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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
[A31]AWS上でOracleを利用するためのはじめの一歩!by Masatoshi Yoshida
レプリケーション遅延の監視について (第40回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料) 2023年3月16日(木) NTTデータ 技術開発本部 先進コンピューティング技術センタ 貞弘 泰輔
[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
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
5/17 Oracle Code Tokyo 2019、5/18 JJUG CCCのセッション資料です。https://togetter.com/li/1356223 も併せて参照ください。 以下、Oracle Code Tokyo 2019 https://www.oracle.co.jp/events/code/2019/ でのセッション概要より転記します。 -------- 2019年1月末で、Oracle JDK/JRE 8の商用ユーザー向けのPublic Updatesが終了しました。また、Java 9以降ではJDKのリリースモデルが変更になり、並行してOracle JDK 8までの商用機能がOpenJDKに寄贈されていきました。 こうした流れにより、特にJava 9がリリースされた2017年9月以降には様々なOpenJDKディストリビューションが出てきており、選択肢が大きく増え
PostgreSQL14の pg_stat_statements 改善(第23回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
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
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
カジュアルにMySQL Clusterを使ってみよう@MySQL Cluster Casual Talks 2013.09Mikiya Okuno
This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
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