Blog | Cloudera
For the inaugural episode of Women Leaders in Technology on The AI Forecast, we welcomed Kari Briski – Vice President AI Software Product Management at NVIDIA. Kari shared the stories and strategies that inform her leadership style (like GSD or “getting stuff done”), what it means to trust your instinct, and the advice she gives to young women embarking on a career in technology and to women furth
「オンプレミス・システムの終わり」の始まり〜AWSでのミッションクリティカルシステムの稼働 - 急がば回れ、選ぶなら近道
個人的には割と大変だったので、その辺をまとめておきます。 ニュースリリースはこちら。 http://www.nautilus-technologies.com/topics/20130409.html 要するに本部系バックエンド基幹システムの「一式」のクラウド移行です。完全なミッションクリティカルシステムで、止まった段階で業務に確実に影響が出ます。 システムの機能概要 1.売上の確定処理と債権管理 POSデータの直結です。売上確定処理を行います。同時に債権管理も行い、F/Bからの入金データをそのままつなぎ込み、入金処理・債権の消し込み処理を実行します。マッチングは自動処理できるものは処理を行い、ヒューリスティックなものはユーザー判断に従います。 2.仕入・費用の計上と確定処理、および支払いデータの作成 費用・在庫の計上確定処理です。当時に支払データの確定処理を行います。EDI（BMS）との
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
hadoopのバージョン表記について - 科学と非科学の迷宮
(2012/01/10 追記) Cloudera 社から hadoop 1.0 に関する公式ブログ記事が公開されました。そちらの方がより分かりやすく正確に書いています。まずはそちらをご覧ください。 先日 hadoop-1.0 がリリースされたことが巷で話題になっています。 話題になること自体は構わないのですが、この 1.0 が実は 0.20 系の派生だということはあまり理解されていないように見えます。 1.0.0 は従来のバージョンナンバリングポリシーで言えば 0.20.205.1 に相当するものです。 つまり、最新版 0.23 で採用された MapReduce2 を初めとする様々な新機能はこの 1.0 には入っていないということです。 わかりやすく図にしてみました。 よって、新機能を試したいとかいう人には全くおすすめしません。 また、上記の通り既存のバージョンとなんら変わりがないので、た
"BigData"では何が問題なのか？ - 急がば回れ、選ぶなら近道
”ビッグデータで奇跡が起こる” はいどうも。まず、個人的には楽天的な進歩史観には、まったく組しない。 従って、突然に新技術ができて、なんか凄い事になる、というのはさらにまったく同意しない。すべからくブレイクスルーは課題解決により起こると思っているので、問題意識のないところに、こんなものできました的な発想は、基本的にプラスにならないことが多いと思っている。現状のビッグデータブームは2011年の秋口現在は完全にハイプになっており、バブルと言ってもいいと思う。印象として、十数年前のナノテク・ブームに似ている。 とはいえ、過度の期待という側面を除けば、それなり効果もある部分もあり、”そこだけ”を見ていけばそれなりに効果はある（と思う）。大体において、今後は以下の二つのユースケース・カテゴリーに集約されると思う。すなわち、ビッグデータの拠り所はまずもって以下の２点だ。 1 Webのログ解析 というか
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