[db tech showcase Tokyo 2015] B24:最高峰の可用性 ~NonStop SQLが止まらない理由~ by 日本ヒューレット・パ...Insight Technology, Inc.
Jim GrayにJerry Held, Karel Youseffi が設計した Ingresを源流に持つ由緒正しいRDBMS。ミッションクリティカル目的にこんな実装をするNonStop SQL。これを知れば絶対に使ってみたくなる。「止まりませんように」、と祈りつつ使う時代は終わりにしませんか。トランザクションをあらゆる障害でも失わない実装、その時メモリー内でどのように動くのか、ディスクドライバーは信用できるのか、トランザクションを失わず、性能も確保、そんな盾矛を両立させる技術をご紹介します。さらに、「それって古臭くない」、そんなことないんです。今やオープンなインターフェイスで開発いただいて結構なんです。インフラが、NonStop SQL があなたのデータをがっちり守ります、「ひと」ではなく「コンピュータ」が。是非実感しに来てください。
[db tech showcase Tokyo 2015] B24:最高峰の可用性 ~NonStop SQLが止まらない理由~ by 日本ヒューレット・パ...Insight Technology, Inc.
Jim GrayにJerry Held, Karel Youseffi が設計した Ingresを源流に持つ由緒正しいRDBMS。ミッションクリティカル目的にこんな実装をするNonStop SQL。これを知れば絶対に使ってみたくなる。「止まりませんように」、と祈りつつ使う時代は終わりにしませんか。トランザクションをあらゆる障害でも失わない実装、その時メモリー内でどのように動くのか、ディスクドライバーは信用できるのか、トランザクションを失わず、性能も確保、そんな盾矛を両立させる技術をご紹介します。さらに、「それって古臭くない」、そんなことないんです。今やオープンなインターフェイスで開発いただいて結構なんです。インフラが、NonStop SQL があなたのデータをがっちり守ります、「ひと」ではなく「コンピュータ」が。是非実感しに来てください。
[db tech showcase Tokyo 2015] C32:「データ一貫性にこだわる日立のインメモリ分散KVS~こだわりの理由と実現方法とは~」 ...Insight Technology, Inc.
分散KVSの特徴や使い方、分散KVS製品の選択指標である「一貫性」と「可用性」を解説します。また日立が開発したインメモリ分散KVS【Hitachi Elastic Application Data Store(EADS)】とその活用事例を紹介しつつ、EADSが「一貫性」にこだわる理由と、「一貫性」を実現するポイントとなったPaxosなど製品で使用されている技術についてお話しします。
Neo4jは、グラフ理論をデータベースエンジンの設計思想として採用しているDBMS (Data Base Management System)です。特にNeo4jが、他のグラフデータベースに比べ、一目をおいていることは、データ処理にCypherというSQLライクなクエリ言語が使えるということです。Cypherは、関係型データベースでさえ苦手とするとても複雑なジョインが絡む処理や、そもそもSQLではアルゴリズムの限界があるデータ処理にも対応できます。
活用段階に入ったNoSQLですがまだまだ実際どう使えるのかご存じ無い方も多いのでは無いでしょうか。当セッションでは、MapR-DB(Hbase互換のNoSQL)が企業でどう活用されているのか、インドのマイナンバー事例や国内事例を元に実際の使い方のイメージと技術的な裏付けをご説明します。2015年6月10〜12日に開催されたdb tech showcase Tokyo 2015での講演資料です。
[db tech showcase Tokyo 2015] C32:「データ一貫性にこだわる日立のインメモリ分散KVS~こだわりの理由と実現方法とは~」 ...Insight Technology, Inc.
分散KVSの特徴や使い方、分散KVS製品の選択指標である「一貫性」と「可用性」を解説します。また日立が開発したインメモリ分散KVS【Hitachi Elastic Application Data Store(EADS)】とその活用事例を紹介しつつ、EADSが「一貫性」にこだわる理由と、「一貫性」を実現するポイントとなったPaxosなど製品で使用されている技術についてお話しします。
Neo4jは、グラフ理論をデータベースエンジンの設計思想として採用しているDBMS (Data Base Management System)です。特にNeo4jが、他のグラフデータベースに比べ、一目をおいていることは、データ処理にCypherというSQLライクなクエリ言語が使えるということです。Cypherは、関係型データベースでさえ苦手とするとても複雑なジョインが絡む処理や、そもそもSQLではアルゴリズムの限界があるデータ処理にも対応できます。
活用段階に入ったNoSQLですがまだまだ実際どう使えるのかご存じ無い方も多いのでは無いでしょうか。当セッションでは、MapR-DB(Hbase互換のNoSQL)が企業でどう活用されているのか、インドのマイナンバー事例や国内事例を元に実際の使い方のイメージと技術的な裏付けをご説明します。2015年6月10〜12日に開催されたdb tech showcase Tokyo 2015での講演資料です。
Cloud Days Tokyo 2015 "オンプレミス環境のクラウド化と運用を楽にする OpenStack ソリューション ~ハイブリッド・クラウドを...Shinichiro Arai
Cloud Days Tokyo 2015 IBMセッション使用資料です。
https://event.nikkeibp.co.jp/reg/contents/cd_t_2015/index.html#C-23C
「クラウドの利用目的が「効率化・コスト削減」から「ビジネス・スピードの迅速化」へと広がり、今後、オープン技術による複数クラウドの連携も必要になる。 当セッションでは、ハイブリッド・クラウドの構築を見据えたオンプレミス環境のクラウド化を、OpenStack対応ソリューションでどのように進められるかを、システム部門の運用負荷軽減のヒントとともに紹介する。」
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。
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DeNAでの
verticaを活用した
アナリスト業務のご紹介
March 25, 2015
Sho Kohigashi
Analytics Dept. Service Analytics Gr.
