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最近日本ではフジテレビやTBS等のテレビ局を初めとした大手企業がCVC(コーポレートベンチャーキャピタル)を立ち上げたことで話題になっていました。米国では古くからIntel CapitalをはじめとしたCVCが活発に活動をしており、ベンチャーエコシステムのなかで必要不可欠な存在となっています。そこで今回は後発でありながら、近年最も活発に投資を行い、最も尊敬されるCVCとなったGoogle Venturesについてご紹介します。またそれを踏まえた上で、少なからず日本のCVCにも参考になるような情報を伝えられればと考えております。 The list of most active CVC investors. Google Ventures とは? Google Venturesは2009年にGoogleの経営企画部門から独立したCVCです。設立から4年ではありますが、現在では$1.2billi
どうも。 何か情報発信をするべきなんじゃないかとふと思って久し振りに記事を書こうと思います。 ところで、私は大学1年生だった2011年の6月からWebアプリとiPhoneアプリを開発してきて、今までに16個のアプリをリリースしてきました。 内訳ですがWebアプリが10個、iPhoneアプリ6個で合計16個です。個という単位があっているのかはわかりません。 開発を始めたのは2011年6月で、2011年の3月にとあるWeb系の会社でアルバイトしていた時に「あ、Web楽しい」って思ったのがきっかけで、Webアプリ、そしてiPhoneアプリを作ってきました。 それまではWebといえば、しょぼいHTMLとしょぼいCGIくらいしか書けませんでしたし、あまり興味がありませんでした、というより自分にはできないと思ってました。 ずっとそれまではネットワークとかセキュリティが好きでちまちまPythonでスクリ
2013年05月30日14:55 勉強会 NoSQL Redisでランキング機能を実装した話をしました #devlove DevLoveさんとSpeeeさんの共催で行われた「Modern Development」というイベントでRedisでランキング機能を実装した話をしてきましたー。備忘録的にブログにも書いておきます。 まだまだ少ないので、どんどんRedisの利用例が出てくると嬉しいな〜 :D タグ :Redis sasata299 コメント( 0 ) 2013年04月24日13:26 NoSQL Ruby Redisでランキング機能を実装してみる Redis を触ってると楽しくてニヤニヤしてしまう今日この頃です、こんにちは。 読み書きのパフォーマンス的には memcached とよく似てる感じかなーと思いますが、データが消えない(永続化)、さまざまなデータ型を持っていて用途によって使い分
Redis関連の監視/データ分析系ツールについてメモしておきます。 随時追記予定。実務で有用なツールが他にありましたら教えていただけると嬉しいです。 環境 CentOS 5.9, Ubuntu 12.04 (x86_64) Redis 2.6.10 (※ CentOSの6.x系への移行は足踏み状態。相当大変ですよね。。) 以下の順に紹介していきます。 Redisコマンド Redis Sentinel Redis Live Redis Faina Redis Sampler redis-top Nagiosプラグイン Zabbixテンプレート Muninプラグイン Cactiプラグイン 最後のCactiプラグイン以外は実際に導入して試してみました。以降、見出しに各プロダクトへのリンクを貼っておきます。 Redisコマンド ツール紹介の前にまずは基本から。Redisには監視やデータ解析用途で使
レプリケーションとかが簡単そうなセッションストアということでRedisを使ってみることにした。 Redisのインストール まずはRedisのセットアップから。 Chefで。ひとまずVagrantの環境に対して。 RedisのCookbook ふたつ見つけた。 chef-redis redisio READMEの設定例などが親切だったので、とりあえずredisioの方を使ってみることにした。 Berksfileの編集 いつものごとくBerkshelfを使う。 cookbook 'redisio' Vagrantfileの編集 chef.add_recipe "redisio::install" chef.add_recipe "redisio::enable" Vagrantのバージョンは1.3.5。 Vagrantへの反映 vagrant provision こんなかんじでRedisのイン
