お久しぶりです、かとじゅん(@j5ik2o)です。テックブログを書くのは何年ぶりか…。 サービスが停止したり応答性が低下すると、お叱りや逆に励ましをいただきますが、エンジニアとして設計レベルからそういった問題に対処するにはどうするか、日々精進しているところですmm。この記事はそういう論点で注目されている「リアクティブ原則」についてまとめてみたいと思います。 それなりのボリュームになってしまったので、時間があるときに読んでいただければと思います。 さて、Linux Foundation内の新たなトップレベルプロジェクトであるReactive Foundationが主催する、Reactive Summit 2020が11月10日にオンラインで開催されたので参加しました。 www.reactivesummit.org 参加されていたスピーカーはLightbendをはじめ、Netflix, Fac
(Image credit: Shutterstock)Propelled by average enthusiasts in their shared quest to defeat COVID-19, the Folding@Home network is now pushing out 470 PetaFLOPS of raw compute power. To put that in perspective, that's twice as fast as Summit, the world's fastest supercomputer, making the network faster than any known supercomputer. It's also faster than the top seven supercomputers in the world, c
This is an update on Folding@home’s efforts to assist researchers around the world taking up the global fight against COVID-19. After initial quality control and limited testing phases, Folding@home team has released an initial wave of projects simulating potentially druggable protein targets from SARS-CoV-2 (the virus that causes COVID-19) and the related SARS-CoV virus (for which more structural
分散コンピューティングプロジェクトのFolding@homeが新型コロナウィルスの解析支援を呼びかけ 編集部：荒井陽介 分散コンピューティングプロジェクトのFolding@homeが，PCユーザーへ新型コロナウィルス（COVID-19）の解析支援を呼びかけている。 Folding@homeは世界中の人が使うPCの計算能力を借りる形でさまざまな病気の解析にあたっているが，現在，クライアントソフトのカテゴリーを「ANY」に設定すると，COVID-19の解析作業が優先されるとのことだ。 Do you want to help us fight #COVIDー19 ? Download our client from https://t.co/55uKn0rJem -> Install -> Set category to "ANY" #COVID19 is prioritized. GPU an
COVID19（コロナウイルス）の脅威は全世界の問題にまで発展しており、ブラウザの先だけのバーチャルな世界ではないことが実感できます。 そんな筆者が協力できることといえばこれでしょう。ということで、Folding@Homeのインストールの仕方を記事に書き起こします。 2020年3月28日更新：GPUが動かない場合を追記しました COVID19対策のためにCPUとGPUパワーを！ 手順１：Folding@HomeクライアントDL 手順２：Folding@Homeクライアントをインストール 手順３：最初のステップ 手順４：Folding@Homeクライアント実行 GPUが動かない場合（追記） 関連情報 Did you ever feel like you were a superhero just waiting for your true calling? Well, turns out y
2. 2Copyright©2017 NTT corp. All Rights Reserved. 諸説あるが、ここでの定義は「部分的な故障を許容するシステム」の事 複数台のコンピュータを接続して信頼性を高めたり データが途中で化けても再送したり訂正したり 一部のコンピュータが突然故障しても引き継いだり 故障を設計の一部に組み込む事が必須となる 分散システムとは 3. 3Copyright©2017 NTT corp. All Rights Reserved. • 世はまさに分散システム戦国時代 • Hadoopを皮切りに次々出てくる巨大分散OSS • シリコンバレーでも分散ミドルウェアベンチャーが多数出現 • 高信頼なシステムを作ろうと思った場合には複数台のマシンによる高可用構成 が前提になる • Google、Facebook、Amazon等はもちろん • 金融、流通などのエンタープラ
分散システムの形式化と証明について ＠情報システム特別講義D 2016年度筑波大学
こんにちは。 Kafkaを試している最中で微妙ですが、最近使えるのかなぁ、と情報を集めているのが「Apache Spark」です。 MapReduceと同じく分散並行処理を行う基盤なのですが、MapReduceよりも数十倍速いとかの情報があります。 ・・・んな阿呆な、とも思ったのですが、内部で保持しているRDDという仕組みが面白いこともあり、 とりあえず資料や論文を読んでみることにしました。 まず見てみた資料は「Overview of Spark」（http://spark.incubator.apache.org/talks/overview.pdf）です。 というわけで、読んだ結果をまとめてみます。 Sparkとは？ 高速でインタラクティブな言語統合クラスタコンピューティング基盤 Sparkプロジェクトのゴールは？ 以下の2つの解析ユースケースにより適合するようMapReduceを拡張
少し前になりますが、2011/09/19に、Twitterから、分散リアルタイム処理フレームワーク「Storm」がオープンソース化されて公開されました。 最近は、Hadoopの効果により、BigDataへの注目度が高まっていますが、Hadoopが領分とするバッチ処理から、よりリアルタイム処理へのニーズが高まってきているように思います。 Stormは、BigDataに対してリアルタイムの処理を可能にするフレームワーク。 Hadoopと比較されることがありますが、個人的には、それぞれ用途が違うと思っているので、比較することにあまり意味はなく、特性に応じて使い分けることが重要だと思います。 Stormの特性は、以下のような点。 非常に広範囲のユースケース メッセージ処理、ストリーム処理、データストリーム上の継続的なクエリ実行・クライアントへの結果配信、同時並行で行う対話形式での検索回答（分散RP
次世代Hadoopの開発が進んでいる。現状の推移では、少なくとも分散クラウドでの「OSSインフラ」としてはHadoopが最有力候補であることは間違いない。クラウド上での分散処理基盤での技術競争ではGoogleやAmazonが相当抜きんでいる現在、それに対抗しうる可能性があるOSSはHadoopの潮流の延長線上にしか考えられない。その形としてHadoop-MapReduce2.0があるように見える。現在の状態で自分なりの次世代Hadoopの理解をまとめておく。基本的に全部は見切れていないので、そのあたりはあしからず。基本的に次世代Hadoopの仕組みは大きく二つの要素からなる 現在のところの柱はHDFSとMapreduce2.0の二つだ。 まずMapReduce。これは従来の「MapReduce」というものからはほど遠い。むしろ「任意」の分散処理実行フレームワークにたいして、適切なリソースを
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ＤＯＴＥ'sブログ: コロナウイルスの研究に貢献する為に② 「Folding＠home」
