基幹システムをクラウドへあげるのは簡単ではなかった。ノーチラス・テクノロジーズがクラウドの現実を語る（前編）
基幹システムをクラウドへあげるのは簡単ではなかった。ノーチラス・テクノロジーズがクラウドの現実を語る（前編） 基幹システムをクラウドで実現する。その過程でどのような技術を用い、どのような苦労があったのか。小売り流通業である西鉄ストアの基幹システムをAmazonクラウド（以下、AWS：Amazon Web Services）の上で実現したノーチラス・テクノロジーズが、その詳細について紹介したセミナーを5月15日、アマゾンジャパン本社のセミナールームで開催しました。 大規模システム開発の現状、Hadoopの可能性、クラウドのメリットとデメリットなど、参考にすべき多くの内容が語られたセミナーでした。この記事ではその概要を紹介します。 止まってはいけない基幹システムをクラウドへ ノーチラス・テクノロジーズ 代表取締役社長 神林飛志氏（写真中央）。 西鉄ストア様の本部基幹システムをクラウドへ移行する
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The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」（テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは）では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing （データマイニング／機械学習／人工知能／自然言語処理） Business Intelligence/Competitive Intelligence （ビジ
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、地域サービス事業部の吉田一星です。 今回は、Hadoopについて、Yahoo! JAPANでの実際の使用例を交えながら書きたいと思います。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 複数のマシンへの分散処理は、プロセス間通信や、障害時への対応などを考えなければならず、プログラマにとって敷居が高いものですが、 Hadoopはそういった面倒くさい分散処理を一手に引き受けてくれます。 1台では処理にかなり時間がかかるような大量のデータも、複数マシンに分散させることで、驚くべきスピードで処理を行うことができます。 例えば、今まで1台でやっていた、あるログ集計処理
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
Amazon Elastic MapReduceを使ってみた 2009-04-03 (Fri) 3:06 Amazon EC2 連日のEC2ネタです。本日、AmazonからElastic MapReduceというサービスがリリースされました。大規模データ処理技術が一気に民間の手に下りてくる、まさに革命的なサービスだと思います。 Amazon Elastic MapReduce Amazon ElasticMapReduce 紹介ビデオ With Hadoop, Amazon Adds A Web-Scale Data Processing Engine To Its Cloud Computer by techcrunch.com Elastic MapReduceは、Googleの基盤技術の一つであるMapReduceを時間単位課金で実行できるサービスです。MapReduceについては以
Google App Engine上でアプリを作りはじめて約二ヶ月。いろいろと分かって来たこともあるので、自分へのメモも含めてまとめてみる。まずは、Datastoreの話から。 なによりも大切なのはデータベースの設計 あたりまえと言えばあたりまえの話だが、App Engine上でアプリを作る上でもっとも大切なこと（＝頭を使うべきところ）は、データベースの設計である。特にリレーショナル・データベース（RDB）上でのアプリ作りに慣れた人には、大きな「発想の転換」が必要なので、ここは注意が必要。 特に絶対にやっては行けないのは、 将来RDB上へ移行できるようにレイヤーを作って、その上にアプリを作る RDB上に作ったアプリをデータモデルを大幅に変更せずにApp Engine上に移植する RDBを前提に設計されたフレームワークをApp Engine上に載せて、その上にアプリを作る など。App En
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
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データサイエンティストを目指すに当たって、ぜひ揃えておきたいテキストたちを挙げてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記2 2015年末の時点での最新リストはこちらです。 追記 この記事の5カ月後にもう少し更新した内容の「お薦め本リスト」記事を2つupしてますのでそちらもお読みください。 2013年秋版：データサイエンティストを目指すなら揃えておくべき10冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 2013年秋版：データ分析初心者にお薦めする「基礎を本当にゼロから学ぶ」ためのテキスト5冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 今回は、僕が実際に自然科学の研究者からデータサイエンティストへと転身するに当たって、いつも脇に置いていたテキストや同僚が参考にしていたテキストをまとめて紹介します。 ※以下僕も持っているものには「＊」を打ってあります*1*2*3 統計学 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メ
Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（前編）～ログの科学的な分析と、Twitterの「ダークモード」
Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（前編）～ログの科学的な分析と、Twitterの「ダークモード」 先週の6月22日から、米サンタクララで行われていたWebサイトのパフォーマンスと運用に関するオライリーのイベント「Velocity 2010」が開催されていました。 その中で、TwitterのJohn Adams氏がTwitterのシステム運用について説明するセッション「In the Belly of the Whale: Operations at Twitter」（クジラの腹の中：Twitterでの運用）が行われています。Twitterのような大規模かつリアルタイムなWebサイトの運用とはどういうものなのでしょうか？ 公開されているセッションの内容を基に概要を記事で紹介しましょう。システム管理者の新たな役割、Railsの性能の評価、Bittorrentを使った
「Google日本語入力」開発者が語る、その狙い
Google日本法人が公開した新日本語入力システム（IME）「Google日本語入力」について、開発した同社の技術者が12月7日、開発の経緯や狙いなどを話した。予想を超える反響があったといい、「早い時期にβが取れる形で提供したい」と意気込む。Googleが来年リリースを予定している「Chrome OS」にも組み込まれる予定だ。 同IMEは12月3日にβ版として公開。Webから集めた情報を基に自動的に生成した辞書を搭載し、新語や専門用語、芸能人の名前などに強いのが特徴だ。冒頭の数文字を入力すると候補語を変換するサジェスト機能や、数字を16進数に変換する機能など、Googleらしい機能も備えている。Windows XP／Vista／7（それぞれ32ビット版）とMac OS X（Leopard以降）に対応し、無料で利用できる。 エンジニアの情熱の成果 開発は、ソフトウェアエンジニアの工藤拓さんと
詳細については後述しますが、MapReduceの処理モデルは、上記の通り各区分ごとにそれぞれ単純化（限定）されたモデルであったと言えます。 また、MapReduceの関数プログラミングおよびグラフ的な特徴も合わせて以下に整理してみます。 関数プログラミング的な特徴 MapおよびReduceフェーズは、それぞれ関数型プログラミングのMapおよびReduce処理をモデル化したものです。MapReduceは、参照透過性がある純粋な関数処理と言えます。参照透過性とは入力により出力が一意に決まる性質のことです。言い換えればMapReduceの処理は、大域などの処理に影響する外部の環境は持たず、内部的にも静的な一時変数などの状態も持たないことを意味します。 純粋な関数処理は複数の処理が同時に実行されても他の並列に動作している処理の状態には左右されないため、この参照透過性は並列化に向いている性質がありま
ついにRFCに登場！Webサーバとの双方向通信を実現する「WebSocket」 - builder
次世代のWebアプリケーションの中核を担う技術として「HTML5」に注目が集まっているが、それと並んで期待されている技術に「WebSocket」がある。 IETFとW3Cによって仕様の策定が進められており、最初の提案以来幾度もの改訂を経て、2011年12月11日にそのプロトコル仕様がRFCのProposed Standard（RFC 6455）となった。 AjaxからComet、そしてWebSocketへ WebSocketはウェブサーバとブラウザが直接コネクションを張って双方向通信するための技術規格である。HTTPとは異なる独自の軽量プロトコルによって通信を行うため、オーバーヘッドが小さく、長時間に渡って通信する場合でもHTTPコネクションを占有する必要がないというメリットがある。 WebSocketが生まれた背景には、サーバとブラウザがもっとリアルタイムに通信して情報の配信や更新を行え
YAPC::Asia 2008 Tokyo - Pathtraq - building a computation-centric web serviceKazuho Oku
機械学習、どこから手を付ける？ ～初期コストゼロで試せるBigInsightsで、Hadoop＆Sparkのエコシステムをフル活用～ - はてなニュース
「大規模データ分析や機械学習を始めてみたい」と考えているチームは多いはずだ。情報システムや業務の現場が生み出すビッグデータを最新手法で分析することで、データに潜んでいた価値を発掘でき、それを新たなビジネス価値に結び付けられるとの期待が高まっているからだ。そこで出てくる問いは「いったいどこから始めたらいいのだろうか？」。 （※この記事は、日本アイ・ビー・エム株式会社提供によるPR記事です） 大量データ分析で名前が挙がるソフトウェアといえば、Apache HadoopとApache Sparkだ。そのエコシステムは高度で充実している。だからこそ「どこから手を付けるのか」に悩む人も多い。「Hadoop/Sparkのディストリビューションを利用できるIBM BigInsights試用版や、クラウドサービスBluemixを使えば、明日からでもHadoop/Sparkによるデータ分析や機械学習に取り組
