入れない代わりに、彼女は外国の大学に入学しました。それは家から車でほぼ4時間離れていました。 家族がこのように縮小したり縮小したりするのはよくあることです。 ピーター・カウィンスキーとの彼女の愛の関心の歴史は、彼女の妹の足跡を繰り返すでしょうか?お互いに遠く離れていると、愛はどのようになりますか? …

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Schmilkperimentの結論!

今日は、1か月にわたるスーパーボディフューエルの完全なダイエットの結果を数値化する日です。 o 1か月を通して継続的に指標を記録することで、変化またはその欠如を確認できます。以前に記録されたデータは、血圧、電気体脂肪率、体重、腰、腰、前腕、上腕の測定値でした(自分で胸部の測定を行うのは少し難しいです)。測定は最初と最後に1回行われました。残りのデータは隔日、つまり隔日で取得されました。それで、さらに独り言を言うことなく、掘り下げましょう。 最初に、血圧、特に拡張期と収縮期、およびそれらの意味について説明します。 Systolicは、心臓が鼓動するときに血液が動脈壁に及ぼす圧力を示し、diastolicは、心臓が拍動の間に休んでいるときに血液が動脈壁に及ぼす圧力を示します。 血圧の記録に欠陥がありました。下のグラフを見ると、私が高血圧であることがわかるはずです。つまり、私の読書の大部分は、安静時ではなく、運動後に行われたからです。血圧の大幅な低下が見られる領域は、安静時または診療所によって行われる領域であり、はるかに正確です。それでもまだ少しの情報を提供します。血圧の大部分は、月を通して変化しませんでした。正直なところ、私の運動ルーチンは変わらなかったので、健康な人の心臓の健康に大きな影響を与えます。それでも情報は情報であり、それでも見るのは興味深いことです。 次に説明するのは、電気体脂肪率です。したがって、電気について覚えておく必要があるのはインピーダンスです。電気体脂肪率デバイスが体脂肪率を計算する方法は、デバイスがあなたの体を通して送る電流に対する体の抵抗によるものです。この抵抗を測定し、水分を含まない体重、つまり骨と骨を測定する方法として使用します。筋。それはあなたの体重に対してこれを落とし、そして方程式からあなたの体脂肪を決定します。精度は、これらのデバイスの最優先事項であると私が言うものではありません。MRIおよびDEXAスキャンは、はるかに優れた数値を表示し、体脂肪率を推測します。電気測定の結果は、誰かが最近食べた時期、水分補給の程度、最近運動した時期によって異なり、結果は3〜5%の間で変動する可能性があるため、これも最高の科学的テストではありません。結果は潮の干満に似ており、月を通してのパーセンテージの増減はほとんど変化しません。これまでのところ、データの洗浄と呼んでいます。 体重は追跡を台無しにするのがかなり難しいものです。この実験の全体的な原則は、私が燃焼している量より少なく、または燃焼している量より多く食べないようにするために必要なカロリー量を維持することによって、体重を制御することでした。 Fitbitが、仕事の途中で行うのが本当に好きではないと判断したため、後半は心拍数なしで追跡されたため、数字は球場でした。下のグラフを見ると、月が経つにつれて私の体重が徐々に減少していることがわかります。月の半ば頃のある時点で、私の体重はわずかに増加しました。それは、イブプロフェンによって引き起こされた便秘の問題であり、100#のダンベルを片付けて仕事で背中を微調整することに苦しんでいました。私の血圧データも、その怪我とほぼ同じ時間に上昇を示しています。私は180.2ポンドで始め、最後に174.6ポンドで体重を量り、5.6ポンドまたは19600カロリーの純損失でした。それは、私が食べるべきものに合うようにカロリーを調整したにもかかわらず、私が1日あたり653カロリーの不足を抱えていたことを示しています。なぜそのような赤字?家の周りのものを拾ったり、ガーデニングをしたり、植物を切り倒したりするなど、私が持っているはずのように追跡されなかった低レベルのアクティビティがたくさんあります。小さなことが明らかに加算されます。 これの最後の小さな部分は測定でした。体重計は1日平均3〜5ポンド変動する可能性があるため、これは体の変化を追跡するのに最適な方法です。あなたが「はい!ハリウッドの体に向かっています!」翌日、すべてが戻ってきたときに収縮するだけでした。それは、あなたがうんちでいっぱいだったり、水分が多かったり、ナトリウムが多すぎて水分を保持したりしたためです。したがって、スケールは優れていますが、繰り返しになりますが、それは日々のことを長期的に追跡するためのものです。したがって、測定値は興味深いものです。腰が少し縮むと思っていたのですが、思った以上に縮みました。これはおそらく、下の運動によるカロリー不足のために、私の脂肪貯蔵に依存している体の再構成によるものです。大きな驚きではありませんが、それでも1.4インチは失われています。その時点で、ベルトを1ノッチ締める必要があります。腰と前腕が変わらないのは当然のことです。前腕は物をつかむためによく使用されます。ジムで働くとき、私の前腕が維持されているのは当然のことです。私は泡のお尻を持っています、そこで私はそれが私のケースから外れると言いました、それで私の腰は変わらない、まあそれは大きな驚きではありません。しかし、上腕二頭筋は面白かったです。通常、萎縮による損失がありますが、ジムの外では、私のルーチンは変わりませんでした。家の周りの活動とカロリー不足が減少を引き起こした可能性がありますが、1/2インチの損失はかなり重要です。 全体として、私は1か月を通して元気になりました。バスルーム以外では、悪くはありませんでした。しばらくすると、すべてが味気ない味になりました。私は月に15ガロンの牛乳を消費したので、私の腸内細菌は乳糖を消費する細菌に他ならないので、次の週の腸内細菌、昆布茶、ヨーグルトです。その量の牛乳を消費すると、私のおならは暑い夏の日に牛乳のようなにおいがし、酸っぱくて強力でした。消費したタンパク質の量を簡単に入手できることに非常に満足しました。1日145Gで十分です。しかし精神的には、それは憂鬱で孤立していました。夕食の時間は寂しかったです。私はすでに飲み物を食べていたので、しばしばテーブルを離れて犬を連れ出しました。食べることは非常に社交的で、周りの人と一緒に食事をしなくなるまでは、あなたが知っているよりもそうです。この後の最初の食事はすべて言われ、行われ、文字通り、食べ物が胃を通過するのを感じることができました。それは奇妙な感覚でした。簡単ですが、宿題を終えた後は、牛乳、すくい、飲み物を測定するだけで、あまり考える必要はありません。ココナッツミルクまたは粉末のmctの代替品を使用して光を保ち、水と混ぜることができますが、緊急キット、ハイキングの際のデイパックに最適だと思います。コストもかなりリーズナブルです。ご不明な点がございましたら、メールまたはメッセージをお送りください。できる限り回答させていただきますが、これでよろしくお願いいたします。ふぅ!後でシュミルク屋! Share this…FacebookPinterestTwitterLinkedinRedditTumblrVK

