Now a days, thousands of database are supporting many kind of Rakuten's services. and it is hard to manage many databases well. especially, backup and restore.
so, we are progressing new backup system for our databases.
I am going to share some know-hows and experiences that have been acquired with you
[db tech showcase Tokyo 2016] D24: データベース環境における検証結果から理解する失敗しないフラッシュ活用法 第三章 ~デ...Insight Technology, Inc.
フラッシュのGB単価はHDDと並び、オールフラッシュ導入が加速化する一方、インラインでの重複排除、圧縮機能のオーバーヘッド、メンテナンス / 障害時の影響など、気をつけなければいけない事は沢山あります。本セッションでは、オールフラッシュ製品(Pure Storage)上でOracle Databaseを稼働させた検証結果と生のデモンストレーションをベースに、DB on Pure Storageならではの活用法を考えます。
[db tech showcase Tokyo 2016] D32: SPARCサーバ + Pure Storage DB仮想化のすべらない話 〜 Exa...Insight Technology, Inc.
NTTぷらら様は、「柔軟に増減設できるDB基盤」と「コスト最適化」をキーワードに、DB仮想化をSPARCサーバ + Pure Storageの組み合わせで実現しました。更に現在、理想のDB基盤を実現するために、Exadata環境のリプレースも進めています。本セッションでは、検証結果や生のデモンストレーションに、スライドには書けない生々しい話を加え、理想のDB環境実現までの道のりをご紹介します。
Now a days, thousands of database are supporting many kind of Rakuten's services. and it is hard to manage many databases well. especially, backup and restore.
so, we are progressing new backup system for our databases.
I am going to share some know-hows and experiences that have been acquired with you
[db tech showcase Tokyo 2016] D24: データベース環境における検証結果から理解する失敗しないフラッシュ活用法 第三章 ~デ...Insight Technology, Inc.
フラッシュのGB単価はHDDと並び、オールフラッシュ導入が加速化する一方、インラインでの重複排除、圧縮機能のオーバーヘッド、メンテナンス / 障害時の影響など、気をつけなければいけない事は沢山あります。本セッションでは、オールフラッシュ製品(Pure Storage)上でOracle Databaseを稼働させた検証結果と生のデモンストレーションをベースに、DB on Pure Storageならではの活用法を考えます。
[db tech showcase Tokyo 2016] D32: SPARCサーバ + Pure Storage DB仮想化のすべらない話 〜 Exa...Insight Technology, Inc.
NTTぷらら様は、「柔軟に増減設できるDB基盤」と「コスト最適化」をキーワードに、DB仮想化をSPARCサーバ + Pure Storageの組み合わせで実現しました。更に現在、理想のDB基盤を実現するために、Exadata環境のリプレースも進めています。本セッションでは、検証結果や生のデモンストレーションに、スライドには書けない生々しい話を加え、理想のDB環境実現までの道のりをご紹介します。
[db tech showcase Tokyo 2017] A16: Using a Multi-Model Database to Improve Da...Insight Technology, Inc.
Traditional relational approaches to data integration compromise flexibility and governance by limiting you to a rigid, tabular data model. MarkLogic’s approach to data management is fundamentally better suited to the diverse, changing data structures involved with data integration. In this session we'll explain how to leverage the features of an enterprise NoSQL multi-model database, such as document data modeling, semantics, advanced indexing, and security, in order to achieve more efficient data integration, while also increasing the quality of data governance. The session will describe core architectural principals, data modeling, and use cases.
[db tech showcase Tokyo 2016] E34: Oracle SE - RAC, HA and Standby are Still ...Insight Technology, Inc.
Standard Edition (SE) is alive and well – maybe it had some growing pains over the last year, BUT it is here to stay! SE is a powerful database albeit with some limitations. whether it is using a Cloud based environment or on premise. In this session we will discuss Oracle SE and review some of the recent changes and the introduction of the new kid on the block – Standard Edition 2 (SE2). Topics that will be discussed include moving between Editions, High Availability, Disaster Recovery as well as Backup and Recovery.
[db tech showcase Tokyo 2016] E22: Getting real time Oracle data into Kafka a...Insight Technology, Inc.
Kafka is quickly gaining momentum as a very popular and very fast messaging platform that is very good at integrating different types of data quickly. Kafka makes this data available as a real-time data stream for consumption by enterprise users.There is so much hidden data available in our Oracle databases. How can we turn the database inside out to make this data available real-time to Kafka along with the other data sources in our enterprise. This paper will present the use cases of Oracle real-time data streaming as well as an introduction into Kafka and how to use Oracle logical replication to get Oracle real time into Kafka. This paper will include a real life real time demo from Oracle into Kafka.
[db tech showcase Tokyo 2017] A16: Using a Multi-Model Database to Improve Da...Insight Technology, Inc.
