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art-in-no-fame · 5 years ago

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Lady Corona & Mr. Human

Lady Corona：　Now, I am in deep sorrow.

Lady Corona：　I spread the infection and killed many people ...

Lady Corona：　I have committed a crime that I can not carry. I can't live anymore ...

Mr. Human： Oh, wait.

Mr. Human：From now on, if you think and act enough, your sins will surely be compensated.

Lady Corona：　It may be true, but I will repeat the same sin without thinking, and continue this Pandemic while.

Mr. Human： What? Who are you ! ?

Lady Corona：　I am the Corona virus.

Lady Corona：　Because we can't be thinking, we can only continue to mutate accord to the order of nature and destroy it impulsively.

Lady Corona：　But after a little more time, our area of diffusion will be small and this Pandemic will subside.

Lady Corona：　After that, it is the human job to think about.

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Until now, humans

『Have acted with thinking?』

『Have not been ruled by impulses?』

『Have not been tossed by the competitive spirit?』

『Have been consider human tenderness the most important thing?』

『Have not been neglect humans own spirit?』

『Isn't human being possessed by "the delusion named money"?』

「In short, have you been coming to tell it to humans?」

『No, the virus has no thought or will.』

『I have just only an impulse.』

『But are humans not as impulsive as viruses?』

～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

After this Pandemic is over,

What will you doing?

If humans can fill this world with “Doing Art Everyone”, it must be a “Pandemic by Art”.

Viruses can cause a pandemic, so [human consciousness] should be able to cause a pandemic.

※I pray for the souls of those affected by covid-19 : the coronavirus.

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I think that the pandemic caused by the corona virus can be thought of as "terrorism toward human beings by nature (earth)".

Conversely, all the actions of the present human society also can be considered as "terrorism toward nature (earth) by human".

If human beings have continued their "terrorist acts" ever since the Industrial Revolution, I feel like it's time to listen to "protests by nature". I think it's up to you to decide what to think about it, but "thinking something," at least that is not "violence or destruction."

I think that [violence] is [careless act for others] and [destruction] is [unthinking act]?

Will terrorism disappear if we keep saying "we will not give in to terrorism"?

Should I not give in to "terrorism by nature (earth)"?

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It may be possible to think of this pandemic of covid-19 as "human selection by nature.

"However, as long as we are thinking that way, humans will not be able to escape the difficulties in society today.

Because humans easily transcend "selection by nature".

Even if the human population were reduced to one tenth by the pandemic, or even, even if the human population was reduced to one hundredth, humans will probably soon cover the earth with plastic and asphalt.

It is better to think that [Nature that can eliminate the human race today] no longer exists on the earth.

And it will take a long time before humans come across [cosmic selection].

In other words, at the moment, I think that the only things that can give humans "thinking by trial and error" such as "hesitation", "skepticism", and "choice" have become only "human will".

However, unfortunately, also "human will" can't give "trial and error" to "human".

Perhaps it will be less than a year for humans to resume "terrorism activities against nature (the Earth)" after the end of this pandemic.

On the other hand, such "terrorism from nature" will continue to occur in the future.

In other words, "the exchange of terrorism" = "the chain of terrorism", that is, "the series of retaliation" will occur.

If "human" destroys "Nature (Earth)", "Nature (Earth)" destroys "Human" again.

It is exactly "action" and "reaction".

It's an event that follows the most basic rules, so the same thing happens every time.

I don't think it happened by accident. The mutation of the virus is a coincidence, but "terrorism from nature (earth)" is not an appearance of coincidence, but an appearance of action and reaction.

How many times need these actions and reactions be repeated before humans learn to “thinking by trial and error”?

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In the first place, "human" is a [species that has been evolved by thinking].

However, the “present human” is being tossed by the power of “society” and “money” and is losing its “thinking”.

"Thinking" and "academicism" are completely different things. "Thinking" is "hesitation", "doubtfulness", and "choice". "academicism" is to believe in the established theory without doubt.

"Current human beings" are losing their "thinking" because their heads are filled with "academic" required by "society" and "money".

If "humans" continue "no thinking learning" as commanded by "society" and "economy" without reviving "thinking", "humans" will continue wasting the earth and will end up wasting and exhausting own spirit as well.

And if this happens, human beings will survive without being culled, and only the "unhappyness of the human spirit" will continue to be reliably produced.

I think "extinction of species" is inevitable, but at least now, "humans" are given the "choices as thinking". Will humans be extinct as "humans" after using that "choices", or will be extinct as "a kind of apes" without using the "choices" given to themselves?

Isn't that what "human beings" are currently being asked by "nature"?

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Lady Corona：いま、私は深い悲しみの中に居ます。

Lady Corona：私に思慮が無かったために感染を拡大し、たくさんの人を死なせてしまった・・・

Lady Corona：私は背負いきれない罪を犯してしまった。もう生きていられない・・・

Mr. Human：いや、待ちなさい。

Mr. Human：今後、君が十分に考えて行動することで、きっと罪は償われて行きます。　　

Lady Corona：そうでしょう、でも、私は今後も考えずに同じ罪を繰り返し、もうしばらくの間、この破壊を続けることに成る��しょう。

Mr. Human：何だって？君はいったい誰なんだ！？

Lady Corona：私はコロナ・ウイルスです。

Lady Corona：ウイルスは考えることができないので、自然の命じるままに変異し続け、衝動的に破壊するしかないのです。

Lady Corona：でも、もう少ししたら、私たちの拡散する領域が無く成り、この爆発的な流行は沈静化するでしょう。

Lady Corona：　その時、考えるのは、あなたたち人間の仕事です。

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人間は、『これまで、考えて行動してきましたか？』『これまで、衝動に支配されていませんでしたか？』『これまで、競争心に翻弄されていませんでしたか？』『これまで、人間的な優しさを最も大切なものだと考えていましたか？』『これまで、人間自身の精神を軽視していませんでしたか？』

『人間は、「カネという妄想」に憑依されていたのではないでしょうか？』

「つまり、君は、それを人間に伝えるために現れてきたと言うのか？」

『いいえ、ウイルスには思考も意思もありません。』『あるのは衝動だけです。』

『でも、人間もウイルスと同じように衝動に支配されていませんか？』

～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

このパンデミックが終息したあと、あなたは何をしますか？

「みんなが芸術すること」で、この世界を埋め尽くすことが出来れば、それは「人の意識によるパンデミック」に違いありません。

ウイルスにパンデミックが起こせるのなら、「人間の意識」にもパンデミックを起こすことが出来るでしょう。

※コロナ・ウイルスによる被害を受けた方々のご冥福をお祈りいたします。

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今回のコロナ・ウイルスによるパンデミックは、「自然(地球)による人間に対するテロ」と考えることも出来ると思います。

それとは逆に、現在の人間社会が行っている行為すべてが、「人間による自然(地球)に対するテロ」であるとも考えられるでしょう。

人間が産業革命以来、ずっとその「テロ行為」を続けてきたのだとすれば、そろそろ「自然による抗議」に少し耳を傾けてもいいような気がします。

そこで何を考えるかは、個人の自由だと思いますが、「ナニカを考えること」によって、少なくとも、それは「暴力や破壊」ではなく成ります。

「暴力」や「破壊」とは「無思考的な行為」のことではないでしょうか？

『テロには屈しない！』と言い続けることで、テロは無く成るのでしょうか？「自然(地球）からのテロ」にも屈しなければ、それでいいのでしょうか？

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今回のコロナ・ウイルスによるパンデミックを「自然による人間の淘汰」と考えることも出来るかもしれません。しかし、そういう考え方をしている限りは、人間が現在社会における困難を抜け出すことは出来ないでしょう。

なぜなら、人間は「自然による淘汰」を軽々と超越してしまうからです。パンデミックによって、たとえ人類の個体数が十分の一に成ったとしても、いやそれどころか、もし仮に人間の人口が百分の一に成ったとしても、おそらく人間は、また、あっという間に地球上を��ラスティックとアスファルトで埋め尽くしてしまうに違いありません。

もはや、「現在の人類を淘汰できる自然」は、地球上には存在しないと考えた方がいいでしょう。そして、「人間」が「宇宙規模の淘汰」に出くわすまでは、かなり時間がかかりそうです。

つまり、現時点で、人間に「選択」や「懐疑」や「迷い」と言った「思考錯誤」を与えうるものは、「人間の意思」以外には無く成ってしまったのだと思います。

しかし、残念ながら、「人間自身の意思」も、また、「人間」に対して「思考錯誤」を与えることが出来ずにいます。おそらく、今回のパンデミックが終息してから、人間が「自然(地球)に対するテロ活動」を再開するのに一年もかからないでしょう。その反面、今後もこういった「自然からのテロ」は繰り返し起きるように成るでしょう。

つまり、「テロの応酬」＝「テロの連鎖」、即ち「報復の連続」が起きてくるでしょう。「人間」が「自然(地球）」を破壊すれば、「自然(地球)」は「人間」を破壊し返すという繰り返しです。

これは、まさに「作用」と「反作用」なのです。最も基本的な法則にのっとった出来事なので、毎回、必ず同じようなことが起きます。決して、偶然によって起きた出来事などではないと思います。ウイルスの変異は偶然ですが、「自然(地球)からのテロ」は偶然ではなく、明らかに作用と反作用という必然です。

この繰り返しが、どこまで行ったら「人間」は「思考錯誤」するように成るのでしょうか？

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そもそも、「人間」は、「考えること」で発展してきた「種」です。

しかしながら、「現在の人間」は「社会」や「カネ」の力によって翻弄され、「考えること」を失いつつあります。

「考えること」と「学問」は、まったく別のことです。「考えること」とは「迷うこと」であり、「疑うこと」であり、「選択すること」です。

「現在の人間」は、「社会」や「カネ」に要求される「学問」で頭を埋め尽くされてしまっているために、「考えること」を失いつつあります。

「人間」が、「考えること」を復活させることなく、「社会」と「経済」に命じられるままにに「無思考な学問」を続けて行けば、きっと「人間」という「種」は地球を浪費しながら、自らの精神も浪費し疲弊させていくことに成るでしょう。

そうなれば、人間が淘汰されずに生き残ることによって、「人間精神の不幸」のみが確実に生産され続けることに成ります。

「種の絶滅」は避けられないことだと思いますが、少なくとも現在、「人間」には「考えること」という「選択肢」が与えられています。その「選択肢」を使ったうえで「人間」として絶滅するのか、それとも自らに与えられた「選択肢」を使わずに、「類人猿の一種」として絶滅するのか、それこそが、現在「人間」が「自然」から問いただされていることなのではないでしょうか？

私は、このパンデミックを、そんな風に、”考えて”います。

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#corona virüsü #corona virus

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guojichangqing · 5 years ago

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AP在线考试需要考生注意的问题

　　AP在线考试，出现了一些小意外，接下来的考生一定要注意啦。下面是国际常青藤学业的介绍。

　　1、不要作弊。

　　有个别考生想考试投机，CB官方说，部分试图作弊的AP考生，已经被collegeboard取消考试资格，并在调查其他作弊的可疑群体。

　　这一点提醒对大部分学生来说都不重要，只是提醒想作弊的同学放弃这个念头，因为一旦别坐实作弊行为，CB将会把个人信息上报到申请的大学，直接影响的是你大学申请结果，在CB官网都有说明，考生们不要以身试险。（这个处理很严重，基本宣告美本申请结束）

