[db analytics showcase Sapporo 2018] A11 増え続けるビッグデータをもっと手軽に、もっと速く ～究極の位置データ分析プラットフォームMapD～

[db analytics showcase Sapporo 2018] A11　増え続けるビッグデータをもっと手軽に、もっと速く～究極の位置データ分析プラットフォームMapD～株式会社インサイトテクノロジー　小幡一郎 / 井内一史

Technology

増え続けるビッグデータをもっと手軽に、もっと速く
～究極の位置データ分析プラットフォームMapD ～

『db tech showcase』発起人。「日本のデータベース技術
者がピュアに技術を学べる機会を作る！」という思いか
ら、『db tech showcase』を2011年に開始。1995年にデー
タベース技術にフォーカスした会社、インサイトテクノロ
ジーを創業。
小幡一郎 (Ichiro Obata)
株式会社インサイトテクノロジー - 代表取締役

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http://vanmapp.vancouver.ca/pubvanmap_net/default.aspx
より引用

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アップル社 iTunesストアより引用
Washington DC 311

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311　ポータル
http://us-city.census.okfn.org/dataset/service-requests
Washington DC
http://opendata.dc.gov/datasets/cityworks-service-requests?geometry=-78.259%2C38.68%2C-75.802%2C39.054
New York City > Open Data > Service Requests
https://data.cityofnewyork.us/Social-Services/311-Service-Requests-from-2010-to-Present/erm2-nwe9
New York City > CB6 311 Map
https://data.cityofnewyork.us/Social-Services/CB6-311-Map/c884-hxwe/data

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35.680994, 139.767072

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32:61:8d:7f:12:34:56:78

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https://qz.com/112873/this-recycling-bin-is-following-you/ より引用
32:61:8d:7f:12:34:56:78
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37:62:9f:7f:12:34:56:78

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Wifiルータ―の位置情報データベース
（MACアドレス・緯度経度）

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https://www.theguardian.com/technology/2010/may/15/google-admits-storing-private-data より引用

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Aさんの定期券東京駅入場：

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緯度経度（GPS)
Wifi MACアドレス
改札機
電子マネー
ポイントカードリーダ
ビーコン
...

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MapD 社 HP より引用

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データ主導社会 → 分析 → 現実世界へフィードバック

平間大輔ビッグデータ・ソリューション事業部マネージャー株式会社インサイトテクノロジー近年データベースの運用にクラウドの活用が増加しつつも、低レイテンシー、高トランザクション処理の専用データベースアプライアンスはまだまだ堅調。しかしながら、購入した後は、『ベンダーロックインから抜け出せない！』、『しかも保守費用が高い！』、『EOL後のシステム入れ替えが大変！！』の現実がつきまといます。今年、インサイトテクノロジーでは、コモディティのIAサーバーをベースに『TCOを軽減しつつも、高パフォーマンス、高可用性を両立、そして運用性を高めていく』をコンセプトにさらに進化させた新『Insight Qube』をリリースします。可用性を考えつつも、コモディティサーバー３台構成で始められる手軽さとHWのEOL時に発生する煩雑な入れ替え作業の工数削減をサポートします。処理トランザクションが多く専用DBアプライアンスを使っていてリプレースを検討のお客様必見です。【2018年12月12日開催 db tech showcaseフォローアップセミナー　人手が足りない情シスの皆様へ！ DB運用課題あるある解決セミナー】

難しいアプリケーション移行、手軽に試してみませんか？

DataWorks Summit/Hadoop Summit

Use case and Live demo : Agile data integration from Legacy system to Hadoop ...

[db tech showcase OSS 2017] A27: Talend + MariaDB(SpiderEngine)+ TableauでBI基盤...

