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  • 大規模データ技術の現状と今後の方向性

    クラウドコンピューティングを前提とした大規模データ技術が利用可能となってきています。Big Dataが一過性のブームで終わるかどうかにかかわらず、スケーラブルな分散アーキテクチャーの基盤はデータベース技術に主導されつつあります。RDBとORM主体のエンタープライズシステムは、HadoopやNoSQLとの組み合わせにより複合的なデータモデルに発展しました。こうしたアーキテクチャーの革新を最適化し、複雑さを隠ぺいするためにデータタイプやデータモデルを導入する新たな動きが起こっています。また、Hadoopの多方面への発展の軸を見ることで、大規模データ技術の発展の方向性を占うことが可能です。

  • TerracottaでMaster-Workerパターンを使う

    本稿では、TerracottaでMaster-Workerパターンを使った事例を紹介しています。

  • Spring Web FlowとTerracotta for Springを備えたWebアプリケーション

    この記事では、最初にSpring Web FlowとTerracotta for Springの概要を述べ、その後、ステートフルで、対話型のスケーラブルな高可用性Webアプリケーションを書き込みできる新しい特質を登録するために、これらの技術を統合的に用いる方法を示します。

  • OpenTerracottaの紹介

    OpenTerracottaはエンタープライズクラス、かつオープンソースな、JVMレベルのクラスタリングソリューションで、マルチスレッドの単一のJVM上で動作するアプリケーションや、複数のJVM上で動作するアプリケーションをコードの変更無しでクラスタリングさせることが出来ます。 この記事ではOrion Letizi氏がOpenTerracottaのセッション複製、キャッシュの分散、その他詳細を解説します。

  • MapReduceとHadoopの将来について、YahooのDoug Cuttingにインタビュー

    このInfoQスペシャルインタビューでは、YahooにおいてHadoopがどのように使われているか、その開発におけるチャレンジ、そしてプロジェクトの将来的な方向性についてCuttingが語ってくれています。

  • ETagを使ってSpringとHibernateの転送量と負荷を削減する

    この記事では、WEBアプリケーション開発者が利用可能だがあまり名の知られていない機能のひとつである「ETagレスポンスヘッダ」というちょっとしたテクニックを見ていき、それをどのようにSpringフレームワークを用いた動的WEBアプリケーションと統合させ、アプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティを向上させるのか考えてみます。

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