　　2、部分同学出现系统崩溃问题

　　CB说有近5万人参加AP在线考试，大概有2%学生提交失败。这部分学生，CB的处理办法是，无法提交答案的考生，可以申请参加6月份的补考。

　　AP夜考首日也就出现这两个需要大家重视的问题，还有一些小细节提醒，希望能帮到接下来的考生考试。

　　1、考前准备：测试demo，别临场了不知道怎么操作；完成考试日清单，确认邮件地址，以及提前30分钟签到。

　　2、考试虽然是开卷考生，但有多套试题，不要担心考生不公的问题；

　　3、因为时间比线下考生时间短，因此考生会感觉题量大，所以考生要合理安排考试时间，并留足够的提交时间；

　　4、一定要按照清单，检查自己的设备，切记，网络不要出现故障；

　　5、因为是夜间考试，一定要确认好自己的科目的考试时间，并调整好自己的作息；

　　6、小细节，如果需要上传文件，一定不要用中文命名；

　　7、记得在答题纸上写上AP ID（虽然不写也不影响改卷）；

　　有需要进行AP考试，AP代考的同学请咨询国际常青藤学业。

　　Telegram：ivygate100

　　Whatsapp：+1 5624444688

　　QQ：1967780360

　　邮箱：[email protected]

　　微信：ivygate500

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tinayublog · 2 years ago

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無線APがシームレスにローミングするにはどうすればいいのでしょうか

最近、会社は職場内のWIFI信号を完全にカバーするプロジェクトを立ち上げました。1万平方以上の職場のWIFI信号を完全にカバーするには、多くのアクセスポイントがどのようにシームレスなローミングを実現するか、これは非常に試されることです。

業界では、シームローミングには定義と条件があります。まずシームレスとは何でしょうか第一:信号は完全にカバーして、設備はこの空間で自由にしかも自己で切り替えることができます。2つ目は、切り替え中に業務が中断しないことです。

これだけ多くのAPをシームレスにローミングするには、どのような条件が必要でしょうか。第1にSSIDは同じでなければなりません第2に、APのアドレスは同じネットワークセグメント、同じVLANに属しています。第三に、APは異なるチャネルを使用する必要があります。第四:APは同じインターネットテンプレートを採用します。

これを見ていると、信号はすべてカバーしなければならないし、死角がないようにしなければならないということがわかります。APの敷設も密度を上げなければなりません。APを多めに敷設して、信号をカバーすれば、シームレスにローミングできるんじゃないですか?話はそんなに簡単ではありません。私達はまた別の問題を考慮しなければならなくて、例えば:1台の携帯電話はA APに接続して、APの信号はとても強くて、今移働作業はC APに移働します。その携帯電話は自動的にC APに切り替わるんですか?答えはノーです。事実上、スマホが勝手に処理している可能性があります。携帯電話の閾値を低く設定しますCエリアではA APに接続されている電波強度では、携帯電話を切断して他のAPに接続することはできません。携帯電話はA APに接続されたままです最も電波の強いC APには接続できませんその鍵となるのが「閾値」だと気づくかもしれません。どうやって解決しますか?

APにRSSI閾値を設定します。APにs / n比の閾値を設定することですAPが携帯電話のs / n比がある値以下であることを検出した場合です。APがこのAPにつながらないようにします。自然に切れて、最寄りのAPを検索します。注意深いあるいはも問題を発見することができて、もし携帯電話は宿題の中で、ラインオフを蹴られました。それは、接続が切れて業務が中断する可能性があるということです。完璧なシームレスではありません。とても乱暴なやり方です。

企業向けのACやFIT APネットワークのアーキテクチャです。この技術の原理は、隣接するAPの信号、負荷などの状況を計算して、携帯電話に最も合理的なAPを選択させることです。弊社が選択しているcisco ACやcisco FIT APはこのアーキテクチャです。唯一良くないのはコストが高くなることです。エンタープライズクラスのACは、購入したライセンス数に応じて、一定数のfit apにアクセスすることができます。これが前述のシームレスローミングの条件を満たしています。

#アクセスポイント

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hxqiuyoio · 3 years ago

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simonexam6 · 2 months ago

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AP考試作弊價格貴嗎?AP考試代考方式有邊啲？AP考試槍手哪里找？

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world-yoyo · 3 years ago

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casemalljp · 4 years ago

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oneshottaiwan · 5 years ago

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2013-9-30

縣史館，新竹縣。

C--@Song Jwu R5E畫冊 184*254MM

Newton pocket colours 沾水筆/AP Comic Ink

正壓著滴管調和、斟酌著顏料，小子一眼就認出，然後"哦~~"了很長的一聲。

我先開了口說: 可以不畫畫嗎?

小子: 不要忘記我們的約定 (這，我答應了甚麼...)

又說: 妳說會一直畫到很老，畫到不能拿筆為止 (食指第一節關節從去年十月隱隱然地跟到現在...)

換我回以一聲: 喔~~ (很長的回音，在心裡。)

生活交織著各種不同的關係，因著某些目地而許下的承諾，當然包括很多的無心，一但無心被牢牢記住，變成了一種約定。我不知道生命的盡頭會以何種形式展露，彼此清楚無須一再解釋，譬如相知的默許，沉默所應許的屬地。

「命運早晚會使我們和某些人相遇，一個接著一個，而那些人讓我們知道我們可以讓自己，以及不該讓自己成為什麼樣的人。我們早晚會碰上醉鬼、廢物、背叛者、冷酷無情者、滿腔仇恨者。當然命運會作弊，因為我們常會不知不覺愛上或同情那些人，幾乎是他們全部。而你無法鄙視你發自內心同情的人，無法避開你發自肺腑愛的人。」~項塔蘭，p.495

「哈德拜曾經說過，每個高潔行為背後，都有見不得人的動機。未必每個人都是如此，但對我而言，的確如此。我在這世上所做的小小善事，被是總是跟著一團陰影，一團見不得人的動機。我現在知道，長遠來看，動機對善行的重要，更甚於動機對惡行的重要，但那時我不知道這道理。當我們為所做的壞事感到愧疚、羞恥，而愧疚與羞恥最後卻消失時，拯救我們的，是我們行的善。然而，一旦展開拯救行動，當初我們所隱藏的祕密和動機，便會從暗影裡悄悄欻。那些行善背後見不得人的動機，會纏住我們。如果我們行善時，心裡帶著不為人知的羞愧，那段通往救贖的路將是一段陡峭的險境。」Gregory David Roberts，2008，項塔蘭，頁593-4。台北: 野人

