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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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。
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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。
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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。
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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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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。
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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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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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DockerCon 2016: 発表と得られた主な情報
シアトルで開催されたDockerCon 2016では、コンテナオーケストレーションを提供するDocker Swarmとの統合を含む、Docker Engineの最新の1.12ベータバージョンが発表された。さらなる発表として、Docker for Mac、Docker for Windowsがパブリックベータになり、Docker for AWS、Docker for Azureのプライベートベータが開始され、成果物のパッケージングのための"DAB"ファイルフォーマットがリリースされた。
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Docker Swarmは死んだ。Docker Swarm万歳。
Docker社は、DockerConで中核製品であるDocker Engineのバージョン1.12をリリースした。最大の新機能は、Docker Swarmがもはや別個のツールではないことである。Docker Swarmは、Docker Engineに組み込まれるようになり、スケールと信頼性を向上するために複数のDockerホストを単一の論理単位にまとめるのが、より簡単になった。