Traditional relational approaches to data integration compromise flexibility and governance by limiting you to a rigid, tabular data model. MarkLogic’s approach to data management is fundamentally better suited to the diverse, changing data structures involved with data integration. In this session we'll explain how to leverage the features of an enterprise NoSQL multi-model database, such as document data modeling, semantics, advanced indexing, and security, in order to achieve more efficient data integration, while also increasing the quality of data governance. The session will describe core architectural principals, data modeling, and use cases.
[db tech showcase Tokyo 2016] E34: Oracle SE - RAC, HA and Standby are Still ...Insight Technology, Inc.
Standard Edition (SE) is alive and well – maybe it had some growing pains over the last year, BUT it is here to stay! SE is a powerful database albeit with some limitations. whether it is using a Cloud based environment or on premise. In this session we will discuss Oracle SE and review some of the recent changes and the introduction of the new kid on the block – Standard Edition 2 (SE2). Topics that will be discussed include moving between Editions, High Availability, Disaster Recovery as well as Backup and Recovery.
[db tech showcase Tokyo 2016] E22: Getting real time Oracle data into Kafka a...Insight Technology, Inc.
Kafka is quickly gaining momentum as a very popular and very fast messaging platform that is very good at integrating different types of data quickly. Kafka makes this data available as a real-time data stream for consumption by enterprise users.There is so much hidden data available in our Oracle databases. How can we turn the database inside out to make this data available real-time to Kafka along with the other data sources in our enterprise. This paper will present the use cases of Oracle real-time data streaming as well as an introduction into Kafka and how to use Oracle logical replication to get Oracle real time into Kafka. This paper will include a real life real time demo from Oracle into Kafka.
[db tech showcase Tokyo 2016] B27:SQL Server 2016 AlwaysOn 可用性グループ New Featur...Insight Technology, Inc.
SQL Server 2012 から追加された機能である、AlwaysOn 可用性グループですが、SQL Server 2016 で様々な機能強化が行われています。本セッションでは、SQL Server 2016 で機能強化された内容について検証した内容についてお話させていただきます。新しい AlwaysOn では、どのようなことができるようになったのか、興味のある方はぜひご参加ください!!
PDF版 世界中のゲーム分析をしてきたPlayFabが大進化!一緒に裏側の最新データ探索の仕組みを覗いてみよう Db tech showcase2020Daisuke Masubuchi
世界中のオンラインゲームやスマフォアプリの分析をしてきたPlayFab。最近、従来のイベント分析に加えて様々なテレメトリーを包含したクラウド分析機能が備わりました。今回は、その裏の Azure Data Explorer a.k.a Kusto での構成や仕組みをご紹介します。Windowsのテレメトリー分析やAzureのログ解析基盤の裏側と共通した仕掛けが含まれているのでお楽しみに!ゲーム業界に限らず、ビックデータ運用を考えている大規模なSaaS事業やIoT事業にもご参考いただけたら幸いです。
at db tech showcase ONLINE 2020 https://db-tech-showcase.com/dbts/2020/online #dbts2020 #gamestackjp
*本資料は 2020年11月11日に開催された DB Tech Showcase イベントにてお話させていただいた、同タイトルのセッション資料となります
【ウェブ セミナー】AI / アナリティクスを支えるビッグデータ基盤 Azure Data Lake [実践編]Hideo Takagi
2018/3/8【ウェブ セミナー】AI / アナリティクスを支えるビッグデータ基盤 Azure Data Lake [実践編]
https://info.microsoft.com/JA-AABD-WBNR-FY18-03Mar-08-BigdatainfrastructuresupportingAI-MCW0002861_01Registration-ForminBody.html?ls=Website&lsd=AzureWebsite
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。
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.
【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。
39. 40
– プロジェクション定義の確認
6. フレックステーブルにデータベースデザイナーを実行
CREATE PROJECTION public.tweets_DBD_1_rep_flex_dbd /*+createtype(D)*/
(
__identity__,
__raw__,
"user.screen_name"
)
AS
SELECT tweets.__identity__,
tweets.__raw__,
tweets."user.screen_name"
FROM public.tweets
ORDER BY tweets."user.screen_name"
UNSEGMENTED ALL NODES;
SELECT export_objects('','tweets');
■DBDに与えたクエリー
SELECT
"user.screen_name"
,sum(retweet_count)
From
tweets
group by 1
order by 2 desc;
プロジェクションを最適化
62. 63
専用パッケージのインストールと設定
In-DB Machine Learning を実行するユーザーの認証方法をident認証にすることが必要
– この例では、mlroleロール権限をデフォルトで持っているdbadminを使った例となっているが、
専用のユーザーを作成し、「mlroleロール」権限を付与することを推奨
63
CREATE AUTHENTICATION v_ml_ident METHOD 'ident' LOCAL;
ALTER AUTHENTICATION v_ml_ident SET system_users='dbadmin';
GRANT AUTHENTICATION v_ml_ident TO dbadmin;
その他設定の詳細は、以下をご参照ください
■ Assign Users to the mlrole Role and Allow Access to Advanced Analytics Functions
■ Configuring Hash and Ident Authentication