《項塔蘭》（Shantaram，印地語即「和平之人」之意）

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%A0%85%E5%A1%94%E8%98%AD

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tak4hir0 · 5 years ago

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こんにちは、もこ@札幌オフィスです。当エントリは弊社コンサルティング部による『AWS 再入門ブログリレー 2020』の 5日目のエントリです。このブログリレーの企画は、普段 AWS サービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 AWS をこれから学ぼう！という方にとっては文字通りの入門記事として、またすでにAWSを活用されている方にとっても AWSサービスの再発見や2020 年のサービスアップデートのキャッチアップの場となればと考えておりますので、ぜひ最後までお付合い頂ければ幸いです。では、さっそくいってみましょう。5日目のテーマはAmazon SQSです。 Amazon SQSとは？ Amazon SQSとは「Amazon Simple Queue Service」の略で、その名の通りメッセージのキューを提供するマネージド型のサービスで、アプリケーション間で処理を分離する時に利用する場合、処理の橋渡し役となる安全かつスケーラビリティの高いキュー��す。バッチ処理などでワーカープロセスを柔軟にスケールするような構成でSQSを利用すると、様々なユースケースで利用することが出来ます。 SQSはメッセージを取得後も(一部の例外を除き)明示的にキューからメッセージを削除しない限りキューに残り続けるため、処理が失敗してもメッセージを失うこと無くリトライする事が出来ます。具体的なユースケース実際にSQSをサービスに組み込む時に使われる、よくあるSQSのアーキテクチャ一例をご紹介します。 SQSで時間が掛かる処理をオフロードするパターンバッチ処理や複雑で重い処理をHTTPで受け付ける場合などでSQSを利用する場合、下記のような構成を取ることが出来ます。処理リクエストを投げる SQSに処理内容が書かれたメッセージを送信 202 Acceptedレスポンスを返却しておく SQSをポーリングする形でメッセージを取得して、処理をするこのような構成の場合、フロントとバックエンドの処理を別けることができ、処理を待たずにキューイングするような実装を簡単に作る事ができます。 SQSではキューに貯まっているメッセージ数からAutoScalingさせるように構成する事も出来るので、処理するワーカーノードを柔軟にスケーリングさせることも出来ます。アプリケーション間の連携に使うパターンマイクロサービスなどのアプリケーション間連携にSQSを使うケースもよくあります。処理内容をSQSに送信 SQSをポーリングする形でアプリケーション間の連携を行うアプリケーション間の連携でSQSを使うことで、万が一処理先のマイクロサービスで障害が起きた場合でもメッセージはSQSに貯まり続けて、障害復帰後に処理を再開出来ます。 SQS標準キューは"ほぼ無制限の"APIコールをサポートしているので、スパイク的な大量のリクエストも捌いてくれます。標準キューとFIFOの違い SQSは「標準キュー」と「FIFOキュー」の2種類があります。標準キューでは"ほぼ無制限"のAPIコールをサポートしている一方で、メッセージを重複して取得してしまう可能性があったり、メッセージの取得順が保証されていません。「メッセージが登録された順に1度だけ」のような順序保証が必要な場合はFIFOキューを使いましょう。 FIFOキューは順番を保証する代わりに1秒あたりの最大トランザクションは3000となっており、料金も標準キューが100万リクエストにつき0.4ドルに対して、FIFOは0.5ドルと、若干高くなっています。(2020年8月7日時点) FIFOキューについては「【新機能】Amazon SQSにFIFOが追加されました！（重複削除/単一実行/順序取得に対応）」のエントリーがとてもわかりやすく詳細に解説されているので、是非こちらも合わせてご覧下さい。 SQSをアプリケーションに組み込んでみるここまでSQSの基本的な仕組みとユースケースについてご紹介してきましたが、実際にアプリケーションに組み込んで挙動を確認してみましょう。 SQSにメッセージを登録するプロデューサー側 SQSではメッセージを登録するアプリケーションの事を「プロデューサー」と呼びます。下記コードはSQSに対して「こんにちは」というメッセージを登録するサンプルコードです。 ※実際には処理内容を記載して登録する形になります const AWS = require("aws-sdk") const SQS = new AWS.SQS({ region: "ap-northeast-1" }) const QueueUrl = "https://sqs.ap-northeast-1.amazonaws.com/xxxxxxxxxxxx/example" async function sendMessage(message) { try { const MessageBody = JSON.stringify({ message }) const result = await SQS.sendMessage({ MessageBody, QueueUrl }).promise() console.log(result) } catch (e) { console.error(e) } } sendMessage("こんにちは") 実行するとこんな感じのレスポンスが帰ってきます。 { "ResponseMetadata": { "RequestId": "2245f4a0-f8b7-50a7-9e4b-a3060bda0671" }, "MD5OfMessageBody": "04366f504cabfb9b64545bd8f0a6012b", "MessageId": "72dc98e1-84f8-4e8a-bdb9-7c0f9cb62e57" } マネージドコンソールを見るとキューにメッセージが貯まっていることを確認出来ます。 EC2などでメッセージをSQSから取得して処理するコンシューマー側 SQSではメッセージを取得して処理を行うアプリケーションを「コンシューマー」と呼びます。プロデューサー側で登録したメッセージを取得して、処理をして、メッセージを削除する一連の流れのコードはこんな感じです。 { setTimeout(resolve, 1000) }) const params = { QueueUrl, ReceiptHandle: message.ReceiptHandle } const deleteResult = await SQS.deleteMessage(params).promise() console.log(deleteResult) } } catch (e) { console.error(e) } } processingMessage() SQSでは一部の例外(Dead Letter Queueと保存期間切れ)を除き明示的にメッセージを削除しないとキューにメッセージが残り続けるので、 DeleteMessage でメッセージを削除してあげる必要があります。 ReceiveMessage で取得出来るデータはこんな感じで、 ReceiptHandle を DeleteMessage に渡してあげるとキューからメッセージを削除出来ます。 { "ResponseMetadata": { "RequestId": "8bc818cd-89b5-5746-8429-4f6b7eb8ecd4" }, "Messages": [ { "MessageId": "0428c6c9-9193-45f6-a7fa-10ca0b6efaf7", "ReceiptHandle": "AQEBnNV3auHIuRy8Oh8Pdlr8GAEmzu1Gt9iZ1zEr2AIxOvSpeqCthwI9JtaH7jZyC4CJUUrdQR60b0G6MtkNBLR4sJ1HFAhYg04kDGTfCySB49NKFTXtIkK5SF4jcf/W71j8+jDy7HwbsRqO8PrmdJ8wZKzKIHsYnTNpT9NYOltOgIMP22JA+v+/fn64W1jfTUOKmHaISkZwEnSF++aULZH/FQCXZbN7P9FbeeqmlWOOaY4w0FLNnftEjxEplu+NNx9thQn062TsAINCTFNI7yx26KlBG+fAqYTK0g1Uzyk+ZGRdd562ylrqB/hRrNgnPRRYfDOCD0mJ5qXhllXIUdRV8011P+UWf2s10WjheBq9WjNEB06xCKm9/1ZuIZaMpW1CS+6IJy3qGWIXOMK0cCM6mg==", "MD5OfBody": "04366f504cabfb9b64545bd8f0a6012b", "Body": "{\"message\":\"こんにちは\"}" }, { "MessageId": "94124ef1-659f-48e4-a594-ea146e7e53cd", "ReceiptHandle": "AQEB3qoCIBtUecBjVLAtG4K/4lXVyoHInqj/8svoXZ5Oc3tcuxk6vc/GlAwb5gt/YtbtNAOHB2q4l9xSNFNgnTgtsKr9dxR+izHaJMXNLaXwPVCbQGkQAo01Jgj24qvHDXb3hz92EdFFiAryQHYMrIhV5ooo5un7pRygIvg4+Nn55KQkJMyrdoUdA2DthXARE0T5t6M2A8pbaYy0jG9uv0pOl34AQagdh/OqJ6qpdfEzsXx7r3gzjQ1Pg8GE1C2S+whMSdyau83O0irAfLbvPypPdUY4nGoqXyA4No/7wmvVt3n6b6XY05OIHCJRqeOqyIh2yMC8aTSLWQp+ZjF+YJFGh5igXt63+yPEPPkU0nQnLq3nKn94RTxFTMAxp21OKIytmBx6RYcwZeWe9TnU2s2kdw==", "MD5OfBody": "04366f504cabfb9b64545bd8f0a6012b", "Body": "{\"message\":\"こんにちは\"}" } ] } LambdaでSQSのメッセージを取得して処理する方法 SQSをイベントソースにしてLambdaで処理を行うことが可能です。通常は上記のようにAWS SDKを利用して ReceiveMessage でメッセージ取得して、処理が完了した後に DeleteMessage でキューからメッセージを削除する必要がありますが、SQSをイベントソースにしたLambdaの場合、Lambdaが正常終了するとメッセージが削除される挙動となります。 { setTimeout(resolve, 1000); //重い処理 }); } // 正常終了でcallback callback(null, 'success'); } catch (e) { callback(e); } } SQSをイベントソースにしたLambdaの詳細については、下記ブログにて解説されていますので是非合わせてご覧下さい。ライフサイクルとSQSの設定さて、ここまでユースケースやアプリケーションへの実装方法をご紹介してきましたが、SQSではその他にも「かゆいところに手が届くメッセージライフサイクル」機能が複数存在します。 SQSのライフサイクルついて再入門していきましょう。メッセージのライフサイクルまずはじめにメッセージのライフサイクルについておさらいです。 SQSのメッセージライフサイクルは大きく分けて、「遅延キュー、可視性タイムアウト、DLC(Dead Letter Queue)、保存期間切れ」の4段階に別けることが出来ます。・SQSにメッセージを送信する SendMessage を利用した後、設定された「遅延キュー」の間はメッセージを取得出来ない状態になります。・SQSは ReceiveMessage を使ってメッセージを取得した時、「可視性タイムアウト」が発動して、同じメッセージが設定期間見えなくなります。・設定した回数以上ReceiveMessage されたが DeleteMessage されずにまだキューにある状態の場合、DLC(Dead Letter Queue)にメッセージが移動されます。・キューの設定した保存期間を過ぎるとメッセージは削除されます。保存期間を過ぎた場合DLC(Dead Letter Queue)に入らないので、注意が必要です。遅延キュー遅延キューを使うことで、メッセージがSQSに登録されてから指定した時間メッセージが非表示になります。遅延キューは「キューに入ってくる新しいメッセージ全てに適用される」ため、キューに登録されてからn分後にコンシューマーで処理させたい場合などに利用することが出来るかと思います。可視性タイムアウト可視性タイムアウトは ReceiveMessage でメッセージを取得してから指定した時間の間、同じメッセージを取得出来なくなる、という物です。 SQSは一部の例外(Dead Letter Queueと保存期間切れ)を除き、明示的に DeleteMessage でメッセージを削除しない限りキューから削除されないので、処理中に別のコンシューマーが ReceiveMessageをして同じメッセージを受け取らないように可視性タイムアウトを設定する事で、多重実行の最小化が出来ます。(最小化出来るだけで、前述の通り標準キューでは複数回同じメッセージを受け取る可能性もあります。) DLQ(Dead Letter Queue) DLC(Dead Letter Queue)は、メッセージを何らかの理由で処理出来なかった場合にメインのキューからDLCにメッセージを移動させる機能になります。具体的には、指定した回数以上 ReceiveMessage された場合にDLCに移動する形になります。 DLQを利用するメリットとして、例えば何らかの理由でコンシューマーが処理出来ないメッセージがキューに入ってしまった場合、DLCを利用しないとメッセージの保存期間が過ぎるまでキューに貯まり、 ReceiveMessage で処理出来ないメッセージを引くたびに無駄が生じてしまいます。 DLQを利用することでこのようなメッセージを排除して、DLQに入ったらアラートを飛ばすようにしたり、処理出来なかった時用のコンシューマーを用意するなど、ケースに応じて柔軟に対応することが出来ます。まとめ以上、『AWS 再入門ブログリレー 2020』の 5日目のエントリ『Amazon SQS』編でした。来週火曜日 (8/11) はたぬきの「Amazon S3」の予定です。お楽しみに！！参�� https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/welcome.html https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/sqs-delay-queues.html

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nemosynth · 5 years ago

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＜海外シンセ興亡記　III　：　　ensoniq TS12 review＞

●メーカー名

ensoniq

1982 年創立。もともと、パソコン・メーカーのコモドール社にて、音源チップ「SID; Sound Interface Device」を開発したチームがスピンナウトしてできた会社である。なお、SID というチップは、一躍、伝説的存在となり、遥かのちにスウェーデンの電子楽器メーカー elektron が、SID Station という変態なデスクトップ型音源モジュールの心臓部に据えたほどの銘石であった。

●機種名

TS12 Performance / Composition Synthesizer 94 年発売定価 358,000 円重量 25kg

ensoniq といえば、名機 VFX。その VFX をさらに進化させたエンソニックの集大成、永遠に同社最高峰のシンセたりつづけるのが TS シリーズ。開発するのに５年もかけたという。

以下の２機種があった； TS10；61 鍵、シンセタッチ鍵盤、ベロシティ・ポリフォニックアフタータッチ対応！ TS12；76 鍵、ピアノタッチ鍵盤、ベロシティ・チャンネルアフタータッチ対応ちょっとだけ残念

●音源方式

フルデジタルの PCM 音源だが��VFX や SD1 同様 Dynamic Component Synthesis を採用し、しかも大幅にアップグレードされている。原波形がなんだったか分からないくらい音が作り込めるのも、VFX 以来の良き伝統。VFX / SD1 / TS シリーズは、PCM シンセの限界を超えた PCM シンセといって過言でない。

ただし VFX との互換性が一切無いのが、驚きでもあり、正直いってこれだけは不便きわまりない。

また、TS シリーズは、ソフトウェア処理において大きな負荷となっていたエンベロープ処理を、ハードウェアに任せることにより、処理を高速化させたというのが、発売当時の売り文句の一つでもあった。ソフトウェアによる EG 処理は、往年の Jupiter-６以来導入されるようになったが、当時は処理が遅いためにアタックがなまる傾向にあり、シンベとかには不向きであり、ブラス向きであった。それを再びハードウェアに任せることにより、食いつきの良さを実現したのが、TS シリーズ。

なお、その後、処理速度の向上により、ソフトウェア処理による EG でも充分に速いアタックを持てるようになった。それはこの３年後に突如でてきた Clavia nord lead あたりから、少しずつ始まる。

内蔵シーケンサーは３万ノート記憶でき、ひとまず成熟したワークステーションといえよう。電源を切っても、本体に全シーケンス・データが保存されるのが良い。

●同時発音数

32 音当時としては最高に多い。なお VFX は、21 音という妙な仕様だった。

●内蔵エフェクトの性能と傾向

・ステレオ・マルチエフェクト１系統 73 アルゴリズム・エフェクト送りバス２系統

単体アウトボードのマルチエフェクト DP-４と同じチップを使用。92 年発売だが、既に 24bit 処理を実現していた。どうやら時には２回演算することで、48bit 処理も実現しているようである。なお DP-４は、伝説のレキシコンに比肩すると言われたエフェクトアウトボードの名機。

さらに、既に最適な値が合計 692 ものテンプレートとして用意されているので、音づくりは早い。これは内蔵エフェクトに限らず、他の音色パラメータでも同様にテンプレートがふんだんに採用されている。

エフェクトのアルゴリズムも結構凝っており、アルゴリズムによってはデジタル処理のはずなのに「VCF」と書いてあるものまであり、ひょっとして原始的なモデリングを行っていたのでは無いか、とすら思えてくる。またこの当時にしては音質も透明性も高く、エフェクトをかけたまま録音に使うのも良い。

●内蔵波形、プリセットの傾向

内蔵波形 ROM；６MB エンソニックフォーマットのサンプル読込 RAM；２～８MB

VFX 同様、好みの別れる太く深い音だが、波形��モリーも増え回路も洗練されてきたらしく、VFX よりは生音に近い。むろん、今の PCM シンセほどリアルではないが、迫力あって説得力ある音色である。

VFX の音の良さに関しては、デジタルから出発したエンソニックが、ええ加減なアナログ回路しか作らなかったのが幸いして押しが強い音が出たという、嘘のようなホントの話もある。エイリアスもばりばり出るが、これはこれで私は好き好んで使っていたくらい、おもしろい音がした。

それと比べると TS12 には、良い方向でアナログ回路を見直したような透明感がある。裏返せば VFX ほど荒削りでは無いので、巨大な VFX を期待した私のようなマニアには、ちょっとオトナすぎる。が、重低音や音の太さ深さでは VFX を凌駕し、上品な静寂すら感じられる良質な音である。まさに大人。ジャンセン・バルビエリ＆カーンに憧れるピアノ少女（？）には、うってつけ。

しかし総評としては、やはりリアルさより迫力、それも、とんでもない迫力がみなぎる音である。特に、感動を呼ぶ映画音楽のような、スケールのでかい雄大な音。深みを感じる音が得意。そして作り込めば、他のシンセでは真似できない静かで幽玄な世界も演出できる。まさに禅のこころのごときシンセ？なお、最終的な音は、32kHz でなされる。

●エディットの自由度と可能性

VFX で実現された、夢の６系統シンセシスを継承。これは凄い。６系統も音が重ねられて１プログラムなんだから、起承転結のある変態 SE つくるだけでわくわくする。TS シリーズでは VFX からさらに進化している点が多々あるが、主に

