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8月26日のテレビ東京系列にて放映された「 [WBS] ワールドビジネスサテライト」番組内における「ツイッター(Twitter)」特集コーナーで、Twitterをはじめとしたマイクロブログに対する企業としてのスタンスや、社員にとっての公私にわたる利用シーンを取材した様子が取りあげられました。 私も取材いただいたのですが、ほろ酔いで自分でも何言ってるかよくわからない受け答えをしてしまったので、どうせカットされるだろう・・と思ってたのですが、期待に反して大活躍してしまいました(汗焦;;;) 名言(迷言):ここ3ヶ月でフォロワーが800人増えた。 あとから「ほんとに3ヶ月で800人も増えたのか?」と不安になったのですが、どうやら概ね間違いじゃなかったようです。 http://twittercounter.com/mayumine/all 酔っぱらってたけど嘘は言わなかった!ああヨカタヨカタ。 さ
アマゾン(Amazon)は日本でも着実に支持を集め「1,500円以上送料無料」が多くのインターネットショップの標準となっていますね。本やCDに限らず、おもちゃや家電製品、パソコン、さらには食品などあらゆる商品を取り扱うようになってきました。 元々、価格の安い商品が多いアマゾンですが、たまに「90%OFF」など信じられないセールをする場合があります。この値引き手法はあのドン・キホーテと同じと言われています。大量の在庫処分品などが持ち込まれるケースも少なくないとか。 そんな超お得な商品の情報は、アマゾンのメールマガジンやAmazon.co.jp: セール・バーゲン・お買い得情報 でゲットすることができますが、もっと簡単に、興味のあるジャンルで割引率を指定して検索する方法をご紹介します! アマゾンのトップページにアクセスし左メニューから希望のカテゴリをクリックします。(ここでは「パソコン・周辺機
A discussion between Kirk McKusick and Sean Quinlan about the origin and evolution of the Google File System. During the early stages of development at Google, the initial thinking did not include plans for building a new file system. While work was still being done on one of the earliest versions of the company's crawl and indexing system, however, it became quite clear to the core engineers that
グーグルが独自に開発した分散ファイルシステム「Google File System」(GFS)。GFSには、グーグルがクローラが集めてきた大量のコンテンツ、GMailなどの利用者が保存する大量のファイル、 Google Mapsなどが表示する大量の画像など、想像を絶するほど大量のデータが保存されています。 GFSは約10年前に開発され、その後改良を加えられてはきましたが、いくつかの弱点が表面化してきています。それらの弱点を克服するために現在グーグルでは GFSの次のバージョンを開発中で、開発責任者であるSean Quinlan氏へのインタビューが、米国の計算機学会であるACMのWebサイトに掲載されています。 GFS: Evolution on Fast-forward また、そのインタビューの概要がニュースサイトRegisterの記事「Google File System II: Daw
2週間ほど前に「インメモリデータベースがクラウド時代の主流になるという期待」というエントリを書きました。ハードディスクに代わり、メモリをデータベースの永続化手段とするインメモリデータベースは、超高速なアクセスとスケールアウトを実現する、クラウド時代のデータベースの主役になるのではないか、という内容です。 この記事に関して、TechVisorの栗原さんと次のようなやりとりをしました。 確かに、Oracle Real Application Cluster(以下、Oracle RAC)でデータベースが全部載るくらい十分にキャッシュ用のメモリを割り当てれば、メモリ上でデータベースを操作するインメモリデータベースと同じことではないのか、とも思います。 両者の違いは何かあるのでしょうか? 調べてみることにしました。 インメモリデータベースは1000倍速い 調べてみるとすぐに、両者には明確な性能差があ
Navigation index Erlang User's Guide v5.8.1 documentation » This Page Show Source Quick search Enter search terms or a module, class or function name. Erlang Efficiencyガイド¶ 1. イントロダクション 1.1. 目的 1.2. 条件 2. Erlangのパフォーマンスに関する8つの都市伝説 2.1. 都市伝説: funは遅い 2.2. 都市伝説: リスト内包表記は遅い 2.3. 都市伝説: 末尾再帰関数は、再帰関数と比べて「べらぼう」に高速である 2.4. 都市伝説: ‘++’ は使用しないほうがいい 2.5. 都市伝説: 文字列は遅い 2.6. 都市伝説: Detsファイルの修復はとても時間がかかる 2.7. 都市伝説:
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