平成20年11月29日(土) 楽天テクノロジーカンファレンス2008に行ってきた :: 平成20年(2008) :: Pocketstudio'z log
ウェブ上の概要を読むだけでは、なにやら楽天が技術的なカンファレンスをやるらしい、という事しかわからないのだが、ネット上のコミュニティ（メーリングリスト）では具体的に色々とリークされていたのが興味深い。Ruby をつくった まつもとゆきひろ氏の講演だとか、楽天の技術についてだとか色々興味深いセッションが盛りだくさんですた。ネットのコミュニティにしか敢えて情報を出さなかったのは、来社層の選別をしたかったのかな？と。 自分がコミュニティ系で気がついたのは Linux-users での告知。Linux ユーザーズグループメーリングリストでは 11/14 の時点でメールが流れていました。そのほかにも Debian のML、Gentoo のMLとかでも、LUG 系でもちらほら拝見。 [linux-users:108143] カーネル読書会番外編、ディストリビューション大集合 ちなみに無料でした。一切合
楽天版MapReduce・HadoopはRubyを活用 － ＠IT
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
本を読む 楽天でROMAとfairyの話を聞いてきた
火曜日のHadoopの話に続き、土曜日には「楽天テクノロジーカンファレンス」でROMAとfairyの話を聞いてきました。fairyはようするに楽天版MapReduce、ROMAは楽天版memcached（よりストレージ寄り）という感じのソフトです。 以下、メモ。 レコメンド＆パーソナライゼーション（楽天技研 西岡氏） （emasaka注：これはROMAとfairyのセッションの直前のセッションだけど、関連性が強いので、関連する部分のみ切り出し） 楽天でレコメンデーションをやる場合、規模が膨大という特徴がある。何千万もの会員と2,500万の商品の組み合わせ。その対策として、Locality Sensitive Hashingなどアルゴリズムを改良すると同時に、多数のマシンを組みあわせている。そのために、現時点ではHadoopを使ってMapReduce処理をし、k-meansのクラスタリングや
楽天テクノロジーカンファレンス 2008にいってきました - d.hatena.zeg.la
1000人以上のエンジニア、全国各地に開発拠点をもっている 楽天のテクノロジーカンファレンスにいってきました。 分散並列処理フレームワークfaily,P2PオンメモリストレージROMAが 2009年にOpenSource化されるとのことでした。 楽天ウェブサービス APIの紹介 16種類のAPI 直近だと楽天ランキングAPI 1500万件,2万件の宿泊施設 Affiriateと連動可能 REST,JSON,SOAPのフォーマットをサポート 楽天ダイナミックアド 楽天版アドセンス 記事の内容にマッチした楽天の商品を出す 楽天経済圏 APIを使ったアプリが入り込める マッシュアップブームおちちている ALL 35,000ID Active 5,000ID Webサービス経由の流通金額は7.24% 3,500万request/day ItemSearch,GenreSearch,Itemcode
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