非分散データベースを分散データベース化する「Dynomite」、Netflixがオープンソースで公開
RedisやMemcachedといったインメモリデータベースは非常に高速にレスポンスを返してくれるデータストアですが、それ単体ではスケーラビリティや可用性などに限界があります。 The Netflix Tech Blog: Introducing Dynomite - Making Non-Distributed Databases, Distributed Netflixがオープンソースで公開した「Dynomite」（ダイナマイトとは綴りが違うのに注意）は、こうしたデータストアを分散データベース化し、高速なデータストアの特長を活かしつつ高いスケーラビリティや可用性を実現するためのソフトウェアです。 アプリケーション側でシャーディングのような面倒なデータ構造を設定することなく、RedisやMemcachedをノードとし、CassandraやAmazonクラウドのDynamoDBのような大規
AWS + Windows(C#)で構築する.NET最先端技術によるハイパフォーマンスウェブアプリケーション開発実践
8. Windows WinForms, WPF Mac Xamarin.Mac Windows Tablet Windows Store Application Web Application ASP.NET MVC/WebAPI, OWIN Cloud Windows Azure, AWS C# Everywhere Game Unity, PlayStation Mobile SDK Mobile Xamarin.iOS Xamarin.Android Windows Phone 8 SDK Embedded Windows Embedded .NET Micro Framework NUI Kinect, LeapMotion 9. Windows WinForms, WPF Mac Xamarin.Mac Windows Tablet Windows Store Applicat
AWS News Blog
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
Redisを使ったレコメンド機能の実装 - maaash.jp
それRedisでできるよ、期でしょうか。 最近Redisでレコメンド機能をつくってみたのでご紹介です。 ここで”レコメンド機能”というのは、 Amazonでいう”この商品を見たお客様はこれも見ています”や、ブログの関連記事を出す機能のこと。 user:1がproduct:Aをみたときに、product:Aに似ているproduct:Bをレコメンドしたい。 product:Aとproduct:Bがどれくらい似ているか:類似度 を算出した後は、 Redis得意のSorted Setを使って類似度のランキングをつくれば 似ているproductを出すことができます。 類似度の算出にはいろいろ方法があるようですが、 Redisのデータ構造と相性のよい Jaccard [wikipedia]という方法を使いました。 この例に適用すれば、 product:Aを見たユーザー群(RedisのSet)と、pro
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