　- Hyper-Wave 機能　- 膨大な数のテンプレート（マクロ機能）　- その他パラメーターの詳細化と範囲の拡大　- EPS / ASR サンプルデータ読込み　- 音色検索機能を初装備

といったところか。

Hyper-Wave とは、コルグ WaveStation にあったウェーヴ・シーケンスであり（TS12 では Wave List と呼ぶ）、16 ステップまで波形を接合できる。

コルグの場合ほぼ無限に波形を結合できるのが利点だったが、ウェーヴ・シーケンスが音源波形として管理されるため、複数の音色にまたがって使用されてしまい、かえって「この音色をエディットすると、あっちの音色まで変わってしまう」という弊害があった。そこは TS12 は偉くて、各音色プログラムが専属のウェーヴ・シーケンスを持てるので、心おきなくエディットできて実に便利。

他にも、お家芸の PPG もどきな TransWave や、Oberheim Xpander のツボを押さえつつも使いやすくしたようなモジュレーションマトリクス、モジュレーターをクォンタイ��できるモジュレーション・シェイパーも健在。TransWave は、フィルターやハードシンクだけでは出来ないような、金属倍音が出たり引っ込んだりするのが好き。

音色ごとに独自の音階（アラビック・スケールとか）を持たせられるのも、VFX version ２以降の良き伝統だが、これにも TS12 では世界の様々な音階が33種類のテンプレートとして用意されており、エディットは一層快適。

これらウェーヴテーブルやテンプレートによるマクロ編集というのは、今でこそ当たり前だが、この当時はまるで見られなかった。しかも VFX / TS シリーズにおける音階設定において、任意の範囲を等分割するインターポレート、設定した範囲を全鍵域に展開できるエクストラポレートといった、未だに他機種に無い便利機能もあり。ウェーヴリストに至っては、ウェーヴシーケンスの弱点を突いた秀逸な機能だが、未だに他機種ではなかなか見られない。

SoundFinder という音色検索機能も追加され、これはあらかじめ音色にカテゴリーを付与しておき、それによって芋づる式に検索する。このように音色に属性を与えて検索性を高めるのは、コンピューターにおけるサーチ機能と同じ発想であり、業界に先駆けてエンソニックが初めて導入した。

VFX 以来パッチ間のパラメーターのコピペできるので、エディットは楽勝。しかもTS では、殆ど全てのエディットにおいて、メーカーが最適な値をテンプレートとしてたくさん用意しており、この、たとえるならマクロ機能のおかげで音づくりは迅速。むろん、一つ一つのパラメーターを納得いくまでファインチューンできるため、昨今のお手軽シンセにはほど遠い、硬派で骨太なシンセ。また、コピーバッファとエディットバッファとを別々に持っていたため、この２つに別々の音色を蓄えることで、音色プログラムの入れ替えも簡単な裏ワザですぐに実現できた。

内蔵シーケンサーも、12 パターントラック構成であり、往年の Opcode Vision ばりに長大なパターンをつなげてソングをつくるところが、構造的に作品をつくれて柔軟性が高い。しかもソングをつくると、とたんにソングトラックが追加され、12 パターントラック＋12 リニアトラック構成となり、パターンをまたぐ演奏も記録できる。こんなシーケンサーも、未だに他機種はおろか DAW でも見ない秀逸な仕様。

さらにシーケンスエディットに Undo / Redo を業界で初めて導入し、しかもミュージシャン魂にふさわしく「オーディション」という名の機能にまとめ、シーケンスを流しながらノンストップでビフォア・アフターを好きなだけ聴き比べできる、まさにオーディション機能。

加えて同社サンプラーである EPS、EPS16plus、ASR10 のライブラリーを読込む為に、標準で２MB の波形 RAM を搭載、SIMM で８MB まで拡張可能。なんだ８MB かと思うかも知れないが、びっくりするのが、音源のアーキテクチュアまで EPS/ASR と同じに変身する��と。これは VFX/TS シリーズの音色とは全く異なるパラメーター構成になっており、まさに２つの顔を持つシンセ。なんだか昔のロ－ランド S-50 のようで、パソコンから見ればあたりまえの事でも、楽器にそのような処理をされると驚いてしまう。

しかも、エンソニックの歴代サンプラーはディスプレイが小さいので、少しでも画面が大きな TS12 でエディットできるのは楽。ただし SIMM 増設には、なんとメーカーへ送らねばならない。

VFX 同様、ホイール横のパッチセレクト・ボタンは、６系統のシンセシスのうち、どれをアクティヴにするか一発で切り替えられるので、プログラムチェンジよりも素早いどころか、もはや電撃的早撃ちしかもシームレス！　おまけにパフォーマンス・プリセットにもデフォルトのパッチセレクト状態を記憶できるなど、細かい使い勝手も向上しており、向上していないパラメーター・ページはないと言っても過言ではないくらい、ていねいに洗練されている。元からの実力の高さに加え、この真摯なユーザーの声への対応、これが素晴らしい。

操作性も VFX ゆずりのピカイチさで、FLD 管はアバウトだが視野角が自由な上に、一度に６プログラム音色が同時に表示され、思いつきで自由に音色を切り替えられるので、この二十年以上あとにでてきた KRONOS 以来のセットリスト機能と同じ、自由な良さがある。

インクリメント / デクリメントボタンを同時に押すと、パラメーターの中間値に飛ぶのもいい。取り囲むファンクションキーも、マウス操作みたく、シングルクリック、ダブルクリックで操作が変わっていい。

あらゆる操作に、パソコンに由来する自由な発想が盛り込まれ、さすがコモドールからスピンナウトしたメーカーならでは、面目躍如。

●拡張性

SQX-70：内蔵シーケンサーの記憶容量が、標準３万音から９万７千音に拡大。

SP-4 ：SCSI インターフェイス・キット。EPS/APSのライブラリーが内蔵フロッピーからだけでなく、外付けのCD-ROMやハードディスクからでも読込みが可能になる。

SIMM で波形読込みのキャパが、標準２MB から最大８MB に拡張可能、ただし増設はメーカーにて。

●あなたにとっての長所

ensoniq 最高かつ最大の傑作。音源は、わが永遠の名機 VFX-SD を、さらに完成にまで高めた素晴らしいもの。内蔵波形も音が太い！　波形 ROM が６MB しかないとは、到底思えない。これは決して圧縮しているのではなく、短いサンプルから当時の Mac 版波形編集ソフト Alchemy を使ってしつこくベストなループをとっているからだという。この見切りが良い。しかもウェーヴシーケンスまがいの機能がまた楽しい。これに比べたら、その後の ensoniq は軟弱な製品ばかりで、いかん。っていうか、どこ行った？

パッチセレクトボタンは、なぜその後長くにわたって他社が採用しなかったのか不思議なくらい、使い勝手が良い。ensoniq の特許なのか？　音切れせずに瞬時に音色を切りかえるのに、あれにまさるものは無い。

また、これも VFX 同様ディスプレイが FLD でアバウトな表示ではあるが、どの角度からでも見えるのも良い。

主観だがリアのロゴが、ENSONIQ ではなく、ensoniQ と小文字の e で始まり大文字の Q で終わるのが、かわいい。この当時までは、そうだったのだ。わが青春のロゴである。このあとからは ENSONIQ と、これまたオトナな表記をするようになって、プチ残念。

●あなたにとっての短所

VFX シリーズと全く互換性が無いこと。パラメーターが多いだけに、一から音を創りなおすのは大変である。VFXからの買い替えユーザーも多かったと思うが、みんなどうしていたのだろうか？　PC ライブラリアンとかで変換ツールでもあったのか？　たぶん無い。

ピアノタッチが変なタッチである。ピアノと考えず、ハンマーアクション・シンセと考えれば、これはこれで使いやす��のかもしれないが、と言う私もまぁピアノが弾けないので練習用に買ってみて結局はとんざしたのだが爆

しかも表現力において Vangelis を神と仰ぐ私には、絶対不可欠な、ポリフォニック・アフタータッチが無い！　多くのシンセはチャンネル・アフタータッチしかないが、ensoniq は伝統的に鍵盤ごとに同時かつ個別にかかるポリフォニック・アフタータッチを採用する珍しいメーカーであった。VFX と TS10 にいたっては、これで図太い音とともに、Vangelis の CS80 に、神の楽器に迫ることが出来た。

ただし TS10 / TS12 は、MIDI ではポリ・アフタータッチを受信可能なので、私なんぞ TS12 を VFX のスレーヴにすることが多いという、すなわち TS12 は巨大音源モジュール状態という本末転倒ぶり。

けっこうバグるで。

SIMM 取り付けがユーザーでできないのと、しかも使える SIMM が、１MB×８ないし４MB×２でしかないというのは、もはや時代であった。標準で２MB あるだけでも、まだ良しとすべきか。

ハンマーアクションだから仕方ないとはいえ、重さ 25kg は健康不良でモヤシなヲタな私には限界ぎりぎり。

●その他特記事項

開発に５年の歳月をかけたという、超大作。

今聞けば、生ピの音などはかなり不自然だが、バンド・サウンドなどには合う事が多いから不思議。国産機種では絶対にありえない個性的な音で、しかも迫力、ヌケの良さ、コシの強さでは比べられるものが無い。

おもしろいのは、88鍵ハンマー・アクションでも、76鍵シンセ鍵盤でもない事。76鍵でハンマー・アクション採用という、少々異色な組合せでもある。エンソニックは、KS32 以来、KT76, E-Prime, MR76, ZR76 と、この異色な取合せをしぶとく続けていた。一時期は、88鍵ハンマー・アクション機種も、ASR88, KT88 と、あるにはあった。しかしオクターヴ少ないだけなのに、何故かエンソニックは、76鍵でピアノタッチにする方を続けている。エンソニック本社がある合衆国はクルマ社会だから、ひょっとしたら自家用車に積めるほうが嬉しいのかも知れない。その点では、とらわれない柔軟な発想のたまものであった。

なお、タッチは極めて独特なもので、ピアノとは似て非なる、かといって言って決して軽いわけでも無く、内蔵の音源に合わせこんだような、でもないような妙なもの。ピアノを習ったことが無いので、これはこれでおもしろいが、なにか微妙に変。Flying Action Weighted Mechanismというたいそうな名前がついている。

なお姉妹機種に TS10 は、61鍵シンセタッチ鍵盤で、ポリフォニック・アフタータッチも装備！

そして、今となってはあたりまえにある機能や仕様の数々。

すなわち重層的音創り、ウェーヴテーブル、モジュレーションマトリクス、レコスタ級のエフェクト、ファンクションキー、パッチセレクトボタン、コピペ、アンドゥとリドゥ、複数音色を同時に表示して自由に選ばせるセットリスト、これらすべてはエンソニックから、特に VFX に始まり、TS シリーズで完成の域に達したものである。これらは国産シンセには無い、ユーザー本位に考えぬかれた仕様であった。

音色やデモソングについても、同じことが言えた。

VFX 以来、エンソニックの音色は、国内のみならず海外でも「音楽的」として定評があった。すなわち国産シンセの音が、ややもすると「冷たい」「デジタル」な音と評されるのに対し、エンソニックの音は「あたたかい」「実物大より大きい」「アメリカンで豪華」と褒められる傾向にあり、事実これはなんの予備知識を持たずに聴いてもそんな音がした。

これはシンセのみならず、サンプラーについても不思議に同じことが言えたのであり、ミラージュにはじまる最初期の機種は音質が８bit で最悪だったが、それでも当時のサンプラーの中では妙にリアルで音楽的な音に聴こえた。EPS でそれはややリアルになり、EPS16＋になると、もう完全に VFX ゆずりのゴージャスな音が、さらに壮大なアーキテクチャーで得られるというわくわくすらあった。

それこそ、同社が 98 年に PARIS という ProTools を打倒するような巨大 DAW システムを出したときも、同じように「あたたかい音がする DAW」として評判だったのである。