延べ900万人以上に利用されている、日本最大級の自動車保険比較サイト「インズウェブ」では、多くの企業が実現したい『業務DBから必要な情報を抜きだし蓄積。BIツールで分析する』機能を、OSSを組み合わせて実現しました。TalendやMariaDB(SpiderEngine)を用いた構築時の工夫や苦労、導入後の効果を余すことなくお伝えします！

ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け 2018年version

Big Data Architecture 全体概要

Knowledge & Experience

リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組み

松本健様シンプロビジョン株式会社代表取締役 ORACLE、SQLサーバー、PostgreSQL、、、データベースには、各々の異なるバックアップ手順と運用が必要になります。そのすべてが情報システム部に託される現在、アクティフィオを使って運用をシンプルに、クラウドのストレージ・リソースを使ってコストも低減させましょう。とは、言っても、その投資費用は保険のように障害時にしか使わないのも現実。そこで、バックアップしたデータをテスト用、開発用に流用できたら更にTCOは改善できるはず。このセッションでは、『マルチDBバックアップ運用を容易に行う、バックアップデータをうまく活用する』をテーマにその仕組みと事例を皆様にご説明します。【2018年12月12日開催 db tech showcaseフォローアップセミナー　人手が足りない情シスの皆様へ！ DB運用課題あるある解決セミナー】

From data catalog to preparation. The latest data platform to accelerate the ...

DLモデル開発中の雑務が嫌で支援プラットフォームを作った話

Kamonohashi

エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...

Smart data integration to hybrid data analysis infrastructure

To improve customer value and corporate competitiveness, it is necessary to deal with advanced analysis using big data, including data of core systems, and digital transformation. At the same time, examples of hybrid construction of on-premise clouds are also spreading. In this session, we will introduce the technology and the latest case examples of applying real-time replication utilized in the backbone system (RDBMS) to the Hadoop data analysis infrastructure (Hadoop Data Lake) of the hybrid configuration.

Attunity社のソリューションの日本国内外適用事例及びロードマップ紹介[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フ...

森田俊哉/Dan Potter 株式会社インサイトテクノロジー/Attunity Ltd. 取締役副社長兼 COO/VP Product Management and Marketing IoTデータから大量のトランザクションデータまでを対象とし、メインフレームなどのレガシーなデータ基盤から最新のクラウドデータ基盤までをサポート。AWSやAzureなどでも採用されているAttunity Replicateは、今やデータ連携ツールとしてはデファクトスタンダードとなっています。本セッションでは、Attunity Replicateの最新技術動向や、グローバルでの適用事例についても説明します。【ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018講演】

The way to a smart factory armed with data utilization

In this presentation, we will look at the appearance of smart factory that should come through introduction of plant conservation integration solution provided by our company. This solution is composed of workers at the manufacturing site and various applications that contribute to the improvement of the safety and efficiency of facilities and processes, and outlines the data utilization, project promotion, platform architecture etc. which are essential to it.

データサイエンティスト向け性能問題対応の基礎

ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け

[db tech showcase Tokyo 2018]　#dbts2018 #E37 『Attunity Replicateが変えた Oracle D...

リクルートのビッグデータ活用基盤とビッグデータ活用のためのメタデータ管理Webのご紹介

Attunityのソリューションと異種データベース・クラウド移行事例のご紹介

検証にもとづくビッグデータの分析に最適な環境とは

新郷美紀（日本電気株式会社 ITプラットフォーム事業部第5 IT基盤統括部エキスパート）ビッグデータのクエリ処理がどこまで早くなったか、当社HWとHortonworksのHadoopの最新の高速化技術およびTableauを組みあわせ評価を行いました。Tableauがどのような操作感になるか具体的なデモを交えてご紹介します。

Spark + AI Summit 2020セッションのハイライト（Spark Meetup Tokyo #3 Online発表資料）

データ収集の基本と「JapanTaxi」アプリにおける実践例

AI/ML開発・運用ワークフロー検討案（日本ソフトウェア科学会機械学習工学研究会本番適用のためのインフラと運用WG主催討論会）

DX認定制度システム開発裏話：技術編

Arichika TANIGUCHI

大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術Yahoo!デベロッパーネットワーク

リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例

Apache Hadoopを利用したビッグデータ分析基盤

[db tech showcase Tokyo 2018]　#dbts2018 #D23 『機械学習の自動化を実現するDataRobotによるAIの民主化とは』

エッジヘビーコンピューティングと機械学習

Preferred Networks

What's hot

複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変？！運用性の大幅改善、その先に。。

From data catalog to preparation. The latest data platform to accelerate the ...

