SQL Server 使いのための Azure Synapse Analytics - Spark 入門Daiyu Hatakeyama
Japan SQL Server Users Group - 第35回 SQL Server 2019勉強会 - Azure Synapese Analytics - SQL Pool 入門 のセッション資料です。
Spark の位置づけ。Synapse の中での入門編の使い方。そして、Synapse ならではの価値について触れてます。
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.
Machine Learning explained with Examples
Everybody is talking about machine learning. What is it actually and how can I use it?
In this presentation we will see some examples of solving real life use cases using machine learning. We will define Tasks and see how that task can be addressed using machine learning.
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。
【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.
13. Confidential & Proprietary
Data is synchronously replicated using Paxos consensus.
Update
Cloud Spanner instance
Zone A Zone B Zone C
DB 1
DB 2
DB 1
DB 2
DB 1
DB 2
Synchronous レプリケーションと高整合性
19. Confidential & Proprietary
id (PK) name address gender
101 samir tokyo m
102 hassy tokyo m
:
1001
1002
:
2001
2002
Table
Data Split 1
Data Split 2
Data Split 3
Key 101~1000
Key 1001~2000
Key 2001~2999
Split とは?
20. Confidential & Proprietary
NS NS NS NS
Zone 1 Zone 2
G-NA-F S-ZO-R G-NA-F S-Z O-R
Splits
Node Servers
100% Key Coverage
per Zone
Split のレイアウト
26. Confidential & Proprietary
Cloud Spanner には2種類のトランザクション:
1. Locking read-write transaction (mutation)
a. 悲観的ロック
a. 読み書きするセルのみをロック
2. Read-only transaction
a. 3 種類
i. Strong (デフォルト) :最新のデータを読む
ii. Bounded staleness:指定した範囲から最新のデータを読む
iii. Exact staleness:指定したタイムスタンプのデータを読む
b. ロックを行わない
トランザクションタイプ
50. Confidential & Proprietary
よく聞かれる2点
● Index を利用するには、明示的に指定する必要がある
FROM MyTable@{FORCE_INDEX=MyTableIndex}
● Index の STORING 機能を利用して、元テーブルにアクセスを避ける
CREATE INDEX AlbumsByAlbumTitle2 ON Albums(AlbumTitle) STORING
(MarketingBudget)
51. Confidential & Proprietary
Query Plan Cache
SQL クエリを Spanner で使用する際に、bound parameters を使用す
るのが重要です。
Cloud Spanner のノードは query plan cache の数が限られています。
クエリの中に静的パラメータを使用すると、各クエリが違うものと見られ
て、query plan cache を効果的に活用することができません。この問題
を避けるには、以下の例のようにクエリは parameter binding を利用す
る必要があります。
Statement statement = Statement
.newBuilder("SELECT name WHERE id > @msg_id AND
id < @msg_id + 100")
.bind("msg_id").to(500)
.build();
これ重要!
54. Confidential & Proprietary
イノベーションのために時間を作ろう!
Focus on value add and
innovation instead of
maintenance.
Simplify costing to better
understand your app.
Ensure your app stays online
and more secure - 99.999%
SLA.