Bp study39 nodejs2. 自己紹介 Yohei Sasaki (@yssk22) CouchDB Fan ○ 今年はCouchDB なにもやってないorz ○ 12/12 に MongoDB / CouchDB 勉強会します. 気がついたら node.js ユーザーに. ハンズオン資料はこちら. ○ http://bit.ly/a7Mm5i
BPStudy#38
Takeshi HASEGAWA @hasegaw 実はまだ資料でてきないことを白状しておきます RT @key3: 今日の #bpstudy 講師の @hasegaw は10年来の知人だけど、実は初めて会うと白状しておきます。
エンジニアなら知っておきたい「仮想マシン」のしくみ (BPStudy38)
1. Copyright(C) Software Research Associates, Inc. All Rights Reserved. エンジニアなら知っておきたい 「仮想マシン」のしくみ BPStudy #38 (2010/10/29 EBISU303) ネットワークシステムサービス本部 ネットワーク運用・構築部 長谷川 猛 (hasegaw at sra.co.jp) Twitter : @hasegaw ※本資料中の解説内容は、弊社としての 統一的な見解を示すものではありません。 2. 2 自己紹介 所属所属 興味分野興味分野 株式会社SRA ネットワークシステムサービス本部 ネットワーク運用・構築部 現在は提案支援業務に携わる 特にLinux や仮想化技術を得意とする、 雑食系システムエンジニア 主な著書主な著書 『Xen 徹底入門』 初版、第二版（2007、2009年 翔
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
#appengine でComet！ Channel APIでpushできるぞ - スティルハウスの書庫の書庫
Google I/O 2010ではApp Engine関連の大きな新機能発表がいくつかありましたが、「Channel API」もそのひとつ。これは「Webブラウザとのpush通信（comet）のためのAPI」です。 ついにpushできるよ！ これまでApp Engineにおいてクライアントへのpushを行うには、 XMPPプロトコルを通じてのXMPPクライアントへのメッセージ送信 URLFetchを用いて外部のpushサーバー（WebSocket対応サーバーとかTornadoとか）経由でへWebブラウザにpush（例：松尾さんのwebsocket連携） のいずれかしか手段がありませんでした。 しかしXMPPクライアントの実装は容易ではなく、とりわけApp Engine側のXMPPサーバーとしてGoogle Talkサーバーを用いる場合はTLS通信が必須となり、利用可能なクライアントが極端に
BPStudy#31
■MC id:cacutusman（twitter:cactusman） ○自己紹介 Hudsonのコミッタです。 続きを読む
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