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What's hot (20)

複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変？！運用性の大幅改善、その先に。。

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エッジヘビーコンピューティングと機械学習

Preferred Networks

第2回すだちくん勉強会におけるIoT最新動向と題したプレゼン資料

知礼八子

先駆者に学ぶ MLOpsの実際

海外先進IoT事例を材料に、日本のIoTビジネスを共に創ろう！(再) _IoTビジネス共創ラボ第10回勉強会

IoTビジネス共創ラボ

07.テクノスデータサイエンスエンジニアリング(株)_発表資料

wagatuma

21 02-18 web seminar

忍寺門

新しい生活様式の浸透に伴い、決算発表、社内外の会議、営業活動などの様々な企業活動がWeb上で行われることが日常の風景になりつつあります。一方で、情報獲得手段がWebに集中したことで、顧客の興味関心や課題などの「生の声」を得ることが難しくなっており、成長市場への新規参入を計画している方の中にも苦戦を強いられている方がいるのではないでしょうか。自社技術の異業種展開やシーズアウト型のオープンイノベーションの成功事例や、アスタミューゼ、リンカーズが展開するデジタル技術を活用したオープンイノベーション支援サービスをご紹介いたします。

日本のIT市場のトピックス

Hiroyasu NOHATA

ソフトウェアジャパン2018 ITフォーラムセッション(3)

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ラズパイでIoTをやってみよう！ | なぜ今IoTなのか？

SORACOM,INC

秋葉原IT戦略研究所のご紹介

Junichi Noda

NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手～AI活用のために知っておくべき新潮流とは？～（NTTデータテクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）

Developer Solutions事業部メシウス株式会社（旧グレープシティ株式会社）

NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手～AI活用のために知っておくべき新潮流とは？～（NTTデータテクノロジーカンファレンス 2020 発表資料） 2020年10月14日（水） NTTデータシステム技術本部デジタル技術部土橋昌講演動画は、YouTubeチャンネル「NTT DATA Tech」にて公開中！ https://www.youtube.com/watch?v=gi9stEV45as

失敗しないためのデータ活用の勘所

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Open Cloud Innovation2016 day1(これからのデータ分析者とエンジニアに必要なdatascienceexperienceツールと...

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Jazug-8th: Azure AKS & FIWARE & Robot

Nobuyuki Matsui

【kintone hive 上海】ウィングアーク上海講演資料_160918

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Toolsの杜 - マーベリック - 「IT×デザイン」のススメ

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Struggling with BIGDATA　－リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング－

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グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?

グラフデータベースは一般的に広まり使われるようになりました。不正利用検知、リコメンデーション、MDM、ネットワーク、アクセスマネージメントはよく見かけるユースケースです。最近ではそれに加えAI、機械学習、自然言語処理の分野に使われるようになりました。自然言語をどのように格納しどのように理解するのかをNeo4jのデモを交えながらわかりやすくお伝えします。

Docker and the Oracle Database

Some might think Docker is for developers only, but this is not really the case.Docker is here to stay and we will only see more of it in the future. In this session learn what Docker is and how it works.This session will be covering core areas such as volumes, but also stepping it up to a few tips and tricks to help you get the most out of your Docker environment.The session will dive into a few examples of how to create a database environment within just a few minutes - perfect for testing,development, and possibly even production systems.

