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Meteor 1.4リリースはNodeおよびMongoDBのアップデートを行った
Meteorのバージョン1.4がリリースされた。 NodeおよびMongoDBに対する大幅なアップデートが含まれている。 Zoltan Olah氏(Meteorのカスタマサクセス・ディレクタ)が語るところによると、本リリースは、プラットフォームの長期的安定性、および幅広いJavaScriptのエコシステムに基づいた我々の仕事の継続性にフォーカスし、我々を今まで以上にコミュニティに近づけるものだ。
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AWSはDaaSに対しネイティブSQL Serverバックアップを追加した
AWSは、Relational Database Service (RDS)のアップデートを発表した。 今回のアップデートにより、ユーザはネイティブのSQL Serverバックアップとリストアを利用可能になる。 AWSは、本機能によりMicrosoft Azureの市場を取り込もうとしている。 本機能を使えば、データベース移行とディザスタ・リカバリを単純化できる。
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現実世界におけるデータ一貫性を語る: Uwe Friedrichsen氏による学術論文へのご招待
ドイツのベルリンで開催されたmicroXchg 2016 コンファレンスでのUwe Friedrichsen氏のプレゼンテーションは「現実世界におけるデータ一貫性」についての深い見識を示すものであった。Friedrichsen氏はいくつかの学術論文を引合にACID対BASE等の話題に触れ、多くの開発者は典型的なSQLデータベースが保証するデータ一貫性についての正しい知識を持っていないのではないかという見解やデータ一貫性とマイクロサービスの関わりについて語った。
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Shark(iOSのためのオープンソースORM)はハイパフォーマンスとマルチスレッド対応を強みとし、Core Dataの置き換えを目指す
Sharkは、iOS用の新しい、オープンソースORMフレームワークである。 SharkはCore Dataに対する置き換えを狙っており、ハイパフォーマンスとスレッドセーフティを提供する。 InfoQは、Sharkの開発者であるAdrian Herridge氏と対談した。
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Neha Narkhede氏が語る - Apache Kafkaを使用した大規模ストリーム処理
QCon New York 2016で行われたプレゼンテーション“Large-Scale Stream Processing with Apache Kafka”の中で，Neha Narkhede氏は，ストリーミングデータを処理するKafkaの新機能であるKafka Streamを紹介した。アンバウンドなデータが多く見られるようになったことにより，ストリーミング処理は一般的なものになった，とNarkhede氏は言う。マシンラーニングの例でも見られるように，もはやニッチな問題ではないのだ。
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LinkedInがKafka運用開発を詳説 - デバッグ方法とベストプラクティス
LinkedInのJoel Koshy氏がKafkaの運用経験談として，運用時に遭遇した２つのインシデントの監視とそのデバッグについて，さらにはKafkaのインフラストラクチャの運用を計画し，今後同種の問題を見つけ出すための中心的な概念とセマンティクス，動作パターンについて解説する。
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Confluent Platform 3.0がKafka Streamsによるリアルタイムデータ処理をサポート
Apache Kafkaメッセージングフレームワークの支援企業であるConfluentが提供するConfluent Platform 3.0メッセージングシステムでは，リアルタイムデータ処理にKafka Streamsをサポートしている。同社は先週，同オープンソースのConfluentプラットフォームの最新版を一般提供開始すると発表した。
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GitHubのすべてのオープンソースプロジェクトがGoogle BigQueryで検索可能に
GitHub上の280万を超えるのオープンソースプロジェクトの全てのスナップショットがGoogleのBigQueryから問い合わせできる、とGoogle とGitHubが発表した。GitHub上のおよそ20億のソースファイルがSQLを使って検索できるようになる。
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LinkedInがオープンソースのKafka Monitorを詳細に解説
LinkedInは先頃，同社が実務使用するKafkaクラスタの監視や広範なテストの自動化に使用し，先日オープンソース公開したKafka Monitorサービスについての詳しい説明資料を公開した。同社の運用するKafkaクラスタは，メインのKafkaトランクのバグ検出を積極的に行なうことで，オープンソースコミュニティに対してソリューションを提供している。
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SQL Server 2016におけるクエリオプティマイザの改善
過去2つのバージョンのSQL Serverは、新機能追加によりパフォーマンスを向上させることに注力していた。 これに対し、SQL Server2016は、既存の機能の性能向上を図っている。
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ClouderaがBroad Instituteとの提携を発表
ClouderaはMITとハーバードのBroad Instituteとの提携を発表するとともに，ゲノム解析ツールキットパイプラインに関する経験を公開した。
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Databricks による、SparkとTensorFlowを用いたディープラーニング
昨年の終わり頃にGoogleが同社の機械学習ライブラリであるTensorFlowをオープンソースするという発表を行い、InfoQが取材をして以来、データサイエンスコミュニティは各々のプロジェクトでTensorFlowを試す機会を得た。
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Apache Spark 2.0テクニカルプレビュー
Databricksは、Apache Sparkの最初のリリースの2年後に、上流ブランチ2.0.0-previewを基にした、Apache Spark 2.0のテクニカルプレビューを発表した。このプレビューは、安定性とAPIの両方の観点で本番環境向けではなく、一般提供リリースの前にコミュニティからのフィードバックを集めることを目的にしているリリースである。
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Netflixによる推薦のためにワークフローオーケストレーションとスケジューリングを行うMesonフレームワーク
Netflixのゴールは視聴者が視聴する前に何を見たいかを予測することである。これを達成するためにNetflixは毎日多数の機械学習ワークフローを実行している。Mesonはビデオの推薦を補助するパーソナライズアルゴリズムの構築、学習、検証するこれら全ての機械学習パイプラインのライフサイクルを管理するワークフローオーケーストレーションとスケジュールのためのフレームワークである。
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SQL Server 2016 Developer エディションは無償
SQL Server 2016 のリリースと同時に, マイクロソフトは SQL Server の Developer エディションを無償にすると発表した。