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Améliorer Google Maps avec l'Apprentissage Profond et Street View

par Srini Penchikala Suivre 13 Abonnés , traduit par Nicolas Frankel Suivre 3 Abonnés   le  19 juin 2017

L'équipe Ground Truth de Google a récemment annoncé un nouveau modèle d'apprentissage profond pour l'extraction automatique d'informations à partir de fichiers d'image géo-localisée pour améliorer Google Maps.

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Histoires de guerres dans l'IoT

par Stéphane Wojewoda Suivre 6 Abonnés le  21 mars 2017

Pour l'introduction de la Qcon London 2017, Alasdair Allan nous fait grâce de quelques histoires d'IoT montrant que ce champ est jeune et qu'il ressemble plus à une passoire sécuritaire à faire froid dans le dos.

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Beam promu Projet Apache de Top Niveau

par Dylan Raithel Suivre 4 Abonnés , traduit par Nicolas Frankel Suivre 3 Abonnés   le  27 févr. 2017

Beam a récemment été promu en projet top niveau à la Fondation Logicielle Apache.

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Les Défis du Stream Processing et de l’Architecture Lambda

par Alexandre Rodrigues Suivre 0 Abonnés , traduit par Slim Ouertani Suivre 1 Abonnés   le  25 oct. 2016

L'architecture Lambda a été une solution populaire qui combine les traitements par lots et les traitements de flux. Kartik Paramasivam de LinkedIn a écrit sur la manière dont son équipe a abordé le traitement des flux et les défis de l'architecture Lambda en utilisant Apache Samza pour le traitement des données.

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Un Echantillon d'Architecture Microservice Sans-Serveur d'Autodesk

par Abel Avram Suivre 4 Abonnés , traduit par Nicolas Frankel Suivre 3 Abonnés   le  05 sept. 2016

Dans la vidéo intitulée "Quoi de Mieux que les Microservices ? Les Microservices Sans-Serveur.", Alan Williams (Autodesk), Asha Chakrabarty (Amazon) et Alan Ho (Apigee) débattent à propos de l'architecture d'un microservice sans serveur construit avec des fonctions lambdas et des points d'extrémité Apigee s'exécutant sur AWS.

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AirFlow rejoint Apache Incubator

par Alex Giamas Suivre 3 Abonnés , traduit par Slim Ouertani Suivre 1 Abonnés   le  24 mai 2016

AirFlow a récemment rejoint le programme Apache Incubator. AirFlow est un système de workflow et de planification conçu pour gérer les pipelines de données. Développé par Airbnb pour leur usage interne, AirFlow a été rendu open source en septembre dernier, comme précédemment rapporté par InfoQ.

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Hazelcast version 3.6 : Améliorations de Performance et Cloud Management

par Victor Grazi Suivre 8 Abonnés , traduit par Slim Ouertani Suivre 1 Abonnés   le  10 févr. 2016

Hazelcast a publié la version 3.6 de sa Data Grid en mémoire et de mise en cache phare, apportant de nombreuses améliorations en matière de performance et de nouvelles options de gestion du cloud et de déploiement sur conteneurs.

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Riley Newman sur l'usage du Data Science chez Airbnb

par Jérôme Serrano Suivre 0 Abonnés , traduit par Stéphane Wojewoda Suivre 6 Abonnés   le  20 janv. 2016

Riley Newman, responsable du data science chez Airbnb, a publié un article décrivant la manière dont la startup définit et utilise le data science. Il explique que les données peuvent être perçues comme la voix des clients, et que le data science est un acte d'interprétation. Il explique également plusieurs initiatives particulièrement importantes pour augmenter la capacité du data science.

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LinkedIn ouvre les Sources de PalDB, sa base de données Clé-Valeur en Lecture Seule

par Abel Avram Suivre 4 Abonnés , traduit par Slim Ouertani Suivre 1 Abonnés   le  14 déc. 2015

LinkedIn a ouvert le code source de PalDB, une base de données embarquée clé-valeur en lecture-seule, 8 fois plus rapide que LevelDB et plusieurs fois moins consommatrice en mémoire qu'un hashset.

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MongoDB atteint la 3.2 et devient Enterprise Ready

par Alex Giamas Suivre 3 Abonnés , traduit par Stéphane Wojewoda Suivre 6 Abonnés   le  02 déc. 2015 1

MongoDB vient d'annoncer la nouvelle version de sa base NoSQL et produit. Capitalisant sur les nouvelles fonctionnalités introduites dans la 3.0, la version 3.2 étend et consolide l'intérêt de MongoDB vers le monde de l'entreprise.

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IBM est en train de rendre Open Source 50 Projets

par Abel Avram Suivre 4 Abonnés , traduit par Slim Ouertani Suivre 1 Abonnés   le  25 août 2015

IBM a annoncé l’ouverture de son nouveau portail web appelé developerWorks Open, réunissant divers projets passés open source. Ses projets couvrent de nombreux domaines tels que Analytics, Cloud, IoT, Mobile, Sécurité, Social, Watson et autres. Jusqu'ici, IBM a ouvert le code source d'environ 30 projets, prévoyant d'augmenter ce nombre jusqu'à 50 d'ici la fin de l'année.

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Slick 3 : les Reactive Streams pour les Accès Base de Données Asynchrones avec Scala

par Mirko Stocker Suivre 0 Abonnés , traduit par Slim Ouertani Suivre 1 Abonnés   le  04 juin 2015

Slick, la bibliothèque d'accès et d’interrogation de base de données de Typesafe en Scala, supporte à présent l'API Reactive-Streams dans sa toute dernière version 3.0. InfoQ a parlé avec Stefan Zeiger, le Tech-Lead de Slick, pour en savoir plus sur la nouvelle version et leurs plans pour l'avenir.

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MongoDB : la magie des Reactive-Streams avec les Capped Collections

par Slim Ouertani Suivre 1 Abonnés le  21 mai 2015

MongoDB vient de publier son driver Java pour les traitements réactifs et non-bloquants. Bien que ce driver repose entièrement sur son homologue MongoDB Async Java Driver, il met pleinement en œuvre l'API reactive-streams pour fournir une interopérabilité transparente avec d'autres flux réactifs dans l'écosystème JVM.

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Amazon Web Services lance son service de Machine Learning

par Mikio Braun Suivre 0 Abonnés , traduit par Stéphane Wojewoda Suivre 6 Abonnés   le  24 avr. 2015

Amazon Web Services vient de lancer son service Amazon Machine Learning qui permet aux utilisateurs d'utiliser des modèles prédictifs sur le cloud. Après Google avec Prediction API, et Microsoft avec Azure Machine Learning, Amazon est le dernier grand fournisseur de cloud à lancer un service similaire.

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Comment Twitter supporte 5 Milliards de Sessions par Jour

par Sergio De Simone Suivre 5 Abonnés , traduit par Julien Delhomme Suivre 1 Abonnés   le  18 mars 2015

Answers, de Twitter, est un service analytique qui s’est vu devoir prendre en charge 5 milliards de sessions par jour. Ed Solovey, ingénieur chez Twitter, a décrit comment leur système permet de fournir des données "fiables, temps-réel et directement exploitables", s’appuyant sur des centaines de millions de terminaux mobiles envoyant des millions d’événements chaque seconde.

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