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  • MLOps: 機械学習システムの継続的デリバリー

    機械学習モデルの開発、導入、生産性の維持は、多くの困難を伴う複雑で反復的なプロセスだ。MLOpsとは、MLモデル、特にMLシステムの開発にシステムの運用を組み合わせることを意味する。MLOpsを機能させるには、データサイエンスの反復と探索コンポーネントと、より線形のソフトウェアエンジニアリングコンポーネントとのバランスをとる必要がある。

  • AWSがAmazon Elastic File Systemの低コストストレージクラスを発表

    先頃、AWSは新しいAmazon Elastic File System (Amazon EFS) One Zone ストレージクラスを発表した。これは、既存のAmazon EFS ストレージクラスと同じ機能と利点を提供しながら、ストレージコストを47%削減する。One Zone ストレージクラスを使用すると、顧客は単一のアベイラビリティーゾーン(AZ)内にデータを冗長的に保存できる。

  • Microsoft、新たなデータガバナンスサービスAzure Purviewを公開プレビューでローンチ

    Microsoftは先頃、同社クラウドプラットフォーム上の公開プレビューとして、Azure Purviewという名称の新たなデータガバナンスソリューションを発表した。この新サービスは、コンプライアンスリスクを最小化しながらデータの検出とカタログ化を自動化すると同時に、すべてのデータを所在場所に関係なくマッピングすることにより、データ資産のエンドツーエンドのビューを提供する。

  • 一元型データモノリスの解決策としての分散型データメッシュ

    企業とデータアーキテクトは、大規模な一元管理型データプラットフォームではなく、分散型のデータメッシュを構築するべきだ。

  • エンタープライズコンテンツ管理にインテリジェンスを提供するために、GoogleはDocument Understanding AIをリリース

    最近のGoogle Cloud Next Conferenceで、GoogleはDocument Understanding AIと呼ばれる新しいベータ版の機械学習サービスを発表した。このサービスはエンタープライズコンテンツ管理(ECM)の業務をターゲットにしており、人工知能(AI)と機械学習(ML)を使用して、顧客が非構造化コンテンツからキーバリューペアを編成、分類、抽出できるようにしている。

  • AmazonがAWS Storage Gatewayハードウェアアプライアンスを発表

    Amazonは、オンプレミスアプリケーションとAWSのストレージサービスとのハイブリッドストレージを提供する、AWS Storage Gatewayハードウェアアプライアンスを発表した。このハードウェアアプライアンスを通じてAmazonは、クラウドと同期しながらデータをローカルにキャッシュする、設定済みのソリューションを提供する。

  • SaaSがGDPRに準拠するには、オンプレミスが望ましいのか?

    EUのGDPRに関して、オンプレミスソリューションへの移行がその要件を満たす最善策だとする人々と、コンプライアンスの実現とホスティングモデルとは別であると主張する人々の間に議論が起きている。

  • 統合データAPIとGSQLを備えたPayPalのGimel分析プラットフォーム

    PayPalのRomit Mehta氏とDeepak Chandramouli氏は、先日のQCon.aiカンファレンスで、Gimelデータ分析プラットフォームと、同プラットフォームを用いたデータアクセスのコモディティ化について講演した。Mehta、Chandramouli両氏に、同データプラットフォームのセキュリティ面のサポート、データのバージョニング、将来的なロードマップについて話を聞いた。

  • Microsoft、クラウドデータインポートの新オプションを導入

    Microsoft Igniteカンファレンスで、Microsoftは大量のデータをクラウドに移す新たなオプションのパブリックプレビューを発表した。Microsoft Azure Data Boxは、デバイスにデータを移して、データセンターに直接送れる手段を提供する。

  • データ科学に必要なデータとは

    データ科学は必要とされるデータを扱うものであり,その基本は,どのデータを収集するか,データを生成するかあるいは保持するか,を決定することだ — データ科学の専門家として長い経験を持ち,Bookin.comの研究部門でプロダクトオーナを務める Lukas Vermeer氏はこのように主張する。真のイノベーションは大きな疑問で始まり,求めている答を得るためにデータが必要であることが明らかになるのだ。

  • コンテナ技術は実用化へのキャズムを超えられるか

    最近の調査によると,ITプロフェッショナルで実行環境としてコンテナを利用しているのは,わずか38%であることが分かった。コンテナ利用と採用に関する現状を調査したClusterHQの結果でも,回答者の73%は,コンテナをVM環境で動作させている,と回答している。

  • データラングリング・アズ・ア・サービスの簡易化を目指すTrifacta

    データ解析サービスプラットフォームのTrifactaは先頃,データアナリストのデータラングリング(Data Wrangring)作業支援という同社の活動を推進するため,VCによる出資を受け入れた。目標はデータ収集とクレンジング,マージといった作業を,現在よりはるかに少ない時間と労力で可能にすることだ。

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