グーグルがWebを高速化するために何をしているか
本のページをめくるように、どんなWebページも素早く表示できるようにする。グーグルは以前からWebの高速化に取り組んできました。 6月22日から、米サンタクララで行われていたWebサイトのパフォーマンスと運用に関するオライリーのイベント「Velocity 2010」では、グーグルのUrs Hölzle氏がWebの高速化技術について「Speed Matters」（スピードの重要性）というセッションで紹介ています。 Webを高速化するためにどのような技術があり、あるいはどのような技術が検討されているのか、このセッションの内容を紹介しましょう。 スピードは重要だ 私が話そうとしているのは、「Speed matters｣（スピードの重要性）についてだ。Webは空飛ぶジャガイモより速くなれるだろうか？ どのくらい速くなれるだろうか？ （参考：オペラがやってくれた！ グーグルの空飛ぶジャガイモに対抗）
グーグルが構築した大規模システムの現実、そしてデザインパターン（1）～MapReduce編
グーグルが「Evolution and Future Directions of Large-Scale Storage and Computation Systems at Google」（グーグルにおける、大規模ストレージとコンピュテーションの進化と将来の方向性）という講演を、6月に行われたACM（米国計算機学会）主催のクラウドコンピューティングのシンポジウム「ACM Symposium on Cloud Computing 2010」で行っています。 グーグルはどのようにして大規模分散システムを構築してきたのか、そして、そこからどのようなことを学んだのかが語られていますし、後半では大規模分散システムのデザインパターンという、非常に興味深いノウハウも公開している、非常に情報量の多い講演です。 その講演の内容を、全部で4つの記事、MapReduce編、BigTable編、教訓編、デザイン
Google JavaScript Style Guide 和訳 — Google JavaScript Style Guide 和訳 v0.1 documentation
この和訳について¶ この文章は Google JavaScript Style Guide を非公式に和訳したものです. 内容の正確性は保証しません. ライセンスは原文と同じく CC-By 3.0 とします. フィードバックは Issue への登録 , あるいは Kosei Moriyama (@cou929 または cou929 at gmail.com) へ直接お願いします. この和訳のリポジトリは こちら です.
BigQueryってなんぞ？ - スティルハウスの書庫の書庫
Google I/O 2010では、Google Storageと合わせて利用する新機能「BigQuery」が発表されました（これもApp Engineとは個別のプロダクトです）。ひとことで言えば「何100億件のデータも数秒〜数10秒で集計できる、大規模並列クエリサービス」です。既存のOLAPやデータウェアハウスに相当するもので、更新処理には使えません。 MapReduceとはどう違う？ 大規模なデータセットに対して多数のサーバで並列処理するという点ではMapReduceに似ていますが、処理結果がすぐに得られる点、そしてSQLっぽいクエリ言語で表現できる集計処理しか実行できない（mapperやreducerを定義してデータを任意の方法で加工したりできない）点がMRとは異なります。MRよりさらに高水準の分散処理サービスです（MR＋Hiveに近いかもしれません）。 リンク集 BigQuery
Google日本語入力チームからの新しいご提案
みなさん、Google日本語入力は使っていただいていますか？ 豊富な語彙と強力なサジェスト機能で思いどおりの日本語入力をサポートし、発表以来多くの方にお使いいただいております。 我々 Google 日本語入力開発チームは、もっと速く・効率的に入力できないか、日々研究を続けています。今年 2 月 17 日に発表した開発版では、そうした我々の取組みを実際に体験していただけると思います。 ただし、限界に突き当たることもあります。その一つがキーボードです。現在一般的に使われている QWERTY と呼ばれるキーボード配列は実は「遅く打つため」の配列になっているという逸話があります。この説によると、タイプライターが発明された際、機械的な故障や絡みを減らすために、わざと人間が速く入力しにくい配列にし、「a」や「enter」など、よく使われるキーが打ちにくい小指や薬指に配置されているのです。この説には様々
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