InfoQ ホームページ Infrastructure に関するすべてのコンテンツ
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Google、パブリックインターネット接続を担うEspressoについて発表
Open Networking Summitにおいて、Googleのエンジニアたちが、Espressoというピアリングエッジアーキテクチャを含むSDN（Software Defined Networking）戦略について語った。EspressoはGoogleのSDN戦略における第四の柱であり、ピアリングコネクションの性能と可用性を最適化することにフォーカスしている。
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IntelによるOptane SSDの立ち上げ
Intelは最近Optaneというブランド名のもとで3D XPointという不揮発性メモリー(NVM)を立ち上げた。謳い文句の中にSSDのラベルがあることは、これが耐久性のあるストレージの異なる形態であることを暗示しているが、この技術は通常RAMを使用するであろうアプリケーションに向けられている。この出来事はメモリと永続化の間の妥協の終わりの始まりを示している。
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ディープラーニング技術を使用してIBMは音声認識で新たなマイルストーンを達成
IBMの調査チームは最近、SWITCHBOARD言語コーパスを使用して、5.5％の単語誤り率で音声認識における新たな業界記録に達したことを発表した。これは、人の誤認率と言われる5.1％に近づいている。彼らはこのマイルストーンを達成するためにディープラーニング技術と音響モデルを使用した。
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テスタにはマーケティア思考が必要である
テスタはストーリを共有し、自身の懸念について語ることによって、自らの仕事に対する人々の関心を得ることが必要だ。これからのテストはテスタに対してマーケティア(marketeer)の思考を求めるようになる。そのためにはブログや記事、講演、ビデオといった物作りや物書きから始めて、それを共有する、という方法がある。
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LightbendがOpsClarity買収について語る
BoldRadiusを９ヶ月前に買収したLightbendが、リアクティブアプリケーション監視を専門とする企業であるOpsClarityの買収を発表した。InfoQはLightbendの社長兼最高経営責任者であるMark Brewer氏と、OpsClarityの共同創立者で現在はLightbendのクラウドサービス担当VPであるAlan Ngai氏に、今回の新たなパートナシップについて詳しく聞いた。
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Kubernetesのデプロイに失敗する10の一般的理由
先日公開された一連の記事に、Kubernetesのデプロイが失敗する、一般的な10の理由が取り上げられていた。内容としてはミスや入力の誤りからリソース制限の超過にまで及んでいるが、そのほとんどの場合において、根本原因の特定には‘kubectrl describe’コマンドが有効だ。
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Netflixがビッグデータ分析基盤を紹介
Netflixでシニアソフトウェアエンジニアを務めるTom Gianos氏とNetflixでビッグデータ計算のエンジニアリングマネージャを務めるDan Weeks氏は、QCon San Francisco 2016で同社のビッグデータ戦略と分析基盤について話をした。データの大きさやS3のデータウエアハウス、そして、ビッグデータのオーケストレーションシステムであるGenieが話題に上がった。
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Apache Rangerがトップレベルのプロジェクトに昇格
Apache Hadoopエコシステムのセキュリティ管理フレームワークであるApache Rangerがトップレベルに昇格した。Rangerは、Apache HBase、Hadoop（HDFSとYARN）、Apache Hive、Apache Kafka、Apache Solrなど、サポート対象のHadoopコンポーネントに適用されるセキュリティポリシーを一元的に定義および管理するためのコンポーネントである。
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Mott Klein氏に聞く- LyftでのEnvoyの開発
1月31日に開催されるMicroservices.com Practitioners Summitで，LyftのシニアソフトウェアエンジニアのMatt Klein氏は，同社のサービス指向アーキテクチャ全体で使用されているレイヤ７コミュニケーションバスである，Enboyの開発について講演を行なう。 InfoQは氏と会って，Lyftのネットワークニーズに対してカスタムツールを開発したことのメリットや，他のマイクロサービスアーキテクチャに対するメリットについて議論した。
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マイクロサービスのための機能サービス設計の再考：Uwe Friedrichsen氏がmicroXchgにて
microXchgマイクロサービス会議のオープニングトークでは、Uwe Friedrichsenが "Resilient Functional Service Design"について講演した。主な重要事項は次の通りである。マイクロサービス開発者は、フォールトトレラントなデザインパターンとキャッシングについて学んだほうがよい。ドメイン駆動設計（DDD）とモジュール性を理解することは不可欠である。コンポーネントについて再利用でなく交換可能であることを目指す。
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Raspberry Pi が Zero W を発売
ラズベリーパイ財団は、Pi Zero に WiFi と Bluetooth を搭載したモデルの Pi Zero W を発売した。10ドルという価格は Pi Zero の2倍となっているが、それでも5年前に発売されたオリジナルの Raspberry Pi Model B の35ドルよりは十分安い。接続性を搭載したことにより、Pi Zero W は Internet of Things(IoT)プロジェクトの出発点として、はるかに優れたものになるだろう。
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BeamがトップレベルのApacheプロジェクトへ昇格
Beamはインキュベーション期間を終了し、トップレベルのApacheプロジェクトに昇格した。Googleは、さまざまなデータ処理バックエンドをオープンソースでインテグレーションするためのサポートと貢献をしている。
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Apache Flink 1.2がリリース、ダイナミックリスケーリング、セキュリティ、Queryable Stateを提供
Apache Flink 1.2が発表された。ダイナミックリスケーリング，セキュリティ，Queryable Stateなどを備える。リリースでは650件の問題点が解決され，公開APIの互換性が維持されるとともに，Apache Kafka 0.10が同梱され，Apache Mesosがサポートされる。 ダイナミックリスケーリングによって，ストリーミングジョブやジョブ内のオペレータの並行度を変更することも可能だ。
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Mathieu Ripert氏，Instacartのマシンラーニング最適化を語る
Instacartは食料品を１時間以内に届けるオンライン・デリバリサービスである。アイテムをWebサイトあるいはモバイルアプリで注文すると，Instacartの購入代行者グループが地元の店舗でそれを購入して，購入者に届ける仕組みだ。InfoQは同社のデータサイエンティストであるMathieu Ripert氏にインタビューして，よりよいカスタマエクスペリエンスを保証する上で，Instacartがマシンラーニングをどのうように活用しているのか聞いた。
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Giltのディープラーニング応用
ディープラーニングはニューラルネットワークを起源として，マシンラーニングの中で急速に進化しているサブフィールドだ。最近のアルゴリズム的な進歩とGPUによる並列化の活用は，囲碁のようなゲームをマスタするだけでなく，ディープラーニングをベースとしたアルゴリズムによる実用的なアプリケーションをいくつも実現している。 ファッション業界はその対象分野のひとつだ。 Giltは実用的なアプリケーションとしてディープラーニングを利用している。