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ジャイプールのデジタルマーケティング企業トップ10

ジャイプールは、多くの中小企業が急速に成長しているインドの大都市の1つです。これらの中小企業のデジタルニーズに応えるために、多数のデジタルマーケティング会社が互いに競争しています。仕事に適した人材を選択することは、これらの中小企業の経営者にとって難しい選択です。そのため、ここにジャイプールのデジタルマーケティング会社のトップ10があります。 DigiRoads DigiRoadsは、ジャイプールとインドで幅広いデジタルマーケティングサービスを提供している、ジャイプールでトップのd i のデジタルマーケティング会社です。 DigiRoadsは、比類のない出力を提供するための経験と仕事に専念している若い専門家のチームです。 DigiRoadsのデジタルマーケティングの専門家は、細部にまで注意を払い、優れた品質のサービスをクライアントに提供します。 DigiRoadsは、SEO、SEM、SMM、PPC、電子メールマーケティング、コンテンツ作成、Webサイト開発、カスタマイズされたデザインなど、Webサイトとデジタルマーケティングプラットフォームでのオーガニックトラフィックと販売を確保するための幅広いサービスを提供しています。 場所:ラージャスターン州ジャイプール ウェブサイト:www.DigiRoads.in AppFillip AppFillipは、モバイルアプリのマーケティング会社であり、市場調査コンサルタントとともにクライアントにモバイルアプリのプロモーションサービスを提供しています。同社は、モバイルアプリケーションの人気とダウンロードの向上を専門としています。同社は現在、iOS、Android、およびWindowsプラットフォーム向けのアプリマーケティングサービスを提供しています。 従業員:10〜49 場所:ラージャスターン州ジャイプール AxisWebアート Axis Web Artは、2011年に設立されたWebデザインおよびWeb開発会社です。同社は、eコマース、カスタムWebアプリケーション開発、およびデジタルマーケティングサービスを専門としています。同社は、プロのオンラインストアを立ち上げるために、クライアントにエンドツーエンドのeコマースソリューションを提供することで有名です。同社は、Magentoソリューションパートナー、Shopifyパートナー、Microsoftシルバーパートナー、Rediffパートナー、Klaviyoシルバーパートナー、Googleパートナーなどと提携して、サービスとビジネスを拡大しています。 従業員:10〜49 場所:ラージャスターン州ジャイプール ナインヘルツ NineHertzは、ジャイプールを拠点とするモバイルアプリケーション開発、Web開発、および2008年に設立されたウェブデザイン会社。同社は競争力のあるコストで幅広い開発サービスを提供しています。同社はモバイルアプリとゲームの開発を専門としています。同社は、品質ベースのサービスでISO 9001:2008認証を取得しています。 従業員:50〜250 場所:ラージャスターン州ジャイプール eFeeders Tech eFeeders Techは、結果指向のサービスを提供するために顧客にサービスを提供している初期段階のスタートアップです。同社は、さまざまな州や都市から12人以上を雇用しています。同社は、SEOサービス、Webサイト開発、コンテンツ作成、およびアプリケーション開発の提供に重点を置いています。同社の独自のマーケティング戦略により、ジャイプールでトップ10のデジタルマーケティング会社の1つになっています 従業員:10〜49 場所:ラージャスターン州ジャイプール ビーオキシ Beeoxyは、デジタルマーケティングドメインでサービスを提供している初期段階のスタートアップ企業でもあります。同社は、ジャイプールとジャイプール周辺のクライアントにSEO、PPC、ソーシャルメディアなどのサービスを提供しています。 従業員:5〜10 場所:ラージャスターン州ジャイプール …

