SNA Projects Blog : Tech Talk: Michael Deerkoski (Flickr) — “Continuous Deployment at Flickr”
LinkedIn operates the world’s largest professional network with more than 645 million members in over 200 countries and territories. This team builds distributed systems that collect, manage and analyze this digital representation of the world's economy, while our AI experts, data scientists and researchers conduct applied research that fuel LinkedIn’s data-driven products and provide insights tha
チェルシーとの天王山に敗れても、国民は「ジェラードの戴冠」を望む！（山中忍）
スティーブン・ジェラードが足を滑らせ、デンバ・バがゴールへと足を進めた。 4月27日、リバプールがホームで喫した敗戦（0－2）の象徴的シーンを選べば、チェルシーに先制点が生まれた前半ロスタイム中の一場面になる。ジェラードが慌ててバランスを崩した原因は、パスを受けた際のコントロールミス。このハーフタイム間際の失点が、後半、早目のクロスと遠目からのシュートを選択してしまうチームの精神状態を招いたとも考えられる。 しかし、それがたとえプレミアリーグ天王山対決での致命的な「失敗」であっても、今季のジェラードに対する最高レベルの評価を落とした者などいないだろう。 大詰めの第36節で実現したリバプール対チェルシーは、中立的立場の国民が「優勝を最も望むチーム」と「優勝を最も嫌うチーム」の対決とメディアで位置付けられていた。 世論をリバプールになびかせた中心人物は、ジェラードに他ならない。クラブ生え抜きの
PostgreSQL Internals
本コンテンツは、2014年1月30～31日に筑波大学で開講された「情報システム特別講義D」における講義「Inside PostgreSQL Kernel」の内容を再構成、加筆・修正したものです。 はじめに 本コンテンツについて 本コンテンツへのフィードバックについて アーキテクチャ概要 PostgreSQLの構成要素 PostgreSQLの基本的なアーキテクチャ SQL文の処理される流れ トランザクション管理 トランザクション処理におけるACID特性 各レコードの可視性の管理 Atomicity（原子性）の実装 Consistency（一貫性）の実装 Isolation（分離性）の実装 トランザクション分離レベルの定義 Durability（永続性）の実装 チェックポイント メタデータ管理 pg_controlファイル OID/XID/TID システムカタログ MVCCとストレージ構造 テ
Spotify changes tune on Hadoop with switch to Hortonworks
Music-streaming service Spotify says shifting to Hortonworks' distribution of big-data platform Hadoop will help it advance the analytics behind personalising user services and providing data to record companies. Spotify's Hadoop infrastructure, which stood at about 30 nodes five years ago, is now described as Europe's largest commercial cluster, consisting of 690 nodes storing data from more than
Hadoop Adventures At Spotify (Strata Conference + Hadoop World 2013)
The quickest way to learn and evolve infrastructure is by encountering obstacles and being forced to overcome limitations that keep you inches away from project goals. At Spotify, we’ve encountered many of these obstacles and frustrations as we grew our Hadoop cluster from a few machines in an office closet aggregating played song events for financial reports, to our current 900 node cluster that
顧客の顧客を知り、上司の上司になって考える | タイム・コンサルタントの日誌から
『顧客の顧客を知れ』－－これは、わたしの敬愛する大先輩である、経営コンサルタント・今北純一氏から、何年も前にうかがった教訓だ。自分の顧客が誰かは、誰でも一応知っている。顧客が何を望むか、そのニーズや要求も、直接・間接に伝わってくる。だが、顧客がなぜ、それを求めるかについては、必ずしも理解できていないことが多い。 しかし、顧客も、彼ら自身にとっての顧客からの要望になんとか対応すべく、いろいろ考え、悩み、そして動いているのだ。だから、『顧客の顧客』をよく知れば、自分の直接の顧客のニーズをつかむのに役立つ。たいていの人は、顧客の顧客までは考えた事がないが、そこまで視野と想像力を広げられるかで、競争力は大きく変わりうる。 たとえば、今北さんは自著「Carpe Diem － ビジネス脳はどうつくるか」（文藝春秋、2006）で、工場の立地問題について、こんな例をあげられている。鉄鉱石を産出する資源会社
Facebook and Vertica: A Case for MPP Databases
I have just come back from a business trip to China where I visited several large Chinese telecom customers to talk about the recent big Vertica win at Facebook. Two questions these customers had constantly asked me were: What’s the future of MPP databases? Will Hadoop become one database that rules the whole analytic space? These seemed to be odd questions considering that Facebook, one of the j
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