本当は恐ろしい分散システムの話
2. 2Copyright©2017 NTT corp. All Rights Reserved. 諸説あるが、ここでの定義は「部分的な故障を許容するシステム」の事 複数台のコンピュータを接続して信頼性を高めたり データが途中で化けても再送したり訂正したり 一部のコンピュータが突然故障しても引き継いだり 故障を設計の一部に組み込む事が必須となる 分散システムとは 3. 3Copyright©2017 NTT corp. All Rights Reserved. • 世はまさに分散システム戦国時代 • Hadoopを皮切りに次々出てくる巨大分散OSS • シリコンバレーでも分散ミドルウェアベンチャーが多数出現 • 高信頼なシステムを作ろうと思った場合には複数台のマシンによる高可用構成 が前提になる • Google、Facebook、Amazon等はもちろん • 金融、流通などのエンタープラ
JJUG CCC 2017 Springで論理削除フラグをどうにかするための話をしてきました 【FOLIOスポンサー】 - itohiro73’s blog
JJUG CCC 2017 Springで、「データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介」という話をしてきました。 データ履歴管理のためのテンポラルデータモデルとReladomoの紹介 #jjug_ccc #ccc_g3 from Hiroshi Ito 今回の登壇は、株式会社FOLIOのスポンサーセッションです！FOLIOについてはこちらの入社エントリー記事もご参考ください。Toggetterは下のリンクから。 togetter.com 世の中のみなさんが「論理削除フラグ」を使いたくなるモチベーションとしては、実は「削除」ではなく別のビジネスロジックを実装したいだけであることがほとんどだと思います。 たとえば論理削除フラグという名の死亡フラグ - @ledsun blogというエントリを参考にさせていただくと、下記のような要件の例があります。 ・社員が退職（・転
Apache CouchDB
Data Where You Need It Apache CouchDB ™ lets you access your data where you need it. The Couch Replication Protocol is implemented in a variety of projects and products that span every imaginable computing environment from globally distributed server-clusters, over mobile phones to web browsers. Store your data safely, on your own servers, or with any leading cloud provider. Your web- and native a
月間10億pvを支えるmongo db
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
PipelineDB—The Streaming SQL Database
Mencari slot gacor hari ini? Anda berada di tempat yang tepat! Dalam dunia perjudian online, istilah "gacor" sering digunakan untuk menggambarkan slot yang sedang "panas" atau memiliki peluang tinggi untuk memberikan kemenangan besar kepada pemain. Dalam artikel panjang ini, kita akan membahas segala sesuatu tentang slot gacor: cara menemukannya, strategi untuk bermain, dan tentu saja, rekomendasi
Nomnoml
Association types association - association -> association <-> dependency --> dependency <--> generalization -:> implementation --:> composition +- composition +-> aggregation o- aggregation o-> ball and socket -o) ball and socket o<-) ball and socket ->o note -- hidden -/- Class diagram types [class] [<abstract> abstract] [<instance> instance] [<reference> reference] [<package> package|components
アルゴリズムとデータ構造
アルゴリズムとかデータ構造というのは、プログラミングの基礎中の基礎ですね。いまどきは、いろいろな言語において標準ライブラリで提供されていたりしますから、ただ使うだけならこれらを1から自分で書けるようになってもそんなにうれしくはないですが、必要な場面でよりよいアルゴリズムを選択できるように、概要くらいは知っておきたい物です。というわけで、ここではアルゴリズムとデータ構造についての話をしていこうかと思います。 説明やサンプルには、有無を言わせず C# を使います。 うちは C# 入門サイトですから。 ある意味、「C# によるプログラミング入門」のサンプルプログラムの延長みたいなページになってるかも。
Item - データベース: LDRFullFeed - wedata
Database: LDRFullFeed LDR Full Feed 互換 Script のためのデータベースです. LDR Full FeedはWebページのurl,本文部分を指すxpath,ページの文字コードを指すenc,microformatsの捜索を定義する真偽値(文字列で可),SITEINFOの優先順位を決定するtypeのデータを使用し,RSS Reader上で全文を表示します。 SITEINFO Format * url (required) 対象のエントリーのURLにマッチする正規表現。(RegExp.test()で検索) * xpath (required) エントリーの本文部分を指定するXPath。 * type (required) SBMはSBM 個別のblogはINDIVIDUAL, 長くていやだという人はIND 汎用のもののblogはSUBGENERAL, 長く
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