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AWSElasticBeanstalkでのMongoDBAtlasの使用

最近、AWSを使用してデプロイを開始し、mLab(すべてのステージング/製品データベースをホストした場所)がMongoDBの一部になり、新しいユーザーの代わりにMongo DBAtlasを作成することもできることに気付きました。 調査を行ったところ、AWSバックエンドを使用してAtlasを接続する方法を見つけました h (主にLambdaチュートリアル、かなりクールですが、サーバーレストレンドが大好きです)。ただし、AWS Beanstalkに固有のものは見つかりませんでした。ご存知かもしれませんが、スケーリングし、必ずしも静的パブリックIPを持っているとは限りません(Atlasクラスターにはホワイトリストに登録されたIP内からのみアクセスできます。少なくとも、初心者はそれを理解しています)。 。そこで、AWSエコシステム内でホストされているMongoDB AtlasClusterと直接対話するElasticbeanstalk環境をデプロイする方法について、この短いチュートリアルを作成することにしました。これらはすべて、VPCの非常に一般的な使用によって行われます。 VPCについて知らない場合は、AWSのドキュメントまたはこのサイトの非常に役立つチュートリアルを確認してください(私はこのテーマの専門家ではありません)。 それでは始めましょう… ElasticBeanStalkサービスを使用してAWSにデプロイされたNodeJSアプリケーションがあるとしましょう。まず、環境がVPCの一部であると宣言していることを確認することが非常に重要です(AWSが提供するデフォルトのものを非常にうまく使用できます) 必ず[その他のオプションを設定]ボタンをクリックしてください。環境が作成されると、VPCに接続したり、VPCを変更したりすることはできません。 この演習ではデフォルトのVPCを使用しており、VPCの一部であるサブネットに基づいていくつかのアベイラビリティーゾーンを割り当てています。 初期環境設定は以上です。 EBSコンソールでURLを確認し、nodejsアプリが正しく実行されていることを確認してください。 次に、EBS環境に関連付けられているインスタンスのSSHを設定する必要があります。これを行うには、アプリケーションのディレクトリで eb cli を使用し、次のコマンドを入力します。 eb ssh — setup< env-name> この例では、env-nameとして「test-env」を使用します。 または、AWSコンソールのEC2ダッシュボードに直接移動して、実行中のインスタンスの新しいインバウンドルールを設定することもできます。このために、インスタンスを見つけて、それが接続されているセキュリティグループを監視します。 ここで、インスタンスに関連付けられているSGが「デフォルト」のものであることがわかります。その特定のSGのインバウンドルールを編集できるようにします。 この構成は、インスタンスにアクセスし、Atlasクラスターへの接続を簡単にテストできるようにするために行われました。 次に、MongoDBAtlas側の作成と構成に進みます。 Atlasアカウントをまだ持っていない場合は作成してください。この手順は、サンドボックス環境の外部にあるクラスターでのみ機能することに注意してください(つまり、残念ながら、これらのクラスターの使用料を支払う必要があります)。 、でもねえ!それでもAmazon Document DBよりもはるかに安いです。 私の例では、インスタンスサイズM10を使用します。これは、VPCピアリングでの使用に適した最も安価なインスタンスサイズです。 クラスターを作成した後は、基本的に、MongoDBチーム自体のメンバーから提示された指示に従う必要があります。このプロセスを実行するのに最も役立つと思ったブログ投稿をここに追加します。 …

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