Marketing Unit
DeNA Co., Ltd.
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今日お話すること
1. Verticaの「高速集計」によるメリット
• 欲しい時に欲しいデータがすぐに手に入る
2. Verticaを効率よく、使うための工夫「中間集計」
• 容量の節約になる
• 集計が簡素、かつ、高速になる
• データを取り扱うハードルが下がる
3. VerticaのAnalytics Function
• 集計がよりシンプルに!
DeNAのVerticaを活用したアナリスト業務の事例が、
みなさまの分析業務をよりよくするために、
参考になれば幸いです
2
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DeNAのサービス数の拡大
DeNAの扱うタイトル数・サービス数が広がるにつれ、
アナリスト1人がサポートするサービスの数が増加した
⇒1人当たりの分析業務の効率化を実施する必要が出てきた
6
アナリストのサポートタイトル数の増加
アナリスト アナリスト アナリスト アナリスト
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DeNAの分析業務における、仮説検証プロセス
成功のパターンを確立するため、サービス毎のあるべき姿に応じて
KPIを設定し、現状分析や課題の導出、改善実施を行う必要があった
サービスを使用するユーザーのニーズの変化が早いので、
分析においても、常にサービスの動向を追い続け、サービスの状況に
合わせて、より高速な仮説検証プロセスの実施が求められた
7
集計・加工
• データ集計
• KPI見える化
分析
• 仮説の設定と検証
• 改善案の提案
改善案実施
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中間集計テーブルの設計例
ユーザーのゲームプレイにおける基本的な情報を中間集計テーブルとし
て設計することで、様々な分解軸による分析をシンプルなクエリで実現
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横断中間集計テーブルのカラム例
User_id ユーザーID
Game_id ゲームID
Date 日付
Coin_Use 集計日のコイン消費
Coin_Use_lifetime 累計コイン消費
Coin_Use_30 直近30日間のコイン消費
Coin_Use_days_30 直近30日間のコイン消費日数
Play_day_30 直近30日間のプレイ日数
Last_date 最終アクセス日
Login_count 集計日のログイン回数
…etc その他ユーザー属性の情報等
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分析業務のスケール化
Verticaの活用、自社BIツールの開発、中間集計テーブルの整備の3点が
進むことで、非アナリストに対してもデータ集計やKPI可視化が可能に!
⁃ SQLを解する人であれば、特別なデータハンドリング技術を有さな
い人でも正しいデータを取得できる
⇒アナリスト不在でも、多くのDeNAの事業を分析サポート可能に!
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以前
今
アナリスト エンジニア 企画
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VerticaのAnalytics Functionによる集計効率化
VerticaはAnalytics Functionが充実しているため、pigやHiveでは複雑
な作業を要した集計が、シンプルなクエリで集計できることが多々ある
⁃ Time series
⁃ Lead,Lag
⁃ Sum over parition
⁃ …etc
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VerticaのAnalytics Functionによる集計効率化
Sum over Partition
⁃ 累積のKPIを集計できる
⁃ 使用例
• イベント期間累積のアクセスUUやコイン消費などのKPIの集計
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期間中のDailyのKPIと
期間累計のKPIを
並べて推移を確認
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今日お話したこと
1. Verticaの「高速集計」によるメリット
• 欲しい時に欲しいデータがすぐに手に入る
2. Verticaを効率よく、使うための工夫「中間集計」
• 容量の節約になる
• 集計が簡素、かつ、高速になる
• データを取り扱うハードルが下がる
3. VerticaのAnalytics Function
• 集計がよりシンプルに!
DeNAのVerticaを活用したアナリスト業務の事例が、
みなさまの分析業務をよりよくするために、
参考になれば幸いです
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