ゼロから作るKubernetesによるJupyter as a Service ー Kubernetes Meetup Tokyo #43Preferred Networks
Preferred Networksでは新物質開発や材料探索を加速する汎用原子レベルシミュレータを利用できるクラウドサービスを開発しています。 顧客毎に独立した環境にユーザがJupyter Notebookを立ち上げ、自社PyPIパッケージによりAPI経由で弊社独自技術を簡単に利用できます。Kubernetesの機能を駆使してマルチテナント環境を構築しており、各顧客に独立したAPIサーバを提供し、その負荷状況によりAPIサーバをスケーリングさせたり、顧客毎にNotebookに対する通信制限や配置Nodeの制御などを実現しています。
本発表ではKubernetesによるマルチテナントJupyter as a Serviceの実現方法を紹介します。
ゼロから作るKubernetesによるJupyter as a Service ー Kubernetes Meetup Tokyo #43Preferred Networks
Preferred Networksでは新物質開発や材料探索を加速する汎用原子レベルシミュレータを利用できるクラウドサービスを開発しています。 顧客毎に独立した環境にユーザがJupyter Notebookを立ち上げ、自社PyPIパッケージによりAPI経由で弊社独自技術を簡単に利用できます。Kubernetesの機能を駆使してマルチテナント環境を構築しており、各顧客に独立したAPIサーバを提供し、その負荷状況によりAPIサーバをスケーリングさせたり、顧客毎にNotebookに対する通信制限や配置Nodeの制御などを実現しています。
本発表ではKubernetesによるマルチテナントJupyter as a Serviceの実現方法を紹介します。
活用段階に入ったNoSQLですがまだまだ実際どう使えるのかご存じ無い方も多いのでは無いでしょうか。当セッションでは、MapR-DB(Hbase互換のNoSQL)が企業でどう活用されているのか、インドのマイナンバー事例や国内事例を元に実際の使い方のイメージと技術的な裏付けをご説明します。2015年6月10〜12日に開催されたdb tech showcase Tokyo 2015での講演資料です。
Apache Drill でたしなむ セルフサービスデータ探索 - 2014/11/06 Cloudera World Tokyo 2014 LTセッションMapR Technologies Japan
数あるSQL-on-Hadoopエンジンの中でも、標準SQL準拠、柔軟で動的なデータ解釈、様々なデータソースや格納形式への対応という特徴を持つApache Drill。デモを中心に、Drillの便利な機能を利用したデータ検索・分析の楽しみ方をご紹介します。2014年11月6日に開催されたCloudera World Tokyo 2014 LTセッションでの講演資料です。
実践機械学習 — MahoutとSolrを活用したレコメンデーションにおけるイノベーション - 2014/07/08 Hadoop Conference ...MapR Technologies Japan
機械学習は、増え続けるデータをもとに、事業戦略の判断やより正確な予測、関連性の推定を行うための、重要なツールです。機械学習の中でも、最も幅広く活用されているアプリケーションはレコメンデーションエンジンです。スケーラブルな機械学習ライブラリであるMahoutは、レコメンデーションの生成とデータの扱いをシンプルなものにしてくれます。本講演では、より構築が簡単なレコメンデーションエンジンのデザインと、そのイノベーティブな実装方法を活用した場合の利点を紹介します。2014年7月8日に開催されたHadoop Conference Japan 2014での講演資料です。