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DoorDash社、Flinkを用いて新しいセッション化プラットフォームを開発、通知配信の適時性向上へ
DoorDash社のエンジニアリング・チームのChen Yang氏とFan Zhang氏はこのほど、Apache Flinkを使用して、ユーザーのアクティビティとユーザー・セッションをリアルタイムで識別するApache Flinkによるインメモリ・セッション化プラットフォームを開発した。下図に示す新システムは、DoorDash社が以前直面していた多くの課題の1つである、ユーザーがカートを本当に放棄したのか、それとも単にもっと多くの商品や別の販売店を閲覧したのかを識別する、という問題を解決した。この区別は、タイムリーで適切なカート放棄通知を送信するために非常に重要であった。バッチ処理などの従来の方法では、リソースを大量に消費し、タイムラグが発生するため、リアルタイムの検知はほぼ不可能だった。
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Keystone - Netflixのリアルタイムストリーム処理プラットフォーム
Netflixは先日、自社の技術ブログで、同社のリアルタイムストリーム処理プラットフォームであるKeystoneについて、その設計思想と洞察を論じた記事を公開した。Keystoneは2015年12月から運用されている。Netflixの加入者数が過去3年間で6,500万件から13,000万件以上へと増えたのに伴って、Keynoteも年を追って成長してきた。本記事ではKeynoteプラットフォームの最新情報を取り上げる。
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Mahoutが自己最適化行列代数インターフェース，SparkおよびFlink用プラグインバックエンドを実装
先日ベルリンで行われたGOTOカンファレンスで，MahoutのコミッタのSebastian Schelter氏は，RやPythonと同じくらい使いやすく，スケーラブルなデータ解析の基盤を開発するという，Mahoutの継続的な取り組みの最新状況について概説した。