エッジ・ヘビー・データとそのアーキテクチャ
ビッグデータが普及するにつれ，データの多くはデータセンターではなく，ネットワークの辺縁部（エッジ）に格納され，処理される「エッジ・ヘビー・データ」の時代がくるとわれわれは予測する。このためのコンピューター・アーキテクチャは，現在のクラウドコンピューティングとは大きく異なるものになるだろう。われわれはエッジ・ヘビー・データ向けのアーキテクチャKrillの開発を進めている。このアーキテクチャは，データ価値密度を定義するデータ価値場と，確率的プログラミングモデルからなる。われわれは，この大きな変化を千載一遇のチャンスと捉え，ITのリーダーシップを取っていかなければならない。 ビッグデータの時代になって，情報技術（IT）の世界に大きなパラダイムシフトが起きるだろう。データの多くは「クラウド」と称されるデータセンターではなく，ネットワークの辺縁部（エッジ）に格納され，処理されるだろう。われわれはそれ
PostgreSQLを遅くしている犯人はどこだ？
これにより、3秒以上の時間がかかるSQLをキャプチャすることができます。 ただし、もし実行されたSQLのほとんどでこの設定値以上の時間がかかる場合、ログへの出力自身がオーバヘッドとなり、かえって性能劣化の引き金となる可能性がありますので、値の設定には配慮が必要です。通常運用中は、10sや20sといった、正常状態ではたどり着かない程度の値を設定しておくことをお勧めします。 今回、このパラメータを設定したうえでアプリケーションを実行させると、以下のような出力結果を得ることができました。 LOG: duration: 9094.865 ms statement: SELECT c_fname, c_lname, c_phone, c_email, o_id, o_date, o_sub_total, o_tax, o_total, o_status, cx_type, cx_auth_id FR
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