Smart data integration to hybrid data analysis infrastructureDataWorks Summit
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.
Smart data integration to hybrid data analysis infrastructureDataWorks Summit
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.
The way to a smart factory armed with data utilizationDataWorks Summit
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.
Big Data Visual Analytics Realized By Hadoop and TableauDataWorks Summit
Tableau makes it easy for business users to find valuable insights quickly and easily from Hadoop's huge dataset. Even without the advanced knowledge of the query language, a lean visual analysis interface makes big data manageable for more people. Please mix with the demo and see.
NTT Communications' Initiatives to Utilize Infrastructure DataDataWorks Summit
We will guide you on the status of utilization of the big data analysis infrastructure for infrastructure data, centering on initiatives at the Next Generation Platform Promotion Office.
From data catalog to preparation. The latest data platform to accelerate the ...DataWorks Summit
New data governance is necessary in the big data era.
We will introduce big data comprehensive solution equipped with AI engine "CLAIRE", such as data cataloging across the enterprise, data preparation to support self-service analysis, development execution environment that can easily utilize Hadoop engine.
About NEC Corporation:
Without waiting for digitization, how can we master the latest technology and find new knowledge from all kinds of data? I would like to think about experience and latest products based on how we can establish it as a continuous effort and enhance global competitiveness.
The way to a smart factory armed with data utilizationDataWorks Summit
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.
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We will guide you on the status of utilization of the big data analysis infrastructure for infrastructure data, centering on initiatives at the Next Generation Platform Promotion Office.
From data catalog to preparation. The latest data platform to accelerate the ...DataWorks Summit
New data governance is necessary in the big data era.
We will introduce big data comprehensive solution equipped with AI engine "CLAIRE", such as data cataloging across the enterprise, data preparation to support self-service analysis, development execution environment that can easily utilize Hadoop engine.
About NEC Corporation:
Without waiting for digitization, how can we master the latest technology and find new knowledge from all kinds of data? I would like to think about experience and latest products based on how we can establish it as a continuous effort and enhance global competitiveness.
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。
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。
【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.
4. 4
Actian X とActian Zen データベース市場での位置づけ
開発者
エンタープラズ
小・中規模
組込
多機能・高機能
高価 安価TCO
基本機能高機能
Oracle
IBM db2
Sybase
MS SQL
Server Actian X
PostgreSQL
MySQL
Actian Zen
Zen Server
Zen Workgroup
Zen Edge
Zen Core
5. 5
Actian Zen Single Secure Solution for Edge Data Management
Actian X Hybrid Database for the Enterprise
Data CenterCloud
Branch Offices/
Remote Field
Complex Equipment/
Gateways
Flat files
Oracle DB, MS SQL Server , Sybase, Informix, db2,
