サクサク読めて、アプリ限定の機能も多数!
トップへ戻る
ニコニコ動画
www.slideshare.net/InsightTechnology
昨今、データベース技術は、多様な広がりを見せています。中でも時系列データベースは、サーバーのメトリクスやセンサーデータなど、身近なものから得られる時系列のデータの扱いに長けています。本セッションでは、最近ホットな時系列DBであるInfluxDBおよびTelegraf,Grafana,Kapacitorを用い、実際の環境構築からユーザ定義関数による時系列データの異常検知の可視化まで、全ての流れをセッション内でお見せします。
[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか!? ~ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較~ by 東芝デジタルソリューションズ株式会社 野々村克彦
[D11] SQL Server エンジニアに知ってもらいたい!! SQL Server チューニングアプローチ by masayuki ozawa
[D25] 分散Key-Valueストア「okuyama」&「Riak」の同時書込み性能検証 by Yusuke Kuramata
[db tech showcase Tokyo 2016] B15: サイバーエージェント アドテクスタジオの次世代データ分析基盤紹介 by 株式会社サイバーエージェント 成尾 文秀
[db tech showcase Tokyo 2015] B17:PostgreSQLで動的にスケールアウト可能な負荷分散DBクラスタを作ろう! by SRA OSS, Inc. 日本支社 長田悠吾
[db tech showcase Tokyo 2015] C15:DevOps MySQL in カカクコム~ OSSによる可用性担保とリアルタイムパフォーマンス可視化 ~ by 株式会社カカクコム 渡邉洋平
[A31]AWS上でOracleを利用するためのはじめの一歩!by Masatoshi Yoshida
PostgreSQLレプリケーション10周年!徹底紹介!(PostgreSQL Conference Japan 2019講演資料)
[D12] 日立だからこだわる ~一貫性を追求した日立のインメモリ分散KVS~ by Masakata Kawanishi
[D36] Michael Stonebrakerが生み出した列指向データベースは何が凄いのか? ~Verticaを例に列指向データベースのアーキテクチャを詳解~ by Hiroyuki Komori
あなたのHadoopクラスタに貯まっているデータ、何を使って加工してますか? MapReduce? 鉄板ですね。遅いけど。Impala? Spark? お目が高い。でも他にもあるんですよ。速く、お手軽なものが。今回はそれを使ってバリバリデータの加工・分析をしちゃいます。合言葉はRush!!Read less
[db tech showcase Tokyo 2014] B13: PCIe SSDを用いたMySQL 5.6と5.7 のパフォーマンス対決!~MySQLの性能は、どこまで向上するのか~ by 日商エレクトロニクス株式会社 長井伸次
In-Memory DBのSAP HANAは、OLTP/OLAPを1つのデータベースで高速に処理します。これは、OLAPに強いカラムストア技術とOLTPを高速化するSAP独自のテクノロジーを採用することにより実現しています。 このセッションでは、これらテクノロジーの解説とSAP HANAのデータベースアーキテクチャについて説明します。 【主な内容】 ・カラムストア/ローストアのサポート ・インサートオンリーによる更新の完了 ・更新を遅延・集約させる仕組み ・オンザフライ集計 ・更新と参照を整合させる仕組み ・・・他Read less
楽天のデータベースの歴史は、パフォーマンスやキャパシティーとの戦いだけではなく、急速に拡大と変化を続けるビジネスに対して如何に追従するかの戦いだった。それはデータベース管理者としての存在意義をも揺るがす大きな変革に発展していって…。最新事例を含む、アーキテクチャーパターンとエピソードで紐解く楽天データベース全史。Read less
[C33] 24時間365日「本当に」止まらないデータベースシステムの導入 ~AlwaysOn+Qシステムで完全無停止運用~ by Nobuyuki Sasaki
Pacemaker+PostgreSQLレプリケーションで共有ディスクレス高信頼クラスタの構築@OSC 2013 Tokyo/SpringTakatoshi Matsuo
株式会社インサイトテクノロジー データベースに関わる技術資料を随時公開中! (INSIGHT OUT、db tech showcase etc...) dbts-tokyo-2015 dbts-osaka-2014 dbts-tokyo-2013 dbts-osaka-2013 dbts2012 insightout2011 dbts-tokyo-2016 dbts-tokyo-2014 database dbts2019 dbts-sapporo-2015 dbts-oss-2017 data-analytics-showcase oracle microsoft sql server dbas-spr-2017 big data dss-sapporo-2015 security migration bigdata iq_knowledge iq gis business intell
2017/9/7 db tech showcase Tokyo 2017(JPOUG in 15 minutes)にて発表した内容です。 SQL大量発行に伴う処理遅延は、ミッションクリティカルシステムでありがちな性能問題のひとつです。 SQLをまとめて発行したり、処理の多重度を上げることができれば高速化可能です。ですが・・・ AP設計に起因する性能問題のため、開発工程の終盤においては対処が難しいことが多々あります。 そのような状況において、どのような改善手段があるのか、Oracleを例に解説します。
PostgreSQLレプリケーション10周年!徹底紹介!(PostgreSQL Conference Japan 2019講演資料)NTT DATA Technology & Innovation
[D23] SQL Server 2014 リリース記念!~Hekaton, カラムストアを試して、さらにギンギンに速くしてみました!~by Daisuke Hirama
大規模データ処理の定番OSS Hadoop / Spark 最新動向 - 2021秋 -(db tech showcase 2021 / ONLINE 発...NTT DATA Technology & Innovation
[B25] 【詳解】インメモリーデータベース SAP HANA:永続化の仕組みと障害/災害対応を踏まえた運用を理解しよう!by Toshihisa Hanaki
The Forefront of the Development for NVDIMM on Linux Kernel (Linux Plumbers c...Yasunori Goto
C34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi Ishikawa
[C16] インメモリ分散KVSの弱点。一貫性が崩れる原因と、それを克服する技術とは? by Taichi Umeda
カジュアルにMySQL Clusterを使ってみよう@MySQL Cluster Casual Talks 2013.09Mikiya Okuno
A21 列指向DB HP Vertica ~その圧倒的な高速検索の謎を解き明かす~ byKeizo Aizawa1 of 29
次のページ
このページを最初にブックマークしてみませんか?
『Insight Technology, Inc.』の新着エントリーを見る
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く