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cloud computingとビッグデータに関するisrcのブックマーク (6)

  • 神林節炸裂!Asakusa Frameworkは「分散」から「並列」へ (1/3)

    11月27日、ノーチラス・テクノロジーズは「2015 Asakusa Framework Day」を開催。舌鋒鋭い物言いで知られる同社の代表取締役社長 神林飛志氏は、ビッグデータとIoT市場の現状やHadoop/Sparkと日市場のミスマッチなどを指摘しつつ、次世代のAsakusa Frameworkの構想を披露した。 ビッグデータは既存のCRM、IoTはPoCレベル ノーチラス・テクノロジーズのAsakusa Frameworkは、業務システムのバッチ処理にHadoopやSparkでの分散システムを活用するための開発・運用フレームワーク。会計や在庫などの業務データから精度の高い分析情報を作成したり、バッチ処理に利用できるほか、分散システムのメリットを活かし、負荷分散や高い可用性などを実現する。OSSで公開されており、エンタープライズで多くの実績を持つ。 イベントの後半で登壇したノーチラ

    神林節炸裂!Asakusa Frameworkは「分散」から「並列」へ (1/3)
    isrc
    isrc 2015/12/07
    ビッグデータは既存の分析の延長、IoTはPoCレベル。両方足しても、でかいマーケットにはなってない/10~20ノードを効率に動かす代替案がないので、仕方なくHadoop/Sparkを使っているのが日本の現状
  • 竹内研究室の日記

    竹内研究室の日記 2019 | 01 |

    isrc
    isrc 2015/03/01
    ISSCCでも目がついたのは、SSDやMRAM、ReRAM、PRAMなど高速なメモリを活用する新しいコンピュータシステム。膨大なデータをリアルタイムに扱うためには、データを記憶する高速メモリの近くでデータの処理をする必要がある
  • Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか(前編)~July Tech Festa 2013

    Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか(前編)~July Tech Festa 2013 Treasure Dataといえば、日人がシリコンバレーで創業したベンチャーとして知られている企業。そのシニアソフトウェアエンジニア中川真宏氏が、7月14日に行われたJuly Tech Festa 2013の基調講演で、同社がクラウド上で構築したサービスについてそのアーキテクチャを中心に解説を行っています。 注目されているクラウドサービスがどのような仕組みになっており、それはどのような考え方で作られているのか。クラウドでシステム構築を考えている多くのエンジニアの参考になるはずです。講演の内容をダイジェストで紹介します。 Treasure Dataのクラウド戦略 Treasure Data, Inc。シニアソフトウェアエンジニア 中川真宏氏。 スタートアップなこともあ

    Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか(前編)~July Tech Festa 2013
    isrc
    isrc 2013/08/07
    データを集める、貯める、クエリで検索、というのをひとまとめにしたシステムで提供し、マネージできるAPIを提供/ビッグデータの解析をするために必要なサービスを提供している
  • Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー

    少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない・・・ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。

    Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
    isrc
    isrc 2013/03/22
    手元のサーバーとかからログをどんどん送りつけておくとそれを保存しといてくれて、SQL を投げると MapReduce で大規模並列にそれを実行して結果だけ返してくれるクラウドなサービス
  • MapReduceできる10個のアルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家

    HadoopとMahoutにより、ビッグデータでも機械学習を行うことができます。Mahoutで実装されている手法は、全て分散処理できるアルゴリズムということになります。Mahoutで実装されているアルゴリズムは、ここに列挙されています。論文としても、2006年に「Map-Reduce for Machine Learning on Multicore」としていくつかのアルゴリズムが紹介されています。 そこで今回は、(何番煎じか分かりませんが自分の理解のためにも)この論文で紹介されているアルゴリズムと、どうやって分散処理するのかを簡単にメモしておきたいと思います。計算するべき統計量が、summation form(足し算で表現できる形)になっているかどうかが、重要なポイントです。なってない場合は、”うまく”MapReduceの形にバラす必要があります。 ※例によって、間違いがあった場合は随時

    MapReduceできる10個のアルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
  • ―CAP定理のジレンマをOracle RACで理解する―(1/2):クラウドを理解するためのサーバ技術:エンジニアライフ

    2009年は、いよいよクラウド時代の幕明けですね。世の中的にも大不況ですから、導入・運用コストを下げることが期待されるクラウドはまさにうってつけではないでしょうか? しかし、インターネットのあちら側にあるシステムのことは、いまいちピンとこないことが多いですね。最近よく聞く「CAP定理」なんてのもそのひとつだと思います。この定理時代は、前からあったものですが、もっともらしいことを言って煙(いや雲か。)に巻かれている気がしませんか。そんな「CAP定理」をOracleの分散データベースである「Oracle RAC」を例に取り説明してみたいと思います。 1. CAP定理のジレンマ クラウドの特徴のひとつとして、CAP定理が挙げられます。 CAP定理とは、以下の3つを同時には満たせないという定理です。 C:Consistency(データの一貫性) データの更新後、ほかからそのデータを参照した場合、必

    ―CAP定理のジレンマをOracle RACで理解する―(1/2):クラウドを理解するためのサーバ技術:エンジニアライフ
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