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話題満載のQCon London 2017 ，Jonas Boner，Sachine Kulkami，Martin Thompson氏らが講演
QCon London 2017まであと50日となった。11年目を迎え，栄えあるQueen Elizabeth II Conference Centerで3月6～8日に開催される技術会議に向けて，チケットの売れ行きも好調だ。
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Neo4j 3.1がリリース - Causal Clusteringをサポート，セキュリティを強化
NoSQLグラフデータベースNeo4jの最新バージョンには，Causal Clustering(因果クラスタリング)と新たなセキュリティアーキテクチャが導入されている。Neo4jチームは先頃，同グラフデータベースのバージョン3.1をリリースした。その他の機能としては，データベースカーネルが改良され，現在のグラフモデルを表示するSchema Viewerが追加された。
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YelpがData Pipeline ProjectとData Pipeline Client Libraryの最新版をオープンソース化
Yelpは、データパイプラインイニシアチブで最新コンポーネントとして、Pythonベースのデータパイプラインクライアントライブラリをオープンソース化した。
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Kuzzle - オンプレミスのドキュメントバックエンド
Kuzzleはオンプレミスまたはクラウドで実行できるドキュメントバックエンドである。このプラットフォームを支える会社が最近、CES2017においてエンタープライズバージョンを発表した。
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IntelはApache Spark上で動作する分散型ディープラーニングライブラリであるBigDLをオープンソース化
IntelはApache Spark上で動作する分散型ディープラーニングライブラリであるBigDLをオープンソース化した。既存のSparkクラスタを活用して、ディープラーニングの計算を実行し、Hadoopに格納された大量のデータセットからのデータロードを容易にする。
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AWS re:Inventのまとめ
ラスベガスで毎年開催されるre:Inventカンファレンスにおいて、AWSが、やがて公開されるクラウドサービスを相次いで発表した。Amazonは、パブリッククラウドと一緒に、20数個の新機能について概要を説明した。それには、S3オブジェクトストレージで直接データクエリを実行すること、デプロイメントパイプラインの一部として、コードを構築すること、低価格の仮想プライベートサーバを供給すること、ETLスタイルでまとめてデータを移動することが含まれる。
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GoogleのBigQueryに新たなパブリックデータセットが追加
Stack Overflowは、そのデータセットをGoogleのBigQueryを通して利用可能となることを最近発表した。開発者は、標準のSQL文を使用して、投稿、投票、タグ、バッジなどのStack Overflowデータ全体を対象にクエリできる。本投稿では、GoogleのBigQueryプラットフォームを通して利用可能なデータをセットを探っていく。
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Julien Nioche氏が語るStorm Crawler - Apache Stormをベースとするオープンソースのクローラパイプライン
DigitalPebbleのディレクタで，Apache NutchWebクローラプロジェクトのPMCメンバ兼コミッタであるJulien Nioche氏が，StormCrawlerについての講演を行なった。StormCrawlerはストリーミングフレームワークであるApache Stormをベースとした，分散Webクローラ開発のための再利用可能なコンポーネントのコレクションだ。InfoQはプロジェクトの中心的コントリビュータであるNioche氏にインタビューして，StormCrawlerに関する詳細と，同種のテクノロジとの比較について聞くことにした。
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Facebookによるグラフデータ処理のためのApache GiraphとSpark GraphXの比較
Facebookチームは、既存のGiraphベースのグラフ処理システムと、人気のSparkフレームワークの一部である新しいGraphXとのパフォーマンス比較を先日公開した。彼らの結論はGraphXは現在、彼らのグラフ処理ワークロードをサポートするために十分なスケーラビリティやパフォーマンスを備えていないということだ。
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Googleが機械学習APIの提供でターゲットを企業に拡大
エンタープライズでのクラウドの利用はここ数年、ビッグプレイヤの最前線にある。Amazon、IBM、Google、Microsoftはエンタープライズユーザとそのニーズに応えるためにサービスを拡大している。Googleはエンタープライズユーザ向けの一連の機械学習サービスを発表した。
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Julien Le Dem氏に聞く - Apache Arrowが示すカラム指向データ処理の未来
Apache ArrowプロジェクトでPMCのリーダを務めるJulien Le Dem氏が，カラム指向データ処理の今後について，Data Eng Conf NYでプレゼンテーションを行なった。Apache Arrowはカラム型インメモリデータベースのオープンソース標準である。InfoQはParquetとの違いを確認すべく，氏にインタビューした。
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Spotifyでの大規模な実験
A/Bテストの試行回数を増やして同時に多数の実験をしたい場合、自分たちのプロセスとプラットフォームに適応する必要があり、これは、文化にも影響を及ぼす可能性がある。制御された実験でプロダクトの研究をすることで実際に顧客がどのようにプロダクトを使っているかについてのアイディアをぶつけ、これらのアイディアがユーザーの振る舞いに影響を与えるかどうかをチェックできる。
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Facebookが数十億を越える語彙を効率的に扱うニューラルネットワークモデルを構築
シーケンス予測(sequence prediction)にニューラルネットワークを用いるのは，音声認識や機械翻訳，言語モデルなどさまざまなアプリケーション分野において，計算機科学ではよく知られた問題だ。FB AI Researchの研究者たちは，数十億を越える語彙に対してニューラルネットワークを効率的に教育するため，GPUに特化した近似アルゴリズムであるAdaptive SoftMaxを設計した。
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AmazonによるFPGAを使用可能としたEC2インスタンスのプレビュー
re:invent 2016における発表の衝撃の中の１つに新しいF1インスタンスタイプの開発者プレビューの開始があった。F1は最大8つのハイエンドのXilinx製のField Programmable Gate Arrays(FPGA)から構成されるプログラマブルなハードウェアを提供し、このFPGAは最大976 GiBのRAMと4TBのNVMe SSDストレージと組み合わされるIntel E5 2686 v4プロセッサを補完する。このFPGAはリスク管理、シミュレーション、検索や機械学習アプリケーション、もしくはハードウェア最適化されたコプロセッサから恩恵を得られる任意のタスクのための使用が想定される。
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Couchbase 4.6 Developer Previewリリース，Apache Spark 2.0およびKafka用のリアルタイムコネクタを追加
Couchbase 4.6 Developer Previewリリースは改善されたフルテキスト検索，グローバルに順序付けされたコンフリクト解決を備えたデータセンタ間レプリケーション，リアルタイム解析テクノロジ – Spark 2.0およびKafka – 用のコネクタなどを備える。