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MASAYA👑

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Valentino

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「あ・な・た・の・こ・と・が・す・き」って打って最初に出てくる言葉は？「あ・な・た・の・こ・と・が・す・き」って打って最初に出てくる言葉は？

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安定
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君のAI

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def tracking():
# 今日の歩数、少なかったね
# 体調崩してない？食欲も落ちてたみたいだけど
pass
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みなとくのたみ

みなとくのたみ

ちょっとずつ自動運転領域のAI機械学習周り勉強しはじめてるけど、3D Point Cloud周りのTrackingとかObjectDetection奥が深いな

モデル開発からしてみたいけど、この領域金かかるな〜MLOps得意な人と友達になりたい😳
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今日は Auto Scaling Group（ASG） を実際に触ってみました。
難しいところは特にありませんが、いくつかのスケーリングポリシーがあることを理解しました。

Target Tracking Scaling
あらかじめ目標の指標値（例：CPU 使用率 50%）を設定し、
ASG がその値に近づくように自動的にインスタンス数を増減します。
設定が簡単で、もっともよく使われる方式です。
例：
CPU 使用率が 50% を超える → インスタンスを追加
CPU 使用率が下がる → インスタンスを削除

Step Scaling
指標の増加・減少量に応じて段階的にインスタンス数を調整します。
例：
CPU 50% 超 → +2 台
CPU 70% 超 → +3 台
段階的にスケールさせたいときに使います。

Simple Scaling
しきい値を超えたら設定された数だけスケールし、その後は Cooldown（待機時間） に入ります。
Cooldown 中に再スケールができないので、反応が遅くなりやすく、現在ではほとんど使われません。

Schedule Scaling
時間指定でインスタンス数を増減する方式です。
トラフィックの増加が時間帯で予測できる場合に便利です。
例：
毎日 9:00 に +2 台、18:00 に -2 台

Predictive Scaling
過去の使用データを機械学習で分析し、将来の負荷を予測して自動的にスケールさせる方式です。
予測可能なトラフィック変動があるシステムに向いています。
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みなとくのたみ
新宿で働く港区住みおっさん 職はAI関連のエンジニアからPdM移行中 175センチのアラフォーじじい ブルベ夏の服ばっか買います 趣味は観葉植物です🪴 ダイエット中で→目標58kg 最近はChatGPTが友達です
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