BrewersCapTheorem - ブリュワーの CAP 定理 目次 この文書について ブリュワーの CAP 定理 - Amazon と eBay のクールエイド ブリュワーの(CAP)定理 一貫性 (Consistency) 可用性 (Availability) 分割耐性(Partition Tolerance) 定理の重要性 図解で証明 CAP と折り合う 1. 分割耐性を諦める 2. 可用性を諦める 3. 一貫性を諦める 4. BASE に跳ぶ 5. 問題をかわして設計する まとめ 参考文献 ブリュワーの CAP 定理 この文書について "Brewer's CAP Theorem - The kool aid Amazon and Ebay have been drinking" の日本語訳です. http://www.julianbrowne.com/article/view
100Mにスケーリング：Key-ValueストアとしてMySQLを使い、NoSQL以上のパフォーマンスを出す MySQLはNoSQLよりも優れています。Key-ValueストアといったNoSQLのユースケースを考えてみると、パフォーマンスや使いやすさ、安定性の点でMySQLの方が合理的です。MySQLには、オペレーションや障害に関することからレプリケーションや異なる使用パターンまでと、多くのオンラインマテリアルが用意されおり、堅実なエンジンです。こういった理由から、比較するまでもなく、MySQLは最近のNoSQLエンジンよりも優れていると言えます。 ここ最近では、NoSQLエンジンが主流になってきています。多くの開発者が、MongoDBやCassandra、Redis、HadoopといったNoSQLエンジンをアプリケーション構築の第一候補としており、それらが全て昔からのSQLエンジンを上回
＜前編のあらすじと後編のお話＞ 本企画のホストである伊藤直也氏（以下「naoya」）が広尾の寿司屋に招いたのは、現在『トレジャーデータ株式会社』のCTOとして活躍している太田一樹氏（以下「kzk」）。弱冠20歳にしてCTOとしてのキャリアをスタートさせ、様々な出会いを経てシリコンバレーでの起業を果たしたkzk氏だが、決して常に順風満帆だったわけではなく、資金調達に奔走し、「寝られなくなるくらい辛かった」という過去もあったのであるー―。 ⇒【前編】の記事はこちら 【後編】となる今回は、セールス主導の会社と決め、様々な施策を行っているリアルな話や、日米のカルチャーギャップに悩まれている現状、そしてそもそもkzk氏のポジションは日本でいうCTOではない？など興味深い内容が次々と明らかにされていきます。そして、久しぶりの帰国というkzk氏をもてなすべく、いよいよ絶品の握りも登場します。 — nao
どうして Julia を作ったか
プログラミング言語「Julia」開発者さんの文章がとても好きなので、雰囲気重視で訳しました。結構意訳です。原典：https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia/ =================================================「どうして Julia を作ったか」 それは、僕らが欲張りだからだ。 Matlab はめっちゃ使う。僕らの中にはLispの天才もいるし、PythonやRuby のすげー奴、Perl を巧みに使いこなす奴もいる。毛も生えない子供の頃からMathematica で遊んだ奴もいる。いまだにツルツルな奴だって仲間だ。Rではアホみたいにたくさんグラフを書いた。C言語からは、いつだって冒険の匂いがする。 ぜんぶ、大好きだ。面白いし、いろいろなことができる。何かをしたいと思った時--科
<div class="at-above-post-homepage addthis_tool" data-url="http://hugjp.org/2021/07/salah-pilih-agen-sbobet-bisa-sebabkan-berbagai-kerugian/"></div>Sbobet tentunya menjadi salah satu server judi online paling diminati oleh orang-orang yang gemar bermain judi online. Sbobet online via sbobet mobile. Main Game Online Sbobet Mobile.
