ゼロから作るKubernetesによるJupyter as a Service ー Kubernetes Meetup Tokyo #43Preferred Networks
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Preferred Networksでは新物質開発や材料探索を加速する汎用原子レベルシミュレータを利用できるクラウドサービスを開発しています。 顧客毎に独立した環境にユーザがJupyter Notebookを立ち上げ、自社PyPIパッケージによりAPI経由で弊社独自技術を簡単に利用できます。Kubernetesの機能を駆使してマルチテナント環境を構築しており、各顧客に独立したAPIサーバを提供し、その負荷状況によりAPIサーバをスケーリングさせたり、顧客毎にNotebookに対する通信制限や配置Nodeの制御などを実現しています。
本発表ではKubernetesによるマルチテナントJupyter as a Serviceの実現方法を紹介します。
CloudNative Days Tokyo 2020での、lazypullに関する発表資料です。https://event.cloudnativedays.jp/cndt2020/talks/16
Stargz Snapshotterのリポジトリ:
https://github.com/containerd/stargz-snapshotter
This document discusses turning a consumer WiFi router into an intelligent IoT gateway using OpenWrt. It describes adding capabilities like MU-MIMO, Bluetooth Low Energy, and Thread mesh networking by installing software and upgrading hardware as needed. Example applications are discussed, like a "Spook House" smart lighting system that monitors light usage and detects deviations using machine learning algorithms. The goal is to provide an open, interoperable platform for horizontal IoT applications.
ゼロから作るKubernetesによるJupyter as a Service ー Kubernetes Meetup Tokyo #43Preferred Networks
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Preferred Networksでは新物質開発や材料探索を加速する汎用原子レベルシミュレータを利用できるクラウドサービスを開発しています。 顧客毎に独立した環境にユーザがJupyter Notebookを立ち上げ、自社PyPIパッケージによりAPI経由で弊社独自技術を簡単に利用できます。Kubernetesの機能を駆使してマルチテナント環境を構築しており、各顧客に独立したAPIサーバを提供し、その負荷状況によりAPIサーバをスケーリングさせたり、顧客毎にNotebookに対する通信制限や配置Nodeの制御などを実現しています。
本発表ではKubernetesによるマルチテナントJupyter as a Serviceの実現方法を紹介します。
CloudNative Days Tokyo 2020での、lazypullに関する発表資料です。https://event.cloudnativedays.jp/cndt2020/talks/16
Stargz Snapshotterのリポジトリ:
https://github.com/containerd/stargz-snapshotter
This document discusses turning a consumer WiFi router into an intelligent IoT gateway using OpenWrt. It describes adding capabilities like MU-MIMO, Bluetooth Low Energy, and Thread mesh networking by installing software and upgrading hardware as needed. Example applications are discussed, like a "Spook House" smart lighting system that monitors light usage and detects deviations using machine learning algorithms. The goal is to provide an open, interoperable platform for horizontal IoT applications.
2019年10月31日開催「MOBILITY:dev」における発表資料です。
2017年に国土交通省から「標準的なバス情報フォーマット(GTFS-JP)」が発表されてから、このフォーマットに基づいた公共交通オープンデータの公開が全国で相次いでいます。また、バスロケーションシステムのリアルタイムデータについてもオープン化が始まっています。これを活用することで、公共交通の案内の高度化やMaaS(Mobility as a Service)につながるアプリ開発が実現します。この講演では、公共交通データの活用事例やデータ活用のためのツールやライブラリなどを、実際に操作しながら紹介し、公共交通データプログラミングを通した公共交通の高度化、利便性向上を目指します。
2021年11月18日にResorTech EXPO in Okinawa 2021において実施された伊藤昌毅(東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授)の講演です。
MaaS (Mobility as a Service) というキーワードが一昨年頃より注目され、ITと結びつくことによる公共交通の可能性が改めて注目されている。本講演では、日本や世界で進むMaaSについて概観するとともに、沖縄での可能性について考える。沖縄ではGTFS形式による公共交通オープンデータの整備が進み、データを活用したサービス開発や公共交通の高度化の気運が高まっている。コロナ後を見据え、世界に開けた交通サービスを構築するためのポイントを議論する。
https://resortech-expo.okinawa/program/event04/
What i think about when i conduct research in the societyMasaki Ito
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1. The document discusses a presentation given by Professor Masaki Ito on his research involving public transportation data.
2. It describes how Professor Ito worked to promote open data standards for public transportation schedules in Japan, including establishing forums for discussion and organizing demonstrations.
3. It explains that open data helped transportation services recover more quickly from natural disasters by providing updated schedule and routing information to citizens when agencies had limited resources.