そして当時の国産シンセ、特にワークステーション機種の音色やデモソングと言うと、これ１台でできる可能性を極限まで示そうと、それこそマルチティンバーぶりを最大限に駆使しまくり倒し、めったらやたらとアクロバティックなものが多かった。が、エンソニックの機種に聴けるデモソングは、落ち着いた、それも音楽的に完成度が高いものばかり。ポップス、ロック、ジャズ、クラシック、クラブミュージックと、各メジャーなジャンルをカバーした名曲ぞろい。

国産シンセが「この１台だけでここまでぶん回せます！」という、不自然を超えてもはや非現実的な曲芸に走ってばかりなのに対し、エンソニックは「この１台であなたの理想の音楽ができます」という夢を提示できるセンスと実力とがあった。VFX SD や TS シリーズはもちろん、サンプラー EPS16＋や ASR シリーズのサウンドライブラリーに至っては、フロッピー１枚ごとに１分程度の秀逸なデモソングが収録され、ため息がでるほどしみじみ感嘆するできばえであった。

音、仕様、機能、操作、デモソングなどのコンテンツ。

いずれも国産シンセの弱点を、ていねいに分析し、問題提起できる意欲作を毎回連発する。それがエンソニックのすぐれてアタマのいいところ。それが「エンソ」のかっこよさでもあった。

このように、日本製に見受けられる様式美からは自由なのがエンソニックであり、やはりパソコン業界からスピンナウトしてきた柔軟な発想が特徴であった。それこそ VFX における独創性と完成度の高さは、彼らが日本のメーカー品をていねいに研究してきたことをうかがわせた。国産シンセがハードウェア重視であり、ソフトウェアやコンテンツでの独創性に弱い事を、彼らは見抜いてい��。

なにが使いやすいのか、素直に思いつくことの大切さ。なにが良い音なのか熟知し、いさぎよくわりきれる自信。

これは頭の硬いニッポンジンにパラダイム・シフトを迫る、歴史的な機種であった。明らかに VFX は、国産シンセへの問題提起と解答とを、見事に兼ね備えた傑作であった。

そしてその解答を究極にまで高めたのが、TS10 と TS12 の２機種。演奏者が最も幸せになれることを追及したこの２機種は、もっと売れて良いはずであった。特に海外では弾ける人も多く、ピアノタッチであることがポイントにもなっており、このへんは海外のキーマガとか読んでも分かる。

この自由さ、鋭さは業界でも定評あり、ある国産メーカーに至っては「エンソニックは、つぶれてはいけない。エンソニックは良きライバルとして、一緒に大きく成長するメーカーだ」というような主旨のことを言って、リスペクトしたという。

しかし、彼らにはアキレス腱があった。バグが多かったのである。

エンソニックに限らず、海外メーカーの多くが、音や仕様はすばらしくとも、信頼性、安定性に欠ける存在であった。エンソニックに至っては、VFX 以来、あまりにもバグが多く、合衆国のディーラーに至っては「No more Ensoniq!」と言ったくらいであった。

とはいえ、かつてヴィンテ時代、まともに動くものは百台に１台くらいでしかなかった。それでも少年少女たちは、その百台に１台しかないたった１台を弾いてみたいと、夢見てやまなかった。

だが、DX７が誕生し、これまでとは桁違いに大きな数で楽器は売れるようになり、しかも信じがたい廉価で高性能、かつ安定稼働するシンセが出回る。すると、かつてなら伝説の霞の向こうにかくれんぼしてリスペクトを集めていたレジェンダリーな名機のはずが、価格が下落し、比較的かんたんに手に入るようになり、じつはあきれるくらい信頼性に欠けるということに、いやおうなしに直面させられる。

このため、TS12 を出したあと、エンソニックはいったん開発リソースをすべてバグ撲滅に振り向けている。そしてそれに時間をとられている間に、世間は、業界は、大きく変貌してしまっていたのであった。

音創りから、曲作りへ。

そして情報は作りやすいほうへ、共有しやすいほうへ、ラクなほうへ、民主化してゆくのである。

かつてエンソニックは、パソコン・メーカーであるコモドール社から、スピンアウトして誕生した。皮肉にも今度はパソコンが、逆に音楽製作の現場に急速に侵食してきていた。音楽産業の裾野が広がり、より多くの人々が楽器演奏を楽しむようになると、求められるのは、楽器が弾けなくても簡単に手軽に作曲・演奏できる環境、そしてより流通しやすく互換性の高いデータ・フォーマットである。すなわち作りやすく、共有しやすい環境。それはゼロ年代以降に開花するシェア文化の芽生え。

やがてエンソニックも、その流れに屈する時がきた。

すでに時代は、大艦巨砲主義ではなくなっていたのかもしれない。DTM と呼ばれはじめた一連の安価なパッケージ商品が、きたるべき DAW 全盛期を予感させていたのだ。

私の TS12 は最終 version だったらしく、見るからに無理して後付けしたとおぼしき妙な GM モードがついている。このモードに入ると、えらい制限事項が多い。どだい全く違うアーキテクチュアを、無理矢理つぎ木しているようだ。しかも、それだけでは不安に思ったか、ドラム・マップのみは GS（GM ではない、GS である）を採用するという、はんぱな慌てぶり。壮大な音色を得意とする TS12 に、およそにつかわしくない、この狼狽ぶり。

これも効を奏する事なく、やがて TS シリーズは生産完了し、音づくりよりも曲づくりへフォーカスした MR / ZR シリーズへ世代交代し、FIZMO はエディターソフトを前提としてしまい売れず、それからは焼き直しの機種ばかりになり、社運を賭けた DAW システムたる PARIS も、楽器業界ではなくレコスタなどプロオーディオ業界で知名度がなかったのか売れず、開発コストかけたのに回収できず、会社が傾いてしまい、クリエイティブ社に食われ、Emu と合併し Emu-Ensoniq というひねり無しの名前になってしまったのち、そのままフェードアウト。バグとりに夢中になっているうちに、エンソニックは世の変化から取り残され、消え去ったのであった。

ぜひイーミュレーターと結合した超弩級シンセが出現することを望むも、きっとそれは時代遅れな私の幻想なのでしょう。そりゃ確かにきょうびシンセの機種選びにおいても、互換性の高さは、確かに一つの判断基準であろう。しかしこの重厚長大な TS12 は、良し悪しは別にして、最後の最後まで軽薄短小な時代に刃向かう事になってしまった、孤高のシンセであった。

互換性とは、シェアできるということ。

当時それにマッチしないものは、滅びるしか無かった。それにうまく適応できたのは、コルグ 01/W 後期型のように GM 対応しつつも個性をキープするか、ローランド XP シリーズのように拡張ライブラリーでカスタマイズできる活路を見出すなどした、国産のワークステーションシンセであった。

かくして、来たるべき DAW 時代に、ハードウェアシンセは、どうやって生き延びれば良いのかという問題提起が、ここに始まった。そしてそれにひとつの解が見出されるのは、ドッグイヤーのなかにあって十年以上たってからのこと。

それが何であるか？それは次にご期待。

合掌。

というわけで、たまーに中古でリーズナブルな価格で出ているから、要注目！　ほんっと、もっと売れても良かったシンセ。孤高ですから音と性能のレベル自体は極めて高い、良いシンセです。しかも��やお安い！　ただしピアノの音を重視するなら、同社 ZR76 の方が新しくて良いかも。でも音づくりの可能性は、TS の方が上ではないでしょうか。

何か流行にとらわれたくないと感じる貴方、こだわりの個性を求めつつも何だかんだ言いながらミーハーなのに惹かれてしまうんだけどどこかで踏み止まって末永く使えそうな音色がほしい貴方、あるいは「近頃、甘口のシンセが多くて」とお嘆きの貴兄に、この確かに今風ではないんだけども時代に流されない隠れた名機たちは、いかがでしょう？

ちなみに私は TS より VFX のほうが、やんちゃで好きですが。でも VFX は一層バグ激しい。私のは奇跡的に安定してるところをみると、個体差が激しいのか、私のは Ver.2 だからまだ安定しているのかも。

ちょっと話それるけど、エンソニの初代 EPS が実は史上初のポルタメント可能なサンプラーって、知ってた？　さすがコモドールからスピンアウトしてできた会社だけあって、デジタルな技術力は高かったのだ。残念！

Revision log; First edition posted on Feb 29th, 2020

#TS12 #TS10 #ensoniq #synth #vintagesynth #digitalsynth

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masaa-ma · 6 years ago

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Terraformを使って複数のAWSアカウントにAWS Integrationを導入する

from http://labs.septeni.co.jp/entry/2019/12/13/120000

これは Datadog Advent Calendar 2019 13日目の記事です。

門脇(@blac_k_ey)です。

PYXISのデータ基盤チームでSREっぽいことを行っている傍ら、インフラチームとして横断的なインフラの管理・運用を行っています。

モチベーション

最近PYXISチームではモニタリングツールとしてDatadogの採用が進んでいます。 PYXISのインフラは主にAWSを利用しており、DatadogのAWS Integrationを導入することで各種サービスのメトリクスを取得することが可能になります。

ここで課題になるのが弊社のAWSのアカウント構成です。 PYXISチームのAWSアカウント管理は以下のような構成になっています。

このように、基幹となるAWSアカウントからAssumeRoleを使って、各プロジェクトで利用しているAWSアカウントにログインするという形を取っています。

Terraformで各プロジェクトアカウントに対してAWS Integrationを導入しようとしたとき、アカウントひとつひとつにTerraform用のユーザを用意することを考えました。しかし、この場合だと各アカウントにユーザを用意する必要があるためcredentialの管理が大変ですし、stateファイルも各プロジェクトに散らばってしまうので管理が難しくなってしまいます。なるべく最小の手間でAWS Integrationを導入したいため、これでは骨が折れます。

そこで、今回は以下のような構成を取りました。

基幹アカウントにTerraform用ユーザ、各プロジェクトのアカウントにTerraformを利用できる権限を持ったRoleを用意し、AssumeRoleできるようにします。これにより、credentialの管理は基幹アカウントのユーザだけになり、stateファイルもいちアカウントにまとめることができました。必要なものはプロジェクトアカウントのRoleと、基幹→プロジェクトアカウントにAssumeRoleする権限だけになりますが、この部分は弊社の情シスがAWSアカウント作成時に用意してくれるものです。 AWS Integrationの導入のスピードも早まり、Credential管理などの運用の負担もかなり減りました。

