idcfcloud-cliがアップデート！新機能を紹介

こんにちは、藤城（@tafujish）です。今回もidcfcloud-cliの話をします。
予定どおり開発が進みまして、このたびDNS/GSLBとコンテンツキャッシュに対応しました。ここでは、追加された機能について紹介します。

Hyperledger Fabric でブロックチェーン環境を構築

こんにちは。この IDCF テックブログには２度目の寄稿となる木村です。
今回はオープンソースのブロックチェーン環境である Hyperledger Fabric を紹介し、特に IDCF クラウドを使ってその環境構築を行うための手順を紹介します。

新人エンジニアが挑む！「Yahoo! JAPAN Hardening 2017」

皆さんこんにちは。 インフラ開発部の田中と申します。

10月12、13日に開催された、「Yahoo! JAPAN Hardening 2017」という演習型のサイバーセキュリティイベントに参加いたしました。今回はこちらのイベントを、参加者の視点を交えながら皆さんにご紹介いたします。

Vulsの大型アップデート 更新と移行手法

こんにちは。IDCFクラウド ユーザー会の井上です。 VulsのSlackチームや、IDCFクラウドアンバサダープログラムMORIO Dojoにも参加しています。 今回もいつも通り、Vulsに関する情報です。

Vulsですが、2017年09月末に大幅アップデートがありました。変更部分が多々ありますので、実際に利用する観点からお話をさせて頂こうと思います。 また、Vulsアップデートに合わせ、Vulsコミュニティテンプレートも更新して頂きました。スクリプト等一部変更がありますので、こちらも一緒にお話しさせていただきます。

nvidia-dockerでコンテナDeep Learning

こんにちは、金杉です。

GPUを使って機械学習をするとき、リソースや開発で課題を抱えている人は多いのではないでしょうか。個人でGPUを所有していたり、学習時間にあまりこだわらなければ問題ないと思います。しかし、本格的なDeep Learningをやろうとすると、プロジェクト間で同じGPUを共有するケースや、複数の環境で学習をさせるなど、リソースプランニングをしっかりやる必要があります。クラウド型GPUを利用になるのであれば多少楽になるものの、CUDA環境やアプリケーションを都度インストールするのも手間ですよね。

そんなリソースが限られたなかで開発を効率化するために、今回はnvidia-dockerを使ってDeep Learningをコンテナで動かす方法を紹介したいと思います。

介護現場における IoT x 機械学習の実証実験レポート

はじめまして。データビジネス本部の木村です。普段は福岡オフィスで Python の機械学習系のライブラリを使ったデータ分析・予測モデルの構築を行っています。

IDCF は今年、高齢者介護施設においてIoTセンサーとデータ分析技術を活用し、機械学習による介護/看護職員の行動認識・業務分析を実証実験として実施しました。今回はその実証実験について、技術視点でお伝えしたいと思います。

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今すぐ始めよう！IDCFで常時SSL化

はじめまして、永岡と申します！
テックブログを通してみなさまにIDCFクラウドの良さをどんどんお伝えしていきたいと思います！

今回は、セキュリティ面やSEOの観点から様々な企業でも対応が進んでいる常時SSL化がなぜ求められてきているのか、またIDCFサービスを使用した対応方法をご紹介したいと思います！