ビッグデータの処理基盤をクラウドで提供する米Treasure Data社。日本人3人が米シリコンバレーで2011年に起業してから3年半、従業員数はグローバルで80人以上に増え、今年1月には韓国オフィスも立ち上げた。保存するデータ件数は18兆件に達し、この1年で3倍になったという。 急成長を続けるTreasure Data社の創業者の一人であり、CTO(最高技術責任者)を務める太田 一樹氏に最近のサービス開発の状況について聞いた。最近では、組み込みLinux向けのデータ収集ツール「Fluent Bit」をリリースするなど、IoT(モノのインターネット)向けのサービスを強化している。 Hadoopに代表されるビッグデータ関連の技術開発は、オープンソースソフトウエア(OSS)を中心に今も活発に続けられている。トレジャーデータの最近のサービス強化点を教えてほしい。 Hadoop自体もバージョン2系
MySQL Performance Blogの翻訳。MySQL 5.7にはたくさんの改善や新機能が盛り込まれていますが、その中でも特に重要なものについてのまとめ。 ある日、Percona Supportの顧客とMySQL 5.7の新機能について議論する機会があったのですが、その後、重要な機能をまとめたリストがあったらいいんじゃないかと考えました。最新のMySQL 5.7.6 リリース予定版(RC)が、素晴らしい機能を詰め込んで公開されたばかり。これがMySQL 5.7の重要機能一覧です。 レプリケーション機能の拡充 MySQL 5.7の最重要機能の1つは、マルチソースレプリケーションでしょう。この機能では、スレーブに対して複数のマスタを指定でき、これまでのマスタが1台のみという制限がなくなります。同僚が書いたマルチソースレプリケーションについてのいいブログ記事(日本語訳)が役に立つはずです
努力させない、仕組みを変える わずか100円でワインが飲める低価格ファミレス・サイゼリヤが絶好調だ。首都圏を中心として次々と新店を出し、いまや店舗数は800店を超えた。10年8月期の連結最終損益では74億円の黒字を達成し、8年ぶりに過去最高益を更新する見込みだという。 ファミレス業界全体が不振にあえぐなか、一人勝ちを続けているサイゼリヤ。その理由は、徹底的に「生産性の向上」を追求したコスト競争力にある。 その鍵を握っているのが、09年10月に発足した同社のエンジニアリング部だ。現社長の堀埜一成氏によって立ち上げられたこの部署は、全チェーン店舗のあらゆる業務の改善に取り組んでいる。 「チェーン店が作業改善を目指すうえで、見つめるべきはハードの仕組みなんです。ソフト(人材)の熟練を期待して、努力や根性でカバーするには限界がある。でも作業を根本から見直して発想を転換できれば、50%、80%という
【3000人の署名より1人の苦情】 パークが一つ無くなります。 このパークで滑りたいがために山梨に移り住み、 シェアハウスで嫁と出会い、 たくさんのスケータと出会い、 Mixture of energy というスケートムービーのアートワークを担当する事になり、 フレンドパートで1カット出さしてもらい、 ボーナスに作品集の動画入れてもらい、 試写会でライブペイントして、 井上農場で働き、今はそのパッケージのデザインを行政とやりとりしながら行い、 今でもなお現地のスケータと滑って飲んで、 今月は結婚式にも呼んでもらい、 現地のカスタムショップで数々の車に描かしてもらい、 その中の一人のお子さんが僕がペイントした事がきっかけでスケータの友達に出会い、スケートを始め、いじめを克服し、たくましくなり、 小学生と友達になり、 歳の離れた40代や50代の方々と友達になり、 今でも交流あるし、 みんなに仕
(コメ欄等の指摘で「アダルトチルドレン」という単語について完全な勘違いの元に盛大に誤用していたことを教えて頂いたので訂正しました) どうも。ブログでは久方ぶりのあでのいです。ドラゴンボールで何編が一番好きか聞かれたらノータイムでブウ編と即答するあでのいです。 そうブウ編なんですよ。最終章ですよ。ブウ編も好き、ではありません。ブウ編「が」一番好きです。 「○○編で終わってれば名作だった」と言われがちなジャンプ長期連載漫画で最終章を一番好きになってしまうとなかなか肩身が狭い思いをするものですが、ドラゴンボールなんてのはその最たる例の1つでしょう。 日々そんな肩身の狭い思いをしている私ですが、先日こんなニュース記事を見かけましてね。 ついにトリシマ編集長が認めた!「ドラゴンボールはフリーザ編で終わるべきだった」 何たることかと。怒髪天を衝くとはこのことかと。 件の番組そのものに関しては実際に見た
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供(要 Python 2.7+) あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
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