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2016年2月23日のブックマーク (4件)

  • 分散プログラミングモデルおよびデザインパターンの考察 その3 - Software Transactional Memo

    昨日に引き続いて分散システムのデザインパターンについて書いていきたい。 だがそれ以前に故障モデルに関する前提を忘れてはならない。人によって様々な方針があるが、個人的には分散システムの世界において意識しなくてはならない故障モデルは4つだと考えている。僕は前回のブログに書いた Replication のをベースに書いており、少し言葉遣いや定義が他とやや違う点は許して欲しい。また、通信の脱落・遅延とはレイヤーが異なる議論である。 故障モデルの分類 故障が起きないモデル これは故障が起きない世界を仮定するモデルである。これ自体はプロダクションにそのまま投入できるものではない。だがこの故障モデルを想定しても解けない問題は故障が発生する状況では絶対解けない事が断言できたり、合意プロトコルが正しいかを議論する土台となったり、様々な実用的なアルゴリズムや分散システムの土台となるアルゴリズムが生まれる土壌

    分散プログラミングモデルおよびデザインパターンの考察 その3 - Software Transactional Memo
    daisukebe
    daisukebe 2016/02/23
    "Shared Somethingにしよう" ユーモアがある
  • 分散プログラミングモデルおよびデザインパターンの考察 その2 - Software Transactional Memo

    前回の記事では 分散システムのデザインパターンと銘打っておきながら並列・並行システムの分野の話からクラウド環境へとこじつける事を「分散システム」と呼んだ事。 システム全体を決定づけるわけでもない通信パターン上の選択肢の一部を切り出してシステムの質のように呼んだ事。 プログラミングモデルと言いながらプログラミングモデルの話が一切出なかった事。 のうち一番上についてしか書かなかったので次に真ん中の項目についての話をする。物事を分類する際の一般論としては MECE であることが好まれるがYahoo!の記事はレイヤーも目的も様々な物を一緒くたに語っており、取り繕おうにも議論の空間があやふやなので何に対して網羅的なのかも議論ができない。「マスターやワーカーというのは役割の議論であり通信パターンの議論ではない」「Producer-Consumerはデータフローの一種と呼べないのか?」「データフローは

    分散プログラミングモデルおよびデザインパターンの考察 その2 - Software Transactional Memo
    daisukebe
    daisukebe 2016/02/23
  • 分散プログラミングモデルおよびデザインパターンの考察 その1 - Software Transactional Memo

    Yahoo技術者が書いたブログ techblog.yahoo.co.jp が悪い方向に期待を裏切ってくれたのに対し、 @kuenishi さんがまとまった文章 kuenishi.hatenadiary.jp を書いていたので、僕も2番煎じぐらいでまとまった文章を書く。 始めに断っておくと、分散システムというのはまだまだ事例を集めていくフェーズを抜けきっておらず、体系立った大統一理論的な分類法は確立していない。ここに書くのは、これまでの分散システム事例やこれからの分散システム事例を分類していく際にその性質をカテゴライズする一助となれば良いな、程度の文章なのであまり真に受けないで欲しい。 なぜYahooの記事が期待はずれなのか 人によって意見はあるとは思うが、個人的に感じたのは以下の3つ。 分散システムのデザインパターンと銘打っておきながら並列・並行システムの分野の話からクラウド環境へとこじ

    分散プログラミングモデルおよびデザインパターンの考察 その1 - Software Transactional Memo
    daisukebe
    daisukebe 2016/02/23
  • GolangとGoogle Cloud Vision APIを使って牛の画像認識をする

    こんにちは!今シーズンまだ1度もゲレンデに行けてないファームノート阿部@frkoutです。 近いといつでも行けると油断してあまり行かなくなったりするんでしょうか。 東京にいた前シーズンの時のほうがよく行ってたような気がします。 今回は、2016/2/19に Google Cloud Vision API がベータ公開されたということで早速触ってみました。 Google Cloud Vision APIとは Google機械学習ベースの画像認識API「Cloud Vision API」のベータ版を公開にあるように、 任意の画像に対してラベル付けをおこなったり、看板や商品のロゴを認識したり、顔認識が出来るAPIです。 公式ページには、 強力な機械学習モデルの能力を活用することで、画像の内容を理解できるアプリケーションの開発を可能にします。 とあるので、実際のところどのくらい画像の内容を理解で

    GolangとGoogle Cloud Vision APIを使って牛の画像認識をする
    daisukebe
    daisukebe 2016/02/23