クックパッド開発者ブログ
レシピ事業部バックエンド基盤グループの石川です。 2024 年 5 月 15 日から 17 日にかけて、RubyKaigi 2024 が開かれました。クックパッドは Wi-Fi スポンサーとして協賛しており、また 16 日の夜には Cookpad Drinkup at RubyKaigi 2024 と称して懇親会を開きました。 クックパッド一行 懇親会のお店の様子 この記事では、カンファレンスで懇親会を開くにあたって気をつけていたことや、うまくいったこと、うまくいかなかったことをまとめます。RubyKaigi に関わらず、技術者コミュニティを盛り上げる手段のひとつとしてご覧ください。 続きを読む はじめに こんにちは。レシピ事業部プロダクト開発グループの堀内 (@Sota_Horiuchi)です。普段はバックエンドの開発を行っている新卒2年目のエンジニアです。 RubyKaigi 2024
テキストマイニング技術の活用に向けて読んでおきたい12のプレゼン資料 - コーパスいぢり 〜langstatの研究日誌〜
中年以降の人生を考えるための５冊 今までずっと、ひたすらラクなことや楽しいことだけをやって生きていきたいと思っていたのだけど、40歳を過ぎた頃から、今までのやり方ではいろいろと行き詰まってくるようになってきました。何をやってもそんなに楽しくない。これからの人生はずっと下り坂が続いてい…
スマートニュースは昨年の 10/1 に米国版をローンチするにあたり、ログ解析基盤のリニューアルを行いました。日本に加えて米国やその他の国が入ってくることにより、単なるユーザ数の増加に加え、OS x 国 x タイムゾーン x 多種多様なメトリクスのような集計軸が増えることで、ログの前処理、集計、可視化に様々な工夫が必要になってきます。本セッションでは、会社の成長に応じたログ集計基盤の転換を振り返りながら、世界進出にあたってどのようなことを考え、どのようにログ集計基盤をリニューアルしていったか、および、そのログ解析基盤を支える Amazon EMR, Hive, Presto, Azkaban, Shib, Chartio などのツールについてお話します。
グーグルデータセンターの内側--明らかにされた独自性
サンフランシスコ発--先日、Googleの秘密が少しだけ明らかになった。 Googleがデータセンター業務を公開することは滅多にないが、米国時間5月28日、GoogleフェローであるJeff Dean氏が業務の一部を話題に取り上げた。28日に当地で開催された「Google I/O」カンファレンスの超満員の聴衆に対して講演を行ったDean氏は、Googleのインフラがいかに独特かを説明しながら、Googleの秘密を少しだけ明らかにした。 Googleはごく普通のサーバを使用している。プロセッサ、ハードドライブ、メモリも同様だ。 一方、Dean氏は、1800台のサーバで構成されるクラスタは、たいしたものではないというわけではないが、ごくありふれていると考えているようだ。しかし、Googleがそのようなハードウェアを使って、700〜1000台のサーバが使われる一般的な検索クエリに0.5秒以下で応
グーグル発「Hadoop」、日本企業も利用へ
Hadoopは、グーグルが検索エンジン用に開発したバッチ処理システムを基に開発された、オープンソースソフトだ。グーグルが開発した分散ファイルシステム「Google File System（GFS）」を模した「Hadoop Distributed File System（HD FS）」と、データ処理機構「MapReduce」を模した「Hadoop MapReduce」で構成する。 米国では米VISAや米JPモルガン・チェースのような大手金融機関が、バッチ処理にHadoopを使用する。 そのHadoopがいよいよ、日本企業でも使われ始めた。例えば楽天は、ある商品に対するお薦め商品をリストアップする「レコメンド処理」にHadoopを使用する。NTTデータは、全国の渋滞情報をリアルタイムに可視化するシステムの構築にHadoopを採用した。三菱UFJインフォメーションテクノロジーもHadoopを使っ
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model（一貫性モデル）を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか？ 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン
ミツバチワークスのエンジニアは、「月間57億PV」という巨大なトラフィックをさばくため、さまざまな技術を駆使してインフラを構築している。主と副の2本立てでデータベースを運用し、300台のサーバを使いながら「負荷の限界」に挑むエンジニアに、技術ノウハウを聞く。 ミツバチワークスが運営するケータイブログサービス「DECOLOG」は、異色のサービスである。10代後半から20代前半の女性に最も人気のあるケータイブログサービスで、「デコメール」などを利用して、かわいくカラフルなブログを作成できる。広告基準を厳しくすることで女性ユーザーにも不安なく使ってもらえるような安心感を作り出し、口コミだけでじわじわとアクセス数を伸ばしてきた。 結果、2010年7月実績で月間57億PV（ページビュー）超、想定800万UU（ユニークユーザー）、会員登録者数180万件と、ケータイブログサイトでは国内最大のサービスとし