LINE Storage: Storing billions of rows in Sharded-Redis and HBase per Month « NAVER Engineers' Blog
Hi, I’m Shunsuke Nakamura (@sunsuk7tp). Just half a year ago, I completed the Computer Science Master’s program in Tokyo Tech and joined to NHN Japan as a member of LINE server team. My ambition is to hack distributed processing and storage systems and develop the next generation’s architecture. In the LINE server team, I’m in charge of development and operation of the advanced storage system whi
MLOpsに関してちゃんと勉強中でして、色々事例とか調べてました。 とは言うものの、現在ではMLOpsを様々な観点から語られて、MLOpsという言葉にいろんな意味が含まれています。 という事情から色々探していたら、こちらをお見かけしました。 medium.com 書籍へのリンクはこちらです。 n月刊ラムダノート Vol.1, No.1(2019)（紙書籍＋PDF版） – 技術書出版と販売のラムダノート こちらの書籍では基本的な背景からきれいに整理されていました。 こちらを参考にしつつ、頑張ってMLOpsの動向について整理してみたので、そのメモです。 それでは張り切って書いていきます。 tl;dr; 背景・問題設定 機械学習は学習のアルゴリズムよりその周辺のほうが大きい 機械学習システムに携わる人の役割の違いによってうまくいかないことがある 機械学習システムの構築・運用する上で課題も多い 問
2011年10月26日 報道関係者各位 プレスリリース 日本電信電話株式会社 株式会社プリファードインフラストラクチャー ==================================================== ビッグデータのリアルタイム処理を可能にする 大規模データ分析基盤技術を世界に先駆けて開発 ～10月27日よりオープンソースソフトウェアとして公開～==================================================== 日本電信電話株式会社（東京都千代田区、代表取締役社長：三浦 惺、以下「NTT」） と株式会社プリファードインフラストラクチャー（東京都文京区、代表取締役社長：西川 徹、以下「PFI社」）は、ビッグデータ*1と呼ばれる大規模データをリアルタイムに高速分 析処理する基盤技術「Jubatus*2」（第1版）を開発しま
気になる記事をスクラップできます。保存した記事は、マイページでスマホ、タブレットからでもご確認頂けます。※会員限定 無料会員登録 詳細 ｜ ログイン 月間ユニークユーザー数、884万人、月間ページビュー数、4億6000万（2010年3月）を誇る国内ナンバーワンの料理レシピの投稿・検索サイト「クックパッド」。 日常的に料理をする人はもちろんのこと、たまにしか包丁を握らない人でもクックパッドのウェブサイトを一度は訪れたことがあるのではないか。 2ちゃんねるやTwitterを凌駕する それくらい、クックパッドはレシピの投稿・検索サイトとして不動の地位を築いているように思える。なにしろ、母の日とカミサンの誕生日くらいしか、料理をしない筆者でさえも、クックパッドは何度かのぞき、お世話になったことがあるくらいだ。 ページビュー数の比較でいえば、この4億6000万という数字は、2ちゃんねるや今流行りのT
［速報］マイクロソフト、機械学習を誰でも使えるようにする「Cortana Analytics Suite」発表
［速報］マイクロソフト、機械学習を誰でも使えるようにする「Cortana Analytics Suite」発表 米マイクロソフトは、米フロリダ州オーランドで開催中のイベント「World Partner Conference 2015」で、ビッグデータの保存、管理、分析、機械学習、表示の一連の機能を統合したMicrosoft Azureの新サービス「Cortana Analytics Suite」を発表しました。 サティア・ナデラ氏「Cortana Analytics Suiteは、組織内のすべてのデータをネイティブフォーマットのまま保存し、それをさまざまな仕組み、ストリーム分析や機械学習やSQLやMapReduceなどで分析できる」 Cortana Analytics Suiteは、Microsoft Azureのさまざまな機能を統合しています。例えば、データの保存に「Azure Data
私が最近強く印象に残った言葉が10倍で物事を考えるです[wired]。 これが私の記憶の中で拡大解釈され、今は100倍で物事を考えるようになっています。 「100倍」というのは一見すると不可能なことの例えのように思えますが、決してそんなことはありません。 どの程度現実的か例をあげて考えてみましょう。 DWH（DBと考えても良いです）という分野を考えてみます*1。 *1 この分野は専門家ではないのであくまで外から見ている素人の意見です。 2014年10月現在 Google BigQueryは1GBの保存に月あたり 約3円、クエリ時1TBスキャンあたり500円という価格設定です。基本的なDBの操作は全部できて、その上でユーザーが自由に関数を定義できて、画面とつながって結果が数十秒で返ってきてです。これはこの分野を知る人にとっては衝撃的な価格です。 1昔前、DWHの世界では製品が数千万から数億円
