2014/3/7 JAZUG(Japan WindowsAzure User Group)札幌 第1回JAZUG 札幌スタート!&Azure 日本Geoオープンマジデシタ記念勉強
Open Compute Project から物理サーバーの構成、SOSP paper からサービスのアーキテクチャを読み。Windows Azureとは何なのかをもう一度振り返ってみましょう。
2014/3/7 JAZUG(Japan WindowsAzure User Group)札幌 第1回JAZUG 札幌スタート!&Azure 日本Geoオープンマジデシタ記念勉強
Open Compute Project から物理サーバーの構成、SOSP paper からサービスのアーキテクチャを読み。Windows Azureとは何なのかをもう一度振り返ってみましょう。
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
3. Who am I ?
Midori Oge / ⼤大削 緑 @star76popin
– Chairman of Japan CloudStack Users Group
– Systems Engineer, SolidFire Inc.
4. The world as it is..
Processor speeds and network bandwidth have been able to keep
pace with new workloads requirements
CPUとネットワークは性能向上が進み、新しい要件に対応
Many workloads due to virtualization technology and cloud computing
仮想化/クラウド化によるワークロードの多様化
… How's the STORAGE?
5. The world as it is..
HDD performance had remained almost unchanged
ü increasing OpEx(power, rack space…)
ü proprietary hardware
ü complicated design and operation (RAID sets, manage logical Volume and LUNs…)
ü can't catchup the needs of cloud and unpredictable scaling
ü running many kinds of storages (different solutions for different workloads)
HDD性能は横ばい、I/Oがボトルネックに
ü 運⽤用コストが増⼤大(電⼒力力、設置スペース…)
ü 独⾃自仕様のハードウェア
ü 設計が⼤大変、管理理も複雑(RAID,論論理理ボリューム,LUN)
ü クラウドの柔軟性・拡張性への対応が難しい
ü 複数のストレージが乱⽴立立
6. beginning of the innovation
ü ストレージは2極化の⽅方向に
- Hot/Activeデータは、Flashなどの⾼高速ストレージに
- Cold/Staticデータは、低コストで⼤大容量量を保存可能なストレージに
- HDD SAS Diskは年年々減少していく傾向に
ü Bipolarization of Storage solution
- Hot/Active data for critical applications is stored in Flash storage
- Cold/Static data for backup is stored in cost/capacity optimized storage
- HDD SATA Disk is expected to decrease in these years
Software Defined
ソフトウェアによるきめ細かい制御
Flash prices are reduced
Flashの低価格化
7. Technical trend for cloud computing
ü de-‐‑‒duplication, compression, thin-‐‑‒provisioning
ü multi-‐‑‒tenant
ü scale-‐‑‒out
ü improving availability by data distribution
ü fault detection, self-‐‑‒healing
ü integrated for cloud(CloudStack, OpenStack), API-‐‑‒driven automation
ü 圧縮、重複排除、シンプロビジョニング
ü マルチテナント
ü スケールアウト
ü データ分散による可⽤用性向上
ü 故障検知、⾃自⼰己修復復
ü クラウド連携(CloudStack, OpenStack)、APIによる⾃自動化
8. Storage Types in CloudStack
Primary Storage Secondary Storage
ü for Boot Disks and Data Disks
ü NFS, iSCSI, Fibre Channel, CIFS
(if performance is needed without using HA,
you can choose local storage)
ü Scope: Cluster or Zone
ü for Templates, ISO Images, Snapshots
ü NFS, CIFS Swift/S3(w/NFS)
ü Scope: Zone
What kind of STORAGE do we choose?
9. What type of storage do we choose?
ü Secondary Storage
- using low-‐‑‒cost storage or object storage(e.g., swift)
⽐比較的安価なストレージ、またはオブジェクトストレージ(swiftなど)で構築可能
ü Primary Storage
- Storage performance leads to VM performance(meet the requests of IOPS/Latency)
ストレージの性能がVMの性能に直結(IOPS/Latency要件)
- Lose VM due to Primary Storage fail
Primary Storageがダウンすると、当然VMにもアクセス不不可となる
Need "Guaranteed Performance !!"
10. Guaranteed Performance (QoS)
both MIN and MAX is important in QoS
QoSは、MINとMAXの2つの制御が⼤大事
Form Mixed Workloads
ü MIN
protect the important volume
⼤大事なVolumeを守る
ü MAX
limit the IO of monster VM
モンスターVMなどの影響を排除する
11. Mike
Tutkowski
@mtutkowski
Senior
CloudStack
Developer
–
SolidFire
PMC
Member
-‐
Apache
CloudStack
Guaranteeing
Storage
Performance
in
CloudStack