Asakusa on M³BP｜株式会社ノーチラス・テクノロジーズ
M³BPは、マルチコア環境でDAG形式で並列処理をするインメモリエンジンです。 小規模データでの複雑な処理を、単一ノード上のマルチコア用に最適化し、C++でネイティブアプリケーションで動作させて高速化しています。 最新のマシンは、CPUのコア数の増加・メモリの大容量化が進んでいるため、その資源を余すことなく利用します。 Asakusa Frameworkで開発したアプリケーションは、コンパイラでM³BP向けのC++プログラムに変換され、M³BP上で高速処理をします。1ノードで圧倒的な高速処理を実現いたします。 最速インメモリ実行エンジン 下表は同じ入力データサイズの業務データ処理を3実行環境で行った際のベンチマーク指標です。MapReduceの10倍、Sparkの2倍の速度でデータ処理を行います。マシンの台数は、MapReduce・Sparkは5ノードに対し、M³BPは1ノードとなり、5分
Asakusa on Spark - 急がば回れ、選ぶなら近道
Asakusa on Spark AsakusaがSpark上で動くようになりました。 Asakusa on Spark (Developer Preview) — Asakusa Framework Developer Preview 0.2.2 documentation すでに実際に本番に利用しています。 ノーチラス・テクノロジーズがさくらインターネットにAsakusa Frameworkで開発した大規模データの高速処理基盤を導入し、顧客単位での精度の高い原価計算を実現高速処理基盤はApache Spark™で構築 | NAUTILUS OSSとしての公開を行いましたので、内容や位置づけをまとめておきます。例によってノーチラスは社内でいろんな意見は当然出ていますが、今回は概ね一致している感じです。 パフォーマンス 概ね「業務バッチ処理という観点で見れば、すべからくHadoopMapR
バッチ設計と実装ガイド | Asakusa Framework
Asakusa Frameworkでは、基幹向けバッチアプリケーションの作成に主眼を置いた独自の領域特化言語(Domain Specific Language, 以下 Asakusa DSL)を利用してアプリケーションを作成します。 ケース・スタディを通じて、Asakusa DSLを前提とした設計手法と具体的な実装方法を理解することができます。 ここで解説する設計手法と実装ガイドは、Asakusa DSLの概要を理解していることを前提としています。 Asakusa DSLについては、以下のドキュメントを参照してください。 Asakusa Framework 入門 Asakusaでは、設計手法としてDAG（有向非循環グラフ）を利用した記述法で設計を行います。以下のドキュメントではAsakusa DSLの設計手法と実装手法を解説します。 AsakusaDSL設計手法（PDF） AsakusaD
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