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Glenn Tamkin氏、NASA大規模気候データへのApache Hadoop適用を語る
NCCS (NASA Center for Climate Simulation) はハイパフォーマンスデータ分析にApache Hadoopを使っている。NASAチームのGlenn Tamkin氏は先月のApacheCon Conferenceで講演し、Hadoopを使って構築した、気候データ分析のためのプラットフォームの詳細について説明した。
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Hortonworks，IBM，Pivotalの3社がビッグデータソリューションでOpen Data Platformをサポート
ビッグデータベンダのHortonworks，IBM，Pivotalの3社は先頃，Hadoopベースの各社プラットフォーム製品に対して，共通のOpen Data Platform(ODP)を採用することを発表した。発表が行われたHadoopSummit Europe Conferenceは，Apache Hadoop 2.6(HDFS, YARN, MapReduce)やApache Ambariソフトウェアといった，オープンプラットフォームのカンファレンスだ。
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Apache HBaseが1.0に
3つのDeveloper Previewと、6つのRC、1500を超えるチケットクローズを経て、Apache FoundationはApache HBaseのバージョン1.0を発表した。HBaseはHadoopエコシステムにおけるNoSQLデータベースだ。 アクティブな開発から7年以上経て、HBaseチームは1.0バージョンを名乗れるくらい成熟し、安定したと考えた。
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サービスはマイクロサービスによって構築される論理的構造である
サービスとはビジネス機能を備えた論理的構造であり，内部的にはその責務を果たす，複数の自律的コンポーネントないしマイクロサービスで構成される - ビジネス機能とそれを取り込むコンテキストにおけるサービス構築に関して，自らの見解を明確にした前シリーズのブログ記事に続いて，Jeppe Cramon氏はこのように提言する。
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Uberがリアルタイムマーケットプラットフォームを公開
UberのチーフシステムアーキテクトであるMatt Ranney氏は、Uberのディスパッチシステムを紹介した。このシステムはUberのパートナー、つまり、運転手や乗客をマッチングする役割を担う。氏は、このシステムを完全に書き直すことになった理由を説明している。また、このシステム支える設計原則、可用性や性能、アルゴリズム、そして、独自のRPCプロトコルを設計実装した理由について説明している。
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マイクロサービスとソフトウェア開発の目標
ソフトウェアの目標は，プラスのビジネスインパクトを得るためのリードタイムを最小化し，持続することだ。その他はすべて些細なことに過ぎない - QCon Londonカンファレンスで行ったプレゼンテーションの中で，Dan North氏はこのように訴えて，プログラミングに対する論理的な理由付けと，その結果としてのマイクロサービスに適したアーキテクチャスタイルへの移行について説明した。
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マイクロサービス，アプリケーション，システムを比較する
大規模システムは単一環境でなければならない，プロジェ��トのスコープとシステム構築は１対１にマッピングされることが一般的だ，といった前提が今日，見直しを迫られている。Stefan Tilkov氏は，大規模システムを小さなパーツに分解する方法として，システム，アプリケーション，マイクロサービスの特徴を比較し，検討している。
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Google、Hadoop上でネイティブコードを動かすMR4Cをオープンソース公開
GoogleがCのためのオープンソースMapReduceフレームワーク「MR4C」を発表した。これを利用することにより、開発者はHadoopフレームワーク上でネイティブコードを動かすことができる。MR4Cフレームワークは、ネイティブ開発されたアルゴリズムのパフォーマンスおよび柔軟性と、Hadoop実行フレームワークが提供するスケーラビリティおよびスループットとの間を橋渡しするものだ
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Pivotal が Big Data Suite をオープンソース化
Pivotal社は、自身のBig Data Suiteのコア・コンポーネントをオープンソース化することを決定するとともに、ビッグデータ用のオープンソースの普及促進および標準化のための Open Data Platform を発表した。
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Apache Hive 1.0リリース，HiveServer2がメインエンジンに，API定義を固定化
Apache Hiveは，2015年2月６日，同プロジェクトのバージョン1.0をリリースした。当初バージョン0.14.1として予定されていたが，コミュニティの投票により，プロジェクトの到達した完成度の高さを反映すべく，バージョンナンバを1.0.0に変更したのだ。
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マイクロサービスのコード共有
マイクロサービスを開発する理由の多くは，変更に対処する手段としてのアイソレーションの利用にある。サービス間でコードを共有してしまうと，サービスが互いに関連付けられ，アイソレーションの効果と変更への対応能力は低減する - David Daweonは一連のブログ記事にこう書いて，マイクロサービスに関するDRY(Don't Repeat Yourself)の原則に疑問を呈している。
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Splice Machine バージョン1.0，Hadoop統合と分析ウィンドウ関数をサポート
Spline Machineバージョン1.0は，分析ウィンドウ関数とHadoopエコシステム統合をサポートする。Splice Machineチームは先頃，Hadoopでのトランザクション処理に使用可能な，HadoopベースのRDBMSデータ管理ソリューションをリリースした。
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マイクロサービスの観点から見たモノリス
マイクロサービスをベースとするアーキテクチャへの強いトレンドの存在により，モノリスとの比較が盛んに議論されている。Robert Annett氏はモノリスを，３つの基本的なビュータイプを持つアーキテクチャスタイルないしパターンと定義し，それぞれの特徴を説明する。
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LinkedInのデータ取得プラットフォームGobblin
2014 QCon San FranciscoカンファレンスでLinkedInのLin Qiao氏はGobblinプロジェクトについて話をした(ブログにも説明がある)。このプロジェクトは内部と外部のデータソースから統一した方式でデータを取得するためのシステムだ。
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企業レベルで見たマイクロサービス批評
凝縮度の高く結合度の低いマイクロサービスを，ひとつのシステム内ではなく，企業全体に渡って，どのように見出せばよいのか，Udi Dahan氏が説明する。最後に目指すのは，組織全体を対象とした，ビジネス能力に基づくサービスの編成であり，それこそがビジネス上の関心事なのだ。