Smart Apps/
IoT Devices
Amazon Dynamo
Actian Zen
SQLite, Berkeley DB
MongoDB, Couchbase
Regional office
Remote/Field Office
Actian X
9. 9
Actian Zen エディション概要
Zen Workgroup Zen Edge Zen CoreZen Server
Zen データベース アプリケーション データアクセス
Zen Server
Zen Workgroup
App
Core
・ローカルデータベース
・小規模(同時接続5台まで)
・Client/Server システム
・Web システム
エッジ・コンピューティング モバイル・アプリ
10. 10
Actian Zen エディション詳細
Zen Workgroup Zen Server Zen Edge Zen Core
インストール
フットプリント
完全なドキュメント付き
インストール:175MB
完全なドキュメント付き
インストール:175MB
60MB~70MB 2MB以下組込み
ライブラリ・エンジン
ユーザー数
1 – 5 同時ユーザー 1)Server:
1 – 100同時ユーザー、データ量無制限
2)Vx Server : 無制限ユーザー
S, M, L,無制限データ量
1 – 10 同時ユーザー
100- CNT 開発・テスト用ライセンス
100,250,1000 CNT 商業配布ライセン
ス
- アプリケーションのローカルア
クセスのみ。
- 年内にクライアントコンポーネ
ントを追加予定
プラット
フォーム(OS)
Intel CPUを搭載したWindows
(32bitアプリとして動作)
1) Intel CPUを搭載した
Windows, Linux, macOS
2) ARM CPUを搭載した Linux
ARM と Intel CPU をサポート
1) Raspbian (ARM)
2) Windows IoT Core (Intel と ARM)
ARM - iOS, Android
エンジン
プロセス
スタンドアロン スタンドアロン スタンドアロン アプリケーションと同じプロセス
空間(コンパイル+リンク)
アクセス方法
Btrieve API
ODBC, JDBC, ADO.NET
Python, PHP など
Btrieve API
ODBC, JDBC, ADO.NET
Python, PHP など
- IoTデバイス上
Raspbian : Btrieve API, DTI, ODBC,JDBC
Windows IoT Core : Btrieve API
- クライアントアプリから
Btrieve API, ODBC, JDBC, ADO.NET など
Btrieve APIの適切なサブセット
採用事例
用途
業務・会計パッケージ
基幹システムのローカルエンジン
POSシステム
ERP、医療、医薬管理システム
自治体業務システム
- 組込みPOSシステム
- IoTゲートウェイデバイス
- スマホ、タブレット向けのモバイ
ルアプリ
- IoTデバイス
16. 16
Actian Zen の導入
Zen Server
Zen Workgroup
Zen Core
■ETLによるオーバーヘッドなし
・共通のデータベースファイル形式
■セキュリティ
・データ通信暗号化(ワイヤ暗号化)
・データベースファイル暗号化
Actian X
Zen Edge
IoTエンドポイント
Zen Core/Edge
製造工場
ゲートウェイ
暗号化されたデータ
暗号化されたデータ
暗号化されたデータ
DataConnect スマート・センサー
ゲートウェイ
スマホ・タブレット
オンプレミス
ポンプ
暗号化されたデータ
17. 17
Actian Zen まとめ
◼ IoT をサポートする2エディションが登場し、マルチプラットフォームを拡張
1. Zen Workgroup と Server
Windows 、macOS、Linux
2. Zen Edge - 組込、エッジコンピューティング
Windows IoT Core、Raspbian、Android
3. Zen Core - スマホ・タブレット
iOS、Android
◼ Actian Zen 全てのプラットフォームで共通のアクセスが可能
• 共通のNoSQL および SQL インターフェイスでアクセス
• 全てのプラットフォームで共通のデータベースフォーマット
• 各プラットフォーム間で相互にデータアクセス
◼ ETLオーバーヘッドのない高セキュアなシステムを構築可能
• データベースファイルの完全互換
• データ通信の暗号化
• データベースファイルの暗号化
19. 19
Actian X 30年以上の実績
◼1973年カリフォルニア大学バークレー校でリレーショナルデータベースの研究開始
◼ Ingres(INteractive Graphics REtrieval System)
◼ 教育機関向けに無償でソースコードを提供
◼ Sybase、MS SQL Server が派生
◼ 2017年 世界最高速の Vectorと 実績の Ingresが融合!
1973年 2017年
Actian XIngres
Sybase MS SQL Server
Postgres
PostgreSQL
Vectormonetdb x100
20. 20
Actian X - Hybrid Database
Actian X 3つの構成要素
Ingres:
OLTP データベースエンジン
30年以上の実績があるトランザクション系データベース
Vector:
OLAP データベースエンジン
世界最高速のカラム指向データベース
DataConnect:
企業内の様々なデータと接続可能なETLツール
単独製品として販売実績のあるツール
Ingres + Vector
Actian X
Hybrid Database
21. 21
Vector
Query 実行
Ingres
Query 実行
OLTP Query Plan
SQL Queries
I/O I/O
OLAPテーブル OLTPテーブル
Load
Analytics Query Plan
Query 処理
ActianXDatabase
Actian X の構成・管理
Hybrid Database
Hybrid OLTP & OLAP
ActianXDatabase
Actian X によるHybrid Database 構成・管理
一般的なデータベース構成・管理
OLTPデータベース
データウェアハウス
データマート
BI & Analytics 処理
OLTP
DatabaseDatabase
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Actian X (Vector)Benchmark results summary
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Relative Speed by
Database Size
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Relative Speed by Query
Complexity
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90
100
Relative Speed by User
Concurrency
DNF
DNF
DNF
S M L S M L S M L S M L S M L S A J S A J S A J S A J S A J 1 20 1 20 1 20 1 20 1 20
S - Scans
A - Aggregations
J - Joins