Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
![Vertebra: 次世代クラウドコンピューティングプラットフォーム](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7d1ee5c207da48b7f4c6a6b805f8693129103f7e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.infoq.com%2Fstatics_s2_20240521072754%2Fstyles%2Fstatic%2Fimages%2Flogo%2Flogo-big.jpg)
tbb::parallel_sort oxyたんがstd::sort速くなったらいいなあと呟いていたので、Intel TBBを試してみた。 id:nishidakeisukeさんも最近書かれていましたね。 - インテル スレッディング・ビルディング・ブロック オライリーの本自体は4月ぐらいに読み終わっていたのだが、実際に試してなかったので試してみた。 ダウンロードして来てビルド。 pficore% wget "http://www.threadingbuildingblocks.org/uploads/77/111/2.1/tbb21_20080605oss_src.tgz" pficore% tar vzxf tbb21_20080605oss_src.tgz pficore% cd tbb21_20080605oss/ pficore% make pficore% sudo make
I've recently been pondering models of concurrent programming. One of the simplest, most beautiful and most powerful is the π calculus - it's effetively the λ calculus of concurrent programming. The π calculus is oriented around channels, which can be read from, written to, and passed along channels: that is, they can be passed between processes (though processes are implicit). Reading and writing
思いは言葉に。 はてなブログは、あなたの思いや考えを残したり、 さまざまな人が綴った多様な価値観に触れたりできる場所です。
Kansai.pm に参加しました。とても楽しかったです。自分も "Hadoop Streaming で MapReduce" という題目で発表しました。取り急ぎ、資料を以下に公開します。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/080530kansaipm.ppt MapReduce は Google のバックエンドで動いている分散並列バッチ処理システムです。GFS は Google の分散ファイルシステムです。Google ウェアのクローンとしてオープンソースで開発されているのが Hadoop。Hadoop は Yahoo! Inc や Facebook, Amazon.com などでも利用されているとのこと。Hadoop は Java ですが、Hadoop Streaming を使うと Java 以外でも MapReduce できます。 以下のエントリも合
研究室の勉強会のネタとして、transactional memoryというものを勉強している。わりと新しい概念らしく、書籍での情報が得られないので論文を読んだり、Wikipediaを眺めたりしつつ、わからないところを先輩に聞いたりして徐々に理解を深めているところ。とりあえず今まで勉強したことなどを吐き出してみる。 ここでは、software transactional memoryについて主に説明する。 なぜsoftware transactional memoryが必要か データベースでよく用いられているトランザクションを、マルチプロセッサ環境などでの共有資源管理に持ち込んだものがtransactional memoryである。 v.s. blocking method 共有資源管理の典型的な手法としては、mutexやセマフォ、あるいはロックをするというものであった。しかし、これらの方法
コンピュータとはなにか。デザイン思考の考え方では、コンピュータのコンセプトはなにかに答える形でこうした問題に答える。コンセプトとはものの形やサービスの形、あるいはインタラクションの形のことである。サービスやインタラクションは一定の時間の流れの中で行われるため、ダイナミックな形になる。 さて、ドミナントデザインという言葉がある。イノベーション研究の分野で使われている。CDプレイヤーやビデオレコーダーのように市場で一つのプロダクトデザインしかないとき、それをドミナントデザイン(dominant design)と呼ぶ。 現代のコンピュータはフォンノイマン型のシステムにソフトウェアプログラム開発環境が付け加わったコンセプトがドミナントデザインになっている。フォンノイマン型とはWikipediaによれば「プログラムをデータとして記憶装置に格納し、これを順番に読み込んで実行するコンピュータである。スト
この項目では、計算機科学におけるスピンロックについて説明しています。核磁気共鳴におけるスピンロックについては「交差分極」をご覧ください。 スピンロック(英: spin lock, spinlock)[1]とは、計算機科学におけるロックの一種で、スレッドがロックを獲得できるまで単純にループ(スピン)して定期的にロックをチェックしながら待つ方式。スレッドはその間有益な仕事を何もせずに動作し続けるため、これは一種のビジーウェイト状態を発生させる。獲得されたスピンロックは明示的に解放するまでそのまま確保されるが、実装によってはスレッドがブロック(スリープ)したときに自動的に解放される場合もある。 スレッドが短時間だけブロックされるならば、スピンロックは効率的であり[2]、オペレーティングシステムのプロセススケジューリングのオーバーヘッドを防ぐことにもなる。このため、スピンロックはカーネル内でよく使
サーバーアプリケーションの比較しか話題にのぼっていませんが、良く考えるとGoogleのサーバーが世界の全てのWebサーバーの約4%を占めるということですよね。1社だけでここまでのシェアを持っているというのは驚くべき事のように思います。 Yahoo!はFreeBSDにaccept_filterなどの形で還元していますけれど、Googleも何かそういう活動をしていたのかしらん。ちなみに、accept_filterというのは特定のメッセージ列がカーネル内でバッファリングされるまでacceptシステムコールの返事をするのを遅らせることで、コンテキストスイッチを何回もすることによるオーバーヘッドを削減するという機構です。メッセージ全てがバッファリングされていると、read一発で読めますからね。
SAP Mobile TechnologyBuilt around SAP Mobile Services running on the SAP Business Technology Platform, SAP Mobile Technologies provide SDKs to help you develop your mobile applications. See how the SAP Mobile Technologies community can help you: Connect to peers and SAP experts to exchange information about product solutions and best practices. Search for answers, ask questions, access resources,
はじめに この連載では、大規模分散計算フレームワーク「Hadoop」と、その上につくられた大規模分散データベース「hBase」の仕組みと簡単なサンプルアプリケーションを紹介します。HadoopとhBaseは、Googleの基盤ソフトウェアのオープンソースクローンです。機能やコンセプトについては、Googleが発表している学術論文に依っています。 これらの学術論文によると、Googleでは大規模分散ファイルシステム「Google File System」、大規模分散計算フレームワーク「MapReduce」、大規模分散データベース「BigTable」、分散ロックサービス「Chubby」という4つのインフラソフトウェアが使われています。 図1にGoogleの基盤技術間の依存関係、そしてそれに対応するOSSの対応関係を示しました。まずは対応するGoogleの基盤技術それぞれの機能や特徴をざっくりと
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