以下から、実際のTerraformを見ていきます。

Terraformの準備

表題の通り、Terraformを使ってDatadogのAWS Integrationを設定していきます。

結論から入ってしまいますが、以下は今回の成果物となるTerraformです。

main.tf

terraform { required_version = "= 0.12.12" backend "s3" { bucket = "account-a-terraform" workspace_key_prefix = "datadog_aws_integration_terraform" key = "terraform.tfstate" region = "ap-northeast-1" role_arn = "arn:aws:iam::111111111111:role/TerraformLoginRole" } } provider "aws" { version = "~> 2.24.0" region = local.aws_region assume_role { role_arn = var.workspace_iam_role_arn[terraform.workspace] } } provider "datadog" { version = "~> 2.4.0" api_key = var.datadog_api_key app_key = var.datadog_app_key } ##### AWS ##### data "aws_iam_policy_document" "datadog_integration_iam_policy_document" { # https://docs.datadoghq.com/integrations/amazon_web_services/?tab=allpermissions#datadog-aws-iam-policy statement { sid = "all" effect = "Allow" actions = [ "apigateway:GET", "autoscaling:Describe*", "budgets:ViewBudget", "cloudfront:GetDistributionConfig", "cloudfront:ListDistributions", "cloudtrail:DescribeTrails", "cloudtrail:GetTrailStatus", "cloudwatch:Describe*", "cloudwatch:Get*", "cloudwatch:List*", "codedeploy:List*", "codedeploy:BatchGet*", "directconnect:Describe*", "dynamodb:List*", "dynamodb:Describe*", "ec2:Describe*", "ecs:Describe*", "ecs:List*", "elasticache:Describe*", "elasticache:List*", "elasticfilesystem:DescribeFileSystems", "elasticfilesystem:DescribeTags", "elasticloadbalancing:Describe*", "elasticmapreduce:List*", "elasticmapreduce:Describe*", "es:ListTags", "es:ListDomainNames", "es:DescribeElasticsearchDomains", "health:DescribeEvents", "health:DescribeEventDetails", "health:DescribeAffectedEntities", "kinesis:List*", "kinesis:Describe*", "lambda:AddPermission", "lambda:GetPolicy", "lambda:List*", "lambda:RemovePermission", "logs:Get*", "logs:Describe*", "logs:FilterLogEvents", "logs:TestMetricFilter", "logs:PutSubscriptionFilter", "logs:DeleteSubscriptionFilter", "logs:DescribeSubscriptionFilters", "rds:Describe*", "rds:List*", "redshift:DescribeClusters", "redshift:DescribeLoggingStatus", "route53:List*", "s3:GetBucketLogging", "s3:GetBucketLocation", "s3:GetBucketNotification", "s3:GetBucketTagging", "s3:ListAllMyBuckets", "s3:PutBucketNotification", "ses:Get*", "sns:List*", "sns:Publish", "sqs:ListQueues", "support:*", "tag:GetResources", "tag:GetTagKeys", "tag:GetTagValues", "xray:BatchGetTraces", "xray:GetTraceSummaries", ] resources = [ "*", ] } } resource "aws_iam_policy" "datadog_integration_iam_policy" { name_prefix = "DatadogAWSIntegrationPolicy" policy = data.aws_iam_policy_document.datadog_integration_iam_policy_document.json } resource "aws_iam_role_policy_attachment" "datadog_integration_iam_role_policy_attachment" { policy_arn = aws_iam_policy.datadog_integration_iam_policy.arn role = aws_iam_role.datadog_integration_iam_role.name } data "aws_iam_policy_document" "datadog_integration_assume_role_iam_policy_document" { statement { actions = [ "sts:AssumeRole", ] principals { identifiers = [ "arn:aws:iam::${local.datadog_account_id}:root", ] type = "AWS" } condition { test = "StringEquals" values = [ datadog_integration_aws.aws_integration.external_id, ] variable = "sts:ExternalId" } } } resource "aws_iam_role" "datadog_integration_iam_role" { name = "DatadogAWSIntegrationRole" assume_role_policy = data.aws_iam_policy_document.datadog_integration_assume_role_iam_policy_document.json } ##### Datadog ##### resource "datadog_integration_aws" "aws_integration" { account_id = var.aws_account_id[terraform.workspace] account_specific_namespace_rules = {} filter_tags = [ "datadog-enabled:true", ] host_tags = [ "aws_account_name:${terraform.workspace}", ] role_name = local.datadog_aws_integration_role_name }

variables.tf

locals { aws_region = "ap-northeast-1" datadog_account_id = "464622532012" # DatadogのアカウントID } variable "workspace_iam_role_arn" { type = map(string) default = { account-a = "arn:aws:iam::111111111111:role/TerraformLoginRole" account-b = "arn:aws:iam::222222222222:role/TerraformLoginRole" } } variable "aws_account_id" { type = map(string) default = { account-a = "111111111111" account-b = "222222222222" } } variable "datadog_api_key" { type = string } variable "datadog_app_key" { type = string }

重要な部分をかいつまんで説明します。

AWS Integrationから参照されるIAMロールを設定

AWS Integrationで各サービスのメトリクスを取得するために必要な権限を追加していきます。

必要な権限はDatadogのドキュメントに記載されており、AWSのサービス追加やDatadog側のIntegrationの追加などで時々変更がありますので、監視したいサービスの権限が含まれているかよく確認しておきましょう。

data "aws_iam_policy_document" "datadog_integration_iam_policy_document" { # https://docs.datadoghq.com/integrations/amazon_web_services/?tab=allpermissions#datadog-aws-iam-policy statement { sid = "all" effect = "Allow" actions = [ "apigateway:GET", "autoscaling:Describe*", "budgets:ViewBudget", ... ] resources = ["*"] } }

また、Datadogが管理しているAWSのアカウントからAssumeRoleできる権限を追加します。

data "aws_iam_policy_document" "datadog_integration_assume_role_iam_policy_document" { statement { actions = ["sts:AssumeRole"] principals { identifiers = ["arn:aws:iam::${local.datadog_account_id}:root"] type = "AWS" } condition { test = "StringEquals" values = [datadog_integration_aws.aws_integration.external_id] variable = "sts:ExternalId" } } }

DatadogにAWS Integrationを設定

TerraformのDatadog Providerを使ってAWS Integrationを設定します。

resource "datadog_integration_aws" "aws_integration" { account_id = var.aws_account_id[terraform.workspace] account_specific_namespace_rules = {} filter_tags = [ "datadog-enabled:true", ] host_tags = [ "aws_account_name:${terraform.workspace}", ] role_name = local.datadog_aws_integration_role_name }

filter_tags を使うことで、指定のタグを持ったEC2インスタンスのみを監視下に置くことが可能です。これにより必要以上にHost単位の課金がかかることを抑えられます。

host_tags はこのAWS Integrationから送信されたメトリクスにタグを振ることができます。ここではアカウント名を追加することで、どのアカウントから送られてきたメトリクスか分かりやすくしています。

また、ここで重要になるのが role_name をローカル変数から取ってきているという点です。前項でIAMロールの定義を行っているのでそこからロール名を引っ張りたいところです。しかし、IAMロールがこの aws_integration の external_id を参照しているため、循環参照となってしまうため無効な定義となってしまいます。

Workspacesでアカウントごとの差分とStateを管理

TerraformにはWorkspacesという機能があります。これを使うことで、本番・ステージング…といった環境ごとにState管理できるようになります。

今回はAWSアカウント名をworkspace名として管理していきます。

$ terraform workspace new account-a $ terraform workspace new account-b

workspaceごとに設定値を変更したい場合があります。その場合はvariablesを map とし、workspace名をキーとしてデフォルト値をもたせます。

variable "workspace_iam_role_arn" { type = map(string) default = { account-a = "arn:aws:iam::111111111111:role/TerraformLoginRole" account-b = "arn:aws:iam::222222222222:role/TerraformLoginRole" } }

あとは変数の利用側を var.mapの変数名[terraform.workspace] とすればよいです。

provider "aws" { version = "~> 2.24.0" region = local.aws_region assume_role { role_arn = var.workspace_iam_role_arn[terraform.workspace] } }

上記の設定により、ひとつのIAMユーザから複数のアカウントにAssumeRoleし、Terraformを適用できます。

また、

GitLab CI で terraform play/apply を自動化する

以上でTerraformの準備は整いました。 GitLab CIを使ってデプロイを自動化していきましょう。

stages: - plan - apply image: name: hashicorp/terraform:0.12.12 entrypoint: [""] ## 環境変数の設定 .env_account-a: &env_account-a variables: AWS_ACCOUNT_NAME: account-a .env_account-b: &env_account-b variables: AWS_ACCOUNT_NAME: account-b ## terraform plan .plan: &plan stage: plan script: - terraform fmt -check=true -diff=true - terraform init - terraform workspace new $AWS_ACCOUNT_NAME || true - terraform workspace select $AWS_ACCOUNT_NAME - terraform validate - terraform plan artifacts: paths: - '.terraform' plan account-a: <<: *env_account-a <<: *plan plan account-b: <<: *env_account-b <<: *plan ## terraform apply .apply: &apply stage: apply script: - terraform apply -auto-approve when: manual only: - master apply account-a: <<: *env_account-a <<: *apply dependencies: - plan account-a apply account-b: <<: *env_account-b <<: *apply dependencies: - plan account-b

CI設定のVariablesにTerraform用ユーザのcredentialを追加しておきましょう。

これで、新しいアカウントでAWS Integrationを導入したい場合は、TerraformのvariablesにRoleのARNなどを追加し、GitLab CIのジョブを追加すればOKですね。

デ��ロイしてみる

あとはGitLab CIのジョブを走らせるだけです!

↓ ↓ ↓

これで、AWS Integrationを複数のアカウントに展開することができました!

まとめ

DatadogのAWS IntegrationをTerraformでデプロイするには

AWSのIAM Roleを設定して、

Datadog Providerの aws_integration を設定する

複数のアカウントにAWS Integrationを展開したい場合は

各アカウントにAssumeRoleできるユーザを用意するとcredentialとstateファイルの管理��楽になる

このほか、TerraformのDatadog ProviderではMonitorやDashboardの設定も可能なので、各アカウント共通で使えるアラートや、ダッシュボードなどを用意するのも面白そうだなと思いました。

まだまだDatadogの活用が始まったばかりなので、色々いじって知見をためていきたいです。

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mediba-ce · 6 years ago

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EC2 Auto Scaling Groups と起動テンプレートを駆使した EC2 インスタンスのコスト戦略

はじめに

SRE 推進部インフラストラクチャーグループの間山です．

弊社では大量の EC2 インスタンスを起動しており，コスト削減できないかという課題から一部のシステムにスポットインスタンスを導入しました．しかし，導入したシステムのスポットインスタンスが AWS 側により全台 Terminate されシステムに遅延が生じました．スポットインスタンスのみの Auto Scaling Groups を使用していたため， EC2 インスタンスが Terminate された数分後には新しい EC2 インスタンスが起動されましたが，再度全台 Terminate される状況でした．そこで，Terminate されないオンデマンドインスタンスとスポットインスタンスを組み合わせることができる EC2 Auto Scaling Gourps という機能を使用したことにより可用性の担保を実施いたしました．

EC2 インスタンスの購入方法

EC2 の購入方法は以下の 4 つの購入方法が存在します．購入方法は異なりますが作成されたインスタンスの性能は同じですので適切な選択をしましょう．

オンデマンドインスタンス

EC2 インスタンスの定価の購入方法

使用した時間のみ課金されていく

スポットインスタンス

オンデマンドインスタンスの単位時間あたりの価格より割引される

AZ (アベイラビリティゾーン)にて EC2 のキャパシティがない場合は Terminate される

RI (リザーブドインスタンス)

EC2 インスタンスを長期間使用する場合に割引が実施される

購入したインスタンスタイプを起動した際にオンデマンドではなく RI として適用される

Savings Plans

1 年もしくは 3 年の期間において，コミットメント値を指定する

コミットメント値は，1 時間あたりに使用する料金である

コミットした値に対して割引が発生する

スポットインスタンスについて

概要

同一のインスタンスタイプ内にて起動できるインスタンス数の枠（スポットインスタンスプール）が空いている場合， AWS 側はオンデマンドインスタンスより割引をされたインスタンスを提供をします．スポットインスタンスの価格は，スポットインスタンスプールの空き状況によって変動します．空きが無い場合にはスポットインスタンスの価格が上昇し，逆に空きが多い場合には価格が下降いたします．スポットインスタンスを起動する場合には予め上限価格を設定しておき，それよりも現在の価格が上回った場合にはインスタンスが Terminate されてしまいます．なお，上限価格のデフォルト設定はオンデマンド価格になっております．以下のコンソール画面より，スポットインスタンスの価格の変動について調べることも可能です．

EC2 ダッシュボード内の，インスタンス -> スポットリクエスト -> 価格設定履歴より確認できます．

デメリット

スポットインスタンスは，オンデマンドよりも価格が低くよりコスト削減に向いております．しかし，以下の条件に達するとインスタンスは中断の後，Terminate されます．