Pinterest is an equal opportunity employer and makes employment decisions on the basis of merit. We want to have the best qualified people in every job. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability, protected veteran status, or any other characteristic under federal,
書籍紹介 本連載は下記書籍から第5章を基に、＠IT向けに再構成して掲載しています。 目次 序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』（リックテレコム刊、ISBN：978-4897978871）で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっていま
Treasure Data, Inc. | Finding Gems in Your Big Data
The AI-powered CDP for the world’s largest companies. Recognized as a Leader by Gartner. Gartner® names Treasure Data a Leader in the 2024 Magic Quadrant™ for Customer Data Platforms. Get Magic QuadrantGet Critical Capabilities Treasure Data empowers the world’s largest and most innovative companies to drive connected customer experiences that increase revenue and reduce costs. Built on a big data
40分でわかるHadoop徹底入門 （Cloudera World Tokyo 2014 講演資料）
■Hadoopの理解にちょっと自信のない皆さんに贈る 40分でわかるHadoop徹底入門 （Cloudera World Tokyo 2014 講演資料） 日本Hadoopユーザー会 濱野 賢一朗／Kenichiro Hamano (NTTデータ)Read less
Hadoop Conference Japan 2016 もともとは2月8日に開催されるHadoop Conference Japan 2016のセッションとしてこの話を応募したのですが、あえなく落選しました……（;_;) しかし、ありがたいことに復活戦のLightning Talkの投票では5位に選んでいただき、ランチタイムA会場でお話することになりました。ありがとうございます！ 今回のスライドはここで公開しています。 とはいえ、5分のLTではこの内容をしっかりと伝えられる自信がないので、以下でスライド内容の詳しい解説をしたいと思います。また、2/13にGoogle東京オフィスで開かれるRejected HCJ 2016では、以下の内容をゆっくり普通のセッションとして発表する予定ですので、ご興味ある方はぜひどうぞ。 引用元 今回の元ネタはこちら。より詳しく知りたい方はこちらをごらんくださ
技術革新は須く斬新的なものであるべし、という肩に力の入った信念の人は流してください。ちょっと、力の抜いた小ネタなので。 最近というかここ10年来、いわゆる業務系のシステムに関わっていてよく思うことではあります。特に最近、NoSQLやHadoopといった「新技術」が登場するにつけて強く感ることではあるのですが、なんというか、「こんな感じ」のことができます、というようなプロダクトアウト的でありながら、かつ、漠然とした抽象的な話が多すぎる気がします。要は、全般的に問題の設定が苦手だよなということです。 特定の技術の各論はともかく、まず、大上段に構えると、実はITでは一般の人が想像する以上にユーザーとベンダーで期待ギャップがあります。ユーザーから見ると、大抵は「こんなこともできないのか？」ということがごく普通にできません。一方、一般のTVとか報道とかは、スパコンや遺伝子やビッグデータや、なんやらか
key-value stores: Anti-RDBMS: A list of distributed key-value stores | Richard Jones, Esq.
Please Note: this was written January 2009 - see the comments for updates and additional information. A lot has changed since I wrote this. Perhaps you’re considering using a dedicated key-value or document store instead of a traditional relational database. Reasons for this might include: You're suffering from Cloud-computing Mania. You need an excuse to 'get your Erlang on' You heard CouchDB was
HBase at LINE
第2回NHNテクノロジーカンファレンスで発表した資料ですー。 References: LINE Storage: Storing billions of rows in Sharded-Redis and HBase per Month (http://tech.naver.jp/blog/?p=1420), I posted this entry in 2012.3.
