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Google Cloud Nextカンファレンスまとめ
世界中の熱心なクラウド支持者がGoogle Cloud Nextに参加し同社のクラウドの最新情報に耳を傾けた。多くのキーノートと200を超えるセッションから浮かび上がったのは次の3つのテーマだ。すなわち、サービスのスケールと成熟、機械学習、そして、企業用途に対する親和性だ。
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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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YahooがTensorFlowOnSparkをオープンソースに
YahooがTensorFlowOnSparkをオープンソース化した。SparkやHadoopにおける分散トレーニングとモデル提供のためのSparkネイティブなTensorFlowランタイムおよびインテグレーションを可能にする。
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GoogleがCloud Spannerのパブリックベータを発表
GoogleはCloud Spannerのパブリックベータを発表した。Cloud Spannerは世界規模で分散しているリレーショナルデータベースサービスだ。Google Cloud Platformの一部として、ACIDトランザクションと高可用性の両方を提供する。CAP定理に反しているのが売りだ。
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Spring Cloud Data Flow for Cloud Foundryに関するEric Bottard氏とのQ&A
InfoQのRags SrinivasはSpring Cloud Data Flow for Cloud Foundryの最新リリースに関してEric Bottard氏に話を聞いた。
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『Agile Japan 2017』 シン・アジャイル ～アジャイルでつくるミライ～
日本におけるアジャイルのフラッグシップイベント「Agile Japan 2017」が今年も開催される。 これまでに行われたAgile Japanの経験と実績を踏まえ、過去最大の規模となっており、 同じように開発現場を変えようとする方がつどい、成功談、失敗談を共有し、参加者にとっての 「シン・アジャイル」を発見できる場となっている。
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TensorFlow 1.0がリリース
Googleは最近、TensorFlowバージョン1.0を発表した。 Python APIは現在安定しており、JavaとGoの実験的なAPIが追加されている。XLAによって、パフォーマンスが劇的に向上する。Kerasは、ビルドインモジュールを使用してTensorFlowと統合することもできる。tf.transform、tf.layers、tf.metrics、tf.lossesの全てが、フレームワークに新機能として追加されている。
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QCon New York 2017(2017年6月26〜30日)最新情報 - トラックの発表と早期登録の開始
第6回QCon New York – ソフトウェアアーキテクト，技術的リーダ，チームのイノベーションに影響力を持つリーダを対象とする，実践者が主役のカンファレンスの登録が開始された。QCon New Yorkはニューヨークのマリオットマーキスで開催される。チケットは2月4日から1,840ドルで販売中だ。
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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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マイクロソフトがクラウドベースの生物学研究ツールをオープンソース化
マイクロソフトのクラウドベースのツールBio Model Analyzerは、生物学者が細胞の相互作用やコミュニケーションのモデル化に使うことができ、GitHubのオープンソースとして利用できるようになった。Bio Model Analyzer (BMA)を使用して、健康な細胞と罹患した細胞のプロセスを比較できるコンピュータモデルを作成できる。科学者は数百万の遺伝子とタンパク質との相互作用を見ることができるようになり、研究や罹患の治療をスピードアップすることができる。
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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。
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Data Geekeryは型安全のクエリを構築するためのJavaのORMツールであるjOOQのバージョン3.9.0をリリースした
Data GeekeryはjOOQのバージョン3.9.0をリリースした。これはオブジェクトリレーショナルマッピング(ORM)のJavaツールキットだ。新しい機能は実験的なパーサーとさらなる型安全、よりよいOracle連携、トランザクション改善である。InfoQはLukas Eder氏に最新リリースについて話を聞いた。彼はData Geekery GmbHの創業者でCEOだ。
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Googleのニューラルマシン翻訳システムが実現するゼロショット翻訳
Googleの他言語ニューラルマシン翻訳(GNMT)システムはインターリングア(interligua)を生成することで，ゼロショット翻訳と呼ばれる，それまで直接翻訳できなかった言語ペア間でのフレーズを可能にする。