2017/9/22(金) 開催 サイバーエージェントのデータ分析基盤とデータ活用およびそれらの技術についての勉強会「Data Engineering and Data Analysis Workshop #2」Read less

2017/9/22(金) 開催 サイバーエージェントのデータ分析基盤とデータ活用およびそれらの技術についての勉強会「Data Engineering and Data Analysis Workshop #2」Read less
This document summarizes how LINE messaging uses Redis. It discusses: - How LINE has scaled Redis from 3 nodes in 2011 to over 14,000 nodes today to support over 25 billion messages per day. - The key ways LINE uses Redis, including for storing sequences, caches, secondary indexes, and local queues. - Challenges LINE faced in scaling their in-house Redis cluster to over 1,000 nodes and workarounds
3. アジェンダ • 自己紹介 • アーキテクチャの説明 • レビューについて – どのレベルで? – どういう観点で? – 指摘が多いもの/具体的な内容 • 性能問題 – JVMの話 – JVMの外の話 • 障害例 • ボトルネックの見つけ方 • 負荷試験 • おまけ 3 4. 自己紹介 • Name: Kiyotaka Suzuki • Twitter: @tamtam180 • Main works – SquareEnix (5.5Y) • PlayOnline, FF-XIV, etc. – SmartNews (4Y〜) • Cross-functional Expert Team – Software Engineer – 広告, 公共 4
This document contains code snippets and data in various programming languages. It shows sample code for loops, modules, subroutines, data types, and more. Version counts from 2009 to 2018 are also included.Read less
5. 5©Gunosy Inc. 復習:マイニングって? ブロックチェーン上で、トランザクションの承認・検証する作業。 不正がないか皆で検証を行い、その総計算能力でブロックチェーン 全体の改竄耐性を担保する。インセンティブあり。 ブロックの各種検証の後、ブロックのハッシュ値がある値以下にな るまで全員でひたすら計算を行う – ブロックの中身は、トランザクションや任意のnonce値など。 Nonce値をひたすら変えて試す。 – 一番早くnonce値をみつけてブロードキャストした人がマイニ ング成功、報酬獲得! – この難しさをdifficultyとよび、ビットコインでは10分に1回成 功するように調整されます 2018/02/14 マイニング報酬は1ブロック12.9BTC(約1290万) – 1日22億円がうまれている! マイナー視点では、計算を大量に行うほどお金がもらえる 6.
Andrew Betts Web Developer, The Financial Times at Fastly Altitude 2016 Running custom code at the Edge using a standard language is one of the biggest advantages of working with Fastly’s CDN. Andrew gives you a tour of all the problems the Financial Times and Nikkei solve in VCL and how their solutions work.Read less
14. MySQLの⾯倒を⾒る #とは DBに特化した(広義の)インフラデザイン バックアップの頻度, 保管先, ..etc. + その実装- 監視, リソースモニタリング, ..etc. + その実装- mikasafabric for MySQL + MySQL Router- メジャーバージョンアップの検証とか、Percona Serverとか MariaDBとか - DBに特化したショット作業 吊るしの ALTER TABLE 以外を使ったテーブル定義の更新 < 5.6 だったり、テーブルが⼤きすぎてレプリケーションが詰まったりするケース - スロークエリーチューニング- マイナーバージョンアップ- 13/63
みなさまこんにちは。 ご紹介に預かりました インティメート・マージャーの松田と申します まずはじめに、たくさんの方にご参加頂きましてありがとうございます。 本セッションでは、 AmazonECSとSpot fleetを活用した スケーラブルで低コストなジョブワーカーシステムと題しまして、 弊社での活用事例についてお話させて頂きます。 なお、発表資料につきましては後日公開予定となっております。 まず、お話を始める前に みなさんと目線を合わせるために、エクスキューズさせてください。 本日お話することは、、、、 逆にお話しないこととしては、 ・ECSやSpotfleetの仕様 本セッションを聞くことで、 何かが出来るようになったり、理解が深まるといったことはあまり考えておりません。 あくまで、弊社ではそうだったというお話をさせて頂き、その中で 「これは自社でも使えそうだな」 と思って頂ける箇所が
1. 超実践 Cloud Spanner 設計講座 知ってることを全て紹介します! Proprietary Samir Hammoudi aka サミール クラウドカスタマエンジニア JULY 21, 2017 2. Cloud Spanner とは? Google のマネージド・スケーラブル・リレーショナルデータベース・サービス 完全マネージドのグローバルスケールで DB サービス1 2 3 4 ゾーン間・リージョン間の自動 synchronous レプリケーション スキーマ、ACID トランザクション、SQL Google内部では、既に5年以上の運用経験 (AdWords, Google Play…) 3. 注意事項:Cloud Spanner ≠ MySQL Cloud Spanner は MySQL の単なる置き換えではない ● スキーマは似てるが、分散データベースのため、MySQ
2. 1 投資ストーリー 2008年より「ウェブからソーシャル/スマホへのシフト」という投資ストーリーにおいて多数の投資実績あり。現在は、「規制 緩和 / 技術革新」・「新興国」という投資ストーリーにおいて、特に仮想通貨、シェアリングエコノミーへの投資にも注力 これまでの 注力領域 ウェブから ソーシャル/ スマホへのシフト 今後の 注力領域 仮想通貨 シェアリング エコノミー その他 フィンテック その他 「 規 制 緩 和 / 技 術 革 新 」 ・ 「 新 興 国 」 2014/2 2017/7 2017/42015/8 2016/8 2015/8 2016/62012/11 2017/7 2008/2~ 2009/2 2012/3 2012/4 2013/2 2013/5 2013/2 2013/11 2014/7 2015/6 2015/8 2015/9 2016/10 2017
3. 2 Agenda 1. 自己紹介 2. RDBMSで履歴データを扱う スナップショットデータモデル トランザクション時間データモデル 有効時間データモデル バイテンポラルデータモデル 3. Javaからバイテンポラルモデルを容易に扱うReladomoの紹介 hashtag: #ccc_g3 4. 3 自己紹介 趣味:ドラム演奏 JavaOneコミュニティバンド Null Pointersで演奏経験あり(日本人初) Tech Lead @ FOLIO 伊藤 博志 Eclipse Collections:共同プロジェクトリード兼コミッター Reladomo:コントリビューター OpenJDK:コントリビューター JJUG CCC、Java Day Tokyo、JavaOne San Francisco登壇 2017年5月17日に株式会社FOLIO入社。 hashtag:
5. • その暗号技術がどのぐらい安全かを表す大雑把な指標 • nビットセキュリティは2 𝑛 回攻撃が必要 • 1回あたりの攻撃コストはあまり気にしない • 𝑂 2 𝑛 という表記 セキュリティビット 𝑛 直線 :𝑂(𝑛) 3次関数 : 𝑂(𝑛3 ) 指数関数 : 𝑂(2 𝑛) 𝑂(log 𝑛) 5 / 21 6. • 第二原像計算困難性(弱衝突耐性) • 𝑚1に対して𝐻 𝑚2 = 𝐻 𝑚1 となる𝑚2 ≠ 𝑚1が分からない • 同じじゃなくてもいいから何か一つ見つけるのが困難 • 𝑂(2 𝑛 )回トライ ; nビットセキュリティ • 衝突困難性(強衝突耐性) • 𝐻 𝑚1 = 𝐻(𝑚2)となる𝑚1 ≠ 𝑚2を見つけるのが困難 • 𝑂(2 𝑛/2 )回トライ ; 𝑛/2ビットセキュリティ • 第二原像を見つけるのは単なる衝突より2
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