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2008/12/01 楽天は11月29日、東京・品川の本社で開催した技術系イベント「楽天テクノロジーカンファレンス2008」において、近い将来に同社のEコマースサービス「楽天市場」を支える計画があるRubyベースの大規模分散処理技術「ROMA」（ローマ）と「fairy」（フェアリー）について、その概要を明らかにした。 レコメンデーションの処理自体はシンプル 楽天市場では現在、2600万点の商品を取り扱い、4200万人の会員に対してサービスを提供している。この規模の会員数・商品点数でレコメンデーション（商品の推薦）を行うのは容易ではない。 ※記事初出時に楽天市場の会員数を4800万人としてありましたが、これは楽天グループのサービス利用者全体の数字でした。楽天市場の会員数は正しくは4200万人とのことです。お詫びして訂正いたします。 レコメンデーションの仕組みとして同社は、一般的でシンプルなア
※以前qixilに投稿した内容を、手直ししたものです。 リンク解析を用いた検索エンジン スタンフォード大学の研究プロジェクトに過ぎなかったGoogleが世に出始めたのは、1998年の春頃からだと記憶しています。リンク解析を用いるというアイデアは斬新なものでした。 あまり知られていないかもしれませんが、99年頃にTEOMAというリンク解析を用いた検索エンジンがありました。すでに消滅していますが、当時は業界では話題になりました。VCも付いたと記憶しています。 また、Wisenutという検索エンジンもリンク解析を用いていました。こちらはディレクトリ検索を提供するLooksmartという会社に買収されましたが、Looksmart自体が2006年頃に事業を終えています。 2000年に入るとGoogleの認知は急速に上がっていき、機能に差がないというかGoogleと同等以下のTEOMAやWisenut
僕はHive, Pythonでバッチ処理を書いてAzkabanでジョブ管理するシステムを構築、運用した経験が2年ほどあるので今日はバッチ処理、ジョブ管理について書いてみようと思います。 僕の経験上Hadoop特有の部分、例えばテスト環境が作りづらいとかバッチサーバーはジョブをsubmitするだけなので負荷はそんなにかからないとか、はあるけれど割と汎用的なのではないかと思います。そもそもバッチ処理、ジョブ管理について書かれたものはほとんど見た事がないので参考になれば嬉しいし、こういう良い方法もあるよ！とかあれば是非ブログ等に書いてほしいと思っております。 最初に言っておくとバッチ処理、ジョブ管理において重要なのは障害時のリカバリのしやすさです。正常時はまあいいでしょ。 なので例えば引数に日付を持てないようなバッチ書いたら辛いですし、LL言語で書く方がコンパイル、パッケージングとか楽です。CP
列挙順自体はとくに意味ありません。あと「どの最適化がどのくらい速くなるのか？」を詳細に計ったことはないですし、「原理的にこうなってるから(ry」というのを説明するに過ぎません。中には「JITで無意味になるようなどうでもいい細かすぎること」も書いてありますし、最適化のトレードオフとして失うものもあるので、そのあたり自己責任でお願いします。本当に最適化が必要とされる場合は、以下のものを無闇に実行するよりまず計測したほうがいいのは、言うまでもありません。*1 1. private[this]をつかえ scalaのvalやvarは、private[this]にしたときのみ、直接のフィールドアクセスになります(それ以外ではメソッド呼び出し)。シングルトンのobjectの場合も同様です。private[this]をつけられる場合はできるだけつけましょう 2. なんでもかんでもListをつかうな 最初の
DeNA中の人が解説する「マンガボックス」システム構成とiOSアプリの内部構成 #DeNA #iOS #Android 2014.05.14 Category：技術コラム Tag：Android ,DeNA ,iOS DeNAが配信している「マンガボックス」は、プロの作家による30作品以上のマンガが連載されている無料のマンガ雑誌アプリです。 2014年3月には300万ダウンロードを達成し、毎日5～6作品づつ更新され続けている人気アプリ「マンガボックス」のシステム構成から、iOSアプリの内部構成、その他開発に関する話題について、DeNAの松前健太郎さんに寄稿していただきました。 by 馬場美由紀 （CodeIQ中の人） マンガボックスとは マンガボックスは、2013年12月よりiOSとAndroid向けのアプリが公開され、2014年3月には300万ダウンロードを達成しました。プロの作家による
まず、両者はかなり性質の異なるプロダクトなので、以下の比較は筋違い。 筋違いであることを前提に、ストリームデータ処理プラットフォームとしての両者を比べてみる。 基本情報 fluentd http://fluentd.org/ 今をときめくログコレクター/イベントアグリゲーター。Rubyで実装されているが軽量高速。 RPC基盤ではなく、その下のレイヤーに位置するプロダクト。 Storm http://storm-project.net/ 分散RPC基盤。ストリームデータ版MapReduce風フレームワーク。Java+Clojureで実装されている。 概要については、下記のスライドがとてもわかりやすかった。 Twitterのリアルタイム分散処理システム「Storm」入門 ストリームデータ処理で何をするのかについて ストリームデータ処理のニーズについて、自分が理解している範囲での簡単な説明。 典
Jubatus English Japanese
ご訪問いただいたお客様へのお知らせ Information for customers visiting this Web site from SpinNet アクセスいただいたWebサービスは提供を終了いたしました。 長年にわたり、多くの皆様にご利用いただきましたことを心よりお礼申し上げます。 SpinNetトップページへ The Web service you are trying to access has been terminated. We would like to thank all of you for your patronage over the years. Go to the SpinNet