Great performance at scale～次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る～

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仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン

皆さんはブロックチェーンと分散型データベースの違いを正しく説明できますか？ブロックチェーンは巷ではインターネット以来の大発明と言われています。そんなブロックチェーンとデータベースの違いをブロックチェーンの最適ユースケースと言われる「仮想通貨」をもとに考えてみましょう。本セッションでは、ブロックチェーンネットワークに接続して仮想通貨のやりとりを行う「ウォレット」から分散型データベースを使う場合とブロックチェーンを使う場合でどのような違いがあるのか？またどのようなメリット、デメリットがあるのかを考えてみます。ブロックチェーンを正しく理解して新しい時代のアプリケーション開発に活かしましょう！

MBAAで覚えるDBREの大事なおしごと

グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?

DBREから始めるデータベースプラットフォーム

データベース非機能要件「Provisioning」,「Monitoring」,「Backup」,「Masking」などは、様々な人が様々な方法で実現してきた枯れたものです。これらの非機能要件を「ただ動くだけでは面白くない」、「Howの部分を今っぽく」をテーマにしたAWSで実現するデータベースプラットフォームを紹介するセッションになります。主に「クラウドで作成したデータベースプラットフォームの概要・メリット・デメリット」について併せてプラットフォーム作成に使用したAWS製品（StepFunctions、ECS Task,Lambda...）の利用方法を解説します。

SQL Server エンジニアのためのコンテナ入門

SQL Server 2017でLinuxに対応し、その延長線でDocker対応やKubernetesによる可用性構成が組めるようになりました。そしてリリースを間近に控えたSQL Server 2019ではKubernetesを活用したBig Data Cluster機能の提供が予定されており、コンテナの活用範囲はさらに広がっています。本セッションではこれからSQL Serverコンテナに触れていくための基礎知識と実際に触れてみるための手順やサンプルをお届けします。

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db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田俊哉

db tech showcase2019 オープニングセッション @ 石川雅也

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そのデータベース、クラウドで使ってみませんか？

[2019/8/8(木)大阪]既存のデータベースをクラウドで活用してみませんか？2019 IN 大阪「そのデータベース、クラウドで使ってみませんか？」大林裕明様日本マイクロソフト株式会社クラウド＆ソリューション事業本部インテリジェントクラウド統括本部データ＆AI技術営業部テクノロジーソリューションプロフェッショナル

レガシーに埋もれたデータをリアルタイムでクラウドへ [ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018]

日本マイクロソフト株式会社クラウド＆ソリューション事業本部シニアテクノロジースペシャリスト中川一馬様データ分析基盤として展開されているAzure SQL Data Warehouseに対し、メインフレームのDb2というレガシー基盤から連携をどのように実現するのか？最新のデータ連携手法ををご紹介いただきます。【ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018講演】

Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは？(Adam)

2018年11月5日(月)開催セミナー DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは？～Database as code in Devops～講演資料です。 "What is DevOps" Office of the CTO, Delphix　Adam Bowen Devopsとは何か？DevopsにおけるDB環境はどうあるべきか？Facebook,ebay,WallmartのDevpos事例を交えて、DevopsとDBのベストプラクティスを解説します。

Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは？(Ishikawa)

2018年11月5日(月)開催セミナー DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは？～Database as code in Devops～講演資料です。 "Database as Code" 株式会社インサイトテクノロジー　石川雅也 DBMSシステムの開発速度を上げろといつも無茶ぶりされているあなたへ。日々、「新しいDBMSシステムの開発速度を上げろ!! 品質は落とすな!!」「うちはDevOpsでアジャイル開発ができているのか!!」と無茶ぶりばかりされている、そこのあなた!答えがここにあります。

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[db tech showcase Tokyo 2018]　#dbts2018 #E24 『インメモリデータベースを気軽にスケールアップ！次世代サーバ仮想化ソリューションTidalScaleとは！？』タイダルスケールジャパン合同会社 - セールスエンジニア　山本哲男氏／丸紅情報システムズ株式会社 - ＩＴ基盤ソリューション事業本部プロダクトマーケティング部課長　荻布哲士氏

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【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching

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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。

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