楽天テクノロジーカンファレンス2017でApache Kuduについて発表してきた - 科学と非科学の迷宮
楽天テクノロジーカンファレンスに登壇するという貴重な機会をいただいたので、Apache Kuduについて発表してきました。 Apache Kudu - Updatable Analytical Storage #rakutentech from Cloudera Japan 主催していただいた楽天様、ご聴講いただいた皆様、ありがとうございました。 社外での英語プレゼンだったのでなかなか準備が大変でした。 以下、補足やFAQです。 これ資料英語なんだけど日本語はないの？ この資料そのものの日本語スライドはありませんが、より詳しいスライドが日本語で公開されています。 Apache Kuduは何がそんなに「速い」DBなのか? #dbts2017 from Cloudera Japan #cwt2016 Apache Kudu 構成とテーブル設計 from Cloudera Japan 「新製品
誰でもできる、プレゼンが劇的にうまくなる基本テクニック - 科学と非科学の迷宮
私も「テクニカルエバンジェリスト」などという大層な肩書を会社からいただいており、講演や連載記事などの執筆を行っていますが、私のプレゼン技術は数年前にMSの西脇さんのプレゼンセミナーに参加させていただいて学んだものがほとんどで、正直言うとこのような記事を書いて講釈を垂れるような立場ではありません。 しかし、直近で西脇さんのセミナーがないということと、会社も大きくなり同僚が増えていく中で、速やかに自分のプレゼン技術を共有しなければならないという状況になったため、恥ずかしながら自分なりの方法を説明するためにこの記事を執筆することにしました。 プレゼンとは銘打っていますが、実際にはプレゼンだけでなく、ブログの記事執筆などさまざまな表現の場で活用することができます。"present"とは「伝える」「表現する」という意味であることからもわかるかと思います。 著者の経験 公開イベントでのプレゼンは、小さ
セールスエンジニアという仕事 - 科学と非科学の迷宮
現在の自分の肩書である「セールスエンジニア」という仕事がどのようなものか知らない方も多く、毎回説明するのが大変なのでブログ記事にしました。セールスエンジニアという仕事はなかなか馴染みがありませんが、20代後半から30代のITエンジニアのキャリアパスとしては面白い仕事の一つだと思います。マネージャーになるかどうか考える前に、是非一度読んでください。 この記事では、ClouderaのようなB2BのITソフトウェアベンダーのセールスエンジニアを想定して執筆しています。他の業界のセールスエンジニアについては確実に状況が異なりますのでご注意ください。 要約 セールスエンジニアとは、お客様が自分たちの製品を正しく活用できるよう情報を提供していき、営業が製品・サービスを販売するのを助ける仕事です。お客様への製品紹介と提案が主要業務ですが、その方法は様々です。お客様の要望を満たすようなサンプルプログラムを
レガシーコード改善ガイド - 科学と非科学の迷宮
真面目にテスト駆動開発を学びはじめて一ヶ月が経ちました。 今まではネットで調べて得た程度の知識しかありませんでしたが、この一ヶ月の間に二冊の本を読むことで、自分のソフトウェア開発に対する考え方が大きく変わりました。 一冊目は「テスト駆動開発入門」です。詳細は以前の記事を見ていただくとしますが、この本を読んでようやくTDDというものがどんなものであるか体感することができました。 テスト駆動開発入門 作者: ケントベック,Kent Beck,長瀬嘉秀,テクノロジックアート出版社/メーカー: ピアソンエデュケーション発売日: 2003/09メディア: 単行本購入: 45人 クリック: 1,058回この商品を含むブログ (161件) を見る とはいえ、それはあくまで理想の世界であり現実はそんなに上手くいかないもの。だから「TDDとかやった方がいいかもしれないけど、とりあえず今のシステムは動いてるし
これから Hadoop を学ぶ人向け読書ガイド - 科学と非科学の迷宮
なんだかんだで Hadoop 周りの本も結構増えてきましたので下にまとめました。 抜けてるのもあると思うので(特に和書)、なんかお薦めありましたらコメントください。追加します。 タイプ別お薦め読書コース 短期間で全部読むのは不可能なので、とりあえず簡単にお薦めの読書コースを紹介します。 非技術者(営業や経営者など) 象本1章と徹底入門1章だけ読んどけばいいです。余裕があれば象本16章(ケーススタディ)。読んでる暇あったらその人件費で技術者にいいPC買ってあげてください。 技術者(共通) 象本読まないとかありえないです。 別に全部読む必要ないですが、とりあえず 1-10章ぐらいは目を通してください。 それも時間的に難しいならせめて3章か4章ぐらいまで目を通してください。 可能なら徹底入門と並行して読んでください。書き方の切り口が違う2つの書籍を読むことで理解が深まります。 Hadoop 技術
今日からすぐに使えるデプロイ・システム管理ツール Fabric 入門 - 科学と非科学の迷宮
Fabric は、Python 製のデプロイ・システム管理ツールです。 最近、構築や運用を自動化するための様々なツールが出てきています。 構成管理ツールの Puppet や Chef が有名ですが、使うまでに覚えることが多いのが欠点です。 しかし、Fabric は非常にシンプルなツールで、今からすぐに使うことができます。 Fabric はデプロイ・システム管理ツールで、類似のツールとして Ruby 製の Capistrano があります。 Fabric の最大の特長は、シェルスクリプトを書き慣れた人がいきなり利用できるところです。 シェルスクリプトとしてまとめていたコマンドをそのまま run() メソッドや sudo() メソッドで囲むだけで、使うことができます。 シェルスクリプトを使っていていると、いくつもの問題に遭遇します。 名前空間の管理 変数の扱い 複雑なデータ構造がない(せいぜい
Hadoopに関する雑感 (Hadoop アドベントカレンダー2012 XX日目) - 科学と非科学の迷宮
最近はなるべく技術的な話しか書かないようにしていたのですが、たまには個人的な思考を書いてみることにします。 クリスマスだし、ブログ初めてから8周年でもあるわけですし。 Hadoop は、大量のデータをリーズナブルに計算処理できるようにしたいという課題から生まれました。 つまりキーとなる課題として、 データが大量である リーズナブルである 計算処理ができる というものがあります。 後ろ2つは話が早い。低コストで計算処理を行いたいというのはほとんどのIT関係者が抱くニーズでしょう。 しかし、「データが大量である」という課題が厄介です。 まず第一に、「そんな大量のデータがどこにあるのか？」という問題があります。 たとえば1日1TBのデータを生成したとしても年間365TBです。ようするに 0.3PB。ビッグデータの代名詞として言われる「ペタバイトオーダー」には程遠いです。 1日1TBって、要するに
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