「Google BigQuery Service」をGoogleのクラウド経由で利用することで、中小企業でもテラバイト級のビッグデータの分析が可能になる。 米Googleは11月14日（現地時間）、同社のクラウド上でいわゆる「ビッグデータ」を分析する企業向けサービス「Google BigQuery Service」のプレビュー版を公開したと発表した。正式版は有料になる見込みだが、現在は無料で利用できる。 BigQueryは、同社が2010年の開発者向けカンファレンス「Google I/O」で発表したクラウド分析サービス。これまでは一部の企業を対象にクローズドなプレビュー版を提供していた。 ユーザーはGoogleのクラウドストレージサービス「Google Cloud Storage」に分析したいデータをアップロードし、Webブラウザ経由で分析できる。同社は10月にクラウドデータベース「Goo
はじめての転職エントリです。 一部の方にはお伝えしましたが、先週からClouderaで働いています。 まとめ Ruby大好きポエム プロダクトエンジニアポエム データ大好きポエム お前だれよ？ kawasaki.rbやMachine Learning Casual Talks、Julia Tokyoなどのミートアップをやってます。 なお、今後もコミュニティ活動は続けていきたいと思います。 Rubyが好きでクックパッドに入った 仕事でまったくRailsを書いていない人だった*1のに、「Rubyが好きです！Rubyistなら一度は働いてみたいです！NLPと機械学習はやってきたんですが、世の人の役に立つものを作って使ってもらいたいです」とミーハーな気持ちで挑んだのですが、なんとか拾ってもらえて2年8ヶ月働くことができました。 「Rails書いたことないのに採用されて驚いた」と飲んだ時に話したら、
数千万から数億のソリューションを買うのかオープンソースをハックできる人を育てるのか - 未来のいつか/hyoshiokの日記
数千万から数億のソリューションを買うのかオープンソースをハックできる人を育てるのか。もちろんそんなに単純な問題ではないが、じっくり考えてみるに値する。 企業にとっては、何らかの経営的課題が解決できれば別に自社で内製しようが、他社のプロプライエタリなソリューションを購入しようが、それこそオープンソースであれやこれやしようが単に手段が違うだけである。リスク、コスト、時間などを天秤にかけて決定すればいい。 わたしなんかは、オープンソース原理主義者的なレッテルを世間からは貼られているので、なんでもかんでもオープンソース（OSS）を推進しているように思われているが、理念としてのフリーソフトウェア運動に深く敬意を抱きつつも、ま、安ければなんでもいいんじゃない、という日和見主義者なので、商用製品を使うことになんら躊躇はない。 例えば、EMCのご大層なストレージを1TB用意するのと、ローカルストレージで1
インドの認めたくない現実
最初に注意事項です。下記の話は「たった3人」に聞いた話です。統計的な意味はまったくありません。念のため。 昨年末、インドのハイデラバードに行きました。そこで3人の学生と話す機会がありました。そして驚きました。なんと彼ら3人が揃いも揃ってVimユーザだったのです。 こう聞くと、なんだインド人のITスキルは凄いと聞いていたけれど、実はIT後進国なんだね可愛そうに、と思うかもしれません。 その認識は間違いです。インドの他の都市はともかくハイデラバードはIT先進都市です。Vim使いの学生たちのレベルも日本のトップ高の学生に引けを取りません。彼らはHadoopを使うプロジェクトに従事しています。Amazon EC2も使いこなしています。単なるツールの使い手というだけではありません。たとえばSVM、DHT、HMMなどの略語が説明なしで学生に通じます。略語は順にサポートベクタマシン、分散ハッシュテーブル
高信頼組込みソフトウェア開発（委託先：一般社団法人JASPAR） 報告書（PDF形式：3,278KB） （ZIP形式：2,993KB） ソフトウェア工学の実践強化に関する調査研究（委託先：株式会社三菱総合研究所） 報告書（PDF形式：2,501KB） クラウドコンピューティング時代のDependabilityの考え方などに関する米国の動向調査（委託先：株式会社アイ・ビー・ティ） 報告書（PDF形式：4,583KB） （ZIP形式：4,300KB） クラウド・コンピューティングに関する国内外の制度・技術動向等の調査研究（委託先：株式会社野村総合研究所） 報告書（PDF形式：2,050KB） 高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンター高信頼化に向けた実証事業）（委託先：株式会社エヌ・ティ・ティ・データ） （PDF形式：9,606KB） （ZIP形式：8,656
オンラインで開催されているAWS最大のグローバルカンファレンス「AWS re:Invent 2020」。12月2日に行なわれたAWS CEOのアンディ・ジャシー氏の基調講演では、データストア分野にもフォーカス。ストレージとデータベースの新サービスは、コスト削減と高い性能を求める顧客の声に応えた正常進化と言えそうだ。 もはや古いデータストアでは対応できない 3時間におよぶアンディ・ジャシー氏の基調講演において、コンピュート分野に続いて解説されたのがデータストアの分野だ。ここではデータを利活用するストレージの技術革新に加え、データベースへの取り組みも披露された。 まずゲストとして登壇したのは、2006年のAmazon S3ラウンチ当時にいち早くデータを格納したSmugMugの創業者であるドン・マクスキル氏。S3にデータをホストしたことで、最新の分析やデータ管理ツールを利用でき、1日数十億枚とい
