GetRobo Blog: [Humanoids 2010] クラウド＋ロボット＝Cloud Robotics
先日、カーネギー・メロン大学からグーグルに移っていてびっくりしたと書いたJames Kuffnerさんが、Humanoids 2010のワークショップで新しいコンセプトを発表した。Cloud Robotics。 Cloud Roboticsとは、ロボットの「頭脳」にクラウドを利用すること。シンクライアントといっしょで、ロボットも周りの環境を認識しどのように動くべきか判断するための情報や計算能力を、必要なときに随時利用できるのであれば、本体に搭載しておく必要がない。クラウドを使う利点は、より安価で軽く、かしこいロボットができるだけでなく、多数のロボットがプラットホームに依存せずナレッジ・データベースを共有できる可能性があることだ。 Kuffnerさんは講演の中で、画像検索のGoogle Gogglesを例に挙げた。画像をアップロードすると、ウエブから似たような画像を検索してくれるサービスだ
Open Source Cloud Computing Infrastructure - OpenStack
Join the OpenStack community in Suwon, South Korea from September 3-4 at the first regional OpenInfra Summit Asia! Hear how OpenStack developers and operators are collaborating to define AI requirements, new OpenStack + Kubernetes production use cases and how organizations continue to scale their OpenStack footprint. Cloud Infrastructure for Virtual Machines, Bare Metal, and Containers Openstack c
20100603 - 国立情報学研究所/National Institute of Informatics
国立情報学研究所(所長：坂内 正夫（さかうち まさお）)と米航空宇宙局（NASA：National Aeronautics and Space Administration)は、双方のオープンソースクラウド基盤の相互運用性を向上するための活動を開始いたしました。この連携により、NIIとNASAのクラウド間で相互接続できるようになるだけではなく、国際的な学術活動のためのクラウド基盤を共有することで、研究・教育活動を促進させることが可能になります。 NIIとNASAのクラウドは、ともにオープンソースのクラウド基盤で構築されており、ほぼ同等のソフトウェアスタックで構成されています。また、商用クラウドプロバイダとの相互運用性確保のため、オープンデータAPIを採用し、外部連携を重視した設計でも共通しています。 国際的なクラウド間連携を推進することで、クラウド上で動作するアプリケーションやデータの流通
クラウド・コンピューティング社会の基盤に関する研究会報告書（案） - Imagine with 加藤和彦
私が座長を務めさせて頂いたIPAの「クラウド・コンピューティング社会の基盤に関する研究会報告書（案）」が，パブリックコメント募集中となっています． IPAページ http://www.ipa.go.jp/about/pubcomme/201003/index.html 報告書（案）（PDFファイル，約4MB） http://www.ipa.go.jp/about/pubcomme/201003/201003cloud.pdf 目次 １．研究会の狙いと総括 1.1 研究会の狙い (1) クラウドとは (2) クラウド化すべき理由 (3) クラウド化が難しい理由 1.2 総括 ２．クラウドの成り立ちと現状について 2.1 クラウド出現の技術的背景 (1) 「あちら側」にあるコンピュータの利用 (2) サービス提供側の視点 (3) サービス利用側の視点 2.2 各国などにおけるクラウドを巡る状況
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
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クラウドコンピューティング : 2.Googleのクラウド技術 | CiNii Research
Crowd Computing型レコメンドーションシステムの開発と大規模応用事例 | CiNii Research