InfoQ ホームページ Infrastructure に関するすべてのコンテンツ
-
IBMがコグニティブ・コンピューティングのための相変化メモリによる人工ニューロンの開発に成功
チューリッヒのIBM Researchにて，科学者チームが相変化材料(phase-change materials)を使用し，データの保持と処理が可能な人工ニューロンを開発した。 これら相変化ベースの人工ニューロンは，ビッグデータ(イベントベース・データのリアルタイム・ストリーム)におけるパターン認識や相関の発見に利用できる。また，教師なし学習を高速かつ小エネルギーで実施することができる。
-
Jey Kreps氏，Apache KafkaとKafka Streamsを利用した分散ストリーム処理を語る
Apache KafkaとKafka Streamsフレームワークは，ストリーム中心アーキテクチャと分散型ストリーム処理アプリケーションの開発を支援する。Jay Kreps氏(Confluent社のCEO)は，先週，Reactive Summit 2016 Conferenceにて，ストリーム処理とマイクロサービスに関する基調講演を行った。
-
ビッグデータ分析をSaaS方式で提供するAmazon Kinesis Analytics
イベントストリームのリアルタイム分析は，オンプレミス，クラウドいずれにおいても，ビッグデータプラットフォームの新たな焦点だ。AWSは新たに，Azure StreamAnalyticsに対抗するAmazon Kinesis Analyticsをリリースした。いずれのプラットフォームもシンプルなSQL言語を使用して複雑なクエリを記述可能にするとともに，ビッグデータ分析をSaaS的な領域に移行している。
-
リアクティブ サミット 2016 カンファレンス: リアクティブ マイクロサービスとステージング データパイプライン
リアクティブ マイクロサービス、データセンター スケール オペレーティング システム（DCOS）、そしてステージング リアクティブ データ パイプラインは、今週のリアクティブ サミット 2016 カンファレンスにおける目玉であった。InfoQチームはカンファレンスに参加した。この記事は、カンファレンスの初日のサマリである。
-
ストリーム処理とLamdaアーキテクチャへの挑戦
Lamdaアーキテクチャはバッチとストリーム処理を結合させる有名なソリューションである。LinkedInのKatrik Paramasivam氏はデータ処理のためにApache Samzaを用いてチームがどうストリーム処理とLambdaアーキテクチャへの挑戦を行ったかを執筆した。この挑戦はイベントの遅延到着と複製メッセージの処理について記載されている。
-
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。
-
Azure Premium Messaging ServiceがGAに到達
Microsoftは7月15日，Azure Premium MessageサービスがGA(General Availability)に到達したと発表した。Premium Messagingは，より予測可能性の高いメッセージパフォーマンスを求めるユーザを対象とするサービスだ。InfoQは今回のマイルストンについてさらなる洞察を得るべく，プリンシパルプログラムマネージャのDan Rosanova氏にコンタクトを取った。
-
Bashoが時系列データベースRiak TS 1.3をオープンソース公開
InfoQのRags SrinivasがBashoのCTOであるDave McCrory氏に，時系列データ処理に特化したRiak TS 1.3のオープンソース公開について話をきいた。
-
Azure Logic Appsが一般提供開始
7月27日、MicrosoftはIntegration Platform as a Service (iPaaS)であるLogic Appsが一般向け提供(GA)に達したと発表した。GAリリースにはワークフローの実行詳細やテレメトリのイベントとアラートなどの管理機能が追加されている。InfoQは主席グループプログラムマネージャーであるJim Harrer氏に今回のリリースについて話を聞いた。
-
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。
-
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。
-
Kief Morris氏が語る，コードによるインフラストラクチャの実現
クラウドへのアプリケーション移行がここ最近，一般的なことになってきた – 大企業に限らず中小企業も，その柔軟性とリソース使用効率を頼りにする。クラウドを実践面でリードするThoughtWorksのKief Morris氏は，自身のプレゼンテーション“Implementing Infrastructure as Code”の中で，クラウドベースのインフラストラクチャ活用において重要な原則と助言を参加者に提供した。
-
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。
-
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。
-
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。