スポットインスタンスの料金が設定した上限価格より上回る

スポットインスタンスプールの空き容量が無くなった

中断通知を受け取った後は，2分間与えられるため，その間にインスタンス内の Draining 処理が必要になります．ここでは詳しく説明は致しませんが，スポットフリートを使用することで中断テストが可能なので事前に試すことも可能です．よって，スポットインスタンスを使用する際には，データを特定のインスタンスに持たせないアプリケーション設計が必須です．

EC2 Auto Scaling Gourps と起動設定，起動テンプレートについて

スポットインスタンス単体での起動も可能ですが，Terminate されてしまいインスタンスが存在しない状態になります．また，システムの柔軟性に欠けてしまいスケーリング，オートヒーリングをしたい場合には向いておりません．そこで，EC2 Auto Scaling Gourps という機能を使用することで，起動したいインスタンスタイプの組み合わせや常に起動したいインスタンスの台数，スケーリングする条件を設定できます．

EC2 Auto Scaling Gourps では，AMI，キーペアなどのインスタンスの起動に関する設定が必要となり以下の機能を使用しなければなりません．

起動設定(Launch Configuration)

起動テンプレート(Launch Template)

我々が最初に使用したのは起動設定であったため，オンデマンドインスタンスとスポットインスタンスの組み合わせを使用することが出来ませんでした．一方，起動テンプレートは多くの設定項目が存在し，なおかつテンプレートのバージョン管理もできるので間違ってデプロイした際にはロールバックもできます．よって EC2 Auto Scaling Gourps との組み合わせには，起動テンプレートを使用することで柔軟に変更しやすいと考えられます．

検証実験

起動テンプレートと EC2 Auto Scaling Groups には多くの組み合わせ設定があるため，各パラメータの変更することで，起動される EC2 インスタンスについて検証を実施します．今回は特にスポットインスタンスとオンデマンドインスタンスの起動配分について焦点を当てていきます．

設定内容

環境

インスタンスタイプ: m5.large

インスタンス数: 20 台

起動テンプレート

EC2 ダッシュボード内の，インスタンス -> 起動テンプレート -> 起動テンプレートの作成へ移動します．基本的な起動テンプレートの設定については起動設定(Launch Configuration)と同じになりますが，インスタンスタイプを EC2 Auto Scaling Groups にて変更できるようにするため，起動テンプレートには含めないを選択いたします．

下へスクロールすると，高度な詳細を設定できるようになり以下の部分を編集しました．

購入のオプション: チェックボックスにマークしない

IAM インスタンスプロフィール: セッションマネージャーを使用するために適切なプロフィールを選択

EC2 Auto Scaling Groups

EC2 ダッシュボード内の，Auto Scaling -> Auto Scaling グループへ移動します． Auto Scaling グループの作成画面では，起動テンプレートにチェックを入れ，先程作成した起動テンプレート名を選択します．

フリートの構築にて，購入オプションとインスタンスを組み合わせるにチェックを入れることで詳細な設定が可能になります．インスタンスタイプは２つのインスタンスタイプが推奨されておりますが，検証目的のために，m5.large のみを使用しております．商用で使用する際は他のスポットインスタンスプールへのリクエストが通りやすくするために，複数のインスタンスタイプを指定するのが良いでしょう．

インスタタイプの分散のチェックを外すことでインスタンスの配置方法を詳細��設定できます．今回は以下のパラメータを操作した場合に，オンデマンドとスポットの配分を検証します．

オプションのオンデマンドベース

ベースを超えるオンデマンド割合

Auto Scaling Groups の設定後も，操作 -> 編集よりインスタンス数やスポットとオンデマンドの配分を変更できます．

結果

20 台のインスタンスを起動した場合のスポットとオンデマンドの配分結果は以下の表になります．結果については，オンデマンドインスタンスの起動台数 : スポットインスタンスの起動台数です．

オプションのオンデマンドベースのインスタンスが起動したのち，残りのインスタンスについては割合で計算されるようです．

コスト戦略

上の表から，1 ヶ月間(30 日間)起動していた場合の価格を計算します． m5.large のオンデマンド価格は，$0.124/時間とします．スポットインスタンスの価格は，スポットインスタンスの概要に貼り付けた以下の価格とします．時間ごとの価格の変化については考慮しておりません．

ap-northeast-1a: $0.0350/時間

ap-northeast-1c: $0.0350/時間

なお，検証ではインスタンスは，アベイラビリティゾーンに均等に配置されておりましたので，各 AZ のスポットインスタンスの価格も均等にいたします．

以下の表は各インスタンスの配分のコストを計算した結果になります． 1 ヶ月の料金が$1000 以下にしたい場合には，20%:80%の割合が良さそうです．

まとめ

スポットインスタンス導入時の失敗から，いかに可用性を高めコスト削減できるかという課題を解決するために，起動テンプレートと Auto Scaling Groups 利用し，スポットインスタンス，オンデマンドインスタンスを起動しました．今回は EC2 インスタンスのみに焦点を置きましたが，ECS のインスタンスや EKS のクラスタにも応用が可能です．

インスタンス性能は変化せず，コストが削減できるのはとても有意義であり，他のサービスリソースへ投資する余裕が出てきます．ぜひとも積極的にスポットインスタンスと Auto Scaling Groups を活用していきましょう．

最後に mediba では，より良い環境を作っていきたいエンジニアを随時募集中です．

採用ページはこちら

#aws #ec2 #spotinstances

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gozealouscloudcollection · 6 years ago

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我們在上海工廠開了國產特斯拉

不僅是在汽車行業，在任何一個領域裡面，建設規模如此龐大且能夠開始生產的工廠，這樣的速度都足以令人咋舌。

這對於特斯拉來說當然是個巨大的好消息，但對於中國市場的消費者而言，大家更關心的是一直飽受詬病的“品控”問題有沒有解決，特斯拉是否保留住了“進口”的技術優勢同時，又將裝配工藝進一步提高。

今天，虎嗅有幸到特斯拉上海工廠一探究竟，為大家揭開謎底。

Tesla變身特斯拉

此次虎嗅接觸到的國產特斯拉，正是前一段上海工廠下線的試制車。

（尾標從Tesla變為特斯拉）

��前2018年下半年，Model 3產能開始急速上升時，特斯拉車主對其是又愛又恨，最核心的原因就是各種令人抓狂的品控問題，作為一款價格已經是B級車的“新興事物”，品控問題從實質上講雖然無傷大雅，但著實令消費者頗為失望。

其中最令人哭笑不得的就是覆蓋件的覆蓋件縫隙不齊、膠條附送一截、漆面不均等等，所以當車主發現此類問題上網詢問之時，其他車主都會笑稱“正品特斯拉，放心吧”。

所以此次我們關注的第一部分就是品控問題。

（A柱附近）

（B柱附近）

（C柱附近）

（充電口附近，國標和超充兩種接口）

（後備廂支撐桿附近）

（尾部車燈附近）

（門框周圍）

（內飾板）

就目前親眼目睹的品控水平來說，雖然並非不可挑剔，但相較於之前車主爆出的問題來說，已經可以稱得上非常不錯了，只希望在量產之時也能夠保持如此的效果。

（前備廂）

（門框細節）

（部分內飾）

除了這些之外，此次虎嗅還發現，幾個活動件例如兩個儲物箱的蓋板，相較於進口版，無論是開關阻尼感還是整體質感要好一些。

當然，外觀內飾的感受僅僅能夠詮釋特斯拉的十分之一，最關鍵的在於駕駛體驗。 Model 3雖為一台重達2噸多的車，一經推出後在無數人的評測中，對其駕駛感受皆是好評，尤其在車身穩定性和循跡性上尤為突出。

（特斯拉Model 3麋鹿測試，83km/h，資源來自km77）

相信稍微了解麋鹿測試的都能明白，上面這個動圖展示出的性能意味著什麼。麋鹿測試就是假設路中間突然跳出一隻麋鹿，車輛迴避障礙的能力，主要針對汽車的轉向、懸掛系統以及輪胎等整個底盤系統的試驗，成績就是保證不發生碰撞和失控時的最大速度。

（多個車型的麋鹿測試成績，單位km/h）

所以我們也親自上手體驗了一下國產版Model 3，看看是否與進口版有什麼不同。可惜的是在公共道路並不能進行“激進駕駛”，所以就以日常駕駛體驗感受來反饋。

（速度僅為測試車輛，日常駕駛注意限速和安全）

國產特斯拉Model 3無論是在底盤質感、轉向手感、還是AP自動駕駛輔助下，都與進口版完全一致。甚至或許由於裝配工藝提升導緻密封性略微提高，高速巡航時的風噪、胎噪也略有降低。

所以整體的感受就四個字：一模一樣。

從當年被媒體和華爾街金融分析師各種不看好，到Model 3供不應求，再到上海工廠10個月建成並開始生產。特斯拉看似“一蹴而就”的成功，其背後隱藏著初創車企從零開始走到如今的艱難旅程。 “也許一開始會覺得汽車公司設計、創意可能很酷，但是接下來都是枯燥無味、燒錢的苦差事”，無論特斯拉的黑科技有多麼驚人，但作為車企歸根結底是製造業，如何將其技術落地生產出車輛，才是重中之重。

特斯拉是如何從一個想法，一步步“涅槃”成今天電動汽車的標杆，這得從20年前說起。

夢的開始——Menlo Park

通用公司1996年曾推出過EV1電動車，但只提供租賃服務，到2003年，由於各種“有意思”的原因（有興趣可以觀看電影《誰殺死了電動車》），幾乎所有EV1被送進廢車場銷毀。

受此影響，有四位“有緣人”也在試圖進軍電動汽車行業。

“當我在大學時，經常會思考哪些領域會最影響人類的未來，得出的三個領域分別是：互聯網、外星移民、可持續能源，所以我所有的公司都在為這三個緊密聯繫的目標努力，而這些想法起源於20多年前的思考。”

——埃隆·馬斯克

一位就是埃隆·馬斯克，他在賓夕法尼亞大學時期的三篇論文中，有兩篇是描述自己“夢想”的。其中一篇是關於太陽能在未來的重要性，另一篇則是關於超級電容儲能的，長達44頁的論文背後，是他對於未來汽車、飛機和火箭利用該技術的憧憬。所以當他創辦了黃頁公司zip2（被康柏公司以2200萬美元收購）、網絡銀行服務公司X.com（與競爭對手Confinity公司合併為Paypal，後來被eBay收購）之後，2002年拿著被收購後的1.8億美元，在同年馬斯克創辦了Space X。（詳細故事請看：殺死埃隆·馬斯克）

另一位是馬斯克的校友JB Straubel（特斯拉前CTO，後轉為行政高管，並成立創業公司，做鋰電池回收業務），他在斯坦福大學期間，由於興趣原因，其專業從物理學轉為能源系統工程，他給出的理由是“物理學都是理論知識，我更喜歡動手去做點東西，能源系統工程包含了我喜歡的兩個方面，電腦軟件和電能驅動”。在大學期間，他曾用1600美元買了一輛破舊的保時捷，並自己動手製作電控系統、充電器、相關軟件將其改造成為一輛1/4英里僅需17.28秒的電動汽車，只可惜由於電池原因，其續航只有30英里。

2002年獲取碩士學位後，一次機緣巧合他在參與太陽能汽車比賽時，發現當時作為太陽能的能源存儲——鋰電池，是足具潛力作為汽車全部能量來源的，所以用“鋰電池造純電動汽車”的想法一直保留在他心中。在Straubel不停宣傳“鋰電池電動汽車”的想法屢遭受挫時，2003年他遇到了馬斯克，他們在Space X的總部第一次見面，當Straubel提出他的想法時，與馬斯克不謀而合，不過當時馬斯克仍寄希望於使用超級電容作為電動汽車能源。