@nishio: あ、そうか、10年前からあったけど10年間の間に勢力を拡大したケースがあるからあんまり厳しく切らない方がいいのか(TypeScriptの登場が2012年、Rustの登場が2010年だった)
IBM TechXchange Community Together, we can connect via forums, blogs, files and face-to-face networking. Find your community Where is my content? If you’re looking for developerWorks content or a Support forum and ended up here, don't panic! You are in the right place. The content you're looking for. This page will help you find the content you are looking for, get answers to your questions, and f
Windows Azure : Windows Azure Joins Windows Server in a New Organization: Server & Cloud Division
In Visual Studio 2022 17.10 Preview 2, we’ve introduced some UX updates and usability improvements to the Connection Manager. With these updates we provide a more seamless experience when connecting to remote systems and/or debugging failed connections. Please install the latest Preview to try it out. Read on to learn what the Connection ...
本日、GoogleがCloud SQL（MySQLのレンタルみたいなの）の無料版を発表しました。500MB/6ヶ月でGoogle App Engineなどから無料で使えるようです。 さて、それはいいとして最近弊社なども含め、今時の環境って本気だすと複雑化してますよね。OSCで発表された前佛さんのMunin資料を31pと２つ戻って29pを見比べてみてくださいｗ Muninではじめる実践★リソース監視 -俺のサーバがこんなに重いはずがない、を乗り切るために- from Masahito Zembutsu こんなの絶対おかしいよ！！ NoSQLや非同期処理など、様々な新しい技術にチャレンジしたいと思っていても、どこから手を付けよう、、みたいなことってありますよね。Cassandraがいいのかな、Redisがいいのかな？みたいにはてブの着いた記事があれば読んでみるんだけど、インストールとか面倒そう
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Code Life
noto's blog
逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の
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403 Forbidden nginx
おすすめのクレジットカードを徹底比較 クレジットカードのおすすめ コンビニでお得なおすすめクレジットカード 普段利用することの多いコンビニでお得になるクレジットカードがあります。セブンイレブンン・ローソン・ファミリーマートなどよく利用するコンビニでお得になるクレジットカードを支払いで利用すれば多くのポイント還元があります。 1年間などの長い期間で計算すると、コンビニで還元率が高いクレジットカードを利用すると大きな差が出てきます。 三井住友カード（NL） 年会費永年無料還元率0.5％～5.0％国際ブランド 特典最大8,000円相当プレゼント セブンイレブン・ローソン、マクドナルドなどでタッチ決済料で驚異の5.0％ポイント還元 セキュリティを高めカードの両面にカード番号や氏名、セキュリティーコードの無いナンバーレスクレジットカードです。カード番号等は全てアプリ上で管理します。最大の特徴は対象コ
はじめまして。今年の5月に入社した勝間@さがすチームです。 入社してからは、なかなか大変なことも多いですが、最近はお酒好きが集まって月曜から飲み合う 「勝間会」なるものも発足して、仕事面でも仕事以外の面でも密度の高い毎日を過ごしています！ さて、僕は「さがす」チーム所属ということで、普段はレシピを「さがす」ユーザの満足度を上げるために、 クックパッドの検索まわりについて、いろいろな開発を行っています。 一方で、ユーザの「さがす欲求」について深く知るために、大規模なデータ解析を行い、欲求の分析を行う機会も増えてきました。 ところが、クックパッドのログは膨大な数があるので、一口のデータ解析と言っても通常のバッチ処理だと間に合わないため、 分散処理環境の必要性が高まってきました。 そこで、まずは手軽に試せる分散処理の王道ということで、最近ではHadoopを使ったデータ解析環境を整備しています。
