[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.
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[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。
[db tech showcase Tokyo 2015] D33:Superdome X 上の SQL Server 2014 OLTP 検証結果と S...Insight Technology, Inc.
Windows Server 2012 R2 と SQL Server 2014 の Superdome X 上の正式サポートを前に、OLTP 検証ツールを用いて、ブレード数を、1、2、4、8 枚と順次増加させ、最大 16 NUMA Node 240 物理コア CPU 4TB メモリー上でスケールアップ性能検証を実施しました。このサイズでの検証は、米国本社でも実績がなく、検証過程で発生した問題点を、米国 Windows Server / SQL Server 開発チームにフィードバックを行うことが出来ました。このスケールアップ検証結果を発表します。現在、米国本社 SQL Server 開発チームでは、vNext (SQL Server 2016) の開発が進んでおり、この中でのインメモリー活用処理とクエリー・ストアー機能に関しての最新情報をお知らせします。
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。
[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 2014] D21: Postgres Plus Advanced Serverはここが使える&9.4新機...Insight Technology, Inc.
日本でも徐々に浸透してきたPostgres Plus Advanced Server (PPAS)。PPASが備えている実用的な機能を2014年末にリリース予定の最新版9.4の新機能を交えて、コミュニティ版PostgreSQLと比較しながら解説します。
特に性能面で大きな向上をうたっているパーティショニング機能については実際に検証した結果を紹介します。
[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.
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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。
[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 2014] D21: Postgres Plus Advanced Serverはここが使える&9.4新機...Insight Technology, Inc.
日本でも徐々に浸透してきたPostgres Plus Advanced Server (PPAS)。PPASが備えている実用的な機能を2014年末にリリース予定の最新版9.4の新機能を交えて、コミュニティ版PostgreSQLと比較しながら解説します。
特に性能面で大きな向上をうたっているパーティショニング機能については実際に検証した結果を紹介します。
[db tech showcase Tokyo 2015] A27: RDBエンジニアの為のNOSQL, 今どうしてNOSQLなのか?datastaxjp
ここ20年、データベースと言えば、RDBを主に利用してきましたが、ビッグデータ、クラウド、IoTにおいて、データベースは大きく変化してきています。これから技術者は何を知らなくてはいけないのか、NOSQLは、何故今必要なのか? RDBの技術者の為に、Oracle, Netezza, IBM とRDBMS畑を歩んできて、昨年からNOSQLを始めた講師が、NOSQLとは何か?どのようなものがあるのか?どうやって、どこで利用するのか?を説明いたします。
[db tech showcase Tokyo 2015] D22:インメモリープラットホームSAP HANAのご紹介と最新情報 by SAPジャパン株式...Insight Technology, Inc.
SAP HANAのPAL(Pridictive Analysis Library)は非常にパワフルな予測分析機能です。PALは60以上の分析アルゴリズムから成り、これらを専用のGUIで組み合わせてフロー化することにより、様々な分析モデルを容易に作成することができます。また、インメモリーテーブル上で実行するため、全量計算を前提とした分析プラットホームに適しています。このセッションでは、PALの基本的な機能と使い方を紹介すると共に、最近行われた性能テストをご紹介しながらスケールアップ・アーキテクチャとインメモリプラットホームが分析分野にもたらす可能性についてお話します。
NTTコミュニケーションズでは、Azure Stack Hub with GPUを先行で導入し検証を行っています。本資料では、実際に利用している立場からデモを交えつつAzure Stack Hub with GPUのユースケースをお話すると共に、GPUのベンチマークを含む他社クラウドとの性能比較結果について情報共有をいたします。
WebRTC Conference Japan 2016 (2016年2月16日) の講演資料です。
発表者は中蔵聡哉と大津谷亮祐 http://www.slideshare.net/rotsuya です。
“Telexistence Robot controlled with WebRTC”
It's the presentation slides at WebRTC Conference Japan on Feb 16, 2016.
The presenters were Toshiya Nakakura and Ryosuke Otsuya http://www.slideshare.net/rotsuya .
CloudNative Days Tokyo 2021で発表した資料です。
https://event.cloudnativedays.jp/cndt2021/talks/1279
Terraform、Pulumi、Kustomize、CrossplaneなどといったInfrastructure as Codeを取り巻くエコシステムを分析し、パブリッククラウドやKubernetesの力を最大限に引き出すためのツールスタックをどう組み上げていくか考察しています。
Slides at OpenStack Summit 2017 Sydney
Session Info and Video: https://www.openstack.org/videos/sydney-2017/100gbps-openstack-for-providing-high-performance-nfv
Slide at OpenStack Summit 2018 Vancouver
Session Info and Video: https://www.openstack.org/videos/vancouver-2018/can-we-boost-more-hpc-performance-integrate-ibm-power-servers-with-gpus-to-openstack-environment
This slide was for CLOUDEXPO 2017 in NYC. Consists of two part, One is for introducing existing WebRTC - IoT use cases. Another is conceptual consideration of Edge Computing scenario which leveraging WebRTC technology.
RabbitMQ is said a point of bottleneck in OpenStack.
We researched RabbitMQ and analyzed OpenStack RPC messaging.
This slide shows that RabbitMQ can scale out with HA setting.
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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。