（AC Propulsion公司的電動車tzero，特斯拉Roadster的概念來源）

隨後，Strauble利用其朋友關係，帶馬斯克體驗了AC Propulsion公司（成立於1992年，其一開始是生產控制器給通用EV1使用，後研發了幾款電動動力系統，曾拒絕了特斯拉兩位創始人的）於1997年展示過的tzero電動汽車，該車由鋼架和玻璃纖維製成，0-60英里只需要4.9秒。不過當馬斯克向AC Propulsion提出建議把tzero商業化時，遭受了拒絕，所以馬斯克決定自己動手打造“鋰電池電動汽車”。

巧合的是還有兩位也向AC Propulsion提出了同樣的建議且同樣遭到了拒絕，他們就是馬丁·艾伯哈德（Martin Eberhard）和馬克·塔彭寧（Marc Tarpenning），這兩位曾在1997年創辦了NuvoMedia公司，研發過的Rocked eBook是世界上最早的一批電子書閱讀器之一，也正是對於鋰電池技術的掌握，加上EV1“消失”和遭到AC Propulsion拒絕的影響，2003年他們決定自己創辦一家電動汽車公司——特斯拉。

2004年4月，在特斯拉650萬美元融資需求下，馬斯克投資635萬美元成為特斯拉董事長，並隨後高新邀請Straubel任職特斯拉的CTO。緊接著馬斯克帶領團隊馬不停蹄的開始推進Roadster的產品設計和研發，由於是以tzero作為概念來源，所以藉用了這輛車，將其鉛酸電池換為鋰離子電池，從而降低了重量並大大提高了續航和加速性能。後來雖然獲得了ACPropulsion的電力系統和充電專利，但馬斯克對其電機和變速器不滿意，所以決定以此基礎自己研發獨一無二的電子設備、電機和動力系統。

2005年，特斯拉與蓮花達成協議，由蓮花提供底盤和車身等部件，組成不帶動力系統的空車輛，再由特斯拉裝入相關設備進行測試研發。

（特斯拉 Roadster）

2006年7月19日，大約是13年前，特斯拉在聖塔莫妮卡機場的機庫裡展出了其Roadster的原型車，這是一場只有350人收到邀請的小型發布會。隨後9月份在洛杉磯國際汽車展覽中，特斯拉Roadster第一次亮相汽車展。

（特斯拉總部Menlo Park）

即便是價格非常昂貴，約11萬美元，也有不少訂單在發布當場就確定了。然而對於造車還不甚了解的特斯拉，在其總部Menlo Park手工組裝的Roadster遭遇了生產“滑鐵盧”，除了速度極慢之外，還遇到了諸多例如油漆不均、電機異響等各種大大小小的品控問題。所以直到2008年，才真正交付了第一輛Roadster，並且之後的交付也一拖再拖。

步履蹣跚——Fremont Factory

2008年，在Roadster交付第一輛的現場，馬斯克宣布將會推出一款豪華四門轎車；隨後在2009年3月26日，Model S的原型車發布。

由於Roadster的交付一再拖延，所以在推出Model S之後，媒體中都是“看Roadster的交付情況，Model S肯定生產不出來”、“就算生產了100輛，那1000輛不知要等到何時了” 、“特斯拉依靠一個車庫如何量產Model S”等懷疑的聲音。

恰巧此時特斯拉剛剛經歷了2008年的金融危機，和同年Space X的發射失敗，特斯拉手中的資金嚴重不足，如果不是馬斯克自掏腰包以及說服朋友、投資人再度投資，很可能特斯拉此時已經破產了。所以要單獨新建廠房成本太高，完全無力負擔。

所以幾經挑選之後，最終選擇了位於弗里蒙特的NUMMI（新聯合汽車製造公司，New United Motor Manufacturing, int），該工廠由通用和豐田合作建造，始於1984年，在2010年關門。同年5月，特斯拉和豐田達成協議，共同發展電動汽車、零部件、量產線和設計支持，這份協議中包括了特斯拉以超低價4200萬美元購入NUMMI工廠。

購買工廠使得特斯拉資金再度緊張，好在2010年6月，特斯拉在納斯達克成功上市，就算CNBC《瘋狂的金錢》的主持人吉姆·克拉默多次強調不要買這“破股票”，最終特斯拉還是以17美元定價開盤，23.89美元收盤，籌得2.26億美元得以投入量產Model S。

面臨著Model S量產壓力，工廠緊接著進入改造階段，2011年特斯拉向豐田其��美國工廠拍賣了沖壓線、機器人等設備，並以低價購入了1700萬美元的相關製造設備，此外又以600萬美元的價格購買了原價值5000萬美元的舒勒SMG液壓沖壓機（全球只有不到40台）。

在特斯拉試制了20台手工組裝的“Alpha版本”Model S後，又試制了50台的“Beta版本”Model S，此時生產線正式通過量產驗收。隨後又通過繼續改造，工廠逐漸具備了零部件集成組裝、硬件測試、聯邦政府碰撞測試和驗收測試能力。特斯拉預估2012年能夠量產5000輛左右，2013年預計量產20000輛。

2012年6月22日，Model S開始交付，隨後從8月份量產速度的15~20輛/週提升至11月份的200輛/週，又在12月底將速度提升至400輛/週，此時特斯拉將預期下調至2012年量產2500輛。通過特斯拉近乎瘋狂的提高產量，終於在2013年最後三週實現了6892輛交付的成績。加利福尼亞州宣布將會給特斯拉3470萬美元減免稅收額度，幫助其擴大量產規模至35000輛/年。

（特斯拉各款汽車交付量）

之後，特斯拉繼續邊改造工廠、採買設備。 2014年5月，弗里蒙特工廠量產速度達到700輛/週，這一數字在2015年提高至1000輛/週。通過2014年7月對生產線的調整，加上原本兩款車就有不少零配件通用，Model X也開始準備量產了，第一輛驗收合格的Model X於2016年4月下線。

2016年8月，特斯拉宣布已經能夠穩定生產2000輛/週的速度。此時稍稍穩定下交付的特斯拉又要面對下一個難題，由於Model 3一經發布，就獲得大量訂單，“量產地獄”從此開啟。

2016年，特斯拉通過股票獲得14.6億美元，其中12.6億美元是為Model 3生產線做準備的。由於需要一條全新的生產線以及供應鏈，這對特斯拉來說是個巨大的挑戰，所以在2016年特斯拉費盡心思與Grohmann Engineering達成協議，收購了這家德國知名工程學公司並改名為Grohmann Automation，旨在為Model 3大規模量產做準備。

（特斯拉毛利潤，經營利潤，淨利潤波動，在每個車型面臨量產之前都需要巨額資本投入）

然而儘管花費了大量資金，還是趕不上原本的進度，所以在2018年特斯拉甚至在工廠外建立“帳篷”總裝線以應對產能問題，也就是那時，特斯拉質量問題投訴陡增。

如今弗里蒙特工廠已經能夠穩定5000輛/週的速度生產，並幫助特斯拉在Q3季度實現了再次盈利。

超級工廠——Nevada

在開展弗里蒙特工廠生產不久，因為預估到需要大量的鋰離子電池資源，所以在2013年11月就公佈了超級工廠概念。 2014年7月，特斯拉宣布與松下達成協議，將投資建設一家工廠，耗資約50億美元。

（內華達超級工廠）

當時有約5個州進行競爭，通過提供稅收優惠和現金補助來吸引特斯拉，最終內華達州政府通過極具吸引力的條件和多輪艱苦的談判，超級工廠選址才放在了內華達州的斯托里縣。當然特斯拉選擇在此也不僅僅是因為優惠條件，更重要的是這裡極具乾燥的自然環境，非常適合大規模生產鋰離子電池，因為生產鋰離子電池需要保證較低的濕潤度，來確保生產安全。

（馬斯克參加超級工廠投產儀式）

2016年7月29日特斯拉舉行了盛大的投產儀式，此時工廠僅建設完畢總設計規模的14%，預計要到2020年才能全部完工。

特斯拉寄期望於超級工廠通過產業垂直整合的方式，控制電池組生產的相關成本，利用規模經濟和技術創新，達到相比於海外採購其成本大幅下降。實際上，特斯拉也的確通過內華達超級工廠實現了這一目標。

到2018年11月，Model 3的產能達到了5000輛/週，超級工廠電池組生產速度打到了每天350萬個21700電池，根據估算其電池總產量在2019年約能達到230Gwh，此外超級工廠還負責生產電機和動力系統。

這個工廠不僅僅是為了應對預期車輛產能，還包含著Solarcity能源業務的未來期望。特斯拉作為電動汽車，電池組、電機和動力系統可以稱為其最關鍵的心臟部分，可以說沒有內華達超級工廠，就沒有如今的特斯拉。

特斯拉還是Tesla

特斯拉上海工廠是全資形式入駐，其幾乎所有的掌控權都在特斯拉手中，所以在招聘之時尤為嚴苛，特斯拉總裝環節的主力人員均具備10年以上的汽車裝配經驗，並有來自例如斯坦福、清華、復旦等人才進入管理層負責公司業務，其質檢環節的員工平均年齡僅有30歲，且具有多年汽車質檢經驗。

其官方稱：“上海工廠生產的特斯拉，由於借鑒了美國工廠的生產經驗，其生產製造工藝將會提升到全新的水平，除了大幅提升裝配和製造質量，還能讓生產更加高效，中國產特斯拉的品質如何，相信大家會在第一批用戶口中得到答案。”

例如特斯拉全球首創的3D立體製造工藝，地面與空中機器人結合進行全方位作業，極大優化生產製造流程效率；還有其總裝線長度達700米，特斯拉打造了新型Wow（車輪上的倉庫，Warehouse on wheels）讓集裝箱直接對接生產線，車輛測試下線即可直接進入物流階段，直接取締了傳統倉庫的弊端。

其實多數消費者真正擔心的品控問題，在2019年解決了產能問題後，已經通過生產流程優化和技術升級將其解決了，大部分購買新車的用戶反饋很多之前車主提到的問題自己沒有遇到，尤其是美國市場（中國市場很多車是早期生產，運輸過來的）在前幾個月交付期僅不到一個月，所以都是最新下線的車輛。

真正困擾許多消費者的是價格問題。國產標準續航升級版35.88萬人民幣的價格（包含Autopilot，非FSD包），相較於之前進口版（36.39 萬，標配Autopilot，已下架）的差價僅有8100元，並未按照眾多消費者的預期估計有大幅下調。

其原因在於目前特斯拉上海工廠雖然已經建成投產，但只是總設計規模的1/4，雖然目前工廠內已經擁有沖壓、噴漆和總裝車間，不過生產模式目前仍是CKD（全散件形式， Completely Knock Down），絕大部分零配件仍是進口途徑，尤其是佔成本比例非常高的電池組模塊。

不過根據特斯拉目前的經營風格，在國內尋找各路合格的供應商已是定數，昨天還傳出多個消息，特斯拉將會採用寧德時代和LG化學作為鋰離子電池的供應商。

所以大概��需要在國內敲定一批供應商，尤其是鋰離子電池的供應商之後，價格才會逐步下調，虎嗅今天也聽到消息說，有可能配備松下電池的Model 3可能數量有限。雖然以馬斯克的“瘋子”標準，即便換了品牌供應，其性能也不會有差別，但介意的人估計需要搶先購買了。

如果想要以更低的價格購買到Model 3或者即將量產的Model Y，可能要等等了。

從特斯拉總部Menlo Park艱難的組裝Roadster，到弗里蒙特工廠改造升級開始逐步量產Model S/3/X和同一時間內華達超級工廠成立，最後到特斯拉上海工廠建成投產，特斯拉用了將近13年才逐步穩定下來並實現未來可能長期的穩定盈利。

“我們的目標是打造一款電動車，在所有汽車中是最棒的，並向世界展示電動車也可以做到（優秀）。”

——埃隆·馬斯克

看到這裡，特斯拉在中國市場的未來前景如何，或許你已經心裡有數了吧。

from 我們在上海工廠開了國產特斯拉 via KKNEWS

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