いかにしてGoogleは他の企業では成し得ないような驚くべきデータセンターネットワークを作り上げたか | POSTD
Googleは最近、正当に築き上げてきた誇りを抱きつつ、次のような 発表をしました 。 Googleは、先日開催された2015 Open Network Summitで、5世代の社内ネットワーク テクノロジーの詳細を初めて公開しました。初の社内データセンターネットワークである10年前のFirehoseから最新世代のJupiterネットワークに至るまで、Googleは1つのデータセンターネットワークの能力を100倍以上に増強してきました。実際、現在のJupiterファブリックは二分割帯域幅で1ペタビット/秒を超えています。これだけの能力があれば、10万台のサーバがそれぞれ10Gb/秒で情報を交換でき、アメリカ国会図書館所蔵図書のスキャンしたコンテンツ全体を1/10秒未満の時間で読み込むことができるでしょう。 Googleのデータセンターネットワークは、目に見えるGoogleのほとんどの仕事を
なぜ無作為化なのか：『因果推論の根本問題』とその解法 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは。林岳彦です。はてなジョシュ（バーネット）です。今回から「はてなブログ」へ引っ越しました。今後とも引きつづきよろしくお願いします。 さて。 前回までの記事では、実験データではない調査観察データを用いた因果効果の推定における注意すべきバイアスの類型について書いてきました。 ここでなぜわざわざ「実験データではない」という但し書きをつけているのかというと、適切なデザインに基づき行われた実験（もしくは介入を伴う調査）からのデータは、処理・条件の違いによる結果の差を素直に「因果効果」とみなして解釈できるので、余り細かいことを考えなくても大丈夫だからです*1。 はい。 では、そもそも、なぜそのような実験では「結果の差を素直に因果効果とみなせる」のでしょうか？ 今回は、その背景となるロジックについて書いていきたいと思います。 （すみません今回もものすごく長いです。。。） まずは「因果効果」を定
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