グーグルは同社のクラウドサービスであるGoogle App Engineで、フル機能のMapReduce機能を提供することが同社のイベントGoogle I/O 2011で明らかにしました。 これまでGoogle App EngineではMapReduceを構成する「Map」「Shuffle」「Ruduce」の3つのうち、Mapperの機能の提供が行われてきました。 Google I/O 2011で行われたセッション「App Engine MapReduce」では、MapReduceを構成するすべての機能の提供が行われることが発表されています。 セッションのポイントを紹介しましょう。 App Engine MapReduce App EngineエンジニアリングチームのMike Aizatsky氏。 MapReduceは数年前にグーグルが開発した処理。社内ではほとんどあらゆるチームがこの処理
楽天テクノロジーカンファレンスには行かれなかったのだが、大規模分散処理フレームワークの設計、実装が進行中 -- 楽天版MapReduce・HadoopはRubyを活用などを読むと、けっこうおもしろそうだったのだな、と分かる。 楽天技術研究所がどういう位置づけなのかは分からないが、こういう基盤技術の開発を支援しているというのは評価していいと思う。(車輪の再発明という気がしないでもないが) 個人的な興味としては楽天が大規模データに対してどういうことをしているかということなのだが、記事を見るといろいろ書いてある。 計算モデルがシンプルでも規模が巨大になるとまったく別の問題が生まれてくる。処理すべき情報量が爆発的に増加しているからだ。 例えば協調フィルタリングではユーザーを縦軸に、商品アイテムを横軸にした購買履歴マトリックスについて計算処理を行う必要があるが、あまりに量が多く、素直に実装すると「2
2008/12/01 楽天は11月29日、東京・品川の本社で開催した技術系イベント「楽天テクノロジーカンファレンス2008」において、近い将来に同社のEコマースサービス「楽天市場」を支える計画があるRubyベースの大規模分散処理技術「ROMA」（ローマ）と「fairy」（フェアリー）について、その概要を明らかにした。 レコメンデーションの処理自体はシンプル 楽天市場では現在、2600万点の商品を取り扱い、4200万人の会員に対してサービスを提供している。この規模の会員数・商品点数でレコメンデーション（商品の推薦）を行うのは容易ではない。 ※記事初出時に楽天市場の会員数を4800万人としてありましたが、これは楽天グループのサービス利用者全体の数字でした。楽天市場の会員数は正しくは4200万人とのことです。お詫びして訂正いたします。 レコメンデーションの仕組みとして同社は、一般的でシンプルなア
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
