Ruby on Railsの作者がコンテナ・デプロイ・ツール「Kamal 1.0」を公開
Ruby on Railsの作者として知られるDavid Heinemeier Hansson氏は、コンテナ・デプロイ・ツール「Kamal 1.0」を9月19日（現地時間）に公開した。同氏は開発したWebサービスをクラウド・プロバイダーから自前のサーバーに移行する手続きを進めており、Kamalはその手続きの中で生まれたという。KamalはMITライセンスで公開しているオープンソース・ソフトウェア。 Kamalは、Dockerでコンテナ化したアプリケーションを配備するツール。設定ファイルに外部の公開IPアドレスを記入して起動すれば、Linuxが動作するコンテナが動き出す。このコンテナにはSSHで接続することも可能だ。 Hansson氏はKamalをWebアプリケーションをクラウドから自前のサーバーに移す目的で使用しているが、クラウド間での移動など、ほかの目的にも利用できる。Kamalを利用す
フリーのVM環境を使って、ビッグデータ分析の学習環境をすばやく構築する
はじめに Hadoopを使って大規模データを蓄積し分析するのは、もはや当たり前になってきた昨今ですが、大規模データ分析の環境を試すのは、なかなか難しいというのが現状です。確かに、Hadoop単体やSQLエンジン単体なら、Amazon EMRやGoogle BigQueryなどを使うことで体験することは可能でしょう。しかし、大規模データの分析基盤では以下のようなことを行っていく必要があります。 RDBMSからデータをHadoopにインポートする SQLを使って、大規模データを高速に分析する アクセスログなどの大量の非構造化データを分析する 大量のデータに対し、リコメンドに利用するための高度な分析処理を行う 大量のデータを全文検索できるようにする これらすべてを試す環境を構築するのは、たとえクラウド環境を使ったとしても困難です。また、（検証環境としては）意外と高額な費用がかかってしまい、永続化
R言語のデータ分析レポートをShinyでインタラクティブにしてみる～「アプリケーション作成編」
前編の記事に引き続きShinyについてご紹介します。前編の記事では「環境構築編」として、作成したアプリケーションをShiny Serverを使って公開するまでの方法をご紹介しました。今回、後編の記事は「アプリケーション作成編」です。Shinyアプリの実装方法を理解して、実際にShiny Server上で動くWebアプリケーションを作ってみましょう。 Shinyで作れるさまざまな分析レポート Shinyではニーズに合わせてさまざまなタイプの分析レポートが作ることができます。実際のサンプルをShiny公式ギャラリーページで確認してみることにしましょう。まずは以下にアクセスしてみてください。 Shiny公式ギャラリー 公式のギャラリーページでは以下のような、さまざまなバリエーションのShinyアプリを一度に見ることができます。 このページのサンプルアプリを一通り見ておくことでShinyで作れるレ
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