Railsのsession_storeやcache_storeとして、memcachedを使うことはよくあると思います。 今回は、memcachedのRuby用クライアントgem, memcache-clientやdalliにて、Passengerやunicornのfork後の初期化をきちんと書かないと、悲惨なことになるというお話です。 ※他のgemやmemcached以外でも当てはまります。 必要な初期化処理 以下の処理を、config/environments/production.rbや、config/initializers/session_store.rbなど、どこでも良いので初期化コードに書いておく必要があります。 dalliを利用している場合 https://github.com/mdesjardins/dalli/tree/ # passengerの場合 if define
こないだ初めてスノボ体験しました。agoです。 弊社ではAmazon Web サービスを利用してmixi、モバゲーアプリを提供していますが、その中でも今日はRDS(MySQLホスティングサービス)の利点と欠点を紹介したいと思います。 利点 設定が容易 my.cnfを設定せずとも各instance classに合わせて各種パフォーマンス項目が設定済みのため、設定を変更せずとも使用開始時からある程度の性能を出すことが可能です。 AWSのSecurity Groupsと連携できる EC2 instanceはサーバ負荷によって台数が増減するため、通常のIP制限では台数を変更するたびに制限するIPを変更する必要があります。 これに関しては通常のEC2 instanceでMySQLサーバを立てるときにも専用のSecurity Groupを用意することで連携は可能ですが、RDSの場合、RDSを使用してい
最終回はAWS上でRDB(リレーショナルデータベース)をフルマネージドサービスとして提供しているRDS(Relational Database Service)のつまずきポイントについて解説する。RDSとはMySQLをはじめ、MS SQL ServerやOracle DatabaseなどのRDBを、OSやRDBをインストールすることなくすぐに利用できるサービスである。 必要なパラメーターをRDS起動時に設定し、起動したRDSは各RDBクライアントから接続して利用する。また、フルマネージドサービスなのでOSやRDBのパッチングについてはユーザーが意識する必要がない。オプションも豊富で、複数のアベイラビリティーゾーンでActive-Standby構成を実現する「Multi-AZ」機能や、参照用RDSを作成する「Read Replica」機能も簡単に設定できる。 このように便利なサービスなのだが
WEBサイトに情報を入力するだけで負荷テストができるLoad Impact、GUIから操作できるApache JMeterや、コマンドラインから使うcurl-loader・httperf・Siege・Pylot・abを簡単な使い方と共に紹介していきます。 Load Impact http://loadimpact.com/ Load ImpactはスゥエーデンのGatorhole AB社が管理している、フォームに必要な情報を入力するだけで負荷テストをしてくれるWEBサイトです。 ツールをインストールしたりする必要が有りませんので、非常に楽です。 毎月5回まで無料で負荷テストができます。 それ以上は10回/$30のクレジットを購入する事になります。 トップページのフォームにURLを入れて「Run free test」をクリックすると、世界各地のいずれかのAmazon EC2サーバから負荷テス
redis, kyototycoon, memcache の速度を検証したみた。 redis はデフォルト設定のまま非同期ディスク書き込みです。 kyototycoon は以前にブログに記載した memcached plugin をONにして検証しています。 今回使ったサーバスペックはこちら。 CPU Intel(R) Xeon(R) CPU X3353 @ 2.66GHz (2 core) メモリ 5993 MB HDD 386 G OS CentOS release 6.4 速度比較方法として、set, get, delete をそれぞれ100000回繰り返して 時間を測定してみました。 set redis kyototycoon memcache 1回目 4.806134939 8.653364897 4.90881896 2回目 4.698001862 9.185384035 4.
【前編】はこちらをご覧ください。 米グーグルやフェイスブックらに続いて、オンライン動画配信業者ネットフリックスも先日、次世代AI「ディープラーニング」の導入を発表した。 ●"Distributed Neural Networks with GPUs in the AWS Cloud" The Netflix Tech Blog, February 10, 2014 一体、ディープラーニング(Deep Learning)の何が、彼ら世界的IT企業をそこまで惹きつけるのだろうか? 脳・神経科学のロゼッタストーン それは脳の仕組みを取り入れたことによる汎用性、つまり、どんな目的にも対応できる脳の柔軟性に起因すると見られる。ディープラーニングはこれまで、グーグル音声検索の基礎となる音声認識技術、あるいはユーチューブに投稿された動画などを判別する画像解析技術などに、大幅な性能向上をもたらした。 今回
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