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ITの地殻変動はどこで起きているのか～アーキテクチャ設計技術にクラウドが必須になった時代 - プログラマの思索
2014年になって、ITの地殻変動がどこに起こっているのか、を考えてみる。 ＃ラフなメモ書き。 【1】最近感じることは、Webアプリをプログラミングするアプリケーションエンジニアよりも、サーバー基盤を構築するインフラエンジニアの方が目立つというか輝いて見える時が多い。 何故なのだろう？ また、先月の日経BP主催のITアーキテクト カンファレンスでは、エンタープライズシステムの構築に携わるITアーキテクトを対象にしているが、その内容はすべて、クラウドがキーワードだった。 DOAやOOAは全く含まれていない点が衝撃だった。 ITアーキテクト カンファレンス 2013 最近の流れを見ると、アーキテクチャ設計の技術では、DOAやOOAは既に古い技術であり、クラウドが席巻しているように見える。 【2】最近のバズワードである「クラウド」には、否定的な意見を持つ人も多い。 ITの歴史の延長線上にあるだけ
RightScale Product Demonstration | Cloud Computing Management Platform by RightScale
Cloud Management Platform Implement an industry-leading cloud management solution for all cloud use Among the industry’s leading cloud management platform tools, Flexera’s comprehensive Cloud Management Platform (CMP) provides a rich set of capabilities for discovery, template-based provisioning, orchestration and automation; operational monitoring and management; governance; and cost optimization
鈴木 貴典＋木村 宗太郎 TwitterのNathan Marz氏が開発している 「Storm」 。 2011年9月に、オープンソースとして公開されましたが、まだまだ日本で得られる情報は少なく、 詳細は不明なところも多いです。 そこで、日本初（たぶん）の「Storm」セッションを行います。 「Storm」は、CEP（Complex Event Processing＝複合イベント処理）に属するプロダクトであり、 分散リアルタイム処理を行うための基本セットを提供しています。 今回のセッションでは、その概念や特性などについて解説してみます。Read less
DeNA流データエンジニアリングの極意
Developers Summit 2017 における「DeNA の機械学習基盤と分析基盤」の発表から「データエンジニアリングの極意」のパートを抜き出したもの。「機械学習基盤」のパートについては https://speakerdeck.com/sonots/dena-aisisutemubu-nioke…
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100Mにスケーリング：Key-ValueストアとしてMySQLを使い、NoSQL以上のパフォーマンスを出す | POSTD
【後編】トレジャーデータCTOと紐解く。日米で異なるCTOの役割とは？
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ゆるふわMLOps入門 - Re:ゼロから始めるML生活
大規模データ分析基盤技術「Jubatus」の公開 - 株式会社プリファードインフラストラクチャー
クックパッドのデータ処理、たった5万円：日経ビジネスオンライン
100倍で考える - Preferred Networks Research & Development
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ドキュメント指向のNoSQLデータベース（CouchDB、MongoDB）編
Distributed TensorFlowの話 - Qiita
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楽天版MapReduce・HadoopはRubyを活用 － ＠IT
googleはなぜライバルが現れなかったのか？ | gentak.info
バッチ処理、ジョブ管理について書いてみる - wyukawa's diary
Scalaにおける細かい最適化のプラクティス - xuwei-k's blog
DeNA中の人が解説する「マンガボックス」システム構成とiOSアプリの内部構成 #DeNA #iOS #Android｜CodeIQ MAGAZINE
「fluentd」と「Storm」の比較について - Tous Les Jours 攻防記
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佐藤一郎: Web日記 (2009年) 2009年11月13日
Google、ビッグデータ分析サービス「BigQuery」を一般公開
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転職しました - once upon a time,
平成２１年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書の公表について（METI/経済産業省）
老兵のようなRDBMSからの解放を AWSが手がけるデータストアの再発明
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