グーグル、アップルに負けない著作権法、角川歴彦著。読了 - 未来のいつか/hyoshiokの日記
グーグル、アップルに負けない著作権法 (角川EPUB選書)を読んだ。 角川書店（株式会社KADOKAWA）の会長の角川歴彦が、クラウド時代のビジネスの現場を赤裸々に綴った。現場のビジネスの当事者がIT時代の本質を語る訳だから面白くないはずがない。 タイトルに「著作権法」というのが入っているので法律論かと誤解する人もいるかもしれないが、本書の肝は、IT業界の三国志である。主人公はグーグル、アップル、そしてアマゾンである。 彼らのビジネスの本質は何か。それに著作権がどのような役割を持っているのか。著作権を縦糸に企業経営者の三国志を横糸に織りなしていく。 角川が直接交渉した相手などとのエピソードを織り交ぜながら、クラウドベンダーの戦略を探っていく。角川書店という日本の老舗出版社の会長が自らのビジネスの土俵の上でグーグル、アップル、アマゾンと対峙したのか興味は尽きない。 第１章コンテンツのクラウド
グーグル、ネット覇者の真実を読んだ 2012-03-25 - 未来のいつか/hyoshiokの日記
グーグルのことを知っているようでいて、よく知らなかったということがよくわかる一冊である。恥ずかしながらインターネットの会社に勤めていて毎日毎日グーグルのことを使っているのに不勉強のそしりを逃れられない。 著者はハッカー倫理を紹介した書籍『ハッカーズ』のスティーブン・レヴィ。 秘密主義で知られるグーグルに内部取材を許可され内部の人間にしか知りえないインサイダーとしてのドキュメントをものにしている。その意味でこれはグーグルにとっても、外部のもの（われわれ）にとっても貴重なエスノグラフィー（民族誌）となっている。 『わたしのインサイダーとしての視点は、グーグルの二つのブラックボックスー検索エンジンと広告システムーを開けるカギとなり、これまえ知られていなかった多くの事実を明らかにすることができた』019ページ そして、著者が言うようにこの二つのブラックボックスに関して極めてわかりやすく明快に説明す
宮崎駿スペシャル 「風立ちぬ」１０００日の記録 | 放送予定 | ＮＨＫ プロフェッショナル 仕事の流儀
2018年4月2日（月） 放送予定 “史上最強”の軌跡スペシャル 棋士・羽生善治 前人未到の「永世七冠」を達成し、棋士初となる「国民栄誉賞」を受賞した羽生善治（４７）の特別編。これまでに勝ち取ったタイトル数は通算９９期。他の追随を許さない、圧倒的な強さはどのようにして生まれ、育まれたのか。“史上最強”へと至る軌跡をたどる。 「プロフェッショナル」では、２００６年・０８年に羽生を主人公とした番組を放送。若くして天才と呼ばれた陰にあった「苦悩」、ライバルとの「死闘」を通して浮かび上がる勝負師としての生きざまを生々しく記録してきた。今回、その２本を再編集し、インタビューを新たに収録。密着取材した３０代から１０年あまりを経た今、どんな地平を目指すのか。羽生は、驚くほど赤裸々に４７歳の心境を語った。人生において長きにわたる「仕事」、そのさまざまなステージで闘う人たちに向けた特別版。
Google Architecture - High Scalability -
Update 2: Sorting 1 PB with MapReduce. PB is not peanut-butter-and-jelly misspelled. It's 1 petabyte or 1000 terabytes or 1,000,000 gigabytes. It took six hours and two minutes to sort 1PB (10 trillion 100-byte records) on 4,000 computers and the results were replicated thrice on 48,000 disks. Update: Greg Linden points to a new Google article MapReduce: simplified data processing on large cluster
Google's Colossus Makes Search Real-time by Dumping MapReduce - High Scalability -
As the Kings of scaling, when Google changes its search infrastructure over to do something completely different, it's news. In Google search index splits with MapReduce, an exclusive interview by Cade Metz with Eisar Lipkovitz, a senior director of engineering at Google, we learn a bit more of the secret scaling sauce behind Google Instant, Google's new faster, real-time search system. The challe
Google search index splits with MapReduce
Exclusive Google Caffeine — the remodeled search infrastructure rolled out across Google's worldwide data center network earlier this year — is not based on MapReduce, the distributed number-crunching platform that famously underpinned the company's previous indexing system. As the likes of Yahoo!, Facebook, and Microsoft work to duplicate MapReduce through the open source Hadoop project, Google i
Morgan & Claypool Publishers - Synthesis Lectures on Computer Architecture - 4(1):1 - Abstract
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大向 一輝 (Ikki Ohmukai) - 研究ブログ - researchmap
CiNiiのデータベースに入っている著者名にIDを振って、その著者IDで検索できるようになった、ということなのですが、言うは易く行うは難しで、やろうと思ってから実現するまで1年がかりの大仕事でした。 中身の説明については上記リンクに任せるとして、ここではCiNii著者検索をなぜやろうと思ったのか、どういう意義があるのかという話を個人的な観点から書いてみようと思います。それは、端的に言えば「学術情報サービスの根幹であるデータの作成に機械処理とユーザ参加の仕組みを入れること」です。 CiNiiにせよその他の学術情報サービスにせよ、データは学会・出版社・図書館・大学など、ある種のオーソライズされた組織によって「人手で」作られてきました。この作業がどれほど大変で、誰がその役割を担ってきたのかについては適切に評価されなければなりませんし、いつか書きたいと思うのですが、その話は置いておいて、そうして作
グーグルの最新のデータセンターは非常識なほど進化している
昨日はITpro主催のイベント「ユーザー企業のためのエンタープライズ・クラウドフォーラム」に参加してきました。 日経コンピュータ 中田敦記者のセッション「みえてきたクラウドのコスト」では、グーグル、アマゾン、マイクロソフトの最新データセンターの動向を紹介してくれたのですが、これが非常に興味深い内容でした。セッションの内容からトピックを2つほど紹介します。 大規模データセンターは7倍効率がよい 1つ目は、日経コンピュータ2009年7月8日号で同記者が記事としても書いていることなのですが、データセンターの規模の経済について。1000台クラスの中規模データセンターと、5万台クラスのデータセンターを比較すると、大規模データセンターのほうが7倍も効率がよいというデータが示されています。 つまり、ユーザーがある大きさのコンピュータリソースを調達しようとするとき、大規模データセンターは中規模データセンタ
Googleは1つの検索クエリーに対し、1000台のマシンを使って0.2秒で処理している
検索したいフレーズを入れれば即座に結果を返してくれるあのGoogleですが、その1フレーズを処理するため、実に1000台ものサーバを使い、わずか0.2秒で超高速処理していることが、WSDM 2009にて明らかになりました。基調講演を行ったのはGoogleフェローであるJeff Dean氏で、2008年6月における「Google I/O」カンファレンスでは700～1000台のサーバで0.5秒以下の時間がかかると言っていましたが、今回の講演ではユーザーの気づかないところでGoogleは着実に進化し続けていることも明らかになりました。 知られざるGoogleの裏側の最新情報は以下から。 Geeking with Greg: Jeff Dean keynote at WSDM 2009 Single Google Query uses 1000 Machines in 0.2 seconds まず
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「プロフェッショナル 仕事の流儀」Google社の及川卓也さんを特集。Twitterの反応。(不完全版)
Good night, Posterous
データセンター視点で比較したクラウドの内側