デンソー有馬社長「24時間体制でソフトウェア開発力を強化」…東京モーターショー2019 | レスポンス（Response.jp）
デンソーの有馬浩二社長は10月24日、東京モーターショー2019会場で会見し、ソフトウェアの開発力を強化するため、2025年までに開発要員を1万2000人へ拡大し、24時間体制で取り組む方針を示した。 有馬社長は「電動車両の普及における課題のひとつがバッテリーの充電時間や寿命、航続距離。また自動運転が進むとECUによる演算量が格段に増えることにより、ECUの熱マネジメントが重要な課題となる」と指摘。 その上で「デンソーには60年にわたり磨き続けてきたカーエアコンを始めとする熱マネジメントの技術がある。デンソーだからこそできる車両全体の効率的なエネルギーマネジメントで航続距離25％延長、バッテリー充電時間を3分の1に短縮、バッテリー寿命を20％延長することを実現する」との目標を掲げた。 さらに「そしてスピードを上げてこれらを提供するためにはソフトウェア開発力の強化が大変重要。2025年までに
近年のデータ分析基盤構築における失敗はBigQueryを採用しなかったことに全て起因している - データエンジニアの酩酊日記
久しぶりにペラペラな思いつきを書き捨てて、寝ます。 2、3年前ぐらいにSIerやコンサルでTreasure Dataとか使ってマネージドDWH作ろうぜっていう風潮が流行って、今は運用フェーズに入ってどこも結構苦しんでるってのが僕のすごく狭い観測範囲での印象。 AWSのReadshiftしかり。 なぜ苦しんでるかっていうと、言うほどスケールしないからであり、言うほどマネージドじゃないから。 Treasure Dataは基本的に割当メモリが固定でオートスケールしないので、ピーク時に合わせて必要なメモリを確保しておかないといけない。そうなるとメモリ使用量とか負荷とかをモニタリングしないといけないわけだけど、Saasだから内部のアーキテクチャが隠蔽されていていちいちサポートに問い合わせないといけなかったりする。 Redshiftの場合はそもそも自前でクラスタ管理しなくちゃいけないのでそれが大変って
NEDOが25億円投じ日の丸RDBを開発中、「国産にも勝機あり」と自信を見せる理由
厳格なOLTPと高速なOLAPを両立 新RDBの特徴は厳格なOLTP（オンライントランザクション処理）が可能でありながら、ビッグデータ分析にも使用できる高いOLAP（オンライン分析処理）性能を有していることだ。OLTPとOLAPの両立はHTAP（Hybrid Transaction／Analytical Processing）と呼ぶ。OLTPで用いる行方向のデータは不揮発性メモリーを採用する主記憶（メインメモリー）に格納し、OLAP用の列方向のデータを2次記憶装置に格納する。2次記憶装置にも不揮発性メモリーを使用する。 OLTPに関しては、トランザクション処理の分野で一般的なベンチマークである「TPC-C」において1ノードで1000万トランザクション／秒（TPS）の達成を当面の目標とする。そしてトランザクション処理においては、一貫性と隔離性のレベルを示す「トランザクション分離レベル」が最も
東大の新量子コンピューター技術 大規模計算に道 - 日本経済新聞
東京大学の古沢明教授らは、従来のスーパーコンピューターをしのぐといわれる量子コンピューターを、室温で動き、大規模な計算を可能にするための新手法を考案し、試作機の開発に成功した。現在の量子コンピューターは極低温の状態でしか動かない。汎用的に使える量子計算機としての実用化に道を開く技術となる可能性がある。従来のコンピューターは0か1の値であるビット単位で計算するのに対し、量子コンピューターは、0と
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