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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。

  • SOAエージェント:グリッドコンピューティングがSOAと出会う

    本稿では、Boris LublinskyがグリッドコンピューティングをSOAアーキテクチャ全体でどのように利用することができるのかを説明します。そして、SOAサービスの実装の中で、グリッドを利用したプログラミングモデルを紹介します。

  • 地球最大の科学計測器のためにデータの記憶と分析を担うLHCグリッド

    大型ハドロン衝突型加速器(LHC)は、宇宙の認識に革命をもたらすことを目的とした粒子加速器です。世界規模のLHCコンピューティンググリッド(LCG)プロジェクトは、LHCを使う予定の高エネルギー物理学コミュニティ全体を対象として、データの記憶と分析のインフラを提供します。

  • 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。

  • Java・グリッド、なぜわれわれはそれを必要としているのか!

    投資銀行はしばしばITインフラストラクチャのトレンドを作り出し、またその将来形成において大きな役割を果たしてきました。今日銀行は利益獲得への戦いに参戦し続けるのと同時に、グリッドテクノロジーに多大な投資を行っています。この記事において、John Davies氏は金融業で使用されているテクノロジーにおける経験を語り、また、なぜGridテクノロジーが多量で低レイテンシーシステムの新たなる主流となってきているのかについて解説しています。

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