Hadoopの解析資料
オープンソース分散システム「Hadoop」に関する解析資料を公開させて頂いております。この調査はNTTレゾナント株式会社様と共同で行いました(プレスリリース)。 Hadoop解析資料(PDF), 最終更新: 2008/08/25, 公開: 2008/08/25 Hadoopの実際のインストール方法などにつきましては、弊社太田による以下の記事もご参考下さい。 Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システム Hadoopのインストールとサンプルプログラムの実行 複数マシンへHadoopをインストールする
『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』－Hadoop Conference Japan 2011－ #hcj2011
『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』－Hadoop Conference Japan 2011－ #hcj2011 2011/02/22 [登壇後エントリ] ：" 「モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用」－Hadoop Conference Japan 2011 #hcj2011 で登壇してきました " http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20110222/p1Read less
Googleの並列ログ解析向け言語「Sawzall」が公開されたので使ってみた | Preferred Research Blog
Rapidly Realizing Practical Applications of Cutting-edge Technologies
KAIZEN platform Inc. Senior Technology Advisor 伊藤直也氏（@naoya_ito） 2002年に新卒入社したニフティでブログサービス『ココログ』の開発担当となり、一躍有名になる。その後、はてなで『はてなブックマーク』など各種サービスを立ち上げ、2010年にグリーへ入社。2012年に同社を退職して以降は、フリーランスとしてベンチャーの技術顧問などを請け負う。自身のブログ『naoyaのはてなダイアリー』が人気 「Webアプリの実装で差別化は無理」という考えが変わった 現在、KAIZEN platform Inc.をはじめ複数社の技術顧問を務めている伊藤直也氏。「普段から、アウトプットの目的なく技術の勉強をすることはほとんどない」という性分から、今年上半期は「顧問としてベストプラクティスを提供するために知っておくべき領域」にフォーカスして情報収集を
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次の10年、「統計分析」こそテクノロジー分野でいちばんホットな職業になる
Hadoopで、かんたん分散処理 (Yahoo! JAPAN Tech Blog)
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
Amazon Elastic MapReduceを使ってみた - moratorium
Google App Engine上のベスト・プラクティス、その１: Datastore
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
TechCrunch | Startup and Technology News
分散システム処理モデルに関する動向について（MapReduceからBorgまで）
fluentd を利用した大規模ウェブサービスのロギング
スマートニュースの世界進出を支えるログ解析基盤 #jawsdays #tech
Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか？ 日本語で読める情報を集めてみた
月間57億PV、300台のサーバを運用するミツバチワークスが編み出したインフラ技術
この10年のプログラミング言語の変化 - 西尾泰和のScrapbox
En Yüksek Kur Paykasa Bozdurma
BOOT_COMPLETEDが受信出来ない - Google グループ
今時のWebエンジニアの入り口としてのGAE - ku-sukeのブログ
monoe's blog - Site Home - MSDN Blogs
軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
What's New in SQL2016 CTP2 Release - MSDN Blogs
0×0018 till I die » はてなnaoyaさん「はてなを支えるバックエンドシステム」
URIエンコード（URLエンコード） | Diaspar Journal
クックパッドとHadoop - クックパッド開発者ブログ
伊藤直也氏が「Web開発は高度化している」と語る理由と、押さえておきたい3つの技術領域【2014年前半のインプットlog】 - エンジニアtype